XPlanner Core于2019年问世，结合多年项目落地经验，独立迭代发展的算法引擎，具备丰富的排产算法模型，依据业务需求建立需求分解模型、能力分解模型、队列排序模型、全息约束模型等4种生产模型。前3种生产模型可以进一步映射到作业车间调度问题、流水车间调度问题、二次分配问题、旅行商问题、装箱问题等经典的运筹学模型，内置了SPT、ECT、WSPT、LPT、ERD、EDD等启发式规则，线性规划、整数规划、分支定界等精确求解算法，遗传算法、蚁群算法、局部\禁忌搜索等元启发式框架。全息约束模型中实现了对模拟推演过程的深度分解，提供了一系列模拟推演原子操作，支持对模拟过程的深度定制，模拟推演与优化算法深度集成可实现面向多维复杂约束的仿真优化过程。在具体的业务场景中，4套模型优化求解并关联影响最终形成了一套约束网络，实现自底向上的综合模型与算法资源集成