( \text{Cost} = p \cdot m_{max} \sum_{i=1}^{n} x_{i} ) 其中( m_{max} )为组车后最大距离的订单值。如何实现

在这个公式中，\( p \) 是单个订单的单价，\( m_{max} \) 是当前已分配货物中距离最远的那个订单的距离。\( x_{i} \) 表示第i个订单是否被选中进行运输（如果被选中，则 \( x_{i}=1 \)，未选则 \( x_{i}=0 \)）。因此，计算过程就是把每个订单的单价 \( p_i \) 乘以其对应的距离 \( m_i \)，然后对所有选中的订单（\( x_{i}=1 \) 的部分）的这种乘积求和，最后的结果乘以 \( m_{max} \)。

为了实现这一计算，在编程中，你可以遍历所有的订单，并对于每一个被选中的订单，更新当前的 \( m_{max} \)，同时累加订单的 \( p_i \cdot m_i \) 到总费用上。以下是伪代码形式的一个例子：

# 初始化总费用和最大距离
total_cost = 0
max_distance_order = 0

# 遍历每个订单
for i in range(n):
    # 如果订单被选中
    if x[i] == 1:
        # 更新最大距离
        max_distance_order = max(max_distance_order, m[i])
        # 计算并累加费用
        total_cost += p[i] * m[i]

# 最终的总费用 = 单价最大距离 * 总数量
cost_with_max_distance = max_distance_order * total_cost

在实际的线性规划解决方案中，这一步会在求解过程中自然完成，因为优化器会找到最优的订单分配方案，而不会手动更新最大距离。