随着我国经济的快速发展，城市化及城市扩张加快，城市规模、人口数量以及产业发展重点与大中城市不同，商业网点的布局和确定也有所不同。对于当前商业网点的选址规划不但要完善自身的发展框架而且要注重网点选址周围环境的独特性，如突出地方特色和充分发挥商业网点选址的人文内涵等。商业网点的选址与布局是企业经营管理战略决策中的重要内容之一,选址在很大程度上影响企业未来的规划与发展。群智能算法的发展为商业网点选址求出最优提供了新的思路和方法。通过对传统商业网点选址模型分析的基础上，对模型影响因素进行分析，确立能够量化的因素，并对其建立数学关系式，进而建立影响因素更加全面的数学模型再利用群智能算法及改进的粒子群算法进行求解。本文首先从影响商业网点选址的因子因素入手，对比分析商业网点选址与其他网点选址的相似性和差异性，并通过问卷分析，专家咨询等方式确立选址影响因素以及单个因素的数学表达式。整个选址模型的建立主要分为影响因素分析和模型因素的确定，如对人口因素的分析等，模型因素的确定主要是人口、交通网络连接度、客观条件（城市繁荣度系数）、顾客价值、竞争、消费潜力等六个影响因素的分析最终建立网点选址模型。再结合改进的多目标粒子群算法对其进行计算，求出相应的最优解，进而达到选址的目的。文章的主要工作和创新点如下：（1）查阅大量的国内外相关研究文献，针对我国商业网点选址现状，提出商业网点选址的基本路线。（2）对比分析以盈利为目的商业网点选址与非盈利组织机构网点选址的相似性和差异性，对影响因素进行定量和定性分析得出数学表达式，最后得出最终的选址模型。（3）把多目标粒子群算法进行改进，引入高斯变异公式对外部集中的离子进行变异，使多目标粒子群算法的算法性能得到很大的提高。多目标粒子群算法在前人提出的算法为基础，分别对算法的初始解、目标函数，迭代次数等参数做了改进尝试。通过理论分析和仿真数值实验结果进行比较，验证了算法的可行性。最后，以安宁区邮政网点规划为案例，对本文的选址方法进行全面的实践应用，取得较好的实践效果。通过对商业网点选址进行研究，可以起到优化资源配置，可以减少因盲目布局造成的资源浪费，最大限度的对企业产生经济效益。商业网点选址的应用领域非常广，如物流派送点、商品零售企业、大型超市、银行网点、餐饮娱乐等网店的选址都有着十分美好的前景。