1、构建变量通过备选仓库的经纬度来描述仓库的位置、仓库点集合。对于企业来说，可以是在已有的物流网络设施的基础上进行修改，也可以是拓展新的仓库。为了简化和明确所规划的数学问题，此处增加约束条件，1）每个层级中至少有一个仓库被选中。2）同一个城市的仓库视为同一个仓库。3）仓库数量为已知。如下图是案例Y的RDC备选城市集合，此处主要考虑了各种定性的因素。2、变量输入下图是案例A的仓库备选点（示例）。3、决策变量由于备选地点已经确定，设施之间的实际距离可以获得，最终目的是要找出备选方案中最优的选址组合，确定在哪些备选点建立仓库，以保证系统总成本最小，作为最终的决策方案。决策变量确定每个层级里的仓库是否能被选中，以及连接的上下游仓库和覆盖范围，被选中仓库的面积。下图是案例Y的初始备选仓库方案，即在RDC数量分别为1~4时，使网络总成本最小的选址方案，包括选中的仓库数量、地点、下游的覆盖范围。可以看出，当被选中的RDC数量变化时，选中的仓库地点及下游覆盖范围也发生变化。下图是案例Y中，当RDC数量=2的方案中，在不同周转率下的RDC的规划面积。三、供需分布 网络的首末两端为最终的供需方，工厂对DC层仓库、DC层仓库对客户存在着一定的供应关系。规划时需要确定每个仓库服务上下游哪些节点、满足什么样的需求，需求包括客户、产品、订单、渠道等各个维度的需求，建立结合企业运作特点的网络结构。 楼盘建筑模型是设计的一种展现形式，更加直观全面的来展示建筑的整体效果，楼盘建筑模型被广泛应用于城市建设、房地产开发、商品房销售、设计投标与招商合作等方面。楼盘建筑及环境艺术模型介于平面图纸与实际立体空间之间，它把两者有机的联系在一起，是一种三维的立体模式，建筑模型有助于设计创作的推敲，可以直观地体现设计意图，弥补图纸在表现上的局限性。 1、楼盘模型是开发商们用来体现楼盘特点的重要工具，通过模型人们可以更好地去了解楼盘的特点以及优势，它是开发商与购房者之间很好的沟通桥梁。无论对开发商还是购房者来说都是相当重要的，?而且随着科技的发展数字技术也融入到模型制作中了，就是我们现在所说的数字模型。它们的发展也证明了它的重要性。 2、楼盘模型已经是楼盘销售不可缺少的营销工具了，它是按照一定的比例用模型制作出来的，包括楼盘的建筑、绿化、景观都在上面展现出来，方便客户参观和购买本地产小区时可以看到小区的全貌。 3、随着制作技术的成熟，展示的效果也是越来越逼真了如:模型中已经可以虚拟的人在街道上走路，车在道路上行走、水的流动。让模型更加生动，更能展现建筑的夜景效果，更新颖的展示方式可以把?小区的特点全部展现出来。户型模型更能展现户型结构，户型设计，让客户更清晰了解楼盘内部结构。两者相互结合就可以把楼盘所有的结构都展现出来。 4、楼盘模型是消费者与开发商相互沟通的重要桥梁，是最好的无声推销员。任何一个模型都是经过地产商和模型制作公司倾力揣摩、精工细作，以求达到和谐统一、从前期的设计，到后期的制作都要把?最楼盘的特点展现出来，等到放在人们面前的时候呈现出的是一件完美的艺术品。使模型从细节到总体都始终贯彻设计理念。 5、我们知道房子的建设不是一件很困难的问题，在这样的设计过程中，我们会发现很多相关性的问题，因为在设计的过程中，你会发现自己所想象的空间和实际的应用情况还是有很大的区别的，这样的话，我们在整个的操作过程中就会拥有很多不一样的做法，在这样的做法过程中我们就会知道在设计的过程中应该要怎样来设计了。 以新能源为主体意味着双高（高比例、高电力电子装备）特点明显，由于状态改变时序短、序列信号频域分布广、影响动态过程变量混杂，采用传统以固定参数为核心的静态模型对系统进行描述和求解比较困难，需建立适应大规模强随机性系统的高性能仿真计算能力。第三，快速协同。新型电力系统对快速协同能力提出了较高要求，随着电网上下游主体互动加强，电网管理工作内容和形式将发生频繁变化，需把握数据主线，通过提升企业数字化运营系统的灵活性和开放性，实现规划建设、物资供应、安全生产、资产财务等全链条感知和全面贯通，提升业务效率，进而促进管理变革。在常年观测归纳和演绎的基础上，电力行业积累了丰富经验、规则和知识，可描述电力基础设施外形结构、系统电气量状态变化、拓扑连接关系等，将这些知识融入人工智能算法模型，形成数据驱动、知识引导和物理建模的新型智能算法，并用知识表达来刻画数据所蕴含的规律，进而形机协同模式，这取决于构建涵盖电力系统海量多源数据、算法、应用的完整知识体系。数字电网知识表达体系新型电力系统高维、动态、不确定性给电网安全稳定运行带来巨大挑战，传统方法难以精准完整刻画和实时掌控庞大的电力系统，相比之下，数字电网的多重知识表达，将推动新型电力系统可观、可测、可控成为现实。通过数字电网的多重知识表达，可提取物理电网的特征规律，精准描述物理电网设备的形态、系统运行的趋势、人-机-物三元空间的关联关系，实现对物理电网最优的决策控制。在中国工程院院士潘云鹤提出的AI 2.0知识三种表达（知识的形象表达、知识的语言表达、知识的深度神经网络表达）的基础上，面向数字电网支撑的新型电力系统进行具象化丰富，多重知识表达主要有四种形式:数字电网知识的形象表达主要应用于描述物理电网设备的形态；数字电网知识的函数表达主要应用于描述电力系统电气量、非电气量各类数据的时序变化物理规律；数字电网知识的语言表达主要应用于描述电力系统人机物环的关联关系；数字电网知识的深度神经网络表达则作为一种有效的数据驱动工具，对上述三类应用实现补充和支撑，这样即可形成数据驱动、知识引导和物理建模相互统一的人工智能模型。