仓储物流系统的研究李诗珍和王转[3]采用Microsoft Access编制了配送中心从接受订单开始到产生拣货单流程处理模拟程序，对拣货路线进行系统仿真，为配送中心仓储策略的规划提供了很好的参考价值。城市配送末端网点选址模型的研究

张戎，王镇豪[4]利用双层目标规划模型对末端节点进行选址。其主要分析过程为上层规划模型从决策者的角度实现选址最优，下层规划模型从客户的角度综合考虑末端节点的服务价格和服务质量等使客户系统最优。76162

2003年，Alfred A。 Kuehn和Michael J。 Hamburger[5]这两位学者同样提出了一种关于配送中心的新算法:即仓库选址问题法。该算法可用于研究涉及数量较多的仓库选址问题，相对于线性规划法，该算法研究范围比较广，且可以灵活性较高，可妥善解决选址问题中遇到的一些不确定性因素，在选址问题的处理上效率得到很大的提高。

Kari Ekenstedt[6]于2004年提出物流设施地点选址模型，整个研究被设计为两阶段法，对跨国公司（MNC）的决策过程以及北欧国家和德国北部物流设施位置的决定因素做出定性分析，然后通过多变量分析技术和其它数理统计方法进行数据分析和求解。

Mohammad Reihaneh[7]在2017年建立一个用于粮食银行分配问题的多变量优化启发式模型。通过调查由食品银行将货物托盘分配给相对遥远的非营利组织的网络的车辆路线分配问题，选定非营利组织旅行的中间派送站点来收集他们的需求和共享物流成本，目标是利用加权平均法最小化食品银行车辆路线成本和非营利组织的旅行费用。然后通过迭代的方法构建这个问题的初始解决方案，并随后通过局部改进方案解决该问题。论文网

Zuo-JunMaxShen[8]在2000年设计了一个产品配送系统，由一个供应商向不同的分销商进行配送，由此建立了联合库存选址模型。首先在多个分销商中选定一部分作为这个配送系统的配送中心，于此同时将全部分销商的安全库存保持在这个配送中心，并确定各级分销商再次订购的频率和每个配送中心选定的所服务的分销商。随后Zuo-JunMaxShen根据同样的思想，采用运筹学中的分枝定界法有效地解决了价格非线性问题，提出了覆盖选址问题的模型。这一模型，通过减少库存成本，建立安全的库存水平，降低缺货的风险，提高了配送服务水平，获得了较好的顾客满意度。

Maryam Abedian[9]在2009年对动态仓库选址问题进行了研究，考虑多数研究模型如单级/多级设施模型的求解复杂程度，通过建立动态规划模型选择最优地址。

随着对物流配送中心选址问题研究的深入，部分学者提出了利用随机数学模型解决物流配送中心的选址问题。该模型主要结合数学模型的相关知识，例如重心法，线性规划法和非线性规划法。同时也提出了采用定量与定性相结合的数学方法，比如模拟退火法，遗传算法，模糊评价综合法和层次分析法。遗传算法主要是通过模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程，参照基因遗传概念，选择适当的编码策略和繁殖机制来解决比较复杂的问题。层次分析法主要是将影响选址问题的因素层次化，并对这些因素的相对影响程度做出定量分析。

同时，在选址问题的研究过程中也提出了韦伯问题和韦伯图解法。韦伯问题主要研究单一仓库的选址方法，该方法的主要目的是使顾客与配送中心的传输距离最小。韦伯图解法中总成本只考虑运输费用，且求解时的网络规模假定为已知，然后根据二维坐标系下以需求点和资源点为中心画出等成本线画出总成本的等位线[10]。

高校物流末端配送模式的研究