R中的网络有向图优化包

Question

我过去曾使用R包lpsolve，但觉得它对我目前的问题并不完美。

我想优化以下问题。

我有节点和链接，如图所示。我从纽约开始，我想在第4天向客户运送水果。每个节点包括4个部分：物理位置，项目，站点类型，时间。您可以说节点名称是上述4个字段的组合。

我可以走两条路。我的目标是满足客户的需求，并以最低的成本将所有水果送到水槽。

每个水果的运输成本和在车道上行驶的时间由运输路线上的文字给出。

我的纽约地点是唯一的输入，它在第1天获得50个水果，客户是唯一的输出位置，在这种情况下，客户在第4天寻找30个水果。

在当前的情景解决方案中，沿纽约，亚利桑那州，客户专线沿纽约，新墨西哥，客户专线和20个水果发送30个水果。对于20种水果，我们将选择纽约，亚利桑那，客户车道作为亚利桑那，与新墨西哥相比，客户车道的成本更低（90美元），客户成本（100美元）内联图像6

为了向模型提供输入，我创建了一个接收到newyork链接的接收器并在该通道上发送50个水果。从亚利桑那州到新墨西哥州的直接运输车道非常昂贵，而且由于成本高，我的优化将尽可能地避免它们。

截至目前，我正在使用sql构建所有链接和节点。我也使用sql来填充newyork获取的数量和客户想要的数量。然后我使用IBM ILOG优化我的网络。

我想用R包替换IBM ILOG优化部分。我应该使用哪个包裹？

我的约束是： 每个节点的输入数量必须等于每个节点的输出数量。 纽约在第1天获得50个水果 客户在第4天需要30个水果，我们不能给客户更多。

使优化更容易我创建了newyork链接的接收器，我用虚线显示了它。

在ILOG中，我可以创建TUPLE，然后编写我的优化代码。我想我也可以在R包Lpsolve中解决这个问题，但创建约束和目标将涉及编写许多循环。在我的实际网络中，我有10000多个节点，我想知道是否有专门为此目的设计的R包。

是否有可能提供简单的代码来解决R？

中的以下问题