因为这是数学定理，不是工程技巧，定理一旦被证明，就是永恒真理，任何自动推理系统，想做到高效、长程、无幻觉，最终都必须回到这个新出来的几何结构上。
不用就会落后一代，甚至是几代。
想用，那就必须来找自己。
至于说想偷？
叶清河相信没有那个公司会这么做，这个东西引发的全球诉讼就够他们喝一壶的了。
可以说，解出的不是一道数学题。
而是定义了下一代人工智能的整个宇宙。
所有想要进入这个宇宙的公司，都要向解出者购买入场券。
只是，这个东西他还需要一些时间，不过他相信凭借数学达人的能力，他只要补上一些知识，就可能把这个问题解出来，然后拿到全球顶尖期刊上，把它彻底变成自己的东西。
而想要拿出这个，并且让这个东西能够让人相信它是自己解出来的，叶清河要学的东西就太多了。
数理逻辑，证明论，类型论，递归论。
范畴论，高价范畴，抽象代数，代数拓朴。
点集拓朴，微分几何，泛函分析，凸几何，最优传输，度量几何。
可以说，想要解决这个问题，必须同时站在逻辑，代数，几何，计算四大领域的最顶端。
现在他只是有计算这一顶尖能力，他需要补齐其他几个领域的能力。
好在他有过目不忘的能力，还有意识空间可以让他实现外界一秒、内里时间无限长。
补齐也只是个时间问题。
最近这些天，在解决设计院问题的过程中，他在拓扑学方面已经有了非常高的造诣。
不过，在解决这个问题之前，他准备先解决掉物流公司的问题。
这个问题就简单多了，是一个全国性的物流集团的问题，他们有N个仓库分布在全国，有M种车型（载重不同，油耗不同，限行不同），有K个客户点，每个客户有收货时间窗（只能9：00－11：00收，晚了拒收），需要量不是固定值，是随机变量（服从某种概率分布），每辆车有最大载重，有最大行驶里程，有不同城市限行规则，路网路况实时随机波动（拥堵，事故，封路，天气）。
问题的目标是，在满足所有约束的前提下，安排所有车辆的出发时间、路线和装载量，使得总成本（油耗＋人工＋超时罚款＋仓储＋空载损失）最小。
这个问题的难点是，这不是一个静态问题，是动态随机问题，需求、路况、时间、限行
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