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
时间: 2023-11-27 15:53:17 浏览: 42
我可以为您提供MATLAB代码。根据您提供的公式,您需要使用两个循环来计算C3的值。以下是代码:
```matlab
alpha = 200; % 设置alpha的值
d = xlsread('your_excel_file.xlsx'); % 导入Excel表格中的d_ji数据
D = ones(1, n); % 设置D_j的值,这里假设为1
Y = zeros(M, n); % 初始化Y_ij为0
% 在这里编写代码来设置Y_ij的值,您需要根据具体情况编写代码
C3 = 0; % 初始化C_3为0
for j = 1:n
for i = 1:M
C3 = C3 + alpha * d(j, i) * D(j) * Y(i, j);
end
end
disp(['C_3 = ', num2str(C3)]); % 显示C_3的值
```
您需要将代码中的`your_excel_file.xlsx`替换为您的Excel文件名,同时根据具体情况编写代码来设置Y_ij的值。
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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:
```matlab
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:
```matlab
% 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。