代码说明：

运行code.py，入口为main()函数。执行以下步骤：

1. 从文件中读取需要求解的VRP问题所对应的配置（每个运单的配送地址，配送量，要求送达时间等信息），当前文件为coldchain_20210730141118.csv。
2. 数据处理，清洗无效数据，将表格中的单位转换为调度算法所使用的单位。
3. 生成数据，由于表格中的数据量偏少，再人工生成一部分以构建大规模的VRP问题，规定配送的始发地为北纬39.706433度，东经116.596164度。
4. 使用customer和vehicle两个类分别存储总的（原本的和生成的）配送客户和车辆的信息。该问题被建模为一个约束满足问题，即能否找到一组车货匹配结果及配送路线结果，使问题相对应的约束被满足，因此，优化目标为常量1。另外，每辆车的装载率需要在0.8（可人工设定）以上。
5. 使用ortools进行求解。
6. 如果求解成功，在vehicle_routes字典中输出每辆车的路径，在plan_output中输出每辆车的完整配送信息。如果求解不成功，则输出“no assignment”。