数据集概述
本数据集包含面向目标的电池更换库存管理研究相关的数据与代码。代码以Python编写，需在特定硬件与软件环境（含Gurobi 11.0.3及NumPy、Pandas等库）下运行。数据集通过子文件夹分类存储，为相关研究的结果复现提供支持。
文件详解
该数据集由多个子文件夹和文件组成，具体说明如下：
- 说明文档与资源:
- README.md: 说明文档，介绍代码运行环境、依赖库及数据集结构
- README.assets/目录: 包含3个.png格式图片文件，为README.md提供配图
- 基准模型比较代码 (6.2 Comparison with benchmark models/目录):
- 包含main.py、RS_NS.py、RS_PE.py等Python代码文件，用于基准模型比较实验
- 包含Data_generation.py数据生成代码
- pycache/目录: 包含编译后的.pyc文件
- 转运价值分析代码 (6.3 The Value of Transshipment/目录):
- 包含Data_generation.py、DRO_NS.py、RS_PE.py等Python代码文件，用于转运价值分析实验
- pycache/目录: 包含编译后的.pyc文件
- 敏感性分析代码 (6.4 Sensitivity/目录):
- 包含main.py、DRO_S.py、RS_NS.py等Python代码文件，用于敏感性分析实验
- 数据文件 (Data/目录):
- Distance Calculation.ipynb: Jupyter Notebook文件，用于计算距离
- TSP_solution.ipynb: Jupyter Notebook文件，用于旅行商问题求解
- Scaling Factor.xlsx: Excel文件，包含缩放因子数据
- Swapping stations data.xlsx: Excel文件，包含45个换电站坐标数据
适用场景
- 供应链管理研究: 分析电池更换系统中的库存优化策略
- 运筹学应用: 验证目标导向型库存管理模型的有效性
- 新能源基础设施研究: 探索换电站网络的运营优化方法
- 算法比较分析: 对比不同库存管理算法在电池更换场景下的性能
- 数据驱动决策: 基于换电站数据构建库存管理决策支持模型
