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Research Papers

Download Zhou, C., Li, H., Liu, W., Stephen, A., Lee, L. H., & Chew, E. P. (2018, December). Challenges and opportunities in integration of simulation and optimization in maritime logistics. In Proceedings of the 2018 Winter Simulation Conference (pp. 2897-2908). IEEE Press.…

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2017.12 东北大学教程讲义

0- Visual Studio C# 开发环境 1- C# 语言面向对象编程基础 2- O2DES.NET 离散事件仿真建模(案例介绍:港口仿真) 3 - 系统分解与模块化建模 (案例介绍:模块化仿真 ) 4 - 数学规划与嵌入式优化仿真 5 - 基于仿真的搜索优化(算法论文) 6 - 最优算力分配和并行计算 7 - XML 数据存储与图形化演示 (案例介绍:WPF图形演示) 源代码:https://github.com/li-haobin/neu-class2017 仿真模板下载:O2DESNet Module.zip (适用于O2DES.NET 2.4.1) Google OR Tool 动态库下载:Google.OrTools 参考书:C# Programming 如有问题请联络:help@o2des.net

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16年9月-东北大学-下一代物流与仿真优化研讨会

16年9月-东北大学-下一代物流与仿真优化研讨会

下一代物流与仿真优化研讨会
 Workshop on Next Generation Logistics and Simulation Optimization

网络与信息技术的快速发展促进了互联网行业迅速崛起,在为传统产业带来冲击的同时,也使得其间的联系日趋紧密。近年来,“互联网+”与“工业4.0”概念的相继提出,更使得这一趋势成为未来产业发展的潮流。与之相伴随,仿真优化技术正越来越多的被广泛应用在各类工业问题中。该类技术依托互联网与信息系统获取的大量数据,利用计算机模型模拟现实中的物理系统,并且运用运筹学及人工智能方法对系统加以科学分析,以帮助管理者找出高效的系统设计方案并做出优化决策。本次研讨会由东北大学承办,邀请了国内外该学科领域的专家,旨在交流探讨仿真优化技术的前沿发展,探索新互联网环境下的工业应用,尤其专注仿真优化技术对下一代物流产业的提升与发展。

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