运输线路对规划目标的经济性产生直接影响，运输成本主要由运输路线、运输方式决定的。 1、构建变量规划配送路线涉及的因素很多，主要因素有运输距离、运输环节、运输方式/工具、运输时间、运输费用等。2、变量输入下图是案例A中对重庆某一仓库的变量【分中心数量、运输费用、订单量、各二级配送中心运输距离】的现状的统计分析。（通过自主开发的数字化物流规划平台模拟得出） 下图是案例A对服务水平/运输周期的变量【各月份到工厂提货延误程度、各月份车辆运输延误程度、各月份车辆运输延误次数、各月份车辆运输准点次数、各月份到货延误程度】的现状分析统计结果。（通过自主开发的数字化物流规划平台模拟得出） 3、决策变量运输决策变量不仅影响运输成本，还影响着网络的服务水平（运输周期/订单响应时间）。可通过指标【各月份到工厂提货延误程度、各月份车辆运输延误程度、各月份车辆运输延误次数、各月份车辆运输准点次数、各月份到货延误程度】来评估网络的服务水平。下图是案例A对运输的决策变量的优化结果。（通过自主开发的数字化物流规划平台模拟得出） 4、目标函数运输成本主要包括了三个部分，一部分为工厂到仓库，一部分为仓库之间的运输，另外一部分为仓库到客户，不同部分的运输方式可能不一样。5、优化对比下图是案例A中的【一级到二级的配送路线】的优化前后的对比。（通过自主开发的数字化物流规划平台模拟得出）五、库存 库存规划对规划目标的经济性产生直接影响，包括库存的分布、库存策略、库存水平的规划等等。库存的规划是以网络结构和供需分布的特征为基础。1、决策变量库存的决策变量主要包括【一级配送中心安全库存水平(SS)、订货周期内的周转库存、一级配送中心再订货点、经济订货批量（EOQ）】。2、目标函数3、优化对比下图是案例A中库存决策变量【一级配送中心安全库存水平(SS)、订货周期内的周转库存、一级配送中心再订货点、经济订货批量（EOQ）】的优化前后的对比。（通过自主开发的数字化物流规划平台模拟得出）六、仓储 仓储成本主要指与仓库建设/租赁、管理运营相关的成本，如人员成本、仓库租金、设备成本、能耗成本。1、构建变量仓储成本的计算是建立在费用函数与费率的基础上的，如租赁成本、库存持有成本、产品成本等。2、变量输入下图是案例A中，对变量【各一级配送中心人员成本、各一级配送中心仓库租金、各一级配送中心设备成本、各一级配送中心能耗成本】的现状情况的统计分析。（通过自主开发的数字化物流规划平台模拟得出） 3、决策变量在备选仓库集合中确定出被选中仓库。这将影响前述的各项变量，包括【各一级配送中心人员成本、各一级配送中心仓库租金、各一级配送中心设备成本、各一级配送中心能耗成本】。4、目标函数仓储中心的成本主要由固有建设成本，人员成本以及其他设备或能耗成本够成。相对来说比较固定。其中可以通过人员数量和人员的平均成本计算出其中的人员成本。5、 模型求解 由于货物品种多、网络层次结构复杂、可供选择的节点数目大，其中任何一个环节或因素发生变动都会对模型求解结果造成影响。在不同的约束条件下，对同一问题求解，可能得出不同的结果，包括仓库的类型、位置、数量和处理能力等等。因此，此处增加一些约束和假设条件。 假设条件:1）系统总成本只考虑主要的成本费用，细节或小费用成本暂不考虑。2）不考虑缺货成本。3）库存策略采用不允许缺货的批量订货策略。根据上面的各个部分的结果,得到总的目标:在备选点均已知，在每个物流中心都无能力限制，需求点和需求量以及所需设置的物流设施（仓库）的数目均确定的情况下，规划总费用最小的多个物流中心构建的物流系统。 对上述模型可以采用逐次逼近法求解,首先给出一个的初始解,然后进行迭代计算来逐步改善所得解,最后使其接近费用最小。它的优点是计算过程比较简单，能评价网络中的各项主要费用,能通过求解物流中心的流通量来确定物流中心的规模，同时可以根据物流中心需求的特点，采取不同的备货策略。6、 成本优化对比 下图是案例A的各项成本决策变量的优化前后的对比。（通过自主开发的数字化物流规划平台模拟得出） 给出优化前的目标函数（成本）计算结果，以及优化后的网络结构、成本结果。在模型输出结果的基础上，我们可以结合企业的运作特点，建立方案的评价指标体系，从客户、物流、成本等多个维度的进行整体评估，从而得到定性和定量最优的方案。 城市规划模型C3.2.2:景观模型景观模型的展示目的，是分析地形变化，建筑物整体布局，以及其他对环境的影响因素。通常，景观模型包含该区域的各种特定功能，例如包括地形、建筑物的时间演变、农场、公园等各种类型的居民生活点，以及风力发电、太阳能光伏装置等设施。将场地缩小后，可以宏观地检视环境各因素的相互关系，以供相关部门和主管部门探索新的开发计划，景观模型也可以协助公众咨询过程。景观模型亦常被用作吸引投资者，或让大众了解其生活环境。景观模型C3.2.3:办公楼模型办公楼模型通常是按客户要求，对建筑物高度还原制作，可为建筑项目提供令人印象深刻和逼真的演示，大多用于营销或建筑展览。办公建筑模型通过在模型上各种照明配置，详细的建筑立面（尤其是窗户的细节、纹理）以及其他周边的细节（如人、车辆、周围的景观），使建筑师的设计栩栩如生。办公大楼模型C3.2.4:住宅建筑模型住宅建筑模型，可用于施工前批准、建筑施工阶段划分、设计演示、房地产销售等，是当中重要的工具。住宅建筑模型可以通过显示周边道路、建筑材料、居住环境布局，为潜在的住房购买者或投资者提供良好演示，因此它是房地产销售中心，进行营销的绝佳工具。 传统的技术体系已经无法满足数字电网、智慧电网的建设需要，如何充分利用大数据、人工智能等新一代信息通信技术，精准刻画电力系统运行的复杂规律，建立从数据到知识、从知识到决策的电力系统学习模型，保障电力系统安全、可靠、绿色、高效、智能运行，成为电力行业探索的重点。传统知识表达难以满足新型电力系统建设需要随着以新能源为主体的新型电力系统加快构建，大规模新能源并网和电力市场开放后，电力系统形态将发生重大变化，电力网络、信息网络和社会网络之间的耦合关联性显著增强，新型电力系统呈现出非线性、强随机、快时变的复杂巨系统特点。在这种情况下，单纯离线建模和仿真技术难以满足复杂电网实时运行分析与精准前瞻调控的要求，同时直接运用传统的调控模型与算法体系也面临海量电力系统中资源分散分离和构成功能耦合及最优快速决策等挑战。因此，构建新型电力系统在源网荷储等环节均面临一些急需解决的问题。其中，在源侧，需提供更加灵活的接入技术和接口方法，保障大比例新能源消纳；在网侧，需建设更加快速的计算能力和调控手段，适应电力系统高比例电力电子化的趋势；在荷侧，需挖掘更加柔性的互动技术和沟通渠道，充分调动需求侧参与系统调节的积极性；在储侧，需实现更加高效的动态平衡和优化调剂，提高电力系统稳定控制水平。