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
- O  {; K% m' y/ q
: r# a4 E, X6 J- ], g+ X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。

, ?5 j/ }$ r1 a1 h- S主要亮点:
: {% \1 N8 [7 Y7 @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。
分析生产和运输成本之间的平衡。
& _$ U3 {9 w' s# Y/ W, T. a将 Python 与 FlexSim 集成，以便做出高级决策。
6 _; E5 o9 g, p% X8 t; L8 l1 c1 I, ]4 R
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。
$ l- F1 _7 S6 B$ n! u# \
1 S0 ~; l* G7 t3 F5 {在此处查看完整文章：https://mp.weixin.qq.com/s/LZ1GgWCLlhxGoILvh92Xgw
/ `8 J$ Y$ R7 k) M