仓配网络规划优化器 Skill v2.7#

概述#

基于整数规划（MILP）的仓配网络优化系统，使用 PuLP+CBC 求解器，支持多约束优化。

版本历史#

版本日期更新内容v2.72026-04-08RDC数量改为上限（<=N）, 新增参数引导流程, 支持必选/禁止仓库v2.62026-04-07智能单位检测 + 加权平均时效指标v2.52026-04-07优化门店匹配逻辑（城市优先，省份备选）v2.42026-04-07新增等待时间计算（考虑发车日）

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📋 完整使用流程#

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Step 1: 准备数据文件
    ↓
Step 2: 转换数据（Excel → JSON）
    ↓
Step 3: 配置优化参数 ⭐【新增引导流程】
    ↓
Step 4: 运行优化 → 生成 Excel 报告

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🎯 Step 3: 参数配置（重要更新 v2.7）#

参数引导清单#

1. 基本参数

参数说明格式RDC数量上限最多选择的RDC数量数字（如5）

2. 约束条件（可选）

参数说明格式必选仓库必须包含的RDC仓库仓库名列表禁止仓库不能作为RDC的仓库仓库名列表

⚠️ 重要：RDC数量含义

• 旧逻辑： == N（恰好N个）
• 新逻辑： <= N（最多N个，由优化器自动选择最优数量）

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🔴 v2.7 重要变更#

1. RDC数量改为上限#

变更前：

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设置 RDC=5 → 必须恰好选择5个RDC

变更后：

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设置 RDC<=5 → 最多选择5个RDC，优化器自动选择最优数量
优点：更灵活，避免过度建设

2. 参数引导流程#

优化前必须确认的参数：

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1. RDC数量上限（N）
2. 必选仓库（如有）
3. 禁止仓库（如有）

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🚀 快速开始#

1. 安装依赖#

bash

pip install pulp pandas openpyxl

2. 准备数据文件#

数据类型格式说明门店数据Excel省份、城市、区县、详细地址干线数据Excel仓库间调拨线路和时效共配数据Excel（多Sheet）各基地报货周期表

3. 转换数据#

bash

# 转换干线数据（自动检测单位并转换）
python3 convert_data.py --trunk 干线数据.xlsx --output-dir .

# 转换共配数据
python3 convert_data.py --distribution 共配报货周期表.xlsx --output-dir .

4. 配置参数并运行#

bash

python3 run_optimization.py \
    --store-file 门店数据.xlsx \
    --rdc-count 5 \        # 最多5个RDC
    --output result.xlsx

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📊 优化算法逻辑#

1. 目标函数#

text

最小化：Σ(门店数 × 线路时效) 加权和

2. 约束条件#

text

1. 每个省份必须分配给1个RDC
2. RDC数量 <= 指定上限
3. 必选仓库（如果有）必须被选中
4. 禁止仓库（如果有）不能被选中

3. 时效计算#

总时效 = 等待时间 + 干线时效 + 等待时间 + 配送时效

时效类型单位说明干线时效天由小时转换或直接使用配送时效天共配表原始数据等待时间天因发车日导致的等待

4. 链路类型判断#

链路类型判断条件直达RDC = 配送基地调拨一次RDC ≠ FSL，有直达干线中转需要经过TC中转仓

5. 门店匹配逻辑#

text

1. 优先城市精确匹配
2. 其次省份模糊匹配
3. 城市推断省份

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📊 输出Excel结构#

Sheet名称内容执行摘要关键指标、RDC数量、覆盖区域、加权平均时效RDC选址选中的RDC仓库供应关系完整链路信息（含时效分解）调拨中转仓涉及的中转链路省份分布各省归属

执行摘要字段#

字段说明RDC数量实际选中的RDC数量（≤上限）覆盖区域省-市-区组合数总门店数有效门店总数时效单位天加权平均时效Σ(门店数×时效)/总门店数

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📝 代码示例#

方式1：命令行#

bash

python3 run_optimization.py \
    --store-file 门店数据.xlsx \
    --rdc-count 5 \
    --required 成都仓 广州仓 \
    --forbidden 北京仓 \
    --output result.xlsx

参数说明：

参数说明示例--store-file门店数据Excel必填--rdc-countRDC数量上限（默认3）5--required必选仓库（空格分隔）成都仓 广州仓--forbidden禁止仓库（空格分隔）北京仓 上海仓--output输出文件result.xlsx

方式2：Python调用#

python

from run_optimization import optimize_and_generate_excel

optimize_and_generate_excel(
    store_file='门店数据.xlsx',
    num_rdc=5,  # 最多5个RDC
    output_file='result.xlsx'
)

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✅ 检查清单#

• RDC数量改为上限（<= N）
• 参数引导流程
• 智能单位检测
• 加权平均时效指标
• 时效计算（含等待时间）
• 链路类型判断
• 供应关系展示到区县级别
• 门店匹配逻辑（城市优先，省份备选）

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📁 文件结构#

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warehouse-network-optimizer.skills/
├── SKILL.md               # 本文档
├── convert_data.py         # 数据转换脚本
├── run_optimization.py     # 核心优化脚本
├── trunk_lines.json        # 干线数据
└── distribution_cycles.json # 共配数据

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Status: 生产可用 ✅

Version: 2.7.0

核心功能: 整数规划优化 + 智能单位检测 + 加权平均时效