址的运输成本，其中α=200。d_ji在Excel表格中，需要导入。D_j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。C_3=α∑_（j=1）^n▒∑_（i=1）^M▒〖d_ji D_j Y_ij 〗的MATLAB代码

以下是MATLAB代码实现：

alpha = 200;
d = %导入Excel表格中的d_ji数组;
D = %导入Excel表格中的D_j数组;
n = 25;
M = 5;

% 定义决策变量
Y = binvar(M,n,'full');

% 定义目标函数
obj = alpha*sum(sum(d.*D.*Y));

% 定义约束条件
con = [];
for j = 1:n
    con = [con, sum(Y(:,j)) == 1]; % 每个需求点只能被一个冷库服务
end
for i = 1:M
    con = [con, sum(Y(i,:)) <= 5]; % 每个冷库最多服务于5个需求点
end

% 求解问题
ops = sdpsettings('solver','gurobi');
sol = optimize(con,obj,ops);

% 输出结果
if sol.problem == 0
    disp(value(obj))
    disp(value(Y))
else
    disp('求解问题时出现错误。')
end

需要注意的是，这里使用了YALMIP工具箱来定义决策变量和约束条件，并使用Gurobi求解器来求解问题。在代码中，binvar函数用于定义二元变量，sum函数用于求和，等号用于定义约束条件，sdpsettings函数用于设置求解器参数，optimize函数用于求解问题，value函数用于获取变量的值，并且disp函数用于输出结果。在运行代码之前，需要先将Excel表格中的数据导入到MATLAB中。