随着经济的发展，物流在社会经济中发挥着越来越重要的作用。人力以及资源方面降低成本的潜力已经越来越小，因而被认为是经济界的“黑大陆”，企业经营的“第三利润泉”的现代物流，越来越受到人们的重视。物流根据其性质可分为宏观物流和微观物流，宏观物流一般涉及到一个地区的物流，而企业内部所涉及到的物流是微观物流。这两种物流的研究将从不同层面来优化物流系统的设计和运行。　　本文分别对这两种物流进行了研究，以某城市物流规划为背景，研究了物流需求预测问题;以钢铁企业为背景，研究了物流运作管理中的倒垛物流优化问题。主要研究内容如下:　　1)现代物流规划中的物流需求预测　　物流需求预测是对尚未发生或目前尚不明确的货物作业量、来源、流向、货物构成等内容进行预先估计和推测，以便用来研究物流需求规模的大小和需求的层次结构，为物流规划提供决策和依据。在对物流进行需求预测时，会面临两种情况:第一种是具有历史数据，变化相对比较平缓的情况，将这种情况称为平稳子系统;另一种情况是由于政治、经济、设施建设等方面的突发因素，从而出现的没有太多历史数据可供借鉴，变化比较剧烈的情况，称之为突变子系统。本文针对平稳子系统物流需求预测提出了量子粒子群组合法，能够得到更为科学与客观的预测结果;针对突变子系统物流需求预测提出了分解统计法，解决了没有历史数据难以进行物流需求预测的问题。　　2)厚板倒垛物流建模与优化　　厚板倒垛物流问题是指在热处理后的成品库中，厚板按照出库计划出库时，为减少出库产生的出库费用（包括倒垛厚板倒垛费用以及吊机移动费用），对由其产生的倒垛厚板倒垛后放置的位置进行决策。针对该问题，以最小化倒垛费用和吊机费用为目标建立了一个数学规划的模型，模型中考虑了厚板的堆放和出库约束。针对问题的特点，提出了一个启发式算法来进行求解。以建立的模型和算法为核心，根据实际需要开发设计了厚板倒垛物流优化决策支持系统。该系统能有效、直观地仿真厚板出库过程，可预先对出库计划进行仿真，为倒垛厚板寻找合理的放置位置以减少出库费用。　　3)板坯库倒垛决策支持　　板坯库最优倒垛问题是在热轧计划已定的情况下，确定从不同的可交换板坯组中选择适合的板坯作为每个轧制位置的最终轧制计划项目，以保证总的倒垛次数最小的最优化的问题。本文对该问题采用启发式算法求解原问题的初始解，设计了分散搜索算法来改进初始解。针对实际生产中板坯倒垛问题的特点，设计并开发了板坯倒垛优化决策支持系统，该系统嵌入了板坯倒垛优化模型和求解方法，能够可视化地自动选择交换板坯进行替换以减少板坯出库时的倒垛次数。