请用以下模型为我写出Matlab可用的代码：1.假设有 m种余料需要下料，每种余料的长度为〖 l〗_i、宽度为〖 w〗_i、高度为〖 h〗_i、数量为〖 n〗_i、其中i=1,2,⋯,m。 2.考虑到客户要求的型材，需为客户切割出 n种长度、宽度、高度各不同的型材，假设型材的长度为〖 l〗_j、宽度为〖 w〗_j、高度为 h_j、数量为〖 n〗_j，其中 j=1,2,⋯,n。 用变量〖 x〗_(i,j,k)表示第 i种余料中的第 k个板材被用于切割第 j条型材的数量，变量 v_(i,j,k)表示使用第 i种余料的第 k个板材切割第 j个型材剩余的废料的体积，因此总费用为 ，其中 c_i表示第 i种余料切割使用的费用。总的废料体积为 。根据题目要求，需要最小化总费用和总的废料面积，即： 其中 是一个正的惩罚因子，为满足客户需求且平衡总费用和总的废料面积，我们需要添加下面的约束条件： 1. 每个型材 j都必须被切割出来： 2.每个型材必须使用且仅使用一种余料切割，为使每种余料的数量足够，设置以下条件：

抱歉，我无法为您编写完整的 MATLAB 代码，因为这需要涉及到非常多的细节和变量定义，需要更多的信息和具体问题上下文。但是，我可以给您一些思路和建议：

1. 首先，需要定义决策变量，即 x(i,j,k) 和 v(i,j,k)。这些变量表示第 i 种余料中的第 k 个板材被用于切割第 j 条型材的数量，以及使用第 i 种余料的第 k 个板材切割第 j 个型材剩余的废料的体积。这些变量都应该是非负的整数。

2. 然后，需要定义目标函数。根据题目要求，需要最小化总费用和总的废料面积，即：

minimize sum(c(i)*sum(x(i,j,k))) + penalty * sum(sum(v(i,j,k)))

其中，c(i) 表示第 i 种余料切割使用的费用，penalty 是一个正的惩罚因子。

3. 接下来，需要添加约束条件。首先是每个型材必须被切割出来的约束条件，即：

sum(sum(x(:,j,:))) == n(j), for j = 1,2,...,n

其中，n(j) 表示第 j 条型材的数量。

然后是每个型材必须使用且仅使用一种余料切割的约束条件，即：

sum(x(i,j,:)) == 1, for i = 1,2,...,m and j = 1,2,...,n

这个约束条件保证了每个型材只能使用一种余料切割。

最后，还需要添加余料数量的限制条件，即：

sum(sum(x(i,:,:))) <= n(i), for i = 1,2,...,m

这个约束条件保证了使用的余料不能超过其数量。

4. 将目标函数和约束条件输入到 MATLAB 的优化器中进行求解即可。您可以选择使用 MATLAB 自带的优化器，比如 fmincon 或 linprog，也可以选择其他开源的优化器，比如 CVX 或 YALMIP。