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顺丰快递企业网点配置与优化
—以长沙为例
一、项目归纳
（一）研究背景及意义
1、研究背景
随着我国经济发展速度的不停加快和现代信息技术的迅猛发展用混杂整数规划成立库房选址模型。
Dantzig-Wolfe分解算法初次获得运用
,并经过次梯度
优化方法进一步提高算法的收敛速度。
成律等经过遗传算法，利用随机规划和模糊理论成立
了需求随机状况下的配送中心选址失散模型。
Holmbergk则用分枝定界法对非线性运输花费
的选址问题进行求解。杨波给出单配送中心选址问题的一个量化的办理方法。
Saaty等提出
层次解析法确立物流配送中心的最优地址。
孟祥海提出了将连续与失散相结合的单一物流中
心选址方法，将侯选地域划分为多个小区，
确立每个小区的中心坐标和需求量，
从中采用配
送中心为其余小区配送。张建江地理网格引入设施选址，
将连续工作地域失散化，将地理网
格与P-中值选址相结合。
（三）项目简介
依据网点布局的相关理论，结合快递业的行业性质，本文设定了快递企业网点布局与优化的基本理论框架，包含快递和快递网点的基本观点，解析了快递网点布局的特点及快递市场的现状。以顺丰快递在长沙市主城区的网点布局为例，分别利用贪心取走算法和蚁群算法对快递网络的配送路径进行优化，在二者中选出最优结果，确立出要点优化地域，提出相应的网点布局优化方案。并依据解析快递行业不同于一般物流家产的特点，经过AHP层次分
析法进行解析，确立了快递企业网点布局优化的影响因素，商议了网点布局与优化的方法，
为实质决策供给了参照依据。在研究过程中，经过实习调研，对顺丰快递实质网点运营效率进行检查，成立现有顺丰快递服务网评论论模型，解析其网点布局基本状况和存在的问题及原由。最后给出优化前后相关数据比较，以此考据网点布局优化方案的有效性。
依据本文思路，设计了快递企业网点布局优化流程图以下所示：
（四）项目创新点及特点
1、贪心取走算法
贪心取走算法在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整
体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。在众多算法中，这是最凑近
人们平常思想的一种算法，在数据规模很大的问题求解中发挥着愈来愈大的作用。该方法具
有模型简单、思想复杂度低、需要进行方案的组合个数少、计算量小、运行效率高、空间复
杂度低、易于进行定性解析和定量研究等长处。这种方法拥有必然的局限性，它得出的答
案很难保证是最优的，一般状况下只好获得满意的近似解。局部贪心的选择可否能够得出全
局最优是可否采纳贪心取走算法的要点所在。
2、蚁群算法
蚁群算法是碰到人们对自然界中真实蚁群的集体行为的研究成就的启示而提出的一种基
于种群的模拟进化算法,属于随机搜寻算法,，是群集智
能的典型实现。蚁群算法拥有较强的鲁棒性。有对于其余算法，蚁群算法对初始路线要求不
高，即蚁群算法的求解结果不依赖于初始路线的选择，并且在搜寻过程中不需要进行人工的调整。其次，蚁群算法的参数数目少，设置简单，易于蚁群算法应用到其余组合优化问题的求解。该算法不只利用了正反响原理,在必然程度上加快了进化过程,并且是一种实质并行的算法,不同行为体之间不停进行信息交流和传达,进而能够互相协作,有益于发现较优解。蚁群算法能够讲解为一种特其他加强学习算法。
3、AHP决策解析
层次解析法把研究对象作为一个系统，依据分解、比较判断、综合的思想方式进行决策，
成为继机理解析、统计解析此后发展起来的系统解析的重要工具。系统的思想在于不切断各
个因素对结果的影响，而层次解析法中每一层的权重设置最后都会直接或间接影响到结果，
并且在每个层次中的每个因素对结果的影响程度都是量化的，特别清楚、明确。
这种方法既不单纯追求高明数学，又不片面地着重行为、逻辑、推理，而是把定性方法
与定量方法有机地结合起来，使复杂的系统分解，能将人们的思想过程数学化、系统化，便
于人们接受，且能把多目标、多准则又难以所有量化办理的决策问题化为多层次单目标问题，经过两两比较确立同一层次元素相对上一层次元素的数目关系后，最后进行简单的数学运算。
层次解析法主若是从评论者对评论问题的实质、因素的理解出发，比一般的定量方法更讲究