用途：将运筹学（OR）方法应用于商业、物流和资源分配问题，覆盖线性规划、整数规划、排程、网络优化、仿真与决策分析，通过 Python 优化库实现。
主要能力：线性规划（scipy.optimize.linprog 求解生产计划，PuLP 建模排班等可读模型）；整数与混合整数规划（PuLP 求解含 MTZ 子回路消除的旅行商问题）；排队论（M/M/c 队列，Erlang C 公式计算利用率、等待概率、队长与等待时间）；仿真（SimPy 离散事件仿真服务台）；决策分析（AHP、TOPSIS、加权评分、决策树等）。
工具与库：PuLP、Google OR-Tools、Gurobi/CPLEX（商用高性能 MIP 求解器，提供免费学术许可）、SimPy、SciPy optimize、Pyomo、AMPL（商用代数建模语言）。
使用方式与限制：资料给出各方法的 Python 示例代码与库清单，具体安装命令、环境配置及完整调用步骤暂未提供；商业求解器授权与定价细节暂未提供。