阈值Luce模型下利润最大化的快递柜选址问题

电子商务的增长给物流服务带来了日益增长的复杂性。为保持竞争力，物流与电商企业正在探索作为传统上门配送补充的新模式，其中之一是自助快递柜。本文研究一个快递柜选址问题，其中某企业计划通过布置快递柜设施来吸引客户引入柜服务。目标是最大化利润，计入收入与设施成本。为估计收入，我们使用阈值Luce模型（TLM）预测客户使用柜服务的可能性。我们随后提出一个组合优化模型，并开发出根据我们大量计算实验可实际实施的精确求解方法。实际上，我们的建模框架推广了基于二项logit模型（BNL）和多项logit模型（MNL）的传统设施选址问题，二者都对客户选择集施加了强且严格的假设，即假设选择集仅含一个设施或含所有设施。在我们的数值实验中，我们证明在快递柜选址问题中使用BNL和MNL会分别导致悲观和乐观的收入估计。因此，所建议的选址决策将偏保守或偏激进。相比之下，我们提出的模型能有效放宽这些假设。我们的结果还揭示，由于使用MNL导致的激进决策会带来不必要的设施高成本，而无法由额外收入补偿，从而在多种场景下造成可观的利润损失。最后，我们对输入参数进行敏感性分析并得出额外启示。