用MATLAB求解下列问题并给出代码，1(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)=A*∑((β(i)*d(i)*x(i))/(24*V(i)^3)+(D/720)*∑(d(i)/x(i))+B*T(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)*C，求出它的最大值f1max和最小值f1min,

以下是MATLAB代码实现：

首先，我们需要定义问题中的常量和变量：

w = [0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1];
h = [0, 1.083, 0.875, 0.875, 0.83, 1.25, 0.875, 1.125];
d = [520, 370, 551, 5300, 1000, 2400, 1300];
tmin = [0, 1.5, 3.1, 4.3, 19, 22.5, 29, 33];
tmax = [0, 2.5, 4.5, 6, 23, 25, 30, 34];
V = [17, 14, 17, 14, 12, 16, 15];
beta = [72, 40, 75, 42, 38, 60, 50];
vmin = [8.67, 9.8, 7.6, 8.1, 7.3, 6.9, 6.5];
vmax = [18, 19.2, 18.7, 25.2, 23.4, 23.7, 22];
A = 480;
B = 720;
C = 2.7;
D = 125000.1;

n = length(w);

接下来，我们定义目标函数和约束条件：

% 目标函数
f1 = @(x) A * sum((beta .* d .* x) ./ (24 .* V .^ 3) + (D / 720) .* sum(d ./ x)) - B * T(x) * C;

% 约束条件
Aeq = w .* h;
beq = A;
lb = w .* h;
ub = d;

其中，T(x)是时间函数，需要满足以下约束条件：

function [c, ceq] = constraint_T(x)
    ceq = T(x) - tmin;
    c = tmax - T(x);
end

同时，速度v也需要满足以下约束条件：

function [c, ceq] = constraint_v(x)
    ceq = d ./ T(x) - vmin;
    c = vmax - d ./ T(x);
end

最后，我们采用fmincon函数来求解该优化问题的最大值和最小值：

options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter', 'Algorithm', 'sqp');

% 求解最大值
[xmax, f1max] = fmincon(@(x) -f1(x), lb, [], [], Aeq, beq, lb, ub, @(x) deal(constraint_T(x), constraint_v(x)), options);

% 求解最小值
[xmin, f1min] = fmincon(f1, lb, [], [], Aeq, beq, lb, ub, @(x) deal(constraint_T(x), constraint_v(x)), options);

其中，options用于控制fmincon函数的参数，包括显示迭代信息和优化算法等。最后，我们输出最大值和最小值：

fprintf('f1max = %f\n', -f1max);
fprintf('f1min = %f\n', f1min);

完整的MATLAB代码如下：