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例如生产计划的排程，车辆路线规划与实时调度，工单的划分和开料问题等，都可以通过数学规划并优化。

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当前市场上成熟的求解器并不多，且都被国外企业垄断而且价格昂贵，如Cplex, Gurobi等。

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这些他们熟悉的商用软件也相应地更有优势，更容易占领市场。

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。另一个是Google的OR-Tools, 由Google发布并维护；主要维护团队也是由Google资助。

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识别出业务实体，各个业务案例中有哪此约束，找出当前需要优化的要求。

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对使用过它的系统并没有开源要求，仅需作出开源引用声明即可。

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例如：生产计划中，结合订单与工艺信息，定义工单或生产任务。

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车辆路线规划场景中，根据车辆参数、运送物料的特性与要求等信息，识别出线路要求，走访节点顺序，最大运载量，节点走访时间限制等特性。

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完成了业务建模（即识别出业务实体，规则和优化目标）后，下一步则需要对这些业务模型转化成数学模型。

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只需完成业务分析、归纳，建立业务模型，即可作为引擎的输入进行求解。