超市选址模型
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超市选址问题1 需求分析核心问题:求最短路径(选址的要求就是超市到各小区权值之和最少);数据模型(逻辑结构):带权有向图(权值计算:距离*频度);核心算法:Floyd算法(佛洛依德算法:每一对顶点之间的最短路径);总体思想:如果超市要选在某一个位置,那么先用Floyd算法得出个顶点之间的最短距离/最小权值。
2 运行环境Visual Stdio C++6.03 概要设计Floyd算法利用动态规划思想,通过把问题分解为子问题来解决任意两点之间的最短路径问题。
设G=(V,E,W)是一个带权有向图,其边V=[v1,v2,…,vn]。
对于k≤n,考虑其结点V的一个子集。
对于V中任何两个结点Vi,Vj,考虑从Vi到Vj的中间结点都在Vk中的所有路径,设是其中最短的。
如果结点Vk在从Vi到Vj的最短路径上,则分为两段,其中一段从Vi到Vk,另一断从Vk 到Vj,这样便得到表达式。
图3-1 超市选址问题原图4 详细设计让所有路径加上中间定点1,取A[i][j]与A[i][l] +A[l][j]中较小的值作A[i][j]的新值,完成后得到A(l),如此进行下去,当第k步完成后,A(k)[i][j]表示从i到且路径上的中间顶点的路径序号小于或等于k的最短路径长度。
当第n-1步完成后,得到A(n-1), A(n-1)即所求结果。
A(n-1)[i][j]表示从i到j 且路径上的中点顶点的序号小于或等于n-1的最短路径长度,即A(n-1)[i][j]表示从i到j最短路径长度。
5调试分析有两个权值,各小区到超市的距离及小区的人数。
图的建立有很大的困难,经过分析这两个值可以合并为一个权值,从而便于分析和解决问题。
6 程序代码#include <string.h>#include <stdio.h>#include <time.h>#include "malloc.h"#include <iostream.h>#define TURE 1#define FALSE 0#define OK 1#define ERROR 0#define OVERFLOW -1#define INF 65535const int MAXVEX=100;typedef char Vextype;typedef struct{Vextype vexs[MAXVEX][MAXVEX];int adj[MAXVEX][MAXVEX];int dis[MAXVEX][MAXVEX];int f[MAXVEX];int n;int e;}Mgraph;void CreatMgraph(Mgraph *G){int i,j,k;printf("请输入小区个数:\n");scanf("%d",&(G->n));printf("请输入小区间的路径数:\n");scanf("%d",&(G->e));printf("请输入小区名称:\n");for(i=0;i<G->n;i++){printf("请输入第%d个小区名称:\n",i);scanf("%s",&G->vexs[i]);}for(i=0;i<G->n;i++)for(j=0;j<G->n;j++){G->adj[i][j]=0;G->dis[i][j]=0;G->f[i]=0;}for(k=0;k<G->e;k++){printf("请输入相通的两小区(输入格式:i,j):\n");scanf("%d,%d",&i,&j);printf("请输入相通两个小区间的距离(格式:dis):\n");scanf("%d",&(G->dis[i][j]));G->adj[i][j]=1;G->adj[j][i]=1;G->dis[j][i]=G->dis[i][j];}for(k=0;k<G->n;k++){printf("请输入第%d个小区的人数:\n",k);scanf("%d",&(G->f[k]));}for(i=0;i<G->n;i++)for(j=0;j<G->n;j++){G->dis[i][j]*=G->f[i];if(G->adj[i][j]==0&&i!=j)G->dis[i][j]=INF;}}void Floyed(Mgraph *G){int A[MAXVEX][MAXVEX],path[MAXVEX][MAXVEX]; int i,j,k,pre;int count[MAXVEX];for(i=0;i<G->n;i++)for(j=0;j<G->n;j++){A[i][j]=G->dis[i][j];path[i][j]=-1;count[i]=0;}for(k=0;k<G->n;k++){for(i=0;i<G->n;i++)for(j=0;j<G->n;j++)if(A[i][j]>(A[i][k]+A[k][j])){A[i][j]=A[i][k]+A[k][j];path[i][j]=k;}}cout<<endl<<"Floyed算法求解如下:"<<endl;for(i=0;i<G->n;i++)for(j=0;j<G->n;j++){if(i!=j){cout<<" "<<i<<"->"<<j<<";";if(A[i][j]==INF){if(i!=j)cout<<"不存在路径"<<"\n"<<endl;}else{cout<<"路径长度为:"<<A[i][j]<<"\n";cout<<"路径为:"<<i<<" ";pre=path[i][j];while(pre!=-1){cout<<pre<<"\n";pre=path[pre][j];}cout<<j<<endl;}}}for(i=0;i<G->n;i++)for(j=0;j<G->n;j++){if(A[i][j]==INF)count[i]=0;elsecount[i]=1;}for(i=0;i<G->n;i++)if(count[i]){for(j=0;j<G->n;j++)A[i][0]+=A[i][j];}for(i=0;i<G->n;i++){k=0;if(count[i])if(A[k][0]>A[i][0])k=i;}cout<<"超市的最佳地址为:"<<G->vexs[k]<<endl; }void main(){Mgraph *Gh=NULL;Gh=(Mgraph *)malloc(sizeof(Mgraph)); CreatMgraph(Gh);Floyed(Gh);}7 测试结果7.1 输入7.2 输出8 参考文献:[1].谭浩强编著《C语言程序设计》,清华大学出版社 .[2].严蔚敏编著《数据结构与算法分析》,清华大学出版社.9 课程总结本次题目是设计一个超市选址的问题,在实际生活中,非常实际的一个题目,有着很大的实际用途。
单设施选址模型设有n 个零售铺店,它们各自的坐标是j j x y (,)(j=1,2.。
n )配送中心的坐标为00x y (,).设配送中心到零售店j 的发送费用是j F ,总发送费用为T ,则有:nj j 1T F ==∑ (1)其中j F 可用下列的式子表示j j j k w d J F = (2)式中j k ——从配送中心到零售店j 的发送费率(单位吨公里的发送费);j w ——向零售店j 的货物发送量;j d ——从配送中心到零售店之间的直线距离。
其中j d = (3) 把式(2)代入(1)得nj j j j 1k w d T ==∑ (4)联立式(3)和(4)可求出使T 最小的0x ,0yn j j 0j j j 10k w (x x )/d 0x T=∂==∂∑- (5) nj j 0j j j 10k w (y y )/d 0y T=∂==∂∑- (6) 联立(5)和(6)可求出最适合的*0x ,*0y :njj jjj 1*0njjjj 1k w x /dx k w /d===∑∑ (7)njj jjj 1*0njjjj 1k w y /dy k w /d===∑∑ (8)由于式(7)和(8)右边含有j d ,即还有所求的0x ,0y ,可以采用迭代法莱进行计算。
迭代法计算步骤如下:(1) 给出配送中心的出初始地点0000x y (,)。
(2) 通过式(3)式(4)计算与0000x y (,)相对应的总发送费用0T 。
(3) 把0000x y (,)代入(3)、(7)和(8)中,计算配送中心的改善地点1100x y (,)。
(4) 通过式(3)、式(4)计算与1100x y (,)相对应的总发送费用1T 。
(5) 把1T 和0T 进行比较,如果1T <T ,则返回(3)进行计算,再把1100x y (,)代入式(3)(7)(8)中,计算配送中心的再改善地点2200x y (,)。
超市选址规划相关理论1.超市选址规划相关理论1.1 超市选址的意义对于大型综合超市而言,开设地点的重要性不可低估。
在西方国家,大型综合超市的开设地点被视为开业前所需的三大主要资源之一,因为特定开设地点决定了可以吸引有限距离或地区内的潜在客户的多少,这也就直接决定了销售收入的高低,从而直接反映出开设地点作为一种资源的价值大小。
具体来讲,大型综合超市选址策划的重要性主要表现在以下几个方面:1)店址选择是否得当,是影响经济效益的一个重要因素。
店址选择得当,就意味着其享有优越的“地利”优势,在同行业商店之间,如果在规模相当,商品构成、经营服务水平基本相同的情况下,必然享有较好的经济效益。
2)店址选择的资金投入大,且被长期占用。
店址一经确定,就需要大量的资金投入,即使为追求投资最小化选择租赁的方式,投入仍然很大,除了在合同期内需要支付租金以外,还需在照明、固定资产、门面等方面进行投入。
3)由于位置固定,合同期长,店址是零售商战略组合中灵活性最差的要素。
店址一旦选定,难以随意更改,一家大型综合超市不可能轻易搬迁,也不太可能轻易改变经营方式。
1.2 超市选址的指导原则1)方便顾客购物的原则。
满足顾客需求是超市经营的宗旨,因此超市位置的确定,必须首先考虑方便顾客购物,为此超市要符合以下条件:交通便利。
车站附近,是过往乘客的集中地段,人群流动性强,流动量大。
如果是几个车站交汇点,则该地段的商业价值更高。
超市开业之地如选择在这类地区就能给顾客提供便利购物的条件。
靠近人群聚集的场所,可方便顾客随机购物。
2)有利于超市的开拓发展的原则。
超市选址的最终目的是要保证超市的成功经营和长期的发展,超市选址时不仅要分析当前的市场形势,而且要从长远的角度去考虑是否有利于规模的扩大,以保证在有利于提高市场占有率和覆盖率,并在不断增强自身实力的基础上开拓市场。
3)有利于合理组织商品运送。
超市选址不仅要注意规模,而且要追求规模效益。
发展现代商业,要求集中进货、集中供货、统一运送,这有利于降低采购成本和运输成本,合理规划运输路线。
零售业选址模型选址研究体系一、研究问题——新店开在哪好?问题一:这里的顾客资源丰富吗?(顾客资源)问题二:这里的商业氛围浓厚吗?(商业氛围)问题三:这里还有市场空间吗?(竞争环境)问题四:未来经营该如何定位?(经营定位)二、研究体系三、零售选址大纲(一)区域环境分析(二)顾客资源研究思路:通过对新店周边预设距离的顾客分布、顾客数量与特征、购物习惯、顾客购买能力以及社会价值观的调查研究可以了解新店所在商圈的顾客资源。
主要指标:居民区分布;居民区住宅类型;新建楼盘、居民区户数;居民区人口变动趋势;GP分区;GP人口密度;GP消费水平;GP特质;居民购物频次;居民客单价;前往新点购物意向;居民个人状况、居民家庭状况、周边大型企业事业单位员工数据、周边商业网点的目标客群数据、周边居民消费习惯与态度、周边流动人口构成情况。
调查方法:地毯式的扫街调查和问卷调查分析方法:描述性统计分析具体分析方法举例:1、未来一年内新增居民数量分析未来一年内新增居民数是新建楼盘中,某时期已交房住户数量和某时期未交房住户数量之和。
某时期未交房住户统计预测公式N=∑(Mi×Xi)N:某时期新区入住居民户数M:指定期含住宅楼盘的销售户数i:住宅楼盘的编号X:住宅楼盘到2008年元月的入住率2、居民消费倾向居民消费倾向=居民人均消费支出/人均可支配收入居民消费倾向可以反映人们的消费意愿。
3、顾客关联度模型某时期已交房住户统计预测公式N=∑[Mi×(Xi-Yi)]N:某时期新区入住居民户数M:指定期含住宅楼盘的销售户数i:住宅楼盘的编号X:住宅楼盘到2008年元月的入住率Y:住宅楼盘2007年元月入住率过适当的降维方法,将这种相似(不相似)程度在低维度空间中点与点之间的距离表示出来,并有可能帮助识别那些影响事物间相似性的潜在因素。
(三)交通环境研究思路:通过了解区域的交通体系、公交体系、交通流量等信息,评估区域商业潜力,研究顾客到达的可达性及方便程度、物流及配送的便捷性等,从而对新点的交通便利性和可达性进行评估。
以杨浦区为例的大型超市选址模型目录表格及插图清单 (3)摘要 (4)关键词 (4)背景 (5)基本假设 (5)模型建立 (5)模型结果 (6)建议 (7)参考文献 (7)附录 (9)表格及插图清单表1(网格图) (5)表1(标准化) (6)表1(租金) (6)表2(回归) (6)摘要选址是影响企业核心竞争力的重要因素,因此对企业门店选址进行评估,选择最合适的地址具有重要意义。
本文以上海市杨浦区内大型综合超市选址为例,将杨浦区地图简化后建立平面坐标系和均匀网格,考虑人口密度、竞争者、地价指标,进行权重分析,建立超市选址模型,对每一网格顶点评分,确定初始选址方案。
关键词超市选址网格模型一、背景大型综合超市与人们的生活联系越来越密切,行业前景良好,但业内竞争也更加激烈。
选址是影响大型综合超市核心竞争力的重要因素,选址不佳会导致超市的利润达不到预期,且重新选址成本过高。
超市的选址需要考虑周边人口分布情况、交通便捷程度、竞争者分布情况、地价等多元因素。
因此,量化分析影响超市选址的要素,建立合适的超市选址模型是十分重要的。
二、基本假设将上海市杨浦区地图近似成一个矩形,建立平面直接坐标系,并绘制均匀网格线。
假设各街道人口平均分布,且均聚集在各交叉点。
由于只需租金的相对大小关系,我们以房价近似估计租金,且假设各街道内租金为同一定值。
三、模型的建立1、各网格的顶点即为待评估选址点。
(表1)在影响超市选址的要素中,我们选取人口分布、竞争者分布和地价要素。
其中,人口分布采用指标k衡量,为待评估点人口数量除以到各该点的距离,竞争者分布采用指标m,为待评估点周边竞争者的影响力指标除以到该点的距离,地价以待评估点所在地区的平均地价为指标n。
3、统计各待评估点的三个指标k、m、n,并计算出k、m、n的期望值和方差,对它们分别进行标准化,得到因子ki、mi、ni。
(表2)(表3)选取三家杨浦区已有的超市,根据其销售额比例进行评分,分别算出三家超市的三个指标ki、mi、ni,并以评分作为因变量,三个指标作为自变量进行回归,确定各个标准化后因子的系数a、b、c。
超市选址及其评价1、1超市选址模型的建立与求解1、11超市选址针对问题一,我们决定建立层次分析模型对其进行处理。
首先建立递阶层次结构,目标层为超市选址;准则层分为交通、客流量、顾客质量、同行竞争、周围基础设施五个因素;方案层为薛家岛市场、泽润金融广场、凤凰城三个因素。
目标层:准则层:方案层:首先,求解目标层到准则层的成对比较矩阵A的最大特征值和特征向量。
A=列归一化行归一化列归一化所以特征向量计算与特征向量相对应的最大特征根(的近似值)继续利用和法求解,得到最后结果最大特征根=5.137其对应的特征向量=、对A一致性检验指标:CI===0.034RI=1.12CR==0.030<0.1故通过一致性检验。
C. I. =0.034 =5.137 RI =1.12 CR =0.030继续利用和法,同样可以求得准则层Bi到方案层Ci的成对比较矩阵,利用MATLAB可分别求得特征向量,,,,,其相对应的最大特征根分别表示为,,,,,现绘制表如下:C. I. =0.014 =3.029 RI=0.580 CR=0.025表1.3C. I. =0.009 =3.018 RI=0.580 CR=0.016表1.4C. I. =0.002 =3.004 RI=0.580 CR=0.003表1.5C. I. =0.004 =3.009 RI=0.580 CR=0.008表1.6C. I. =0.009 =3.018 RI=0.580 CR=0.016因此层次总排序组合权向量=故最终决策为C1,其次为C2,最后为C3。
由组合一致性检验公式CR=,可得组合一致性检验结果,所以层次总排序的一致性检验CR=0.068<0.1,故一致性检验通过。
最终决策:首选薛家岛市场,其次泽润金融广场,最后为凤凰城。
相关的MATLAB解层次分析见附表。
1、2对薛家岛市场建超市的的评价1、21确定因素集F和评定集E我们通过层次分析法已经得到了在薛家岛市场建立超市是最优选择,现我们小组成员采用模糊综合评判方法对我们所做的决定进行评价。
零售门店选址四大理论
1、Christaller的“中心地带”理论,以及之后延伸发展的“商圈”理论
- 随着消费者到零售点的距离和交通费用增加,需求递减;
- 门店最大“限程”大于最小“限需”才能收支平衡;
- 日常低价生活必需品的“限需”要低于“高价非经常购买品的“限需”
- 消费者理解的商品价格是包含交通成本在内的“完全价格”
- 现代交通工具的发达程度,一定程度上打破了传统商圈的概念
2、Railly的“空间相互作用”理论,以及之后延伸发展的“重力模型”
- 位于两个城市中间的居民到两个城市购物的频率与两个城市的人口数量成正比,而与两个城市的距离成反比
- 往往两个城市之间存在一个分界点,成为消费者购物去向的分水岭
- 该理论同样适用于同一城市内不同商圈之间的消费去向分析
3、Alonso的“竞租”理论
- 零售商普遍倾向于在消费者到达方便的位置开店,而交通最方便的位置是租金最高的地方,因此,零售布局由零售商能支付和愿意支付的最大租金决定
4、Hotelling的“最小差异模型”,以及发展的“零售集群”理论
- 零售企业在竞争对手附近开店,可以扩大销售区域、提高利润,并互相促进
- 零售企业在同一地段开店可以产生“溢出效应”,从而吸引更大的客流
- 集群还能够有助于共同的交通和购物设施的改善,从而吸引消费者
- 高档高价业态集群效应明显,而低档低价便利性的业态不倾向于集群。
超市选址及超市评估表
选址考虑因素
1. 人口密度
选择人口密度较高的地区,可以确保有足够的潜在顾客数量支
持超市的运营。
人口密度可通过人口普查数据、市场调研或民管部
门的统计数据获取。
2. 竞争对手
评估潜在选址周边是否已经存在过多的竞争对手,过多的竞争
对手可能会分散顾客的需求和购买力,降低超市的盈利能力。
3. 交通便利性
选择交通便利的地点,能够吸引更多的顾客,增加超市的流量。
评估交通便利性时,可以考虑附近的交通枢纽、公共交通设施的覆
盖范围以及道路状况等因素。
4. 人口结构及消费能力
了解潜在顾客的人口结构和消费能力,有助于确定超市的产品定位和定价策略。
可以通过市场调研、统计数据和人口普查等途径获取相关信息。
5. 地价及租金
评估选址周边的地价和租金情况,确保选址成本合理,不会对超市的盈利能力造成过大的负担。
超市评估表
以上评估表是根据选址考虑因素的权重来评估不同选址的优劣程度。
可以根据每个因素对于超市选址的重要程度进行调整,给予不同的权重,通过对每个选址因素的评分和权重运算得出最终的得分,用于选择最适合的超市选址。
以上是对超市选址及超市评估表的简要介绍,希望能对您的工作有所帮助。
如有任何疑问,请随时与我联系。
运营商发达城市实体门店选址模型及实操探讨运营商发达的城市实体门店选址是非常重要的一环,因为选址的好坏关系到门店整体的运营效果、销售业绩以及客户体验等方面。
本文将介绍运营商发达城市实体门店选址模型及实操探讨。
一、选址因素在进行实体门店选址时,我们需要考虑以下因素:1. 地理位置:门店的地理位置是非常重要的,我们需要选择离目标客户群较近、交通便利的地点,这可以大大增加流量,并且避免给顾客带来不必要的麻烦和成本。
2. 人口密度:选址时需要考虑人口密度,因为越多的人口意味着越多的潜在客户和更好的商业机会。
3. 竞争对手:运营商需要考虑激烈的市场竞争状况,选择和避开竞争对手所在的地区,这可以大大减少和他们的直接竞争压力。
4. 租金:租金成本也是选址的一个关键因素,最好选取在合适的区域,租金合理的地点开展业务。
5. 消费能力:选择人均消费能力较高的地段,可以增加收益,增加企业的竞争实力。
二、定位策略基于选址因素,运营商可以选择不同的定位策略。
1. 高端消费定位:选取人均消费能力较高的地区,专注和高端消费者打交道,选择更高档次的门店装修和设计,为顾客提供更高品质的产品和服务。
2. 超市型定位:选取地理位置优越的区域,提供各种各样的商品,方便顾客的购物,成为顾客购买日用品的首选。
3. 社区型定位:在社区内提供便利型的基本服务,比如电信机柜等,使顾客在家门口就可以解决一些问题。
三、实操探讨在实操中,我们可以借助一些工具,如商圈地图、景区地图等辅助工具,通过一些专业软件,比如SPSS、Excel等来调研、分析选址的策略。
同时,我们还需要考虑市场发展趋势,了解产品时代、需求变化等,定时更新选址策略。
结语总之,选址是实体门店找准市场所在、提高销售效益的关键步骤。
只有进行充分的市场调研和分析,综合考虑各种选址因素,选择适合的定位策略,才能最大化地提高门店的营销效果,获得长期的利益。
附表1城市基本数据调查城市名称:调查日期:调查人:附表2城市主要道路指标对比城市名称:调查日期: 调查人:附表3 元角分专卖店选址评估表附表4目标店调查表目标店基本情况:城市名称:调查时间: 调查人:1地址:_________ 区_______ 街 ______ 号2、建筑面积平方米,使用面积平方米主体结构:框架结构□砖混结构[z 简易结构匚3、租赁楼层分布,层高,始建日期4、正门朝向路,房门朝向路主干道路名称5、房产性质固定临建匚租赁匚自行开发匚产权所有人初谈租金元/ (天.平方米)元/ (年.平方米)6、联系人姓名部门职务电话另附:1目标店建筑平面图2、目标店所处区域具体位置图(可使用当地交通地图局部复印,A4)3、店内照片,外观照片,四周环境照片*此调查表,由公司派运营人员实地调查后填写提交总部,以做选址参考。
附文件房屋租赁合同样本出租方(以下简称甲方)公司名称:公司地址:法定代表人:承租方(以下简称乙方)公司名称:公司地址:法定代表人:根据《中华人民共和国合同法》及有关规定,为明确甲方与乙方的权利义务关系,双方在自愿、平等、等价有偿的原则下经过充分协商,特订立本合同。
第一条租赁内容1.甲方将位于________ 市____________ 区____________ 号楼 _________ 号租赁给乙方。
甲方对所出租的房屋具有合法产权(详情见附件)。
2.甲方租赁给乙方的房屋建筑面积为____________ 平方米,使用面积为___________ 平方米(详情见附图)。
甲方同意乙方所租赁房屋作为经营(含联营)用,其范围以乙方营业执照为准。
位于该店面的为门头位置,共 _______________ 平方米,门外停车位 ________ 平方米可供乙方免费使用,期限按本合同有效期执行。
3.甲方为乙方提供的店铺有:__________________________________________________________________________ (设备)。
超市选址模型小组成员:高才萱:经济与工商管理学院国际经济与贸易专业彭爱军:经济与工商管理学院国际经济与贸易专业吴质:经济与工商管理学院电子商务专业摘要正确选址对于超市的成功运营至关重要,是运营决策中需要解决的首要问题。
作为一个最优化问题,选址问题的制约条件用分析的方法不易处理,用穷举的方法又因为潜在的选址点有无穷多个也不易实现。
本文引入图论将难以用分析的方法处理的制约条件加以简化处理,通过适当的假设规避大规模的潜在选址点,将复杂的问题简单化。
针对不同的假设,给出四种不同的超市选址模型,利用计算机编程给出令人满意的解。
关键词选址、最短路径、无向图、重心一.问题的背景及提出众所周知,选址是关系到零售门店成功关键的关键因素之一。
曾经有句名言叫做“连锁超市成功的关键有3个条件,那就是选址,选址,还是选址!”由此可见,选址在连锁商业的日常经营中的地位是多么的举足轻重。
因为选址是门店的重要工作,所以选址工作受到每个超市管理者的关注和重视。
好又多公司计划在四川省南充市城区修建一到两个大型超市,为了更好的实现最大化的收益,该集团委托本小组协助他们实现超市的最佳选址。
好又多公司希望我们的选址位置需要满足以下两点:1.给顾客提供充足的便利,便利程度主要指顾客到达超市的路途长短以及要尽可能的选在交通比较发达的干道旁。
2.顾客在按照便利原则(路径最短原则)选择超市时到达所选超市的客流量要尽量的大,因为到达超市的客流量直接影响到超市的赢利。
二.资料数据说明为完成此项选址工作我们找来了市区地图(见附图1),直接在图上进行选址是不现实的,所以我们根据好又多集团的要求1,仅保留了市区主干道,并且以干道交叉点为顶点,以干道长度(由南充市市政工程处提供)为边,把市区交通图简化为图1,同时要计算到达超市的客流量还需要知道南充市的人口分布情况,该资料由南充市公安局户籍科提供。
三、基本假设与符号说明3.1、基本假设(1)准备新建的超市可以容纳所有到来的顾客,可以满足所有人的需求;(2)超市选择的最佳地址只受路径长短的影响,与其他因素无关;(3)各个区居民平均分布于各区;(4)居民出行方式都选择公交汽车,而公交汽车站点设立在各个主干道的交叉处;居民在主干道交接点处换乘汽车的时间忽略不计;(5)所建立的任意两个超市没有任何区别,其选址也只受总路径长度的影响,与其他任何因素无关,人们只选择距离自己位置最近的超市进行购物消费;3.2、符号说明(1)为南充市各个区人口数;(2)为坐标系中各个乡镇中心点的坐标;(3)为第i点位置的标示;(4)为顶点、点之间的最短路径长度;(5)为通过顶点到达超市的人口数;(6)为分布在街道两旁的人口数;(7)为各区域所有顶点按照最短路径到达点的路径之和.(8)为各区域所有顶点按照最短路径到达或点的路径之和;(9)为各区域所有顶点按照最短路径到达点的人口数;四、模型的建立和求解实际上该问题是图论中的选址问题:给出一个无向赋权图,其中顶点集V代表所有的可能选址处,也就是所有的干道交叉点,E是每一条干道,为权重,其中,为赋权图中的标识长度,为各干道两旁居住的人口数。
我们需要作的任务是,找到一顶点子集,(其中k是商家拟建的超市个数,具体由商家决定)使得在此点集中每个点建立超市使目标值最优。
4.1模型一为了模型(一)的简单方便易操作,所以我们暂先不考虑道路、建筑物等其他因素的影响,任何两点之间可以直线行走。
另外暂考虑人口在各个区域内均匀分布,所以我们可以在城区各个区中分别找出几何中心位置集中代表该区人口的居住地点,进行建模。
以过一区几何中心(1)为x轴,过三区几何中心(3)为y轴,建立二维直角坐标系。
图中各区的几何中心坐标:——(1,0)、——(1.43,1.06)、——(0,1.631)、——(1.83,1.83)、——(0.77,2.8)、——(0.57,3.2)、——(2.28,3.25)、——(3.03,4.7)。
各区所居住人口数:=2.18 、 =3.4379 、 =3.5561 、 =6.24808=4.4873 、 =3.4252 、 =7.7711 、 =4.4282(6)(7)(5)(3)(4)(2)(1)4.1.1模型建立目标函数为:约束函数:4.1.2 模型的求解根据数学分析中关于多元函数最值的知识,最值只可能在边界和极值点处达到,而本问题的最优解显然不应在边界取到,另一方面我们可以看到函数的驻点是唯一的,而实际问题的最优解又是必然存在的,所以我们下面求得的驻点一定是最优值对应的最优值点:解得代入得:(x,y)={1.5499,2.5461 }从实际情况上看我们这个点是{1.5499,2.5461},对应与地图上五星花园和仪凤街之间,而这一段恰恰是南充市最繁华的商业街区,可见我们的结果和现在的实际情况非常吻合。
从上面的公式和数学分析的关于重心坐标的计算的知识我们看出,在平面上选址实际上就是找出所谓的“重心”位置,那么当平面上各个点人口分布不均匀的时候,这个时候上面的公式将不适用,而且通过数学推导也很难得到一个通用的公式,但是我们可以根据物理学的知识采用的“悬挂法”来求重心位置。
具体方法如下:首先,根据实际的南充市地图作一个均匀的、轻质的摸板,然后根据人口分布的情况,在各个居民点放置对应成比例的砝码,最后通过悬挂法找到我们的实物模型的重心,再对应于实际地点,这就是我们需要找到的选址点。
模型的优点:思路比较简单、计算比较方便,有个计算器即可,推广之后的模型也不需要复杂的计算和计算机编程。
模型的缺点:首先地图上的任何两点之间不可能都能以直线的路径行走;而且如果得到的“最优解”不在要求的干道交叉点,虽然我们可以把离该“最优解”最近的路口作为一个近似解,但可信度并不十分理想。
为此我们建立模型二4.2模型二注意到问题本身兼有离散和连续的特征:可行点的选取是有限个的,只能选在干道的交叉处,这是离散的特征;人口均匀的分布在各个区,这又是连续的特征,所以这是一个既有离散又有连续的混合模型。
这方面的研究比较少,解决起来难度比较大。
所以我们需要对问题加以一定的简化。
首先我们考虑到“人口均匀的分布在各区内”这个条件直接处理起来比较麻烦,但是由于每个人选择乘公交车到达超市那么他们首先需要到达干道,然后按照到最近的路口乘公交车,那么我们可以把从顶点乘公交车的人口作为的一个权值,这样我们就把一个混合的规划问题转化成一个离散的规划问题。
的计算:由于我们只有南充各个区的人口情况,所以我们只能假设南充各个区的人口均匀分布在干道两旁,另外一方面每一个人按照最近路径选择乘车点,所以我们可以认为每条街道的人口数又平均分配在该干道的两个顶点。
所以其中为第j区的人口数。
由此问题简化为:给出一个无向赋权图。
我们需要作的任务是,找到一顶点集,(其中k 是商家拟建的超市个数,具体由商家决定)使得在此点集中每个点建立超市使目标值最优。
下面的模型取4.2.1 模型的建立选择下标,使得=minLP其中,;为顶点、点之间的最短路径长度;为通过顶点到达超市的人口数。
4.2.2 模型求解求解这个模型关键在于两个矩阵 L和P的求法,具体算法如下:(1)任意两点之间的最短通路构成的矩阵L首先,将赋权图中的长标志为矩阵L= ,如下:其次,令 =[ ]出发,依次构造出N个矩阵,,…,。
其中第k个矩阵 =[ ]的元素表示从到而中间点仅属于到的k个点的所有通路中的最短通路长。
已知 =[ ],第k个矩阵 =[ ]定义如下:运算过程从k=1开始,让i、j分别取遍从1到N的所有值,然后k增加1,反复进行,直到k=N时终止。
这时 =[ ]的元素就是从到的最短通路长。
算法流程图如下:(2)各个端点所拥有的人口数构成的列矩阵P由公式我们可以得到矩阵求所有人到点最短路径之和的算法流程图是非是非结束(3)运用计算机,得到< < <……。
其中40是所有点中的最优解。
我们选择40点,实际上在我们选择的最优点就分布着四川万福来集团的南充总店,即使是次优点41、43点也已经有成百集团的超市建立,说明我们的结果和实际情况比较吻合。
模型的优点:模型中考虑了道路问题,取消了各个区域人口集中于一点的假设,将人口平均分布于各个区内无穷多个点转化为分布在有限的几个乘车点上。
模型的缺点:一个城市内不可能只开一家超市,存在一个公司开多家超市和多个公司开一家超市的问题。
现在我们考虑的情形。
模型三给出了一个集团公司作出决策开两家超市的情况;模型四考虑已经有若干家超市存在的前提下,新进超市应当如何选址。
4.3模型三假定两个超市分别选定在,点,据假设(11),则点处的人只选择,中较近的超市进行消费,则顶点的人到达超市所需要走的道路总长度为。
所以选址,,总的路径长度为4.3.1模型建立选择下标使得4.3.2、模型的求解为了简化计算,首先我们考虑到两个超市不可能建立在同一个点上,否则的话,可以将他们合并成一个超市,其次由于对称性,显然有。
由此我们只需计算矩阵的上三角部分。
求解算法流程图是非是非是非结束通过计算机运算得出如下几个可以选择的结果:(21,58)>(20,58)>(20,38)>(20,29)>……其中(21,58)是所有点中的最优解,“>”表示优先级数前者大于后者。
由此,我们认为其中(21,58)更具有合理性。
模型的优点:此模型考虑了建立多个超市情况,对于超市选址问题的解决。
模型的缺点:一个城市中的任何经济行为不可能没有竞争,而此模型中建立两个超市必然要有竞争,我们忽略竞争问题,是此模型的一大缺点。
实际生活中,在南充市城区市场领域进行经济行为的时候,市区内已经拥有一个或多个成熟经营的规模超市,在、、点已经存在这样的超市。
面对这样实际背景,我们给出模型四。
4.4模型四根据好又多公司的要求我们在、、点已经存在超市的情况下寻找建立“一个”超市的最优点,实际上使用我们下面的方法结合模型三,只需要对我们的模型稍加改动,我们就可以得到同时建立多个超市的最优点。
据假设(5),任何两个超市之间没有影响,也就是说在居民的眼里不存在区别。
假定超市建立在点:根据假设(5),对于点的人们来说,他们只会到决定的超市消费。
则点的居民到超市购物所走的路程为。
4.4.1 模型的建立选择下标,使得4.4.2、模型的求解求解的算法流程图,,是非是非结束通过计算机运算得出如下几个可以选择的结果:通过分析,最终我们选定41模型的优点:在这个模型中我们引入了竞争,更加符合实际。
模型的缺点:由于对超市的选址不仅仅依赖与路径长短,还和交通、选址地点周围人口的经济状况等有关,由于缺乏相关的数据,我们在这个模型中都没有涉及,相信如果有了相关的数据我们可以做的更好。