浅析运筹学在物流管理中的应用与发展(正文)080220142杜娟
运筹学方法在物流管理中的应用
运筹学方法在物流管理中的应用随着互联网的不断发展，物流行业也在不断壮大。
物流行业的快速发展，促使物流企业必须不断提升自己的运营效率，降低成本，提高服务质量。
运筹学方法在物流管理中的应用可以帮助物流企业提高运营效率，降低成本，提高服务质量。
本文将介绍运筹学方法在物流管理中的应用，具体包括物流网络模型、物流分拣、仓库管理和物流配送优化。
一、物流网络模型物流网络模型是指在一定的物流规划条件下，通过建立物流网络模型，确定物流规划的路径和节点，使整个物流过程高效便捷。
物流网络模型可以使用图论的概念和算法，优化供应链中的物流流程，通过最小化成本或最大化利润来确定优化的策略。
例如，某电商企业为了提高客户的服务质量，在全国范围内建立了数百个仓库和分拣中心。
在这种情况下，物流网络模型可以帮助企业判断哪些仓库或分拣中心需要优先满足订单，以使其运作效益最大化。
此外，物流网络模型还可以帮助企业确定物流路径和节点，以最小化物流成本。
二、物流分拣物流分拣是指在物流过程中，按照客户订单或其他规则对物流配送物品进行分类，以提高物流效率和服务质量。
物流分拣可以使用运筹学方法，根据订单需求、库存水平和配送线路等信息，对物品进行快速定位和分类，以提高物流配送的质量和效率。
例如，某餐饮企业需要通过物流配送将食品送到客户的手中。
在这种情况下，物流分拣可以帮助企业根据客户的订单需求和地理位置，将食品进行分拣，然后按照配送路线送到指定的客户处，以提高物流配送效率和服务质量。
三、仓库管理仓库管理是指对物流仓库进行规划、管理和优化的过程。
仓库管理可以使用运筹学方法，通过建立物流模型、优化仓库布局和库存分配，最大限度地提高仓库的存储容量和效率，减少仓库的运营成本。
例如，某制造商需要管理大量的原材料和成品库存。
在这种情况下，仓库管理可以帮助企业优化仓库布局和库存分配，确保原材料和成品的最佳存储和实时控制。
此外，通过优化仓库操作流程、降低人工成本和仓库设备的升级，企业可以实现仓库运营的最大化收益。
浅析运筹学在物流管理中的基本运用
浅析运筹学在物流管理中的应用和发展(正文)080220142杜娟
浅析运筹学在物流管理中的基本应用与发展杜娟(河南大学数学与信息科学学院开封475004)摘要本文对运筹学在物流管理中的基本应用与发展进行了总结，分析了一些物流管理中常用的运筹学方法。
目前物流产业作为社会的基础产业，已成为推动经济持续发展的重要力量。
在物流系统中应用优化技术，合理配置物流资源、有效控制物流活动，以降低物流系统成本，显得尤为重要。
关键词运筹学；物流运输；线性规划；存储论；对策论1 引言近年来，随着我国经济水平的提高，连锁企业的迅速发展，连锁经营已成为我国商业企业发展的主要模式，伴随而来的物流管理方面的问题如采购量不当、库存过多、运输安排不合理等已成为制约企业发展壮大的瓶颈。
运用运筹学的理论，可以为解决这些问题提供科学的方法。
运筹学是采用系统化的方法，通过建立数学模型及其测试，协助达成最佳决策的一门科学。
它在经济管理系统中应用广泛，能对企业的人、财、物等资源进行统筹安排，为决策提供科学的依据。
本文探索运用运筹学的方法，解决企业物流管理中的采购、仓储和运输等方面的问题。
2 运筹学与现代物流2.1运筹学运筹学是上世纪四十年代开始形成的一门学科[1]。
起源于二战期间英、美等国的军事运筹小组，主要用于研究军事活动。
二战后，运筹学主要转向经济活动的研究，研究活动中能用数字量化的有关运用，筹划与管理等方面的问题。
通过建立模型的方法或数学定量方法，使问题在化的基础上达到科学、合理的解决，并使活动系统中的人、才、财、物和信息得到最有效的利用，使系统的投入和产出实现最佳的配置。
运筹学的研究内容非常广泛，根据其研究问题的特点，可分为两大类：确定型模型与概率型模型。
其中确定型模型中主要包括：线性规划、非线性规划、整数规划、图与网络和动态规划等；概率型模型主要包括：对策论、排队论、存储论和决策论等。
运筹学的特点是：1.运筹学已被广泛应用于工商企业、军事部门、民政事业等研究组织内的统筹协调问题，故其应用不受行业、部门之限制；2.运筹学既对各种经营进行创造性的科学研究，又涉及到组织的实际管理问题，它具有很强的实践性，最终应能向决策者提供建设性意见，并应收到实效；3.它以整体最优为目标，从系统的观点出发，力图以整个系统最佳的方式来解决该系统各部门之间的利害冲突。
运筹学在物流管理中的应用
运筹学在物流管理中的应用运筹学是一门研究对决策问题进行建模、分析和优化的学科。
它的目标是通过科学的方法来解决现实世界中的问题。
物流管理作为一门关注资源、信息和货物流动的学科，在适用运筹学方法的帮助下可以实现更高效的运输和井然有序的供应链。
本文将探讨运筹学在物流管理中的应用，并且论述其中的一些实际案例。
首先，运筹学在物流管理中的一个重要应用领域是路线规划。
物流公司需要在有限的资源和时间内选择最佳的运输路径，以最大程度地减少成本和时间。
运筹学提供了许多模型和算法，可以帮助物流公司优化路线规划。
例如，旅行商问题（TSP）是一个经典的运筹学问题，它要求在给定的一组城市之间找到最短的路径。
物流公司可以通过将其运输点和交通网络建模为TSP，并使用相应的优化算法来寻找最佳路径。
其次，运筹学还可以应用于库存管理。
库存是物流管理中的一个重要环节，它需要平衡成本和顾客需求之间的关系。
运筹学提供了一些方法来帮助物流公司合理地安排库存。
例如，通过使用智能预测模型，物流公司可以根据历史销售数据和需求趋势来预测商品的需求量，并相应地调整库存。
此外，运筹学还可以帮助物流公司优化供应链中的订购和补货策略，以减少库存、运输和储存成本。
另一个运筹学在物流管理中的应用是货车调度。
物流公司通常需要同时调度多辆货车以满足顾客的需求。
运筹学提供了一些调度算法来帮助物流公司有效地安排货车的行程。
例如，装箱问题（KP）是一个经典的运筹学问题，它要求在有限的货物和货车容量下，将货物合理地装箱以减少运输成本。
采用贪心算法或动态规划算法可以有效解决装箱问题，使得货物能够更紧凑地装箱在货车中，从而提高货车的装载率和运输效率。
除了上述应用领域，运筹学在物流管理中还可以应用于调度问题、网络设计、资源分配等方面。
例如，物流公司可以利用运筹学模型来优化分拣中心的布局，以便最大程度地降低拣选时间和运输成本。
此外，运筹学方法还可以帮助物流公司合理分配货车、仓库和人力资源，以提高整体效率和服务水平。
运筹学方法在物流管理中的应用
运筹学方法在物流管理中的应用运筹学是一门研究如何决策和优化资源分配以提高效率的学科。
在物流管理领域，运筹学方法可以帮助企业解决各种问题，从而提高物流运营效果。
本文将介绍运筹学在物流管理中的应用，并讨论其优势和局限性。
一、需求预测与库存管理需求预测是物流管理的核心问题之一。
通过运筹学方法，可以分析历史数据，建立数学模型来预测未来的需求。
运筹学方法能够考虑多个因素，如季节性变化、市场趋势等，从而提高预测的准确性。
基于需求预测结果，物流企业可以合理制定库存策略，避免库存过剩或不足的问题。
通过运筹学方法，企业可以最大限度地减少库存成本，同时保证及时供应，提高客户满意度。
二、配送路线规划配送路线规划是物流管理中的一项重要任务。
通过运筹学方法，可以将配送问题转化为优化问题，以最小的成本和时间满足客户的需求。
例如，可以使用线性规划模型来确定最佳配送路线，并考虑诸如交通拥堵、货物容量等限制条件。
这样，企业可以最大限度地降低运输成本，提高配送效率。
另外，运筹学方法还可以考虑实时交通信息，动态调整配送路线，实现智能化的物流管理。
三、仓储设施布局优化仓储设施的布局对物流管理具有重要影响。
通过运筹学方法，可以分析企业的需求、库存量、货物流向等因素，以最小的成本配置仓储设施。
运筹学方法可以综合考虑货物流动成本、仓库租金、人力成本等因素，制定最优的仓储设施布局方案。
这样，企业可以最大限度地节约成本，提高服务水平和客户满意度。
四、运输网络设计运输网络设计是物流管理中的复杂问题之一。
通过运筹学方法，可以分析企业的运输需求、货物流向、运输方式等因素，以建立运输网络优化模型。
通过模型求解，可以确定最优的运输网络设计方案，使得运输成本最小化，同时满足客户需求。
运筹学方法可以考虑多种因素，如运输成本、运输时间、运输风险等，以制定合理的运输策略。
然而，运筹学方法在物流管理中也存在一些局限性。
首先，使用运筹学方法需要准确的数据和模型。
如果数据不准确或模型不完善，将会影响决策结果的准确性。
运筹学方法在物流管理中的应用
运筹学方法在物流管理中的应用一、引言物流管理是指对物流活动进行有效管理和优化，以提高物流效率和降低物流成本的管理方法。
而运筹学作为一门研究如何对复杂系统进行优化决策的学科，可以为物流管理提供重要的决策支持。
本文将探讨运筹学方法在物流管理中的应用。
二、物流网络规划物流网络规划是物流管理的核心任务之一，它涉及到如何布局物流中心、确定配送路线和仓储点等决策。
在这个过程中，运筹学方法可以帮助物流管理者进行综合评价和决策。
例如，运用线性规划模型可以通过优化配送方案，使得运输成本最小化；最优网络模型可以帮助确定最佳的仓储设施位置，以降低物流的运营成本。
三、运输调度优化运输调度优化是物流管理中的常见问题，它涉及到如何安排货物的装卸、运输和配送等活动。
运筹学方法可以将这个问题转化为最优化问题，并利用数学模型和算法进行求解。
例如，通过使用车辆路径规划算法，可以减少运输路线中的里程和时间，提高运输效率；动态优化模型可以根据实时交通情况进行运输调度，以避免拥堵和延迟。
库存管理是物流管理中的重要环节，它涉及到如何合理安排库存的数量和位置，以保证供应链的正常运转。
运筹学方法可以通过建立库存控制模型来帮助管理者进行库存优化决策。
例如，通过应用动态规划模型可以找到最佳的订单策略，以最小化库存持有成本和缺货成本的综合。
五、配送路线优化配送路线优化是物流管理中的重要问题，它涉及到如何合理安排配送车辆的行驶路径，以减少行驶里程和成本。
运筹学方法可以通过建立配送路径规划模型，并运用启发式算法来求解最优解。
例如，遗传算法可以通过模拟自然进化过程，来搜索最佳的配送路径；模拟退火算法可以通过模拟金属退火过程，来找到局部最优解。
六、需求预测与供应链协调需求预测与供应链协调是物流管理中的关键问题，它涉及到如何准确预测市场需求，以合理安排生产和配送计划。
运筹学方法可以通过建立需求预测模型和供应链协调模型，来帮助管理者作出决策。
例如，利用时间序列分析模型和神经网络模型可以准确预测市场需求；通过协调生产计划和配送计划，可以降低库存水平和提高响应速度。
运筹学在物流管理中的应用
运筹学在物流管理中的应用随着经济的发展和全球化的进程，物流管理变得越来越重要。
物流管理不仅仅涉及货物的物流流动，还涉及到供应商、制造商、分销商以及客户之间的沟通和协作。
如何优化物流管理，提高效率和减少成本，是每个物流企业都在思考的问题。
运筹学正是一种在这方面有广泛应用的科学方法。
运筹学是一种将数学、统计学和计算机科学等科学理论应用于实际问题中的学科。
它的目标是提高决策的质量和效率，以实现资源的最大化利用和成本的最小化。
在物流管理方面，运筹学可以帮助人们解决许多难题，如如何设计最优的物流网络、如何调度货物的运输，如何优化设备的使用等。
首先，物流网络设计是一个常见的问题，尤其在跨国物流中更为常见。
运筹学的应用可以帮助物流企业确定最优的物流网络，以最小化成本并最大化效率。
例如，当一个跨国物流企业需要将货物从一个国家运往另一个国家时，运筹学可以帮助企业确定最优的路线和最优的交通方式。
通过运用运筹学方法和工具，企业可以优化物流网络，降低物流成本，提高效率。
其次，物流调度也是一个常见问题。
在大规模物流企业管理中，需要对大量物流进行调度。
运筹学可以用于提高时间表、路线、容量等方面的效率。
例如，在一家物流企业中，如果需要将不同的货物都送到目标地点，同时也要确保经济性，那么就需要进行有效的物流调度。
运筹学可以用于解决这些问题，找到最优方案。
调度可以使物资的流程和反过来的流程更加有条理，按照时间表进行，从而节省时间和成本。
最后，设备利用也是一项重要的任务。
在物流企业中，需要合理安排设备的使用，以避免由于错误使用而导致的成本过高的情况。
运筹学方法可以使设备的使用更加真实和合理。
在一家货运公司中，如果要确定最优的物流方案，就需要对设备使用时间进行调整。
可以减少设备沉闷期和能耗等。
运筹学可以帮助企业解决这些问题，以实现设备的最佳利用。
总之，运筹学在物流管理中的应用是非常广泛的。
通过运用运筹学方法和工具，物流企业可以优化物流网络、调度货物的运输和设备的使用。
运筹学方法在物流管理中的应用
运筹学方法在物流管理中的应用运筹学是一门研究如何有效地组织和管理资源以实现最佳目标的学科。
它在各个领域都有广泛的应用，包括物流管理。
物流管理涉及到货物的运输、仓储、配送等环节，通过运筹学方法可以优化物流流程，提高效率，降低成本。
本文将探讨运筹学方法在物流管理中的具体应用。
首先，运筹学方法在物流的运输规划中发挥重要作用。
物流运输的主要目标是通过合理的路线和运输工具来最大化效率。
运筹学方法可以通过建立数学模型来优化运输规划。
例如，最短路径算法可以帮助确定货物的最佳路线，避免绕路或拥堵的情况，从而减少时间和成本。
此外，运筹学方法还可以考虑不同的因素，如货物的重量、体积、交通状况等，以选择最合适的运输方式，如陆运、海运或空运。
其次，物流管理中的仓储管理也可以借助运筹学方法来提升效率。
仓储管理涉及到库存的管理、仓库的布局等方面。
过多的库存会增加成本，而过少的库存会导致货物供应不足。
为了平衡库存水平，运筹学方法可以帮助确定合适的订货策略。
例如，通过基于需求预测的方法，可以预测货物的需求量，并根据需求量制定合理的订货计划。
此外，通过库存控制模型，可以确定何时补充库存，以避免过剩或不足的情况。
此外，配送方面也可以应用运筹学方法进行优化。
配送是物流管理中不可或缺的一环，影响着货物的交付时间和成本。
通过运筹学方法，可以建立配送路线优化模型，以最小化总运输成本或缩短配送时间。
例如，可以使用旅行商问题算法来确定最佳的配送路线，从而减少行驶里程和时间。
此外，还可以考虑多因素，如交通拥堵、配送窗口等，以优化配送计划。
除了运输、仓储和配送，运筹学方法还可以应用于物流网络设计和运营决策。
物流网络设计涉及到网络拓扑结构、设施选址等方面。
通过运筹学方法，可以为企业建立精确的数学模型，从而确定最佳的物流网络结构和设施布局。
运营决策方面，可以应用线性规划、整数规划等方法来优化供应链中的各个环节，如采购管理、生产规划等。
综上所述，运筹学方法在物流管理中有广泛的应用。
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浅析运筹学在物流管理中的基本应用与发展杜娟(河南大学数学与信息科学学院开封475004)摘要本文对运筹学在物流管理中的基本应用与发展进行了总结，分析了一些物流管理中常用的运筹学方法。
目前物流产业作为社会的基础产业，已成为推动经济持续发展的重要力量。
在物流系统中应用优化技术，合理配置物流资源、有效控制物流活动，以降低物流系统成本，显得尤为重要。
关键词运筹学；物流运输；线性规划；存储论；对策论1 引言近年来，随着我国经济水平的提高，连锁企业的迅速发展，连锁经营已成为我国商业企业发展的主要模式，伴随而来的物流管理方面的问题如采购量不当、库存过多、运输安排不合理等已成为制约企业发展壮大的瓶颈。
运用运筹学的理论，可以为解决这些问题提供科学的方法。
运筹学是采用系统化的方法，通过建立数学模型及其测试，协助达成最佳决策的一门科学。
它在经济管理系统中应用广泛，能对企业的人、财、物等资源进行统筹安排，为决策提供科学的依据。
本文探索运用运筹学的方法，解决企业物流管理中的采购、仓储和运输等方面的问题。
2 运筹学与现代物流2.1运筹学运筹学是上世纪四十年代开始形成的一门学科[1]。
起源于二战期间英、美等国的军事运筹小组，主要用于研究军事活动。
二战后，运筹学主要转向经济活动的研究，研究活动中能用数字量化的有关运用，筹划与管理等方面的问题。
通过建立模型的方法或数学定量方法，使问题在化的基础上达到科学、合理的解决，并使活动系统中的人、才、财、物和信息得到最有效的利用，使系统的投入和产出实现最佳的配置。
运筹学的研究内容非常广泛，根据其研究问题的特点，可分为两大类：确定型模型与概率型模型。
其中确定型模型中主要包括：线性规划、非线性规划、整数规划、图与网络和动态规划等；概率型模型主要包括：对策论、排队论、存储论和决策论等。
运筹学的特点是：1.运筹学已被广泛应用于工商企业、军事部门、民政事业等研究组织内的统筹协调问题，故其应用不受行业、部门之限制；2.运筹学既对各种经营进行创造性的科学研究，又涉及到组织的实际管理问题，它具有很强的实践性，最终应能向决策者提供建设性意见，并应收到实效；3.它以整体最优为目标，从系统的观点出发，力图以整个系统最佳的方式来解决该系统各部门之间的利害冲突。
对所研究的问题求出最优解，寻求最佳的行动方案，所以它也可看成是一门优化技术，提供的是解决各类问题的优化方法。
2.2 物流学物流作为一门科学也是始于二战期间。
二战后，“物流”一词被美国人借用到企业管理中，被称作“企业物流（business logistics）”。
企业物流是指对企业的供销、运输、存储等活动进行综合管理。
美国根据当时军事的需要，对军火的运输、补给和储存等过程进行全面的管理，并首次使用了“物流管理”一词。
其后对于物流的概念不断演变发展，内容也逐渐完善[3]。
2.3 现代物流现代物流不仅单纯的考虑从生产者到消费者的货物配送问题，而且还考虑从供应商到生产者对原材料的采购，以及生产者本身在产品制造过程中的运输、保管和信息等各个方面，全面地、综合性地提高经济效益和效率的问题。
因此，现代物流是以满足消费者的需求为目标，把制造、运输、销售等市场情况统一起来考虑的一种战略措施。
这与传统物流把它仅看作是“后勤保障系统”和“销售活动中起桥梁作用”的概念相比，在深度和广度上又有了进一步的含义。
在当今的电子商务时代，全球物流产业有了新的发展趋势。
现代物流服务的核心目标是在物流全过程中以最小的综合成本来满足顾客的需求。
现代物流具有以下几个特点：电子商务与物流的紧密结合；现代物流是物流、信息流、资金流和人才流的统一；电子商务物流是信息化、自动化、网络化、智能化、柔性化的结合；物流设施、商品包装的标准化，物流的社会化、共同化也都是电子商务下物流模式的新特点[4]。
2.4物流学与运筹学的关系物流学是研究物流过程规律性及物流管理方法的学科。
它主要研究物流过程中如何对有限的资源，如物质资源、人力资源、资金、时间等进行计划、组织、协调和控制。
运筹学是运用系统化的方法，通过建立数学模型，协助得出最优决策的一门学科。
它主要研究经济活动和军事活动中能用数量来表达的有关运用、筹划与管理等方面的问题。
根据问题的要求，建立数学模型，经过分析运算，做出合理安排，以达到更经济更有效地配置人力、物力、财力等资源。
运筹学与物流学作为一门正式的学科，都始于二战期间。
从一开始，两者就密切地联系在一起，相互渗透和交叉发展。
与物流学联系最为紧密的理论有：系统论、运筹学、经济管理学。
运筹学作为物流学科体系的理论基础之一，其作用是提供实现物流系统优化的技术与工具，是系统理论在物流中应用的具体方法。
二战后，各国都转向快速恢复工业和发展经济，而运筹学此时正转向经济活动的研究。
因此，极大地引起了人们的注意，并由此进入了各行业和部门，获得了长足发展和广泛应用。
形成了一套比较完整的理论，如规划论、存储论、决策论和排队论等。
而战后的物流，并没像运筹学那样引起人们及时的关注。
直到上世纪六十年代，随着科学技术的发展、管理科学的进步、生产方式和组织方式等的改变，物流才为管理界和企业界所重视。
因此，相比运筹学，物流的发展滞后了一些。
不过，运筹学在物流领域中的应用，却随着物流学科地不断成熟而日益广泛。
3 运筹学在物流管理中的应用价值及主要应用运筹学是一门新兴的、发展极其迅速的应用学科，它的一个根本特点是: 以系统化、数量化以及最优化为核心，用数学方法、数学的思考模式去解决实际应用中的问题。
它的产生是由于实际应用的迫切需要，它的进一步发展仍然是由于实际应用上的需要来推动的。
而物流属多学科的交叉与综合分析，也具有强烈的系统性特征、数量化特征及最优性特征。
在现代物流管理的过程中，运筹学占有重要的位置。
从物流系统角度出发，应用运筹学各分支理论和方法去思考和解决实际物流管理中的问题，可以达到系统最优化的目的，为决策者提供最优或满意方案，以实现最有效的管理。
因此，运筹学的各个分支在现代物流管理中起着日益重要的作用。
以下总结一些当前运筹学在物流领域中运用较多的几个方面。
3.1 数学规划论规划论主要研究计划管理工作中有关安排和估计的问题。
这类问题一般可以归纳为在满足既定的要求下， 按某一衡量指标来寻求最优方案的问题。
如果目标函数和约束条件的数学表达式都是线性的，则称为线性规划；否则称为非线性规划。
如果所考虑的规划问题可按时间划为几个阶段求解，则称为动态规划。
在物流管理中，常用规划论来解决资源利用问题、运输问题、人员指派问题、配载问题等[5]。
3.1.1 线性规划线性规划是目前应用最广泛的一种优化方法，它的理论已经十分成熟，可以应用与生产计划、物资调用、资源优化配置等问题。
它研究的目的是以数学为工具，在一定人、财、物 、时空、信息等资源条件下，研究如何合理安排，用最少的资料消耗，取得最大的经济效果。
主要解决生产组织与计划问题，下料问题，运输问题，人员分配问题和投资方案问题，现以案例为例说明。
案例[2]1：一个制造厂要把若干单位的产品从1A ，2A 两个仓库发送到零售点4321B B B B ，，，。
仓库i A 能供应产品的数量为i a ，i=1，2；零售点j B 所需产品的数量为j b ，j=1，2，3，4。
假设能供应的数量等于需要的总量，即∑=21i i a =∑=41j j b ，且已知从从库i A 运一个单位的产品到j B 的价格为ij c 。
问应如何组织运输才能使总的运输费用最小？解：假定运费与运量成正比，一般的，采用不同的调动方案，总运费很有可能不一样。
设ij x ，i=1，2；j=1，2，3，4，表示从仓库i A 运往零售点j B 的产品数量，从21A A ，两仓库运往四地的产品数量总和应该分别是1a 单位和2a 单位，所以ij x 应满足224232221114131211a x x x x a x x x x =+++=+++又运输到4321B B B B ，，，四地的产品数量应该分别满足他们的需求量，即ij x 还应满足以下条件：42414323132221212111b x x b x x b x x b x x =+=+=+=+最后ij x 表示运量，不能取负值，即0≥ij x （i=1，2；j=1，2，3，4），我们希望在满足供需要求的条件下，求ij x ，i=1，2；j=1，2，3，4，使总运量最省。
总的运输费用为24242323222221211414131312121111min x c x c x c x c x c x c x c x c z +++++++=s.t. 4,3,2,1;2,1,042414323132221212111224232221114131211==≥=+=+=+=+=+++=+++j i x b x x b x x b x x b x x a x x x x a x x x x ij3.1.2 动态规划动态规划是运筹学的一个分支，它是解决多阶段决断过程最优化的一种数学方法。
动态规划的方法，在物流运输、工程技术、企业管理、工农业生产及军事等部门中都有广泛的应用，并且获得了显著的效果。
在物流运输方面，动态规划可用来解决最优路径问题、有限资源分配问题、生产调度问题、库存问题、装载问题、排序问题、设备更新问题等等，所以它是现代物流运输中的一种重要的决策方法。
动态规划是求解这类了问题的一种方法，是考察问题的一种途径，而不是一种特殊算法如线性规划化是一种算法。
因而，它不像线性规划那样有一个标准的数学表达式和明确定义的一组规划，而必须对具体问题进行具体分析处理。
因此，读者在学习时，除了要对基本概念和方法正确理解外，应以丰富的想象力去建立模型，用创造性地技巧去求解。
3.2 图与网络分析自从上世纪五十年代以后，图论广泛运用与解决工程系统和管理问题，将复杂的问题用图与网络进行描述简化后再求解。
图与网络理论有很强的构模能力，描述题直观，模型易于计算实现，很方便的将一些复杂问题分解或转化为可能求解的子问题，图与网络在物流中的应用也很显著，其中最明显的应用是运输问题、物流网点间的物资调运和车辆调度时运输路线的选择、配送中心的送货、逆向物流中产品的回收等，运用了图论中的最小生成树、最短路、最大流、最小费用等知识，求得运输时间所需最少或线路最短或费用最省的路线。
另外，工厂、仓库、配送中心等物流设施的选址问题，物流网点内部工种、任务、人员的指派问题，设备更新问题，也可运用图论的知识辅助决策者进行最优的安排。
3.3 存储论存储论是一种研究最优存储策略的理论和方法。
在实际生产中，企业希望尽可能减少原材料和产成品的存储以减少流动资金和仓储费用，但是过少的原材料仓储可能导致企业原材料供应不上，从而导致生产不能正常进行；过少的产成品储存也可能导致客户不能得到足够的商品，从而导致客户忠诚度下降。