【摘 要】
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为了在末端配送中获取竞争优势,指导企业利用品牌作用和信息共享形成的联合覆盖进行自提点选址布局.在考虑自提网点多样性的基础上,引入分段函数、信号强度函数和概率函数,同
【机 构】
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西南交通大学交通运输与物流学院,西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室,重庆工商大学商务策划学院
【基金项目】
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The National Social Science Foundation of China(No.16CGL018).
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为了在末端配送中获取竞争优势,指导企业利用品牌作用和信息共享形成的联合覆盖进行自提点选址布局.在考虑自提网点多样性的基础上,引入分段函数、信号强度函数和概率函数,同时考虑距离感知和联合覆盖对顾客行为的影响,建立竞争环境下自提点选址模型.针对优化问题,采用遗传算法进行求解,并用算例验证了模型和算法的有效性.结果表明,加权需求覆盖量对预算的敏感度逐渐减小;最大加权需求覆盖量随着信号量阈值的增加大体上呈现出先增后降的趋势,并与高级顾客实际需求覆盖量的变化呈正相关,而与中、初级顾客呈负相关;当竞争企业高等级网点较
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