基于重心法和层次分析法的校园快递站选址问题研究以广东药科大学中山校区为例 物流管理毕业论文.docx
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基于重心法和层次分析法的校园快递站选址问题研究以广东药科大学中山校区为例物流管理毕业论文
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摘要】目的：
在大学校园中，许多学校会通过建立校园快递站来解决最后一公里的配送问题。
本文通过定量和定性的研究方法，希望能够找到一个较合理的校园快递站选址方案。
研究方法：
本文的研究方法主要有重心法、层次分析法、专家咨询法和实地调查法。
重心法是一种模拟的方法，把校园看作一个物流系统，在这个物流系统中，各个宿舍楼之间看成是物流系统中的需求点和资源点（即快递站），并建立平面坐标，利用卫星地图，确定各个宿舍楼在坐标系图中的位置，进而通过线性函数求解最优选址方案。
层次分析法是通过专家咨询，对重心法选出的方案进行赋值评分，根据权重求得最优解。
研究结果：
通过重心法和利用层次分析法求得的最优选址方案的结果是学生宿舍楼H栋楼下，因此，根据两种方法得出的研究结果是校园快递站的最佳选址方案是学生宿舍H栋楼下。
研究结论：
在选址问题的研究上，除了需要定量的分析，也要结合实际情况考虑。
在本文中，通过利用重心法进行定量分析，可以得出的选址方案会在H栋楼下的范围内，这个结果在实际的地理位置上并不精确到某一个地方，而通过层次分析法，结合重心法求出的范围，再进行定性定量的分析，从而得出的选址结果更接近最优选址方案。
【关键词】校园快递站选址；重心法；层次分析法
StudyonSiteSelectionofCampusExpressStationbasedonGravityCenterMethodandAnalyticHierarchyProcess----TakingZhongshanCampusofGuangdongPharmaceuticalUniversityasanExample
[Abstract]Inthisstudy,weattempttofindoutasuitablesiteselectionofourcampusexpressstation.Intheuniversitycampus,manyschoolswillsolvetheproblemofthe‘LastKilometer’bysettingupcampusexpressstation.Theresearchmethodsinthispapermainlyincludecenter-of-gravitymethod,analytichierarchyprocess,expertconsultationmethodandfieldinvestigationmethod.Bymeansofcentroidmethod,weobtainsomesiteselectionschemes,andthenuseanalytichierarchyprocesstocarryoutqualitativeanalysisontheschemesobtainedbycentroidmethod.Fromthisstudy,wefindoutthatthebestsiteforthecampusexpressstationisdownstairsofbuildingHofstudentdormitory.Inconclusion,inthestudyofsiteselection,Inthestudyofsiteselection,weshouldnotonlyusequantitativeanalysis,butalsoconsidertheactualsituation.
[Keywords]LocationofCampusExpressStationGravityCenterMethodAnalyticHierarchyProcess
1前言
1.1选题背景及目的
在近几年来网上购物的发展以及普及，带动物流的发展。
根据有关数据显示，在网上购物的群体中，更趋向年轻化，而大学生网上购物群体的数量占总数的四分之一。
根据《校园快递行业发展报告（2019）》显示，高校网络消费逐年增长，从而带动了高校寄递包裹市场的扩张。
2019年，校园快递包裹预计突破30亿个。
面对日益增长的包裹量，报告中指出，建议高校将快递服务作为主要工作全面纳入高校后勤现代化建设。
在物流配送中，最后一公里的服务影响着客户对整个购物流程的体验。
而在大学校园中，许多学校会通过在校园内建立校园快递站或者快递自提柜来解决最后一公里的问题。
在大学校园中，校园占地面积大，宿舍楼分散在各个地方，同时由于校园里师生日常的行走路径问题，都会影响校园快递站的选址。
校园快递站选址不仅会影响到师生关于配送最后一公里的体验，也会影响到校园快递站的管理，通过日常的观察发现，当快递站选址距离师生宿舍楼过远时，师生在收到快递通知时不会立即去取快递，导致快递站里的快递积压，影响快递站的管理。
同时，由于网络购物具有季节促销的特点，在双十一、双十二这些促销节快递的量会比平时增加许多，高校学生在促销节取快递会排比较长的队伍，而校园快递站在促销节期间也会面临“爆仓”的问题。
因此希望能够通过合理的算法和分析，找到一个较为合理的校园快递选址方案，为高校快递站的选址问题提供参考。
同时，校园快递站作为一个服务型设施，其研究结果对其他相似的服务型设施的选址问题例如城市快递驿站的选址、仓库的选址等也具有参考意义。
1.2国内外研究现状和发展趋势
校园快递站选址对于服务型设施的建设具有参考意义，国内外对于选址问题也有一些相关的研究，先对国内外校园快递站选址以及重心法和层次分析法在选址上的应用成果进行梳理，加以综述。
（一）服务型设施的选址问题研究
1．国外关于服务设施选址问题研究
国外在选址问题的研究上，主要有关于医院、垃圾场、仓库、物流配送中心等服务设施的研究，选址方法有很多，例如重心法、覆盖模型、德尔菲法、层次分析法等。
但是，国内外在大学校园快递方面的研究存在较大的差异。
[1]在国外的大学校园里面，在校园末端快递配送问题的管理上，会比国内做的好一些，这是由于国外的人口数量相对较少，加上国外的配送网络比较发达，同时，他们的配送方式是送货上门，因此，在关于校园快递站的选址问题上的研究很少，所以主要以国内的一些学者的研究为主。
2．国内关于校园快递驿站选址问题研究
在国内关于选址问题的研究，现有的文献中发现涵盖了多种服务设施的选址问题，有公共自行车停车点的选址、垃圾站的选址、物流仓库、配送中心的选址等等，其运用的选址方法也包括了定量方法和定性方法。
在中国知网上以“主题”为检索项，输入“校园选址”为检索内容，并以“全文”为检索项，选择的时间跨度不限，得到的检索结果显示有59篇文献。
从2001年开始就有学者研究大学校园的选址，但这个研究只是针对大学校园的研究与周边环境的问题、城市规划的问题，更多的是体现在建筑学上的问题。
在2007年以前，选址的研究主要集中在整个校园的选址，到2007年开始，有学者开始关注校园内设施的选址研究，认识到校园设施的布局对构建师生活动的影响。
后来又有学者又从交通，资源利用，校园风险等方面研究校园内的设施选址问题。
一直到2015年，才又有学者研究关于校园快递代理点选址问题。
董立欣（2015）通过建立以学院、楼栋、学生公寓楼到三个快递代理点的路程总和最小为目标函数，建立了快递代理点选址方案的最优化模型，所运用的方法是Floyed算法和穷举法。
在近四年来，越来越多的学者开始关注和研究校园快递服务站的选址问题，或者服务设施的选址问题例如自行车停放地点问题，外卖配送点问题等。
关于校园快递站的选址，大多学者采用定量和定性相结合的方法，定量的研究方法例如重心法、最短路径算法等等，定性的方法例如层次分析法、调查问卷法、咨询法、德尔菲法等等。
刘梦菲、段相磊、贾佳鑫、张艳新、刘爱秋等人利用重心法，以河北农业大学渤海校区为例，研究校园物流服务中心得选址。
[2]他们通过观察发现，随着大学生购物量的快速增长，当前学校内的快递站的弊端开始暴露出来，学校内的快递代收点众多，而且分布散乱，给学生造成混乱等等的问题。
他们通过利用重心法，将物流系统中的需求点和资源点看成是分布在某一平面范围内的物流系统，各点的需求量和资源量分别看成是物体的重量，将众多的快递服务点整合成一个服务点，使得这个服务点的选址设置控制在成本较低，客户满意度高的范围内。
在知网上，以“校园快递”为主题进行查询，有460条的文献。
虽然对于校园快递的问题在2008年已经有学者进行研究，但是关于校园快递站选址的问题从最近的五年才慢慢开始。
从前的研究关注校园快递站自身的管理、服务质量、成本等问题，现在慢慢开始从客户的需求、客户的体验角度来研究校园快递站的选址问题。
（二）基于重心法和层次分析法的校园快递驿站选址问题研究
1．国外关于重心法和层次分析法的校园快递驿站选址问题研究
国外早在20世纪四五十年代就开始了对物流配送中心选址问题进行研究，并积累的丰富的理论以及实践经验，建立了可行的模型结构。
[3]关于选址问题，有连续模型的选址方法重心法、离散模型的选址方法覆盖模型法、混合-整数规划、P-中值模型法等，还有德尔菲法、层次分析法、模糊评价法等。
S.Eilon,C.D.T.Watson-Candy和NiconsChristofides所研究的重心法（CentriodMethod）是物流中心选址的典型方法之一，适用于静态的、连续的、单个物流设施的选址决策。
[4]重心法应用的对象是流量的交通网络问题，也就是起点到终点的运输量构成的物流网络规划问题。
利用重心法进行决策的目的是使得产品运输成本最小化。
层次分析法是在20世纪70年代初由美国运筹学家教授萨蒂提出，它的思想是：
首先分析问题的性质和需要达到的目标，然后分解出影响决策目标的因素，以及这些因素之间的关系和层次，利用专家法进行权重的确定，最终得出结论。
这种方法适用于结构较为复杂，决策准则较多而且不易量化的决策问题，可以紧密地与决策者的主观判断及推理联系起来，通过对决策者的推理过程进行量化的描述，从而可以避免决策者在结构复杂和方案较多时在逻辑推理上产生失误。
2．国内关于重心法和层次分析法的校园快递驿站选址问题研究
在中国知网上以“主题”为检索项，以“重心法和层析分析法选址”为检索内容，并以“全文”为检索项，检索时间跨度不限，选择“精确”检索，检索结果显示有48篇文献。
文献资料显示，关于重心法和层次分析的选址问题，主要是集中在对物流中心的选址研究上。
我国从20世纪80年代中期，才开始研究物流的问题，20世纪90年代以后，才出现“物流配送中心”实体，与此同时，物流配送中心的选址问题也越来越多地引起相关学者的关注。
[5]慢慢地逐渐开始也有研究服务型设施例如中转站、垃圾场、汽车货运站、公共交通枢纽站的选址问题研究。
在文献中，重心法通常用于设置单个仓库或厂房，这种方法的主要考虑因素是设施之间的距离和需要运输的货物的数量，即将运输成本作为唯一的选址决策因素，是一种静态的方法。
[6]在国内的文献研究中，运用层次分析法选址时，根据选址对象的不同而选择不同的评价指标层，例如在仓库的选址中，通常考虑到成本、交通、人力资源等的问题，而在校园快递站的选址问题中，通常考虑交通、人流量、租金等的问题，不同学校结合自身的条件，选取的评价指标层会有差别。
重心法是一种定量的分析方法，而层次分析法则是一种定性的分析方法，因此将重心法和层次分析法相结合的研究方法，是定量分析和定性分析相结合的研究方法，将定量分析法注重数据，结果精确的优点和定性分析法注重实际情况的优点相结合，从而得出一个经过较为全面分析的合理的方案。
基于重心法和层次分析法的选址问题可以推广到一个城市的便利店选址、城市的服务设施选址，为选址问题提供一个值得参考的方案。
基于文献的阅读和对国内外的研究情况的了解，发现重心法和层次分析法在选址问题上有一定的参考意义，现以广东药科大学中山校区为例，利用重心法和层次分析法相结合的方法去研究校园快递站的选址问题，尝试找到一个较为合理的、可参考的选址方案。
2基于重心法的校园快递站选址分析
2.1广东药科大学快递驿站现状
根据《校园快递行业发展报告（2019）》显示，校园快递量由去年的25亿件持续增长。
校园快递驿站也越来越受到相关人士的关注。
在广东药科大学在前一两年，一些快递服务像京东、百世等还未入驻学校的快递驿站，而是快递员在某个时间段等候学生前往领取快递或者在学校外面商铺存放，等待学生领取。
随着快递量的上升，许多快递服务进驻到校园的快递驿站里。
通过调查发现，当遇上双十一、双十二这些促销节时，学校快递驿站的容量是不够的，快递驿站出现的问题是弹性不够，难以应对一些季节性的快递量波动。
像今年的双十一节，学校的快递站会不足够存放突然增长的快递包裹量，因此只能将一些包裹摆放在学校外面的空地。
除此之外，通过对学生的访问了解到，学生由于上课时间的约束，取件时往往集中在某个时间点，取件时排队时间长。
还有一些学生因为取件信息往往是在下课回到宿舍之后才收到，考虑到距离等问题，就会延迟取件，造成快递驿站的快递堆积。
在校园中，由于每栋宿舍楼对现有快递站的距离不同，因此，在2019年11月期间，对每一栋宿舍楼随机抽取了5间宿舍进行走访，咨询他们对现有快递站位置是否满意，在抽取访问的466同学中，选择认为校园快递站位置满意的同学的比例是21.24%，而认为校园快递站位置不满的比例是78.76%。
根据调查和访问，发现有78.76%的学生对广东药科大学中山校区当前的快递驿站的选址位置不满意，本文以广东药科大学中山校区为例，采用重心法和层次分析法相结合的方法，希望得到一个合理的快递站选址。
2.2重心法概述
关于选址问题，有连续模型的选址方法重心法、离散模型的选址方法覆盖模型、混合-整数规划、P-中值模型法等，还有德尔菲法、层次分析法、模糊评价法等。
S.Eilon,C.D.T.Watson-Candy和NiconsChristofides所研究的重心法（CentriodMethod）是物流中心选址的典型方法之一。
在相关文献和一些学者的研究中，利用重心法进行选址，第一步需要建立目标函数，把选址问题用数学表达式来进行求解。
重心法是一种模拟的方法，它将整个物流系统中的各个需求点看成是分布在同一个平面内的物体系统，而每个需求点的需求量和它的资源量就看做是物体的重量，然后通过确定这个物体系统的重心，确定物流网点的最优设置点。
重心法作为选址问题的基本方法之一，使用和运算起来简便。
在传统的物流配送中心选址中，重心法的模型通常是：
总费用=配送中心与需求点之间的直线距离×配送中心到需求点之间的发送费率×各个需求点的需求量。
即运用重心法求解是考虑成本的最小化。
在相关文献和一些学者关于物流配送中心的选址研究中，重心法中的成本的组成通常涉及三个方面，分别是距离、配送中心到需求点之间的发送费率和需求量。
但是在关于校园快递站的选址问题上，在广东药科大学里，取件的情况是学生前往取件，因此不涉及运费问题，所以，本文在运用重心法时，将重心法的模型进行改进，改为：
物流搬运量=校园快递驿站到各宿舍楼之间的直线距离×每栋宿舍楼快递需求量，即重心法中成本的组成为两个方面，分别是距离和需求量。
因此本文就是在这样的改进下利用重心法进行校园快递驿站的选址研究。
2.3数据收集与分析
在广东药科大学里，主要的群体是在校的学生，因此，快递站取件的客户群以学生为主来进行分析。
在广东药科大学中山校区里，宿舍楼是学生聚集的地方，因此，本文以宿舍楼作为快递件的需求点，通过调查发现，大学生的性别和年级差别对每栋宿舍楼的快递需求量的影响较小，每栋宿舍楼的快递件需求量与每栋宿舍楼的人数基本上是成正比的。
因此，本文以每栋宿舍楼的居住人数作为各个宿舍楼的快递需求量来进行分析。
广东药科大学中山校区一共有28栋宿舍楼，其中用作学生居住的宿舍楼有26栋，由于学校的招生人数减少，2019年11月份，对学校每栋宿舍楼的居住人数进行统计，得到现校区中的各个宿舍楼的学生人数如表1所示：
表1每栋宿舍楼人数
楼号
人数
楼号
人数
楼号
人数
1
300
10
336
A
360
2
360
11
384
B
360
3
360
12
384
C
0
4
312
13
272
D
0
5
384
14
384
E
400
6
336
15
312
F
480
7
384
16
384
C
456
8
336
17
320
H
456
9
384
18
384
根据目标函数，重心法选址还需要确定的是各个需求点（即本文中的宿舍楼）到快递驿站或者快递自提柜的距离。
为了简便计算，在学校的地图（1:
500，单位：
cm）上，选取某一处作为坐标原点，建立坐标系，分别确定各个宿舍楼的坐标，如下图1所示：
图1学校坐标图
2.3.1建立重心法模型与求解
在广东药科大学中山校区里，影响学生取件满意度的因素主要是快递件的数量和到达快递站的距离，因此通过重心法求得的总物流搬运量最小的地理位置就是作为最佳的选址方案。
所建立的模型如前文所示为：
物流搬运量W（件×米）=快递件需求量Qi（件）×宿舍楼到快递站的距离Li（米），将宿舍楼号为字母栋的（A-H栋）依次编号为（19-26号），紧接着数字栋宿舍楼（1-18栋）的编号，因此，目标函数可表示为：
（3.2.2-1）
根据上文学校地图所建立的坐标图，得到各个宿舍楼在地图上的坐标如下表2所示：
表2校园宿舍楼坐标图
楼号
（x，y）
楼号
（x，y）
楼号
（x，y）
1
（40,137.5）
10
（115,276）
A
（40，10）
2
（117,137.5）
11
（233.5,137）
B
（110,10）
3
（40,165）
12
（233.5,102）
C
（40,42.5）
4
（117,165）
13
（233.5,68.5）
D
（110,42.5）
5
（40,195.5）
14
（233.5,38.5）
E
（40,67.5）
6
（117,195.5）
15
（233.5,0）
F
（140,67.5）
7
（40,250）
16
（233.5，-30）
G
（40,98.5）
8
（115,250）
17
（233.5，-50）
H
（140,98.5）
9
（40,276）
18
（233.5，-90）
其中，宿舍楼到快递驿站的距离Li在坐标图上可以表示为：
（3.2.2-2）
其中
和
为图中宿舍楼B栋的坐标。
因此，目标函数也可以表示为：
（3.2.2-3）
为了使目标函数的值最小，在线性代数中，通过求导，使得求导函数为零的解就是最优解，因此，本文通过对x和y求导，建立等式求解，即运用以下的公式：
（3.2.2-4）
（3.2.2-5）
求出最合适使得x和y，使得目标函数的值最小，即总物流运输量最小的坐标点的位置，为最佳的选址位置。
将公式（3.2.2-4）和（3.2.2-5）分别变形成x0和y0在左侧的等式后，等式两边都含有未知数，计算起来很复杂，因此，为了简化计算，本文采用迭代法来进行计算，首先设置初始的位置坐标即x0和y0，代入目标函数的式子（3.2.2-3）进行计算，以后将每次计算出来的x和y值带入目标函数中，直到Wn+1>Wn，即求出的目标函数值比上一次求得的目标函数值大，计算就停止，得到最优的x和y的解。
迭代法计算可以利用Excel表格的规划求解功能来进行求解。
在Excel表中，根据函数关系在表格中输入数据和计算相关的数据，开始迭代运算前，选取坐标（110,10）为目标函数中的初始值x0和y0，迭代计算前的函数值和迭代计算后的结果如下表3和表4所示：
表3迭代计算前函数值
坐标
地点
x
y
X0
Y0
总运输量
x-x0
（x-x0）^2
y-y0
（y-y0）^2
距离
运输成本
A
40
10
110
10
360
-70
4900
0
0
70
25200
B
110
10
-
-
360
0.0
0
0
0
0
0
C
40
42.5
-
-
0
-70
4900
32.5
1056.3
77.2
0
D
110
42.5
-
-
0
0.0
0
32.5
1056.3
32.5
0
E
40
67.5
-
-
400
-70
4900
57.5
3306.3
90.6
36235.3
F
140
67.5
-
-
480
30
900
57.5
3306.3
64.9
31130.7
G
40
98.5
-
-
456
-70
4900
88.5
7832.3
112.8
51453.8
H
140
98.5
-
-
456
30
900
88.5
7832.3
93.4
42611.6
1
40
137.5
-
-
300
-70
4900
1275
16256.3
145.5
43635.6
2
117
137.5
-
-
360
7
49
127.5
16256.3
127.7
45969.1
3
40
165
-
-
360
-70
4900
155
24025
170.1
61226.5
4
117
165
-
-
312
7
49
155
24025
155.2
48409.3
5
40
195.5
-
-
332
-70
4900
185.5
34410.3
198.3
65825.0
6
117
195.5
-
-
336
7
49
185.5
34410.3
185.6
62372.4
7
40
250
-
-
384
-70
4900
240
57600
250
96000.0
8
115
250
-
-
336
5
25
240
57600
240.1
80657.5
9
40
276
-
-
384
-70
4900
266
70756
275.1
105621.6
10
115
276
-
-
336
5
25
266
70756
266
89391.8
11
233.5
137
-
-
384
123.5
15252.3
127
16129
177.1
68024.7
12
233.5
102
-
-
384
123.5
15252.3
92
8464
154
59136.3
13
233.5
68.5
-
-
272
123.5
15252.3
58.5
3422.3
136.7
37170.1
14
233.5
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