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
$ a* g8 @7 a4 U$ h/ @, Q4 [, A
+ M6 F) r3 s3 t' }5 f$ ^; Y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。
$ x' h9 ^- |, M% {
. Z1 V* Y& M; t6 L$ ~; x5 l主要亮点:
, t, i$ A8 s4 w( }- d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。
8 \' {4 |' e$ X' n7 K; ?. Z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。

1 J5 f5 L4 P8 U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。

在此处查看完整文章：https://mp.weixin.qq.com/s/LZ1GgWCLlhxGoILvh92Xgw