內容摘要：物流配送中心的選址決策在物流運作中有著重要的地位。本文對近年來國內外有關配送中心選址方法的文獻進行梳理和研究。研究結果發現：各種選址方法有著各自的優缺點和一定的適用範圍，各種方法的組合是未來該領域研究的趨勢。 關鍵詞：物流配送中心 選址 文獻綜述
在物流系統的運作中，配送中心的選址決策發揮著重要的影響。配送中心是連線工廠與客戶的中間橋樑，其選址方式往往決定著物流的配送間隔和配送模式，進而影響著物流系統的運作效率。因此，研究物流配送中心的選址具有重要的理論和現實應用意義。
本文對近年來國內外有關物流配送中心選址方法的文獻進行了梳理和研究，並對各種方法進行了比較。選址方法主要有定性和定量的兩種方法。定性方法有專家打分法、Delphi法等，定量方法有重心法、P中值法、數學規劃方法、多準則決策方法、解決NP hard題目（多項式複雜程度的非確定性題目）的各種啟發式演算法、模擬法以及這幾種方法相結合的方法等。由於定性研究方法及重心法、P中值法相對比較成熟，因此，本文將主要分析定量方法中的數學規劃、多準則決策、解決NP hard題目的各種啟發式演算法、模擬在配送中心選址中應用的研究狀況。
數學規劃方法
數學規劃演算法包括線性規劃、非線性規劃、整數規劃、混合整數規劃和動態規劃、網路規劃演算法等。在近年來的研究中，規劃論中經常引進了不確定性的概念，由此進一步產生了模糊規劃、隨機規劃、模糊隨機規劃、隨機模糊規劃等等。不確定性規劃主要是在規劃中的C(價值向量)、A(資源消耗向量)、b(資源約束向量)和決策變數中引進不確定性，從而使得不確定規劃更加貼近於實際情況，得到廣泛地實際應用。
國內外學者對於數學規劃方法應用於配送中心的選址題目進行了比較深進的研究。姜大元(2005)應用Baumol-wolf模型，對多物流節點的選址題目進行研究，並通過舉例對模型的應用進行了說明，該模型屬於整數規劃和非引數規劃結合的模型。各種規劃的方法在具體的現實使用中，經常出現NP hard題目。因此，目前的進一步研究趨勢是各種規劃方法和啟發式演算法的結合，對配送中心的選址進行一個綜合的規劃與計算。
多準則決策方法
在物流系統的研究中，人們經常會碰到大量多準則決策題目，如配送中心的選址、運輸方式及路線選擇、供給商選擇等等。這些題目的典型特徵是涉及到多個選擇方案(物件)，每個方案都有若干個不同的準則，要通過多個準則對於方案(物件)做出綜合性的選擇。對於物流配送中心的選址題目，人們經常以運輸本錢及配送中心建設、運作本錢的總本錢最小化，滿足顧客需求，以及滿足社會、環境要求等為準則進行決策。多準則決策的方法包括多指標決策方法與多屬性決策方法兩種，比較常用的有層次分析法(AHP)、模糊綜合評判、資料包絡分析(DEA),TOPSIS、優序法等等。
多準則決策提供了一套良好的決策方法體系，對於配送中心的選址不管在實務界還是理論方面的研究均有廣泛的應用與研究。關志民等(2005)提出了基於模糊多指標評價方法的配送中心選址優化決策。從供給鏈治理的實際需要分析了影響配送中心選址的主要因素，並建立相應的評價指標體系，由此給出了一種使定性和定量的方法有機結合的模糊多指標評價方法。Chen-Tung Chen(2001)運用了基於三角模糊數的模糊多準則決策對物流配送中心的選址題目進行了研究。文章以投資本錢、擴充套件的可能性、獲取原材料的便利性、人力資源、顧客市場的接近性為決策準則，並對各個準則採用語義模糊判定的方式進行了權重上的集結。
有關多準則決策方法，特別是層次分析法和模糊綜合評判的方法，在配送中心的選址研究中有著廣泛的應用。但是，這兩種方法都是基於線性的決策思想，在當今複雜多變的環境下，線性的決策思想逐漸地暴露出其固有的侷限性，非線性的決策方法是今後進一步的研究的重點和趨勢。