$ loading_
用 Google OR-Tools 通过 JSON 建模并求解约束与优化问题。
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"MCP-ORTools" 暂无可直接复制的安装信息,请查看页面文档或源码仓库。
请用 MCP-ORTools 建立一个员工排班优化模型:有 12 名员工、7 天、每天早晚两班;每班至少 3 人;每人每周最多 5 班且不能连续上两天晚班;目标是尽量均衡班次数并满足所有约束。请输出 JSON 模型和求解结果摘要。
返回可执行的 JSON 约束模型,以及可行排班方案与目标值摘要。
请用 MCP-ORTools 求解车辆路径问题:5 辆车从同一仓库出发,需配送 30 个站点,每个站点有需求量,车辆有容量上限,目标是最小化总行驶距离。请输出 JSON 模型、主要约束和最优或近优路线结果。
返回车辆路径优化模型、关键参数说明,以及每辆车的配送路线结果。
请用 MCP-ORTools 建立一个项目资源分配模型:有 8 个任务、4 名工程师,每个任务有工时需求和截止日期,每名工程师技能不同且每日工时有限;目标是在满足技能与工时约束下最小化延期。请输出 JSON 模型和分配建议。
返回资源分配优化模型,以及任务到人员的分配方案和延期分析。
通过 MCP 提供 COPT 文档、示例代码与引用格式,辅助准确调用求解器接口。