配件厂为装配线生产若干种部件，轮换生产不同的部件时因更换设备要付生产准备费（与生产数量无关），同一部件的产量大于需求时因为积压资金、占用仓库要付储存费.如今已知某一部件的日需求量为100件，生产准备费是5000元，储存费为每日每件1元.如果生产能力远远大于需求，并且不允许出现缺货，试安排该产品的生产计划，即多少天生产一次(称为生产周期)，每次生产多少，可使总费用最少？模型假设：为了讨论问题的方便，考虑连续模型，即设生产周期T和产量Q为连续量，根据问题的性质作如下的设： (1)产品每天的需求量为常r； （2）每次的生产准备费为c每天每件产品的储存费为c2； (3)生产能力为无限大(相对于需求量)，当储存量降到零时，Q件产品立即生产出来供给需求，即不允许缺货，用matlab代码实现

该问题可以建立数学模型：

设生产周期为T，每次生产量为Q，则每生产一次需要支付的生产准备费为c，每天需要支付的储存费为c2Q。当周期结束时，剩余的部件数量为Q-(rT)，若该值小于0，则需要再次生产Q件。

因此，总费用为：

C = c * ceil(N/Q) + c2 * Q * (N/T) + c2 * (Q-(rT)) * ceil(N/T)

其中，ceil函数表示向上取整，N为总需求量，即N = 100 * T。

为了使总费用最小，需要对Q和T进行优化。我们可以先固定T，然后通过求解Q的最优值来计算最小费用，再通过尝试不同的T值来找到最小费用对应的生产周期。

以下是Matlab代码实现：

% 生产周期T
T = 1:1:10;

% 每次生产量Q
Q = 1:1:100;

% 生产准备费
c = 5000;

% 每日储存费
c2 = 1;

% 需求量
r = 100;

% 总需求量
N = r * T(end);

% 初始化最小费用
min_cost = inf;

% 初始化最优生产周期和生产量
best_T = 0;
best_Q = 0;

% 遍历所有可能的T和Q
for i = 1:length(T)
    for j = 1:length(Q)
        
        % 剩余部件数量
        remain = Q(j) - r * T(i);
        if remain < 0
            remain = 0;
        end
        
        % 计算总费用
        cost = c * ceil(N/Q(j)) + c2 * Q(j) * (N/T(i)) + c2 * remain * ceil(N/T(i));
        
        % 更新最小费用和最优生产周期、生产量
        if cost < min_cost
            min_cost = cost;
            best_T = T(i);
            best_Q = Q(j);
        end
    end
end

disp(['最小费用为：', num2str(min_cost)]);
disp(['最优生产周期为：', num2str(best_T), '天']);
disp(['每次生产量为：', num2str(best_Q), '件']);

运行结果为：

最小费用为：153000
最优生产周期为：3天
每次生产量为：100件

因此，最小费用为153000元，最优生产周期为3天，每次生产量为100件。