cons3 = sum(sum (t_dock * x_ship_dock , 2), 3) <= c_dock;代码应该怎么修改

如果出现了该行代码的错误，可能是因为 t_dock 和 x_ship_dock 的维度不匹配导致的。t_dock 是一个长度为 N_dock 的列向量，而 x_ship_dock 是一个 N_ship × N_dock × T_dock 的三维数组，两者不能直接相乘。为了解决这个问题，可以使用 repmat 函数将 t_dock 扩展成一个与 x_ship_dock 维度相同的三维数组，然后再进行相乘操作。修改后的代码如下：

cons3 = sum(sum(repmat(t_dock, [1, 1, T_dock]) .* x_ship_dock, 2), 3) <= c_dock;

这里使用了 repmat 函数，将 t_dock 扩展成一个 N_ship × N_dock × T_dock 的三维数组，使其与 x_ship_dock 维度相同，然后再与 x_ship_dock 相乘。这样就可以得到一个 N_dock × T_dock 的矩阵，表示每个码头在每个时间段的总停靠时间，再对其进行两次求和，得到每个码头的总停靠时间，与码头容量 c_dock 进行比较，限制其不大于预设的最大容量。

相关问题

cons3 = sum(sum (t_dock * x_ship_dock , 2), 3) <= c_dock;

这行代码是一个约束条件，用于限制每个码头的容量。具体而言，它将每个码头上每种船只的停靠数量和停靠时间所需的码头容量相乘，得到每个码头的总容量，再将所有码头的总容量相加，并限制其不大于预设的最大容量 c_dock。

其中，t_dock * x_ship_dock 表示将 x_ship_dock 中每种船只在每个码头的停靠数量乘以每种船只停靠所需的时间，得到一个 N_dock * T_dock 的矩阵。然后，sum(sum(...), 2) 对该矩阵进行两次求和，得到每个码头的总停靠时间，再与码头容量 c_dock 进行比较，限制其不大于预设的最大容量。

需要注意的是，该约束条件应当与其他的约束条件一起组成一个完整的数学优化模型，才能得到最优的船只停靠方案。

cons3 = sum(sum (t_dock * x_ship_dock , 2), 3) <= c_dock; 这句代码还有错误，请通过其他方式进行修改

如果上述代码仍然出现错误，可以尝试使用 bsxfun 函数进行计算。bsxfun 函数可以对两个大小不同的矩阵进行逐元素计算，需要对其中一个矩阵进行扩展操作，扩展成与另一个矩阵相同的大小。具体而言，根据 t_dock 和 x_ship_dock 的维度，可以将 t_dock 扩展为一个 N_ship × N_dock × T_dock 的三维数组，然后再与 x_ship_dock 逐元素相乘，得到一个 N_ship × N_dock × T_dock 的三维数组，表示每种船只在每个码头的停靠时间。然后，使用 sum 函数对第二个和第三个维度进行求和，得到每个码头的总停靠时间。最后，使用 sum 函数对所有码头的总停靠时间进行求和，并与码头容量 c_dock 进行比较。修改后的代码如下：

cons3 = sum(sum(sum(bsxfun(@times, t_dock, x_ship_dock), 2), 3), 1) <= c_dock;

在这里，bsxfun 函数对 t_dock 和 x_ship_dock 逐元素相乘，得到一个 N_ship × N_dock × T_dock 的三维数组，然后使用 sum 函数对第二个和第三个维度进行求和，得到每个码头的总停靠时间，最后使用 sum 函数对所有码头的总停靠时间进行求和，并与码头容量 c_dock 进行比较。