FJSP的标准测试数据集，内部包含4个子数据集（edata/rdata/sdata/vdata），每个子数据集分别包含66个算例，这些子数据集由JSP标准测试数据集修改而来（ABZ/FT/LA/ORB）。数据来源：Hurink, B. Jurisch, and M. Thole, “Tabu search for the job-shop scheduling problem with multi-purpose machines,” Operations-Research-Spektrum, vol. 15, no. 4, pp. 205–215, 1994. 其中，sdata算例中每个工序只能分配一台机器；edata算例中有少量工序可以分配给多台机器；rdata算例中许多工序都可以分配给多台机器；vdata算例中每个工序都可以分配给多台机器。

封装了并行机调度PMS、流水车间调度FSP、作业车间调度JSP中的启发式算法和智能群算法[遗传算法GA、粒子群算法PSO、蚁群算法ACO、禁忌搜索TS、模拟退火SA等]；旅行商问题TSP优化求解算法[最近邻算法、领域搜索算法、禁忌搜索算法、Lin2-opt和3-opt算法]；车辆路径问题VRP优化求解算法[节约里程法、改进式节约里程法、扫描算法Sweep]

IEEE CEC，全称是IEEE Congress on Evolutionary Computation，可以翻译为，IEEE进化计算会议。自2005年开始，每年举办一次。IEEE CEC benchmarks，是主办方发布的标准测试算例（以下简称，CEC算例）。 CEC2014年及CEC2017年测试集，matlab版本； 该测试集是用于演化算法性能测试的基准函数，CEC2014的函数组成可参见CEC2014的介绍文档“Definitions of CEC2014 benchmark suite Part A”，调用方法可参照CEC2014 MATLAB示例代码。

基于Anylogic的四级供应链网络模型。包括了Excel导入的GIS网络，以及基于此生成的生产基地、原料厂和销售点等智能体群

GOC 仓储网络智能库存管理[初赛原始数据]。 京东为例，在全国建设的8个区域型配送中心接近500个大小仓库中储存了近千万不同种类的商品，每日配送500多万顾客订单，并且绝大多数订单需要满足211配送标准，即早上11点之前的订单当日送达，晚上11点之前的订单次日下午3点前送达。如何更加准确地预测各个地区的顾客对商品的需求，将顾客可能需要的货品备置在顾客附近的仓库，是保障配送时效的关键。而如何在保障时效的前提下，通过大数据分析和优化算法降低运营成本则是公司长期经营的重中之重。 该数据对于物流的同学去学习，去发表论文有极大的帮助，因为预测结果将直接指导商品的库存计划，第一阶段，属于销量预测，第二阶段基于预测的销量基础上，通过设定调拨决策控制库存在RDC与各个FDC之间的平衡分布，其中涉及的方法包含机器学习的内容，同步包含了运筹优化的内容，整体项目需完成多轮的建模仿真。

大神在90年代，对TSP及其拓展问题的子路径消除约束的经典分析，是一篇不可多得的研究TSP路径优化的经典文献 引文格式：Desrochers, M., & Laporte, G. (1991). Improvements and extensions to the Miller-Tucker-Zemlin subtour elimination constraints. Operations Research Letters, 10(1), 27–36. doi:10.1016/0167-6377(91)90083-2

CPLEX的java接口，包含了所有的函数，包括函数的详细信息：函数名、输入参数类型，但会参数类型以及函数的功能，介绍非常详细，是学习Java调用Cplex的绝佳资料。

智能配送系统的运筹优化实战深度报告.pdf ，是非常全非常深度的报告，干货满满，非常值得学习与研究，推荐相关人员深入学习。

最优化是人们在工程技术、科学研究和经济管理的诸多领域中经常遇到的问题，结构设计要在满足强度要求等条件下使所用材料的总重量最轻；资源分配要使各用户利用有限资源产生的总效益最大；安排运输方案要在满足物资需求和装载条件下使运输总费用最低；编制生产计划要按照产品工艺流程和顾客需求，尽量降低人力、设备、原材料等成本使总利润最高，可以预料，随着科学技术尤其是计算机技术的不断发展，以及数学理论与方法向各门学科和各个应用领域的更广泛、更深入的渗透，在即将到来的2l世纪信息时代，最优化理论和技术必将在社会的诸多方面起着越来越大的作用。