物流规划与智能化决策中，用到的数学模型和算法可分为四大类，覆盖仓网规划、仓库内部优化等全场景。
一、核心算法：驱动智能决策
1. 遗传算法：用于仓网自动选址，通过迭代寻优（输入迭代次数、候选方案数量等参数），在约束条件（如交付及时率≥80%）下筛选最优仓库组合、坐标及面积，平衡物流总成本与服务质量。
2. 最短路径算法：应用于拣选路径规划，根据货位坐标计算从拣选起点到目标货位的最优路线，减少无效行走距离，提升拣选效率。
3. ABC分类算法：基于帕雷托法则，按订单频次或订购数量将物料分为A、B、C三类，支撑货位分配（高频A类物料靠近拣选点）与库存精细化管理。
二、数学模型：量化分析场景
1. 队列理论模型：用于卸货口数量优化，结合车辆到达率（λ）、单辆车卸货时长等参数，计算理论最少卸货口数量，平衡卸货效率与资源闲置。
2. 物流总成本模型：整合运输成本（销售端+供应端）、库存持有成本、仓库租金成本，量化不同规划方案的经济可行性，支撑仓网布局与资源配置决策。
3. 概率模型：用于库存管理优化，计算安全库存、补货点、经济订货量（EOQ）等关键参数，确保库存规模适配业务需求，减少资金占用。
三、辅助分析方法：支撑数据处理
1. EIQ分析：拆解订单特征（E-订单量、I-品项数、Q-订购量），输出平均每单SKU种类数、日均订单量等指标，为拣选策略（按单/波次拣选）选择提供依据。
2. 重心法：用于仓网手动选址的逻辑支撑，让仓库优先覆盖周边近距离、高订单量城市，降低运输成本。
四、仿真与优化模型：验证方案可行性
1. 系统仿真模型：模拟仓库存储、拣选全流程，输入货架参数、订单数据、资源配置等，输出作业效率（总完成时间、总行走距离）、资源利用率（员工利用率）等指标，验证布局与策略合理性。
2. 功能区布局优化模型：基于作业流程与动线分析，量化功能区面积、间距等参数，通过“动线总长度-空间利用率-布局得分”评估方案，减少无效搬运。
另，登录https://training.glc360.com，可进入物流规划决策软件，界面如下：
点击阅读原文👇，了解更多物流规划内容与物流规划软件！