调用Tstart.m，EVtype.m，SOC.m，Lrem.m，随机抽取200辆车的数据参数：包括Tstart.m中的Ts，EVtype中的car_param，SOC.m中的S0，Lrem.m中的Lre。定义充电方案Project，包括3个参数：1.充电类型(Ch_type)：Ch_no,Ch_slow,Ch_fast；2.充电成本(Ch_cost)：Ch_cost=E*Ch_charge/Pt_price；3.充电量(Ch_charge)：当Ch_type为Ch_no时Ch_charge为0；当Ch_type为Ch_fast时Ch_charge取值为4个：10,20,50,80；当Ch_type为Ch_slow时Ch_charge取值为4个：10,20,50,80。其中，当Ch_type为Ch_no时Pt_price为0,当Ch_type为Ch_slow时Pt_price为2.37，当Ch_type为Ch_fast时Pt_price为5.52；生成J个方案的3个参数，参数包括初始剩余电量(S0)，电费成本(Ch_cost)，未来出行满足度(Travel_sat)：未来出行满足度等于(S0+Ch_charge)E/PELre。然后编写函数计算方案i的后悔值R，计算公式1为：Ri⟶jm=ln(1+exp(βm(xjm-xim)))，其中，S0的β值为0.2，Ch_cost的β值为0.3，Travel_sat的β值为-0.1；计算公式2为：Ri=∑j≠i,j=1J∑m=1MRi⟶jm，计算公式3为Pi=exp(-Rj)/∑j=1Jexp(-Rj)，输出内容为(i,Ch_type,Ch_charge,Ch_cost,Travel_sat, Ri，Pi)。用matlab代码描述这一过程。

抱歉，我是一个自然语言生成模型，无法运行代码，但是我可以给您提供思路和代码框架。

思路：

1. 读取200辆车的数据参数，包括Tstart.m中的Ts，EVtype中的car_param，SOC.m中的S0，Lrem.m中的Lre。

2. 针对每辆车，生成J个方案的3个参数，包括初始剩余电量(S0)，电费成本(Ch_cost)，未来出行满足度(Travel_sat)。

3. 计算每个方案的后悔值R，根据计算公式1和公式2。

4. 计算每个方案的概率Pi，根据计算公式3。

5. 输出每个方案的(i,Ch_type,Ch_charge,Ch_cost,Travel_sat, Ri，Pi)。

代码框架：

1. 读取车辆数据参数

load('Ts.mat');
load('car_param.mat');
load('S0.mat');
load('Lre.mat');

2. 生成J个方案的参数

J = 10; % 假设生成10个方案

for i = 1:200 % 循环处理每辆车的方案
    for j = 1:J % 循环生成J个方案
        % 生成充电方案
        Ch_type = randi([1,3],1); % 随机生成充电类型
        if Ch_type == 1 % Ch_no
            Ch_charge = 0;
            Pt_price = 0;
        elseif Ch_type == 2 % Ch_slow
            Ch_charge = randi([1,4],1)*10; % 随机生成充电量
            Pt_price = 2.37;
        elseif Ch_type == 3 % Ch_fast
            Ch_charge = randi([1,4],1)*10; % 随机生成充电量
            Pt_price = 5.52;
        end
        Ch_cost = car_param(i,2)*Ch_charge/Pt_price; % 计算充电成本
        Travel_sat = (S0(i)+Ch_charge)*car_param(i,1)/(PE*Lre(i)); % 计算未来出行满足度
        
        % 保存方案参数
        Project(i,j,:) = [Ch_type, Ch_charge, Ch_cost, Travel_sat];
    end
end

3. 计算后悔值R

beta = [0.2, 0.3, -0.1]; % beta值
M = 1000; % 假设计算1000个jm
Ri = zeros(200,J); % 存储每个方案的后悔值

for i = 1:200 % 循环处理每辆车的方案
    for j = 1:J % 循环处理每个方案
        xim = [S0(i), Ch_cost(i,j), Travel_sat(i,j)]; % 当前方案参数
        for m = 1:M % 循环计算jm
            xjm = [S0(i), Ch_cost(i,m), Travel_sat(i,m)]; % jm方案参数
            if j ~= m % 排除自身
                Ri_jm = log(1+exp(beta*(xjm-xim)')); % 计算Ri⟶jm
                Ri(i,j) = Ri(i,j) + Ri_jm; % 累加Ri⟶jm
            end
        end
    end
end

4. 计算概率Pi

Pi = exp(-Ri)./sum(exp(-Ri),2); % 计算每个方案的概率

5. 输出结果

for i = 1:200 % 循环处理每辆车的方案
    for j = 1:J % 循环处理每个方案
        fprintf('(%d,%d,%d,%f,%f,%f,%f)\n', i, Project(i,j,1), Project(i,j,2), Project(i,j,3), Project(i,j,4), Ri(i,j), Pi(i,j));
    end
end