在这个问题中，我们被要求找到一个起重机（或叉车或托盘运输车）在一个简单仓库中完成一些订单所需的移动次数。
在上排，有十个产品（A，B，C ......），在底行，有十个托盘，每个客户订单需要编译（1,2,3 ... ）。订单以矩阵形式给出，其中每行是一个订单（例如，第一行可以是[1 2 3 ...]，这意味着订单1具有1x产品A，2xB和3xC）。叉车每次需要完成一个订单，每次从顶行拿一件物品并将其放在底行的相应位置。
[A] [B] [C] [d] [E] [F] [G] [H] [I] [J]
[1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10]
（我会发布一张图片，但它不允许我）
当然，用Python编写代码非常简单，但现在我想知道，我怎么能找到最佳布局（最小化移动次数）？ （所以不只是A，B，C ......）尝试所有组合将导致大约15000天的运行时间。
这是一个我可以用 MILP求解器解决的问题，如Scip或Pyomo？
我知道这些求解器可用于找到诸如通过具有固定点和容量的给定网络的交通流的最佳分布之类的事物，从而使总流量最大化。但是，在这种情况下，需要优化“网络”本身（及其节点的位置）。