文献综述(或调研报告)：
国外许多学者较早开始研究物流系统优化问题，为各类实际问题构建了优化模型，并形成了许多解决问题的算法。其中根据问题分类，包括运输车辆路线安排问题（VRP）、定位——配给问题（LA）、定位——运输路线安排问题（LRP）等。
一、车辆路径问题（VRP）
车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)是 Dantzig 和 Ramser[1]在1959年首次提出的，在运输汽油到各地加油站的背景下，给出了问题的数学模型和求解方法。VRP看可以定义为运输车辆从一个或多个设施到多个地理上分散的用户点，在一系列约束条件下，优化设计一套货物流动的运输路线。Cook and Russell 在 1978 年首次提出静态 VRP(Static VRP, SVRP)，Roberts and Hadjiconstantinou 在 1998 年提出该问题的一般模型。1986 年，Powell[2]首次提到了动态 VRP（dynamic VRP, DVRP）。1992年，Giilbert Lapote指出实际上VRP是按照以下假设定义的最小费用问题[3]：（1）所有车辆路线均起始并终止于设施点；（2）每个客户只接受一个设施的货物；（3）满足其他的一些约束条件。
二、定位—配给问题（LA）
LA与VRP不同，其实质上是一个依据优化路径原则来确定在什么地方设置设施的过程。20世纪90年代以来，国外的学者对物流系统优化中的定位—配给问题（LA）的研究取得了一定的进展。Alan TM等[4]使用了p_中介方法 （PMP）去解决有rho;个服务设施，在满足距离和时间约束条件下，离最近的设施的总分配需求量最小。Dijin Gong等[5]指出定位—配给模型在实际设施位置设计中广泛使用，提出用组合进化方法（hybrid evolutionary method）去解决实际问题。许多学者采用混合规划，结合按Benegers方法设计的求解算法， 模型中的约束方程数量的有限性保证了算法的收敛性[6,7]。90年代，John Current等[8]学者对此LA问题进行了综述研究，根据目标问题的目标函数。进行了分类，作为分类依据的目标函数分为四种：（1）费用最小化；（2）客户需求导向；（3）利润最大化；（4）其他相关考虑。
三、定位—运输路线安排问题（LRP）
LRP可以说是LA与VRP的集成。随着物流系统环境的日趋复杂，地理分布的不断扩大，物流子系统之间的影响也越来大。有时必须对各个物流子系统进行综合考虑，这就形成了定位—路线优化（LRP）问题。它通过将设施定位-分配和车辆路径问题结合起来考虑，能够有效降低企业物流成本，缩短配送路径，加快响应速度，受到了理论界和企业界的日益关注。LRP最早的研究可以追溯到20世纪60年代，当时有些学者提出了一些类似概念[9,10]。到70年代，Cooper[11]把定位问题与运输问题结合起来，提出了运输—定位问题。这个阶段，学者们对LRP带的研究还没有真正涉及运输路线安排问题。到了70年代中期，一些学者在研究运输—定位问题时，开始加入VRP带的多点运输特征。到80年代初，有了真正意义的LRP[12-13]。
在实践中，Laporte等[14]对随机性LRP进行了研究，提出了LRP的两阶段算法，很好的解决了在供应/需求量不确定下的路径规划问题。Sambola等(2005)建立了一般的随机 LRP 模型，假设对于提前排程造成的配送货物总量超过车辆载重的情况，先安排紧急客户的货物配送，而给予不能满足其需求的非紧急配送客户一定的补偿。Pour 等(2009)基于实际问题，研究了设施和配送路线的随机可用性，提出了一个最小化设施固定成本和运输成本、最大化客户需求满足概率的随机LRP模型。
在国内，在对LRP 模型的研究上，黄春雨建立了以物流多阶响应周期最短和总成本最小为优化目标的多目标 LRP 模型；崔广彬考虑了一体化物流网络布局中的 LRP 模型，不仅构建了基于供应链多级物流网络（供应商-工厂-配送中心-客户）的模型，更将库存控制集成到其中，建立了定位-运输路线安排-库存控制的数学模型。赵志彦将客户需求不确定的情形引入研究，构造了多层次的随机 LRP 模型，并进行了仿真实验比较分析。胡祥培等[15]将智能工程知识引入运筹学中，开辟了智能运筹学，有助于动态LRP的求解。
