一种考虑车主选择行为的汽车服务网络协同选址方法与系统技术方案

本发明专利技术公开了一种考虑车主选择行为的汽车服务网络协同选址方法与系统，所述的方法包括：确定划分后的区域内车主购买力和需求量，通过分析车主的选择行为，利用引力效用函数表示车主的选择概率，预测店铺需求量；以网络总投资成本最小和被选中的加盟店总利润最大为目标，建立汽车服务网络中店铺与配送中心的协同选址模型；采用提出的改进的多目标粒子群算法对模型求解；得到协同选址方案。本发明专利技术不同于以往将店铺需求量假设为已知常数以及只对单层设施选址问题进行决策的研究，而是考虑了车主的选择行为预测店铺需求量，并同时确定网络中配送中心和店铺的选址方案。通过本发明专利技术提供的方法能够使选址结果更符合实际，同时提高企业的协同效应。

A Collaborative Location Method and System for Vehicle Service Network Considering Car Owner Selection Behavior

【技术实现步骤摘要】
一种考虑车主选择行为的汽车服务网络协同选址方法与系统
本专利技术属于汽车服务网络
，具体涉及一种汽车服务网络中的连锁店铺和配送中心的协同选址方法与系统。
技术介绍
随着国内汽车保有量、汽车车龄的不断增加，我国迎来“汽车后”市场发展的黄金期。伴随着“互联网+”、“服务型制造”新模式等国家战略的推进，车主消费观念和模式也随之变化，汽车快修连锁的经营模式逐渐得到人们的关注。然而，当前我国汽车快修连锁企业在品牌化、规模化的过程中面临难以做大做强、缺乏知名大品牌的问题。究其原因是多方面的，而企业在规模扩张过程中的服务网络中设施的合理选址对提高企业竞争力、实现可持续快速发展至关重要。故本专利技术主要针对汽车服务网络的选址决策问题进行研究。目前，国内已经存在一些汽车快修连锁企业，但缺少像国外那样知名度高的龙头企业。主要原因是国内的汽车快修连锁业在新增加盟店选址布局及汽车零配件供应等方面能力的不足，并且没有考虑网路内各层级之间的协同效应。在研究时存在随意性和盲目性，缺乏科学、定量的理论方法，造成企业投资、运营成本过高，发挥不出“连锁模式”的优势。选址问题涉及的影响因素有很多，作为物流系统中的中长期规划问题，设施的位置一旦被确定便很难再改变。国内外对于设施选址问题的研究已经相对成熟，多数是对汽车服务网络中的配送中心或连锁店铺的选址问题单独进行决策，考虑多层级之间协同效应的选址研究成果还很少。汽车快修连锁企业在其品牌扩张的过程中，不仅涉及到店铺的选址决策，还涉及到汽车零配件的供应问题，所以就要同时考虑配送中心的选址决策。这样不仅避免了因企业规模扩大后，零配件供应不及时、管理不善、连而不锁的弊端，还能使汽车快修连锁店和配送中心的选址决策同时达到最优，提高企业的协同运作效应。此外，在选址过程中，不同于以往将店铺需求量假设为已知常数的研究，而是考虑了车主的选择行为，使选址结果更符合实际。通过以上决策可以有效地降低供应链的长期运作成本，使企业的整体运作效率得到提高，从而增加客户对本企业的黏性，为企业提供可持续发展的竞争优势。
技术实现思路
基于以上问题，本专利技术的目的旨在提供一种考虑车主选择行为的汽车服务网络协同选址方法与系统。通过分析车主的选择行为构建的汽车服务网络协同选址模型，能够为快修连锁企业提供科学、有效的选址方案。为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：一种考虑车主选择行为的汽车服务网络协同选址方法，其特征在于，所述方法包括：步骤(1)对研究地区进行区域划分，确定区域内车主的购买力和需求量，通过分析车主的选择行为，利用引力效用函数表示车主的选择概率，预测汽车快修连锁店的需求量；步骤(2)通过分析选址过程中涉及的各种成本和收益，以汽车服务网络中的总投资成本最小和被选中的加盟连锁店总利润最大为目标，建立汽车服务网络中的连锁店铺和配送中心的协同选址模型；步骤(3)在多目标粒子群算法的基础上对编码设计及粒子更新过程进行改进，并用改进的多目标粒子群算法对协同选址模型进行求解。步骤(4)从求得的Pareto最优解集中确定汽车快修连锁店和配送中心的最优选址方案。所述的汽车服务网络包括汽车快修连锁总店、汽车快修连锁分店及配送中心。本专利技术主要考虑汽车服务网络中的连锁分店和配送中心的协同效用同时对两者的选址问题进行决策。进一步的，所述的步骤(1)的具体方法为：步骤(1.1)需求区域划分：以一个街道作为一个需求区域w，该区域有Nw个小区。假设该地区共有W个需求区域。利用人口重心模型计算公式计算区域w的重心坐标，公式为：其中，(Xw,Yw)表示区域w的重心坐标，(xn,yn)表示小区n的位置坐标；Popwn为区域w内小区n的人口数量；W表示所有需求区域的集合；Nw表示区域w的小区集合。步骤(1.2)计算需求区域内车主的购买力：通过需求区域内车主的消费水平和车辆密度计算区域内的购买力，计算公式如下：其中，Bw为需求区域w内车主的购买力；ew为区域w内人均每年在汽车产品上的支出；α为车辆与人口的比例，通过调查可以得到；Popwn为区域w内小区n的人口数量；Sw表示区域w的面积；Nw表示区域w的小区集合。步骤(1.3)计算需求区域的需求量：对于服务网络中的汽车快修连锁店来说，真正的需求对象为出现故障的汽车，所以在计算区域需求量时，要将人口数量转换为汽车的数量，通过调查可以得到当地人口与车辆的比例，并根据车辆的故障率计算需求区域内对于汽车快修连锁店的需求量。公式为：其中，qw为区域w的需求量；α为车辆与人口的比例，通过调查可以得到；Nw表示区域w的小区集合；Popwn为需求区域w内小区n的人口数量；β为汽车故障率，由于汽车品牌及使用年数不同，汽车发生故障的概率也会有所不同，本专利技术取故障率为3％。步骤(1.4)确定引力效用函数：引力效用函数是与品质引力成正比与距离引力成反比的一个函数。所述的品质引力与许多因素有关，如店铺的规模、地理位置、服务态度、维修技术等等。具体表现如下：其中Uiw表示店铺i对区域w内车主的引力效用函数；L表示影响因素的集合；θl表示第l个影响因素的权重，通过层次分析法确定；Ψil代表了店铺i的第l个影响因素的品质引力，通过专家打分的方式获得；γ、λ为已知参数，分别表示车主对店铺的品质引力和距离引力的灵敏度，根据Huff引力模型，本专利技术取γ＝1，λ＝2；diw表示店铺i到区域w的欧式距离。其中欧式距离计算公式为：其中，(xi,yi)为汽车快修连锁店i的坐标，(Xw,Yw)表示需求区域w的重心坐标。步骤(1.5)确定需求区域内车主的选择概率：车主的选择概率通过引力效用函数表示，其关系如下：其中，piw表示区域w内车主选择惠顾汽车快修连锁店i的概率。L表示影响因素的集合；θl表示第l个影响因素的权重，通过层次分析法确定；Ψil代表了店铺i的第l个影响因素的品质引力，通过专家打分的方式获得；diw表示店铺i到区域w的欧式距离；I为汽车快修连锁店的集合，其中1,......,m为候选汽车快修连锁店的编号，m+1,......,I为已存在连锁店的编号；Xi表示候选汽车快修连锁店i是否被选择加盟，被选择加盟则值为1，否则为0。步骤(1.6)确定汽车快修连锁店获得的总需求量：汽车快修连锁店的需求量可以根据每个区域内车主选择该店的概率和该区域内的需求量计算得到，则店铺i获得的总需求量模型为：其中，Qi表示店铺i获得的需求量；qw为需求区域w的需求量；piw表示区域w内车主选择惠顾汽车快修连锁店i的概率；W为需求区域的集合。此外，所述的步骤(2)中建立的汽车服务网络中的店铺与配送中心的协同选址模型为：其中diw≤A以上各式中，I为汽车快修连锁店铺的集合，其中1,......,m为候选汽车快修连锁店的编号，m+1,......,I为已存在店铺的编号；J为候选配送中心的集合；W为需求区域的集合；Fj为候选配送中心j的建设及运营成本；Ch为候选汽车快修连锁店铺加盟后，总店提供的技术支持成本；Qi为店铺i的年需求量；E为候选配送中心到店铺的单位零配件单位距离运输成本；Dji为候选配送中心j到店铺i的欧式距离；Bw为需求区域w内的购买力；piw为需求区域w内的车主选择惠顾店铺i的概率；Co为候选店铺的加盟费用；Cli为候选店铺i的年租金费用；Cyi为候本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种考虑车主选择行为的汽车服务网络协同选址方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤(1)对研究地区进行区域划分，确定区域内车主的购买力和需求量，通过分析车主的选择行为，利用引力效用函数表示车主的选择概率，预测汽车快修连锁店的需求量；步骤(1.1)需求区域划分：以一个街道作为一个需求区域w，该区域有N

【技术特征摘要】
1.一种考虑车主选择行为的汽车服务网络协同选址方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤(1)对研究地区进行区域划分，确定区域内车主的购买力和需求量，通过分析车主的选择行为，利用引力效用函数表示车主的选择概率，预测汽车快修连锁店的需求量；步骤(1.1)需求区域划分：以一个街道作为一个需求区域w，该区域有Nw个小区；假设该地区共有W个需求区域；利用人口重心模型计算公式计算区域w的重心坐标，公式为：其中，(Xw,Yw)表示区域w的重心坐标，(xn,yn)表示小区n的位置坐标，Popwn为区域w内小区n的人口数量，W表示所有需求区域的集合；Nw表示区域w的小区集合；步骤(1.2)计算需求区域内车主的购买力：通过需求区域内车主的消费水平和车辆密度计算区域内的购买力，计算公式如下：其中，Bw为区域w内车主的购买力；ew为区域w内人均每年在汽车产品上的支出；α为车辆与人口的比例；Popwn为区域w内小区n的人口数量；Sw表示区域w的面积；Nw表示区域w的小区集合；步骤(1.3)计算需求区域的需求量：对于服务网络中的汽车快修连锁店来说，真正的需求对象为出现故障的汽车，所以在计算区域需求量时，将人口数量转换为汽车的数量，通过调查得到当地人口与车辆的比例，并根据车辆的故障率计算需求区域内对于汽车快修连锁店的需求量；公式为：其中，qw为区域w的需求量；α为车辆与人口的比例，通过调查得到；Nw表示区域w的小区集合；Popwn为需求区域w内小区n的人口数量；β为汽车故障率，由于汽车品牌及使用年数不同，汽车发生故障的概率也会有所不同，取故障率为3％；步骤(1.4)确定引力效用函数：引力效用函数是与品质引力成正比与距离引力成反比的一个函数；所述的品质引力与许多因素有关，具体表现如下：其中，Uiw表示店铺i对区域w内车主的引力效用函数；L表示影响因素的集合；θl表示第l个影响因素的权重，通过层次分析法确定；Ψil代表店铺i的第l个影响因素的品质引力，通过专家打分的方式获得；γ、λ为已知参数，分别表示车主对店铺的品质引力和距离引力的灵敏度，根据Huff引力模型，取γ＝1，λ＝2；diw表示店铺i到区域w的欧式距离；其中欧式距离计算公式为：其中，(xi,yi)为汽车快修连锁店i的纵坐标，(Xw,Yw)表示需求区域w的重心坐标；步骤(1.5)确定需求区域内车主的选择概率：车主的选择概率通过引力效用函数表示，其关系如下：其中，piw表示区域w内的车主选择惠顾汽车快修连锁店i的概率；L表示影响因素的集合；θl表示第l个影响因素的权重，通过层次分析法确定；Ψil代表店铺i的第l个影响因素的品质引力，通过专家打分的方式获得；diw表示店铺i到区域w的欧式距离；I为汽车快修连锁店的集合，其中1,......,m为候选汽车快修连锁店的编号，m+1,......,I为已存在连锁店的编号；Xi表示候选汽车快修连锁店i是否被选择加盟，被选择加盟则值为1，否则为0；步骤(1.6)确定汽车快修连锁店获得的总需求量：汽车快修连锁店的需求量根据每个区域内车主选择该店的概率和该区域内的需求量计算得到，则店铺i获得的总需求量模型为：其中，Qi表示店铺i获得的需求量；qw为需求区域w的需求量；piw表示区域w内的车主选择惠顾汽车快修连锁店i的概率；W为需求区域的集合；步骤(2)通过分析选址过程中涉及的各种成本和收益，以汽车服务网络中的总投资成本最小和被选中的加盟连锁店总利润最大为目标，建立汽车服务网络中的连锁店铺和配送中心的协同选址模型；汽车服务网络中的店铺与配送中心的协同选址模型为：其中diw≤A以上各式中，I为汽车快修连锁店铺的集合，其中1,......,m为候选汽车快修连锁店铺的编号，m+1,......,I为已存在店铺的编号；J为候选配送中心的集合；W为需求区域的集合；Fj为候选配送中心j的建设及运营成本；Ch为候选汽车快修连锁店铺加盟后，总店提供的技术支持成本；Qi为店铺i的年...

【专利技术属性】
技术研发人员：高俊杰，韩贤贤，岳明，王强，赵鹏，陈乙庆，崔晓敏，林家乐，候婉玲，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21