在收集了相關的數據和信息之后，就要開始尋找最佳的網絡設計了。這個過程相當復雜，通常需要輔以數學模型和計算機仿真。通常使用的技術包括以下幾類：

(1)優化模型。優化模型包括線性規劃、非線性規劃、整數規劃、動態規劃模型、計算模型、枚舉和排序模型。這些模型提供了數學的最優方案。但局限是這些模型處理的都是靜態的參數，如年需求量、平均需求量等，沒有考慮在這些時間段上的變化。

(2)計算機仿真。仿真模型考慮了具體設計和網絡性能方面的動態情況。物流網絡的仿真包括復制多種約束和成本結構。這種復制通常本質上是隨機的，采用數學關系方法執行。當設計的物流網絡不需要詳實和優化的解決方案，或者不是特別關鍵時，仿真方法是最合理的選擇。

(3)啟發模型。啟發模型集成了仿真方法和優化方法，用以尋找復雜的物流網絡設計問題可行的解決方案。這種方法用來解決一些較為困難的物流網絡問題，這些問題往往需要做出大量的折中決策，以滿足優化模型的要求。啟發模型并不保證結果是最優的，但能夠得到合理的網絡配置解決方案。

(4)專家系統和決策支持系統。物流網絡的設計者，會積累大量解決這些相關問題的工作經驗。這些專家可以處理那些不完整的數據、模糊和局部的信息以及非結構化問題。這些經驗和知識通常勝過先進的數學方法，并能夠得到比單獨使用優化模型、計算機仿真和啟發模型更好的解決方案。一個決策支持系統集成了數據、信息和技術，并輔以計算機程序，最終得到能夠支持管理者做出決策的網絡解決方案。

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