仿真与优化相结合:使用 FlexSim 和 Python 解决供应链配送路径调度

仿真与优化相结合:使用 FlexSim 和 Python 解决供应链配送路径调度
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' w+ @; Y8 I2 e% |* X' v在微信公众号【FlexSim系统仿真软件】发布的这篇文章中介绍了一个GIS相关的案例模型。
( ^/ r% g$ _' ~0 k+ I该模型将 FlexSim 的 GIS(地理信息系统)功能与Python 中的最低成本流算法集成在一起，使用 MIP(混合整数规划)求解供应链规划问题。MIP(混合整数规划)是一种在约束下优化决策的数学方法。
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4 ?0 Q! v4 V# O( X主要亮点:
7 J! K3 u; o5 f7 C' w& [模拟包含工厂和仓库的分销网络。
. K" A8 O8 T5 _6 F/ X优化生产和运输，同时降低成本。
0 _2 [4 w3 O' K6 ?5 [% V, q分析生产和运输成本之间的平衡。
; S4 d7 T7 O4 c: b将 Python 与 FlexSim 集成，以便做出高级决策。

该方法将仿真建模和数学优化连接起来，为解决实际物流挑战提供了强大的工具。
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" g6 ~: B7 f2 B8 k' ~在此处查看完整文章：https://mp.weixin.qq.com/s/LZ1GgWCLlhxGoILvh92Xgw
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