在物流系统中，物流设施地址的选择是物流系统优化的一个具有战略意义的问题。物流设施是整个物流网络系统的关键节点，是连接上游和下游的重要环节，起着承上启下的作用，并且这些大型设施的建设与运营需要耗费大量的资源。因此，这些设施的选址十分重要，科学合理的设施选择可以有效的节约资源，降低物流成本，优化物流网络结构和空间布局，提高物流经济效益和社会效益，确保提供优质服务，是实现集约化经营，建立资源节约型物流至关重要的一步。
国内外学者在设施选址研究方面已形成了多种方法，大致可以分为定性研究法，定量研究法及定性与定量相结合的研究方法。
1.设施选址问题的定性研究：定性研究是以影响设施选址合理性的因素分析基础，如影响物流设施选址的因素很多，包括土地利用，环境保护 ，资源分布，产业布局，交通区位，公共设施，市场经营等各各个方面的因素，通过综合的定性分析，建立设施选址的评价指标体系，并且常常采用层次分析法，模糊综合评判法对各个备选方案进行指标评价，最后寻求最优地址。
可见，定性研究从较全面的角度，将较多的因素考哦率在内，对设施选址进行决策，通过将定性指标进行评判，可以有效的吸纳决策者的经验，偏好，意愿等来进行方案的评价，但由于定性方法在研究过程中主观性比较强，大量的主观判断易造成评价偏差。
2.设施选址问题的定量研究：设施选址问题的定量研究主要是依据物流费用或物流成本最低的原则，建立数学模型，通过模型求解获得最佳选址方案，根据考虑的影响费用因素的简易与复杂程度，形成多种类型的选址模型，但总体上可以概括为连续模型与离散模型两类。
对现有设施选址研究的评述。
有关设施选址问题，国内外学者都进行了大量的研究，由简单的选址因素分析、选址原则的制定到多层次、模糊的综合指标评判与决策，由重心法到多元离散选址模型，最后定性分析与定量模型相结合，各种研究方法从不同的角度和层次为设施选址的规划决策提供理论依据。但上述研究或多或少地存在着一些欠缺与问题。
1.定性分析方法考虑众多影响因素，通过对定性因素进行评测，可以较全面、综合地进行方案的比选，但是其中的定量因素的比较性被削弱，同时，大量的主观判断造成评价偏差较大。
2.设施选址的量化研究，通过建立数学模型，可以得到较为精确的最优解。在现有量化研究中，主要是建立在成本最低的原则之上，运输费用成为模型的目标函数唯一的或重要的影响因素，而没有考虑其他方面的因素，尤其是一些无法量化但又具有重大影晌的因素。
3.现有的量化模型只是对现实世界简单的抽象与模拟，如模型中假定物流设施与供需点之间为直线，相应地，运输距离、运输费用只能表示两点之间的距离或费用，无法较好地描述物流设施的空间布局特性和物流系统的网络特性，与实际相差甚远。
4.定性与定量研究相结合，使之在设施选址的准确性和完备性进行相互补充，但现有的研究仍然只是两种研究方法的简单叠加，无法克服现有研究中的存在的根本性问题。
因此，如何采用更加先进的新技术、新方法，与现实更加贴切地描述物流系统，更加全面、系统地进行物流系统的规划设计，解决好设施选址这一首要的战略性问题，仍需要进一步**与研究。
设施选址问题研究的展望。
从物流业发达的国家和地区的实践情况来看，之所以能够实现物流设施的合理布局，用更少的成本运送更多的货物，提供效率更高、质量更优的物流服务，关键一点在于，将现代物流规划管理技术与先进的信息技术相结合，实现规划决策的信息化和智能化，尤其是地理信息系统(gis)作为现代先进的信息技术的广泛应用，大大改进和提高了物流设施选址问题研究的研究水平。鉴于这种研究趋势，在设施选址问题的研究中，我们亟待加强以下几方面的研究。
1.对物流系统需求空间分布特征的研究：在传统的设施选址研究中往往忽略了对物流系统需求空间分布特征及其发展趋势的研究，尤其是缺乏将物流系统置身于社会经济大系统中，建立物流需求的社会经济模型的研究。
物流系统的建设发展与社会经济密切相关，社会经济发展的诸多因素都直接影响着物流需求。物流需求及其影响因素都具有显著的地理分布特征。采用空间地理技术采集、存储与物流需求相关联的社会经济影响因素的基础数据，对研究区域的地形地貌、土地利用、资源空间分布、产业空间布局与发展等采用空间分析技术，建立物流需求的社会经济模型，揭示物流需求产生的机理，准确把握经济区域内不同地区的物流需求分布特征与发展趋势，这是进行物流设施规划的基础。
通过这种新技术，将传统的选址研究中定性分析中的决定性因素纳入到需求模型中，实现定性与定量的充分结合。
2. 对物流设施服务区域合理划分的研究：运输是物流系统中的关键环节，是物流设施实现物流服务的载体，运输费用成为物流设施运营成本的主要组成部分，它是设施选址模型的重要因素。
在现有的设施选址模型研究中，运输费用大都只单纯地考虑为物流设施与每一个需求地之间运输费用之和，根本没有考虑到实际的运输调配和线路优化，因此模型中的运输费用与实际运营运输成本差距很大，直接影响到选址决策。在实际中，通过对物流设施服务区域合理划分及运输路径规划，实现一次性地为服务区域内的多个分散的需求地点提供联合服务，有效地降低空驶率，提高车辆的利用率，实现物流设施集约化运营。因此，在建立物流设施选址模型之前，需要采用空间地理技术，将相邻的多个需求地点进行空间组合，形成物流设施的服务区域，模型中的运输费用则为物流设施与各个服务区域间的运输费用以及服务区域内的运输费用之和，从而避免了运输费用的重复计算。
3. 对物流设施的网络特性研究：物流系统是一个网络系统，它由物流线路与物流设施构成。
在现有的量化模型中，由于受技术条件所限，只能对物流系统进行简单的、抽象的模拟，物流设施的空间分布极不准确，设施与供需点之间往往假定为直线，相应地，运输距离、运输费用只能表示两点之间直线值，无法较真实地反映物流系统的网络特性，与现实具有较大的偏差。而地理信息系统(gis)以其直观、可视化的电子地理图形功能及拓朴空间分析功能，在物流网络系统研究中具有广阔的应用前景。通过gis采集、处理、存储、管理、分析物流设施节点空间布局和运输网络地理图形，可以较真实、生动地描绘物流系统，通过采用网络路径算法，可以准确计算出物流设施与供需点间的网络运输距离和网络运输费用，极大提高设施选址模型的精确度。
同时，通过考虑运输网络的载运能力及运输密度，优化物流运输路径，减少物流运输网络的拥堵，提高物流设施选址的网络效益。
4. 对综合运输的集成研究：交通运输在物流设施选址决策中具有决定性作用，现有的研究中，常常只考虑公路运输。
实际上，由于各种运输方式的技术经济特征不同，各种方式之间存在分工协作、优势互补、一体化运输。公路以其门到门和快速灵活的独特优势，主要承担短途货物运输，铁路在中长途物资运输中发挥着重要的作用，水运在沿江、沿海、沿河地区的大宗货物运输及外贸货物运输服务中具有不可替代的优势，航空运输具有速度快、舒适性好等特点，随着**值、高时效的快速物流系统的发展，航空物流具有可观的前景。当今世界经济全球化、全球市场一体化，区域经济合作的步伐加快，全球采购、全球消费趋势势不可挡，公、铁、海、河联运将共同打造跨国、跨区域的快捷物流。
因此，综合运输在设施选址研究中具有重要意义。采用gis技术，建立集公路、铁路、水运、民航于一体的综合运输集成系统，在物理上和逻辑上模拟多式联运的物流系统，为物流设施选址研究提出一个新课题。
国外许多学者在电子商务出现之前就已经研究物流系统优化的问题，为各类实际问题构建了优化模型，并形成了许多解决问题的算法。依据实际问题的不同，可以对物流系统优化问题进行分类，比如，运输车辆路线安排问题（vrp）、定位—配给问题（la）、定位—运输路线安排问题（lrp）等等，其中lrp更贴近目前的物流系统复杂的实际特征，所以对它的研究是十分有意义的。
从vrp、la到lrp——物流系统的集成。
依据实际问题的不同，可以对物流系统优化问题进行分类，比如确定设施（指的是物品流动的出发点和终到点，如配送中心、仓库、生产工厂、垃圾**中心等）位置、运输路线安排、库存控制等，国内外许多学者就各类问题的特征进行了分析，并提出了各类问题的数学模型和解决方法。
1.运输车辆路线安排问题（vehicle routing problems vrp）
该问题可定义为：运输车辆从一个或多个设施到多个地理上分散的客户点，优化设计一套货物流动的运输路线，同时要满足一系列的约束条件。该问题的前提条件是设施位置、客户点位置和道路情况已知，由此确定一套车辆运输路线，以满足目标函数（通常，vrp的目标函数是总费用最小）。
如图1所示。
图中，□表示设施；〇表示客户；↗表示运输路线。
图1 vrp的图示。
实际上，vrp是按如下假设定义的最小费用问题：（1） 所有车辆路线均起始并终止于设施点（2） 每个客户只接受一个设施的货物（3） 满足其他一些约束条件，如：
容量限制：每个客户点上都有一个非负的货物需求量，但每条车辆路线上的货物量总和不超过车辆装载量。如果此约束不满足，则引入惩罚函数。
总时间限制：每条路线总的长度或总耗时不超过一个事先定下的数值。这项限制旨在满足客户对供货时间的要求，以及对货物品质的保证。
具体时间限制：对某个客户点，车辆到达时间限制在某一时间段内。此约束在于满足客户对**/**的特殊要求。
车辆到达顺序要求：如在到达i点之前要求先到达j点。
以上列出的约束只是该问题一部分，具体操作时要视具体情况而定。
对vrp的求解算法可分为精确算法和启发式算法两种。其中精确算法包括树状寻优算法、动态规划和整数规划。vrp的启发式算法多是**于对tsp问题的求解算法。
比如局部优先算法、插值法等可以不用修改地用于一些vrp。
2.定位—配给问题（location-allocation problems, la）
定位一配给问题可定义为：依据客户点的地理分布与货物分配关系，确定出某一地理范围内设施的数量和位置。如图2所示。
图中，□表示设施；〇表示客户；↗表示运输路线。
图2 la的图示。
la实质上是一个依据优化路径的原则来确定在什么地方设置设施的过程。例如，在一个城镇中设立一个急救中心，这个问题就是一个典型的la问题。它的目标就是使得全镇的居民到医疗中心的路径（时间）总体上最短。
根据john current等学者对此问题的综述研究，把la问题进行了分类。current的方法是根据问题的目标函数来分类的，作为分类依据的目标函数共分四种：(1) 费用最小化 (2) 客户需求导向 (3) 利润最大化 (4) 其他相关考虑。
3.定位一运输路线安排问题。
当今物流系统的环境日趋复杂，而且物流地理分布也不断扩大。物流系统优化问题的各个子系统（比如设施定位问题、物品配送问题、运输车辆路线安排问题等）之间的相互影响也越来越大。对许多实际问题，要综合考虑以上问题，这就形成了定位一路线安排问题（lrp）。
lrp可以表述为：给定与实际问题相符的一系列客户点和一系列潜在的设施点，在这些潜在的点中确定出一系列的设施位置，同时要确定出一套从各个设施到各个客户点的运输路线，确定的依据是满足问题的目标（通常是总的费用最小）。客户点的位置和客户的需求量是已知的或可估算的，货物有一个或多个设施**，每个客户只接收来自一个设施的货物，潜在设施点位置已知，问题的目标是把哪些潜在的设施建立起来，以使的总的费用最小。
lrp可图示为图3。
可以说lrp是la与vrp的集成，但比后两者更复杂。la在定位时考虑的是运输车辆从设施点到一个客户点后，随即返回设施点，所以它不考虑路线安排问题[5]。la在确定出设施点后的图形是从设施点到客户点的射线族。
而lrp则在定位时同时确定运输路线。lrp与vrp的不同之处是：vrp的前提条件是设施点和客户点在空间上的分布是已知的；lrp所研究的问题只知道潜在的设施点，在确定运输路线的同时要确定设施的位置。
图中，□表示设施；△表示未被选中的设施；〇表示客户点；↗表示运输路线。
图3 lrp的图示。
在实际物流系统的集成的特征日益突出之前，就已经有人研究lrp了。最早的研究可以追溯到20世纪60年代，当时有些学者已经提出一些类似的概念了。到了70年代，cooper把定位问题与运输问题结合起来，提出了运输一定位问题（transportation-location problem）。
在这个阶段，学者们对lrp的研究还是相当肤浅的，还没有真正涉及运输路线安排问题。到了70年代中期，一些学者在研究运输一定位问题时，开始加入vrp的多点运输的特征，watson-gandy和dohrn是最早进行这方面工作的学者。直到70年代末，80年代初，才开始有了真正意义的lrp。
这些研究成果是伴随着集成物流系统概念的出现而出现的。
的分类。hokey min等学者对lrp进行了详细的分类，其分类标准十分详尽，几乎包含了lrp的各个方面。
表1 lrp的分类标准。
hokey的分类是依据问题的特征进行的，具体如表1。
表1中，各分类标准解释如下：
1）物品流向，单向物品流向问题指的是所有设施只进行输入（**）或只进行输出（**）的操作；而双向物品流向问题涉及的设施中有一部分既要输入又要输出。
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