运筹学在物流领域中的应用
运筹学在仓储管理系统优化中的应用
运筹学在仓储管理系统优化中的应用运筹学，又被称为管理科学，是一门运用数学和统计学等方法来解决实际管理问题的学科。
在现代物流领域中，仓储管理是一个关键环节，涉及到仓库布局、库存控制、货物配送等一系列问题。
而在仓储管理系统中运筹学的应用，可以帮助企业实现仓库资源的最优配置，提高操作效率及降低运营成本。
本文将就运筹学在仓储管理系统优化中的应用进行探讨。
一、仓库布局优化仓库的布局对于仓储管理影响重大。
合理的仓库布局可以使仓库内的操作更加高效，减少货物在仓库内的运输时间、提高货物的处理速度以及减少工人的运动时间。
运筹学方法可以通过建立数学模型，将仓库布局问题转化为一个优化问题。
通过运用线性规划、整数规划等数学方法，寻找最优的仓库布局方案。
优化的仓库布局可以减少货物运输时间，提高货物的周转率，降低人员运动、减少寻找货物的时间，从而提高仓库的效率。
二、库存控制优化库存是仓储管理中的重要环节之一。
过多的库存会造成资金占用、需求不确定性带来的库存过量等问题，而缺货则会影响到供应链的顺畅运作。
运筹学方法可以通过建立数学模型，帮助企业准确评估库存水平，并制定合理的库存控制策略。
通过运用动态规划、概率统计等方法，企业可以根据实际情况制定最优的库存订货量、补货点以及安全库存等。
通过优化库存控制，企业可以实现减少库存水平、降低仓储成本、提高供应链的敏捷性和反应速度。
三、货物配送优化货物配送是仓储管理的最后一环，也是企业与客户之间联系的重要环节。
通过运筹学方法，企业可以优化货物配送路线，提高送货速度，降低运输成本。
运筹学方法可以通过建立数学模型，将货运路径问题转化为最优路径问题。
通过运用图论、算法优化等方法，企业可以找到最短路径或最佳配送方案，减少行驶里程和运输时间。
通过优化货物配送，企业可以实现减少运输成本、提高客户满意度以及降低对环境的影响。
总结：运筹学在仓储管理系统中的应用，可以帮助企业实现仓库资源的最优配置，提高操作效率及降低运营成本。
浅析运筹学在物流管理中的基本运用
运筹与优化算法在物流管理中的应用
运筹与优化算法在物流管理中的应用引言物流是现代社会生产和经济活动的重要组成部分，它关系着产品从生产到消费的全过程。
随着全球化的加剧和电子商务的迅速发展，物流管理面临着越来越复杂的挑战。
如何提高物流效率、降低成本，成为了企业和政府部门亟待解决的问题。
在这样的背景下，运筹与优化算法成为了物流管理的重要工具。
运筹学是一门研究如何组织和优化复杂系统的学科，它运用数学、计算机科学和经济学等理论与方法，帮助管理者在有限资源和约束条件下做出最优决策。
本文将介绍运筹与优化算法在物流管理中的应用，并举例说明其重要性和效果。
物流网络优化物流网络是指供应链中各个环节相互联系和协同工作的网络系统。
在物流网络中，商品的流动路径和供应链的组织结构对整体效率起着决定性的作用。
运筹学在物流网络优化中发挥重要作用。
网络布局优化物流网络的布局涉及到选择仓库、配送中心和配送点的位置，合理的布局能够最大程度地缩短货物的运输距离和时间，提高物流效率。
运筹学通过建立数学模型，考虑各个仓库和配送点的容量、服务范围、需求量等因素，采用优化算法来确定最佳的布局方案。
物流网络中的运输路径是指商品从供应地到需求地的具体路径，它的选择直接影响货物的运输成本和时间。
运筹学可以应用最短路径算法、遗传算法等优化算法，帮助寻找最优的运输路径方案。
通过考虑货物的属性、运输距离、交通状况等因素，优化算法能够更好地满足客户需求，并有效降低物流成本。
库存管理优化库存管理是物流管理中的重要环节，它涉及到企业如何合理安排库存，以满足客户需求的同时尽量降低库存成本。
运筹学在库存管理优化中也发挥着重要的作用。
安全库存规划安全库存是指为应对需求不确定性和供应链中断等风险因素而保留的一定量的库存。
运筹学可以帮助企业通过建立数学模型，考虑供应链的波动因素、服务水平要求等因素，确定合理的安全库存水平。
优化算法能够最大程度地降低安全库存成本，在保证供应链正常运转的同时减少不必要的资金占用。
生活中的运筹学mooc
生活中的运筹学mooc生活中的运筹学MOOC一、运筹学在生活中的应用1.物流管理：物流管理是运筹学的一个重要应用领域。
通过对供应链的优化，可以有效降低物流成本，提高配送效率，实现物流系统的优化。
例如，通过运筹学方法，可以确定最佳的配送路线和装载方案，减少货物的运输时间和运输成本。
2.生产调度：在生产过程中，合理的生产调度可以提高生产效率，降低生产成本。
运筹学方法可以帮助企业确定最佳的生产顺序和生产数量，避免生产过程中的浪费和拥堵。
3.资源分配：运筹学可以帮助人们合理分配有限的资源，以达到最优的利用效果。
例如，在医疗资源紧张的情况下，通过运筹学方法可以确定最佳的医疗资源分配方案，使得资源得到最大化的利用。
4.项目管理：在项目管理中，运筹学方法可以帮助人们合理安排项目的各个环节，提高项目的执行效率。
通过运筹学方法，可以确定最佳的项目进度、资源分配和任务分配，从而实现项目的高效完成。
二、MOOC为人们学习运筹学带来的好处1.灵活学习：MOOC提供了灵活的学习方式，可以根据自己的时间和兴趣进行学习。
不受地点和时间的限制，可以随时随地进行学习，提高学习的效率和自主性。
2.优质资源：通过MOOC平台，人们可以接触到世界各地优秀的运筹学课程和教师。
这些课程和教师都经过严格筛选和评估，可以提供高质量的学习资源，帮助学习者更好地理解和掌握运筹学的知识。
3.互动学习：MOOC平台提供了学习者之间的互动交流机会。
通过讨论区、在线作业等功能，学习者可以与其他学习者进行交流和讨论，分享学习心得和经验，提高学习效果。
4.实践机会：MOOC平台还提供了实践机会，通过实际案例和项目，学习者可以将运筹学的知识应用到实际问题中，提高解决问题的能力和应用能力。
5.低成本学习：相比传统的课堂学习，MOOC提供了低成本的学习机会。
学习者只需要支付较低的课程费用或者免费参与，就可以获得高质量的学习资源和学习机会。
通过生活中的运筹学MOOC，人们可以学习到运筹学的基本概念和方法，了解运筹学在生活中的应用，并且通过MOOC平台获得优质的学习资源和学习机会。
运筹学在交通运输行业中的应用
运筹学在交通运输行业中的应用
运筹学是一种运用数学方法和技术来解决实际问题的学科，其应用范围十分广泛，包括交通运输行业。交通运输行业涉及到人、车、货等众多因素的运输问题，如何合理地调度和规划这些资源，提高运输效率，降低成本，是交通运输行业面临的重要问题。
在交通运输行业中，运筹学的应用主要体现在以下几个方：
3. 货物运输：在物流运输中，货物的运输距离、运输量、运输方式等都会影响运输成本。通过运筹学方法，可以确定最优的货物运输方案，包括运输路径、运输方式、载重量等，以降低运输成本并提高运输效率。
4. 市场营销：运筹学方法不仅可以应用于运输方面，也可以应用于市场营销。通过对市场需求进行分析和预测，可以确定最优的产品推广方案，以提高市场占有率和销售额。
1. 路线规划：通过运筹学方法，可以分析不同路线的时空特征和交通状况，确定最优的路线规划方案。比如，通过交通流量预测和路况分析，可以选择具有最小行驶时间和燃油消耗的路线，提高运输效率。
2. 车辆调度：对于大规模运输企业，如公交车公司、物流公司等，如何合理地调度车辆，是提高运输效率的重要问题。通过运筹学方法，可以对运输需求进行分析和预测，确定最佳的车辆调度方案，以降低运输成本。
运筹学在物流管理中的最优方案解决
运筹学在物流管理中的最优方案解决物流管理作为现代供应链中的重要环节，扮演着将资源、物资从生产者传递到销售者的关键角色。
然而，如何优化物流运营成为了许多企业面临的挑战。
幸运的是，运筹学作为一门研究如何制定最优决策的学科，为物流管理提供了可行的解决方案。
运筹学是一门综合性的科学学科，旨在通过建模、分析和优化寻找最佳决策方案。
在物流管理中，运筹学可以提供一系列最优方案以减少物流成本、提高运输效率和满足客户需求。
首先，运筹学可以通过优化仓储布局来降低物流成本和提高运输效率。
物流中心的布局对于货物的存储和分拣起到关键作用。
运筹学建模可以分析货物流动，考虑货物的存放、取出的时间和路径，以制定最优的仓储布局方案。
通过减少货物的运动，降低仓储设备的使用率，既可以降低物流成本，也可以提高整体的运输效率。
其次，运筹学可以优化配送路线以实现更高效的物流运作。
物流配送路线问题是一个经典的运筹学问题，其目标是通过选择最短路线或者最小成本来达到准时配送货物的要求。
运筹学技术可以考虑各种限制因素，如交通拥堵、配送时间窗口以及车辆容量等，以确定最佳的配送路线方案。
通过优化配送路线，物流企业可以降低运输成本，缩短配送时间，并提高客户满意度。
此外，运筹学可以通过需求预测模型来提前预测市场需求，并进行合理的库存管理。
准确的需求预测是物流管理的关键。
通过建立需求预测模型，结合历史数据、市场趋势和消费者行为等因素，可以预测未来的需求量，并合理安排生产和库存。
这可以帮助物流企业避免物料短缺或过剩，减少库存成本，并提高客户满意度。
运筹学技术还可以优化采购过程，以提高供应链的效率和可靠性。
供应链的性能往往受限于物料的采购时间、供应商的可靠性和采购成本。
运筹学可以通过制定最优的采购策略和供应商选择方案，从而减少采购成本，提高物料的可靠性，并确保及时供应。
最后，运筹学可以通过建立决策支持系统来帮助管理层有效地做出决策。
运筹学模型和算法可以作为支持决策的工具，帮助管理层制定最佳策略和行动方案。
浅析运筹方法在物流系统中的应用
摘 要 ： 筹 学是 物 流 管理 的基 础 学 科 ， 流 配 送 企 业 在 活 动 中 的运 输 资 源 的优 化 使 用 、 运 物 最短 配送 线路 设 计 选
择 等 问题 在 一定 程 度 上 都 可 以 通 过 运 筹 学 中的 动 态 规 划 、 图论 知 识 及 其 数 学 建模 加 以 解 决 。 关键 词 ： 筹 学 ； 运 配栽 ； 线 路 中 图分 类 号 ：２ ４ Ｆ ２ 文献标识码 ： Ａ 文 章编 号 ：０ ６ ８３ （０ １ １— ０ ８ ０ １０ ～ ９ ７ ２ １） ０ ０ ３— ２
须使用专 门的方法 ， 比如递推方法和标号法 。 ２１ 动态规划的递推方法 ．１ ． 如果一个运输路 线网络可 明确 的分 为 １个阶段 ， ３ 便 可利用动态 规划求运输 的最短路 。 图 １Ａ为起始 点 ， 如 ： Ｅ 为终点 ， 两点之 间的连线 可以表示成道路 ， 在实 际情况 中 任何直接相连 的两点间的距离都是不一样 的 ，但又都是 确定的 ， 现在的 目的就是要求选 择一条线路 ， 使得物流运 输的路线最 短 ， 以节省物流公 司的资源 。
２ 运筹学方法在物流配送系统中的应用
２１ 配送 路 线 的优 化 选 择 ． 配送路线 的选择 ，运用运筹学的方法 主要是最短路
中 是正整数 ， 它表示获得此标号 的前一点 的下标 ； 或 ｌ ｊ
表示从起点 ｖ到该点ｖ的最短路 的权 （ 为固定标号 ， 。 ； 称 记 ，或 表示从起 点 ｖ到该点 ｖ的最 短路的上界 ｊ 问题 的解决方法 。 最短路 问题是在 给定 的网络中 ， 出 ２ 为 Ｐ标号 ） 找 点 间距 离（ 或权重 ） 最短 （ 最小 ） 或 的一条路 。 对于简单 的 （ 称为临时标号 ， 记为 Ｔ标号 ） 。 网络 问题 ， 可采用全枚举 的方法 ， 但对复杂 的问题 ， 就必
运筹学在供应链管理与物流优化中应用
运筹学在供应链管理与物流优化中应用运筹学在供应链管理与物流优化中的应用供应链管理和物流优化旨在通过合理的调度和管理，提高产品供应的效率和质量，降低成本，满足客户的需求。
而运筹学作为一门研究最优决策方法的学科，可以为供应链管理和物流优化提供有效的支持。
本文将介绍运筹学在供应链管理与物流优化中的应用，包括运输路线规划、库存管理、需求预测以及资源分配等方面。
一、运输路线规划供应链管理中的一个重要环节是货物的运输。
合理的运输路线规划可以减少运输时间和成本，提高配送效率。
运筹学通过数学建模和优化算法，能够帮助确定最优的运输路线方案。
例如，可以利用图论模型来描述运输网络，通过最短路径算法求解最短路线；还可以利用整数规划模型来优化多个运输节点的货物集配方案，以最小化总运输成本。
在实际应用中，基于运筹学方法的运输路线规划能够显著降低物流成本，提高物流效益。
二、库存管理供应链中的库存管理涉及到货物的进出、储存和流通等方面。
合理的库存管理可以实现生产和销售的协调，减少库存的占用成本和滞销风险。
运筹学方法可以对库存进行精确预测和优化控制。
例如，可以运用时间序列分析和预测模型来预测需求，以便合理安排进货和产能安排；还可以根据库存成本、服务水平等指标，利用线性规划和动态规划等方法确定最优的订货量和再订货点。
通过应用运筹学方法进行库存管理，可以实现库存的最小化和服务水平的最大化。
三、需求预测供应链管理中的需求预测是指通过分析市场趋势和顾客需求，预测未来一段时间的需求量，以便合理安排生产计划、采购计划和库存管理等工作。
运筹学方法可以通过时间序列分析、回归分析和人工智能等技术，对需求进行准确预测。
例如，可以基于历史数据建立销售预测模型，利用统计学方法进行数据分析和参数估计，进而进行需求量的预测。
通过运筹学方法进行需求预测，可以提高供应链管理的准确性和灵活性，降低生产和库存成本。
四、资源分配供应链管理中的资源分配涉及到人力、设备、资金等资源的合理调配和利用。
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运筹学在物流中的应用 摘要: 物流在现代社会当中扮演着非常重要的角色。本文通过运筹学方面的知识来解决物流中出现的问题。 最后通过运筹学来解决几个例题的最优解问题。 1 引言 物流(Logistics)是指物品从供应地向接受地的实体流动过程.在现代物流中，物流管理（Logistics Management）是指在社会在生产过程中，根据物质资料实体流动的规律，应用管理的基本原理和方法，对物流活动进行计划、组织、指挥、协调、控制和监督，使各项物流活动实现最佳的协调与配合，以降低物流成本，提高物流效率和经济效益。随着我国社会经济的快速发展,国民经济和贸易呈现迅猛发展的态势。现代综合物流管理中，对采购、包装、流通加工、储存保管、配送、装卸和运输等物流活动诸要素的管理，对人、财、物、设备、方法和信息等物流系统诸要素的管理,对物流经济管理、物流质量管理和物流工程经济管理等物流活动中具体职能的管理都要用到数学知识。 运筹学在现代物流企业的实际应用是一个非常具有意义的课题，借助运筹学的主要研究内容和方法，建立了大致的知识框架体系，它不是枯燥乏味的理论，而是非常实用的学科，生活中几乎处处都有运筹学，特别是对物流工作更是意义深远，能帮助物流企业解决许多实际的问题。 运筹学是运用系统化的方法，经由建立数学模型及其测试，协助达成最佳决策的一门科学。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，它根据问题的要求，通过数学的分析与运算，做出综合的合理安排，以达到较经济、有效地使用人力、物力、财力等资源。 运筹学与物流学作为正式的学科都始于二战时期，从一开始,两者就密切的联系在一起，相互渗透和交叉发展，运筹学应用的案例大都是物流作业和管理。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.而战后的物流并没有像运筹学那样引起人们及时的关注，直到20世纪60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的不断成熟而日益广泛。 随着科学技术的不断进步和普及，运筹学所能解决的问题越来越多,广泛应用于军事、工业、农业、自然科学、社会科学等各个领域，已成为人们为合理利用有限资源制定最佳决策的有力工具，它的研究范围正在不断扩大。 2 运筹学与物流
2.1 运筹学 运筹学也称作业研究，是运用系统化的方法，经由建立数学模型及其测试，协助达成最佳决策的一门学科。他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。它根据问题的要求，通过数学的分析与运算，作出综合的合理安排，以达到较经济地、有效地使用人力、物力、财力等资源。 运筹学的主要分支有规划论、对策论、排队论、网络计划（即统筹方法）和质量控制等，许多着作把也测技术也作为运筹学的一个分支。 2.2 物流学
物流译自英文Physical Distribution（实体分配）“物的流通”，简称PD.简单的说，早期的物流概念就是指商品的实体存储与运输，即商品实体的空间位移。此概念最早源于没过，20世纪60年代中期为日本所引用，在我国曾一度叫做“商品储运”。而现代物流则使用Logistics“后勤”这个词。20世纪80年代物流的概念普遍用Logistics取代PD.1985年没过物流管理协会正式从名称National Council of Physical Distribution Management 改为National Council of Logistics Management，从而标志现代物流观念的确立,以及对物流战略管理的统一化。Logistics本来是作为军事用语，指的是战时物资补给等后方支持业务。日本的林周二对物流的定义是这样描述的：“物流是包括物料的废弃与还原，联结供给主体与需要主体，克服空间与时间距离，并创造一部分形质效果的物理性经济活动。具体包括运输、保管、包装、装卸、物流加工等活动以及有关的信息活动。”德国的R尤尼曼对物流所下的定义为：“物流是研究对系统的物料流（material flow）及有关的信息流（information flow）所进行的规划与管理的科学理论。”在现阶段，“物流”作为最有代表性的定义，是全美物流管理协会的定义，即“物流是以适应顾客需要为目的的，对从产地到消费地的原材料、半成品、成品和与之相关信息的专业保管进行有效率的计划、执行、管理等一系列过程”。与原有的物流概念相比,“后勤”的概念有所扩大，包括从原材料供给到消费的整个过程的管理。随着顾客需求的多样性、多品种、少量、多频度的商品供给以及经济的全球化现象，使后勤在企业的活动中相对重要性逐步提高，随着信息技术的发展，尤其是网络技术的发展，物流的范围已经超过了一个企业的界限，扩大到了多个企业。我国在2001年8月1日开始实施的国家标准《物流术语》中对物流作了如下规定：物流即物品从供应地向接收地的实体流动过程，根据实际需要，将运输、存储、装卸、搬运、包装、物流加工、配送、信息处理等基本功能实施有机的结合。 2.3 运筹学与物流的关系 物流与运筹学具有紧密的联系，它们作为科学概念都是起源于20世纪40年代的第二次世界大战，从开始起，两者就是互相渗透，交叉发展。然而，运筹学发展较快，已经形成了比较完备的理论体系和多种专业学科，而物流科学发展比较迟缓，理论体系尚不完备，包含的专业学科也很少。 在第二次世界大战期间，运筹学家们在解决后勤保障、潜艇战术等一系列军事问题上做出了巨大的成就，战后运筹学受到美国一些大公司的重视，他们把运筹学应用到企业管理之中，在部分企业取得成功以后，运筹学的应用得到了迅速的发展。随后，几乎在所有发达国家中都掀起了一股研究和应用运筹学和科学管理的热潮，运筹学是一门实用性很强的科学，他的方法应用于各个领域，包括物流领域。如果查阅运筹学方面的着作，就会发现运筹学应用的典型案例大都是物流作业及其管理，这也说明物流与运筹学之间的密切关系。 3 物流领域中的运筹学应用
3.1存储论 存储论又称库存论，主要是研究物资库存策略的理论，即确定物资存储量、捕获频率和一次补货量。合理的库存是生产和生活顺利进行的必要保障，可以减少资金的占用，减少费用支出和不必要的周转环节，缩短物资流通周期，加速再生产的过程等。在物流领域的各节点：工厂、港口、配送中心、物流中心、仓库、零售店等都或多或少地保有库存，为了实现物流活动总成本最小或利益最大化，大多数人们都运用了存储理论的相关知识，以辅助决策。并且在各种情况下都能灵活套用相应的模型求解，如常见的库存控制模型分确定型存储模型和随机型存储模型，其中确定型存储模型又可分为几种情况：不允许缺货，一次性补货；不允许缺货，连续补货；允许缺货，一次性补货；允许缺货，连续补货。随机型存储模型也可分为：一次性订货的离散型随机型存储模型和一次性订货的连续型随机存储模型。常见的库存补货策略也可分为以下四种基本情况：连续检查，固定订货量，固定订货点的（Q, R）策略周期性检查的（T, S）策略以及综合库存的（T, R, S）策略。针对库存物资的特性，选用相应库存控制模型和补货策略，制定一个包含合理存储量、合理存储时间、合理存储结构和合理存储网络的存储系统。 3.2图（网络）论 自从上世纪50年代以后，图论就广泛应用于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，描述问题直观，模型易于计算实现，很方便地将一些复杂的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着，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、逆向物流中心产品的回收等，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，求得运输所学时间最少或路线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，也可以运用图论的知识辅助决策者进行最优的安排。 3.3排队论 排队论也称随机服务理论，主要研究各种系统的排队队长、等待时间和服务等参数，解决系统服务设施和服务水平之间的平衡问题，以较低的投入求得更好的服务。排队现象现实生活中普遍存在，物流领域中也多见，如工厂生产线上的产品等待加工，在制品、产成品排队等待出入库作业，运输场站车辆进出站的排队，客服务中心顾客电话排队的服务设施数量、系统容量、顾客到达时间间隔的分布、服务时间的分布特征，可分为（M/M/1/）, （M/M/1/k）, （M/M/1/m）, (M/M/s/k), （M/M/s/m）几种不同情况，不同情形套用相应的模型可以求解。 3.4对策论、决策论 对策论也称博弈论，对策即是在竞争环境中做出的决策，决策论即研究决策的问题，对策论可归属为决策论，它们最终都是要做出决策。决策普遍存在于人类的各种活动之中，物流中的决策就是在占有充分资料的基础上，根据物流系统的客观环境，借助于科学的数学分析，实验仿真或经验判断，在己提出的若干物流系统方案中，选择一个合理、满意方案的决断行为。如制定投资计划、生产计划、物资调运计划、选择自建仓库或租赁公共仓库、自购车辆或租赁车辆等等。物流决策多种多样，有复杂有简单，按照不同的标准可化分为很多种类型，其中按决策问题目标的多少可分为单目标决策和多目标决策。单目标决策目标单一，相对简单，求解方法也很多，如线性规划、非线性规划、动态规划等。多目标决策相对而言复杂得多。如要开发一块土地建设物流中心，既要考虑设施的配套性、先进性，还要考虑投资大小问题等，这些目标有时相互冲突，这时就要综合考虑。解决这类复杂的多目标决策问题现行用的较多的，行之有效的方法之一是层次分析法，一种将定性和定量相结合的方法。 4 运筹学软件及其应用 运筹学是应用分析、实验、量化的方法，对物流工程管理系统中人力、物力、财力等资源进行系统安排，为决策者提供有依据的最佳方案，以实现最有效的管理.通过运筹学的与物流的联系，我们能轻易的看到运筹学对于现代物流的重要性，我们在掌握运筹学的基本分析方法之后，可以利用LINGO的软件分析实际问题。 Lingo软件主要用于求解和分析线性规划、非线性规划、二次规划和整数规划等问题，提供了建立最有问题的一种语言。容易建立起约束或目标函数组，能使输入大规模问题的过程得到简化.Lingo软件包含了Lingo建模语言和许多常用的内部数学函数，可以供使用者建立数学规划模型时调用。 运筹学中的线性规划问题可以用于解决有限的物流工程资源的最佳分配问题，即如何有限的物流工程资源做出最佳方式的调配和最有利的使用，一遍充分地发挥资源的效能去获取最佳经济效益。利用线性规划的方法解决实际问题，首先建立数学模型,可以用单纯形法或用表上作业法进行求解，得到结果，并且对结果进行灵敏度分析，对有限资源做出最佳的调配和使用。 5.1 问题的提出 运输问题有产销平衡和产销不平衡两种，产销不平衡问题在实际生产中占绝大部分，但是考虑其处理方法和产销问题类似，这里只就产销平衡问题的解决方法加以说明，探讨出其中所蕴含的数学方法。表上作业法是求解产销平衡问题的一种简便方法，其基本思路是：（1）找出初始基本可行解；（2）在表上计算非基变量的检验数，判别是否达到最优解（非基变量是和基变量相对的，基变量可简单理解为能用相同的