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。

【代码】遗传算法染色体交叉python。遗传算法中两条染色体交叉思想简单，实现略微复杂，所以借鉴https://blog.csdn.net/weixin_41606064/article/details/100862016重新封装了一下，并对其中不完善的地方做了修改

GVA无向连通图，V为无向连通图中所有的节点集合（包括配送中心和客户点），A为图中所有的弧的集合。配送中心用0和n1表示。NV∖0n1表示客户点集合，U表示车辆集合，Cij​表示车辆从i到j花费的时间。无向连通图GVA中所有有效的车辆路径都是从0到n1。0和n1的时间窗满足a0​b0​an1​bn1​，表示配送中心最早离开时间和最晚到达时间。0和n1点的需求为d0​dn1​0，服务时间为S0​。

A*搜索算法（A star algorithm）是用于寻路和图遍历的最佳和流行的技术之一。A*搜索算法，不像其他传统算法，它有“大脑”，是一个真正的智能算法将它与其他传统算法区分开来，A*算法作为Dijkstra算法和BFS的结合算法，其与这两种算法的区别就是采用了启发函数，这也是这个算法的核心。许多游戏和基于web的地图都使用这种算法来非常有效地找到最短路径(近似)。为了在现实生活中接近最短路径

模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm）来源于固体退火原理，是一种基于概率的算法。将固体加温至充分高的温度，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，分子和原子越不稳定。而徐徐冷却时粒子渐趋有序，能量减少，原子越稳定。在冷却（降温）过程中，固体在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。

蒙特卡洛方法（Monte Carlo Method）是一大类随机算法的总称，是一种数值计算技术，其思想是其思想是通过随机样本来估计真实值：从问题的概率分布中生成大量随机样本，对每个样本进行模拟和计算，然后对所有样本的结果进行统计分析，以估计复杂系统的行为或特性。它广泛应用于积分计算、随机过程模拟、金融风险分析、物理系统模拟和优化问题等领域，依赖于大数定律和中心极限定理来确保结果的准确性和可靠性。

普通遗传算法（Sample Genetic Algorithm, SGA）存在着严重的缺点，它的Pc和Pm的值是固定的，本文采用自适应遗传算法进行求解TSP问题。不管是优良个体还是劣质个体都经过了相同概率的交叉和变异操作。

广义取送货问题（General Pickup and Delivery Problems，GPDP）可以分为两类：Backhauls，VRPB：从配送中心（depot）取货运输货物到客户点，再从客户点取货运输至配送中心交付（backhoul）。，VRPPD：货物在取货点和送货点之间流转。

比较有效的算法之一是马丁斯（Martins）在1999年提出的MPS算法，其特点是简化了偏离路径的长度计算，在生成候选边时不像Yen算法那样计算每条候选路径的长度，而是要求更新每条弧上的减少长度，只选择长度减少最小的弧作为最短偏离路径，该算法在一般情况下可以提高运行速度，但是在最差的情况下与Yen算法的时间复杂度一样。Dijkstra算法和Floyd算法均为动态规划算法且是一种贪心算法，即进行无方

在统计学中，矩是描述数据分布特征的一种度量。原点矩（Raw Moments）。k阶原点矩定义为：μk′EXkμk′​EXk，例如，第一阶原点矩是均值 E(X)，第二阶原点矩是EX2E(X^2)EX2。中心矩（Central Moments）。k阶中心矩定义为：μkEX−μkμk​E[(X−μk。例如，第一阶中心矩是0，第二阶中心矩是方差VarXEX−μ2VarXE[(X−μ2。