物流分析常用的模型主要有以下几种： 供应链物流分析模型 这是物流分析中最基础也是最重要的模型之一。它主要关注整个供应链过程中的物流流动，包括原材料采购、生产、分销、仓储和最终销售等环节。通过对供应链的全面分析，可以优化物流路径，减少库存成本，提高整体运营效率。
物流基础模型 这类模型主要用于描述物流系统中的基本活动和行为，包括运输、仓储、包装等。例如，运输模型主要关注物流中的运输过程，包括运输路径选择、运输成本计算等。仓储模型则关注库存的管理和控制，如库存量的决策、库存周转等。
物流系统模型按结构形式分为实物模型、图式模型、模拟模型和数学模型。 数学模型是指对系统行为的一种数量描述。当把系统及其要素的相互关系用数学表达式、图象、图表等形式抽象地表示出来时，就是数学模型。它一般分为确定型和随机型，连续型和离散型。
物流三角形物流三角形是用来描述物流战略目标的模型，强调配销部份三者关系密切，相互权衡，以顾客服务为核心，并构成一物流网路。物流三角形的主体是客户服务目标，其中包含产品，物流服务和信息系统等。
物流三角形-特征管理描述的是物流、供应链管理和关系管理之间的相互作用与特征。物流是以存货资产为管理对象，而供应链管理则涵盖了存货流动中的商务过程，以及与之相关的商务关系。
物流三角形是一个重要概念，应用于物流战略决策。它由三条边构成，每个边代表物流决策中的关键因素，旨在最大化物流目标，即物流三角形的面积。底边代表选址战略，包括设施选址和网络规划流程。这一边的核心在于确定最佳位置，以优化物流效率和成本。正确的选址能降低运输成本，提高响应速度，更好地服务客户。
底边为选址战略、左边为库存治理、右边为运输战略。底边为选址战略：包括设施选址、网络规划流程。左边为库存治理：包括库存预测、库存基础知识、库存决策、采购和供应决策。右边为运输战略：包括运输基础知识、运输决策。
首先，按订货方式划分，有五种主要类型： 定期定量模型：这种模型规定了固定的订货时间和数量，不论库存情况如何，都会定期补充。 定期不定量模型：尽管订货时间保持不变，但订货量会根据当前库存量与最高库存量的差距动态调整。
传统库存管理模式。各节点企业的库存管理是各自为政的，物流渠道中的每一个部门都各自管理各自有库存，都有自己的库存控制策略而且相互封闭。供应链中传统库存管理模式是基于交易层次之上的由订单驱动的静态单级管理库存的方式。联合库存管理（Joint Managed Inventory，JMI）模式。
物流模型主要有以下类别：物流基础模型 这类模型主要用于描述物流系统中的基本活动和行为，包括运输、仓储、包装等。例如，运输模型主要关注物流中的运输过程，包括运输路径选择、运输成本计算等。仓储模型则关注库存的管理和控制，如库存量的决策、库存周转等。
分类：A类物料：应对物料进行严格的跟踪，精确的计算订货点与订货量，并进行维护。B类物料：实施正常的控制，只有在特殊的情况下，才赋予较高的重视，可按经济批量订购。C类物料：尽可能简单的控制，可通过半年或一年一次的盘点来补充大量的库存，给予最低的作业有限权控制。
库存管理模型按供需情况分类可分为确定型和概率型两类。确定型模型的主要参数都已确切知道；概率型模型的主要参数有些是随机的。（3）按库存管理的目的分类又可分为经济型和安全型两类。
1、物流分析常用的模型主要有以下几种： 供应链物流分析模型 这是物流分析中最基础也是最重要的模型之一。它主要关注整个供应链过程中的物流流动，包括原材料采购、生产、分销、仓储和最终销售等环节。通过对供应链的全面分析，可以优化物流路径，减少库存成本，提高整体运营效率。
2、物流模型主要有以下类别：物流基础模型 这类模型主要用于描述物流系统中的基本活动和行为，包括运输、仓储、包装等。例如，运输模型主要关注物流中的运输过程，包括运输路径选择、运输成本计算等。仓储模型则关注库存的管理和控制，如库存量的决策、库存周转等。
3、离散型选址模型 离散模型认为配送中心的备选地点是有限的几个场所，最合适的地点必须从中选择。经典方法包括Kuehn-Hamburger模型、Baum沃尔夫法、混合整数规划法、CFLP法（容量化的设施选址问题）和P-中值问题。
4、首先，按订货方式划分，有五种主要类型： 定期定量模型：这种模型规定了固定的订货时间和数量，不论库存情况如何，都会定期补充。 定期不定量模型：尽管订货时间保持不变，但订货量会根据当前库存量与最高库存量的差距动态调整。
物流系统的建模方法主要有以下几种： 优化方法优化方法是运用线性规划、整数规划、非线性规划等数学规划技术来描述物流系统的数量关系，以便求得最优决策。
物流系统的模型构建方法主要包括以下几种：首先，优化方法运用数学规划技术，如线性规划、整数规划和非线性规划，来揭示物流系统的数量关系，目标是寻求最优决策。由于物流系统的庞大与复杂性，构建全面的优化模型往往面临挑战，且计算成本较高。因此，优化模型通常用于局部优化，并结合其他策略来达成次优解。
物流系统的建模是一个系统且严谨的过程，具体步骤如下：首先，明确问题的核心，深入理解实际运行情况，确定系统输出和输入的关键变量，并明确它们的表示方式，这是建模的起点。
物流仿真系统的研究通常采用两种主要方法：连续型仿真和离散性仿真。连续型仿真法关注的是系统状态在时间上的连续变化。它的核心是建立一组由状态变量构成的状态方程，包括代数方程、微分方程、函数方程或差分方程，这些方程揭示了状态变量与仿真时间之间的关系。
1、离散型选址问题的目标函数涉及到运输（交通成本）、投资成本（建设成本）、客户服务水平（在特定时间、距离为客户提供服务）、设施能力利用率等两个及以上的目标优化时， 就是所谓的多目标规划选址问题。与单目标选址问题比较， 多目标选址问题的求解更加困难。提出的应用整数目标规划来求解多目标选址问题。
2、随机模型 随机模型的研究方法主要分为概率方法和情景计划方法，系统输入参数都是不确定性的。袁庆达建立了二级非线性规划模型，并设计了遗传模拟退火算法求解。研究了行程时间状态随马尔可夫状态转移矩阵变化的多个设施选址问题，扩展到需求服从均匀分布时的最大最小和最小最大选址问题。
3、常见的求解模型包括重心法、p-median模型、p-center模型以及集合覆盖模型。这些模型各有适用场景，如p-median模型在离散选址问题中优化运输成本，p-center模型在应急设施选址中确保快速响应，而集合覆盖模型在成本最低的选址中考虑设施覆盖的范围。