其中α=200，d_ji在Excel表格中，需要导入，Y_ij为0-1变量，Y_ij=1时，冷库i服务于需求点j，Y_ij=0时，冷库i不服务于需求点j。n=25，M=5。如公式所示。C_3=α∑_（j=1）^n▒∑_（i=1）^M▒〖（d_ji ）（D_j）*（ Y_ij ）〗的MATLAB代码

假设d_ji和D_j已经在Excel表格中导入并存储在变量d和D中，可以使用以下MATLAB代码计算C_3：

alpha = 200;
n = 25;
M = 5;

% 导入Y_ij矩阵，这里假设Y_ij存储在Excel表格的第1列到第5列
Y = xlsread('filename.xlsx', 'sheetname', 'A1:E25');

% 计算C_3
C_3 = alpha * sum(sum(d .* repmat(D, 1, M) .* Y));

其中，repmat(D, 1, M)将D矩阵复制M列，以便与Y矩阵相乘。假设Excel表格中Y_ij存储在第1列到第5列，可以使用xlsread函数导入数据。需要根据实际情况修改文件名和工作表名称。

相关问题

址的运输成本，其中α=200。d_ji在Excel表格中，需要导入。D_j在Excel表格中，需要导入。Y_ij为0-1变量，Y_ij=1时，冷库i服务于需求点j，Y_ij=0时，冷库i不服务于需求点j。n=25。M=5。C_3=α∑_（j=1）^n▒∑_（i=1）^M▒〖d_ji D_j Y_ij 〗的MATLAB代码

以下是MATLAB代码实现：

alpha = 200;
d = %导入Excel表格中的d_ji数组;
D = %导入Excel表格中的D_j数组;
n = 25;
M = 5;

% 定义决策变量
Y = binvar(M,n,'full');

% 定义目标函数
obj = alpha*sum(sum(d.*D.*Y));

% 定义约束条件
con = [];
for j = 1:n
    con = [con, sum(Y(:,j)) == 1]; % 每个需求点只能被一个冷库服务
end
for i = 1:M
    con = [con, sum(Y(i,:)) <= 5]; % 每个冷库最多服务于5个需求点
end

% 求解问题
ops = sdpsettings('solver','gurobi');
sol = optimize(con,obj,ops);

% 输出结果
if sol.problem == 0
    disp(value(obj))
    disp(value(Y))
else
    disp('求解问题时出现错误。')
end

需要注意的是，这里使用了YALMIP工具箱来定义决策变量和约束条件，并使用Gurobi求解器来求解问题。在代码中，binvar函数用于定义二元变量，sum函数用于求和，等号用于定义约束条件，sdpsettings函数用于设置求解器参数，optimize函数用于求解问题，value函数用于获取变量的值，并且disp函数用于输出结果。在运行代码之前，需要先将Excel表格中的数据导入到MATLAB中。

选址的运输成本，其中α=200。d_ji在Excel表格中，需要导入。Y_ij为0-1变量，Y_ij=1时，冷库i服务于需求点j，Y_ij=0时，冷库i不服务于需求点j。n=25。M=5。C_3=α∑_（j=1）^n▒∑_（i=1）^M▒〖d_ji D_j Y_ij 〗的MATLAB代码

以下是MATLAB代码：

% 导入距离矩阵d_ji
d = xlsread('文件路径.xlsx','Sheet1','B2:Z26');

% 定义参数
alpha = 200;
n = 25;
M = 5;

% 定义决策变量
Y = binvar(M,n,'full');

% 定义目标函数
obj = alpha * sum(sum(d .* repmat(D',M,1) .* Y));

% 定义约束条件
con = [];
for j = 1:n
    con = [con, sum(Y(:,j)) == 1]; % 每个需求点只能由一个冷库服务
end
for i = 1:M
    con = [con, sum(repmat(D(i),1,n) .* Y(i,:)) <= 1000]; % 每个冷库的容量不能超过1000
end

% 求解模型
ops = sdpsettings('solver','gurobi');
sol = optimize(con,obj,ops);

% 输出结果
if sol.problem == 0
    disp('最小总运输成本为:');
    disp(value(obj));
    disp('决策变量Y为:');
    disp(value(Y));
else
    disp('求解过程出现问题');
end

其中，`D`为需求点的需求量向量，需要根据实际情况进行定义。在上述代码中，第一行导入的是Excel表格中的距离矩阵，需要根据实际情况进行修改。此外，约束条件中的1000也需要根据冷库的实际容量进行修改。