实训平台配套理论、测试题及实训课程，保障院校老师顺利开展教学。依托课程利用平台进行仿真实训，将教学与实训结合起来，通过对货物的动态管理，业务的精细化管理,解决供应链行业中存在的仓储自动化程度低、人工成本较高的痛点问题，提升仓库货位利用效率、减少对操作人员经验的依赖性、改善仓储的作业效率、提高仓库作业的灵活性。通过系统实训来培养学生在数字化、智能化物流发展背景下，具备智能化仓储规划、智能仓储仿真软件模型搭建与设计、智能仓储运营数据采集、智能仓储运营监控与运维管理等方面的能力。
主要是对物流配送环节的具体流程优化，基于预设规则与约束条件，根据车辆、订单、货物信息，结合路径优化算法，实现订单智能匹配及物流配送路线，降低调度工作量，通过货位规格参数约束，通过算法提升车辆装载率，为企业降低物流运输费用。通过系统实训培养学生以下能力：
1.熟悉常见的运筹学问题（ TSP 问题、VRP 问题、 网络优化问题等）的建模；
2.了解领域内常用算法，包括启发式算法和精确求解算法；
3.学会使用python运行算法模型；
4.具备一定数据库、网络爬虫操作基础；
5.提高业务理解能力、数学建模能力和算法实现能力。
通过案例建模，运用领域内常用算法，包括启发式算法和精确求解算法，解决车辆资源协调，运输资源的调度，运输最优路径等问题，并加以设定特定的约束条件，达到运输成本最小的目标。通过车辆管理、智能调度、路径优化等功能实现运输过程可视化，助力企业运输管理数字化升级。通过系统实训培养学生以下能力：
1.熟悉常见的运筹学问题（ TSP 问题、VRP 问题、 中心选址问题、网络优化问题等）的建模；
2.了解领域内常用算法，包括启发式算法和精确求解算法；
3.学会使用python运行算法模型；
4.具备一定数据库、网络爬虫操作基础；
5.提高业务理解能力、数学建模能力和算法实现能力。
