本文研究了多式联运中考虑客户需求转移的空箱库存调运问题（empty container inventory repositioning）。文章旨在运用契约协调理论解决空箱调运问题，以提升空箱管理的协同性，并提高各参与方的收益。我们考虑由铁路公司与班轮公司构成的多式联运系统：首先，分析干港与海港之间无合作的情形，构建仅存在客户需求转移而不发生空箱调运的模型；其次，分别在分散决策与集中决策模式下，探讨

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。

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。

由于全球集装箱流动不断增多，伴随经济繁荣、贸易不平衡以及空箱相关问题变得不可避免。在特定港口堆积的空箱不仅无法盈利，还会增加环境足迹。本研究提出了一个海洋空箱调运建模框架，通过整合基于代理的建模（ABM）范式来模拟全球空箱的运动。开发了一个基于代理的海洋物流空箱再分配模型，以帮助规划期内最小化空箱调运的总相关成本。在系统中，港口、班轮公司、客户和空箱被识别为关键代理。使用模拟退火（SA），航运线代

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