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伴随着快递行业的迅速发展，送货上门的服务模式已不能完全满足现有“网购用户”的配送需求，自提点取货的运营模式应运而生。针对自提点选址问题，要在满足客户需求、客户距离、站点容量等约束下实现模型总成本最低，存在一定规划难度。因此自提点的选址问题具有重要的研究意义。
首先根据客户现有取货需求，构建基础选址模型。由于基础模型中未考虑客户送货上门的选择，及自提点吸引力对客户选择的影响，因此模型存在局限性。然后对原始模型进行改进，通过构建客户效用函数来制定客户选择概率函数，合理描述客户对于不同取货模式的选择行为，构建考虑客户选择意愿的选址模型，并设计启发式算法求解。其中免疫算法在算法的求解速度、求解结果、收敛效果等方面均优于遗传算法。因此免疫算法更适合求解自提点的选址问题。
为了维持长期的运营收益，决策者会在原有选址方案上，新建部分自提点，增加自提量。而某些自提点可能受到周围环境影响，存在“失效”的可能性。针对上述两种自提点变动情景，决策者需要对原始方案进行合理调整。针对自提点新建情景，通过免疫算法求解增建不同数量自提点下的最优选址方案，然后计算每个方案的年累计总成本，从不同运营年限出发，根据成本最低原则决定最优调整策略。针对自提点失效场景，通过对“不续约&新建自提点”、“不续约&不新建自提点”、“续约&增加租金”三种策略的讨论，从不同运营年限出发，根据成本最低原则决定最优调整策略。
此外，为了吸引更多客户前往自提点，可以通过设计补贴机制，以减少送货上门成本的形式来减少模型总成本。从等额补贴、考虑距离补贴的两种补贴机制进行分析，以模型总成本为目标函数，利用MATLAB仿真求解最优的补贴系数。通过算例分析，发现考虑限定距离下的补贴机制可有效降低原始方案的总成本。
文章从自提点前期的选址规划、后期的运营调整两个层面研究了快递自提点的选址问题，在理论和实践方面都存在一定的意义。
首先根据客户现有取货需求，构建基础选址模型。由于基础模型中未考虑客户送货上门的选择，及自提点吸引力对客户选择的影响，因此模型存在局限性。然后对原始模型进行改进，通过构建客户效用函数来制定客户选择概率函数，合理描述客户对于不同取货模式的选择行为，构建考虑客户选择意愿的选址模型，并设计启发式算法求解。其中免疫算法在算法的求解速度、求解结果、收敛效果等方面均优于遗传算法。因此免疫算法更适合求解自提点的选址问题。
为了维持长期的运营收益，决策者会在原有选址方案上，新建部分自提点，增加自提量。而某些自提点可能受到周围环境影响，存在“失效”的可能性。针对上述两种自提点变动情景，决策者需要对原始方案进行合理调整。针对自提点新建情景，通过免疫算法求解增建不同数量自提点下的最优选址方案，然后计算每个方案的年累计总成本，从不同运营年限出发，根据成本最低原则决定最优调整策略。针对自提点失效场景，通过对“不续约&新建自提点”、“不续约&不新建自提点”、“续约&增加租金”三种策略的讨论，从不同运营年限出发，根据成本最低原则决定最优调整策略。
此外，为了吸引更多客户前往自提点，可以通过设计补贴机制，以减少送货上门成本的形式来减少模型总成本。从等额补贴、考虑距离补贴的两种补贴机制进行分析，以模型总成本为目标函数，利用MATLAB仿真求解最优的补贴系数。通过算例分析，发现考虑限定距离下的补贴机制可有效降低原始方案的总成本。
文章从自提点前期的选址规划、后期的运营调整两个层面研究了快递自提点的选址问题，在理论和实践方面都存在一定的意义。