2)确定权重
在进行酒店的选址过程中,我们依据以上提到关键要素进行实地考察,通过确定那些影响选址要素的权重,然后进行评分,最后采用统计学的方法对各个选址进行计分排名,确定优选地址,其具体操作步骤如下。
(1) 对每个要素制订出评分的标准详见表1。
(2) 在表1上, 每个评分人员根据考察情况如实对选址方案进行评分。
(3) 将各方案的各选址要素得分汇总, 汇集评比总分后计算出加权平均分详见表2; 根据加权平均分的多少确定方案的优劣,加权综合评分结果将作为最终选址的重要依据。权重越大，选址最优。
要素：环境因素 地形地势 地质水文气象 能源供应基础设施 投资及其它
内容：环境保护、经济人口、土地面积、地形、工程地质、水文地质、气象、水源、燃料供应、电力设施、交通设施、生活办公设施、排水设施、施工条件及、投资、其它 权重、25 15 15 14 20 11
3) 配送中心选址模型的构建
为了便于建立数学模型, 使得该模型不至于太复杂而又有一定的实用性[3], 作如下基本
假设中心选址问题；交通便利度、人流量或两者的乘积成正比；内外环境配置能够满足用户 的要求；用户的需求量与酒店点数类型成正比, 且为已知常量； 只考虑固定的基本建设费。 则建立酒店选址问题的数学模型为：
Σ==kjs t lj zj11 * * * 其中s是交通便利度，t为人流量，lj为用户的需求量，zj 为酒
店点数。则适应度函数为： i lnif x 100 *1 越好。
Σ== ，（xi为个要素权重值）该值越小
(B)利用ArcGis 进行酒店选址分析
1) 空间分析模块
ArcGIS9.2的空间分析模块（ArcGIS Spatial Analyst）功能的实现主要是基于栅格数据进 行的，其可以完成常用的数据转换、分析、统计、分类和显示等功能。对于空间分析功能的 实现，各模块具有各自的特点和优势。
ArcGIS Spatial Analyst，用户可从现存数据中得到新的数据，分析空间 关系和空间特征，应用空间分析模块可以进行：（1）距离分析，（2）密度分析，（3）寻找适宜位置，（4）寻找位置间的最佳路径，（5）距离和路径成本分析，（6）基于本地环境、邻域或待定区域的统计分析，（7）应用简单的影像处理工具生成新数据，（8）对研究区进行基于采样点的插值，（9）进行数据整理以方便进一步的数据分析和显示，（10）栅格矢量数据的转换，（11）栅格计算、统计、重分类等功能[2]。
ArcGIS Spatial Analyst被紧密的集成在ArcGIS Desktop地理数据处理环境中，因此一些复杂的分析问题的解决比以往更加容易。地理数据处理模型不仅易于创建和执行，并且是独立存档的，使得用户能够迅速理解所进行的空间分析处理。
2) 距离制图
距离制图根据每一栅格相距其最邻近要素的距离分析制图，从而反应每一栅格与其最邻近原的相互关系，通过距离制图可以获取很多相关信息，利于进行资源的合理规划和利用。ArcGis的距离制图提供了许多距离分析工具和函数。
3) 成本距离加权数据
成本距离加权数据是记录每个栅格到距离最近，成本最低的原的最少累加成本。成本距离加权考虑到了食物的复杂性，对于基于复杂地理特性的分析十分有用。
4 )重采样
重采样是空间分析中处理栅格分辨率匹配问题的常用数据处理方法。进行空间分析时用来分析的数据资料由于来源不同，经常会出现不同的栅格大小问题，此时为例便于分析，就需要做同意栅格大小的转换处理，这就是栅格数据的重采样过程。
5 )重分类
重分类即基于原有数值，对原有数值重新进行分类整理从而得到一组新值并输出。根据空间分析模块，含有空间分析功能的模块：3D 分析模块、地统计模块、网络分析模块
用户不同的需要，重分类一般包括四种基本分类形式：新值替代，旧值合并，重新分类以及空值设置。
6 )利用ArcGis 进行酒店选址
利用ArcGis的空间分析功能进行酒店选址分析，首先利用Geodatabase数据库建立的现有酒店的数据集，现有交通规划数据集，土地利用数据，现有娱乐场所数据集，人口密度分布数据集等。然后重分类数据集到相同的等级范围，考虑到酒店的位置在交通方便的位置比较有力，采用等间距法对重分类后的交通规划直线距离数据集分为十级，距离酒店最近的赋值为10，最远的为1；用等间距法对重分类后的现有娱乐场所直线距离数据集分为十级，距离酒店最近的赋值为10，最远的为1；用等间距法对重分类后的人口密度数据集分为十级，距密度大的赋值为10，最小的为1；用等间距法对重分类后的现有酒店直线距离数据集分为十级，距离酒店最远的赋值为10，最近的为1。在按照所建数据集在酒店选址中影响程度赋权重值，最终得到适宜性数据集的加权计算公式找到最适宜位置，最后合并这些数据即可创建显示新酒店是以位址分布图。如图：其中黑色部分为可选区域。
MapInfo中的地理编码
其概念有别于一般的编码定义，它不是用数字或字母来代表某一对象，而是把点状目标分配给属性数据记录的一行，记录中的字段数据被用来和图形数据库中的相应字段匹配，从而决定该记录点应该在地图上什么位置。
也就是说，根据各数据点的地理坐标或空间地址（如省市、街区、楼层、房间等），将数据库中的数据与其在地图上相对应的图形元素一一对应。即给每个数据赋予X、Y值，从而确定该数据标在图上的位置的过程。被插入点状目标的表称为目标表，而点的地理坐标来源于一个有地图的源表。
地理编码为现有属性表生成一个有对应关系的图层，从而实现多属性表之间的关联。地理编码法常应用于属性表中的记录和图形目标建立一一对应关系。这种方法有直接法和间接法两种形式。直接法是在属性表中某些数值类型的属性项中定义点坐标参数，直接生成目标图层；间接法是借助于图形的属性表中某些相关公共属性项作为联系，从现有的图形图层派生出一个目标图层作为要地理编码的属性表的图形。
超市选址
超市选址的相关因素：超市选址应从较大区域的地理与环境分析到小范围的商圈地理分析，综合自然地理特别是人文地理的各方面因素，以确定最终的定位点。在超市选址对，考虑的主要因素旧1应是：①对自己的目标顾客是否为最方便：②购物时。是否有利于与周围商店比较和选择；◎区域内是否有足够的购买需求和购买力：④交通条件的优劣等。基于GIS超市选址应用：本模型抽取了比较重要的几个方面进行分析，其中包括城市规划图、超市现状服务、人口空间分布和变化情况、公交交通现状可达性等，最后给出拟选地点的商圈范围，并计算出商圈内的人口数量。 i)研究区域人口空间分布：根据区域人口数据(由于缺少区域内的居住建筑分布图及各居住建筑的楼层数，本例中各地块的人口萤心点均布置在该地块的中心位置)，结合人口空间分布模型(详见第三章)，基于GIS生成人口空间分布图(详见图6．4)。由于选址区域范围较大(2300m×3900m)，故栅格大小确定为lOOm×lOOm。(以下所有栅格大小均与其相同)区域人口数据统计人口为200000人(假定)，经空间分布化后统计人口为193635人，误差为3．18％，人口空间分布比较接近实际情况。
ii)超市具体区位选址的实现(1)将选址区域道路交通图在GIS软件下建立缓冲区分析，分别划定主要干道两侧250m，主要公交站点周围250m范围为交通较便捷区域，作道路便捷性分析专题图。(2)在GIS软件支持下，将选址区域土地利用规划信息、道路便捷性分析专题信息、现有超市辐射范围专题信息进行空间叠加，得到符合超市选址的微观区域专题信息图，即在城市商业用地范围内、主要道路两侧、主要公交站点一定范围内、距现有超市一定范围以外的地域为超市选址的备选区位。【图6．4区域人口空间分布图(图中数字为每个栅格的人数)图6．5区域道路便捷性分析专题图 图6．6超市选址的微观区域专题图】 3)根据超市选址的微观区域专题信息，可以初步确定拟选址超市的几个可能的区位为A、B、C、D、E、F。在GIS软件支持下，在超市选址的微观区域专题图中寻找人口密度大、交通可达性较好的地区，作为超市的具体区位。当然这样的区位会有几个，需要对这几个区位进行商圈分析以最终确定具体的区位。4)将拟选址超市的区位专题图与选址区域人口空间分布图叠加，生成拟选址超市的区位与人口空间分布叠加图，并结合选址区域土地利用规划信息，可以看出D、E两区位附近为工业用地，不宜建设大型超市，C、F两区位附近的人口密度不高，所以选定A、B两区位为备选地址。图6．8拟选趣嘲市区位与人口空间分布叠加图 以下我们需要在A、B两区位备选地址中寻找一个最佳区位，主要工作是：评价选址于哪一个区位的可达性最优；评价选址于哪一个区位的商圈覆盖人口最多。
iii)超市拟选址^、B两区位的基于步行、公交的可达性评价：超市与交通具有很大的正相关关系，交通因素在很大程度上影响着新的超市选址。现状交通越便捷，交通基础设旖越完善，则超市选址的潜力越大。本例中采用栅格的形式，分别计算出每个栅格到爱佳超市、A区位超市的可达性指标和到爱佳超市、B区位超市的可达性指标，然后根据可达性指标判断A、B两区位哪—个可达性较好。本例中考虑在步行范围内以步行到达超市为主，超出步行范围的以公交到达超市为主的交通出行方式，根据该区域公交运营情况，结合公交最短路径算法(详见第四章)，生成基于步行、公交出行的到达超市的可达性分布图。由于缺少资料，公交车辆的发车间隔时间、站点间的运行时间均由笔者假定。根据对图6．9(a)及6．9(b)的统计分析可以得出超市选址于A区位的区域可达性好于选址于B区位。选址于A区位时，区域内20分钟内到达爱佳超市及A区位超市的面积达到48％；选址于B区位时，区域内20分钟内到达爱佳超市及B区位超市的面积达为41％
iv)超市拟选址^、B两区位的商圈评价人口越密集的地方，对超市的需求潜力越大。在本例中应用了本文第五章的模型方法得出了基于拉、汉购物模式下的选址于A区位的超市顾客
来店购物概率图(详见图6．11)及选址于B区位的超市顾客来店购物概率图(详见图6．12)，从超市顾客来店购物概率图可以较为清晰的看出超市选址于A、B处的主要商圈分布范围，将超市顾客来店购物概率图与选址区域人口空间分布图叠加，即可分别得出超市选址于区位A、B的商圈人口数量，再根据选址区位的周围实际情况考虑流动人口数量，即可得出选址于该区位的商圈人口数量。在本例中将来店购物概率图与区域人口空间分布图叠加计算得出：选址于A区位的商圈人口数为：108000人 选址于B区位的商圈人口数为：93600人
v)结论：经过以上的分析可以得出如下结论，若考虑该区域内的人口购买力大致相同，两个选址区位的流动人口数基本相同，则选址于A区位的方案从可达性和商圈划分考虑均比B区位的方案优越，故确定A区位为超市的选址方案。