摘 要

随着互联网的普及和消费者购买力的提升，电子商务发展迅速，目前已较为成熟。随着相关法律法规的不断完善和电子商务模式的不断探索，网络购物的一些弊端也显现出来。其中最为突出的问题是，部分消费者未能在购买商品前获取足够的商品信息，无法体验试用商品，购买的实际商品与消费者的预期不符，导致消费者满意度持续下降，购买体验感差。

基于网络购物的现状，线上线下相结合的O2O电商模式由此产生。选址合理的电商实体店能够吸引大量顾客，顾客能够在网上进行挑选后现场试用产品，这种模式可以提高转换率，提升线下体验和顾客满意度，获得更大的经济效益。

本文基于物流选址理论，采用遗传算法的方法，研究了电商实体店选址问题。本文的主要研究内容和技术路线如下：

第一章：研究问题及目标的提出，对研究背景、研究意义以及国内外现状进行阐述，对研究目的与内容、采用的技术方案及措施进行综合概述。

第二章：通过对电商物流实体店选址影响因素、电商物流实体店选址的目标及原则的分析，在此基础上分解出电商物流实体店选址优化的步骤，根据前期研究得到的结论，建立电商物流实体店的选址模型。

第三章：分析物流节点的算法种类，根据电商实体店的结构特点以及影响因素进行算法选择，简述遗传算法求解电商实体店选址模型的优点，并运用遗传算法求解模型。

第四章：以武汉市某大型电商企业为案例背景，通过数据分析，结合电商实体店选址模型和遗传算法求解，得出武汉市某电商企业实体店选址的优化方案，并对方案进行分析。

第五章：对论文整体的总结及评价，及在此模型求解方案中的局限性和对未来的展望。

本文的研究工作对于电商实体店的选址具有一定的实际意义。

关键词：电商实体店；配送网络；选址；遗传算法

Abstract

With the popularity of the Internet and the improvement of consumers' purchasing power, e-commerce has developed rapidly, and is now relatively mature. With the continuous improvement of relevant laws and regulations and the continuous exploration of e-commerce mode, some drawbacks of online shopping also appear. The most prominent problem is that some consumers can not obtain sufficient commodity information before buying the goods, and can not experience the trial products. The actual goods purchased are not in conformity with the expectations of the consumers, resulting in the continuous decline of consumer satisfaction and poor feeling of purchase experience.

Based on the current situation of online shopping, the online and offline O2O business model is formed. The business entity store with a reasonable location can attract a large number of customers, and the customer can try the product on the site after the selection. This model can improve the conversion rate, improve the offline experience and customer satisfaction, and gain greater economic benefit.

Based on the theory of logistics location, this paper studies the location problem of e-commerce entity shops by using genetic algorithm. The main contents and technical line of this paper are as follows:

The first chapter: the research issues and objectives, the research background, the significance of the research and the status quo at home and abroad, the purpose and content of the research, the technical scheme and measures adopted are summarized.

The second chapter: on the basis of the analysis of the factors affecting the location of the e-commerce logistics entity store, the target and principle of the location of the e-commerce logistics entity store, the steps of the location optimization of the e-commerce logistics entity store are decomposed on this basis, and the location model of the e-commerce logistics entity store is established according to the conclusions obtained from the previous research.

The third chapter is to analyze the algorithm types of logistics nodes, to select the algorithm according to the structural characteristics and influence factors of the entity store, and to describe the advantages of the genetic algorithm to solve the location model of the business entity store, and use the genetic algorithm to solve the model.

The fourth chapter: taking a large e-commerce enterprise in Wuhan as the case background, through data analysis, combining the location model and genetic algorithm of the e-commerce entity store, the optimization scheme of the location of the entity shop of an electric business enterprise in Wuhan is obtained, and the scheme is analyzed.

The fifth chapter is the summary and evaluation of the whole paper, and the limitations and future prospects of this model.

The research work in this paper has certain practical significance for the location selection of e-commerce entities.

Key words: e-commerce store; distribution network; location selection; genetic algorithm

目 录

第1章 绪论 1

1.1研究背景与意义 1

1.2研究现状 1

1.3研究内容 2

1.3.1综述物流选址相关理论和方法 2

1.3.2阐述遗传算法的思想及基本步骤 3

1.3.3建立电商企业实体店选址问题的模型 4

1.4研究目标 5

1.5采用的技术方案及措施 5

第2章 电商物流实体店选址优化建模 7

2.1电商物流实体店选址影响因素分析 7

2.2电商物流实体店选址的目标及原则 7

2.3电商物流实体店选址优化的步骤 8

2.4电商物流实体店选址模型的建立 8

2.4.1问题描述及模型假设 9

2.4.2建立选址模型 9

第3章 电商物流实体店选址优化模型求解 12

3.1算法选择 12

3.2运用遗传算法求解模型 12

3.3遗传算法求解步骤 13

第4章 应用实例——以武汉市某电商企业为例 16

4.1算例描述 16

4.2数据分析 16

4.3结果分析 19

4.4本章小结 21

第5章 结论与展望 22

5.1全文总结 22

5.2本文创新点 22

5.3 研究展望 22

参考文献 23

致 谢 24

第1章 绪论

随着互联网的普及和消费者购买力的提升，电子商务模式从出现开始就获得了长足的发展，目前已较为成熟。随着相关法律法规的不断完善和电子商务模式的不断探索，网络购物的一些弊端也显现出来。其中最为突出的问题是，部分消费者未能在购买商品前获取足够的商品信息，无法体验试用商品，购买到实际商品与消费者的预期不符，导致消费者满意度持续下降，购买体验感差。基于网络购物的现状，线上线下相结合的O2O电商模式由此产生。该模式有别于传统的电子商务，正在成为各大电商争相抢占的“新战场”。

与传统店铺不同的是，电子商务模式下的实体店不仅可以现场购买，也可以为顾客提供体验，使顾客能够适用产品，而后在电商渠道购买，即通常所理解的O2O模式。这种模式能够提高转换率，提升线下体验和顾客满意度。电子商务实体店是这种模式中的核心环节。因此，为了以更少的实体店资金投入获得更大的竞争优势，确保得到更合适的顾客群体，实体店的选址问题尤为重要。

1.1研究背景与意义

苏宁之前曾提出今年要在一线城市之外增加超过三千家零售云门店；刘强东曾对外宣称京东会在未来五年内增加超过一百万家便利店；天猫国际免税店目前已开设线下体验店并逐步推广。数量如此大的电商实体店的布局，首先面临的核心问题就是选址问题，是关系到电商实体店的实际效益的直接因素。选址只是表面的问题，那么选址实质上是流量的问题，流量分为线上和线下两种，在目前的趋势下线上流量资费越来越高，目前某运营服务商每个用户的获客成本超过二百元，目前通过优化运营方式等手法，已无法降低获客成本；除此之外，线上流量是不稳定且无壁垒的，与之形成鲜明对比的则是线下流量的稳定性，由于所能辐射的范围有限，线下店只能对辐射范围内用户进行服务。

一个好的电商实体店选址会成为这个实体店最具竞争实力的优势，一定时间后还会培养出稳定的客群。电商实体店与配送中心、便利店的选址不同，一旦实体店开始运转经营，由于选址问题的错误更换实体店位置将会耗费大量的人力物力以及财力，不仅短期内不可能盈利，想弥补亏损也需要一段时间。所以电商实体店的选址问题需要在前期进行仔细研究，结合产品特性和实体店选址的影响因素和原则来考虑，慎重决策。

本文从理论的角度上将电商实体店的选址问题建立了以成本最小为目标的模型，并运用遗传算法对模型进行求解，为电商实体店的选址提供了数据参考和可行性分析，帮助企业进行科学的决策。

1.2研究现状

近年来对于电商实体店选址问题的研究逐渐增多，研究范围更加广泛，研究内容越来越深入，运用遗传算法解决选址问题的研究也越来越成熟。桥金友、朱胜杰、王春瑞（2015）^[1]提炼出22种选址方法并描述其基本模型，为物流选址问题的模型搭建提供了思路以及基本模型的选择。刘二超（2014）^[2]在《快递服务便利店选址问题研究》中提出基于点需求的多目标选址模型和基于面需求的多目标选址模型，得到的帕累托非支配解集后，采用基于逼近理想解排序的方法（TOPSIS）给出最优解，简化了多目标选址模型的优化方法，提升了动态模型的泛化能力。ZAK· J和WEGLINSKIS（2014）^[3]把选址问题抽象成多个目标排序问题，简化选址问题，将权重大的因子优先考虑。

运用遗传算法求解物流选址模型问题的研究也愈加成熟，吴坚、史忠科^[4]在运输成本最低的基础上，参考了选址的数学模型，并把遗传算法引入到该模型的求解中，经由过程选择得当的编码方法和遗传算子，得到最优解，验证了模型的正确性，使得大规模物流体系配送中间的选址得以优化。方新，靳留乾（2015）^[5]经由过程Dempster-Shafer证据理论捕获选址过程当中决议计划信息的不确定性，经由过程区间数描绘影响选址身分属性的认知水平，成立基于区间D-S证据理论的物流中间选址决议计划模型。此模型成功攻克不确定性以及多属性在解决问题过程中的干扰，使模型更加科学合理，通过C语言给出选址模型可视化，描述了模型的简单运行方法。李蕾（2015）^[6]将遗传算法结合计算机软件应用到物流中心的选址问题中，为解决大型物流中心选址问题提供了理论支持，并对选址当中的遗传算法进行了详细的描述。

除大规模配送的物流模型外，近年来针对便利店等小型零售店面的选址问题研究也越来越深入，卢文倩（2017）^[7]梳理了选址问题应该遵循的原则以及物流选址的影响因素，整理出选址问题常用的一般方法，并在此基础上提出构建“生鲜圈”配送中心选址模型，将之前学者的各项理论进行细化和分析，使模型的构建更具有合理性和科学性，最后运用遗传算法实现对选址模型的求解。曾翔宇（2014）^[8]在大型网上零售企业配送网络节点布局优化研究中提出的自适应遗传算法求解配送节点布局，具有较好的收敛性和有效性，是布局优化更加快速准确。甘有梅(2014）^[9]在SN集团蔬菜类农产品物流便利店选址当中，通过分析物流成本、服务水平、客户满意度等相关因素对便利店选址的影响，并在此基础上建立相应模型后，提出改进后的遗传算法对选址问题进行求解，为物流便利店的选址决策提供了参考。胡莹（2010）^[10]将MATLAB结合到遗传算法中，使遗传算法在求解过程中更加强大。禤文怡、汪波、袁建强（2014）^[11]运用层次分析法以及FCE来评估物流选址相关问题的定性指标借助遗传算法计算定量指标，接下来运用指标满意度求解将定性以及定量指标结合分析，为选址问题提供了科学决策的依据。

1.3研究内容

1.3.1综述物流选址相关理论和方法

物流选址研究问题具有多种研究方法，就目前的研究方法而言大体可分为定性研究和定量研究两种。定性研究方法是使用层次分析法和模糊综合评价对不同选址模型进行指标分析和评价，综合分析后获得最优选址结果。定量研究方法有连续模型和离散模型两种不同的分类，连续模型方法是在选址过程中可以在平面范围内取任意点，例如重心法等；离散模型方法是将模型中的可行点进行比较，选取其中的最优点作为结果，例如：Kuehn-Hamburger（奎汉·哈姆勃兹），Baumol-Wolfe模型，Blson模型。

1.3.2阐述遗传算法的思想及基本步骤

遗传算法(Genetic Algorithm)是一种由生物界适者生存、劣者淘汰的自然法则演变而来的搜索方法。遗传算法的第一次出现是在1975年，是由美国J.Holland教授提出的。遗传算法的特点是可以对结构对象进行直接运算，没有求导以及函数连续性等方面的局限性;遗传算法存在隐并行性以及更好的整体优化性;运用概率化的找最优解方案，可以直接获得以及指引优化的搜寻内容，自适应地改正搜寻方向，不需要存在一个固定性的法则。该算法由于以上特点，目前已经大量在模型优化、信号处理、机器学习、人工生命以及自适应控制等方面应用。遗传算法在智能计算中是十分关键的一种技术。

遗传算法在计算数学中是一种用来获取最优方案的搜索算法，属于进化算法的范围。进化算法在产生之初是借鉴了遗传、变异、杂交以及优胜劣汰等自然法则从而发展起来的一种算法，该算法一般是由计算机模拟作为最优解的获取方式。对于最优解优化模型，运行过程中产生的候选解即个体，个体的抽象化表示即染色体，染色体组成的的种群会向最优解的方向进化发展。一般来说，解可以使用用二进制的方法来表达，也就是0和1组成的数串，也可以运用其他的表达方法来表示。最优解的进化是从任意个体的种群开始，在此基础上一代一代进化。在每一代进化的过程中都要对这个种群的适应度做评价，按照适应度评价的结果，在种群中选取一定比例的个体留下，由变异和进化法则产生全新的种群群体，此时的种群也就是在运算的下一次迭代过程中的当前种群。

运用遗传算法对电商实体店的选址进行优化有着传统优化方法所不能比拟的优势，相比于其他传统选址优化方法，遗传算法的运算方式和特点能够使最优解的获得更加简单，更加准确的对选址模型进行优化。遗传算法具有以下几方面的特点：

（1）遗传算法的解的搜索方法区别于传统优化算法的单个解搜索，遗传算法是从解的串集开始的。其他优化理论一般是由一个初始值入手，迭代多次获得最优结果，这样的运算模式易陷入局部最优。遗传算法是由串集开始，覆盖范围更加广泛，因此便于全局取优。

（2）遗传算法面对个体需要进行处理的情况时，选择的是多个个体同时进行处理，即对多个解同时计算和评价，大大降低出现局部最优的可能，并且遗传算法能够实现并行化。

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