要编写一个MATLAB代码来解决这个问题，我们首先需要明确附件1中点位的具体信息。不过，因为我没有附件1的实际数据，我将提供一段MATLAB代码的示例，假设你有一个矩阵或列表，其中包含所有点位的坐标。这个代码将基于就近原则对点位进行划分，并计算每天的最优路径和相应的工作时间。 请注意，以下代码是一个示例，你可能需要根据实际的点位坐标和具体要求进行调整。 ```matlab % 假设 points 是一个 Nx2 的矩阵，其中每一行代表一个点位的坐标 (x, y) % points = [x1, y1; x2, y2; ...; xn, yn]; % 示例数据（你需要替换成附件1中的实际数据） points = [1, 1; 2, 2; 3, 1; 4, 4; 5, 3; 6, 2; 7, 5; 8, 6; 9, 7; 10, 8]; numPoints = size(points, 1); % 点位数量 dailyWorkload = 8; % 每天工作8个点位 speed = 20; % 工作组速度为20千米/小时 % 计算点位之间的距离矩阵 distances = pdist2(points, points); distances = squareform(distances); % 将距离转换为方阵 npairs = numel(distances); % 总的点对数量 % 初始化一个变量来保存最优路径的总时间 optimalPathTimes = []; % 按天对点位进行分组 for i = 1:dailyWorkload:numPoints % 获取当前天的点位索引 indices = i:min(i+dailyWorkload-1, numPoints); numIndices = length(indices); % 为当前天的点位初始化一个路径和时间数组 currentDayPaths = combnk(indices, 2); % 获取所有可能的点对组合 currentDayDistances = distances(sub2ind(size(distances), currentDayPaths(:,1), currentDayPaths(:,2))); % 提取这些点对之间的距离 currentDayTimes = currentDayDistances / speed; % 计算点对之间的时间 % 找到最优路径（即总时间最短的路径） [minTime, minIndex] = min(sum(currentDayTimes, 2)); optimalPath = currentDayPaths(minIndex, :); optimalPathTimes = [optimalPathTimes, sum(currentDayTimes(minIndex, :))]; % （可选）输出当天最优路径和时间 fprintf('Day %d: Optimal path is %s with total time %.2f hours\n', ceil(i/dailyWorkload), mat2str(optimalPath, 3), sum(currentDayTimes(minIndex, :))); end % 计算所有最优路径工作时间的最大值和最小值 minOptimalTime = min(optimalPathTimes); maxOptimalTime = max(optimalPathTimes); fprintf('Minimum total time: %.2f hours\n', minOptimalTime); fprintf('Maximum total time: %.2f hours\n', maxOptimalTime); ``` 在这段代码中，我们首先计算了所有点位之间的距离矩阵。然后，我们按照每天工作8个点位的限制，对点位进行分组，并计算每组点位之间所有可能路径的总时间。我们找到每组中总时间最短的路径，并保存其总时间。最后，我们计算并输出所有最优路径时间的最大值和最小值。 请确保你的MATLAB环境已经安装了Statistics and Machine Learning Toolbox，因为`pdist2`和`squareform`函数属于这个工具箱。 请注意，这段代码没有考虑实际地理因素（如道路网络、障碍物等），它假设所有点位之间都可以直线通行。在实际情况中，你可能需要使用地图和路线规划算法来更精确地计算点位之间的最优路径和时间。
