物流选址的决策对于企业供应链效率、成本控制以及市场响应速度具有深远影响，其研究涉及运筹学、地理信息系统、经济学等多学科理论，以下从经典理论、模型方法、实证研究及新兴技术应用四个维度，对物流选址相关文献进行汇总，并结合表格梳理核心内容，最后附常见问题解答。
经典选址理论与文献基础
物流选址理论最早可追溯至1909年Alfred Weber的《工业区位论》，其提出的“韦伯模型”聚焦于单一设施的最优选址，以最小化运输成本为目标，考虑原料地、消费市场及生产点的空间关系，奠定了选址问题的数学基础，随后，Hotelling（1929）提出“线性市场模型”，探讨两个竞争者在市场中的选址均衡，为竞争性选址理论提供雏形。
20世纪中后期，选址理论体系逐步完善，Dantzig和Wolfe（1958）将线性规划应用于多设施选址问题，提出“仓库选址模型”，首次实现大规模网络优化，Hakimi（1964）进一步拓展至网络选址问题，证明在无向网络中，最优设施点必位于网络节点，这一结论为离散选址模型提供了重要支撑，国内学者中，王之泰（1995）在《现代物流学》中系统梳理了物流中心选址的原则与方法，强调成本与服务水平的平衡，成为国内物流选址研究的早期重要文献。
选址模型与方法研究进展
物流选址模型可分为连续型、离散型及动态型三大类，不同模型适用于不同场景。
连续型与离散型模型
连续型模型假设选址可在平面内任意选择,如Weber模型及其改进的“重心法”，通过迭代计算最优坐标，适用于候选区域无明确限制的场景（如区域配送中心选址），离散型模型则从预定义的候选点中选择，如“集合覆盖模型”（Toregas等，1971）以覆盖所有需求点为目标，“最大覆盖模型”（Church等，1974）则在有限资源下最大化覆盖需求，适用于城市末端网点选址。
多目标与随机优化模型
实际选址需兼顾成本、服务、环境等多重目标，Current等（1988）提出多目标选址模型，通过加权法或目标规划平衡运输成本、设施建设成本及客户满意度，随机模型则考虑需求不确定性，如Daskin（1983）的“随机期望模型”（P-中值模型扩展），将需求视为随机变量，最小化期望成本，适用于需求波动大的电商物流选址。
智能算法与启发式方法
针对NP-hard问题（如 Capacitated Facility Location Problem, CFLP），传统精确算法难以求解大规模问题，因此遗传算法、模拟退火、蚁群算法等智能算法被广泛应用，Owen和Daskin（1998）将遗传算法应用于带容量限制的选址问题，有效提升求解效率；国内学者李军等（2005）结合禁忌搜索算法解决物流配送中心选址问题，降低了计算复杂度。
核心选址模型分类与比较
| 模型类型 | 代表模型 | 目标函数 | 适用场景 | 局限性 |
|---|---|---|---|---|
| 连续型 | 重心法、Weber模型 | 最小化运输成本 | 区域物流中心选址 | 假设选址无地理限制 |
| 离散型 | 集合覆盖模型、P-中值模型 | 最小化成本/最大化覆盖 | 城市末端网点选址 | 依赖候选点预设 |
| 多目标优化 | 目标规划、加权法 | 平衡成本、服务、环境等多目标 | 综合物流园区选址 | 权重设定主观性强 |
| 随机优化 | 随机P-中值模型、机会约束规划 | 最小化期望成本/满足服务水平概率 | 需求不确定的电商物流选址 | 计算复杂度高 |
| 智能算法 | 遗传算法、蚁群算法 | 求解NP-hard问题近似最优解 | 大规模网络选址 | 解的稳定性依赖参数设置 |
实证研究与行业应用
不同行业的物流选址策略存在显著差异,零售行业方面，Rushton（1986）通过案例研究指出，超市配送中心选址需靠近交通枢纽且覆盖高密度人口区；电商行业则因“最后一公里”成本突出，Browne等（2001）提出“前置仓”选址模型，强调与消费者距离的最小化。
国际物流领域，Notteboom（2011）研究港口物流枢纽选址，指出港口吞吐量、多式联运衔接能力是核心因素；国内研究如张锦（2025）基于GIS技术分析跨境电商保税仓选址，综合考虑交通可达性、政策支持及区域产业集群效应，绿色物流成为新趋势，El-Sayed等（2025）构建了考虑碳排放成本的选址模型，推动可持续发展导向的选址决策。
新兴技术与未来研究方向
随着数字技术发展,物流选址研究呈现新趋势，GIS与空间分析技术的结合，如ArcGIS网络分析模块，可实现选址方案的可视化评估（刘伟华等，2025）；大数据技术通过挖掘历史订单数据、人口流动数据，提升需求预测精度，辅助动态选址（如Amazon的“智能分仓”系统），未来研究可能聚焦于：① 低碳约束下的多目标选址模型；② 人工智能驱动的实时选址优化；③ 应急物流选址（如疫情、灾害下的临时物资中心布局）。
相关问答FAQs
Q1：物流选址中，如何平衡运输成本与客户服务水平？
A：平衡运输成本与客户服务水平需通过多目标优化模型实现，具体方法包括：① 构建“运输成本+配送时效+客户满意度”的综合目标函数，通过加权法或层次分析法（AHP）确定各目标权重；② 采用P-中值模型或设施选址-路径问题（LRP）联合优化，在最小化运输成本的同时，限制最大配送时间（如“最后一公里”承诺2小时内送达）；③ 借助GIS分析客户空间分布，在高需求区域优先布局设施，通过缩短配送距离降低时间成本，同时避免过度增加设施建设成本，实际应用中，可通过敏感性分析调整成本与服务水平的权重，找到企业战略下的最优平衡点。
Q2：电商行业的物流选址与传统零售业有何不同？
A：电商物流选址与传统零售业存在显著差异，核心区别在于需求模式、时效要求及网络结构：① 需求模式：电商订单具有“小批量、高频次、分散化”特征，传统零售则依赖门店辐射的“区域性、集中化”需求；② 时效要求：电商强调“即时性”，需布局前置仓、微仓等末端设施以缩短配送距离，传统零售更注重门店库存周转；③ 网络结构：电商物流需构建“区域分拨中心—城市配送中心—前置仓”的多级网络，传统零售以“中心仓库—门店”两级结构为主，电商企业（如京东）通过“亚洲一号”智能分拨中心实现区域集中分拣，再通过前置仓下沉至社区，而传统零售（如沃尔玛）则依赖门店仓库满足周边1-3公里内的即时需求，选址更贴近消费集群。
