这东西真研究起来可以写论文了

真要把这套搞明白，年薪可以上千万

这问题啊
小的维度（方向）来讲，有剩cpu算力，成本最低，电力消耗最低。等等多个维度
大的维度（方向）来讲，有占地最小，最大（土地，物流系统）利用率等等维度
你既可以选一个维度，也可以选择多个维度。
有时候满足一个维度又要舍弃另一个维度
至于你要有结果和图形化解答
你可以找数学系或者做精算那些人来做个模型

数学系的举爪。
Factorio本身是一个优化问题，可以有多种建模方式和优化目标。
比如楼主提的“最小费用最大流”就是基于图结构俩优化目标的建模。（但Factorio的图结构可变）

Factorio的工厂可以抽象为一个计算图，输入是资源分布，输出是各类产品。
里边的机器可以类比为函数，铁板=f(铁矿，速度插件)。
传动带和机械臂可以看作是不同函数间有带宽限制的连接。
这样一个工厂就抽象成为带限制的计算图，限制主要有空间限制和传输带宽限制。
如下图就是忽略空间限制的计算图：

这类计算图的构造和优化类似于人工智能研究中的机器学习模型（就是阿尔法狗、觉悟的本尊），模型结构搜索这几年是比较热门的方向，可以了解一下相关研究。
Factorio的假设空间比机器学习小，但是多了空间限制，函数之间的依赖也比较强。要迁移机器学习中的方法到Factorio中有一些困难，但是是可以实现的。