本项目针对传统餐饮门店选址依赖经验、缺乏数据支撑的痛点,构建了一套智能选址系统。系统基于人口、消费、交通、收入、社交多维度数据,通过 DBSCAN 算法识别高需求热点区域,再用改进遗传算法完成多目标优化选址,输出最优门店坐标、面积、客单价和营业方案。核心功能模块包括数据预处理、需求指数计算、热点识别、多目标优化与可视化展示,业务流程覆盖从数据采集到最终方案生成的全链路,帮助决策者降低选址风险、提升门店存活率与投资回报率。
系统整体采用模块化架构设计,分为数据预处理层、需求指数计算层、热点识别层、优化算法层和结果展示层。数据预处理层使用 Python 完成数据清洗与归一化;需求指数计算层实现多指标加权融合;热点识别层基于 DBSCAN 算法完成高需求区域聚类;优化算法层使用改进遗传算法实现多目标选址优化。我负责了遗传算法模块的实现与调优,通过算子改进,使客流量预测准确率提升至 89.2%,月均利润率提升 7.6%。开发中遇到过经纬度距离计算误差、算法早熟收敛等问题,通过转换为弧度计算距离、引入自适应交叉变异概率解决了问题,最终模型验证效果优于传统经验方案。