在收集了相关的数据和信息之后，就要开始寻找最佳的网络设计了。这个过程相当复杂，通常需要辅以数学模型和计算机仿真。通常使用的技术包括以下几类：

(1)优化模型。优化模型包括线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划模型、计算模型、枚举和排序模型。这些模型提供了数学的最优方案。但局限是这些模型处理的都是静态的参数，如年需求量、平均需求量等，没有考虑在这些时间段上的变化。

(2)计算机仿真。仿真模型考虑了具体设计和网络性能方面的动态情况。物流网络的仿真包括复制多种约束和成本结构。这种复制通常本质上是随机的，采用数学关系方法执行。当设计的物流网络不需要详实和优化的解决方案，或者不是特别关键时，仿真方法是最合理的选择。

(3)启发模型。启发模型集成了仿真方法和优化方法，用以寻找复杂的物流网络设计问题可行的解决方案。这种方法用来解决一些较为困难的物流网络问题，这些问题往往需要做出大量的折中决策，以满足优化模型的要求。启发模型并不保证结果是最优的，但能够得到合理的网络配置解决方案。

(4)专家系统和决策支持系统。物流网络的设计者，会积累大量解决这些相关问题的工作经验。这些专家可以处理那些不完整的数据、模糊和局部的信息以及非结构化问题。这些经验和知识通常胜过先进的数学方法，并能够得到比单独使用优化模型、计算机仿真和启发模型更好的解决方案。一个决策支持系统集成了数据、信息和技术，并辅以计算机程序，最终得到能够支持管理者做出决策的网络解决方案。

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