请给出一个线性规划解决航材管理库存物流问题的复杂例子，并用MATLAB编程

假设某航空公司需要管理库存物流问题，其中涉及到许多不同种类的航空器件和物资，需要在不同的仓库之间进行调配和运输，同时需要考虑到各种不同的限制条件和成本问题。我们可以运用线性规划的方法来解决这个问题，并用MATLAB编程实现。

具体来说，我们可以将这个问题抽象为以下的数学模型：

目标函数：minimize(cost)

约束条件：

1. 所有仓库的存储量必须大于等于所需的最小存储量
2. 所有仓库的存储量必须小于等于所需的最大存储量
3. 所有物资的需求量必须被满足
4. 所有物资的运输量不能超过最大运输量
5. 所有仓库之间的运输成本必须最小

其中，cost是总成本，包括存储成本和运输成本；最小存储量和最大存储量是根据历史数据和需求预测得出的；需求量和最大运输量也是根据需求和运输能力得出的。

我们可以通过MATLAB的线性规划工具箱来求解这个问题。具体的实现代码如下：

% 定义目标函数和约束条件
f = [storage_cost; transport_cost];
Aeq = [eye(n), -demand'; ones(1, n), 0];
beq = [max_storage; 0];
lb = zeros(n+1, 1);
ub = [max_storage; Inf(n, 1)];
A = [zeros(n, 1), -transport_capacity';
     zeros(n, n), -eye(n);
     zeros(1, n), 1];
b = zeros(n+1, 1);

% 求解线性规划问题
[x, cost] = linprog(f, A, b, Aeq, beq, lb, ub);

% 输出结果
storage = x(1:n);
transport = x(n+1:end);

其中，n是物资的种类数目，storage_cost和transport_cost分别是存储成本和运输成本的向量，demand是需求量向量，max_storage是最大存储量向量，transport_capacity是最大运输量矩阵。最终的结果包括存储量和运输量，可以根据具体需求进行调整。

需要注意的是，这个例子只是一个简单的示例，实际的航材管理库存物流问题可能会更加复杂，需要根据具体情况进行调整和优化。