运输成本C_3可由单位生鲜农产品运输价格α、从需求点j至冷库备选点i的距离d_ji、农户需求量D_j和冷库服务农户情况Y_ij计算得出。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

假设相关数据已经存储在名为 "d" 的 n × M 的矩阵中，其中第 i 行第 j 列的元素为 d_ji。存储需求量的向量为 D，存储服务情况的 0-1 矩阵为 Y。

则运输成本可以用以下 MATLAB 代码计算得出：

alpha = 200;
C3 = alpha * sum(sum(d .* (D' * Y)));

相关问题

可变成本 指的是冷库为保障运行而购买各类生产要素所花费的成本，包括储藏过程中耗费的水电费、发放给员工的工资等。这些成本都与冷库中实际保存的生鲜农产品数量相关。可变成本C_2可由变动成本系数e、农户需求量D_j、规模效应系数φ和冷库服务农户情况Y_ij计算得到，如公式（5）所示。C_2=∑_（j=1）^n▒∑_（i=1）^M▒【e*（（D_j）*（ Y_ij））^φ】的MATLAB代码

可以写成以下形式：

function C2 = calculateC2(e, D, Y, phi)
% 计算可变成本C2
% e: 变动成本系数
% D: 农户需求量，为n维向量
% Y: 冷库服务农户情况，为M行n列矩阵
% phi: 规模效应系数
% 返回值C2为可变成本

n = length(D); % 农户数量
M = size(Y, 1); % 冷库数量

C2 = 0;
for j = 1:n
    for i = 1:M
        C2 = C2 + e * (D(j) * Y(i,j))^phi;
    end
end
end

其中，变动成本系数e、农户需求量D、冷库服务农户情况Y都是输入参数，规模效应系数phi可以作为可选的输入参数传入。函数返回可变成本C2的值。

可变成本C_2可由变动成本系数q、农户需求量D_j、规模效应系数φ和冷库服务农户情况Y_ij，Y_ij为0-1变量。农户需求量D_j在一个Excel表格中，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。计算得到，如公式（5）所示。C_2=∑_（j=1）^n▒∑_（i=1）^M▒【q*（（D_j）*（ Y_ij））^φ】的MATLAB代码

以下是MATLAB代码示例：

% 输入变量
q = 0.5;  % 变动成本系数
phi = 0.8;  % 规模效应系数
Y = [1 0 1; 0 1 1; 1 1 0];  % 冷库服务农户情况矩阵，其中第i行第j列元素为1表示第i个冷库服务于第j个需求点，为0表示不服务
D = [500; 700; 1000];  % 农户需求量向量，其中第i个元素为第i个需求点的需求量

% 计算可变成本C_2
M = size(Y, 1);  % 冷库数量
n = size(Y, 2);  % 需求点数量
C_2 = 0;
for j = 1:n
    for i = 1:M
        C_2 = C_2 + q * (D(j) * Y(i,j))^phi;
    end
end

其中，`size(Y, 1)`和`size(Y, 2)`分别表示矩阵`Y`的行数和列数。`for`循环中的`j`表示需求点的编号，`i`表示冷库的编号。`D(j)`表示第`j`个需求点的需求量，`Y(i,j)`表示第`i`个冷库是否服务于第`j`个需求点，两者相乘即可得到第`i`个冷库对第`j`个需求点的贡献。根据公式（5）计算可变成本`C_2`的总和即可。