对绝大部分公司来说优化物流运作是当前公司降低成本的有效手段，过去一段时间里美国的许多公司将精力集中在业务流程自动化和相关信息采集上，这些措施已经取得成效，帮助公司降低了成本，同时也为物流优化奠定了计算机硬软件基础。在这样的背景下，乔治亚理工大学物流研究所主任，美国物流专家拉特利夫博士撰写一份白皮书，提出物流优化的十条原则。
1、目标-------必须量化和度量
要想获得成功必须有明确的目标，为了优化，你必须知道怎样才算被优化。量化目标使得使用计算机决定一个物流计划方案是否优于另一个方案成为可能，管理人员就可以衡量优化方案是否有投资回报。例如，速递公司可能把目标定为：日常最低维修成本、燃料成本和劳动力成本，这些成本是很容易被量化和度量的。
2、模型－－必须真实的代表物流过程
模型是把优化要求和限制转化为计算机可以接受的语言途径。例如，我们需要模型来表示从仓库出货到装运卡车的过程。最简单如出货的总重量、体积的模型必须真实表示装运要求。
如果一种重量、体积模型被用于表示另外一种新型车辆的装运，模型就失真了，因为它没有真实代表实际的装运情况。如果模型不能代表真实的情况那么整个优化措施将会是不切实际、没有效率的。
3、数据－－-必须准确、时效和容易理解
数据引导着整个优化过程，如果数据不准确或不及时的纳入整个优化过程，那么指定的物流计划明显是不能令人信服的。优化过程包含实施计划，数据必须要容易被理解、接受，这样才能有良好的沟通，整个系统才会协调。例如，如果卡车运输对某些货物有体积限制，那么仅仅掌握运输货物的重量是不够的。
4、整合－－必须支持全部数据转换
数据整和是非常重要的，因为大量的数据要围绕物流优化来采集。例如，优化从仓库到商店运输过程需要相关定单、客户、车辆、驾驶员和道路信息等数据，这些大量反馈的数据中有的是无用数据，有的是错误数据，需要整合，筛选出与优化相关的有效数据。
5、 传达－－优化方案必须以一定的形式传达给执行官、管理者
只提供物流优化解决方案而不具体实施并不能算是成功的，只有提供给管理层实施方案而不具体实施并不能算是成功的，唯有提供给管理层实施方案并最后取得期望的投资回报才算是成功的。因此优化方案必须以最简单、明了的方式传达给管理者和执行者，管理者需要更多全面集中的信息来实施整修计划，其中网络是信息传递的重要媒介。
6、算法－－必须以独立的解决单个问题
物流优化技术之间最大的的区分在于计算机寻求物流优化途径的算法。毫无疑问，对于每类物流问题都有各处的特点，必须针对每个不同的问题开发相关的计算机算法来提供最佳的优化方案。然而值得注意的是：(1)算法结构必须能够被每个物流优化系统识别和理解；(2)优化的算法要有弹性，能够在使用时和其他系统协调。物流优化问题有许多可能的方案，如货物运输容量的减少有时有100000000000种可能的方案。利用不合适的算法结构意味着计算机挑选的方案可能以一些不可靠的，违背优化原则的数据为基础，或者整个方案的运算时间过长，甚至得不出方案。
7、 运算－－运算平台必须在有效时间内算出优化方案
由于每一个实际物流问题都有成千上万的优化方案，因此需要强大的计算机来支持运算，它能保证在合理的时间内计算出最好的物流优化方案。显然，由于优化技术要在实际环境中运行迅速得到实现，因此在短时间内得出最优方案是必要的。与单一的计算机运算比较，强大的计算机网络平台能够提供更好、更快的解决方案。
8、 人才－－专业的人才必须占主导地位，技术专家需要大量模型、数据和优化工具
优化技术迅速，但如果没有一些专业的技术人才来掌握，它不会取得预期的效果。这些技术人才能确保运用数据、模型的正确性，技术投入到实践中能按设计的运行。仅仅希望通过一些数据收集，运用模型和软件分析而没有技术人才的支持是不现实的，他们主导着知识和经验。
9、 流程－－商业流程的运作必须支持优化并且保证提升的空间
物流优化是一个不断累积变化的过程，因为物流的目标、规则和过程并不是一尘不变的。当变化来临的时候，不但数据、模型、算法需要做出相应的改变，潜在的商业流程也需要考虑如何变化来支持新的优化方案。商业流程如果不能支持优化或者保证物流优化的提升空间将会导致优化技术不能被有效利用甚至是无用的。
10、投资回报－－投资回报必须考虑整个技术、人才和实施
天下没有免费的午餐，物流优化需要大量的资金、技术和人才，投资回报需要考虑两点：
(1)整体优化价值的评估；
(2) 优化方案的比较，优化技术的选择。
在成本价值估算方面，当公司有现成的网络平台、应用软件之后，一般都过低估计运用物流优化技术的成本，而这些都需要有专业人才来完成。很少有成功的利用物流优化技术的成本低于最初的技术成本价值估算的案例。如果在初期物流优化的总成本能得到控制，则整个方案的成本一般就会减少。
在预算投资回报时，必须要有好的方法决定一个基准线，衡量技术价值和人才的作用，度量提升的效果，然后考虑进一步的优化。因为数据有时效性，实施过程需要不断的被关注，没有公司能够十分准确的预见他们的物流优化方案实际能够取得怎样的效果。