业务场景
离散决策密集
典型模型包括机组开停、路线选择、仓库选址、订单分配和 APS 排程。业务方通常关心可行方案质量、运行时长和多场景批量计算。
技术痛点
规模与超时
变量和约束规模上升后，分支定界树可能快速变大。需要关注 MIP gap、初始可行解、并行线程、割平面策略和时间限制下的结果解释。
求解器推荐
Gurobi / CPLEX
可优先评估 Gurobi 与 CPLEX。二者在大规模 MIP/MILP 中应用广泛，适合对多核并行、收敛速度和企业级部署有要求的团队。
评估建议
建议使用真实业务数据做小、中、大三组模型测试，并记录不同参数下的求解日志。
电力市场与机组组合
重点比较启停变量数量、备用约束、爬坡约束和时段数量对求解时间的影响。
物流选址与网络优化
重点比较候选节点规模、运输路径数量、容量约束和服务水平约束。
生产排程 APS
重点比较工序切换、资源日历、交期惩罚和滚动重排频率。