物流系统建立模型的方法包括

物流系统建立模型的方法主要包括以下几种：

1. 线性规划模型：线性规划是一种数学优化方法，用于求解一组线性不等式和等式组成的优化问题。在物流系统建立模型时，可以采用线性规划方法来优化运输路径、库存水平、配送时间等关键参数。例如，通过设置目标函数（如最小化总成本、最大化服务水平等），并引入相关决策变量（如车辆数量、货物分配等），利用线性规划算法（如单纯形法、内点法等）求解最优解。

2. 整数规划模型：整数规划是在线性规划的基础上，增加了对决策变量取整的限制条件，使得优化问题更加符合实际情况。在物流系统中，整数规划模型常用于处理实际中的非零决策变量，如车辆装载量、货物分配比例等。通过设置整数约束条件和目标函数，利用相应的求解方法（如割平面法、分支定界法等）求解最优解。

3. 网络流模型：网络流模型是研究在网络结构中进行资源分配和信息传递的数学模型。在物流系统中，网络流模型可用于分析不同仓库之间的货物流动情况，以及运输工具之间的货物分配。通过构建网络图，并定义节点表示仓库、道路、车辆等，使用网络流算法（如Ford-Fulkerson算法、Edmonds-Karp算法等）求解最大流或最小费用流等问题。

4. 多Agent系统模型：多Agent系统模型是一种基于群体智能理论的建模方法，适用于模拟多个独立决策实体在复杂环境下的相互作用。在物流系统中，多Agent系统模型可以用于描述供应商、制造商、分销商等不同角色之间的合作与竞争关系。通过定义各Agent的目标、策略和行为规则，利用仿真技术（如蒙特卡洛仿真、遗传算法等）进行优化和分析。

5. 排队论模型：排队论模型主要用于分析服务设施（如仓库、配送中心等）中顾客等待的情况。在物流系统中，排队论模型可用于计算客户等待时间、队列长度等性能指标，以指导实际运营中的问题解决。通过设置服务台数、顾客流量、服务速率等参数，利用排队论中的M/M/1、M/M/c等模型求解最优服务策略。

6. 随机过程模型：随机过程模型适用于描述物流系统中可能出现的随机性因素，如货物损坏、延迟交付等。通过建立概率分布和随机变量模型，可以分析和预测物流系统的运行状态和性能表现。常用的随机过程模型包括马尔可夫链、泊松过程、指数分布等，结合仿真技术（如蒙特卡洛模拟、马尔可夫蒙特卡洛模拟等）进行风险评估和优化设计。

综上所述，物流系统建立模型的方法多种多样，可以根据具体应用场景和需求选择合适的模型进行建模和分析。通过合理的模型建立和应用，可以提高物流系统的运营效率和服务质量，为企业带来更好的经济效益和社会价值。