主要观点：优化供应链并非易事，需在真实世界中做诸多决策，传统优化方法在动态复杂环境中失效，AI 和 CP 可改变供应链管理方式。
关键信息：

• CP 是通过表达变量、域和约束来解决约束满足和优化问题的方法，不采用暴力计算，而是编译包含所有可行解的搜索空间并消除不符合约束的解。
• AI 驱动的 CP 借助机器学习灵活修改约束，如用深度学习模型动态确定和更新约束，将预测分析与规定性优化相结合。
• AI 基于 CP 在零售库存优化、智能物流路由、制造调度等领域有应用实例，如沃尔玛提高了季节性产品预测准确性和减少缺货率。
• AI 驱动的 CP 虽有潜力但存在问题，如计算量大需云计算或量子计算，依赖数据准确性和及时性，多阶层供应链挑战复杂。
• 未来是基于强化学习的 CP 模型，从实际数据中学习约束，使供应链能自我管理。
  重要细节：
• 用 Python 代码展示使用 Google OR-Tools 定义简单 CP 模型用于仓库分配。
• 举例说明深度学习模型如 RNN 用于确定和更新仓库分配任务的实时约束。
• 提到 Walmart 采用机器学习算法改善仓库利用和库存管理的案例及成果。