matlab代码实现若给出每个节点的经纬度（见附件1），请考虑当只派出一个移动充电器时，如何规划移动充电器的充电路线才能最小化移动充电器在路上的能量消耗。 若给出每个节点的经纬度、每个节点的能量消耗速率（见附件2），并假设传感器的电量只有在高于f(mA)时才能正常工作，移动充电器的移动速度为v(m/s)、移动充电器的充电速率为r（mA/s），在只派出一个移动充电器的情况下，若采用问题1）规划出来的充电路线，每个传感器的电池的容量应至少是多大才能保证整个系统一直正常运行（即系统中每个传感器的电量都不会低于f（mA））？

针对你的问题，我可以提供一些思路和参考代码。

首先，对于问题1，可以采用遗传算法、蚁群算法等优化算法来规划移动充电器的充电路线，其中包括节点的经纬度信息、移动充电器的速度和充电速率等参数。具体实现方法如下：

1. 根据节点的经纬度信息，计算节点之间的距离矩阵。
2. 设计适应度函数，以移动充电器在路上的能量消耗为目标函数，同时考虑节点电量等约束条件。
3. 根据适应度函数，采用遗传算法或蚁群算法等优化算法，生成一组最优解。
4. 根据最优解，生成移动充电器的充电路线。

下面是一个基于遗传算法的matlab代码示例，用于实现问题1的规划移动充电器的充电路线：

% 读取节点经纬度信息
data = load('node_location.txt');
x = data(:,1); % 经度
y = data(:,2); % 纬度

% 计算距离矩阵
n = length(x);
d = zeros(n,n);
for i = 1:n
    for j = 1:n
        d(i,j) = sqrt((x(i)-x(j))^2 + (y(i)-y(j))^2);
    end
end

% 设计适应度函数
function f = fitness(x)
    % x为一个染色体，表示节点的访问顺序
    % 计算移动充电器在路上的能量消耗
    E = 0;
    for i = 1:n-1
        E = E + d(x(i),x(i+1));
    end
    % 考虑节点电量等约束条件
    % ...
    % 计算适应度函数值
    f = 1/E;
end

% 遗传算法
options = gaoptimset('PopulationSize',100,'Generations',1000);
[x,fval] = ga(@fitness,n,[],[],[],[],1,n,[],options);

% 生成充电路线
route = [x,x(1)];

对于问题2，可以在问题1的基础上，加入每个节点的能量消耗速率、传感器的电量门限等约束条件，同时根据充电路线和移动充电器的速度和充电速率计算每个节点的充电时间和剩余电量。根据每个节点的充电时间和剩余电量，可以计算出系统中电量最小的节点的电量，从而确定每个传感器的电池容量。

下面是一个基于遗传算法的matlab代码示例，用于实现问题2的规划移动充电器的充电路线和传感器的电池容量计算：

% 读取节点经纬度和能量消耗速率信息
data = load('node_location_energy.txt');
x = data(:,1); % 经度
y = data(:,2); % 纬度
e = data(:,3); % 能量消耗速率

% 计算距离矩阵
n = length(x);
d = zeros(n,n);
for i = 1:n
    for j = 1:n
        d(i,j) = sqrt((x(i)-x(j))^2 + (y(i)-y(j))^2);
    end
end

% 设计适应度函数
function f = fitness(x)
    % x为一个染色体，表示节点的访问顺序
    % 计算移动充电器在路上的能量消耗
    E = 0;
    for i = 1:n-1
        E = E + d(x(i),x(i+1));
    end
    % 考虑节点电量等约束条件
    t = zeros(n,1); % 充电时间
    q = zeros(n,1); % 剩余电量
    q0 = 1000; % 初始电量
    r = 10; % 充电速率
    v = 1; % 移动充电器速度
    f = 20; % 电量门限
    for i = 1:n-1
        t(x(i+1)) = t(x(i)) + d(x(i),x(i+1))/v; % 计算充电时间
        q(x(i+1)) = q0 - e(x(i+1))*t(x(i+1)) + r*t(x(i+1)); % 计算剩余电量
        if q(x(i+1)) < f % 电量不足
            q0 = q0 + (f-q(x(i+1))); % 充电
            q(x(i+1)) = f; % 电量恢复到门限值
        end
    end
    % 计算电量最小的节点的电量
    qmin = min(q);
    % 计算适应度函数值
    f = 1/E/qmin;
end

% 遗传算法
options = gaoptimset('PopulationSize',100,'Generations',1000);
[x,fval] = ga(@fitness,n,[],[],[],[],1,n,[],options);

% 生成充电路线
route = [x,x(1)];

% 计算传感器的电池容量
t = zeros(n,1); % 充电时间
q = zeros(n,1); % 剩余电量
q0 = 1000; % 初始电量
r = 10; % 充电速率
v = 1; % 移动充电器速度
f = 20; % 电量门限
for i = 1:n-1
    t(x(i+1)) = t(x(i)) + d(x(i),x(i+1))/v; % 计算充电时间
    q(x(i+1)) = q0 - e(x(i+1))*t(x(i+1)) + r*t(x(i+1)); % 计算剩余电量
    if q(x(i+1)) < f % 电量不足
        q0 = q0 + (f-q(x(i+1))); % 充电
        q(x(i+1)) = f; % 电量恢复到门限值
    end
end
% 计算电量最小的节点的电量
qmin = min(q);
% 计算传感器的电池容量
C = qmin/t(n);

需要注意的是，以上示例代码仅供参考，具体实现方式可能需要根据实际情况进行调整和优化。同时，代码中的参数设置和约束条件也需要根据具体问题进行调整和优化。