某公司计划开通一条通勤路线接员工上班。通勤车每天早上从公司出发，经过15个小区（抵达第i个小区时，住在第i个小区的员工上车)，最后回到公司。 假设公司坐标为（0,0)，小区坐标及各小区员工数量见表1. 假设车辆匀速行驶40km/h，员工上车时间忽略不计。 表1 7 小区 1 2 3 4 5 6 8 9 10 11 12 13 14 15 ×坐标 （百米） 35 -13 40 -27 -3 -26 -21 52 39 1 65 -27 13 8 -42 y坐标 （百米） 46 49 -12 18 14 34 40 45 -3 37 35 -14 -19 19 -26 员工人类 1 2 2 3 4 3 3 8 3 2 1 2 3 5 3 在以下不同目标下，寻找相应的最佳通勤车路线: （1）最小化车辆行驶时间。 （2）最小化人均乘车时间。 写出matlab代码

为了找到最小化车辆行驶时间和最小化人均乘车时间的最佳通勤车路线，我们可以使用遗传算法或者贪心算法。这里我将提供一个简单的贪心算法示例，它并不保证全局最优解，但对于这类问题，贪心算法通常可以得到相当不错的解决方案。 首先，我们需要定义一个函数来计算两点之间的距离。然后，我们将按照每个小区的人数和距离顺序进行排序，以找到最短路径。以下是使用Matlab编写的代码： ```matlab % 定义小区坐标和员工人数 locations = [35 46; -13 49; 40 -12; -27 18; -3 14; -26 34; -21 40; 52 45; 39 -3; 1 37; 65 35; 13 -14; 8 19; -42 -26]; num_employees = [1 2 2 3 4 3 3 8 3 2 1 2 3 5 3]; % 计算两点之间的曼哈顿距离（绝对值之和） distance = abs(locations(:,1) - locations(:,2)); % 合并坐标和员工人数，按照距离从小到大排序 [sorted_distances, sorted_indices] = sort(distance, 'ascend'); sorted_locations = locations(sorted_indices, :); sorted_num_employees = num_employees(sorted_indices); % 初始化变量 total_distance = 0; total_time = 0; average_time = 0; % 计算总距离和总时间 for i = 1:length(sorted_locations) total_distance = total_distance + distance(i); total_time = total_time + (distance(i) / 40); % 车辆速度为40km/h average_time = total_time / (sum(sorted_num_employees(1:i)) + 1); % 除以当前已上车人数加1 end % 输出结果 fprintf('最小行驶时间: %.2f小时\n', total_time); fprintf('最小人均乘车时间: %.2f分钟\n', average_time * 60); ``` 这个代码首先计算了所有小区之间的曼哈顿距离，并按照距离从小到大排序。然后，它依次通过每个小区，计算总距离和总时间，同时更新平均乘车时间。输出最小行驶时间和最小人均乘车时间。 这个算法没有考虑回程，如果需要回程时也保持同样的顺序，你需要在循环结束后再计算一次回程的距离。这只是一个基础的贪心算法，对于复杂的交通情况可能不适用，你可能需要更复杂的优化方法，如遗传算法或模拟退火等。 [2024-04-29 21:10:05 | AI写代码神器 | 596点数解答]