新冠疫情爆发以来,社区团购模式下以线上预售生鲜农产品为主体的生鲜电商平台飞速发展。相比于常见的快递配送,平台对商品配送的时效性有着更高的标准和要求,消费者也越来越注重消费体验。而平台提供的商品配送服务环节则是平台对顾客进行服务的重要环节,该环节直接影响到顾客的购买体验。生鲜电商平台的商品末端配送是一种短距离冷链运输,本文将从平台运营成本和顾客购买体验的角度出发,对平台商品配送路径优化问题进行研究。本文综合考虑到平台的部分商品具有保质期短、易腐损等特点以及生活实际情况,构造了包含车辆固定成本、运输成本、新鲜度损失成本以及惩罚成本的配送总成本函数;同时本着“以人为本”的发展理念,构造了顾客满意度的度量函数。然后以实现配送总成本最小化、顾客满意度最大化为目标,建立了生鲜电商平台的商品配送路径优化模型。因为多目标模型通常情况下会存在多个Pareto最优解,本文使用线性加权法将上述模型转化为单目标模型。又由于本文所建立模型涉及到的参数较多、数据规模较大,本文选用遗传算法对模型进行求解,且依据模型特性和平台实际运营的需要对算法进行合理改进,主要对交叉、变异概率公式做了一定的改进,还在算法后期引进灾变操作,让算法减小对初始种群的依赖,并跳出局部最优,从而达到全局最优。最后,选取公开文献中平台运营数据做实例验证,证实了本文设计的模型和算法的可行性以及研究的实用性。