python调用gurobi求解vrp

以下是一个简单的Python程序，用于调用Gurobi求解VRP问题：

from gurobipy import *

# 创建模型
m = Model()

# 设置变量
x = {}  # 路径
for i in range(num_customers + 1):
    for j in range(num_customers + 1):
        x[i, j] = m.addVar(vtype=GRB.BINARY, name='x_%d_%d' % (i, j))

# 目标函数
m.setObjective(quicksum(x[i, j] * distance_matrix[i][j] for i in range(num_customers + 1) for j in range(num_customers + 1)), GRB.MINIMIZE)

# 约束条件
for i in range(num_customers + 1):
    m.addConstr(quicksum(x[i, j] for j in range(num_customers + 1)) == 1)  # 每个客户恰好被访问一次
for j in range(num_customers + 1):
    m.addConstr(quicksum(x[i, j] for i in range(num_customers + 1)) == 1)  # 每个客户恰好被访问一次
for i in range(1, num_customers + 1):
    for j in range(1, num_customers + 1):
        if i != j:
            m.addConstr(u[i] - u[j] + (num_customers + 1) * x[i, j] <= num_customers)  # 避免子环

# 求解
m.optimize()

在上述代码中，我们首先创建了一个Gurobi模型对象`m`，然后定义了变量`x`来表示路径，目标函数为路径总长度，约束条件包括每个客户恰好被访问一次以及避免子环等。

最后，我们调用Gurobi的求解函数`m.optimize()`来求解VRP问题。