基于GIS的连锁便利店布局与选址研究
基于GIS的零售商业网点选址模型研究_陈姚
（%）赖利零售引力模型3!@A4。赖利以牛顿的万有 引力定律为核心， 提出： 一个城市从其周围某个城镇 吸引到的零售顾客数量与该城市的人口规模成正 ： 比， 与两地间的距离平方成反比。有如公式 （% ） （!" # !$ ）B C%" # %$ D E C&$ # &"D
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式中， !" 和 !$ 分别为从一个中间城市被吸引到 " 城和 $ 城的贸易额； %" 和 %$ 分别为 " 城和 $ 城的 人 口 ； &" 和 &$ 分 别 为 " 城 和 $ 城 到 中 间 城 市 的 距离。该模型证实：城市人口越多，规模越大，它 从周围的城镇吸引到的顾客数量就越多；就距离而 言，一个城市从附近城镇吸引到的顾客数量比从较 远的城镇吸引到的顾客数量多。 （! ） 康弗斯断裂点模型。 康弗斯发展了赖利的理 论， 确定了城市交易区域， 即在 ’ 、 ( 城市间顾客可能 到达任何一个城市购物的分界点。公式如下：
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’))") 2 ’).". 2 ，…，2 ’)!"! 1 %) （3 ） ’.)") 2 ’..". 2 ，…，2 ’.!"! 1 %. ! ! ! ! ’$)") 2 ’$.". 2 ，…，2 ’$!"! 1 %$ 当此方程组中 $(! 时，即街道个数多于居住类
’(.() 城市居住人口的三维遥感估算模型*)’/)0,
在城市建设与规划中，建筑容积率是城市发展 和规划的控制指标之一，建筑容积率包含了居住区 内不同住宅类型的三维结构特征总量，因此，由人 口、用地与建筑 ’ 者数量关系衍生的数学模型，反 映了人口的三维分布情况。 设某城市区域有 ! 种居住用地类型，每一住宅 ；又设该区 类型的人口密度为 "# （#1) ， . ，…， ! ） 域被分为 $ 个行政街道，且已知每一街道的统计人 口总数为 %& （& 1) ， .，…， $） ；通过遥感结合调查 获得的每个街道内的各种住宅用地面积为 ’#& （#1) ， ，则可建立下列线性方 .，…， !； & 1)， .，…， $） 程组*)’,：
GIS超市选址的实验报告
班级2010级4班专业地理信息系统学号2010203409姓名王盛安得分
一、实习内容和意义
（一）新学校：熟悉ArcGIS栅格数据距离制图、成本距离加权、数据重分类、多层面合并等空间分析功能，分析和结果类似于学校选址的实际应用问题。
（二）新道路：熟悉ArcGIS栅格数据距离制图、表面分析、成本权重距离、数据重分类、最短路径等空间分析功能，熟练掌握利用ArcGIS上述空间分析功能，分析和处理类似寻找最佳路径的实际应用问题。
ArcToolbox中选中ArcToolbo右键选择【环境】，如图1所示，然后设置相关参数。
图1
展开【工作空间】，设置工作路径，如下图所示，
图2
展开【处理范围】，在范围下拉框中选择“与图层landuse相同”，如下图所示，
图3
展开【栅格分析】，在像元大小拉框中选择“与图层landuse相同”，如图所示，
图4
1、创建成本数据集
2.1坡度成本数据集
使用DEM数据层，选择【Spatial Analyst工具】|【表面分析】|【坡度】，生成坡度数据集，记为Slope。
图5
图6
使用Slope数据层，选择【Spatial Analyst工具】|【重分类】|【重分类】，选择【分类】命令实施重分类。重分类的基本原则是：采用等间距分为10级，坡度最小的一级赋值为1，最大一级赋值为10。
表面分析：主要通过生成新数据集，如等值线、坡度、坡向、山体阴影等派生数据，获得更多的反映原始数据集中所暗含的空间特征、空间格局等信息。
重分类：基于原始数值重新进行分类整理从而得到一组新值并输出。
四、技术流程图（以框图和文字的形式表现）
（一）新道路
（二）新学校
五、具体操作步骤
基于GIS的商业网点选址研究与实现
图 ３ 进行商场优化选址的流程图
４）新建商业网点总是希望避开现有同行竞争对 手，所以对选址的位置利用竞争环境进行最后的优 化处理。用模糊分析的方法得到竞争环境因子的权 重，其标准如下表 1 所示，图 4 是在市区内计算作 得的新建商场选址的结果，其中红色圆点代表现有 商场位置，红色不规则点状目标为最后所得的拟建 商场选址的结果。
(1)
其中 pi 、 s i 分别为各地区 i (1 < i < n) 中人口与 面积， P 、 S 分别为总人口和总面积。当人口均匀 分布时，相同比例的人口分布于相同比例的土地面 积上。∆P 趋于 0 时，说明人口与土地面积的分布是 一致的。相反，当 ∆P 趋于 100%时，人口集中分布 于某个区域。利用这一标准，本文构建了商业网点 与人口分布的一致性指数。其公式（2）为对式（1） 的修正：
图 1 市区现有商业网点点分布特征
３．２ 商业网点与居民小区的一致性模型 空间中两个地理事物分布的一致性检验是地理 信息系统空间分析的常用方法。基于人口因素影响 的居民小区对商业网点的选址具有重要的意义，公 式(1) [5]为人口集中指数的计算公式：
∆P =
1 h pi si ∑ ⋅ ⋅100% 2 i =1 P S
n +1
图 2 按不同等级道路所确定的缓冲区分析
2）按不同土地利用类型将市区土地初步的划分 为商业用地、居民小区、城市绿地等；再根据现实 的地价资料生成地价等值线，将所生成的地价等值 线转为相应的 GRID 数据； 3）将所创建的缓冲区图层与 GRID 图层进行叠 加，并且将叠加所生成的重叠区的中心位置记录下 来，作为直接搜索的 Dixon 算法实现的初始位置， 构造一个二次多项式函数 Q ( x ) ，使得在所记录的中 心点上的函数 Q ( x ) 与目标函数 f ( x ) 的值保持一致 ［６］ 。那么 Q ( x ) 的 ｎ 元函数可以记为：
基于G I S
基于G I S 的零售商业网点选址评价模型研究来源：赖志斌，潘懋，Younghuisong(北京大学)0 引言零售商业被称为“选址的产业”，其成功的关键是“选址、选址、选址”。
零售商业网点是指那些把商品和劳务出售给最终消费者的具体经营单位。
赖利零售引力模型、康弗斯断裂点模型、赫夫商业零售引力模型川等是比较有代表性的零售业商业网点选址模型，它们主要是从经济学和地理学的角度，对影响零售商业网点选址的相关因素进行定性与定量化，并在建立起相关数学模型的基础上来实囡燃瞬现网点选址分析。
近年来，遗传算法被广泛应用于求解N P 问题，如旅行商问题、车间调度问题M 和多值函数优化等，也有学者从混合遗传算法的角度来进行选址模型研究。
由于是基于统计的静态模型，在这些模型的具体应用过程中，难以全面地考虑复杂、抽象的选址要素，并缺乏与模型使用者之间动态直观交互的过程，导致选址要素综合分析的现时性、准确性、可靠性和空间性都受到了极大的限制。
及时、准确地获取影响零售商业网点选址要素的现状信息，并在此基础上进行各类选址要素的综合空间分析，是实现零售商业网点科学选址评价的关键技术环节。
G I S 是解决这些关键技术环节的有效途径。
一方面，空间信息和属性信息的采集获取、管理应用、更新维护都可以在G I S 的支持下实现；另一方面，G I S 特有的O v e r l a y 分析、缓冲区分析、网络分析等功能有效地支持了选址模型的空间分析。
许多学者进行了基于G I S 支持的选址模型及应用的研究工作，高劲松等以某地新建化工厂选址为例，提出了基于遥感和GIS的_T程项目选址建模方法，许学强等利用GIS作为研究手段，结合理论和定性分析，研究了广州市大型零售商店的空间布局现状、影响因素和发展走向，廖秋敏等提出了基于GIS支持的零售商业商圈分析应用的基本思路Il21，陈姚等提出了零售商业网点选址模型在GIS支持下的应用流程，杨丽君等采用GIS为研究手段，针对上海市徐汇区这个研究区域，以大型综合超市这一商业业态为例进行了零售商业商圈分析等。
基于GIS的银川市大型综合超市选址分析
１ 研究 区概况
银 川 市位 于黄河 上游 宁 夏平原 中部 ，东 以黄河 和 明长城 为界 ， 陶乐县 和 内蒙古 鄂托 克前 旗 毗邻 ； 与
３ 银川市大型综合超市选址模 型构建
３１ 选址 理论 与方 法 ．
中心地理论 由德 国地理学家 ｗ・ 克里斯泰勒所
创 立 ，主要 是把 城市作 为零 售 中心 和服务 中心 来小 ．中心地 理论 揭 示 的只 是 区域 商 业 中心 空 间结 构理论 模 式 中基本 的 和起 主导 作用 的 因素 的
关选址 因子进行 量化 ， 并根 据其影响程度将各 因子加权 叠加 ， 得到银 川市未来大型综合超 市选址适 宜区域（ ， 点）
以达到为银 川市大型综合超 市规划选址提供参考和科 学建议 的 目的． 结果表 明 ， 银川 市尚有 ２处 可建 大型超 市，
一
是 银 川 市政 府 附近 。 二是 中山公 园 附近 ．
是经济距离 ， 由费用 、 它 时间、 劳动力 ３ 主要要素 个 决 定 ，但消 费者 的行 为也 在一定 程度 上影 响着 经济
作者简 介： 宋 城（９ ４ ） ， １６ 一 ， 工程师 ， 男 主要从事测绘、 遥感 、 地质数据库等工作．
第 ２期
宋
城 等 ： 于 Ｇ Ｓ的银 川 市大 型综 合超 市选 址 分析 基 Ｉ
收稿 日期 ：０ ０ ０ — ５ ２ １ — ３ １
讨它们在职能 、 规模和分布上的规律性 ＿ 由于空间距 离衰减法则的作用 ， 围地区对 中心地所提供 的货 周 物和服务的需求量随着距 离增大而减小［因此 ， ３ ］ ． 决 定各 级 中心地 商 品和服 务供 给范 围 大小 的重要 因子
２ 数据来源及处理
GIS在购物中心选址中的应用研究
2、技术方法与模型：目前GIS技术的应用主要依赖于已有的技术和模型，如 何结合人工智能、机器学习等先进技术进一步优化GIS的空间分析和决策支持功 能，是未来发展的重要方向。
3、跨界合作：空间选址往往涉及到多个领域和利益相关者，如何实现跨领 域的合作和协调，使GIS技术的应用更加全面和合理，也是值得的问题。
二、GIS技术在空间选址中的应 用场景
1、城市规划：在城市规划过程中，GIS技术可以帮助决策者进行城市空间布 局的分析和优化，例如利用GIS进行土地适宜性评价、资源配置和交通流量分析 等，为城市功能区划和用地规划提供科学依据。
2、环境评估：在环境评估领域，GIS技术可以用于研究自然环境与人类活动 对环境的影响，例如利用GIS进行大气污染扩散模拟、水资源保护区划分和生态 风险评估等，为环境保护和可持续发展提供技术支持。
二、研究方法
1、GIS技术的应用
地理信息系统（GIS）是一种集地理数据采集、存储、管理、分析和可视化 于一体的计算机系统。在物流配送中心选址过程中，GIS技术可以提供丰富的空 间和地理信息，帮助企业和研究者更好地了解备选的地理环境、交通状况、基础 设施等相关因素，进而进行合理决策。
2、多种选址模型的建立
1、进一步优化选址模型，提高模型预测的准确性和可靠性。
2、考虑更多的影响因素，如环境保护、社会责任等，以实现可持续发展的 目标。
3、结合先进的物联网、大数据等技术，实现更加智能化、自动化的选址决 策。
感谢观看
4、可视化与交互：可视化表达和交互是GIS技术的优势之一，如何提高可视 化与交互体验，使决策者能够更加直观地了解空间选址的情况并做出准确决策， 也是未来发展的重要方向。
参考内容二
一、引言
随着全球经济一体化和电子商务的快速发展，物流业作为连接供应链上下游 企业的重要桥梁，其地位日益凸显。而物流配送中心作为物流系统的核心环节， 直接影响着整个物流过程的效率与成本。因此，如何合理选择物流配送中心的成 为了一个重要的研究课题。近年来，地理信息系统（GIS）技术的不断发展为物 流配送中心选址提供了新的解决方案。本次演示旨在探讨基于GIS的物流配送中 心选址方法，以期为企业和研究者提供有益的参考。
基于GIS的城市商业网点分布研究
近年来，计算机技术的飞速发展，推动了GIS技术的广泛应用。
与此同时，GIS 技术在商业中的普遍应用促进了现代商业发展。
基于GIS技术的城市商业网点分布的研究在理论和实际应用上都取得了极大的成果。
选址问题是一个经典问题，在商业经济中扮演着举足轻重的角色。
选址的好坏直接影响到服务方式、服务质量、服务效率、服务成本等，从而影响到利润和市场竞争力，甚至决定了企业的命运。
好的选址会给人民的生活带来便利，降低成本，扩大利润和市场份额，提高服务效率和竞争力。
在城市设施选址中，主要应用到了GIS空间分析技术，如叠加分析、缓冲区分析、网络分析等。
借助GIS技术进行可视化选址相对于传统选址而言更加科学、方便。
本文首先介绍有关选址方面的经典理论和国内外相关应用，接下来分析商业网点选址要注意的方方面面，最后应用ArcGIS模拟城市商业选址。
关键词 GIS；城市商业网点；选址；商圈Title Based on GIS to study the distribution of the urban commercial networkAbstract:In recent years, the rapid development of computer technology, promoted the wide application of GIS technology. Meanwhile, GIS technology commonly used in business promotes the modern commercial development. Based on GIS technology to study the distribution of the urban commercial network in theory and practical applications have great achievements. Location problem is a classic in commercial economy, a crucial role to play. The location of the direct influence on the service mode, service quality, service efficiency, service costs, etc, thus affecting profit and market competitiveness, and even decide the fate of the enterprise. Good location will give people's life more convenient, lower costs, and expand the profit and the market share, improve the service efficiency and competitiveness. In urban facility location, mainly applied to the GIS spatial analysistechniques, such as superposition analysis, buffer analysis, network analysis, etc. GIS technology compared to traditional visual location concerned more scientific and more convenient location. This paper firstly introduces the location of the classical theory and analysis of the domestic and foreign relevant application, the next commercial outlets all aspects of the site should pay attention to, finally simulated city commercial application ArcGIS location.Keywords:GIS;Urban commercial network;Site selection;Business circle目录摘要 (1)第一章引言 (4)1.1研究背景和研究意义 (4)1.1.1研究背景 (5)1.1.2研究意义 (6)1.2国内外研究现状 (6)1.2.1商业网点选址国外研究现状 (6)1.2.2商业网点选址国内研究现状 (6)第二章研究准备 (8)2.1.经典理论 (8)2.1.1雷利法则 (8)2.1.2赫夫法则 (9)2.1.3中心地理论 (10)2.2研究框架 (11)2.2.1研究方法 (11)2.2.2研究技术路线 (11)第三章基于GIS的超市选址 (12)3.1 GIS空间技术 (12)3.1.1 GIS空间分析方法 (12)3.1.2 GIS应用模型 (13)3.2超市商圈分析 (14)3.2.1商圈和商圈分析 (14)3.2.2超市选址因子分析 (16)第四章基于ArcGIS的大型超市选址示例分析 (17)4.1数据分析和处理 (17)4.2加权适宜性模型 (18)4.3超市市选址因子适宜度分级标准及其权重 (18)4.4口密度问题与V oronoi多边形 (19)4.5基于ArcGIS的大型超市加权适宜性选址模型的建立 (20)4.6小结 (24)结论 (25)致谢 (25)参考文献 (26)第一章．引言（或绪论）对于顾客而已，店址是其选择商店的首要选择。
店铺开发设计——基于gis的商业选址
零售企业拓展与规划实验报告实验名称基于GIS的商业选址课程名称店铺开发设计实验类型模拟性试验实验日期2014-10-27实验地点实训楼406班级连锁经营管理123班姓名潘高云学号***********成绩实验目的通过GIS选址模拟系统，了解商业选址的要素、流程和投资回报分析，并能进行选址决策分析。
实验内容和过程1.实验11)店铺位置：如图所示，店铺位于上海市奉贤区沪金高速公路附近的丽洲大厦上。
附近道路繁多，交通便利，固定人口和流动人口数量大，主要是工业用地和事业单位。
便于到达。
且附近竞争对手较少，如果分店是大型超市的话，可以占据整个市场。
固定人口数：2458.3，因此在此地建立便利店或者超市分店，拥有较大的固定顾客基数。
流动人口数：3028，流动人口较多。
2)商圈半径：如图所示，商圈半径为2264米。
3)商圈环境：A.用地性质：用地性质主要为工业用地。
因此附近的便利店和超市相对商业用地和住宅区用地来说相对较少，竞争少，具有很大的发展和盈利空间。
B.交叉路：交叉路众多，交通便利，易于到达，位置醒目。
因此拥有较大的流动顾客基数，便利店或者超市可以快速消费品为主要商品，面对流动顾客销售。
C.道路：商圈范围内道路相对较多。
到直接通往选址区域的道路较少，可能造成顾客的流失。
D.公交地铁：2-3条线公交的路段居多，没有地铁线路和4—5线的公交路段，这是选址区域的一个弱势。
但是这一弱势可以由竞争对手的缺失来弥补。
4)营业额预估：日营业额初步估计为438904元。
5)投资回报率：7.280%。
2.实验21)店铺位置：如图所示，店铺位于绿地方舟商务楼上，处于住宅区，周围主要建筑物有上海浦东发展银行、上海漆耀化工有限公司和易买得超市。
处于公路旁，交通便利，便于到达。
但易买得是大型连锁超市，在全国范围内具有较高的声誉和稳固的地位，且商品种类繁多，拥有较大的顾客基数和较强的竞争能力，是新开门店的主要竞争对手。
2)固定人口数：120.9，顾客基数较小。
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，i m j m ij , m 基于 GI S 的连锁便利店布局与选址研究本论文受上海市教委重点学科《地理科学与城市环境》(J50402)资助[摘 要] 网点的选址与布局是零售连锁企业经营管理战略决策中的重要内容之一，GI S 技术为网点选址提供了新的思 路和方法，能够为连锁企业扩张提供科学依据，具有现实意义。
本文介绍了 G I S 系统相关模型和原理，在 m apinfoGI S 平台下， 实现对上海各个区便利店和人口分布的耦合性计算。
最后，以卢湾区为例，用牛顿模型和Weiszfeld 算法，实现了对存在多竞 争对手情况下获取最大市场份额的新店选址，得到一些有意义的结论。
[关键词] 便利店 GIS 人口耦合性 Weiszfeld 算法一、 原理和方法 便利店是一种既能替代以往传统食杂店功能，又使用先进超市销售方式和经营管理 技术的连锁新型业态，在扩张期往往容易出 现三个不同步：一是开店速度增长与销售额 增长不同步；二是销售额增加与效益增加不 同步；三是店数增加、人员增加和人均销售 额、平均营业面积销售额增长不同步。
导致 这种状况出现的一个很重要的原因是：企业 没有进行合理的商圈分析，造成选址不当。
因此，有必要对连锁便利店空间布局进行分 析。
便利店地址一旦选定将会在很大程度上 影响零售企业未来的规划与发展。
由于传统 分析与研究方法的局限性, 促使现代商业的 发展迫切地需要新技术的支持以适应现代商 业经营方式的根本性转变。
G I S 技术的应用 为网点选址提供了新的思路和方法，弥补了 传统研究方法的不足，用 G I S 可视化的方法 直观地表达，为商业企业的科学决策提供了 科学、形象和直观的数据和信息。
便利店通常分布在社区、医院、学校、 进而我们考虑 Vorono i 多边形来划分商圈， Vorono i 多边形是由一组由连接二邻点直线 的垂直平分线组成的连续多边形组成。
对 于平面上分布的 n 个商业网点，任一网点 所属的多边形内的任意一点到该网点的距 离小于到其他网点的距离。
具有 Vorono i 多 边形结构的商圈的自然解释是每一个零售 网点都卖同样的产品 ，同时各个方向出行 都不受限制，不存在物理、心理上障碍，于是顾客选择距离最近的网点。
Vorono i 适合 于研究同一规模下的连锁商店的商圈。
文 献 3 将其用于商业配送服务的商圈划分中。
文献 4 实现了基于莱利引力的加权 Voronoi 商圈划分。
如图 1 所示，上海内环内某连 锁便利店企业网点的 Vorono i 商圈。
一致性指数。
原理：式中，R 为一致性指数，X i 为各街道人 口，Y i 为相应街道内连锁超市个数 、为行政区内总人口和某一规模等级连锁 超市总个数，在这里，Rxy 越接近于 100，说 明连锁超市与人口分布的结合程度越 好；接近于 0 ，说明连锁企业集中分布于某几个街道，与人口分布的格局极不一致。
针对上面分析结果， 要在某一个区域 内新增便利店点 ，可继续深入分析便利店 和居民点关系，这涉及到在己经存在多个 竞争性设施的市场空间中，有多个需求点， 现在需要布局多个新增设施，因此我们引 入了竞争型连锁网点选址的模型 。
采用了 经典的牛顿模型和 Weiszfeld 启发式算法。
假设：需求 点（即居民点） 的数量为 n ，需求点的需求量为 W ，i=1,2,⋯ ,n ，需 求点的坐标（a ,b ）,i=1,2,⋯ ,n ，新增便利i i商务楼宇、交通交叉口、车站等区域，有人 店的数量为 p ，新增便利店的坐标为（x 将各种便利店的商圈类型分为休闲娱乐区商 圈、居民区商圈、商业区商圈、医院区商圈、 商务区商圈及交通干道区商圈等类型。
商圈 覆盖 50 0 米左右范围，满足顾客简单购物和 应急购物之需，一般具有 24 小时营业、全年 无休、日用商品百货齐全、自选式购物、单图 1 上海内环内某便利店企业的VORONO I 商圈划分空间中两个地理事物分布的一致性（耦合性） 检验是地理信息系统空间分析 的常用方面，应用较多的是人口与行政区y ），m=1,2,3,..., p ，已有的便利店数量 为 k ，已经存在便利店的吸引力为 E ，j=1， 2,3,...,k ，新增便利店吸引力为 A ，m ＝ 1，2，3，⋯ p 居民点与便利店的距离为 d , i=l,..,n ；j=1,2,3,...,k ，需求点与新增设 施的距离为 di （x ,y ）i=l,..,n ；m=1,2, m m体规模小的特点。
上海到 2003 年年底，全市 域面积的一致性分析 ，下式为人口集中指 3,...,p ；设便利店吸引力一致，则 E =A 。
j m便利店数已经达到 3500 家，平均 380 0 人就 拥有一家店。
在竞争激烈的初期，有些地段 的便利店出现了门对门、户挨户的高密度分 布现状，而便利店的特性要求其与人口布局 相耦合，才能真正起到便利的作用。
对于同规模吸引力差不多的竞争性便 利店画商圈，最简单是做 500 米缓冲区，因 为城区功能差异 、人口分布不平衡 、道路 等级和疏密、走向不一 ，超市网点彼此相 距不一，处于不均衡配置状态。
每个超市 网点商圈的形态呈多边形比圆形更合理，数的计算公 式：其中，Pi ，S i 分别为各地区人口与面积，分别为总人口和总面积。
当人口均匀分布时，相同比例的人口分布于相同 比例的土地面积上。
△ P 趋于 0 时，说明人 口与土地面积的分布是耦合的。
相反，当 △ P 趋于 1 时，人口集中分布于某个区域。
参考该思路，构建连锁超市与人口分布的牛顿重力模型即认为设施与需求点之间的相互作用力与设施的吸引力成正比，与设施到需求点的距离的平方成反比。
由 此，我们可以得到新增的第 m 个便利店所 吸引的市场份额为 T ：在新增 P 个便利店之后，所吸引的总的 市场份额 为 T ，设没有被新增便利店吸引的市场份额为 F ，则《商场现代化》2008 年 6 月（上旬刊）总第 541 期42其中关于已存在的设施为常数，因此令,则：要求T最大值，即求F 最小值。
Weiszfeld（1936 ）曾提出解决多个竞争设施中新增网点选址问题的算法，即令目标函数F 的一阶偏导数为零，导出网点选址的循环计算优化解。
可得到选址优化模型坐标值：当前后两次的x,y 值的变化在误差容许的范围内时，迭代结束。
我们采用Weiszfeld 迭代来解决多设施竞争问题，其算法具体步骤如下：⑴随机生成P 个新增设施的位置；⑵对新增设施中的一个设施采用Weiszfeld 迭代，求解其最佳位置，其它新增设施的位置保持不变；⑶当所有的P 个新增设施都经过一次迭代之后，计算所有新增设施的位置的变化，如果变化大于预先给定的值，转回步骤(2); 直到小于设定值，才停止计算。
经过模型运算得到的新增便利店位置，是在竞争环境下获取最大市场份额的选址。
二、计算过程和结果数据：2002 年分布于上海中心城区外环线以内便利店数据，不同企业的连锁店共800 多个。
人口分布数据来源于2000 年第五次人口普查，居民点数据，我们使用的是街道和区一级的空间统计单元，以及这两级的空间行政界限，通过街道数据来考察各区的便利店和人口分布耦合性。
我们先考察上海市外环内便利店和人口耦合性，耦合性指数为 80.96 ％外环以内的居民点数据共3955 个，便利店500M商圈覆盖的居民点数为2307，便利店所提供服务的覆盖率为58.3% 。
西北和东南部需增加便利店覆盖。
图 2 外环内便利店商圈服务居民点状况接着考察上海市外环内各区便利店和人口耦合性。
方法步骤：1. 将便利店的地址定位在地图上，打开街道和各区行政图，图层叠加分析，得到每个街道范围的便利店个数和行政区内总的便利店个数，并写入数据表中。
2.在mapbasic 中，编程实现运算，得到各行政区的耦合性指数。
3. 进行专题地图表现。
表外环内各行政区便利店和人口分布图 3 外环内各街道便利店和人口分布图 4 上海市外环内各区便利店和人口耦合性指数由结果可以看出，杨浦区和卢湾区的超市分布耦合性最好，浦东区和静安区比较差（使用的人口数据是居住人口）。
这仅从人口和超市分布图上是看不出来的，而通过简单易懂的模型结合，就可以在GIS 中实现并可视化。
接着，我们以卢湾区为例，探讨多设施区位选址模型的应用，卢湾区现有79 个居民点数据，17 个便利店，按照500 米半径商圈，大概还需布局2 个便利店，如图3 - 5 所示。
按照前面阐述的牛顿模型和Weiszfeld 算法，假设便利店吸引力一致，即取E i=A m ，每个居民点人口不同，产生不同需求权重W i，按牛顿模型，采用了Weiszfeld 迭代来完成求解。
在Vb+AO 中编程实现，两个新增点分别经过15 次和 7 次迭代，从中选取市场份额最大的位置为设施的最优位置的坐标值，系统确定精度为10-5 ，再增加精度对最优位置影响不大。
结果如图 3-6 所示。
图 5 卢湾区便利店商圈分布图 6 卢湾区新增便利店选址结果三、小结对于同规模吸引力差不多的的竞争性便利店，可用Voronoi 多边形划分商圈，在考察人口分布的耦合性基础上，用运筹学模型考虑居民点和多竞争对手的新店选址，使便利店的发展更加科学化。
当然，便利店发展不仅要注重门店的合理扩展，也要把握所在区域特点和目标客户群需求，个性化经营，挖掘便利店业态本身的优势，提高效益。
参考文献:[1]侯丽敏郭毅:连锁便利店商圈特性的实证研究[J].上海财经大学学报,2004(4)：16-22[2]Jones Ken&Si m mons Jim LocationLocationLocation:Analyzing the Retail Environment[M].Nelson Canada:International Thonson Publisher[3]宓伟杰王远飞等:连锁商业企业商品配送服务利用GIS与Voronoi多边形[J]上海商业职业技术学院学报,2004 第 5 卷第3期(19) ：52-56[4]丁鹏飞王远飞:基于Relly法则与加权Voronoi图的连锁超市商圈分析[J].上海商学院学报,2005.4：12-16[5]刘德钦刘宇薛新玉:人口GIS支持的零售单位布局空间分析[J].遥感信息,2002.3：[6]孙元欣黄培清:竟争型连锁经营网点选址模型与遗传算法解科学学与科学技术管理,2001.10：60-6343 《商场现代化》2008 年 6 月（上旬刊）总第541 期。