基于服务效率的自助服务设施选址模型与算法
设施选址模型 (1)
物流系统分析翻译——设施选址模型小组成员：辛双琪、郭远哲、陈显鑫、胡程、衡欢乐7．1简介工厂、仓库、零售商以及其他物理设施的数量和位置是厂商们面临的主要战略决策之一。
这是很多模型一解决设施选址问题而著名的原因。
大部分的选址问题的关键就是在设施费用和顾客服务之间的权衡。
如果我们开设了许多设施（图7。
1a）我们要承受高昂的设施花费（用来搭建和维护这些设施）但是我们能提供好的服务，因为大部分顾客都离设施比较近。
或者是说，如果我们开设比较少的设施（图7。
1b），我们降低了我们的设施费用，但是我们要走更远的路途以服务我们的顾客（或者他们来找我们）。
大部分（但不是全部）位置选址问题都要做两个决策：（1）选哪些地方（2）哪些客户被分配到哪些设施。
因此，设施选址问题有时也被称作地址分配问题。
在建立设施选址模型时，大范围的路径选择被考虑。
路径选择的问题按照他们怎么考虑设施费用（比如，一些模型中费用相比其他因素对开设设施数量的约束要更为明显）和顾客服务（比如，一些模型中包含交通费用和一些其他需求，所有或大部分设施被覆盖，这表明顾客在规定距离内必须被服务）是不同的。
基于设施类型的不同，设施选址模型的类型也是不同的，设施是否限量，哪些问题（若果有的话）中的影响因子是随机的，设施需要坐落于什么样的布局中（比如，在直线上，网络中或是离散的），距离或运输成本是如何被衡量的，等等。
我们对带设施选址问题的总结仅仅是从大量文献中选取了一些比较浅显的部分。
我们为感兴趣的读者推荐比较好的选择：比如例如，Mirchandani and Francis(1990年)、Daskin(1995年)，Drczncr(1995年)还有Drezncr and Hamacher(2002年)。
除了供应链工厂和仓库等设施定位模型已经应用到公交站和消防站等公共设施，还有一些电信中心，卫星轨道、银行账户和其他物品，并不是真正的“设施”的设施。
此外，许多运筹学问题可以被看为设施选址问题或是他们的子问题。
第四章服务设施选址
7
4．市场潜力、竞争程度与经营费用
6
5．交通、通讯、水电等基础设施
3
6．产业关系
4
7．税收政策
5
综合得分（加权分数）
目标城市
A
B
C
80
90
70
60 70 90 80 60 90 3100
80 88 90 70 85 90 3526
70 82 80 70 75 90 3134
三、回归分析法
回归分析法建立的是一个因果关系，多元线形回归的数 学模型可以表示为
第一节 服务设施选址的基本思想
服务设施选址必须服从服务企业发展战略的 需要。选址过程一般分为两个阶段：
首先确定要进入的城市或地区，这是一次宏观的、战 略性的抉择
然后在选定的城市或地区选择具体的位置，这是对具 体的服务设施（建筑物）及其所在位置进行的一次微 观性研究。
服务业门类众多、业务繁杂，不同服务企业对服务设 施及其位置的要求也有很大不同。
毛利率(Y)的回归模型:Y=39.05+(5.41)S+(5.86)P+(3.09)I+(1.75)C
对于任何一个新的店址及不动产，利用该回归模型可以预 测出其未来的营业毛利率，进而决定是否选择该店址及不 动产开设新店
节点距离--描述网络图中两点之间的最短距离。
Y
yj
终点j
向量距离（dij）
2．精神服务对选址的要求
面对面服务---经营方式和选址要求都 类同于人体服务
如果是采用电话、广播、电视、网络 等高科技手段，那么选址决策主要考 虑现代化通讯的基础设施，如电缆或 光缆设施，无限通讯的信号覆盖面等。
3、财产服务对选址的要求
物流配送中心选址模型及其启发式算法
物流配送中心选址模型及其启发式算法一、本文概述随着电子商务和全球化贸易的飞速发展，物流配送中心在供应链管理中的重要性日益凸显。
选址决策作为物流配送中心规划的首要任务，直接影响到企业的运营成本、服务质量和市场竞争力。
因此，研究物流配送中心的选址模型及其启发式算法，对于优化供应链网络、提高物流效率和降低运营成本具有重大的理论价值和现实意义。
本文旨在探讨物流配送中心的选址问题，分析不同选址模型的特点和适用场景，研究启发式算法在解决选址问题中的应用。
我们将对物流配送中心选址问题进行概述，介绍选址问题的定义、特点和研究现状。
我们将重点分析几种经典的选址模型，包括基于成本的选址模型、基于服务质量的选址模型和基于多目标的选址模型，并比较它们的优缺点。
在此基础上，我们将探讨启发式算法在物流配送中心选址问题中的应用，介绍几种常见的启发式算法，如遗传算法、模拟退火算法和蚁群算法等，并分析它们在解决选址问题中的性能和效率。
我们将对本文进行总结，展望未来的研究方向和应用前景。
通过本文的研究，我们期望能够为物流配送中心的选址决策提供一种科学、有效的模型和算法支持，帮助企业实现物流网络的优化和升级，提升企业的竞争力和可持续发展能力。
二、物流配送中心选址模型物流配送中心的选址问题是物流系统优化中的关键环节，它涉及到多个因素的综合考虑，包括运输成本、库存成本、服务水平、地理环境等。
为了科学、合理地进行选址决策，需要建立相应的选址模型。
系统性原则：选址决策需要综合考虑多个因素，确保各因素在模型中得到全面、系统的体现。
科学性原则：模型应基于科学的方法和理论，能够准确反映实际情况，提供可靠的决策支持。
可操作性原则：模型应具有实际操作性，便于数据收集和处理，以及后续的分析和计算。
灵活性原则：模型应能够适应不同的情况和需求，具有一定的灵活性和可扩展性。
运输成本：包括从供应商到物流配送中心的运输成本，以及从物流配送中心到客户的运输成本。
地理环境：包括地理位置、地形地貌、气象条件等因素，这些因素可能对物流配送中心的运营产生影响。
配送中心选址模型与算法研究
配送中心选址模型与算法研究
在现代物流配送体系中，配送中心的选址是一个至关重要的决策问题。
对于制造商、批发商和零售商等物流供应商而言，选址的合理与否直接关系到物流服务质量、成本以及市场竞争力。
因此，如何设计一种高效的选址模型和算法成为了物流专家们长期探索与研究的课题。
传统的配送中心选址方法往往基于经验和常识，缺乏科学的理论和方法支持，存在着一定的片面性和盲目性。
为了更好地解决实际问题，研究者们提出了一系列配送中心选址模型和算法。
一、基于网络分析的选址模型
该模型将选址问题转化为网络最小路径覆盖问题，通过构建区域交通网络和设定承运商配送范围等因素，实现配送中心的最优选址。
该模型能够考虑多个集散地的交通状况、距离和运输成本等因素，较好地解决了传统方法中易受经验主观影响的问题。
二、基于随机规划的选址算法
该算法通过建立选址方案的数学随机模型和随机规划，按照一定的概率分布权重进行各个候选选址方案的比较和评估，从而实现最佳选址。
该方法能够避免过度依赖模式和以往经验的盲目性，同时提高了选址决策的科学性和准确性。
三、基于多目标决策的选址算法
该算法主要考虑配送中心选址过程中的多个指标，如运输成本、货物运送距离、交通拥堵情况、环保等综合因素，通过多目标优化分析，找到最佳的选址方案。
该算法能够更全面地考虑各种影响因素，实现经济、环保和社会效益的均衡发展。
总的来说，配送中心选址模型和算法的研究将会对物流行业的发展起到重要的作用。
它不仅有助于提高配送效率和管理水平，更可以遗传并拓展人类智能算法及智能决策的思维方式，推进物流产业技术升级和创新发展。
选址问题数学模型
选址问题数学模型选址问题数学模型摘要本题是用图论与算法结合的数学模型，来解决居民各社区生活中存在三个的问题：合理的建立3个煤气缴费站的问题；如何建立合理的派出所；市领导人巡视路线最佳安排方案的问题。
通过对原型进行初步分析，分清各个要素及求解目标，理出它们之间的联系.在用图论模型描述研究对象时，为了突出与求解目标息息相关的要素，降低思考的复杂度。
对客观事物进行抽象、化简，并用图来描述事物特征及内在联系的过程.建立图论模型是为了简化问题，突出要点，以便更深入地研究问题针对问题1：0-1规划的穷举法模型。
该模型首先采用改善的Floyd-Warshall算法计算出城市间最短路径矩阵见附录表一；然后，用0-1规划的穷举法获得模型目标函数的最优解，其煤气缴费站设置点分别在Q、W、M社区，各社区居民缴费区域见表7-1，居民与最近的缴费点之间平均距离的最小值11.7118百米。
针对问题2：为避免资源的浪费，且满足条件，建立了以最少分组数为目标函数的单目标最优化模型，用问题一中最短路径的Floyd算法，运用LINGO软件编程计算,得到个社区之间的最短距离，再经过计算可得到本问的派出所管辖范围是2.5千米。
最后采用就近归组的搜索方法，逐步优化，最终得到最少需要设置3个派出所，其所在位置有三种方案，分别是：（1）K区，W区，D区；（2）K区，W区，R区；（3）K区，W区，Q区。
最后根据效率和公平性和工作负荷考虑考虑，其第三种方案为最佳方案，故选择K区，W区，Q区，其各自管辖区域路线图如图8-1。
针对问题3：建立了双目标最优化模型。
首先将问题三转化为三个售货员的最佳旅行售货员问题，得到以总路程最短和路程均衡度最小的目标函数，采用最短路径Floyd算法，并用MATLAB和LINGO软件编程计算，得到最优树图，然后按每块近似有相等总路程的标准将最优树分成三块，最后根据最小环路定理，得到三组巡视路程分别为11.8 、11 和12.5 ，三组巡视的总路程达到35.3 ，路程均衡度为12%,具体巡视路线安排见表9-1和图9.2 。
创新服务场景的算法模型方案设计
创新服务场景的算法模型方案设计随着信息技术的快速发展，人们对于创新服务场景的需求也越来越高。
为了满足这一需求，设计一种高效的算法模型方案是至关重要的。
本文将介绍一种基于机器学习的算法模型方案，用于创新服务场景的设计与优化。
一、背景介绍创新服务场景是指在特定的服务环境中，通过创新的方式提供服务。
为了实现创新服务场景的设计与优化，需要考虑多个因素，如用户需求、服务提供者能力、资源配置等。
传统的方法往往依赖于经验和直觉，难以满足复杂的服务场景需求。
因此，采用机器学习算法模型来辅助创新服务场景的设计和优化是一种有效的方法。
二、算法模型方案设计1. 数据收集与预处理为了构建有效的算法模型，首先需要收集并预处理相关的数据。
这些数据可以包括用户需求、服务提供者的能力和资源配置情况等。
在收集数据的过程中，可以利用各种数据挖掘和机器学习的技术，如网络爬虫、数据清洗和数据集成等。
2. 特征选择与提取在数据预处理完成后，需要对数据进行特征选择与提取。
特征选择是指从原始数据中选择最具有代表性和相关性的特征，以提高算法模型的准确性和泛化能力。
特征提取是指将原始数据转化为可供算法模型处理的特征向量。
在特征选择和提取的过程中，可以采用各种特征选择和提取的方法，如主成分分析、信息增益等。
3. 算法模型选择与训练在特征选择和提取完成后，需要选择合适的算法模型进行训练。
常用的算法模型包括决策树、支持向量机、神经网络等。
选择合适的算法模型需要考虑多个因素，如数据类型、问题类型和性能要求等。
通过训练算法模型，可以得到一个能够对创新服务场景进行预测和优化的模型。
4. 模型评估与优化在模型训练完成后，需要对模型进行评估和优化。
评估模型的性能可以采用多种指标，如准确率、召回率、F1值等。
通过评估模型的性能，可以发现模型存在的问题，并进行相应的优化。
模型优化可以采用多种方法，如调整模型参数、增加训练数据、改进特征选择和提取方法等。
三、应用案例基于上述算法模型方案设计，可以应用于各个领域的创新服务场景设计与优化。
如何利用人工智能技术辅助餐饮店铺选址
如何利用人工智能技术辅助餐饮店铺选址近年来，随着人工智能技术的迅速发展，其广泛应用的领域也越来越多，其中之一就是餐饮行业。
对于餐饮店铺来说，选址是至关重要的一步，它直接关系到店铺的生存与发展。
如何利用人工智能技术辅助餐饮店铺选址，成为了餐饮业者们共同关注的问题。
本文将探讨如何借助人工智能技术，提供科学且精确的选址决策支持。
一、数据收集与分析首先，我们需要收集大量与选址相关的数据，包括人口分布、人流量、消费水平、竞争对手等信息。
随着互联网和移动应用的普及，我们可以通过网络爬虫等手段，获取大量的公开数据。
同时，和一些第三方数据服务合作，可以获得更为详细和专业的数据。
接下来，对这些数据进行处理和分析。
我们可以利用人工智能技术中的数据挖掘和机器学习算法，对数据进行筛选和建模。
通过聚类分析、回归分析等方法，挖掘出与选址相关的关键指标，并进行权重排序，以便辅助选址决策。
二、热力图分析借助人工智能技术，我们可以根据数据分析结果生成热力图。
热力图可以直观地展示选址区域的热点分布情况。
我们可以根据热力图的结果，找出人群聚集的区域，以及潜在的市场需求。
进一步，通过人工智能技术中的图像识别算法，我们可以分析特定区域的人流密度和消费者特征。
这将有助于我们更好地理解潜在顾客的需求，并为店铺选址提供进一步的参考。
三、模型建立与预测除了对现有数据的分析，人工智能技术还可以帮助我们建立模型，并进行预测工作。
我们可以利用机器学习算法，构建选址模型。
通过训练算法，模型可以学习历史选址数据和相关因素之间的关联性，从而为未来的选址决策提供依据。
根据历史选址数据和模型的训练结果，结合当前市场和消费趋势，我们可以进行选址的预测工作。
预测可以帮助我们预测未来的市场需求和趋势，以便做出更为精确的选址决策。
四、决策支持与优化最后，利用人工智能技术，我们可以提供决策支持系统，帮助餐饮业者做出科学合理的选址决策。
通过将算法和模型整合到系统中，结合实时数据和用户需求，系统可以根据不同的选址要求，给出最佳的选址建议。
基于可靠性的供应链设施选址问题的优化模型
２ １ ５８
科
学
技
术
与
工
程
１ ２卷
１ ２ 模 型 的建 立 ．
缺 点是易 陷 入 局 部 极 小 点 ， 化 后 期 收 敛 慢 ， 度 进 精
较 差等 ］ 。模 拟退 火算法 鲁棒性 强 ， 的较 强 的跳 有 出局部 最 优 解 的 能 力 ， 收 敛 速 度 慢 ， 行 时 间 但 执 长 Ｊ 。本 文将 粒 子 群 优 化 算 法 与 模 拟 退 火 算 法 相
⑥
２ １ ＳｉＴｃ ． ｎ ｒ． ０ ２ ｃ ｅｈ Ｅ ｇｇ ．
数 学
基 于可靠性的供应链设施选址 问题 的优 化 模 型
王 艳 敏
（ 西北工业 大学 ， 西安 ７０ ２ ） １ １９
摘
要
针 对传 统设施选址模型片面追求成本最 小化 而忽视供 应链 系统服 务水平 的情况 ， 立 了一个基于 容量有 限制的供 建
１ 模 型的建立
１ １ 符 号 的说 明 ．
， 为顾 客集 ， 为潜在 供应 设施 位置集 ， Ｉ ， Ｊ∈Ｊ ， 为 ｉ∈， ｔ ， 为 处建 立一个 供应 设施 所需 的 固定 ， ， ，
费 用 ， ｈ 为顾客 ｉ 的需求 量 ， ｄ 为从供 应设 施 到顾
在 选址 问题 的基 础 上设 计 出 了既 可 靠 又 廉 价 的供 应链 模 型 Ｊ 。但 是 已有 的模 型 中都 是 假 设 供 应 设 施 容 量没 有 限制 ， 且 构 建 设 施 所 需 的 固 定 费用 是 并 不 变 的 ， 是不 符合 现实 情况 的。 这
为细 致 的研究 。其 中 ，ｈ ｍａ 将 可 靠 性工 程 的理 论 Ｔｏ ｓ 应用 到供 应 链 中 ， 出 了 供 应 链 可 靠 性 的概 念 ¨ 。 提 Ｊ Ｂ ｎ ｓｈ ｈ于 ２ ０ ｕ ｄｃ ｕ ０ ３年 提 出 了 出 于 长 远 考 虑 的具 有 可靠 性 和鲁棒 性 的供应 链模 型 Ｊ ｎ ｄ ｒ Ｄ ｓｉ 。Ｓ ｙ ｅ 和 ａｋｎ
供应链管理中的物流中心位置选址方法与优化模型
供应链管理中的物流中心位置选址方法与优化模型物流中心位置选址是供应链管理中的重要环节之一，它对企业的运营效率、成本控制和客户服务质量等方面起着关键作用。
合理选择物流中心的位置，能够使货物运输更加高效，提高物流服务响应速度，降低运输成本。
本文将介绍物流中心位置选址的方法和优化模型，帮助企业在供应链管理中做出明智的决策。
一、物流中心位置选址方法1. 区位因素法：区位因素法是一种常用的物流中心位置选址方法。
该方法按照地理位置、市场规模、运输季节、交通状况等因素来评估潜在物流中心的优劣。
选址者可以利用地理信息系统（GIS）技术进行数据分析，综合考虑各种因素，以找到最佳的物流中心位置。
2. 近邻优势法：近邻优势法是基于供应链网络的观点而提出的。
该方法认为，物流中心应该接近供应商和客户，以减少运输距离和时间成本，提高供应链效率。
通过分析供应商和客户的分布情况，选址者可以确定物流中心的合理范围，然后在范围内进行具体的选址。
3. 交通流分析法：交通流分析法是利用交通流量数据来评估物流中心选址的方法。
选址者可以查询交通监测数据或者进行交通流量调查，分析不同地段的交通状况，并对可能的运输路径进行评估。
根据交通流量的密集程度和物流需求的匹配程度，选址者可以确定最佳的物流中心位置。
4. 成本效益分析法：成本效益分析法是一种以成本为主要考虑因素的选址方法。
通过对不同物流中心位置的成本估算和效益分析，选址者可以找到最经济、最具竞争力的位置。
这种方法通常需要综合考虑人力资源、土地租金、设备投资、运输成本等多个因素。
二、物流中心位置优化模型除了上述的物流中心位置选址方法，还有一些经济学模型和优化方法可以帮助企业做出优化的决策：1. 最小总成本模型：最小总成本模型是一种通过协调各个物流环节的成本，找到最优位置的模型。
该模型考虑了生产、运输、仓储和分销等不同环节的成本，并通过数学优化算法寻找使总成本最小的物流中心位置。
2. 服务水平模型：服务水平模型是以客户服务水平为目标的物流中心位置选择方法。
选址模型资料
选址模型第一部分：选址模型概述选址模型是商业领域中的重要工具，用于评估潜在位置的优劣并确定最佳的经营地点。
它结合了多种因素，包括人口密度、竞争对手、交通便利性和消费者行为等，以帮助企业找到最具潜力的选址方案。
第二部分：选址模型的组成要素1. 人口密度分析人口密度是一个关键指标，可以帮助企业确定潜在客户数量。
一般来说，人口密度越高，销售潜力也越大。
2. 竞争对手分析了解周边竞争对手的数量以及他们的业务规模和定位对选址决策至关重要。
竞争激烈的地区可能需要更具吸引力的优势才能脱颖而出。
3. 交通便利性评估交通便利性对于商业地点的选择至关重要。
一般来说，靠近主要道路、公共交通站点或停车设施的地点更具吸引力。
4. 消费者行为分析了解潜在客户的消费习惯、购物偏好和行为特征可以帮助企业更好地定位自己的目标市场。
第三部分：选址模型的应用案例案例一：零售连锁店选址一家零售连锁店希望在一座新城市扩张业务，通过选址模型分析，确定了一个繁华商圈的空地作为新店的位置。
该地区人口密度高，周围竞争对手较少，同时紧邻公共交通站点，是一个理想的选址方案。
案例二：餐饮连锁店选址一家餐饮连锁店计划在一个旅游景点附近开设新店，经过选址模型的分析，确定了一个靠近景点入口处的位置。
这个地点的交通便利性高，吸引了大量游客，是一个潜力巨大的选址方案。
第四部分：选址模型的发展趋势随着数据科学和人工智能技术的不断发展，选址模型将更加智能化和精细化。
未来，预计会出现更多基于大数据和机器学习的选址模型，为企业提供更准确、更智能的选址决策支持。
结语选址模型作为商业决策的重要工具，能够帮助企业找到最佳的经营地点，提升经营效益。
通过综合考虑人口密度、竞争对手、交通便利性和消费者行为等因素，选址模型为企业提供了科学的选址方案，帮助他们实现商业成功。
物流配送中心选址优化模型及算法研究
物流配送中心选址优化模型及算法研究一、本文概述随着电子商务和全球化贸易的快速发展，物流配送中心在供应链管理中的作用日益凸显。
选址决策作为物流配送中心规划和运营的关键环节，其合理性直接影响到企业的物流成本、服务质量和市场竞争力。
因此，构建和优化物流配送中心选址模型及算法，对于提高物流系统效率和降低运营成本具有重要意义。
本文旨在深入研究物流配送中心选址优化模型及算法，旨在为企业提供科学、有效的决策支持。
我们将系统回顾和分析物流配送中心选址问题的特点和影响因素，包括运输成本、库存成本、服务水平、环境因素等。
在此基础上，我们将探讨传统选址方法与现代优化算法的结合点，提出适合不同场景和需求的选址模型。
接着，我们将重点研究几种主流的选址优化算法，如遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等，并分析它们在物流配送中心选址问题中的应用效果。
通过案例分析和实证研究，我们将评估这些算法的优缺点，探讨其在实际应用中的可行性和适用性。
本文还将关注物流配送中心选址决策中的多目标优化问题，如成本最小化、服务最大化、环境影响最小化等。
我们将研究如何在满足多个目标要求的实现选址决策的整体最优。
我们将总结归纳物流配送中心选址优化模型及算法的发展趋势和前景，为企业和研究者提供有益的参考和启示。
通过本文的研究，我们期望能够为物流配送中心的选址决策提供更为科学、合理的方法论支持，推动物流行业的持续发展和创新。
二、物流配送中心选址影响因素分析物流配送中心的选址决策是一个涉及多个因素的复杂问题。
这些因素不仅影响物流配送中心的运营效率，还直接关系到企业的经济效益和市场竞争力。
因此，在进行物流配送中心选址时，必须全面考虑各种影响因素，以制定出科学合理的选址方案。
物流成本因素：物流成本是选址决策中的重要考量。
这包括运输成本、仓储成本、装卸成本等。
选址时应考虑如何降低这些成本，以提高整体物流效率。
例如，选址应靠近主要交通干线，以降低运输成本；同时，也要考虑仓储设施和装卸设备的配置，以降低仓储和装卸成本。
基于重心法和层次分析法的高校快递智能柜选址布局问题研究
基于重心法和层次分析法的高校快递智能柜选址布局问题研究一、本文概述随着电子商务的飞速发展和网络购物的日益普及，高校快递业务呈现出爆炸式增长，快递包裹量大幅上升。
然而，传统的快递配送方式往往存在效率低下、管理混乱、配送成本高等问题，严重制约了高校快递业务的发展。
因此，如何合理高效地布局高校快递智能柜，提升快递配送效率，降低配送成本，成为了当前亟待解决的问题。
本文旨在探讨基于重心法和层次分析法的高校快递智能柜选址布局问题。
文章将介绍重心法和层次分析法的基本原理和应用场景，阐述这两种方法在快递智能柜选址布局中的适用性和优势。
然后，文章将构建高校快递智能柜选址布局的数学模型，综合考虑快递量、配送成本、配送效率等因素，以确定最佳选址布局方案。
接着，文章将通过实例分析，验证数学模型的有效性和可行性，并提出针对性的优化建议。
文章将总结研究成果，展望高校快递智能柜选址布局的未来发展趋势，为高校快递业务的可持续发展提供理论支持和实践指导。
通过本文的研究，我们期望能够为高校快递智能柜的选址布局提供科学合理的决策依据，推动高校快递业务的高效、便捷、可持续发展。
我们也希望能够为相关领域的研究提供有益参考，推动快递物流行业的创新与发展。
二、理论基础重心法是一种经典的设施选址方法，它基于地理坐标和运输成本来确定设施的最佳位置。
该方法假设运输成本是唯一的决策因素，并且运输成本与距离成正比。
在重心法中，我们首先确定各个需求点的坐标和需求量，然后计算出一个虚拟的重心点，该点能够最小化所有需求点到该点的总运输距离或总运输成本。
随着需求点的变化，重心点也会相应调整。
在高校快递智能柜选址布局问题中，我们可以将各个快递收发点视为需求点，通过重心法确定智能柜的最佳位置，以最小化从智能柜到各个收发点的总运输距离或总运输成本。
层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）是一种多准则决策分析方法，它通过将复杂问题分解为多个层次和因素，构建出一个层次结构模型，然后通过对各因素进行两两比较，确定各因素的相对重要性权重，最后综合各因素的权重和评分，得出最优决策方案。
服务设施选址及选址方法、设计与布局
7.3.4零售商店布局
(5) 贵重商品、技术构造复杂的商品，以及交易次数少、 选择性强的商品，宜布置在商品不太明显的位置。 (6) 信用卡付账区和其他非卖区需要顾客排队等候服务 的宜布置在“死角”不影响销售的地方。
复习思考题
1.讨论服务设施选址的必要性。 2.影响服务设施选址的主要因素有哪些？ 3.一旦进入到选址阶段，必然会发生成本，如何 有效控制成本？ 4.简述服务设施布局基本形式。 5.参观你所在城市的中心商业街，举例说明三种 客流。
7.3.3办公室设施布局
不同的工作需要配置不同的工作环境、工作设施、空 间以及不同的私密化程度。一般会有如下几种不同的 工作区间配置。
(1)全开放式的环境中办公桌并排相连。 (2)利用书架、花草、文件柜分隔形成的办公区。 (3)利用金属、玻璃分隔形成的办公区 (4)从地板到天花板完全隔开的办公区。 (5)作为大楼建设组成部分的办公室。
7.1.3选址的一般步骤
3.客源和客流分析 (1)居住人口。 (2)工作人口。 (3)流动人口。 我们分析客流的结构，可以将客流分为3种主要类型。 (1)自身客流。 (2)分享客流。 (3)派生客流。
7.1.3选址的一般步骤
其次，我们分析客流的目的、速度和滞留时间。
(1) 城市交通主要干道两侧车流量大，但是停留困难 客流速度快、滞留时间短。 (2) 理想的商业街应该便于步行购物者穿越，车流量 小，流速快，街道中间没有隔离护栏，街道宽度介于两 车道和四车道之间。 (3) 同一条街道两侧的客流量由于受到交通条件、人 行道宽度、采光、公共场所设施、日照方向等因素影响 而有所差异。 (4) 交叉路口由于视野开阔，并汇集了两条街道的客 流，对多种类型的服务都是最佳开业地点，称为黄金角
(1)是否接近于市场与原材料供应地。
第3章选址模型及应用
①合并减少设施数量，扩大设施规模是降低 库存成本的一个措施。（建物流园、物流 中心，大规模配送等）
②确定设施的合理数量。
就供应链系统而言，核心企业的选址决策 会影响所有供应商物流系统的选址决策。
&2 选址决策的影响因素
2.1 外部因素
⒈ 宏观政治 、
经济因素
↓
↘
政权、法制、贸易集运政策等 税收政策、关税、汇率等
i 1
其中：Wi------与第i个需求点相对应的权重； (xi,yi)--------第i个需求点的坐标；
（xs,ys）------新设施的坐标； n-------需求点的总数目。
• 求解：
Xs是在x方向对权重wi的中值点； Ys是在y的方向对所有权重wi的中值点。 • 思考：
交叉中值模型的最优解为点，还是直线或 者其他形状？
• 迭代公式：
xsj
n
wi xi
d i 1
is ( j 1)
n
wi
d i 1
is ( j 1)
ysj
n
wi yi
d i 1
is ( j 1)
n
wi
d i 1
is ( j 1)
其中：
dis( j1)
( xi
xs (
)2
j 1)
( yi
ys(
)2
j 1)
应用上述迭代公式，可采用逐步逼近算法求得最 优解。
生产劳动密 集型产品
生产高技 术类产品
选择劳动力成 本低的地区
选择劳动力素质 较高的地区
商业、服务业 的发展战略
连锁便利店（人口密集、成本高、面积小） 超市（人口不是非常密集、有大面积提供）
&3 选址模型的分类
供应链生产与服务设施选址、布局方法全套
供应链生产与服务设施选址、布局方法1生产与服务设施选址方法供应链生产与服务设施选址的常用方法有3种：重心法、因素评分法、盈亏平衡分析法。
1．重心法重心法（The Centre of Gravity Mathod）是一种设置单个生产与服务设施的方法。
这种方法主要考虑的因素是现有设置之间的距离及需要运输的货物量，常用于生产与服务设施选址工作。
该方法简单的将各生产与服务设施地点抽象为地理坐标，并为每一段运输距离赋予一定的运输费率，那么在运营过程中，会产生对制造商到仓库、仓库到终端客户的两部分运输费用。
重心法在计算时，通过对两部分运输费用的相加，做出选址模型，并求出运输费用最小的位置，作为生产与服务设施的选址。
2．因素评分法因素评分法是指首先从生产与服务设施选址工作中确定几个关键因素，如选址成本、交通条件、经济状况、人口环境等等，每个因素按标准评出一个相应的分数，然后根据评估总分确定不同生产与服务设施选址方案对应的等级。
生产与服务设施在采用因素评分法进行选址设计时，应选择其中综合得分最高的选址方案。
因素评分法最大的优点在于它的公平性和准确性。
缺点在于实施复杂，周期长，所耗用的时间、费用非常大。
企业在进行供应链生产与服务设施选址时可结合自身情况对因素评分法进行一定程度的简化。
3．盈亏平衡分析法盈亏平衡分析又称保本点分析或量本利分析法，是从经济收益维度衡量不同生产与服务设施选址方案的一种数学分析方法。
使用盈亏平衡分析法主要包含以下3个步骤。
首先，确定不同生产与服务设施选址方案的固定成本和可变成本。
然后，分别计算不同生产与服务设施选址方案的总成本，并将其集中到同一张图表中，形成总成本线。
最后，比较不同生产与服务设施选址方案在预期产出水平下的总成本高低。
在其他条件保持一致的前提下，总成本最低则供应链生产与服务设施选址规划的利润最高，为最优方案。
2生产与服务设施布局方法供应链生产与服务设施布局的常见方法主要有4类：固定式布置、按产品布置、按工艺布置、按成组单元布置。
服务业和制造业的设施选址方法
服务业和制造业的设施选址方法在当今全球化的经济环境中，设施选址的重要性日益凸显。
无论是服务业还是制造业，选择合适的地理位置对于企业的成功运营至关重要。
本文将探讨服务业和制造业的设施选址方法。
一、服务业设施选址1、客户需求：服务业的首要任务是满足客户需求。
因此，设施选址应考虑客户群体的分布和需求特点，以便提供高效的服务。
例如，商业中心通常选址于人口密集的地区，而医疗机构则倾向于设置在居民区附近。
2、交通便利性：服务业设施的选址应考虑交通状况，确保客户能够方便地到达服务场所。
良好的交通条件可以增加客户的便利性，提高服务效率。
3、竞争环境：了解竞争对手的设施选址情况有助于企业做出更好的决策。
通过分析竞争对手的服务范围、客户群体和市场策略，可以找到自身的竞争优势和市场定位。
4、成本因素：服务业设施的选址也需要考虑成本因素。
租金、人力成本以及其他运营成本都会影响企业的盈利能力。
在选址过程中，应进行全面的成本分析，以确保设施的长期运营效益。
二、制造业设施选址1、供应链考虑：制造业设施的选址应考虑供应链的稳定性。
选择靠近供应商和客户的地理位置有助于减少运输成本和沟通障碍，提高供应链的协同效应。
2、劳动力因素：制造业需要大量的劳动力资源。
在选址时，应考虑当地劳动力市场的状况和技能水平，以确保企业能够招聘到合适的员工。
3、基础设施：良好的基础设施对于制造业至关重要。
选择具备完善交通网络、能源供应和通信设施的地区可以降低企业的运营成本，提高生产效率。
4、环境保护：随着环保意识的提高，制造业设施的选址应考虑环境保护因素。
选择对环境影响较小的生产过程和设备，以及合理的废弃物处理方式，有助于降低企业的环境风险。
5、成本优化：制造业设施的选址也需要考虑成本因素。
除了土地和劳动力成本外，还应考虑税收、能源价格以及其他运营成本。
通过合理选址，可以降低企业的总成本，提高竞争力。
总结：服务业和制造业的设施选址方法各有侧重，但都需考虑客户需求、交通便利性、竞争环境、成本因素等关键因素。
选址模型及应用
目 录
• 选址模型概述 • 选址模型的建立 • 选址模型的优化方法 • 选址模型的实际应用案例 • 选址模型的未来发展方向
01 选址模型概述
定义与分类
定义
选址模型是一种数学模型，用于 确定最优的地理位置或布局方案 ，以实现特定的目标或满足特定 的条件。
分类
根据不同的应用领域和目标，选 址模型可以分为多种类型，如运 输选址模型、设施选址模型、分 配选址模型等。
蚁群优化算法
蚁群优化算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的 优化算法，通过模拟蚂蚁的信息素传递过 程来寻找最优解。在选址模型中，蚁群优 化算法可以用于求解组合优化问题。
蚁群优化算法的主要步骤包括初始信息 素分布、蚂蚁路径选择和信息素更新等 。通过蚂蚁之间的相互协作和信息素传 递，蚁群优化算法能够找到最优解。
粒子群优化算法
粒子群优化算法是一种基于群体行为的优化算法，通过模拟鸟群、鱼群等生物群 体的行为规律来寻找最优解。在选址模型中，粒子群优化算法可以用于求解连续 或离散的多目标优化问题。
粒子群优化算法的主要步骤包括粒子初始化、速度和位置更新、个体和全局最优 解的更新等。通过粒子之间的相互协作和竞争，粒子群优化算法能够快速收敛到 最优解。
03 选址模型的优化方法
遗传算法
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，通过模拟生 物进化过程中的遗传和变异机制，寻找最优解。在选址模型 中，遗传算法可以用于求解多目标、多约束条件下的最优解 。
遗传算法的主要步骤包括编码、初始种群生成、适应度函数 设计、选择操作、交叉操作和变异操作等。通过不断迭代， 遗传算法能够逐渐逼近最优解。
选址模型的重要性
01
02
03
提高效率
通过合理的选址，可以减 少运输成本、提高物流效 率，从而降低整个供应链 的成本。
5_2_选址模型及应用
总成本 外向运输成本
原料 产地
内向运输成本
市场
搬运成本
搬运成本
选址模型的分类
在建立一个选址模型之前，需要清楚以下几 个问题：
➢ 选址的对象是什么； ➢ 选址的目标区域是怎样的； ➢ 选址目标和成本函数是什么； ➢ 有什么样的一些约束。
被定位设施的维数及数量
根据被定性设施的维数可以分为体选址、面 选址以及线选址、点选址。如果问题的约束 条件或者参数随着时间改变，那么这个选址 问题就成为带有“时间维”的四维选址问题；
离散选址
选址成本
可行成本方案还是寻求最优成本方案； 成本的最小化还是成本最大值的最小化； 是固定权重还是可变权重； 是确定性的还是随机性的；
成本或参数是确定的还是满足某个分布
被定位设施间有无相互联系； 是静态的还是动态的选址问题。
成本参数是否随着时间改变
Minisum/Minimax
覆盖模型
集合覆盖模型，用最小数量的设施去覆盖所有的需 求点。
最大覆盖模型，在给定数量的设施下，覆盖尽可能 多的需求点
P-中值模型
集合覆盖模型 最大覆盖模型
集合覆盖模型
min xj 最小化设施数目，N表示n个需求点的集合 jN
jB(i)
yij
1,i N
保证需求点的需求得到完全满足
C j ( X ) 对于已经存在的物体j，新物体定位在X时的成本
Minisum/Minimax
Minimax目标由已存在设施的单个成本最
大的组分组成。目标是优化最坏的情况。这
种目标通常在军队、紧急情况和公共部门中
使用，也称作“经济平衡性”(Economic
Equity)，问题也叫做网络上的中心问题。
选址模型 (2)
选址模型概述选址模型是指在进行商业或城市发展规划时，通过分析各种因素来确定最佳的位置或区域。
选址模型可以应用于各种场景，例如新建商场、餐厅、分销中心等。
通过合理的选址，可以最大限度地满足消费者需求，提高效益和竞争力。
选址模型的重要性选址模型的选择对于商业或城市规划有着重要的意义。
一个良好的选址模型可以带来许多好处，包括：1.降低风险：通过综合考虑各种因素来选址，可以减少投资风险。
选址模型可以考虑到市场需求、竞争对手、成本等因素，降低商业活动的不确定性。
2.提高收入：选择最佳的位置可以提高商业收入。
比如，在选址模型中考虑到人流量、经济发展水平、周边竞争等因素可以使商业活动获得更多的客户和收入。
3.优化资源利用：选址模型可以帮助合理利用有限的资源。
例如，商场的选址模型可以考虑到交通便利性、人口密度、用地成本等因素，从而达到最优资源利用的目的。
常用的选址模型以下介绍几种常用的选址模型：1. 网格模型网格模型是最常见的选址模型之一。
在网格模型中，研究区域被分成一系列的网格，并对每个网格进行评估。
评估指标可以包括人口密度、购买力、竞争对手等因素。
然后根据评估结果选择最佳的网格作为选址位置。
网格模型的优点是简单易实施，适用于大规模选择。
然而，网格模型也存在一些局限性，例如无法考虑到与选址相关的地理、社会和经济因素。
2.层次分析模型层次分析模型是一种多标准决策方法，常用于选址决策。
在层次分析模型中，将选址问题划分为多个层次，每个层次有不同的评价指标。
然后通过对各个层次的指标进行权重分配和比较，得出最佳选址。
层次分析模型的优点是可以综合考虑多个因素，较全面全面。
但是，层次分析模型需要大量的数据和专业知识来支持权重分配和比较，对决策者的要求较高。
3. 空间交互模型空间交互模型通过分析地理空间上的交互关系来进行选址分析。
这种模型通常基于一定的空间约束，例如距离、方向等。
通过分析人流量、交通通行情况等地理因素，选择最优位置。
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资源 、 拓 展 市 场 和进 行 渠 道 建 设 的重 要 工 具 ； 作
为 主 营 机 构 的 有 效 补 充 其 甚 至 是 主 要 的 收 益 来 源， 设 施 的投 资 和 布 局成 本 投 入 相 对 较 大 ， 且 其 运 行 效果 往 往 受 制 于 客 观 环 境 ， 因 而 对 自助 服 务 设 施 的选 址 成 为服 务 部 门渠 道 建 设 需 要 解 决 的 首 要 问题 。在 传 统 的选 址 理 论 中 ， 无 论 是 覆 盖 问题 或 中位 问题 ， 往 往 只关 注 于顾 客 与 设 施
中 图法分 类号 ： Ｃ ９ ３ 文 献标志 码 ：Ａ 文 章编 号 ：１ ６ ７ ２ — ８ ８ ４ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ） １ Ｏ 一 １ ５ ０ ２ — ０ ５
Ｓｅ ｌ ｆ － ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ Ｆａ ｃ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ Ｌｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ａ ｎ ｄ Ａｐｐ ｒ ｏ ａ ｃ ｈ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ Ｅｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ
基 于服 务效 率 的 自助 服 务 设 施选 址 模 型 与 算 法
陈 中武 杨 超 张 宗祥
（ 华 中科 技 大 学管 理 学 院 ）
摘 要 ：研 究 了服 务行 业 中基 于服 务效 率的 自助服务 设施 选址及 选址 点服 务 台数 量 分 配的
问题 。 通 过 确 定 选 址 数 量 ， 将 排 队理论 与选 址理论 结合 ， 以 减 少 顾 客 访 问 的 旅 行 成 本 和 排 队 拥
ＣＨ ＥＮ Ｚｈ ｏ ｎｇ ｗｕ ＹＡＮＧ Ｃｈ ａ ｏ ＺＨ ＡＮＧ Ｚｏ ｎｇｘ ｉ ａ ｎ ｇ
（ Ｈｕ ａ ｚ ｈ ｏ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ＆ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，Ｗ ｕ ｈ ａ ｎ，Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
自助 服 务 设 施 因 其 操 作 简 单 方 便 、 不 受 时 间 限制 等 特 点 ， 正 逐 渐 成 为 服 务 行 业 争 夺 客 户
时， 不 仅 考虑 到便 利 性 （ 如 顾 客 光 顾 设 施 的 距 离
和时间） ， 同时 还 考 虑 到 服 务 的 有 效 性 （ 如 设 施
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｗ ｅ ｓ ｔ ｕ ｄｙ ｔ ｈ ｅ ｄｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｏｆ ｓ ｅ ｌ ｆ — ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｆ ａ ｃ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎｄ ａ ｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏｆ ｔ ｈ ｅ ｑ ｕａ ｎｔ ｉ ｔ ｙ ｏｆ ｓ ｅ ｒ ｖｉ ｃ ｅ ｄ ｅ ｓ ｋ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ ．Ｂｙ ｄ ｅ ｔ ｅ ｒ ｍｉ ｎｉ ｎ ｇ ｔ ｈｅ ｎ ｕｍｂｅ ｒ ｏ ｆ ｆ ａ ｃ ｉ ｌ ｉ ｔ ｉ ｅ ｓ ，ｑ ｕ ｅ ｕｉ ｎｇ ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｙ ａ ｎ ｄ ｌ ｏｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｈｅ ｏ ｒ ｙ ａ ｒ ｅ ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎｅ ｄ ｔ ｏ ｒ ｅ ｄｕ ｃ ｅ ｔ ｒ ａ ｖ ｅ ｌ ｃ ｏｓ ｔ ｓ ａ ｎｄ ｑ ｕ ｅ ｕｉ ｎｇ ｃ ｏ ｎｇ ｅ ｓ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｏｓ ｔ ｓ ． Ｔｏ ｉ ｍｐ ｒ ｏｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ ｏｆ ｆ ａ ｃ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｓ ，ａ ｎ ｏｎｌ ｉ ｎｅ ａ ｒ ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｅ ｒ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄｅ ｌ ａ ｒ ｅ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎｔ ｅ ｄ ａ ｎ ｄ ｒ ｅ ａ ｓ ｏ ｎ ａ ｂｌ ｅ ａ ｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎ ｏ ｆ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｄｅ ｓ ｋ ｓ ａ ｒ ｅ ｄｅ ｓ ｉ ｇ ｎｅ ｄ ．Ｗ ｅ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｎ ｄ ｓ ｏｌ ｖｅ ｔ ｈｉ ｓ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｗｉ ｔ ｈ Ｄｒ ｏ ｐｐ ｅ ｄ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ａ ｎｄ ｇｅ ｎｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ． Ｃｏ ｍｐ ｕｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｖ ｅ ｒ ｉ ｆ ｙ ｔ ｈｅ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｎ ｅ ｓ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈｅ ｓ ｏｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄｓ ：ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎｃ ｙ；ｓ ｅ ｌ ｆ — ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｆ ａ ｃ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ；ｑｕ ｅ ｕ ｉ ｎｇ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎ；ｇ ｅ ｎｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ
第 １ Ｏ卷 第 １ ０期
２ ０ １ ３年
Ｖｏ １ ． １ Ｏ Ｎｏ ． １ ０ ０ｃ ｔ ．２ ０ １ ３
Ｃｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ
ＤＯ Ｉ 编码 ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ２ — ８ ８ ４ ｘ ． ２ ０ １ ３ ． １ ０ ． ０ １ ３
塞成本 来提 高设施 的服 务 效 率 ， 对选 址 点 的服 务 台进行 合 理 分 配 ， 建 立 了非线 性 整数 规 划 模
型 。运 用下降 算法和 遗传 算法 对设施 选址 与服 务 台分 配进 行设 计 ， 并 通过 大量 随机 算例 验 证
了算 法 的有效性 。
关键 词 ：服务 效率 ；自助设施 ； 排 队选 址 ；遗传算 法