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设施位置问题（FLP）旨在找到最佳的设施放置，以最大程度地降低成本并提高各个行业（例如物流，医疗保健和零售）的服务效率。传统方法，包括线性编程和启发式算法，已用于解决FLP。然而，现代供应链的复杂性，其特征在于动态客户需求和大量可用数据，已经超过了这些常规方法。机器学习的出现（ML）提供了有希望的框架，即计算昂贵的操作更快地近似，并且在专家知识不足时从体验中学习。1尽管研究越来越多，但仍然缺乏对如何利用ML模型来解决FLP的合并理解。
文献评论：设施位置问题的基于机器学习的方法
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