怎样用gurobi求解具有惩罚成本的软时间窗车辆路径问题

软时间窗车辆路径问题是一个NP-hard问题，一般使用启发式算法或精确算法求解。而惩罚成本的软时间窗车辆路径问题可以通过整数线性规划(ILP)模型来求解，Gurobi是一种常用的优化求解器，可以用来求解这种问题。

以下是一个示例模型，其中包含了变量、目标函数和约束条件的定义：

变量：
- $x_{ij}^{k}$ 表示第 k 辆车是否从节点i到节点j。
- $t_i^k$ 表示第 k 辆车到达节点 i 的时间。
- $y_i^k$ 表示第 k 辆车是否在节点 i 进行了服务。

目标函数：
$$ \min \sum_{k=1}^K \sum_{i=1}^N \sum_{j=1}^N c_{ij}x_{ij}^k + \sum_{k=1}^K \sum_{i=1}^N p_i y_i^k $$

约束条件：
- $\sum_{j=1}^N x_{ij}^k - \sum_{j=1}^N x_{ji}^k = 0, \forall i=1,...,N, k=1,...,K$ 保证每个节点的出度等于入度。
- $\sum_{j=1}^N x_{0j}^k = 1, \forall k=1,...,K$ 所有车辆必须从起点出发。
- $\sum_{i=1}^N x_{i0}^k = 1, \forall k=1,...,K$ 所有车辆必须回到起点。
- $\sum_{i=1}^N x_{ij}^k - \sum_{i=1}^N x_{ji}^k = 0, \forall j \in C, k=1,...,K$ 保证所有客户都被服务且只被服务一次。
- $t_j^k \geq t_i^k + s_i + d_{ij} - M(1-x_{ij}^k), \forall i=1,...,N, j=1,...,N, k=1,...,K$ 保证车辆满足软时间窗约束。
- $t_i^k + s_i + d_{ij} \leq t_j^k + M(1-x_{ij}^k), \forall i=1,...,N, j=1,...,N, k=1,...,K$ 保证车辆满足时间顺序约束。
- $0 \leq t_i^k \leq T, \forall i=1,..,N, k=1,...,K$ 保证车辆的时间不超过时间限制。
- $y_i^k \leq \sum_{j=1}^N x_{ij}^k, \forall i=1,...,N, k=1,...,K$ 保证车辆只在服务节点进行服务。
- $y_i^k \geq x_{ij}^k, \forall i=1,...,N, j=1,...,N, k=1,...,K$ 保证如果车辆经过节点 i，那么它必须在该节点进行服务。

其中，$c_{ij}$ 表示从节点 i 到节点 j 的成本，$p_i$ 表示在节点 i 进行服务的惩罚成本，$s_i$ 表示在节点 i 进行服务的时间，$d_{ij}$ 表示从节点 i 到节点 j 的距离，$M$ 表示一个大的正数，$T$ 表示时间限制。

你可以使用 Python 调用 Gurobi 求解器来解决此问题。