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
  H0 ~* J7 D% S" l( h/ y2 [+ B
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。
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。
$ f' i2 t' o$ t8 m" D* Q
主要亮点:
模拟包含工厂和仓库的分销网络。
优化生产和运输，同时降低成本。
) e" ~4 i" ^( W" L$ G0 K- T% O% [分析生产和运输成本之间的平衡。
将 Python 与 FlexSim 集成，以便做出高级决策。
8 m& \, H1 \# Q
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。
- E: ~) R* w8 T/ I. p" ?4 b  U7 R% {
在此处查看完整文章：https://mp.weixin.qq.com/s/LZ1GgWCLlhxGoILvh92Xgw
3 V& |$ l1 h5 k0 \& y