有40000客户，每个客户订货在10-100条之间，一周5天工作，每条出动65辆车，车辆装载6000条。如何开展工作辆均衡的线路优化。python 编程实现

这个问题可以使用Python中的线性规划优化技术来解决。下面是使用PuLP库进行线性规划的解决方案：

首先，我们需要定义一些变量：

1. c[i,j]表示从i到j的运输成本；
2. x[i,j]表示从i到j是否安排运输（1表示安排，0表示不安排）；
3. y[i]表示从节点i出发的车辆数量；

然后，我们需要定义目标函数和限制条件：

目标函数：最小化总运输成本。

限制条件：

1. 每个客户订货数量在10-100之间；
2. 一周5天工作，每天每辆车最多运输6000条；
3. 车辆总数不能超过运输需求量；
4. 每个客户只能从一个供应商购买。

实现代码如下：

import pulp

# 订货数量范围
min_order = 10
max_order = 100

# 每条线路需要的车辆数
vehicles_per_route = 65

# 每辆车最大运输数量
max_goods_per_vehicle = 6000

# 客户数量和供应商数量
n_customers = 40000
n_suppliers = 1

# 运输花费
c = {}
for i in range(n_customers):
    for j in range(n_customers):
        c[i,j] = 1 # 这里需要根据实际情况进行设置

# 客户订货数量
d = {}
for i in range(n_customers):
    d[i] = min_order + (max_order - min_order) * np.random.random()

# 定义问题
prob = pulp.LpProblem('Transportation Problem', pulp.LpMinimize)

# 定义决策变量
x = pulp.LpVariable.dicts('x', ((i,j) for i in range(n_customers) for j in range(n_customers)), 
                        lowBound=0, upBound=1, cat=pulp.LpInteger)
y = pulp.LpVariable.dicts('y', (i for i in range(n_customers)), lowBound=0, cat=pulp.LpInteger)

# 定义目标函数
prob += pulp.lpSum([c[i,j] * x[i,j] for i in range(n_customers) for j in range(n_customers)])

# 定义限制条件
for i in range(n_customers):
    prob += pulp.lpSum([x[i,j] for j in range(n_customers)]) == 1
for j in range(n_customers):
    prob += pulp.lpSum([x[i,j] for i in range(n_customers)]) == 1
for j in range(n_customers):
    prob += pulp.lpSum([y[j]]) >= pulp.lpSum([x[i,j] * d[i] for i in range(n_customers)])
prob += pulp.lpSum([y[j] for j in range(n_customers)]) <= n_customers * vehicles_per_route
for j in range(n_customers):
    prob += pulp.lpSum([x[i,j] * d[i] for i in range(n_customers)]) <= vehicles_per_route * max_goods_per_vehicle

# 求解问题
prob.solve()

# 打印结果
print('Total cost: ', pulp.value(prob.objective))