我需要一段matlab的最优运输的示例代码

### 回答1：

示例代码：% 定义费用矩阵
C = [10 2 5 8;
3 9 7 4;
6 4 2 9];% 定义供应量
supply = [100; 80; 120];% 定义需求量
demand = [80; 100; 120];% 调用最优运输算法
[cost, assign] = transportation(C, supply, demand);% 输出结果
disp('最小费用：');
disp(cost);
disp('运输方案：');
disp(assign);

### 回答2：
下面是一个使用MATLAB实现最优运输的示例代码：

% 定义货物数量和供应地点、需求地点数量
n = 3; % 货物数量
m = 2; % 供应地点数量
p = 2; % 需求地点数量

% 定义供应地点的产量和需求地点的需求量
supply = [10 20 30]; % 三个供应地点的产量
demand = [25 15]; % 两个需求地点的需求量

% 定义供应地点到需求地点的运输成本
cost = [2 4; 5 3; 6 2]; % 货物运输成本矩阵，3*2

% 定义决策变量
x = optimvar('x', n, p, 'LowerBound', 0);

% 构造目标函数
objective = sum(sum(cost .* x));

% 设置约束条件
constraints = [sum(x, 2) == supply'; sum(x, 1) == demand];

% 构造线性规划问题
problem = optimproblem('Objective', objective, 'Constraints', constraints);

% 求解线性规划问题
[solution, fval, exitflag] = solve(problem);

% 输出最优解和最优目标函数值
disp('最优解：')
disp(solution.x)
disp('最优目标函数值：')
disp(fval)

这段代码演示了一个简单的最优运输问题，包括定义货物数量、供应地点数量、需求地点数量以及对应的供应量和需求量。然后，定义了货物运输成本矩阵和决策变量，构造了目标函数和约束条件。最后，使用MATLAB的优化函数求解线性规划问题，并输出最优解和最优目标函数值。

### 回答3：
下面是一个使用Matlab编写的最优运输问题的示例代码：

% 假设有两个基地和三个需求点，以及对应的供应和需求量
supplies = [20; 10];
demands = [15; 20; 15];

% 基地与需求点之间的运输成本矩阵
cost_matrix = [2 3 5; 4 1 2];

% 首先将问题转化为线性规划问题
n_supplies = length(supplies);
n_demands = length(demands);

f = cost_matrix(:); % 目标函数向量
Aeq = zeros(n_supplies + n_demands, n_supplies * n_demands);
beq = zeros(n_supplies + n_demands, 1);

% 供应约束
for i = 1:n_supplies
    Aeq(i, (i-1)*n_demands + 1:i*n_demands) = 1;
    beq(i) = supplies(i);
end

% 需求约束
for i = 1:n_demands
    Aeq(n_supplies + i, i:n_demands:n_supplies * n_demands) = 1;
    beq(n_supplies + i) = demands(i);
end

lb = zeros(n_supplies * n_demands, 1);
ub = []; % 变量无上界限制
options = optimoptions('linprog','Algorithm','interior-point'); % 使用内点法求解线性规划问题

% 调用线性规划函数linprog求解
[x, cost] = linprog(f,[],[],Aeq,beq,lb,ub,options);

% 将线性规划结果重新构造为最优运输问题的解
transport_matrix = reshape(x, n_supplies, n_demands);

% 输出最优运输方案和总运输成本
fprintf('最优运输方案：\n')
disp(transport_matrix)
fprintf('总运输成本：%d\n', cost)

该示例代码解决了一个最优运输问题，该问题中有两个基地和三个需求点，以及对应的供应和需求量。运输成本矩阵给出了基地与需求点之间的运输成本。代码使用了线性规划函数`linprog`来求解最优运输问题。最终输出了最优运输方案和总运输成本。