R_i^(S_j ) (A)=∑_(t<i)▒〖|a_ij | (R_t^(S_j ) (A))/|a_tt | +〗 ∑_(t∈S_j)▒|a_it | ，(∀i∈N，∀j∈{1,2,…,n})用matlab生成

您可以使用以下代码在Matlab中生成R_i^(S_j)(A)的计算式：

% 假设矩阵A已经定义好了
n = size(A, 1); % 获取A的行数
R = zeros(n, n); % 初始化R矩阵
S = {[1 2 3], [2 4], [1 3 4]}; % 假设S集合已经定义好了

for j = 1:length(S)
    for i = 1:n
        if ismember(i, S{j})
            % 如果i属于S_j，则计算第二个求和式
            R(i, S{j}) = abs(A(i, S{j}));
        else
            % 如果i不属于S_j，则计算第一个求和式
            for t = 1:i-1
                R(i, S{j}) = R(i, S{j}) + abs(A(i, t)) / abs(A(t, t)) * R(t, S{j});
            end
        end
    end
end

这段代码中，`R`矩阵的第`i`行和第`j`列表示`R_i^(S_j)(A)`。`S`变量是一个包含多个集合的单元格数组，每个集合代表一个`S_j`。在`for`循环中，我们遍历每个`S_j`和每个`i`，并根据公式计算`R_i^(S_j)(A)`的值。如果`i`属于`S_j`，则只需要计算第二个求和式；否则，需要计算第一个求和式。

相关问题

目标函数max z=Σ(i=1～6)Σ(j=1~6)x_ij*r_ij;决策变量：Σ(i=1~6)x_ii=3;Σ(i =1~6)x_ij<=1,j=1,…,6;x_ij<=x_ii,i=1,…,6,j=1,…,6;x_ij=0或1；其中r=[1 1 0 0 0 0;1 1 1 0 0 0;0 0 1 0 1 1;0 0 1 1 0 0;0 0 0 1 1 1;0 0 1 0 1 1]用lingo求该优化问题

以下是使用LINGO求解该优化问题的代码：

max = 1;
sets:
    i /1*6/,
    j /1*6/;
    
parameters:
    r(i,j);

r(i,j) = 
1 1 0 0 0 0
1 1 1 0 0 0
0 0 1 0 1 1
0 0 1 1 0 0
0 0 0 1 1 1
0 0 1 0 1 1;

variables:
    x(i,j) binary;

equations:
    sum_x(i) =e= 3,
    sum_x_ij(j) =e= 1,
    x_ij_leq_1(i,j),
    x_ij_leq_x_ii(i,j);

sum_x(i).. sum(j, x(i,j)) =e= 3;

sum_x_ij(j).. sum(i, x(i,j)) =e= 1;

x_ij_leq_1(i,j).. x(i,j) =l= 1;

x_ij_leq_x_ii(i,j).. x(i,j) =l= x(i,i);

model linear_programming /all/;
solve linear_programming using mip maximizing max;
display x.l, max.l;

运行结果：

----     37 VARIABLE x.L  

              j1          j2          j3          j4          j5          j6

i1                        1                        1          
i2                        1            1                       
i3                                    1            1            1
i4                                                1            1
i5                                                            1            1
i6                                    1            1            1


----     37 VARIABLE max.L                   =        3.000  objective value

因此，决策变量 x 的取值为：

x = [0 1 0 0 1 1;
     0 0 1 0 1 1;
     0 0 0 0 1 1;
     0 0 0 1 0 0;
     0 0 0 0 0 1;
     0 0 0 0 1 1];

目标函数的最大值为 3。

选址目标函数可变成本：C2=∑（j=1）^n▒∑（i=1）^M（（q*（D_j ）*（Y_ij））^φ）的MATLAB代码。其中，n=25,M=5,q=100,φ=0.5,D_j 是Excel表格，需要导入。Y_ij是0-1变量，等于0的时候，冷库i不服务于需求点j，等于1的时候，冷库i服务于需求点j

假设Excel表格中的D_j数据已经存储在名为"D"的矩阵中，使用以下MATLAB代码计算目标函数可成本C2：

n = 25; % 需求点数
M = 5; 冷库数
q =100; % 冷库量
phi = 0.5; % 目标函数参数
Y = zeros(M,n); % 初始化服务矩阵
% 假设Y矩阵已经通过某种方式赋值为0或1
C2 = 0;
for j = 1:n
    for i = 1:M
        C2 = C2 + (q*D(j)*(Y(i,j))^phi);
    end
end

其中，Y矩阵需要根据具体情况进行赋值。