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1、前言
近年来,电子商务凭借其自身的优势,得到了政府的大力支持与商业企业的高度重视,这使得电商业的生存环境得到了更大的改善,发展速度十分惊人。而与电子商务紧密相连的物流业,也受到了很大的影响。目前中国以B2C为主的电子商务发展最快,当前的电商企业面临的最大问题已不是如何吸引消费者,而是如何提高客户满意度。电子商务物流的配送阶段虽然处于整个物流过程的末端,但它却起着至关重要的作用[[1]]。协同物流是通过对配送环节各企业进行协调,使若干个企业间形成相对开放的有机系统,在系统中实现信息的流通、资源的共享,促进行业的健康发展[[2]]。在过去几年，社会物流总额在逐年上升，但运输成本依然是物流配送过程中占比最高的部分,从干线运输到末端配送,各种运输方式衔接的不顺畅,导致运输成本居高不下。运输途中丢件、漏件及货物损坏事件频频发生,如何能保证对货物的追踪和对运输车辆的实时监控。同时城市交通路况复杂，私家车数量增加，导致交通拥堵状况增加，物流配送不及时，或者存在资源浪费，空车而返的情况。
- 国内外现状
2.1 国外研究现状
国外对物流系统中的配送中心选址问题已经研究了很多年，在理论和实践上都取得了较好的成就，建立了很多可行的模型和算法。物流配送中心选址规划问题按照系统中物流配送中心设置的数量，可以分为单一物流配送中心选址规划和多个物流配送中心选址规划问题。单一物流配送中心选址的模型与方法大致分为三类：选择地点连续型模型；选择地点离散型模型；Delphi 专家咨询法进行选址。其中选择地点连续性模型主要是重心法，这类方法不限定特定的备选点的选择，且灵活性比较大，但是由于找到的最优地点往往在现实中难以实施，学者们对重心法进行了变通。选择地点离散型模型的代表方法主要有整数规划法、Baumol-Wolfe 法、Huehn-Hamburgers 法、反町氏法、逐渐逼近模型法等。
2.1.1 单一物流配送中心选址
1909 年 Alfred Weber[[3]]在欧式空间中建立了 P-中值选址模型，解决了单个仓库选址问题，以使仓库到多个顾客间的总距离最小。1964 年，Hakimi[[4]]以集体福利性为着重点，建立了选定 P 个中心的位置以使平均性能或者整体性能最优的 P-中位选址问题的模型。
2.1.2 多物流配送中心选址
1965 年 hakimi[[5]]进一步提出网络上的 P-中心选址问题，在选定 P 个中心的基础上，使最坏的情况最优。Toregas[[6]]等人提出了集合覆盖问题，C.S.Revebe 和 H.A.Eiseit 进行了深入研究。集合覆盖问题是在要求所有需求点都被覆盖的前提下，确定配送中心的个数，使建设配送中心的费用最小，并进行网点布局，使所有需求点都被覆盖。Adel A Aly 和 John A White[[7]]将配送中心与需求点之间的最短时间加以考虑，建立了一种需求点与最近的配送中心之间的时间不大于规定值的模型。Church和 Revelle[[8]]考虑了预算的限制，提出了最大覆盖问题，用于求解在配送中心的数目和规模半径已知时，如何使有限的配送中心满足的需求量最大。1997 年 B.Adenso-diaz[[9]]提出了 MCLP(maximal covering location problem)模型，此模型考虑了再现有资源下如何覆盖最大数量的人口。Hogan 和 Revelle提出了两个备用的覆盖模型：BACOP1 和 BACOP2, BACOP1 模型要求每个目标点都被配送中心覆盖一次，且被两次覆盖的目标点的总价值最大；BACOP2 模型不要求每个目标点都被配送中心覆盖一次，但要求被两次覆盖的目标点的总价值最大。
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