由于我无法直接访问附件1，我将给出一个基本的MATLAB代码框架，用来帮助你对点位进行划分，计算最优路径，以及相应的工作时间和最值。你需要根据实际情况填充或修改代码中的点位信息、距离矩阵计算等部分。 ```matlab % 假设附件1是一个包含所有点位坐标的n-by-2矩阵，其中n是点位数量 % points = [x1 y1; x2 y2; ...; xn yn]; % % 这里我们随机生成一些点位坐标作为示例 n = 100; % 假设有100个点位 points = rand(n, 2) * 100; % 生成0到100之间的随机坐标 % 计算点位之间的距离矩阵 distMat = squareform(pdist(points)); % 定义一个函数来计算给定路径的总时间 function totalTime = calculateTotalTime(distMat, path) totalDistance = sum(distMat(sub2ind(size(distMat), path, path(2:end)))); totalTime = totalDistance / 20; % 速度20千米/小时 end % 定义每天的工作点位数量 dailyPoints = 8; % 存储最优路径和相应的工作时间 optimalPaths = {}; optimalTimes = []; % 循环划分点位，寻找最优路径 numDays = ceil(n / dailyPoints); % 计算所需天数 for day = 1:numDays % 计算当天需要访问的点位索引 startIndex = (day-1) * dailyPoints + 1; endIndex = min(startIndex + dailyPoints - 1, n); currentPoints = points(startIndex:endIndex, :); % 初始化最短路径和时间 minPath = []; minTime = inf; % 遍历所有可能的路径排列（排列数可能非常大，需要优化） perms = perms(startIndex:endIndex); for k = 1:size(perms, 1) path = perms(k, :); pathTime = calculateTotalTime(distMat, path); % 更新最短路径和时间 if pathTime < minTime minPath = path; minTime = pathTime; end end % 保存最优路径和相应的时间 optimalPaths{day} = minPath; optimalTimes(day) = minTime; end % 输出最优路径和工作时间 for day = 1:numDays fprintf('Day %d: Optimal Path - %s, Time - %.2f hours\n', day, mat2str(optimalPaths{day}), optimalTimes(day)); end % 计算工作时间的最大值和最小值 maxWorkTime = max(optimalTimes); minWorkTime = min(optimalTimes); fprintf('Maximum Work Time: %.2f hours\n', maxWorkTime); fprintf('Minimum Work Time: %.2f hours\n', minWorkTime); ``` 这段代码做了以下几件事情： 1. 假设了附件1的点位信息并创建了一个点位坐标矩阵`points`。 2. 使用`pdist`和`squareform`函数来计算点位之间的距离矩阵`distMat`。 3. 定义了一个`calculateTotalTime`函数来计算给定路径的总时间。 4. 循环遍历每一天需要访问的点位，并找到当天访问这些点位的最优路径（即时间最短的路径）。 5. 存储每一天的最优路径和工作时间，并输出这些信息。 6. 计算并输出所有最优路径工作时间的最大值和最小值。 注意：上述代码使用`perms`函数生成所有可能的路径排列，这在点位数量较大时会非常耗时。在实际应用中，可能需要使用优化算法（如旅行商问题TSP的解法）来寻找最优路径，特别是在考虑多个天数的划分时。此外，速度固定为20千米/小时，若速度会根据某些条件变化，则需要在代码中相应地调整。
