伴随着居民收入水平的提高,鲜花消费开始流行起来。鲜花电商创新了包月订花按周送花的模式,一定程度上满足用户对品质生活的追求。随着消费升级,鲜花电商开始重视解决末端配送中一次配送成功率低、用户个性化取件时间与集中派件时间之间的矛盾、顾客隐私等问题。因此基于现状以及现实需要,本文提出了末端自提点选址多目标模型与求解方法。“新零售”理念导向下,线下零售的流量价值开始重新得到重视,鲜花电商花加也在积极探索一种“品牌加平台全覆盖”的新模式。因此末端自提点选址问题还应该考虑与线下体验门店之间存在的协同效应。而在现有的研究中,需要对自提点或线下门店的选址问题进行深入研究,很少会同时考虑到两者之间存在的联系与影响。另外,区域内顾客分布和顾客期望是影响末端自提点选址决策的重要因素。故针对上述问题展开研究。根据末端投递服务可能造成的影响,可以将鲜花末端配送市场根据区域大小,来划分为数个具有类似特点的子市场,通过这样的方式可有效解决末端配送业务与总体市场关系协调的难题,为处于不同细分市场的被服务对象提供有区别的投递服务,为模拟出的鲜花网点的布局提供有效性理论支撑。计算自提点的需求量。通过对需求区域、区域需求量以及选择概率的确定,可以求得自提点的需求总量。以总投资成本最小和被选中的自提点收益最大化为目标,构建针对自提点与线下门店协同选址的理论模型。该模型理论主要采用多目标粒子群算法进行计算求解,以此确定末端选址方案。最终结合调查的顾客期望取件距离可成功证明该基本算法和理论模型的相对准确性和实际应用潜力。