本文提出了一种结合大型语言模型（LLMs）和优化算法的方法，用于解决规划问题。该方法利用LLMs解析定性目标，同时通过优化算法处理定量约束。现实中的规划任务通常包含硬性的“定量”约束（如预算、时间安排等）和软性的“定性”目标（如自然语言表达的用户偏好）。例如，计划一周假期时，需要考虑明确的量化限制，如预算、交通安排和景点开放时间，同时也需兼顾难以量化的个人兴趣与偏好。LLMs由于其庞大的训练数据，能够理解丰富的世界知识和典型的人类偏好，擅长处理这些非量化的部分，从而为复杂规划任务提供更全面的支持。这种方法将定性和定量要素有机结合，提高了规划的灵活性和实用性。

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