随着经济的发展和社会的进步,人们对物质的需求变得越来越到多样性,经济全球化的趋势让物流的作用显得更加突出。物流是指生活、企业中涉及到物的运输、采购、加工等活动,它作为“第三利润源泉”,对企业的发展起到了关键性作用。当今世界,有许多发达的国家引入了先进的物流管理理念以及技术,形成了高效的物流决策系统。而我国在加入WTO后,国家的经济地位尤其显得重要,大力发展制造性企业是国家的重点发展战略之一。因此,企业家希望通过优化物流决策系统来降低物流成本,像企业内部信息传递的有效性以及企业外部物流运输成本,都可以通过物流系统实现。在物流决策系统中有两个重要的决策模型,物流设施定位问题(location allocation problems,LAP)和运输路径安排问题(vehicle routing problem,VRP)。传统的LAP问题描述的是仓库、物流配送中心、分销中心等选址的问题,许多模型考虑了运输路径与配送货量、顾客分布地理位置等因素,但并没有考虑车辆调度的问题。传统的VRP问题描述的是在给定的物流设施之间安排车辆路径问题,而并没有涉及到动态选址的情况。在这两种物流决策模型下使得物流模型有优化的可能,可以使得物流成本降低。文章结合两种案例情况分别给出了不同的算法思路,分析了多物流配送中心的定位车辆路线(location routing problem,LRP)以及基于路网结构的分销中心选址调度问题。小型规模节点下的物流配送中心的LRP问题,其中假设条件放宽了,更加地接近实际情况的描述了,引入了更多的参数,像物流中心的地价、建设规模、库存、候选中心,结合动态规划的遗传算法解决问题的思路以及其建模思想的提出有一定参考价值,但是也有其中的缺点这些参数的设置规模不能太大,因为算法的效率随着参数增多而大大降低,导致解的有效性降低。基于路网的营销中心的LRP问题,结合了实际道路的布局情况以及企业产品销售的历史数据,运用空车回调的思想,大大减少了物流成本。