【社区店末端配送模式选择模型与应用案例分析11000字（论文）】

社区店末端配送模式选择模型东北农业大学工程硕士学位论文社区店末端配送模式选择模型与应用案例分析目录TOC\o"1-3"\h\u19591社区店末端配送模式选择模型与应用案例分析 127492社区店末端配送模式选择模型 168161.1评价指标体系构建 1207081.1.1评价指标选取原则 1276181.1.2评价指标选取 211401.2基于组合赋权法的指标权重确定 5218341.2.1指标赋权方法及选定 5198621.2.2层次分析法确定主观权重 6135651.2.3熵权法确定客观权重 871261.2.4组合权重确定 998031.3基于TOPSIS法的配送模式选择 10182661.4本章小结 11272832实例分析 12221852.1研究对象简介 1257202.2社区聚类分析 14317192.3社区店选址 1930932.4社区店末端配送模式选择 22196882.4.1指标权重确定 22231792.4.2基于TOPSIS的配送模式选择 25社区店末端配送模式选择模型在对社区店进行选址后，为进一步提升配送效率和降低配送成本，需要对社区店末端配送模式进行选择。目前，社区店末端配送模式主要有送货上门模式、委托代收模式、自提柜自提模式、社区团购+自提模式等，不同配送模式服务水平、配送成本、配送效率各不相同。本章首先构建社区店末端配送模式评价指标体系；然后，确定各指标权重；最后，基于TOPSIS法对三种末端配送模式进行评价与选择，以提升配送效率和降低配送成本。1.1评价指标体系构建1.1.1评价指标选取原则评价指标体系的构建，需要根据社区店末端配送的特征和目标而定，应符合社会和经济发展规律。评价指标选取应遵循以下原则：（1）科学性原则科学性原则要求社区店末端配送模式评价指标体系要建立在科学的基础上，指标选取要有较强的理论依据，必须科学地反映社区店末端配送的现实情况及特点，要结合社区规模、周边商业业态等情况，科学地选择社区店末端配送模式。（2）系统性原则评价指标体系的构建应从不同侧面反映社区店末端配送模式选择的主要特点、状态和内在关系，形成一个的系统；同时，选取的评价指标应系统而全面[138]。（3）实用性与可行性原则指标选取在遵守系统性原则的同时，应根据研究对象的具体情况，充分考虑社区店末端配送模式的特点，使评价指标体系具有实际意义并简洁实用；对一些重复指标要予以剔除，并保证指标的独立性。另外，指标数据应便于收集和统计，使整个指标体系构建与数据获取具有可行性。（4）适用性原则不同地区、不同社区的社会经济条件不同，因此，社区配送模式选择必须因地制宜，适用于该地区的情况，在建立指标体系时应充分考虑研究地区的具体条件，建立适用于当地情况的指标体系。1.1.2评价指标选取在借鉴已有研究成果和实地调研的基础上，根据评价指标体系的构建原则，构建社区店末端配送模式选择评价指标体系，主要有配送服务水平[140-144]、物流成本[145-148]、社区条件和外部环境[149-152]三个一级指标和九个二级指标，具体如图5-1所示。图5-1社区店末端配送模式选择指标Fig.5-1Selectionindexofdistributionmodeattheendofcommunitystore（1）配送服务水平配送服务水平是配送服务效果的集中反映，不同配送模式体现的配送服务效果不同，配送服务水平也不同[141]。基于相关文献研究和实地调研，选取配送准时送达率[142]、货损率[143]和配送柔性[144]3个指标衡量配送服务水平。配送准时送达率：配送准时送达率反映了社区店末端配送过程中客户对于物流配送服务时效性的要求，配送准时送达率越高，则配送服务水平越高。其公式如下： （5-1）式中：O——准时送达的订单数；E——全部订单数。货损率：货损率是指货物数量存在差错或质量有损坏的货物数量占总货物数量的比例。货损率越高，则配送服务水平越低。其公式如下： （5-2）式中：K——交货时损坏的商品量；U——物流商品总量。配送柔性：配送柔性是指在配送过程中适应市场需求变化的灵活性以及快速而经济有效地反应能力，例如业务拓展柔性、组织柔性、计划与控制柔性等。配送过程需要根据市场的需求变化而不断变化，配送柔性越高，则配送服务水平越高。（2）物流成本企业发展都追求较低的成本，所以，在进行社区店末端配送模式选择时必须考虑物流成本的影响。在对相关文献研究和实地调研的基础上，选取配送运营成本[145-146]和设施建设成本[147-148]衡量物流成本。配送运营成本：配送运营成本主要包括货物仓储成本、订货信息处理成本、流通包装成本、运输配送成本、人员工资、推广宣传费用、水电费用等，影响管理运营成本的主要因素是社区店的物流量。设施建设成本：设施建设成本主要包括装卸设施费用、场地费用与基础设备购买费用等。（3）社区条件和外部环境社区条件和外部环境是指社区人口分布、人均收入、社区面积及社区周边物流设施环境、相关政策等，在对相关文献研究和实地调研的基础上，选取社区物流基础设施建设[149]、社区周边物流网络发展[150]、社区管理机构意见[151]、政府政策[152]四个指标衡量社区条件和外部环境。1）社区物流基础设施建设：社区物流基础设施建设指社区对于物流配送服务所提供的基础设施的建设，主要包括自提柜和货架的建设以及是否提供小推车等供居民使用。2）社区周边物流网络发展：社区店所处的经济区域也影响着物流配送模式的选择，社区周边物流网络发展越好，就越有利于社区店增加效益。社区管理机构意见：社区管理机构意见会对社区店末端配送模式的选择产生正面或负面的影响，如小区保安是否限制配送人员进入社区、物业是否为业主提供代收服务等。政府政策：政府颁布的一系列有关物流业、社区配送的政策措施、法规和指导性建议，会对现有的社区店末端配送模式产生影响，并对其提供改进方向。1.2基于组合赋权法的指标权重确定1.2.1指标赋权方法及选定指标赋权方法权重定量反映出各指标在评价中的相对重要性，目前，权重确定方法包括主观赋权法和客观赋权法。（1）主观赋权法主观赋权法是在决策者个人知识储备和相关经验的基础上，对评价指标进行主观评价、做出主观判断的方法。主观赋权法具有较好的可解释性、保序性，更符合认知逻辑；但是，由于评价过程主观性较强、评价过程缺乏透明度，导致赋权结果可能不合理。常用的主观赋权法包括Delphi法、AHP法和二项系数法。1）Delphi法Delphi法采用多次背对背的方法来获取专家意见，并对这些意见进行汇总，使所有专家意见都能得到整合。Delphi法的优点是反复收集意见，专家可对结果进行调整，适用于评价复杂对象和大型系统的准则层决策[153]。2）AHP法AHP法即层次分析法，由美国运筹学家T.L.Saaty提出[154]。适用于结构复杂、目标值难以定量化表示的问题，优点是能够对结构复杂、难以准确量化的问题进行有效的定量分析，并且计算过程简单易行，结果可靠性较高；缺点是主观性强，需要对判断矩阵进行一致性检验，未通过检验时，将会影响到赋权结果的可信度。3）二项系数法二项系数法是通过邀请专家成对进行指标相对重要性的比较，确定指标重要性的先后次序，然后再对称地排列，最终确定各指标权重[155]。二项系数法优点是流程简单、实用性强，缺点是主观性较强，如果评价指标较多时，比较过程就更加复杂。该方法适用于没有相关经验或先例时。（2）客观赋权法客观赋权法是根据指标原始数据间的内部关系差异，对指标进行赋权。客观赋权法的优点是能反映出指标数据的分布特征、发现隐藏在指标数据中的信息。客观赋权法缺点在于人类认知与指标权重可能不一致、可解释性较差，并且不能反映评价者的主观偏好。此外，客观赋权法的结果取决于数据本身，因此，权重值经常随样本数据变化而发生改变。常用客观赋权法包括熵权法、主成分分析法和复相关系数法：1）熵权法熵来自于热力学，在信息论里，熵通常用来判定指标所反映的信息的可变性程度，指标所呈现的信息确定性高、熵值小，反映的信息量和权重越大，该指标在分析时所起的作用越大[156-157]。该方法的优点是符合信息论原理、客观性强；缺点是只考察了指标内部的数据关系，没有考察各个指标间的数据关系，因此权重的保序性和可继承性较差，不能反映评价者对指标的偏好。2）主成分分析法主成分分析法使用降维方法来重组原有指标，以获得尽可能少的独立新指标，取代原有指标[158]。该方法的优点在于，新评价指标中更好地保留了原有指标的主要信息，新指标之间没有相互联系，能够更有效地反映出问题本质；缺点是不易确定新指标的现实含义。3）复相关系数法复相关系数法权重确定依据是各指标间的重复程度。指标所含重复信息越少，则表明该指标作用越大，对应的复相关系数越小，指标的权重值越大；反之，指标权重值越小。复相关系数法的优点是可以将指标体系作为一个整体进行水平比较；缺点是不能反映决策者的主观偏好[159]。指标赋权方法选择对主观和客观赋权法的优缺点进行分析可知，主观赋权法的优点在于根据评价者的经验来主观判断指标权重。客观赋权法优点在于权重结果主要取决于指标所提供信息量的大小、指标间的内在联系和对其他指标的影响程度，具有较强的客观性。但两种赋权方法也存在一定的缺陷，主观赋权法未考虑事物之间的内在联系，客观赋权法忽略了评价者自己的主观意愿。结合社区店末端配送现状和特点，本文采用AHP法确定社区店末端配送模式选择评价指标主观权重，采用熵权法确定各指标客观权重，理由如下：AHP法能够有效分析难以准确量化的复杂问题，计算过程简单，结果较为可靠，可有效体现评价者对评价对象的主观判断。因此，采用AHP法确定指标主观权重。熵权法客观性强，同时具有较好的可解释性。因此，采用熵权法对各指标进行指标客观赋权。1.2.2层次分析法确定主观权重应用层次分析法确定社区店末端配送模式选择评价指标体系的主观权重，具体步骤如下：（1）建立层次结构模型建立社区店末端配送模式选择评价指标体系层次结构模型，如表5-1所示。表5-1社区店末端配送模式选择评价指标体系层次结构模型Tab.5-1Evaluationindexsystemhierarchymodelofdistributionmodeselectionattheendofcommunitystore目标层A准则层B指标层C作用方向社区店末端配送模式选择A配送服务水平B1配送准时送达率C1+货损率C2-配送柔性C3+物流成本B2配送运营成本C4-设施建设成本C5-社区条件和外部环境B3社区物流基础设施建设C6+社区周边物流网络发展C7+社区管理机构意见C8+政府政策C9+根据构建的社区店末端配送模式选择评价指标体系，将问题包含的因素分为三个层次：第一层是目标层A，即社区店末端配送模式选择；第二层是准则层B，分为配送服务水平B1、物流成本B2、社区条件和外部环境B3这3个方面；第三层是指标层C，即最终确定的9个评价指标。（2）构造判断矩阵通过物流配送领域工作人员打分，采用1~9标度法对每一层要素进行标记，从而建立判断矩阵。首先，将社区店末端配送模式选择作为判断准则，构造其对一级指标配送服务水平、物流成本、社区条件和外部环境的判断矩阵，其中，为重要性标度，，判断矩阵如表5-2所示。表5-2判断矩阵Tab.5-2Judgmentmatrix其次，将一级指标配送服务水平、物流成本、社区条件和外部环境作为判断准则，构造其对二级指标配送服务水平、货损率、配送柔性、配送运营成本，设施建设成本、社区物流基础设施建设、社区周边物流网络发展、社区管理机构意见和政府政策的判断矩阵，其中，为重要性标度，，判断矩阵如表5-3所示。表5-3判断矩阵Tab.5-3Judgmentmatrix…………计算指标权重通过计算得出与上一层元素相比本层元素的重要性权重，从而得出判断矩阵的特征向量。（5）一致性检验一致性检验方法已在3.3节进行叙述，在此不再赘述。（6）层次总排序层次总排序是指最终确定的9个二级评价指标对目标层的相对重要性排序，通过计算各二级指标对一级指标的合成权重得出，并进行总排序。1.2.3熵权法确定客观权重在信息论中，熵是衡量系统不规则程度的指标。熵权法作为一种客观赋权法，能利用熵的相对优越性，量化处理待评价指标的固有信息，得到各指标的量化评价指数，从而得出指标权重。其主要计算步骤如下：设有个社区店末端配送模式，个影响社区店末端配送模式选择的指标，为第个配送模式的第个指标值，则原始矩阵为。数据标准化处理由于指标具有不同量纲，难以直接进行比较，为使指标之间便于比较，需要进行去量纲处理。指标数据标准化处理计算公式如下：1）对于正向指标，采用公式（5-3）进行标准化处理： 正向指标： （5-3）2）对于负向指标，采用公式（5-4）进行标准化处理： 负向指标： （5-4）指标平移为避免计算熵值中对数计算时出现零值导致求对数无意义，将标准化处理后的所有数值都作加1处理，记为标准化处理后加1的指标数值。数据归一化处理计算第个指标下第个配送模式指标值比重为： （5-5）计算第个指标的熵值： （5-6）计算第个指标的变异系数： （5-7）计算第个指标的权重： （5-8）1.2.4组合权重确定使用层次分析法确定权重时，依据决策者主观经验会使评价结果产生偏差；使用熵权法计算权重时，数据原始信息的充分利用使熵权法具有较强的客观性，但不能反映出专家经验和决策者的想法。组合赋权法是指在运用各种主客观赋权法确定指标权重后，再按某种规则对这些权重进行组合从而获得新的权重。该方法可有效解决不同评价者对指标评价结果不一致的问题以及不同赋权法结果不一致的问题；既可以考虑到评价者的实际偏好，又可以提取数据内部信息，有效避免主观随意性，兼顾了主客观赋权法各自的优点，避免了它们各自的缺点，保证了权重值的合理性、科学性及有效性。因此，各指标权重将采用组合赋权法来确定。权重组合方式主要有以下两种：（1）加法合成法。首先，确定各赋权方法的偏好系数，该系数起到权重作用；然后，将各方法偏好系数与权重相乘；最后，进行加和。该方法局限性在于没有明确偏好系数的确定方式[160]。假设有种赋权方法，个影响社区店末端配送模式选择的指标，原始指标权重为，则组合权重为： （5-9） （5-10）式中：——各赋权方法偏好系数。（2）乘法合成法。做法是将每种赋权法所得权重进行相乘，然后进行归一化处理。第个指标的组合权重公式为： 其中 （5-11）组合赋权的前提是单一赋权法的有效性，由于AHP法与熵权法各有优劣，难以确定二者的偏好系数，并且加入更多主观因素也会对评价结果造成影响。故采用乘法合成法，以便更加客观地反映评价指标的相对重要性。设通过AHP法和熵权法求得的权重向量分别为和，其中，，则经组合赋权得到的第个指标权重为： 其中 （5-12）1.3基于TOPSIS法的配送模式选择1981年，C.L.Hwang和K.Yoon首先提出了TOPSIS法来消除评价指标不同量纲带来的影响，便于评价比较；并且能够充分利用原始指标数据包含的信息，客观真实地反映出各方案之间的差距，使评价结果更加科学有效，因此，这里选用TOPSIS法对社区店末端配送模式进行选择。正、负理想解是TOPSIS法的基本概念，正理想解中每个指标值都是所有方案中的最优值，负理想解相反。评价方案依据其与正、负理想解的距离判断优劣，若某方案最接近正理想解的同时距负理想解最远，则该方案是最优方案[161]。TOPSIS法计算步骤如下：求解标准化加权矩阵首先，将指标值按照式（5-3）、（5-4）标准化处理，得到标准化矩阵，然后，结合式（5-12）构造标准化加权矩阵： （5-13）（2）确定正理想解和负理想解正理想解： （5-14）负理想解： （5-15）（3）计算各配送模式到正、负理想解的距离到正理想解的距离 （5-16）到负理想解的距离 （5-17）（4）计算各配送模式与理想解的相对贴近度 （5-18）（5）排序根据值的大小进行配送模式排序，越大，则对应的配送模式越优，反之亦然。选取值最大的配送模式为最优配送模式。1.4本章小结本章首先选取社区店末端配送模式评价指标，构建社区店末端配送模式选择指标体系；然后，应用AHP法对指标进行主观赋权，应用熵权法对指标进行客观赋权，应用乘法合成法确定评价指标组合权重；最后，应用TOPSIS法选择最优的社区店末端配送模式。6实例分析选取重庆市大石坝街道相关小区作为研究对象，通过实地走访调查获取真实数据。首先，对各小区进行聚类，根据聚类结果，将合并后的小区看作同一需求点，结合4.3节中社区店选址模型对社区店进行选址；然后，通过组合赋权法确定社区店末端配送模式影响因素的指标权重；最后，基于TOPSIS法对社区店三种常见的末端配送模式进行选择。2.1研究对象简介以重庆市江北区大石坝街道相关小区作为研究对象。大石坝街道位于\t"/item/%E5%A4%A7%E7%9F%B3%E5%9D%9D%E8%A1%97%E9%81%93/_blank"江北区西部，东连\t"/item/%E5%A4%A7%E7%9F%B3%E5%9D%9D%E8%A1%97%E9%81%93/_blank"观音桥街道和\t"/item/%E5%A4%A7%E7%9F%B3%E5%9D%9D%E8%A1%97%E9%81%93/_blank"龙溪街道，南隔嘉陵江与沙坪坝区红岩村相望，西与石门大桥接壤，北隔盘溪河与\t"/item/%E5%A4%A7%E7%9F%B3%E5%9D%9D%E8%A1%97%E9%81%93/_blank"石马河街道相望，大石坝街道下辖12个社区，辖区总面积4.05平方千米，辖区常住居民约13万人[162]。大石坝街道实景图如图6-1所示，大石坝街道小区分布图如图6-2所示。图6-1大石坝街道概述图Fig.6-1OverviewofDashibaStreet图6-2大石坝街道小区分布图Fig.6-2DistributionmapofDashibaStreetcommunity经实地走访调查，该街道相关小区目前开设社区店15个，该街道目前开设社区店与所配送小区情况如表6-1所示。表6-1当前社区店与配送小区情况Tab.6-1Currentsituationofcommunityshopanddistributionarea社区店编号配送小区1前卫江畔2五福苑3康盛园4安巢公寓、三六小区5东方花庭6绿地新都会7溪岸上品8川东明珠、凯源大厦9石油佳苑10东方港湾（转下页）（接上页）社区店编号配送小区11山水家园12东海岸13东原中心14鸿恩中心首创汇15下五村小区由上表可知，该街道开设社区店数量较多，导致配送成本高、配送效率低、配送服务质量低，且配送模式以送货上门、委托代收、自提柜自提三种模式为主，因此，需要通过聚类分析，选择在合适的位置开设社区店，并选择最优的配送模式，以降低配送成本、提高配送效率、提升服务质量。2.2社区聚类分析大石坝街道下辖各社区与社区所管辖小区关系如表6-2所示。表6-2大石坝街道各社区与管辖小区关系Tab.6-2TherelationshipbetweenthecommunitiesinDashibaStreetandthedistrictundertheirjurisdiction社区管辖小区前卫社区前卫江畔忠恕沱社区五福苑康盛园正街社区下五村小区大路社区安巢公寓三六小区天桥社区绿地新都会大庆村社区溪岸上品凯源大厦石油社区石油佳苑川东明珠石门社区山水家园东方港湾社区东方港湾东方花庭（转下页）（接上页）社区管辖小区东海岸社区东海岸东原社区东原中心黑院墙社区鸿恩中心首创汇因部分社区只包含一个大型小区，如东海岸社区内仅有东海岸小区唯一一个小区，而部分社区内则包含多个小区，如忠恕沱社区内包含五福苑、康盛园两个小区，所以，这里选取每个社区下属的所有小区进行聚类分析，大石坝街道下辖12个社区共包含17个小区，对17个小区进行聚类。通过实地走访调查可知，小区人数、小区面积、小区物流需求量、人均年收入对社区末端配送有着较大的影响，因此，选取这四个指标作为聚类指标。小区人数和小区面积通过实地走访以及查阅大石坝街道社区官网可得，小区物流需求量根据全国人均消费及重庆实际消费水平进行估算，人均年收入数据来源于重庆统计局2020年人均可支配收入[163]，各小区基础资料如表6-3所示。表6-3各小区基础资料Tab.6-3Basicinformationofeachcommunity编号小区名称小区人数/人小区面积/平方米小区物流需求量/百千克人均年收入/元1东海岸2188886671243295382东原中心1820083617157317633东方港湾1387656425144308244鸿恩中心首创汇2192597624253300525山水家园1613653846284286石油佳苑792328525294837绿地新都会34051347677315608安巢公寓1798694955291099五福苑21127215632791810康盛园22547415702805411下五村小区8322054292846912三六小区4621328182835713前卫江畔345812963783011714溪岸上品20266021612953215凯源大厦376985152872616川东明珠5441578222972217东方花庭82063203112230548对上面数据进行标准化处理之后，得到原始矩阵W：经过处理之后的数据部分不属于[0，1]，因此需要进行极值标准化变换，极值标准化变换后得到新矩阵：本文邀请5位在物流配送领域拥有多年相关工作经验的工作人员，依据1-9标度法对各个聚类指标之间的相对重要程度进行打分，以确定小区人数、小区面积、小区物流需求量、人均年收入指标权重。根据打分的结果，取平均数后可得判断矩阵B为：根据公式（3-6）~（3-11）计算得出，小区人数权重为0.3207，小区面积权重为0.1183，小区物流需求量权重为0.1512，人均年收入权重为0.4098。，判断矩阵一致性良好。用邻接矩阵G表示小区之间的相邻关系为：经过相关计算得到模糊等价矩阵M为：小区聚类结果如表6-4所示：表6-4聚类合并结果Tab.6-4Clustermergeresult聚类后小区总数合并后的小区H1171,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,170.997171,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,170.994161,2,3,4,5,6,7,8,(9,10),11,12,13,14,15,16,174.8420.993161,2,3,4,5,6,7,8,(9,10),11,12,13,14,15,16,174.8420.985161,2,3,4,5,6,7,(9,10),8,11,12,13,14,15,16,174.8420.974161,2,3,4,5,6,7,(9,10),8,11,12,13,14,15,16,174.8420.97115(6,16),(9,10),1,2,3,4,5,7,8,11,12,13,14,15,171.0540.97014(6,16),(8,12),(9,10),1,2,3,4,5,7,11,13,14,15,171.2970.95214(6,16),(8,12),(9,10),1,2,3,4,5,7,11,13,14,15,171.2970.94513(3,5),(6,16),(8,12),(9,10),1,2,4,7,11,13,14,15,172.8120.93312(1,2),(3,5),(6,16),(8,12),(9,10),4,7,11,13,14,15,172.4350.92113(1,2),(6,16),(8,12),(9,10),3,4,5,7,11,13,14,15,171.9810.86015(1,2),(9,10),3,4,5,6,7,8,11,12,13,14,15,16,171.5730.85311(1,2),(3,6,7,12,15,17),4,5,8,9,10,11,13,14,164.9290.6291(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17)由表6-3可知，当=0.945时，H值最大，所以可以将17个小区聚类为13个需求点，即：将东方港湾和山水家园聚类为同一需求点，石油佳苑和川东明珠聚类为同一需求点，安巢公寓和三六小区聚类为同一需求点，康盛园和五福苑聚类为同一需求点。聚类合并后各需求点与所包含小区关系如表6-5所示。表6-5各需求点与所包含小区Tab.6-5Eachrequirementpointandthecontainedcell需求点包含小区A1东方港湾山水家园A2石油佳苑川东明珠A3安巢公寓三六小区A4康盛园五福苑A5东海岸A6东原中心A7鸿恩中心首创汇A8绿地新都会A9下五村小区A10前卫江畔A11溪岸上品A12凯源大厦A13东方花庭2.3社区店选址通过实地走访调查，结合小区分布位置与社区实际情况，初步选取7处适合开设社区店的备选地点，7处备选地点均交通便利、便于配送，备选地点如图6-3所示（图中圆形为供应点位置，三角形为备选社区店）。图6-3供应点及备选社区店位置图Fig.6-3Supplyandalternativecommunitystorelocatio通过腾讯地图在进行搜索，得到各备选社区店到供应点的距离，如表6-6所示（距离单位：公里）：表6-6供应点至备选社区店的距离Tab.6-6Thedistancefromthesupplypointtothealternativecommunitystore备选社区店1234567距离2.22.00.81.3根据实地走访调查，得出各备选社区店的设施建设成本如表6-7所示（设施建设成本单位：万元）：表6-7备选社区店的设施建设成本Tab.6-7Alternativecommunitystorefacilitycost备选社区店1234567设施成本4.4根据2.2节所得的小区聚类结果和表6-2所得各小区物流需求量计算各需求点需求量，并根据需求点位置通过腾讯地图搜索确定供应点与需求点的距离，各需求点需求量和供应点至需求点距离如表6-8所示（距离单位：公里）：表6-8需求点需求量和供应点至需求点的距离Table6-8Thedistancebetweenthesupplypointandthedemandpointofdistribution需求点需求量供应点至需求点的距离A11900.9A2473.7A3732.3A41332.1A52430.8A61573.0A72533.1A8772.2A9292.8A10781.5A11612.8A12153.5A131221.0通过腾讯地图搜索，确定各备选社区店与需求点的距离如表6-9所示（距离单位：公里）：表6-9各备选社区店至需求点的距离Table6-9Distancefromalternativecommunitystorestodemandpoints1234567A1.2A2.3A0.8A0.6A1.1A0.8A0.9A1.3A0.7A0.7A0.8A2.3A1.2根据对重庆物流企业的实地调研，得到数据如下：供应点配送至社区店的运费=2.3元/百千克·公里，由供应点直接配送至需求点的配送费用=70元/百千克·公里，开设社区店个数上限R=5；查阅相关文献得到数据：产品平均单价=2600元/百千克，其他参数=4、=3[137]。将收集整理的数据代入公式（4-13）社区店选址模型，可得：（6-1）约束条件： （6-2）利用MATLABR2016a软件编程求解，结果如表6-10所示。表6-10模型求解结果Table6-10Solutionofthemodel选中社区店编号对应配送的需求点对应配送的小区1A2石油佳苑、川东明珠A12凯源大厦3A6东原中心A7鸿恩中心首创汇A9下五村小区A11溪岸上品5A3安巢公寓、三六小区A4五福园、康盛园6A1东方港湾、山水家园A8绿地新都会A13东方花庭7A5东海岸A10前卫江畔即在7个候选社区店中选中的5个社区店。其中，1号社区店为A2、A12两个需求点，即石油佳苑、川东明珠、凯源大厦三个小区提供配送服务；3号社区店为A6、A7、A9和A11四个需求点，即东原中心、鸿恩中心首创汇、下五村小区、溪岸上品四个小区提供配送服务；5号社区店为A3、A4两个需求点，即安巢公寓、三六小区、五福园、康盛园四个小区提供配送服务；6号社区店为A1、A8、A13三个需求点，即东方港湾、山水家园、绿地新都会、东方花庭四个小区提供配送服务；7号社区店为A5、A10两个需求点，即东海岸、前卫江畔两个小区提供配送服务。结合大石坝街道实际情况，模型求解的结果是比较符合大石坝街道的地理位置分布的。该街道目前有社区店15个，通过此实例研究，可以减少社区店数量至5个，且由固定社区店提供固定小区服务，可以显著降低成本，而且可以进一步提高配送效率和配送服务质量，说明本文研究的社区店选址模型具有一定的实用性。2.4社区店末端配送模式选择对社区店进行选址后，为提高社区店配送效率，应选择最合适的末端配送模式进行配送。2.4.1指标权重确定主观权重确定根据1.2节的相关内容，邀请5位在物流配送领域拥有多年相关工作经验的工作人员，对建立的社区店末端配送模式选择指标体系中的各指标重要性通过1-9标度法进行打分，根据打分结果，利用层次分析法确定各指标主观权重，具体步骤如下：构建准则层判断矩阵，确定指标权重社区店末端配送模式选择（）对配送服务水平（）、物流成本（）和社区条件和外部环境（）的判断矩阵如表6-11所示。表6-11判断矩阵Tab.6-11JudgmentmatrixA1.00004.00003.00000.25001.00000.33330.33333.00001.0000根据公式（3-6）~（3-11）计算得出，配送服务水平权重为0.6144，物流成本权重为0.1172，社区条件和外部环境权重为0.2684。，，判断矩阵一致性良好。在这三者中，物流配送水平贡献度最大，社区条件和外部环境次之，物流成本最低。构建指标层判断矩阵，确定指标层权重配送服务水平（）对配送准时送达率（）、货损率（）、配送柔性（）的判断矩阵如表6-12所示。表6-12判断矩阵Tab.6-12JudgmentmatrixB1C1C2C31.00001.00003.00000.20001.00000.50000.33332.00001.0000根据公式（3-6）~（3-11）计算得出，配送准时送达率（）的权重为0.6483，货损率（）的权重为0.1220，配送柔性（）的权重为0.2297，，，判断矩阵一致性良好。物流成本（）对配送运营成本（）、设施建设成本（）的判断矩阵如表6-13所示。表6-13判断矩阵Tab.6-13Judgmentmatrix1.00001.00000.20001.0000根据公式（3-6）~（3-11）计算得出，配送运营成本（）的权重为0.8333，设施建设成本（）的权重为0.1667。社区条件和外部环境（）对社区物流基础设施建设（）、社区周边物流网络（）、社区管理机构意见（）、政府政策（）的判断矩阵如表6-14所示。表6-14判断矩阵Tab.6-14Judgmentmatrix1.00002.00004.00003.00000.50001.00003.00003.00000.25000.33331.00000.25000.33330.33334.00001.0000通过计算得出，社区物流基础设施建设（）的权重为0.4548，社区周边物流网络（）的权重为0.2993，社区管理机构意见（）的权重为0.0781，政府政策（）的权重为0.1678，，，判断矩阵一致性良好。在社区条件和外部环境指标中，社区物流基础设施建设的权重最大，社区周边物流网络、政府政策、社区管理机构意见的权重值依次减少。确定指标主观权重。通过层次总排序得出各指标主观权重，如表6-15所示。表6-15层次分析法确定指标权重Tab.6-15IndexweightbasedonAHP准则层主观权重指标层主观权重配送服务水平0.6144配送准时送达率0.3983货损率0.0750配送柔性0.1411物流成本0.1172配送运营成本0.0977设施建设成本0.0195社区条件和外部环境0.2684社区物流基础设施建设0.1221社区周边物流网络0.0803社区管理机构意见0.0210政府政策0.0450客观权重确定应用熵权法确定客观权重，根据公式（5-3）~（5-8），使用MATLABR2016a软件进行计算，得到各指标的客观权重，具体如表6-16所示。表6-16熵权法确定的各指标客观权重Tab.6-16Objectiveweightofeachindexdeterminedbyentropyweightmethod准则层主观权重指标层主观权重配送服务水平0.3324配送准时送达率0.1716货损率0.0912配送柔性0.0696物流成本0.2762配送运营成本0.1580设施建设成本0.1182社区条件和外部环境0.3924社区物流基础设施建设0.1132社区周边物流网络0.0534社区管理机构意见0.0783政府政策0.147AHP—熵权法组合确定组合权重根据公式（5-12）确定各指标的组合权重，如表6-17所示。表6-17各指标组合权重Tab.6-17Combinationindexweight准则层主观权重指标层主观权重配送服务水平0.5973配送准时送达率0.5292货损率0.0530配送柔性0.0760物流成本0.0947配送运营成本0.1195设施建设成本0.0178社区条件和外部环境0.3080社区物流基础设施建设0.1070社区周边物流网络0.0332社区管理机构意见0.0127政府政策0.0514根据赋权结果可知，配送服务水平、物流成本、社区条件和外部环境权重分别为0.5973、0.0947、0.3080。其中，配送服务水平权重为0.5292，权重最大，随着物流业的发展，服务越来越重要，物流服务水平也决定了顾客满意度的高低。2.4.2基于TOPSIS的配送模式选择通过查阅相关统计资料以及对选取的大石坝街道的社区配送模式及经营现状进行实地走访调查，邀请5位在物流配送领域拥有多年相关工作经验的工