Chapitre 6 Contribution des algorithmes génétiques à l'optimisation des stratégies spatiales des firmes de distribution

P. Robert-Demontrond, D. Thiel
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Abstract

Dans la plupart des modeles d’evaluation actuels de l’attractivite des points de vente, la surface commerciale sert de critere synthetique en lequel se fondent entierement les autres variables du mix. Mais l’evolution actuelle de la distribution mene a reflechir avec beaucoup plus de vigueur et de rigueur qu’auparavant a la qualite de la couverture des marches et donc, a la localisation des points de vente. Plus precisement, la question de « l’allocation de ressources » devient a present primordiale, s’agissant de choisir simultanement les sites et le type d’unites a implanter (maxi-discounteurs, supermarches, hypermarches). Notre recherche s’est interessee au probleme de la localisation optimale de p differents points de vente parmi m sites possibles, pour la satisfaction d’une demande dispersee sur nsites — de sorte que la couverture du marche soit maximale. Dans sa structure formelle, ce probleme s’apparente a celui couramment identifie comme le probleme de la p-mediane, ou probleme Loc-Alloc — probleme de localisation d’etablissements et d’allocation de ressources (de capacites d’offre) a ces etablissements, compte tenu de l’etendue de la demande qui leur est adressee. Nous avons propose des algorithmes genetiques d’aide a l’elaboration de ces decisions strategiques — comme l’ouverture ou la fermeture de points de vente, ou encore l’opportunite d’acquisitions de reseaux de points de vente pour optimiser la couverture spatiale des marches. Au regard des mouvements de concentration actuels et des efforts de differenciation strategique qui animent ce secteur economique, on concoit aisement l’interet de tels outils de gestion, et la necessite d’enrichir leur conception.
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第六章遗传算法对分销企业空间策略优化的贡献
在目前大多数评估零售店吸引力的模型中,零售面积被用作综合标准,其他混合变量完全基于该标准。但是,目前的分销趋势比以前更有力和更严格地反映了市场覆盖的质量,因此也反映了销售点的位置。更具体地说,“资源分配”的问题现在变得至关重要,因为它涉及到同时选择地点和单位类型(最大折扣、超级市场、超级市场)。我们的研究关注的问题是在m个可能的地点中找到p个不同的销售点,以满足分散在不同地点的需求,从而最大限度地覆盖市场。在其正式结构上,这一问题类似于目前被确定为p-mediane问题的问题,或地方分配问题- -考虑到对这些机构的需求程度,地点和资源(供应能力)分配给这些机构的问题。我们提出了遗传算法,以帮助制定这些战略决策,如开设或关闭销售点,或收购销售点网络的机会,以优化市场的空间覆盖。鉴于目前推动这一经济部门的集中运动和战略差异化的努力,人们很容易理解这种管理工具的价值和丰富其设计的必要性。
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