第2个中间层中要素对决策目标的排序权重 中间层要素 与主要配送对象的距离C3 是否与城市发展规划相协调C14 与主要供应商的距离C2 劳动力条件C15 是否造成污染C13 可提供面积C4 道路交通条件C1 投资限额C17 地形C7 平均温度C9 地价C8 公共设施情况C16 平均降水量C10 水文条件C6 其他气候因素C12 土质C5 平均风力C11
5、对各备选地址作出评价并进行决策
权重 0.3084 0.2096 0.0800 0.0793 0.0524 0.0504 0.0504 0.0355 0.0296 0.0245 0.0195 0.0156 0.0145 0.0110 0.0081 0.0071 0.0040 5.1 对备选地址影响因素进行评分
通过层次分析法得出的各影响因素的权重可以看出，在顺丰快递配送中心最优选址的影响因素中，运输条件B1的影响最大，对应的基本层中与主要配送对象的距离C3。
5.2 方案确定
各备选地址总得分为各项因素得分与相应权重的乘积之和。
（五）现有顺丰快递服务网点评价模型
邻域法
是一种界定服务区的简单地理方法，它假设消费者遵循就近购物原则，即购物时只考虑通行距离（或时间），从而一个商店服务区内的消费者到该店的距离比到其他店的距离都近。这也是经典中心地理论的一个假设。
最大服务半径
克里斯泰勒提出了中心地“人口门槛”和“服务半径”的对应关系。位于人口密集区的网点最大服务半径较小，人口稀疏的网点最大服务半径相对大。考虑客户群的密集度（人口密度）、业务量（购买量）、就业结构（购买能力）候选网点的四大基本原则是供需平衡、战略一致、效益最大、微观区域最优。
网点布局的优化——拆分
所谓网点拆分是指根据一定的标准来划分网点原来所辖的服务范围,被划分出来的区域或是独立成为新的网点、或是与其他相邻的被划分出来的区域合并成为新的网点。也就是说,通过缩小原服务范围的面积,增加网点数量网点拆分主要基于四个标准:人口密度标准、业务密度标准、管理幅度标准、客户类型标准。
（1）人口密度标准
克里斯泰勒提出了中心地“人口门槛”和“服务半径”的对应关系,当人口密度较大时,服务半径相对较小;人口密度较小时,服务半径相对较大。人口密度标准就是根据区域人口密度,按照一定的标准对服务半径调整网点覆盖区域。一般来说,人口的多少直接影响着各种需求的数量,对于快递行业,除了关注人口密度外,还应从就业结构来考虑,根据经验第二产业和第三产业的从业人员使用快递的比率更大 （2）业务密度标准
按照城市地域结构模式,一般分为中央商务区、中心城区、中心城区外围、近郊区、远
郊区,从里向外商务活动密度越来越小,快递业务密度也越来越小,因此,越是靠近核心圈层的网点,业务密度越大,服务半径越小;越是靠近边缘区域的网点,业务密度越小,服务半径越大。业务密度也意味着收派员的劳动强度,如果收派员劳动强度过大则会影响快递的收派时效,从而降低客户满意度,同时也会阻碍收派员进一步的市场开发,使得市场潜力不能充分得到挖掘。由此看来,业务密度越大服务半径应该越小,以降低收派员的劳动强度提高效率 （3）管理幅度标准
当网点的收派员数量随着业务量的增长而增加到一定水平时,即可考虑对该网点进行拆分（本项目暂不考虑） （4）客户类型标准
区位理论，暂不考虑
1、建立模型
1.1模型假设
① 每个顾客有且只有一个快递点为之配送。 ② 假设每一种人口密度区域为同一小区。
③ 假设研究区域内所有的人口区域均由研究区域内的快递点配送。 ④ 假设每条道路的拥挤情况一致，即快递每公里的运输成本一致。
1.2模型描述
整个物流过程可以描述为二级系统，在B2C和C2C中，快递点承担中转的职责。
顺丰网点
供应商
需求点
2、邻域法确定已有快递点的服务范围
（1）生成每个小区的质点
选择“Data Management Tools——Fetures——Feature to Point”工具，求出同种人口密度的人口区域（小区）质心。
输入要素：人口
勾选Inside，使生成的质心均在各自隶属的小区范围内。
（2）求出每个小区的最近快递点
选择“Analysis Tools——Proximity——Near”工具，求出每个质心的最近的快递点。
打开人口质心属性表，发现增加两个字段：NEAR_FID、NEAR_DIST。即与每个质心最近的顺丰快递点的ID和距离。
（3）添加快递点字段
在人口shp表中新建快递点字段，存储每个人口polygon的被服务快递点ID。
（4）在人口要素属性表里添加快递点ID信息
右键人口要素，选择join。基于人口质心要素的FID字段连接到人口的FID字段添加人口质心的属性字段。