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

7 z1 O; B" F5 V# c- g# t) \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 ?) q% {* G$ P( H' x主要亮点:
% |! `0 n1 {- `) o6 \" _: j$ ]模拟包含工厂和仓库的分销网络。
9 }: s& D8 P5 z; N, y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。
$ r9 P1 i, q8 G# c6 g将 Python 与 FlexSim 集成，以便做出高级决策。

$ _; e4 e" n! `. }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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