matlab求最大流最小费用，其中网络流图中有13个节点具体例子完整代码

以下是一个求解最大流最小费用的 Matlab 实现，其中网络流图有 13 个节点。

clc;
clear all;

% 定义网络流图的邻接矩阵
c = zeros(13,13);
c(1,2) = 7; c(1,3) = 7; c(2,4) = 5; c(2,5) = 6;
c(3,5) = 6; c(3,6) = 7; c(4,7) = 4; c(4,8) = 5;
c(5,7) = 4; c(5,8) = 5; c(6,8) = 5; c(6,9) = 6;
c(7,10) = 5; c(7,11) = 6; c(8,11) = 5; c(8,12) = 6;
c(9,12) = 7; c(10,13) = 5; c(11,13) = 6; c(12,13) = 7;

% 定义网络流图的节点数量和源点/汇点的编号
n = 13;
s = 1;
t = 13;

% 运行最大流最小费用算法
[minCost maxFlow flow] = mincostflow(c, s, t);

这里使用了 Matlab 自带的 `mincostflow` 函数来求解最大流最小费用问题。上述代码中的邻接矩阵 `c` 表示网络流图的边权值，节点数量为 13，源点和汇点的编号分别为 1 和 13。运行该代码后，最大流量和最小费用分别保存在 `maxFlow` 和 `minCost` 变量中，`flow` 变量则表示网络流图中各个边的流量。

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matlab求最大流最小费用，其中有13个节点并且需要随机生成两个矩阵具体例子完整代码

以下是使用Matlab求解最大流最小费用问题的完整代码，其中包括随机生成两个矩阵的部分：

% 随机生成两个矩阵
n = 13; % 节点数目
A = randi([0,1],n,n); % 邻接矩阵
C = randi([0,10],n,n); % 费用矩阵

% 求解最大流最小费用问题
s = 1; % 源点
t = n; % 汇点
[f, cost] = mincostflow(A, C, s, t); % 求解最大流最小费用

% 打印结果
fprintf('最大流： %d\n', f);
fprintf('最小费用： %d\n', cost);

这里使用了Matlab内置的`randi`函数来随机生成两个矩阵`A`和`C`，其中`A`是邻接矩阵，表示图中各节点之间是否有连边，`C`是费用矩阵，表示图中各边的费用。

`mincostflow`函数是Matlab提供的求解最大流最小费用问题的函数，它的输入参数为邻接矩阵`A`、费用矩阵`C`、源点`s`和汇点`t`，输出参数为最大流量`f`和最小费用`cost`。

需要注意的是，`mincostflow`函数需要先安装Matlab的Optimization Toolbox才能使用。

matlab求最大流最小费用随机生成13个节点并输入两个矩阵具体例子完整代码

下面是一个使用Matlab求解最大流最小费用问题的完整代码，其中节点数为13，邻接矩阵和费用矩阵均为随机生成的。

clc;
clear all;

% 随机生成节点数为13的邻接矩阵和费用矩阵
n = 13;
capacity = randi([0, 10], n, n);
cost = randi([1, 5], n, n);
for i = 1:n
    capacity(i, i) = 0; % 去除自环边
    cost(i, i) = 0;
end

% 求解最大流最小费用
[source, target] = deal(1, n); % 源点为1，汇点为n
[flow, cost] = mincostflow(capacity, cost, source, target);

% 输出结果
fprintf('最大流量为：%d\n', flow);
fprintf('最小费用为：%d\n', cost);

需要注意的是，这里使用了Matlab自带的`mincostflow`函数来求解最大流最小费用问题。该函数的输入参数为邻接矩阵、费用矩阵、源点和汇点，输出参数为最大流量和最小费用。