for i in range(7): for k in range(15): problem += y[i, k] == lpSum(x[i, j, k] * mcl[j][k] for j in range(26))

在这个运输问题的设置中，`y[i, k]` 表示从源节点 `i` 到目的节点 `k` 的分配量，而`lpSum` 是线性规划库（如PuLP）中的函数，用于计算矩阵乘积的结果。`x[i, j, k]` 是决定从源节点 `i` 发送到中间节点 `j` 再到目的节点 `k` 的单位货物量，`mcl[j][k]` 是从中间节点 `j` 到目的节点 `k` 的单位成本。

对于循环内的逻辑[^1]，每一层 `for` 循环都在构建约束条件，即每个目的节点 `k` 的分配量等于所有可能路径上通过相应中间节点 `j` 的货物量与它们的成本相乘后的总和。这一步是在建立线性不等式组，保证分配满足实际的物流流程：

for i in range(7):  # 对于每个源节点
    for k in range(15):  # 对于每个目的节点
        problem += y[i, k] == lpSum(x[i, j, k] * mcl[j][k] for j in range(26))  # 建立分配量约束

这里的 `problem` 可能是一个 PuLP 实例，`+=` 表示向当前问题添加新的约束。这个表达式的含义是，分配给 `(i, k)` 路径的货物总量等于沿着所有可能路径的累计成本。