% 导入数据 data = xlsread('数据.xlsx'); x = data(:, 2); y = data(:, 3); % 定义目标函数 dist = @(x0, y0) sum(min(sqrt((x - x0).^2 + (y - y0).^2))); obj = @(x) dist(x(1), x(2)) + dist(x(3), x(4)) + dist(x(5), x(6)); % 定义约束条件 nonlcon = @(x) [ x(1) >= 0, x(1) <= 10000, x(2) >= 0, x(2) <= 10000, ... x(3) >= 0, x(3) <= 10000, x(4) >= 0, x(4) <= 10000, ... x(5) >= 0, x(5) <= 10000, x(6) >= 0, x(6) <= 10000, ... dist(x(1), x(2)) + dist(x(3), x(4)) + dist(x(5), x(6)) <= 3 * sum(sqrt(x.^2 + y.^2))]; % 定义初始点 x0 = [20, 20, 50, 50, 80, 80]; % 求解优化问题 [xopt, fopt] = fmincon(obj, x0, [], [], [], [], [], [], nonlcon); disp('Optimal solution:'); disp(xopt); disp('Minimum distance:'); disp(fopt);

这段代码使用了 MATLAB 中的 fmincon 函数来求解一个多目标优化问题。目标函数是一个求距离之和的函数，约束条件是控制变量的取值范围和距离的限制。

具体来说，该问题要求确定三个点在二维平面上的位置，使得这三个点到数据集中所有点的距离之和最小，并且三个点之间的距离不能太大。

参数 x0 是初始点，即每个点的初始位置。通过 fmincon 函数求解该问题，返回最优解 xopt 和最小距离 fopt。