python调用gurobipy求解vrp的例子

当然，我可以给你一个使用Python调用GurobiPy库来求解车辆路径问题（VRP）的例子。以下是一个简单的例子：

import gurobipy as gp
from gurobipy import GRB

# 创建模型
model = gp.Model()

# 数据
num_customers = 5  # 客户数量
num_vehicles = 2  # 车辆数量
capacity = 10  # 车辆容量

# 距离矩阵
dist_matrix = [
    [0, 2, 3, 4, 5],
    [2, 0, 6, 7, 8],
    [3, 6, 0, 9, 10],
    [4, 7, 9, 0, 11],
    [5, 8, 10, 11, 0]
]

# 创建变量
x = {}  # x[i, j]表示车辆i是否访问客户j
for i in range(num_vehicles):
    for j in range(num_customers):
        x[i, j] = model.addVar(vtype=GRB.BINARY)

# 创建约束：每个客户只被访问一次
for j in range(num_customers):
    model.addConstr(gp.quicksum(x[i, j] for i in range(num_vehicles)) == 1)

# 创建约束：每个车辆的容量限制
for i in range(num_vehicles):
    model.addConstr(gp.quicksum(x[i, j] for j in range(num_customers)) <= capacity)

# 创建目标函数：最小化总距离
obj = gp.quicksum(dist_matrix[j][k] * x[i, j] * x[i, k] for i in range(num_vehicles) for j in range(num_customers) for k in range(num_customers))
model.setObjective(obj, GRB.MINIMIZE)

# 求解模型
model.optimize()

# 输出结果
if model.status == GRB.OPTIMAL:
    print('最优解:')
    for i in range(num_vehicles):
        print(f'车辆{i+1}的路径:')
        for j in range(num_customers):
            if x[i, j].x > 0.5:
                print(f'客户{j+1}')
        print()
else:
    print('未找到最优解。')

这是一个简化的VRP问题，其中有5个客户和2辆车辆，通过求解Gurobi模型，可以得到最优的车辆路径。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。希望对你有所帮助！如果你有任何疑问，请随时提问。