matlab精确重心法选址

在MATLAB中，可以使用以下步骤来使用精确重心法进行选址：

1. 确定选址区域的边界和分辨率。
2. 在选址区域内随机生成一定数量的候选点。
3. 对于每个候选点，计算其距离最近的若干个点（例如，最近的3个点）的距离并将其相加。
4. 对于所有候选点，计算它们的重心。
5. 对于所有候选点，计算它们到重心的距离。
6. 选择距离重心最近的点作为最终选址点。

下面是一份MATLAB代码示例，可以实现上述步骤：

% 定义选址区域边界和分辨率
x_min = 0;
x_max = 100;
y_min = 0;
y_max = 100;
resolution = 1;

% 随机生成候选点
num_candidates = 100;
candidates_x = randi([x_min, x_max], 1, num_candidates);
candidates_y = randi([y_min, y_max], 1, num_candidates);

% 计算每个候选点的距离和重心
distances = zeros(num_candidates, 1);
for i = 1:num_candidates
    % 找到距离最近的3个点
    [sorted_distances, sorted_indices] = sort(sqrt((candidates_x - candidates_x(i)).^2 + (candidates_y - candidates_y(i)).^2));
    closest_indices = sorted_indices(2:4); % 第一个是自己
    distances(i) = sum(sorted_distances(2:4)); % 距离最近的3个点的距离之和
end
centroid_x = sum(candidates_x ./ distances) ./ sum(1 ./ distances);
centroid_y = sum(candidates_y ./ distances) ./ sum(1 ./ distances);

% 计算每个候选点到重心的距离，并找到最近的点
distances_to_centroid = sqrt((candidates_x - centroid_x).^2 + (candidates_y - centroid_y).^2);
[min_distance, min_index] = min(distances_to_centroid);

% 最终选址点为距离重心最近的点
final_x = candidates_x(min_index);
final_y = candidates_y(min_index);

请注意，这只是一个简单的示例代码，可能需要根据具体情况进行修改。