$$ f=\alpha C_1L\sum_{k=1}^K{\frac{1}{t_k}}+\beta C_2\sum_{k=1}^K{\sum_{j=1}^J{\left( \frac{V_{kj}t_k}{2} \right)}} $$用Python语言写出

f = alpha * C1 * L * sum([1/t_k for t_k in range(1, K+1)]) + beta * C2 * sum([V[k][j] * t[k] / 2 for k in range(1, K+1) for j in range(1, J+1)])

其中，`alpha`、`beta`、`C1`、`C2`、`L`、`K`、`J`、`t`、`V` 都是需要定义的变量。

相关问题

$$ f_1=\beta C_2\sum_{k=1}^K{\sum_{j=1}^J{\left( \frac{V_{kj}t_k}{2} \right)}} \\ f_2=\alpha C_1L\sum_{k=1}^K{\frac{1}{t_k}} $$python numpy表示

可以使用NumPy来进行表示，代码如下所示：

import numpy as np

# 数据
K = 10
J = 5
V = np.random.rand(K, J)
t = np.random.rand(K)
C1 = 1.5
C2 = 2.0
L = 3.0
alpha = 0.8
beta = 0.6

# 计算f1
f1 = beta * C2 * np.sum(V * t.reshape(-1, 1) / 2)

# 计算f2
f2 = alpha * C1 * L * np.sum(1 / t)

print("f1 =", f1)
print("f2 =", f2)

其中，`np.random.rand(K, J)`生成一个大小为`(K, J)`的随机矩阵，`t.reshape(-1, 1)`将`t`转换为一个列向量，`*`表示矩阵对应元素相乘，`np.sum()`表示对矩阵中所有元素求和。

写出下列公式的matlab代码： \begin{gathered} min F(\mathbf{x})=\alpha\left(\sum_{k\in\mathbb{N}}(t_{ko}-t_{o k})-\sum_{i\in\mathcal{F}}F u e l_i\right)^\ell \ +\beta\sum_{k\in N}\sum_{i\in F}\sum_{j\in F}d_{i j}x_{i j k}+\gamma\left(\sum_{k\in N}\sum_{j\in F}|A_{i k}-a_{i}|\right)+\theta\left(\sum_{k\in N}\sum_{j\in F}\left(x_{i j k}-\frac{N_{f}}{N_{c a r}}\right)^{2}\right)| \end{gathered}

syms alpha beta gamma theta l Nf Ncar
syms tko tok Fi dij aik ai xijk
syms F N k i j

F_cost = alpha*(symsum(tko-tok, k, 1, N))^l + beta*symsum(symsum(symsum(dij*xijk, j, F), i, F), k, 1, N) + gamma*symsum(symsum(abs(aik-ai), j, F), k, N) + theta*symsum(symsum((xijk - Nf/Ncar)^2, j, F), k, N);