用途：解决带容量约束的车辆路径问题（CVRP），在车辆载重、体积或托盘等容量限制下优化配送路线，兼顾路径效率与装载约束。
主要能力：先做初始评估，明确容量单位（重量、体积、托盘、件数）、单维或多维约束、车辆是否同质、是否有最低装载要求；梳理客户需求数量与分布、是否可拆分订单；确认车队规模、容量、固定与变动成本、优化目标（最少车辆或最短距离）；按规模选择方法（小于50客户可用精确法，50至200建议启发式，200以上用元启发式与分解）。提供标准双下标与单下标数学建模，含目标函数、访问唯一性、流守恒、车辆出入仓库、基于装载的容量约束与子回路消除。
使用方式：资料给出分支切割精确算法、Clarke-Wright 节约算法（并行版）、扫描算法（Sweep，含2-opt）以及 Google OR-Tools 求解示例，均以 Python 代码呈现，可按需替换距离矩阵、需求与容量参数。
适用场景：配送与物流路线规划、容量受限的车队调度。
限制：若涉及时间窗、多仓库、取送货或回程，需转向对应问题；资料未提供具体收费、平台与效果数据。