近几年,零售行业正迎来新的一轮升级,一些企业提出了全新的商业模型,比如线上线下结合型门店,本文适应新的变化,提出线上线下结合型门店选址模型,并从高德地图和链家网上获取真实数据模拟某零售集团在北京海淀的选址决策,为类似问题提供参考。本文首先根据目前国内零售业的现状提出了引入哈夫准则的双目标选址模型,该模型以最大化获取需求和最小化选址成本为目标,利用哈夫准则,根据候选门店的魅力值和竞争对手的魅力值确定需求获取的比例,更符合目前的市场真实情况。我们利用该模型模拟某零售企业在北京海淀区设立门店的选址决策,并以从高德地图和链家网上获取的真实数据作为输入,通过使用NSGA-Ⅱ算法进行求解,获得了一组非支配解集,该解集很好的逼近了帕累托最优解集,并根据某零售企业的需要在帕累托解集中选取了符合其需求的推荐解。紧接着,我们在传统综合超市选址模型的基础上创新性的提出了线上线下结合门店的双目标选址模型,并且引入了"_#代替以往的固定时间门槛,其表示需求点到候选设施点的交通时间"_#小于设定的门槛时间的概率,即"_#=Pr"_#≤,并利用传统综合超市的双目标优化模型来对比研究引入和未引入"_#的区别,证实引入"_#的模型的需求获取量要更高,更符合实际。此外,我们将排队论引入到线上线下结合门店的选址模型中,将线上购买并配送需求视为///系统,通过计算门店繁忙度来分配各门店骑手数量,我们对比了系统平均繁忙度和具体站点具体繁忙度迭代算法以确保算法可行性,两种迭代算法对系统繁忙度的评估总体差异不大,具体站点具体繁忙度更符合实际。最后,我们利用前文建立的线上线下结合型门店双目标选址模型来探索研究该类型门店的特征,我们发现线上线下结合型门店能否体现其优势的关键在于配送员配送效率的高低,虽然这种模式相对较新,但其依旧没有脱离零售的本质,引入了新模式并不意味着可以高枕无忧,只有致力于提升配送效率才能让门店更有竞争力。