用途：帮助优化仓库货位分配与存储位置安排，目标是最小化行走距离、提升拣选效率、最大化空间利用率并降低人工成本。
主要能力：提供货位优化框架，包括黄金区域原则、Cube-per-Order Index（COI）、ABC 速度分析、关联拣选与产品亲和性；将问题建模为二次分配问题（QAP），并给出 ABC 货位分析、关联拣选分析、基于混合整数规划的货位分配优化、匈牙利算法简单分配以及动态货位优化等示例代码。
使用方式：先评估仓库特征（布局、库位容量、拣选区、设备、现有货位方法）、产品画像（SKU 数量、尺寸重量、拣选速度、季节性、立方移动量）、运营约束（FIFO/FEFO、危险品、温区、承重、补货频率）与业务目标；再按资料中的 Python 示例（pandas、numpy、scikit-learn、scipy、pulp）进行 ABC 分类、关联聚类与优化求解。
适用场景：仓库货位重新规划、拣选效率提升、布局设计、动态货位调整等。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持或效果数据；实际应用需结合仓库真实数据与约束，示例代码中的参数与约束需按实际情况调整。