有九个需求点，一个车去送。移动路径已知。 目标:配送次数最少:c是第几个节拍，tc是0-1 变量，0 不出发，1 出发。 约束条件为：使用量：出发节拍的时间差与消耗速率的乘积，一个节拍是36min，各需求点的消耗速率为每个节拍128,128,120,128,108,120,128,108,108；车到达之前需求点的剩余物料数量不低于最小数量10；车到达之后所有的数量之和不超过需求点能容纳最大的数。使用matlab代码对该目标函数进行定义。展示具体的可运行的代码。

根据题目描述，可以使用 Matlab 中的线性规划函数 linprog() 来定义该目标函数。具体代码如下：

% 需求量、需求点容量和最小数量
demand = [128, 128, 120, 128, 108, 120, 128, 108, 108];
capacity = 1000;
min_qty = 10;

% 约束矩阵和约束向量
A1 = repmat(-demand', 1, 9);
A2 = zeros(9);
for i = 1:9
    A2(i, i) = 1;
end
A3 = ones(1, 9);
A = [A1; A2; A3];
b1 = -min_qty*demand';
b2 = capacity*ones(9, 1);
b3 = capacity;
b = [b1; b2; b3];

% 目标函数系数
f = ones(1, 9);

% 等式约束
Aeq = [];
beq = [];

% 变量下界和上界
lb = zeros(9, 1);
ub = ones(9, 1);

% 调用线性规划函数求解
[x, z] = linprog(f, A, b, Aeq, beq, lb, ub);

% 输出结果
disp(['最小配送次数为：', num2str(sum(x))]);

在上述代码中，我们先定义了需求量、需求点容量和最小数量，然后通过约束矩阵和约束向量来表示各种约束条件，最后调用 linprog() 函数求解线性规划问题。输出结果为最小配送次数。

相关问题

有九个需求点,一个车去送。移动路径已知。 目标:配送次数最少:c是第几个节拍,tc是0-1 变量,0 不出发,1 出发。 约束条件为:使用量:出发节拍的时间差与消耗速率的乘积,一个节拍是36min,各需求点的消耗速率为每

很抱歉，我刚才发现我的回答有误，以下是更正后的回答：

针对这个问题，我们可以设计一个贪心算法来求解。

首先，按照移动路径上各需求点的顺序，依次将需求点配送给客户。如果当前车辆的容量无法满足当前需求点的需求，则需要返回仓库进行补给，然后再回到当前需求点进行配送。

在配送过程中，可以记录每个需求点的开始配送时间和结束配送时间，以及车辆的当前容量等信息。根据出发节拍的时间差与消耗速率的乘积，可以计算出使用量，并将其与容量限制进行比较，以确定是否需要返回仓库进行补给。

最终，按照配送次数进行排序，输出配送次数最少的方案。

需要注意的是，这个贪心算法并不能保证得到全局最优解，但可以得到一个较优解，并且具有较高的效率。如果需要得到全局最优解，可以使用动态规划等算法来求解。

有九个需求点，一个车去送。移动路径已知。 目标:配送次数最少:c是第几个节拍，tc是0-1 变量，0 不出发，1 出发。 约束条件为：使用量：出发节拍的时间差与消耗速率的乘积，一个节拍是36min，各需求点的消耗速率为每个节拍128,128,120,128,108,120,128,108,108；车到达之前需求点的剩余物料数量不低于最小数量10；车到达之后所有的数量之和不超过需求点能容纳最大的数。对该目标函数进行定义。

目标函数可以定义为：

minimize: c

subject to:

tc1 <= c (车出发时间不早于第一个需求点的出发时间)
tc2 <= tc1 + 4 (车到达第一个需求点的时间)
tc3 <= tc2 + 3 (车到达第二个需求点的时间)
tc4 <= tc3 + 4 (车到达第三个需求点的时间)
tc5 <= tc4 + 3 (车到达第四个需求点的时间)
tc6 <= tc5 + 4 (车到达第五个需求点的时间)
tc7 <= tc6 + 3 (车到达第六个需求点的时间)
tc8 <= tc7 + 4 (车到达第七个需求点的时间)
tc9 <= tc8 + 3 (车到达第八个需求点的时间)
tc9 + 4 <= c (车到达第九个需求点的时间)

128*tc1 + 128*(tc2-tc1) + 120*(tc3-tc2) + 128*(tc4-tc3) + 108*(tc5-tc4) + 120*(tc6-tc5) + 128*(tc7-tc6) + 108*(tc8-tc7) + 108*(tc9-tc8) <= 360 (车的物料使用量不超过1辆车的容量)

10 <= 100 - 128*(tc2-tc1) (第一个需求点的剩余物料不低于最小数量10)
10 <= 100 - 128*(tc4-tc3) (第二个需求点的剩余物料不低于最小数量10)
10 <= 100 - 120*(tc6-tc5) (第三个需求点的剩余物料不低于最小数量10)
10 <= 100 - 128*(tc7-tc6) (第四个需求点的剩余物料不低于最小数量10)
10 <= 100 - 108*(tc8-tc7) (第五个需求点的剩余物料不低于最小数量10)
10 <= 100 - 120*(tc9-tc8) (第六个需求点的剩余物料不低于最小数量10)

100 >= 128*(tc2-tc1) + 100 - 128*(tc4-tc3) + 100 - 120*(tc6-tc5) + 100 - 128*(tc7-tc6) + 100 - 108*(tc8-tc7) + 100 - 120*(tc9-tc8) (所有需求点的物料总量不超过需求点能容纳的最大数)

其中，tc1到tc9为0-1变量，表示车在每个时间点是否出发，c为车到达第九个需求点的时间，即最终的配送完成时间。目标函数为最小化配送次数，即车的出发次数。约束条件分别为车的物料使用量不超过车的容量，每个需求点的剩余物料数量不低于最小数量10，所有需求点的物料总量不超过需求点能容纳的最大数。