取送货车辆路径规划问题（Vehicle Routing Problems with Pickups and Deliveries，VRPPD）指的是货物再pickup points和delivery pionts之间的运输。可再将其分为两类。

在大语言模型中，通常涉及到三种角色：用户（user）、助手（assistant）和系统（system）。它们的区别在于其在对话或交互过程中扮演的角色和功能。

或者采用罚函数法、增广拉格朗日函数法将约束优化问题转化为无约束优化问题后，可以采用梯度类、粒子群算法进行求解。，每次迭代若粒子位置满足约束且优于历史最优位置，则更新位置，逐步引导粒子在可行域内搜索最优解。粒子群算法求解约束优化问题，关键是约束的处理，初始化将粒子历史最优位置设为。

加s的（loads、dumps）操作的是字符串不加s的（load、dump）操作的是文件，用于读写文件。

总结对比了一些智能算法的库。现将各种库的主要信息、相关优缺点简单整理如下。

单向：纯取货/纯送货；单配送中心：只有一个配送中心/车场；单车型：只考虑一种车型，需求不可拆分：客户需求只能有一辆车满足；车辆封闭：完成配送任务的车辆需回到配送中心；车辆充足：不限制车辆数量，即配送车辆需求均能满足；非满载：任意客户点的需求量小于车辆最大载重；优化目标：最小化车辆启动成本和车辆行驶成本之和；约束条件：车辆行驶距离约束，重量约束；已知信息：配送中心位置、客户点位置、客户点需求、车辆最

结合语义检索与大语言模型技术，实现基于私有知识库的智能问答解决方案。采用两阶段处理架构，可快速定位相关文档并生成精准回答。

使用生成.ilp文件，查看最小不可行子系统。使用放松约束，找到需要调整的约束或变量。手动检查模型设置，确保变量和约束合理。查看日志和调试工具的输出，辅助诊断问题。通过这些方法，可以快速定位模型不可行的原因并修复问题。

在数据分析和科学计算领域，数据通常存储在数据库中。Python 连接 MySQL 数据库可以使用多种库，常见的有 mysql-connector-python、PyMySQL等。

有人说mysql-connector已弃用，应该使用mysql-connector-python（https://blog.csdn.net/qq_45463933/article/details/121619416）很奇怪，查找python interperter发现我的py3.9_or环境并不在envs目录下，选择py3.9_or创建py3.9_or(2)环境在envs目录下，按理说这两个路径