Integer Linear
정수 선형

다중 목표 혼합 정수 선형 계획법(MILP) 모델이 개발되어 각 연구 시나리오의 웰-탱크(WtT) 단계를 최적화하는 데 사용됩니다.

이 논문은 지연과 에너지 소비를 최소화하는 것을 목표로 하면서 들어오는 배달의 불확실한 기원과 구성을 고려하는 이 프로세스의 최적화를 위한 강력한 다중 목표 혼합 정수 선형 계획법 모델을 제안합니다.

이 연구에서 새로운 이중 목표 혼합 정수 선형 계획법 모델은 불확실성 하에서 저탄소 배출을 가진 녹색 공급망의 위치-재고-라우팅 문제를 해결하기 위해 공식화되었습니다.

이 문제를 해결하기 위해 우리는 AUGMECON2(증강 입실론 제약 조건 2) 방법과 WRMCGP(가중 수정 다중 선택 목표 프로그래밍) 방법의 두 가지 접근 방식을 사용하여 해결되는 양방향 혼합 정수 선형 모델을 제안합니다.

2단계 확률적 혼합 정수 선형 프로그램 모델을 사용하여 효과적인 약속 일정 템플릿을 식별하는 방법을 제안합니다.

제안된 모델은 혼합 정수 선형 2단계 확률론으로 공식화되고 일반 대수 모델링 시스템에서 모델링됩니다.

강력한 "최소-최대-최소" 모델을 단일 수준 MILP(혼합 정수 선형 계획법) 모델로 동등하게 변환할 수 있는 분석 솔루션 방법론도 제안됩니다.

운전자가 참여 의사를 표시할 때 문제 구조를 이용하여 문제를 동등한 단일 수준 MILP(혼합 정수 선형 계획법)로 재구성하고 SAA(샘플 평균 근사화) 방법을 적용합니다.

이와 관련하여 공급망 네트워크의 흐름에서 이익을 극대화하는 것을 목표로하는 혼합 정수 선형 계획법 모델이 개발되었습니다.

공급망 네트워크는 위치/할당, 운송 및 재고 측면에서 의사 결정을 지원하도록 설계된 ILP(정수 선형 프로그램)로 모델링됩니다.

입자 군집 최적화 알고리즘과 혼합 정수 선형 계획법 기법은 각각 제안된 2단계 최적화 모델을 최적화하기 위해 이 기사에서 사용됩니다.

TOU 및 계층별 전기 요금 정책을 고려하여 전력 비용 최소화를 목표로 하는 플로우 샵에 대한 정수 선형 프로그래밍 모델을 구성하고 공작물을 기반으로 하는 3계층 코딩 방법을 사용하는 입자 군집 최적화 알고리즘(PSO)을 시작합니다. 시간 및 가공 상태 및 반복 프로세스가 설계되었습니다.

제안된 혼합 정수 비선형 계획법 모델은 기성 볼록 계획법 솔버를 통해 해결할 수 있는 선형화 세트를 통해 혼합 정수 선형 계획법 모델로 변환됩니다.

모델의 첫 번째 버전은 혼합 정수 비선형 계획법(MINLP) 모델로 개발되었지만, 본 연구에서는 대수 변환 및 조각별 선형 근사법을 사용하여 혼합 정수 선형 계획법(MILP) 모델로 변환하려고 합니다.

실험 결과 제안된 휴리스틱이 최신 제약 조건 프로그래밍 모델과 기존 문헌에서 영감을 받은 혼합 정수 선형 프로그래밍 모델보다 성능이 우수함을 보여줍니다.

이러한 목표를 달성하기 위해 우리는 혼합 정수 선형 계획법 모델, 제약 조건 계획법 모델 및 시간 버킷 기반 혼합 정수 선형 계획법 모델, 가변 이웃 탐색 알고리즘 및 탭 탐색 알고리즘으로 구성된 수학 알고리즘을 개발합니다.

먼저 작업장의 총 에너지 소비를 분석하고 새로운 혼합 정수 선형 계획법(MILP) 모델을 공식화합니다.

신호 제어 문제는 네트워크의 총 에너지 소비를 제한하기 위해 부등식 제약을 통합하는 혼합 정수 선형 수학 프로그램으로 공식화됩니다.

최적화 모델은 혼합 정수 선형 공식으로 구성되며, 이 활동에 의해 국가 그리드에 공급되는 전력을 포함하여 전체 SC의 예상 순 현재 가치를 최대화하는 것을 목표로 합니다.

설계 및 운영 작업은 환경 영향을 최소화하면서 프로세스 공급망의 순 현재 가치(NPV)를 최대화하려는 이중 기준 혼합 정수 선형 계획법 문제(bi-MILP)로 수학적으로 제시됩니다.

따라서 모델을 다항식 시간에 쉽고 효과적으로 해결할 수 있는 2단계 혼합 정수 선형 계획법 문제로 변환합니다.

이중 수준 혼합 정수 선형 계획법 공식에 포함된 프레임워크는 현재 및 유망한 전략을 식별 및 평가하는 동시에 가장 강력하고 탄력적인 설계를 설정합니다.

일반적인 경우에 정수 선형 계획법 공식, 동적 계획법 알고리즘 및 다항식 2-근사 알고리즘을 제시합니다.

본 논문에서는 트리폴리-레바논 항에서 QCSP에 대한 세 가지 해법, 즉 혼합 정수 선형 계획법과 동적 계획법 알고리즘의 두 가지 정확한 방법을 제안하여 최적의 해를 구하고, 한 가지 휴리스틱 방법인 유전적 알고리즘을 통해 최적에 가까운 해를 구한다. 허용 가능한 CPU 시간 내에 솔루션을 제공합니다.

이것은 작업 매핑 문제를 혼합 정수 비선형 계획법 문제로 공식화하고 이를 최적으로 해결되는 혼합 정수 선형 계획법으로 동등하게 변환함으로써 달성됩니다.

이 문제는 일반적으로 MINLP(혼합 정수 비선형 계획법) 문제이지만 MILP(혼합 정수 선형 계획법) 문제로 변환하여 낮은 계산 시간으로 전역적으로 최적의 솔루션을 얻습니다.

또한 수명/처리량 최적화는 저장된 슬롯 할당의 균형을 최적화된 방식으로 조정하기 위해 HAP에 의해 수행되며, 여기서 문제는 혼합 정수 선형 계획법 최적화 문제로 공식화됩니다.

이 논문은 문제의 간결함과 견고함을 모두 유지하는 혼합 정수 선형 계획법 최적화 문제로서 마스터 문제에 대한 상태 전이 공식을 제안합니다.

실제 문제에 대해 병원에서 환자의 대기 시간을 최소화하기 위한 목적으로 혼합 정수 선형 계획법 최적화 모델이 제안되었습니다.

지역 재생 에너지 잠재력의 추정과 열 및 전력 소비 패턴 조사를 기반으로 최소 총 연간 비용을 목표로 혼합 정수 선형 계획법 최적화 모델을 제시합니다.

공급망 모델의 불확실성은 GAMS® 프레임워크에서 효율적으로 해결된 대규모 혼합 정수 선형 및 비선형 프로그래밍 문제로 이어지는 사례 및 사례 연구를 신중하게 구성하여 철저히 분석됩니다.

알고리즘은 전송 네트워크 확장 및 에너지 저장 계획 모델을 사용하여 테스트되었으며, 이는 도전적이고 매우 큰 규모의 혼합 정수 선형 계획법 문제입니다.

또한 문제의 비선형 방정식을 선형화하고 재구성 문제를 MILP(혼합 정수 선형 계획법) 문제로 변환하여 전역 최적 솔루션을 달성합니다.

그런 다음, 공동 계획 문제는 전역 최적 솔루션을 계산하기 위해 대수 연산의 도움을 받아 혼합 정수 선형 계획법(MILP) 모델로 공식화됩니다.

개방형 매립지, 물질 재활용 시설, 위생 매립지, 혐기성 소화, 퇴비화, 소각, 혐기성 소화를 포함한 7개의 기존 폐기물 처리 시설에 대한 최적의 MSW 할당을 평가하기 위해 증강 전자 구속조건 방법을 사용한 새로운 다목적 혼합 정수 선형 계획법이 개발되었습니다. 및 플라즈마 가스화.

따라서 이 연구에서는 새로운 다목적 혼합 정수 선형 계획법 모델을 개발하여 이란 Sari 병원에서 HWM을 해결합니다.

에너지 시스템 엔지니어링 방법은 상부 구조 기반 모델링, 혼합 정수 선형 계획법, 다중 목표 최적화 및 확률론적 프로그래밍을 포함하여 도구를 구성하는 데 사용됩니다.

이 연구 논문에서는 MILP(혼합 정수 선형 계획법) 기술을 기반으로 원격 지역의 Conex를 위한 독립형 태양광 시스템 크기를 조정하기 위한 다목적 최적화를 개발했습니다.

제안된 이중 수준 문제를 해결하기 위해 이중성 이론과 KKT(Karush-Kahn-Tucker) 최적 조건을 사용하여 추적 가능한 혼합 정수 선형 계획법(MILP) 문제로 변환합니다.

제안된 이중 수준 모델은 KKT(Karush-Kuhn-Tucker) 최적 조건과 이중성 이론을 사용하여 단일 수준 혼합 정수 선형 계획법(MILP) 모델로 변환됩니다.

이 문제를 해결하기 위해 새로운 연속 시간 혼합 정수 선형 계획법 모델이 공식화되었습니다.

이 논문에서 우리는 먼저 시퀀스 종속 전환이 있는 단일 기계의 생산 일정을 위한 하이브리드 이산 및 연속 시간 혼합 정수 선형 계획법 모델을 기반으로 하는 새로운 결정론적 모델을 개발합니다.

그런 다음 LEM의 P2P 거래를 비용 최소화 문제로 모델링하고 행렬 분해 및 정수 선형 계획법을 활용하는 효율적인 <italic>온라인</italic> 솔루션을 도출합니다.

VM 배치에 대한 이러한 절충점을 포착하기 위해 다음을 기반으로 하는 가중 합계를 공식화합니다. 순수한 0-1 정수 선형 계획법 문제로서의 비용 최소화 문제, 이것은 NP-완전하고 더 낮은 복잡성으로 풀기에는 매우 복잡합니다.

이 조합으로 인해 다중 기간 MILP(혼합 정수 선형 계획법) 문제가 발생했습니다.

이 격차를 메우기 위해 현재 기여는 지리 정보 시스템을 기반으로 순 현금 흐름을 최대화하는 지역 난방 네트워크의 최적 개요 및 크기를 위한 다중 기간 혼합 정수 선형 계획법 모델을 제안합니다.

또한 Kullback-Leibler 발산에 기반한 풍력 발전 단지 출력의 모호성 세트는 에너지 저장 플랜트의 계획 모델에 포함되고 에너지 저장 플랜트의 분포가 강력한 계획 모델은 샘플 평균 근사법에 의해 혼합 정수 선형 계획법 모델로 변환됩니다.

확률적 프로그램의 결과 샘플 평균 근사 문제는 대규모 혼합 정수 선형 프로그램이 될 수 있습니다.

먼저, 100% 복구 목표를 가정한 다 곱 다주기 혼합 정수 선형 계획법(MIP) 모델을 제안합니다.

본 논문에서는 이를 개발하고 적용하는 것을 목적으로 한다. 혼합 정수 선형 계획법(MILP), 시나리오 기반 분석 및 완전 퍼지 계획법(FFP) 방법을 통해 캐나다 밴쿠버에 있는 다중 계층, 다중 구성 요소, 다중 제품, 다중 기간 배터리 CLSC의 이익을 극대화합니다.

PaDOA는 대규모 구조의 혼합 정수 선형 계획법 문제를 해결하는 것과 훨씬 적은 정수 변수로 구성된 부분적으로 분리된 혼합 정수 비선형 계획법 하위 문제를 번갈아 가며 진행합니다.

혼합 정수 선형 계획법(MILP)은 수동 광 네트워크를 모델링하는 목적에 매우 적합합니다. 그러나 대규모 문제 인스턴스를 해결하기 위한 과도한 컴퓨팅 시간은 이러한 접근 방식을 비실용적으로 만듭니다.

MILP(혼합 정수 선형 계획법)는 소비자 만족을 포함하고 다양한 가전 제품 및 에너지 저장 시스템을 통합하고 에너지 자원을 분배하는 일 전 부하 스케줄링을 수행합니다.

이 작업에서 우리는 온라인 성능 저하 제약을 포함하여 통합자 주도 커뮤니티 전기 에너지 저장 시스템이 제공하는 경제적 가치를 평가하기 위해 혼합 정수 선형 계획법(MILP) 모델을 제시합니다.

이러한 이점을 평가하기 위해 다중 MG 협력을 위한 확률론적 2단계 혼합 정수 선형 모델을 제안하고 여러 교환 시나리오를 통해 공동 시장 참여의 가치에 대한 결론을 내립니다.

제안된 프레임워크는 2단계 혼합 정수 선형 계획법 문제로 이어지는 새로운 HFS의 일상적인 작업을 해결하는 데 사용됩니다.

이중 수준 모델은 Karush-Kuhn-Tucker 정리를 기반으로 재구성된 단일 수준 문제의 비선형 제약 조건을 처리하기 위해 강력한 이중성 정리와 이진 확장 방법을 적용하여 쉽게 해결되는 혼합 정수 선형 계획법 문제로 변환할 수 있습니다.

예비 용량 및 균형 시장에서 경쟁 자원과의 성과 기반 경쟁은 계산 효율적인 혼합 정수 선형 문제로 재구성되는 이중 수준 모델을 통해 캡처됩니다.

관련 성능 기준을 2-노름 또는 1-노름에서 평가하는지 여부에 따라 MICP를 혼합 정수 2차 원뿔 프로그램 또는 혼합 정수 선형 프로그램으로 각각 재구성하고 계층 최적화를 간소화할 수 있습니다. 실제 사례에서 모델의 속성이나 관찰된 동작을 활용하여 절차를 수행합니다.

게다가, 일반화된 벤더 분해 알고리즘은 복잡한 원래 문제를 혼합 정수 선형 계획법(MILP) 마스터 문제와 볼록 2차 원뿔 계획법(SOCP) 하위 문제로 분리하기 위해 구축되어 대규모 문제를 효율적으로 해결하는 데 사용됩니다.

공동 최적화 문제는 전력 균형 제약 조건이 최적 전력 흐름으로 개발되는 혼합 정수 선형 계획법 문제로 공식화됩니다.

이를 바탕으로 본 논문에서는 DC 최적 전력 흐름 모델을 사용하여 서로 다른 ESS 기술을 설치하여 불충분한 송전 용량의 영향을 효과적으로 완화하기 위해 혼합 정수 선형 계획법(MILP) 직접 최적화 모델을 제안합니다.

이 백서에서는 각 직원에 대해 연장된 휴식을 구성하는 것을 목표로 하는 두 가지 일반적인 온/오프 일정 혼합 정수 선형 계획법 모델을 제시합니다.

이 백서에서는 클라우드 또는 포그 리소스에서 작업을 예약하는 정수 선형 계획법을 기반으로 하는 두 가지 스케줄러를 제시합니다.

둘째, 작업 스케줄링 문제를 시간과 포그 에너지 소비를 모두 고려한 ILP(정수 선형 계획법) 최적화 모델로 공식화합니다.

실제 프로젝트에서 다중 단위 병렬 테스트를 구현하는 문제를 해결하기 위해 이 문서에서는 작업 스케줄링 문제를 해결하기 위한 혼합 정수 선형 계획법(MILP) 모델을 제시했습니다.

마지막으로, 하루 전 일정 문제는 실시간 디스패치의 견고성과 비예측성을 보장하는 MILP(혼합 정수 선형 프로그램)로 재구성됩니다.

혼합 정수 선형 계획법은 최적의 하루 전 스케줄링 문제를 모델링하는 데 사용됩니다.

주어진 트래픽 요구 세트에 대해 이러한 광 경로로 인해 발생하는 하드웨어 비용을 최소화하는 것은 네트워크 계획에서 흔히 발생하는 혼합 정수 선형 프로그래밍에서 접근하는 일반적인 조합 최적화 문제입니다.

NP-hard인 정수 선형 계획법(ILP)과 같은 조합 최적화 문제가 공식화됩니다.

결합 최적화 문제를 Markov 결정 프로세스로 공식화하고 심층 Q-러닝 네트워크를 사용하여 장기 혼합 정수 선형 계획법 문제를 해결합니다.

탄성 광학 경로 라우팅 및 콘텐츠 복제 배치의 공동 최적화 문제를 혼합 정수 선형 계획법 문제로 공식화하고 발견적 알고리즘을 개발합니다.

이 연구에서 혼합 정수 선형 계획법 최적화 알고리즘은 내부 연소 발전기(ICG)와 기존 배터리 저장 시스템 또는 펌핑 수력 에너지가 될 수 있는 저장 시스템으로 구성된 마이크로 그리드의 최적 일정을 계산하기 위해 개발되었습니다. 펌프로서의 터빈을 기반으로 하는 저장(PHES).

혼합 정수 선형 모델로 대표되는 제안된 EMS 기반 전략은 태양광 발전, 배터리 저장 시스템 및 그리드와의 에너지 구매 및 판매를 고려하는 그리드 연결 마이크로그리드의 최적 하루 전 운영을 결정합니다. 총 운영 비용을 최소화합니다.

다행스럽게도 DrFRAM은 분포적으로 강력한 최적화 및 단조성 속성의 동등한 표현을 활용하고 정수 변수를 이진화하고 볼록하지 않은 항을 선형화하여 혼합 정수 선형 계획법(MILP)으로 재구성할 수 있음을 보여줍니다.

그런 다음, 우리는 결정에 의존하는 분포 강건한 최적화 모델을 제안하고 정확한 혼합 정수 선형 계획법 재공식화를 개발합니다.

이 논문에서는 조각별 선형화 방법을 사용하여 GIRP-TW(Green Inventory-Routing Problem with Time Windows)에 대한 새로운 MILP(혼합 정수 선형 계획법) 수학적 모델을 제안합니다.

확률적 수요에서 환적 및 대체와 관련된 재고 라우팅 문제를 해결하기 위해 혼합 정수 선형 계획법 모델이 제안됩니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 하위 MINLP(Mixed Integer Non-Linear Problem)를 혼합형으로 변환하여 수요가 유연한 하루 앞선 전력 시장에서 Bi-Level Optimization 전략 입찰 문제를 해결하는 하이브리드 진화 알고리즘을 제안합니다. -정수 선형 문제(MILP).

혼합 정수 선형 계획법과 IABC 알고리즘을 결합하는 방법은 다중 목표 이중 수준 최적화 모델을 해결하고 의사 결정자에게 서로 다른 초점을 가진 두 가지 마이크로그리드 디스패치 방식을 제공하는 데 사용됩니다.

결과 최적화 문제는 MILP(혼합 정수 선형 프로그램)로 캐스팅되며 변압기 수준에서 커뮤니티 교환 전력과 관련된 커플링 제약 조건이 있습니다.

우리는 주어진 고객 집합에 서비스를 제공하기 위해 p개의 시설이 위치해야 하는 용량 없는 위치 문제를 고려하고 서비스를 요청하는 고객이 자신의 비용으로 시설에 도달해야 한다고 가정합니다. 문제는 제공되는 서비스에 대한 접근성에 대한 고객 간의 공정성입니다. 시설 위치에 대한 모든 선택은 개방형 시설에 도달하기 위한 고객의 거리 분포에 해당합니다. 이 분포의 평균을 최소화하면 시스템이 p-median 문제로 이어질 것입니다. 효율성은 최적화되지만 사용자에 대한 공정한 대우는 무시됩니다 분포의 최대값(최악의 경우)을 최소화하면 사용자에 대한 부당한 대우는 완화되지만 시스템 효율성이 무시되는 p-center 문제가 발생합니다. 이 두 극단 사이에서 타협하는 것 , 우리는 조건부 β-평균, 즉 100×β% 고객이 시설에서 더 멀리 이동한 평균 거리를 최소화합니다. 우리는 공정 시설 위치라고 부릅니다. 문제(FFLP(β)) 검증된 정수 친화적인 속성을 가진 혼합 정수 선형 계획법(MIP)으로 공식화되는 최적화 문제 FFLP(β)에 대한 대표 솔루션 세트를 생성하기 위한 휴리스틱 프레임워크를 제안합니다. 프레임워크는 여러 MIP에 대해 고품질 솔루션을 얻는 것으로 나타난 발견적 체계인 커널 검색을 기반으로 합니다. 제안된 솔루션 알고리즘에서 찾은 솔루션의 품질을 검증하고 몇 가지 일반 지침을 제공하기 위해 계산 실험이 보고됩니다. 평균과 최악의 최적화 사이의 절충에 관하여 마지막으로, 우리는 SARS-CoV-2 바이러스에 의해 촉발된 대유행과 관련된 선별 활동에서 비롯된 사례 연구에 대해 보고합니다. 사례 연구는 여러 드라이브의 최적 위치에 관한 것입니다. -면봉 표본 수집을 위한 임시 테스트 사이트를 통해 © 2021 Elsevier Ltd.

구매 비용과 운영 비용을 포함한 총 비용을 최소화하기 위해 혼합 정수 선형 계획법 수학적 모델을 제안합니다.

충돌하는 성능 측정 i에 대해 혼합 정수 선형 계획법 수학적 모델이 도입되었습니다.

우리는 확률적 모델링에 예비 시장, 하루 선행 시장 및 일중 시장을 포함하고 다단계 확률적 혼합 정수 선형 프로그램을 개발합니다.

이러한 맥락에서 Huntorf CAES 공장의 MILP(Mixed Integer Linear Programming) 모델은 독일의 선결제 시장 및 분예금 시장 참여 시 수익 극대화를 위해 개발되었습니다.

이 모델은 상위 수준 모델이 새로운 시장 균형 그룹의 이익 극대화인 반면 하위 수준 문제 모델은 최종 사용자 전기 비용의 최소화인 확률론적 혼합 정수 선형 계획법(MILP) 이중 수준 모델로 캐스팅됩니다.

낮은 수준의 문제는 가스 시장을 정리하고 혼합 정수 선형 프로그램을 사용하여 가스 연소 장치 및 가스 우물의 수요 및 공급 수량을 결정합니다.

문제는 볼록 2차 목적 함수와 혼합 정수 선형 제약 조건이 있는 혼합 정수 계획법 문제로 공식화되고 단순화됩니다.

혼합 정수 계획법(MIP) 완화 및 변수 수정을 사용하여 원래 문제와 유사한 정수 선형 계획법(ILP) 하위 문제 집합을 구성하고 일반 MIP 솔버로 해결합니다.

이전 작업에서는 강력한 최적화를 채택하여 서비스 지연을 혼합 정수 선형 계획법(MILP) 문제로 고려하지 않고 백업 리소스 할당 문제를 공식화했습니다.

용량 단편화가 억제되는 혼합 정수 선형 계획법 문제로 기본 및 백업 리소스 할당 문제를 공식화하기 위해 광범위한 수학 연산으로 강력한 최적화를 적용합니다.

또한 다중 목표 및 다중 기간 공급망 네트워크를 설계하기 위해 혼합 정수 선형 계획법(MILP) 수학적 모델을 제안합니다.

조사 중인 4개 계층, 다중 기간 공급망의 경우 총 유통 비용을 최소화하기 위해 농부의 클러스터링을 고려하여 부패하기 쉬운 제품의 위치-재고-라우팅 문제에 대해 혼합 정수 선형 계획법(MILP) 모델이 개발되었습니다.

BESS의 최적 작동을 결정하기 위해 상위 조각별 선형 근사 방법을 기반으로 하는 배터리 열화 모델을 포함하여 혼합 정수 선형 계획법(MILP) 최적화 문제가 공식화됩니다.

제안된 모델은 조각별 선형 근사와 Soyster의 강력한 선형화 기술을 기반으로 하는 혼합 정수 선형 계획법 문제로 재구성됩니다.

MDT(최소 체류 시간) 제약 조건은 이 요구 사항을 표현하고 조합 적분 근사화 분해에 포함될 수 있습니다. 이는 혼합 정수 최적 제어 문제(MIOCP)를 해결하여 $$\엡실론 $$ - 하나의 연속 비선형 계획과 하나의 혼합 정수 선형 계획(MILP)을 풀어서 최적화합니다.

조합 적분 근사(CIA) 분해는 하나의 연속 비선형 제어 문제와 하나의 혼합 정수 선형 계획법(MILP)을 해결하여 혼합 정수 최적 제어 문제를 푸는 것을 제안합니다.

이 연구는 알루미늄 산업에서 지속 가능한 폐쇄 루프 공급망 네트워크를 설계하기 위한 3가지 목표 혼합 정수 선형 수학적 모델을 제공합니다.

추정된 EoL 선박 수는 모델의 입력으로 사용된 다음 폐쇄 루프 공급망 네트워크의 혼합 정수 선형 계획법(MILP) 모델로 해결되어 총 물류 비용을 최소화합니다.