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SupplyNetPy
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图神经网络被探索作为供应链优化的元模型
一篇新论文介绍了图神经网络（GNN）作为供应链优化元模型的潜力，这是一个很大程度上未被探索的领域。该研究概述了关键方向，提出了由SupplyNetPy库生成的供应链图的基础公共数据集，并探索了用于节点和网络级别预测的GNN架构。该研究分析了与传统模拟方法相比，这些GNN代理的准确性-计算权衡，并强调了基于梯度的拓扑优化和快速设计空间探索的未来可能性。
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发布新的开源Python库用于供应链仿真
一个名为SupplyNetPy的新开源Python库已被开发出来，用于供应链和库存网络的高保真建模与仿真。该库允许用户将供应链描述为图，并处理仿真过程，提供详细的性能报告。SupplyNetPy旨在促进复杂模型的程序化生成，用于设计空间探索、假设分析和创建供应链数字孪生等任务。