青铜器生产模型 - Matlab 代码实现

这段 Matlab 代码实现了一个青铜器生产模型，考虑了不同部落的人口数量、定价、需求量、生产成本、配送成本等因素，并使用最小生成树算法求出最优的生产点组合。

具体来说，代码中定义了常数 C 和部落人口数量 N，通过计算需求量 Q = C*N/P（其中 P 为定价）来确定实际销售量。然后，根据定价和实际销售量计算收益和利润。

接下来，定义了生产点之间的距离矩阵和配送成本矩阵，并使用最小生成树算法求出最优的生产点组合。最后，输出最优定价、最小配送成本和最优生产点组合。

需要注意的是，该代码并没有考虑生产点的数量限制，实际应用中需要根据实际情况进行调整。

% 青铜器生产模型

% 参数
C = 0; % 常数
N = [10, 20, 30, 40]; % 部落人口数 (千)
P = linspace(1, 20, 100); % 定价
Q = C*N./P; % 需求量
cost = 2000 + 5*100; % 生产成本
delivery_cost = 1; % 配送成本
cash = 6000; % 初始现金

% 计算收益
revenue = P.*min(Q, 100);
profit = revenue - cost;

% 计算生产点之间的距离和配送成本
distance = [0, 1, 2, 3; 1, 0, 1, 2; 2, 1, 0, 1; 3, 2, 1, 0]; % 距离矩阵
delivery_cost_matrix = delivery_cost*(distance + distance'); % 配送成本矩阵

% 使用最小生成树算法求出最优生产点组合
[~, idx] = min(profit);
[optimal_points, ~] = kruskal(delivery_cost_matrix);
optimal_points = sort(optimal_points); % 排序

% 输出结果
fprintf('最优定价：%.2f
', P(idx));
fprintf('最小配送成本：%.2f
', delivery_cost*sum(distance(optimal_points)));
fprintf('最优生产点组合：');
for i = 1:length(optimal_points)
    fprintf('%d ', optimal_points(i));
end
fprintf('
');