在MATLAB中解决选址问题通常涉及多种算法，包括线性规划、最短路径算法、重心法、遗传算法等。以下是一些具体的编程示例：
1. 线性规划选址问题
```matlab
% 建立模型
c = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]； % 目标函数系数
A = [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0； ... % 不等式约束左侧系数
0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0； ...
0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0； ...
0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0； ...
0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0； ...
0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1]； ...
B = [0； 0； 0； 0； 0； 0； 20； 20； 20； 20； 20； 20]； % 不等式约束右侧常数
Aeq = [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]； % 等式约束左侧系数
Beq = [3； 5； 4； 7； 6； 11]； % 等式约束右侧常数
vlb = [0； 0； 0； 0； 0； 0； 0； 0； 0； 0； 0； 0]； % 变量的下界
% 求解线性规划问题
[x, f] = linprog（c, A, B, Aeq, Beq, vlb）；
disp（x）；
disp（f）；
```
2. 最短路径问题
```matlab
% 图的表示
G = digraph（'D', {1, 2, 3, 4, 5, 6}, {1, 2, 3, 4, 5, 6}）；
% 添加边和权重
G.edges = {'1-2', '1-3', '2-3', '2-4', '3-4', '3-5', '4-5', '4-6', '5-6'}；
G.weights = [2, 4, 5, 1, 8, 2, 3, 6, 7, 9, 10, 11]；
% 使用迪杰斯特拉算法求最短路径
dijkstra（G, 1, 6）；
```
3. 重心法选址问题
```matlab
% 零售点坐标和需求量
W = [2, 2； 11, 3； 10, 8； 4, 9]；
a = [5, 5, 5, 5]；
% 计算初始重心坐标
[x0, y0, A0, dis] = new_zuobiao（W, a）；
disp（['初始重心坐标为：（' num2str（x0） ',' num2str（y0） '）']）
% 迭代计算重心坐标
q_yunfei = A0；
h_yunfei = 0；
while 1
[xi, yi, A, dis] = new_zuobiao（W, a, q_yunfei）；
if xi == x0 && yi == y0
break；
end
q_yunfei = A；
h_yunfei = h_yunfei + dis；
end
disp（['迭代后的重心坐标为：（' num2str（xi） ',' num2str（yi） '）']）
```
4. 遗传算法选址问题