欲派一架有持久续航能力的军用无人侦察机对某地区的30个目标（B题附件1的Excel文件有30个地区的横纵坐标）、给定这30个目标的重要程度（B题附件2里面有30个目标的重要程度）、再考虑该侦察机对30个目标的独立任务执行时间（B题附件3里面有30个目标的独立执行时间）、对30个地点进行侦查 ，最后再返回原出发点，请结合下面具体问题的条件： 假设该无人机起飞后，续航上限为1小时，现为了保证任务可持续，需要准备空中加油，无人机的速度为18km/h 加油时间忽略不计。结合实际，给出7个补给地点的位置信息（B题附件4里面有补给点的横纵坐标），请在尽量减少补给次数的前提下，重新建立科学合理的模型，为该军用无人侦察机设计一条最短的巡航路线. 根据上述说明建立数学模型并用matlab书写代码

在给定的条件下，我们可以将问题转化为旅行商问题（TSP），即寻找一条路径，使得无人机经过每个目标地点一次，最后回到出发点，并且总路程最短。加入补给点后，我们需要将问题扩展为带时间窗口的车辆路径问题（VRPTW），即考虑每个目标地点的独立执行时间和无人机续航能力的限制。以下是具体的建模步骤：

1. 定义目标地点和补给点之间的距离
根据给定的坐标信息，我们可以计算出每个目标地点和补给点之间的欧几里得距离。设目标地点集合为S，补给点集合为T，则距离矩阵D为一个（|S|+|T|）×（|S|+|T|）的矩阵，其中D(i,j)表示第i个点到第j个点的距离。

2. 定义目标地点的独立执行时间和重要程度
每个目标地点都有一个独立执行时间ti和重要程度wi，我们可以将其表示为一个（|S|×2）的矩阵T，其中第i行表示第i个目标地点的独立执行时间ti和重要程度wi。

3. 定义无人机的续航能力和起点
无人机的续航能力为1小时，起点为（0,0）。

4. 定义时间窗口
由于每个目标地点的独立执行时间ti，无人机需要在ti之前到达该地点并完成任务。因此，我们可以定义每个节点的时间窗口为[0, Ti]，其中Ti为第i个目标地点的独立执行时间。

5. 建立模型
我们可以使用matlab中的vrptw函数来解决带时间窗口的车辆路径问题。具体步骤如下：

（1）定义车辆数和容量限制
由于只有一架无人机，因此车辆数为1。容量限制为无穷大，因为无人机没有装载限制。

（2）定义时间窗口和距离矩阵
使用上述步骤定义的时间窗口和距离矩阵。

（3）定义服务时间和出发点
由于每个目标地点需要执行任务，因此定义服务时间为每个目标地点的独立执行时间。出发点为（0,0）。

（4）设置算法参数
可以设置算法参数，如最大迭代次数、种群规模等。

6. 运行模型
使用vrptw函数求解问题，得到最优路径和总路程。

需要注意的是，由于补给点的数量较少，可能会导致无法找到最优解。因此，在实际应用中，可以通过增加补给点的数量或调整补给点的位置来优化解决方案。