import gurobipy as gp from gurobipy import GRB model=gp.Model() #导入数据 customer= 5 vehicle= 2 capacity= 10 distance=[ [0, 2, 4, 6, 4], [3, 0, 5, 3, 1], [5, 3, 0, 4, 2], [6, 3, 5, 0, 2], [4, 2, 7, 3, 0] ] #创建变量 x={}#x={k,j}表示配送点j是否由无人车k进行配送 for k in range(vehicle): for j in range(customer): x[k,j]=model.addVar(vtype=GRB.BINARY) #建立约束 for j in range(customer): model.addConstr(gp.quicksum(x[k,j] for k in range(vehicle))==1) for k in range(vehicle): model.addConstr(gp.quicksum(x[k,j] for j in range(customer)) <= capacity) #目标函数 obj=gp.quicksum(distance[i][j]*x[k,i]*x[k,j] for k in range(vehicle) for i in range(customer) for j in range(customer)) model.setObjective(obj,GRB.MINIMIZE) model.optimize() if model.status==GRB.OPTIMAL: print('最优解：') for k in range(vehicle): print(f'车辆{k+1}的路径') for j in range(customer): if x[k,j].x>0.5: print(f'客户{j+1}') else: print('未找到最优解') 你看一下这段代码正不正确

这段代码是正确的，它使用Gurobi库来解决车辆路径规划问题。代码中导入了Gurobi库，并创建了一个模型对象model。然后，根据给定的数据，包括顾客数量、车辆数量、配送容量和距离矩阵，创建了变量x[k, j]，表示配送点j是否由无人车k进行配送。

接下来，代码添加了约束条件。第一个约束条件确保每个配送点只能被一个无人车访问，通过对每个顾客j进行求和，并限制其等于1。第二个约束条件限制每个无人车的总配送容量不能超过限制，通过对每个无人车k的所有顾客j进行求和，并限制其小于等于容量。

然后，定义了目标函数obj，它根据配送点之间的距离和无人车的路径来计算最小化的目标值。模型将此目标函数设置为最小化的目标。

最后，使用model.optimize()求解模型。如果找到了最优解，将打印出每个无人车的路径和访问的客户。否则，将打印出未找到最优解的提示。

请注意，这段代码是一个简化的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和扩展。