要使用MATLAB进行数学建模并解决您提出的问题，我们首先需要知道附件1中所有点位的具体信息，包括它们的位置坐标。然而，由于我无法直接访问附件1，我将提供一个基本的MATLAB框架，您需要根据附件1中的实际数据填充相应的坐标和其他必要信息。 下面是一个简化的MATLAB脚本，用于处理点位划分、计算最优路径以及计算工作时间的最值。请注意，此脚本假定所有点位的位置都是已知的，并且每个点位之间的距离可以通过欧几里得距离来计算。 ```matlab % 假设附件1中的点位坐标存储在名为locations的矩阵中，每行代表一个点位的(x, y)坐标 % locations = [x1, y1; x2, y2; ...; xn, yn]; % 这里需要您填充实际的坐标数据 % 每组工作的点位数量 num_points_per_day = 8; % 通行速度（千米/小时） speed = 20; % km/h % 计算所有点位之间的距离矩阵 distances = pdist2(locations, locations); distances = squareform(distances); % 采用就近原则划分点位 function clusters = nearby_grouping(locations, num_points_per_group) n = size(locations, 1); clusters = zeros(n, 1); group_num = 1; while sum(clusters == 0) > 0 % 随机选择一个未分组的点位作为起始点 start_idx = find(clusters == 0, 1); cluster = start_idx; % 将最近的num_points_per_group-1个点位加入当前组 for i = 2:num_points_per_group % 找出当前组中所有点位到未分组点位的距离 distances_to_ungrouped = distances(cluster, clusters == 0); % 找出距离当前组最近的未分组点位 [~, min_idx] = min(distances_to_ungrouped); min_idx = min_idx + find(clusters == 0, 1, 'first') - 1; % 转换为全局索引 % 将找到的点位加入当前组 cluster = [cluster, min_idx]; end % 标记当前组的点位为已分组 clusters(cluster) = group_num; group_num = group_num + 1; end end % 划分点位 clusters = nearby_grouping(locations, num_points_per_day); % 初始化最优路径和工作时间数组 optimal_paths = cell(max(clusters), 1); work_times = zeros(max(clusters), 1); % 对每个组计算最优路径和工作时间 for i = 1:max(clusters) points_in_cluster = find(clusters == i); n = length(points_in_cluster); % 使用旅行商问题（TSP）算法来找到最优路径，这里简化处理，假设按距离排序即可 [sorted_idx, ~] = sortrows([locations(points_in_cluster, :), distances(points_in_cluster, points_in_cluster(2:end))], 2); path = points_in_cluster(sorted_idx); % 计算总距离和工作时间 total_distance = sum(sqrt(sum((locations(path(2:end),:) - locations(path(1:end-1),:)).^2)); work_time = total_distance / speed; % 存储最优路径和工作时间 optimal_paths{i} = path; work_times(i) = work_time; end % 输出结果 disp('最优路径：'); celldisp(optimal_paths); disp('工作时间：'); disp(work_times); % 计算工作时间的最大值和最小值 min_work_time = min(work_times); max_work_time = max(work_times); fprintf('最小工作时间：%.2f小时\n', min_work_time); fprintf('最大工作时间：%.2f小时\n', max_work_time); ``` 在这个脚本中，我们首先定义了一个函数`nearby_grouping`来根据就近原则划分点位到不同的组中。然后，对于每个组，我们假设最优路径可以通过简单地按照点位之间的距离排序来得到（这实际上是一个简化处理，真实情况可能需要使用更复杂的旅行商问题（TSP）算法来找到最优路径）。最后，我们计算了每个组的工作时间，并
