网约车调度整数规划算法matlab代码

以下是一个基于整数规划算法的网约车调度模型的Matlab代码示例，供参考：

% 定义参数
n = 10; % 车辆数量
m = 20; % 乘客数量
d = rand(m, n); % 乘客和车辆之间的距离矩阵
c = rand(n, 1); % 车辆的成本矩阵
p = rand(m, 1); % 乘客的支付矩阵

% 定义整数规划模型
f = c' * x - p' * y; % 目标函数
Aeq = [ones(1, n), zeros(1, m); zeros(m, n), ones(m, m)]; % 约束条件矩阵
beq = [n; ones(m, 1)]; % 约束条件向量
lb = zeros(n + m, 1); % 变量下界
ub = [ones(n, 1); Inf(m, 1)]; % 变量上界
intcon = 1:n; % 整数变量

% 求解整数规划模型
[x, fval] = intlinprog(f, intcon, [], [], Aeq, beq, lb, ub);

% 输出结果
disp(['车辆调度方案为：', mat2str(x(1:n)')]);
disp(['乘客分配方案为：', mat2str(x(n+1:end)')]);
disp(['调度成本为：', num2str(fval)]);

该代码实现了一个简单的网约车调度模型，其中使用整数规划算法求解调度方案。代码中定义了车辆数量、乘客数量、距离矩阵、成本矩阵和支付矩阵等参数，然后基于这些参数定义了整数规划模型。最后使用Matlab中的intlinprog函数求解模型，并输出结果。

需要注意的是，该代码只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体问题进行参数定义和模型设计。