基于改进重心法的校园快递服务中心选址研究

王小雨，石相宜，王 菁，杨联安*

（1.西北大学 城市与环境学院，陕西 西安 710127）

随着电子商务的高速发展，高校校园逐渐成为快递包裹集中分配的重要场所之一。目前高校校园快递服务的主要形式为各物流公司在学校周边租铺面或办理临时快递代理点，少数高校通过校内设点、快递超市等形式加强校园快递的秩序。集中式的校园快递服务中心可以有效配置资源，加强校园秩序的同时最大限度地满足师生的要求，但如何科学规划布局校园快递服务中心的位置仍是亟待解决的问题。

目前国内外学者对校园快递分配地点选址分析的研究主要包括3类：①基于Dijkstra算法、Floyd算法和穷举法求取校园快递代理点的最短路径优化理论选址[1-2]；②运用层次分析法（AHP）和重心法从多维度分析校园快递服务中心的选址[3-4]；③基于GIS对校园物流代理点区域选址进行空间分析[5-7]。鉴于上述方法对现实情况的考量不够充分，本文首先结合AHP法和GIS平台获得选址最佳区域，再通过改进重心法求解最佳选址坐标，通过多维度分析可提供更为科学可靠的选址结果。

以西北大学长安校区为研究对象，首先利用AHP法对选址区域进行划分并构建评价指标体系，得到所划定各区域的综合得分；再基于计算得到的权重，利用Arc-GIS进行缓冲区分析，获得选址最佳范围；最后利用Dijkstra算法在ArcGIS上实现对传统重心法的改进，进而求解西北大学长安校区校园快递服务中心的最优选址。

1 研究区概况

西北大学位于陕西省西安市，目前设有3个校区，其中长安校区位于西安市长安区。实地调研表明，西北大学长安校区在校内靠南门人流量集中的10号宿舍公寓下设有快递代取点，在人流量不多的东门设有中国邮政领取点，在图书馆负一楼设有京东快递领取点；校外快递领取点集中在南门外，固定租铺的领取点有3个，临时快递领取点主要在南门门口。调查问卷结果显示，大多数学生认为学校快递领取点分布分散，领取距离较远，整体环境规划较差，希望在校园建设一个校园快递服务中心。

2 基于AHP的选址分析

2.1 评价指标体系构建

基于对运营效益、周边环境以及校园合理性规划需求的考量，需要按照一定的指标对校园快递服务中心的网点位置进行具体评估[8]。西北大学长安校区快递服务中心选址的影响因素可分为环境、本身与规划因素3大类。各因素包括的具体指标则以合理性、科学性、便捷性、成本小、效益高为原则对其进行划分[9]。本文构建的校园快递服务中心评价指标体系如表1所示。

表1 网点选址评价指标体系

2.2 选址结果

对快递服务中心选址的影响因素建立判断矩阵，根据不同的重要程度分别进行比较，计算得到每个判断矩阵的最大特征值，并计算其对应的特征向量；再通过一致性检验判断各指标对不同选址的贡献权重（CR＜0.1）。以A11的判断矩阵为例，其检验结果如表2所示，可按照该方法得到其他判断矩阵。

表2 A11判断矩阵一致性检验与权重

计算得到各指标权重后，本文利用专家打分法获取不同选址方案各指标的得分，从而获得各方案的综合得分。根据区域功能和地理位置的不同，本文将研究对象划分为5个区域：①教学区（教学楼和图书馆）；②生活区（宿舍楼、食堂和学生活动中心）；③办公区（各院系办公大楼）；④活动1区（西操场和体育馆）；⑤活动2区（澡堂、东操场和体育馆）。计算结果表明，生活区的综合得分最高，为7.183，人流量大且便捷性较高，适宜建设校园快递服务中心；活动2区是较适宜的备选方案，综合得分为5.475，可考虑在该区域设立快递取货柜；其他区域综合得分较低，不在考虑范围内。

3 基于GIS的选址分析

3.1 分析方法和数据来源

3.1.1 分析方法

本文以西北大学长安校区为研究对象，结合实地调研数据完成空间数据采集；再利用调查问卷与网络引擎的结果，借助ArcGIS软件对数据进行矢量化处理；最后在AHP的基础上利用贡献权重对各影响因素的空间分布特征进行分析[10]。

3.1.2 数据来源

本文通过高德开放平台获得研究基础底图和7个控制点的经纬度坐标（地图的4个角和地图中的标志建筑物），其他数据均通过调查问卷和实地调研分析获取。

3.1.3 数据处理

对基础底图进行矢量化预处理，即对校园快递服务中心可选区域中的建筑物和道路进行地理配准和空间校正[11]，为了清楚判断各地物所在位置，在图中标注其名称。由于学校里的建筑物呈面状，不便于空间分析，因此将宿舍、教学楼、食堂等主要分析地物的分布转换为点图层，以点要素标记学校周边及其内部现有的快递服务点。

3.2 分析结果

3.2.1 选址条件

由调查问卷分析结果可知，集中式校园快递服务中心应满足的要求为：①靠近学生生活区，方便领取快递；②靠近主要教学楼，便于下课后领取快递；③靠近学校校门口，便于快递输送；④避免选址结果在道路中央或边缘角落。

3.2.2 缓冲区分析和重分类

本文利用ArcGIS软件中的欧氏距离分析处理过的教学楼、食堂和宿舍的点图层，以1 000 m为最大影响距离，得到缓冲区图，并在此基础上进行重分类[12]。

3.2.3 计算综合得分

利用ArcGIS中栅格计算器加权求和得到重分类图层，进而得到校园快递服务中心选址的适宜性综合得分图（图1）。其计算公式为：

图1 快递选址适宜性综合得分图

式中，λ为适宜性综合得分；α为校园快递服务中心与宿舍的距离；β为校园快递服务中心与教学楼的距离；γ为校园快递服务中心与食堂的距离。

3.2.4 筛选最优选址范围

首先利用栅格计算器在综合得分图中筛选得分大于等于9的区域，视为最优选址的预选范围；再筛选得到最优选址范围图。由图2可知，预选范围主要分布于宿舍区，这与AHP法的结果一致，且包括了中心法的位置结果；结果范围不在主干道或教学区，符合选址基本条件。

图2 最优选址范围图

4 基于GIS改进重心法的选址分析

4.1 数据收集与分析

4.1.1 校园快递客户的分布分析

根据AHP结果对学校生活区进行快递分布需求分析，将在校学生视为西北大学长安校区集中式校园快递服务中心的主要客户群体，并将每一栋宿舍楼的中心位置看作需求分布的集中点，在与生活区距离最近的南门所在道路上选取中心原点，建立坐标系。

4.1.2 校园快递需求量的调查

由于西北大学长安校区各宿舍楼人数基本一致，且男女比例也大致相等，因此以每栋楼621人为标准，结合实地和问卷调查结果按比例计算各栋楼的快递需求量，得到西北大学长安校区在校学生人均快递需求量为5件/月，每栋楼2 766件/月。

4.2 传统重心法模型求解

4.2.1 传统模型建立

综合考虑各方面因素认为，总快递运输成本能决定取件效率和客户满意度，因此选取总运输成本最低的位置为最佳选址结果。设C为总运输成本，sj为配送点到节点j的运输总量，vj为配送点到节点j的运输率，dj为配送点到节点j的距离，则有：

将dj代入式（1），即

4.2.2 模型求解

以所建坐标系求解(xd,yd)使T最小，则有：

由于存在未知数，只能先计算初始值(xd,yd)，逐步迭代至Ck+1≥Ck。首先忽略dj，求初始值(xd0,yd0)；再将(xd0,yd0)代入dj，计算得到dj0，并将dj0代入T，得到T0，反复迭代求解。计算得到各个需求点的重心坐标为（-6.624 17，-35.259 98），采用两点间的直线距离进行迭代计算，最后迭代得到选址坐标为（-0.000 18，-0.000 96）。

4.3 对传统重心法的评价和改进

4.3.1 对传统重心法的评价

传统重心法模型虽能很快确定服务中心的选址，但存在很多局限性，主要表现为：①计算数据误差较大，模型假设本身与现实存在偏差；②选址结果可用性不强，只考虑运输成本的模型忽略了地理因素；③数据无法及时更新，而现实的数据在不断变化。

4.3.2 对传统重心法的改进

针对传统重心法存在的缺陷，利用系统聚类法对校园快递服务中心选址分析中存在差异的需求点所形成的选址区域，依照其数据（包括空间数据与属性数据等）进行划分，为多个需求点分别设置合理的配送中心。基于聚类分析结果，本文利用GIS技术对传统重心法进行改进，使最后的物流配送中心选址结果更加科学、实用[13]。

4.4 分析结果

4.4.1 需求点分类

通过确定不同对象之间的相似程度来完成数据的标准化处理，并以得到的相似矩阵为对象集合建立相似矩阵；然后逐个扫描样本，根据各样本与已扫描样本之间的距离确定不同的类，并对各类间的距离进行合并，直至达到某一标准停止合并。

根据聚类结果和区域占地面积大小，本文将宿舍区细分为{2，5，6，7，9，10，11，12，13，14，15，16}，{4，8，17}，{1，3}三个部分分别进行解算，以第一部分为例进行说明。

4.4.2 模型解算与结果显示

本文通过最短路径替代原有的两点间直线距离的方法，采用Dijkstra算法在ArcGIS环境下对改进的重心法模型进行解算。首先将道路抽象为网络图论中的网络图，再通过网络分析功能确定最短路径。

通过ArcCatalog一个权重为路段长的几何网络，利用ArcMap内置集成编程环境VBA编程实现解算。程序首先对各备选选址、与网络边的交点以及各网络结点进行自动搜索；再计算交点或网络结点到各需求点的路径长度，得出最短距离；最后显示最短路径分析结果，如图3所示。通过计算可知，传统重心法的最短路径之和为1.27 km，大于改进重心法的1.16 km，说明改进的重心法模型得到的选址结果更贴合实际，比传统模型更可靠。

图3 改进的重心法选址结果

5 结语

本文基于实地调研数据，利用GIS空间分析技术对传统重心法进行了改进，在此基础上研究了西北大学长安校区的校园快递服务中心的最优选址，并以此来评价校园快递代收点的合理空间布局。

传统重心法的选址结果存在众多局限，运输成本、数据误差、数据更新不及时等因素将使选址结果产生较大偏差，导致选址结果和实际优选方案不一致。

基于GIS的改进重心法基本能得到较适宜且具备科学性的选址结果。针对存在差异的需求点所形成的选址区域进行基于GIS的算法改进，以最短路径替代原有的两点间直线距离的方法，为多个需求点分别设置合理的配送中心，再通过网络分析功能确定最短路径。校园快递服务中心的规划与选址不应以随意的传统观念对待，既要满足师生实际需要，又应兼顾校内环境规划，形成合理且科学的布局规划。