帮我举一个固定起点和终点是配送中心的vrp模型的例子 用gurobi来做

当然可以！我可以给你一个简单的例子来说明。

假设有一个配送中心和一组客户地址，我们需要找到一条最优的路径，使得从配送中心出发，依次经过所有客户地址后回到配送中心，同时最小化总路程。

我们可以先定义一些问题参数：
- `n` 代表客户地址的数量
- `d` 是一个距离矩阵，其中 `d[i][j]` 表示从客户地址 `i` 到客户地址 `j` 的距离
- `Q` 是配送车辆的容量限制
- `q` 是一个数组，其中 `q[i]` 表示客户地址 `i` 的需求量

接下来，我们可以使用Gurobi来建立和求解这个VRP模型。下面是一个简化的例子代码：

import gurobipy as gp
from gurobipy import GRB

def solve_vrp(n, d, Q, q):
    model = gp.Model("VRP")

    # 创建变量
    x = {}
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            x[i, j] = model.addVar(vtype=GRB.BINARY, name=f"x_{i}_{j}")

    # 定义约束条件
    for i in range(n):
        model.addConstr(gp.quicksum(x[i, j] for j in range(n)) == 1, f"out_{i}")
        model.addConstr(gp.quicksum(x[j, i] for j in range(n)) == 1, f"in_{i}")

    # 添加容量约束
    for i in range(1, n):
        model.addConstr(gp.quicksum(q[j] * x[i, j] for j in range(n)) <= Q, f"capacity_{i}")

    # 添加目标函数
    model.setObjective(gp.quicksum(d[i][j] * x[i, j] for i in range(n) for j in range(n)), GRB.MINIMIZE)

    # 求解
    model.optimize()

    # 打印结果
    if model.status == GRB.OPTIMAL:
        print('最短路径为:')
        for i in range(n):
            for j in range(n):
                if x[i, j].x > 0.5:
                    print(f"从节点 {i} 到节点 {j}")
    
    return model.objVal

# 示例输入数据
n = 5
d = [
    [0, 3, 5, 2, 6],
    [3, 0, 4, 6, 7],
    [5, 4, 0, 1, 2],
    [2, 6, 1, 0, 3],
    [6, 7, 2, 3, 0]
]
Q = 10
q = [0, 2, 3, 4, 1]

# 求解VRP问题
total_distance = solve_vrp(n, d, Q, q)
print(f"总路程为: {total_distance}")

在这个例子中，我们假设有5个客户地址，距离矩阵 `d` 表示每两个地址之间的距离，配送车辆的容量限制为10，每个客户地址的需求量分别为 `[0, 2, 3, 4, 1]`。程序会打印出一条最短路径，并输出总路程。

请注意，这只是一个简化的例子，实际应用中还需要考虑更多约束条件和问题细节。你可以根据实际情况进行调整和扩展。希望这个例子可以帮到你！