给出一个关于超网络的云制造网路协调技术的论文中，关于集中决策与分散决策下最终利益对比的matlab图，请给出一个简单示例的代码

抱歉，我无法给出具体的代码示例，因为你没有提供论文的标题或者相关信息。但是，我可以提供一些 Matlab 画图的基本代码，你可以根据具体的数据和要求进行修改和补充。

假设有两组数据，分别为集中决策和分散决策下的最终利益，可以使用 Matlab 中的 bar 函数画出柱状图：

x = [1, 2]; % x轴坐标
y1 = [10, 20]; % 第一组数据
y2 = [15, 25]; % 第二组数据

bar(x, [y1', y2']) % 画出柱状图
legend('Centralized decision', 'Decentralized decision') % 添加图例
xlabel('Group') % 添加x轴标签
ylabel('Final benefit') % 添加y轴标签
title('Comparison of final benefit between centralized and decentralized decision') % 添加标题

你可以根据具体的数据和要求修改 x、y1 和 y2 的值，以及添加更多的参数和属性来美化图形。

相关问题

关于超网络的云制造网路协调技术的论文中，关于集中决策与分散决策下最终利益对比的matlab图，请给出一个简单示例的代码

以下是一个简单示例的 MATLAB 代码，用于比较集中决策和分散决策下的最终利益：

% 定义参数
p1 = 0.4; % 产品1的生产系数
p2 = 0.6; % 产品2的生产系数
w1 = 5; % 产品1的利润
w2 = 3; % 产品2的利润
c1 = 3; % 产品1的生产成本
c2 = 2; % 产品2的生产成本

% 集中决策下的最终利益
f1 = @(x) (p1*w1 + p2*w2)*(x/(p1*c1 + p2*c2))^((p1*w1 + p2*w2)/(p1*c1 + p2*c2));
x1 = fminbnd(@(x) -f1(x), 0, 100); % 最大化目标函数
y1 = f1(x1);

% 分散决策下的最终利益
f2 = @(x) p1*w1*(x/c1)^(w1/c1) + p2*w2*(x/c2)^(w2/c2);
x2 = fminbnd(@(x) -f2(x), 0, 100); % 最大化目标函数
y2 = f2(x2);

% 绘制图表
figure;
plot([0 x1], [0 y1], 'r', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot([0 x2], [0 y2], 'b', 'LineWidth', 2);
xlabel('生产量');
ylabel('利润');
legend('集中决策', '分散决策');

这个示例中，我们假设有两种产品，其生产系数分别为 0.4 和 0.6，利润分别为 5 和 3，生产成本分别为 3 和 2。我们使用集中决策和分散决策两种决策方式来最大化最终利润，并用 MATLAB 绘制了两种决策方式下的最终利润与生产量之间的关系。

关于超网络的云制造网路协调技术的论文中，其供应链包含供应商、生产商、零售商、消费者、回收商。关于集中决策与分散决策下最终利益对比的matlab图，请给出一个简单示例的代码

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于比较集中决策和分散决策的最终利益。

% 定义供应商、生产商、零售商、消费者和回收商的成本和收益
supplier_cost = 50; 
manufacturer_cost = 100;
retailer_cost = 150;
consumer_benefit = 250;
recycler_benefit = 50;

% 集中决策下的成本和收益
centralized_cost = supplier_cost + manufacturer_cost + retailer_cost;
centralized_benefit = consumer_benefit + recycler_benefit;

% 分散决策下的成本和收益
decentralized_cost = supplier_cost + manufacturer_cost + retailer_cost + recycler_benefit;
decentralized_benefit = consumer_benefit;

% 绘制柱状图来比较不同决策下的成本和收益
figure;
bar([centralized_cost, decentralized_cost; centralized_benefit, decentralized_benefit]);
legend('Cost', 'Benefit');
set(gca,'xticklabel',{'Centralized','Decentralized'});
ylabel('Amount');

运行这个代码，将会生成一个简单的柱状图，其中包含了集中决策和分散决策的成本和收益。通过比较不同决策下的利益，可以更好地了解哪种决策更好。