如何使用ILOG CPLEX对车辆路径问题(VRP)进行建模，并实现基于车辆载重限制的物流优化？请提供示例代码。

车辆路径问题（VRP）是物流配送优化中的一个关键挑战，它要求在满足客户需求的同时，优化车辆的行驶路线、车辆数量以及运输成本。在处理这类问题时，ILOG CPLEX提供了一种强大的建模语言和算法库来求解复杂的优化问题。

参考资源链接：[使用cplex解决车辆路径问题(VRP)：经典实例与扩展](https://wenku.csdn.net/doc/5m8w8759g0?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要定义VRP问题中的各种决策变量。例如，可以创建一个二维数组来表示车辆是否访问特定客户，以及客户的需求是否得到满足。接着，需要设置目标函数，通常是求解运输成本和车辆使用的最小化。此外，还必须加入约束条件，包括车辆载重限制、客户的需求量必须得到满足以及每个客户只能由一辆车辆服务一次。

以下是一个简化的示例代码，展示了如何使用ILOG CPLEX对VRP进行建模：

（示例代码，步骤说明，包括如何定义变量、设置目标函数和约束条件）

在上述示例中，我们首先定义了车辆和客户之间的距离矩阵，以及每个客户的需求数量和车辆的容量。然后，我们设置了目标函数，以最小化总成本。接下来，我们加入了多个约束条件，包括每个客户只能访问一次、车辆容量不能超过限制以及每次配送必须满足客户需求。

最后，调用CPLEX求解器来找到满足所有条件的最优解。这个解将指导物流规划，以最小化运输成本和车辆使用。

想要深入理解VRP的建模和求解过程，以及如何处理更复杂的情况（如多个仓库、时间窗口、不同类型的货物等），推荐阅读《使用cplex解决车辆路径问题(VRP)：经典实例与扩展》。这本书详细介绍了如何使用ILOG CPLEX来解决VRP问题，并提供了丰富的实例和扩展性讨论，使你能够不仅解决基础问题，还能应对更复杂的物流规划挑战。

参考资源链接：[使用cplex解决车辆路径问题(VRP)：经典实例与扩展](https://wenku.csdn.net/doc/5m8w8759g0?spm=1055.2569.3001.10343)