近年来,随着电子商务的繁荣发展,快递业也在突飞猛进,2021年全国快递业务量约为1 082.96亿件。面对不断激增的快递业务,快递企业纷纷通过建设自提网点的方式来满足日益增长的快递需求。快递自提网点不但可以为顾客提供方便快捷的自提服务,而且还能够减少因提供上门服务而产生的其他成本支出。然而,由于快递自提网点建设数量的增加,给快递企业带来了过高的成本压力。对快递自提网点的合理选址不仅能够帮助快递企业减少成本投入,还能够提高快递自提网点的服务水平,提高顾客满意度。由此可见,快递自提网点的合理选址越来越重要。因此,本文以快递自提网点为研究对象,对快递网点选址问题进行研究。在整理研究国内外文献及相关理论的基础上,首先,分析了快递的运作流程与快递自提网点的服务模式,研究分析影响快递自提网点选址的因素,包括市场需求因素、环境因素、企业自身发展因素等。之后对快递自提网点业务量预测进行分析,基于神经网络方法构建了快递业务量预测模型。在此基础上,建立了以选址成本和距离惩罚成本为目标,以网点处理能力、网点覆盖范围及网点服务水平等为约束条件的多目标下快递网点选址模型。其中,选址成本包括建设成本、日常运营成本、固定设施成本和人力成本,距离惩罚成本表示当取货距离未能达到顾客期望的服务范围造成顾客对取货距离的接受程度下降所带来的惩罚成本。然后,对比分析各种选址模型求解算法的优缺点与适用范围,确定应用麻雀搜索算法对构建的多目标下快递网点选址模型进行求解。借助线性加权法将模型中的多个目标函数转化为单一评价函数,应用熵权法求解目标的权重。最后,以某区域快递自提网点选址为例,在明确顾客需求点位置、对顾客需求点快递业务量进行预测的前提下,求解快递自提网点最优选址方案。探讨分析不同目标权重系数和网点服务水平对快递自提网点选址结果的影响。根据求解与分析的结果为快递企业提出选址建议。