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
0 _3 o4 _5 ]2 j# D
+ `* j- q9 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。
4 P/ g/ e4 Z% e0 M( C, Y, A; z; m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。

6 L& Z; m" d! G. o* r/ Q主要亮点:
2 C- x1 {  `8 r6 W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。
; Y" A+ |4 d) [- H  e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 Y: R+ Z$ t; V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。
5 L1 |( o8 I8 @4 c. O$ j* y2 r
) P# e$ Y* K$ t在此处查看完整文章：https://mp.weixin.qq.com/s/LZ1GgWCLlhxGoILvh92Xgw
' i" v0 k' c( C# `6 l/ S( u