种植最大数目为n，树的高度为h1,h2……hn，即hi树的中心坐标为（xi,yi） 目标函数：max n 约束条件： （1） 10n≤250000 (2) (x-xi)2+(y-yi)2≤ri2 (0≤xi≤500, 0≤yi≤500) (3) xi-ri≥0 yi-ri≥0 xi+ri≤500 yi+ri≤500 (4) (x-xi)2+(y-yi)2≤2.52 i≠j (5) (xi-xj)2+(yi-yj)2≥(2.5+2.5)2 (6) max(h1,……,hn)-min(h1,……,hn)≤1 (7) min∑_(i=1)^n▒〖(10h_i+10)〗 使用matlab编程

以下是一个简单的 Matlab 实现，采用遗传算法求解：

function [opt_x, opt_f] = tree_planting()
    % 目标函数
    fun = @(x) -x(1);
    % 约束条件
    nonlcon = @tree_constr;
    % 变量个数和边界
    nvars = 2;
    lb = [0; 0];
    ub = [500; 500];
    % 遗传算法参数
    ga_opts = gaoptimset('Display', 'iter', 'PopulationSize', 50, 'EliteCount', 5, ...
        'Generations', 100, 'StallGenLimit', 50, 'TolFun', 1e-4, 'PlotFcns', {@gaplotbestf});
    % 调用遗传算法求解
    [opt_x, opt_f] = ga(fun, nvars, [], [], [], [], lb, ub, nonlcon, ga_opts);
end

function [c, ceq] = tree_constr(x)
    % 树的数量
    n = round(x(1) / 10);
    % 树的高度
    h = zeros(n, 1);
    % 树的中心坐标和半径
    xy = zeros(n, 2);
    r = 2.5 * ones(n, 1);
    % 随机初始化树的位置和高度
    for i = 1:n
        h(i) = randi([0 24]) / 10;
        xy(i, :) = rand(1, 2) .* (500 - 2 * r(i)) + r(i);
    end
    % 最大高度和最小高度之差不超过1
    c(1) = max(h) - min(h) - 1;
    % 树的位置和半径约束
    c(2:n+1) = sum((xy - x(2)*ones(n, 2)).^2, 2) - r.^2;
    c(n+2:3*n+1) = [x(2)*ones(n, 1) - r, x(2)*ones(n, 1) - r, 500*ones(n, 1) - x(2)*ones(n, 1) - r, 500*ones(n, 1) - x(2)*ones(n, 1) - r] - xy;
    % 树之间的距离约束
    for i = 1:n-1
        for j = i+1:n
            c(end+1) = (xy(i, 1)-xy(j, 1))^2 + (xy(i, 2)-xy(j, 2))^2 - (2.5+2.5)^2;
        end
    end
    % 目标函数等式约束
    ceq = sum(10*h+10);
end

这里使用了遗传算法来求解约束优化问题。其中，目标函数为树的数量，约束条件包括树的位置、半径、高度和距离等多个方面。因为约束条件比较复杂，所以随机初始化了树的位置和高度，然后再利用对应的约束条件进行筛选。最后，使用遗传算法来找到最优解。

需要注意的是，由于约束条件比较复杂，遗传算法的收敛速度可能比较慢，需要耐心等待。另外，由于随机初始化的树的位置和高度较为随意，所以不同运行结果可能会有所不同。