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汽车刹车距离

一、 问题描述

司机在遇到突发紧急情况时都会刹车,从司机决定刹车开始到汽车停止行驶的距离为刹车距离,车速越快,刹车距离越长。那么刹车距离与车速之间具有什么样的关系呢?

二、 问题分析

汽车的刹车距离有反应距离和刹车距离两部分组成,反应距离指的是司机看到需要刹车的情况到汽车制动器开始起作用汽车行使的距离,刹车距离指的是制动器开始起作用到汽车完全停止的距离。

反应距离有反应时间和车速决定,反应时间取决于司机个人状况(灵敏、机警等)和制动系统的灵敏性,由于很难对反应时间进行区别,因此,通常认为反应时间为常数,而且在这段时间内车速不变。

刹车距离与制动作用力、车重、车速以及路面状况等因素有关系。由能量守恒制动力所做的功等于汽车动能的改变。设计制动器的一个合理原则是,最大制动力大体上与汽车的质量成正比,汽车的减速度基本上是常数。路面状况可认为是固定的。

三、 问题求解

1、 模型假设

根据上述分析,可作如下假设:

①刹车距离d 等于反应距离1d 和制动距离2d 之和;

②反应距离1d 与车速v 成正比,且比例系数为反应时间t ;

③刹车时使用最大制动力F ,F 作的功等于汽车动能的改变,且F 与车质量m 成正比; ④人的反应时间t 为一个常数;

⑤在反应时间内车速v 不变 ;

⑥路面状况是固定的;

⑦汽车的减速度a 基本上是一个常数。

2、 模型建立

由上述假设,可得:

⑴tv d =2; ⑵2221mv Fd =,而ma F =,则2221v a

d =。所以22kv d =。 综上,刹车距离的模型为2kv tv d +=。

3、 参数估计

可用我国某机构提供的刹车距离实际观察数据来拟合未知参数t 和k 。

转化单位后得:

车速(公里/小时)20 40 60 80 100 120 140

实际刹车距离(米) 6.5 17.8 33.6 57.1 83.4 118.0 153.5

用Mathematica进行拟合,代码如下:

Clear[x,v,d];

x={{20/3.6,6.5},{40/3.6,17.8},{60/3.6,33.6},{80/3.6,57.1},{100/3.6,83.4},{120/ 3.6,118},{140/3.6,153.5}};

d=Fit[x,{v,v^2},v];

Print["d=",d];

Plot[d,{v,0,200/3.6}]

结果:

4、结果分析

将拟合结果与实际结果对比:(代码)

Clear[v,d];

d=0.65218*v/3.6+0.0852792*(v/3.6)^2;

For[v=20,v<=140,v=v+20,Print["速度为",v,"km/h时刹车距离为",d]]

结果:

车速(公里/小时)20 40 60 80 100 120 140

实际刹车距离(米) 6.5 17.8 33.6 57.1 83.4 118.0 153.5

计算刹车距离(米) 6.2 17.8 34.6 56.6 83.9 116.5 154.3

计算刹车距离与实际刹车距离基本相当。

综上,反应时间t约等于0.6522秒,刹车时减速度约等于2

/

6

2/1s

m

k≈。

刹车距离与车速的关系满足:

2

08528

.0

6522

.0

d v

v+

=。

数学建模汽车销售优秀论文

汽车销售服务问题 摘要 面对庞大的轿车消费市场,某4S店为了占有本市2012年轿车销售市场10%的份额,须对2011年下半年的汽车销售服务进行合理的规划。 在处理问题一时,本文首先将C1,C2车上市时对相近价位的A车销量的影响与2011年5款新车上市后可能对同一价位的C1,C2车销量的影响进行类比,利用08年C1,C2车上市以来的销售数据,并结合上市前后A车的销售数据,建立C1,C2车对A车销量减少所造成的冲击模型。并以此模型来预测2011年5款新车上市后,对C1,C2车销量造成的影响。 接着,通过题目所给历年销售数据建立灰色预测模型。然后利用MATLAB编程求得2011年4月到12月的预计销量。本文采取后验差检验,分别求得A车,C1,C2车和D 车的方差比C和小误差概率P。经检验该模型符合精度等级一级,可以很好的反映实际销售情况。 另外,以符合题目要求的丰田雅力士2011年上市的5款新车为例,利用这5款新车的相关数据,综合国内外学者对汽车销售服务影响因素的分析成果,我们挑选出具有代表意义的因素,作为汽车销售服务模型的假设因素。从排量,价格,安全系数和最大速度这4个因素考虑,通过灰色关联分析法,构造综合评价模型,得到这5款新车的综合排名以及每一款新车所占的权重。然后可以用这组权重,乘以2011年7月至12月间,由灰色预测模型得到的预计总销量。所得数据即为每一款新车上市后每月预计的销量。该4S店可以根据以上数据制定新车销售计划,以确定每个月要向厂方订购的预销售数量。 在处理问题二时,本文根据题目所限定的5个原则确定在该市3个区各建一间分销、售后服务店,其中800平米、600平米、400平米门面房各一间。由于店面规模已固定,其首期装修费和装置费相对固定下来,平均每月来店买车台数、维修保养台数、工人工资也相对固定。于是可以建立备选点的(0,1)规划模型。最后建立以租金最少为目标的目标规划模型并用LINGO求解得到最优选址。 关键词:冲击模型灰色预测模型销量预测灰色关联分析新车销售计划(0,1)规划目标规划模型最优选址

汽车租赁数学建模

汽车租赁数学建模 1楼 类型的汽车,并提供以下四个租借点:A,B,C,D. 需求对顾客租车的 需求量有以下估计(公司每周开放从周一至周六,周日休息):日 期/租借点ABCD 周一10015013583 周二120230250143 周三802252 1098 周四95195242111 周五7012416099 周六559611580 车辆可以 租借1天,2天或者3天,并于次日早上归还至原租借点或其他任一 租借点。例如:于周四租借车辆2天,表示车辆必须于周六早归还; 再如周五租借汽车3天,表示于周二早上归还车辆。周六租借汽车1 天,则需次周一归还,租借2天,则于次周二归还。租期与原地点 及到达地点无关。通过以往数据统计,租期的分配为:55%的车辆被 租借1天,20%租借2天,25%租借3天。当前的统计显示了从各个 租借点租借并归还的比例如下:到达地点出发地点ABCD A60201 010 B1555255 C15205411 D8122753 公司成本公司租赁一辆车的 ‘边际成本’(包括磨损费和经营费)的估计如下:租借1天20英镑 租借2天25英镑租借3天30英镑其拥有一辆车的‘机会成本’(包 括资本放以及服务的利息)为每周15英镑。转移公司有可能会将 完好无损的车辆(对比后面损坏的车辆)从一个租借点转移到另一个 租借点。不考虑当车子被转移时不被租借的距离。转移每辆车子的 费用如下:(当天能不能被租赁?瞬时完成还是有时间限制)到达 地点出发地点ABCD A---203050 B20---1535 C3015---25 D503525- -- 注:‘---’表示此转移是不成立的。损坏的车辆顾客归还的车辆中 至少有10%是损坏的。当此情况当此情况发生时,顾客需要额外缴纳 100英镑的罚金。只有两个租借点有修理能力(容量):B:12辆/ 天C:20辆/天如果损坏的车辆被归还到当天没有修理能力的租借 点,车辆会被转移到有修理能力的租借点,并于次日予以维修。维修 需要一天时间。修理好的汽车会被作为完好无损的车子。因此修理好 的车子可能被从修理点(即B/C修理点)租出或者转移到另一租借 点(像其他任何完好无损的车辆一样,见上)。转移一辆损坏的车辆 同转移一辆完好无损的车辆的费用是一样的。所以,例如,一辆于周 三被归还于A租借点的破损的车辆,在当天被转移到任一有修理能力 的租借点(B或者C),会于周四被修理,其后在周五或者于该租借 点被租出,或者作为完好的车辆被转移到其他租借点,并于周六在那 里被租出。(转移需要一天的时间?)如果一辆损坏的汽车被归还 到一个有修理能力的租借点,该车必须于此处维修;修理可以于归还 当天立即进行并完成,所以该车能够在第二天被租出或者转移到其他

数学建模作业——实验1

数学建模作业——实验1 学院:软件学院 姓名: 学号: 班级:软件工程2015级 GCT班 邮箱: 电话: 日期:2016年5月10日

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则一定存在α’∈(0,π),使得 f(α’)=g(α’)=0 令α=π(即椅子旋转180°,AB 边与CD 边互换),则 f(π)=0,g(π)>0 定义h(α)=f(α)-g(α),得到 h(0)=f(0)-g(0)>0 h(π)=f(π)-g(π)<0 根据连续函数的零点定理,则存在α’∈(0,π),使得 h(α’)=f(α’)-g(α’)=0 结合条件f(α’)g(α’)=0,从而得到 f(α’)=g(α’)=0,即四脚着地,椅子放平。 2. 过河问题 依照1.2.2节中的“商人安全过河”的方法,完成下面的智力游戏:人带着猫、鸡、米过河,船除需要人划之外,至多能载猫、鸡、米之一,而当人不在场时,猫要吃鸡、鸡要吃米,试设计一个安全过河的方案,并使渡河的次数尽量的少。 答:用i =1,2,3,4分别代表人,猫,鸡,米。1=i x 在此岸,0=i x 在对岸,()4321,,,x x x x s =此岸状态,()43211,1,1,1x x x x D ----=对岸状态。安全状态集合为 :

数学建模出租车运营问题

2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》(以下简称为“竞赛章程和参赛规则”,可从全国大学生数学建模竞赛下载)。 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括、电子、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的,如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们重承诺,严格遵守竞赛章程和参赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会,可将我们的论文以任何形式进行公开展示(包括进行网上公示,在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等)。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): 我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话): 所属学校(请填写完整的全名): 参赛队员(打印并签名) :1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名):

(论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致,只是电子版中无需签名。以上容请仔细核对,提交后将不再允许做任何修改。如填写错误,论文可能被取消评奖资格。) 日期:年月日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号): 全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号):全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):

数学建模作业

郑重声明: 本作业仅供参考,可能会有错误,请自己甄别。 应用运筹学作业 6.某工厂生产A,B,C,D四种产品,加工这些产品一般需要经刨、磨、钻、镗四道工序,每种产品在各工序加工时所需设备台时如表1-18所示,设每月工作25天,每天工作8小时,且该厂有刨床、磨床、钻床、镗床各一台。问:如何安排生产,才能使月利润最大?又如A,B,C,D四种产品,每月最大的销售量分别为300件、350件、200件和400件,则该问题的线性规划问题又该如何? 1234 四种产品的数量,则得目标函数: Max=(200?150)x1+(130?100)x2+(150?120)x3+(230?200)x4 =50x1+30x2+30x3+30x4 生产四种产品所用时间: (0.3+0.9+0.7+0.4)x1+(0.5+0.5+0.5+0.5)x2+(0.2+0.7+0.4+ 0.8)x3+(0.4+0.8+0.6+0.7)x4≤25×8 即:2.3x1+2.0x2+2.1x3+2.5x4≤200 又产品数量不可能为负,所以:x i≥0(i=1,2,3,4) 综上,该问题的线性规划模型如下: Max Z=50x1+30x2+30x3+30x4 S.T.{2.3x1+2.0x2+2.1x3+2.5x4≤200 x i≥0(i=1,2,3,4) 下求解目标函数的最优解: max=50*x1+30*x2+30*x3+30*x4; 2.3*x1+2.0*x2+2.1*x3+2.5*x4<200; Global optimal solution found. Objective value: 4347.826 Total solver iterations: 0 Variable Value Reduced Cost X1 86.95652 0.000000 X2 0.000000 13.47826 X3 0.000000 15.65217

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汽车刹车距离 一、 问题描述 司机在遇到突发紧急情况时都会刹车,从司机决定刹车开始到汽车停止行驶的距离为刹车距离,车速越快,刹车距离越长。那么刹车距离与车速之间具有什么样的关系呢? 二、 问题分析 汽车的刹车距离有反应距离和刹车距离两部分组成,反应距离指的是司机看到需要刹车的情况到汽车制动器开始起作用汽车行使的距离,刹车距离指的是制动器开始起作用到汽车完全停止的距离。 反应距离有反应时间和车速决定,反应时间取决于司机个人状况(灵敏、机警等)和制动系统的灵敏性,由于很难对反应时间进行区别,因此,通常认为反应时间为常数,而且在这段时间内车速不变。 刹车距离与制动作用力、车重、车速以及路面状况等因素有关系。由能量守恒制动力所做的功等于汽车动能的改变。设计制动器的一个合理原则是,最大制动力大体上与汽车的质量成正比,汽车的减速度基本上是常数。路面状况可认为是固定的。 三、 问题求解 1、 模型假设 根据上述分析,可作如下假设: ①刹车距离d 等于反应距离1d 和制动距离2d 之和; ②反应距离1d 与车速v 成正比,且比例系数为反应时间t ; ③刹车时使用最大制动力F ,F 作的功等于汽车动能的改变,且F 与车质量m 成正比; ④人的反应时间t 为一个常数; ⑤在反应时间内车速v 不变 ; ⑥路面状况是固定的; ⑦汽车的减速度a 基本上是一个常数。 2、 模型建立 由上述假设,可得: ⑴tv d =2; ⑵2221mv Fd =,而ma F =,则2221v a d =。所以22kv d =。 综上,刹车距离的模型为2kv tv d +=。 3、 参数估计 可用我国某机构提供的刹车距离实际观察数据来拟合未知参数t 和k 。 转化单位后得:

数学建模汽车租赁调度问题

汽车租赁调度问题 摘要 国内汽车租赁市场兴起于1900年北京亚运会,随后在北京、上海、广州及深圳等国际化程度较高的城市率先发展直至2000年左右,汽车租赁市场开始在其他城市发展。 为了对某市的一家租赁公司获利情况进行分析并确定汽车调度方案,本文我们以非线性规划为基础,通过matlab,excel等软件对数据进行处理,最小二乘法对缺失数据进行预测,最终使用lingo软件进行编程求解得到最终的优化方案。 在问题一中,我们基于对题目中尽量满足需求的理解,考虑到总的车辆数和总的需求量之间的关系,用最小偏差法和分段考虑法进行了计算,分别建立多目标规划模型和非线性规划模型,通过对转运后各代理点最终的车辆数进行分析,比较两种结果得到更优的转运方案。 在问题二中,我们一方面要对其短缺损失进行理解,另一方面要考虑,是否应该考虑在尽量满足需求的条件下求其最低的转运费用和短缺损失,此问题中我们同样分两种情况对其进行考虑,通过比较两者最低费用并且结合实际情况,得到更合理的转运方案。 在问题三中,首先我们分析数据,剔除了其中一场的部分,并用最小二乘法对缺失数据进行预测,得到完整的单位租赁费用与短缺损失费用,然后综合考虑各种

因素后,我们将公司获利最大作为最终目标函数通过非线性规划的模型求得最佳方案。 在问题四中,我们没有直接对是否购买新车作出判断,而是直接以其八年获利最大为目标进行非线性规划,购买的车辆数成为其目标函数中的一个未知数,用lingo可直接求得在获利最大时的购车数量,将其与不购车时的利润进行比较可得到最佳的购买方案。 关键词:非线性规划全局最优短缺损失最小二乘法 一.问题重述 国内汽车租赁市场兴起于1990年北京亚运会,随后在北京、上海、广州及深圳等国际化程度较高的城市率先发展,直至2000年左右,汽车租赁市场开始在其

数学建模数模第一次作业(章绍辉版)

1.(1) n=101; x1=linspace(-1,1,n); x2=linspace(-2,2,n); y1=[sqrt(1-x1.^2);-sqrt(1-x1.^2)]; y2=[sqrt(4-x2.^2);-sqrt(4-x2.^2);sqrt(1-(x2.^2)/4);-sqrt(1-(x2.^2)/4)]; plot(x1,y1) … hold on; plot(x2,y2) title('椭圆x^2/4+y^2=1的内切圆和外切圆') axis equal -2.5 -2-1.5-1-0.500.51 1.52 2.5 -2-1.5-1-0.500.511.5 2椭圆x 2/4+y 2=1的内切圆和外切圆 (2) x1=linspace(-2,2,101); / x2=linspace(-2,8); axis equal plot(exp(x1),x1,x1,exp(x1),x2,x2) title('指数函数y=exp(x)和对数函数y=ln(x)关于y=x 对称')

-2 -1 1 2 3 4 5 6 7 8 -2-101234567 8指数函数y=exp(x)和对数函数y=ln(x)关于y=x 对称 (3) hold on — q=input('请输入一个正整数q;') for i=1:q for j=1:i if rem(j,i) plot(j/i,1/i) end end end @

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 00.050.10.150.20.250.30.350.40.45 0.5 3.代码如下: n=input('请输入实验次数n=') k=0; for i=1:n 。 x=ceil(rand*6)+ceil(rand*6); if x ==3|x==11 k=k+1; elseif x~=2&x~=7&x~=12 y= ceil(rand*6)+ceil(rand*6); while y~=x&y~=7 y=ceil(rand*6)+ceil(rand*6); end if y==7 ; k=k+1; end end end

数学建模安全行车距离

2013-2014 (2)建模实践论文题目:安全行车距离 队员1 :顾可人,0918180227 队员2:榕,0918180228 队员3 :金重阳,0918180226

建模实践论文成绩考核表

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出租车数学建模问题

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数学建模作业

数学建模第一次综合练习班级:数学123班 成员:蒋滢蓥(12170310)汤丽娅(12170321) 吴瑞(12170322)

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数学建模实例—-汽车购买决策

购买汽车的选择 摘要 “我没有车我没有房”攒了几年钱终于有钱买车了,但我又担心买不到最称心的车子,于是我们团队就试图用数学建模的方法解决这个问题。 对于这种关键因素难以量化的问题,我们决定用最适合的层次分析法。首先,考虑到课题目标除了“做出购买决定”之外还要评出配置最高、最舒适、最漂亮的车子,所以我们将这个决策问题分成四层:首层是目标层,即本课题最重要的目标—购买汽车的决策,第二层是准则层,分成“舒适”“配置”“美观”“价格”四个准则,这样做的好处是便于达到课题的二级目标。第三层是次准则层,将准则层的四大准则细分为八个准则,需要指出的是“价格”因为无法细分我们将它设定为同时属于二三层。第四层,即最后一层是方案层,有三套方案供选择。 当思维过程转化为层次结构之后,从层次结构的第二层开始,对于从属于或影响上一层每个因素的同一层诸因素,用层次比较法和1-9比较尺度构造成对比较阵,直到最下层。 对于每一个成对比较阵计算最大特征根及对应特征向量,利用一致性指标,随机一致性指标和一致性比率做一致性检验,若检验通过,特征向量即为权向量;若不通过则需重新构造【1】。 最后组合权向量并做一致性检验。都通过之后就便得到了一个决策。此刻我们做的是重新审视模型讨论模型的局限以及不完整之处,力求改进,直到做出满意的模型。

Ⅰ问题重述 工作五年后,你决定要购买一辆汽车,预算十万左右。在汽车网上浏览了很久,初步确定将从三种价格相当的车型中选购一种。一般在购买汽车时考虑的标准可能包括:品牌、配置、动力、耗油量大小、舒适程度和外观美观情况等等。(以上提到的标准仅供参考,因人而异 (1 )不同的标准在你心目中的比重也许是不同的,请用定量的方法将其按比重的高低进行排序。 (2 )请用定量的方法说明哪种车配置最好、哪种车最舒适、哪种车最漂亮? (3 )建立数学模型,用确定的量化方法作出购买决定。 Ⅱ问题分析 本题要求用定量的方法研究购买汽车的决策。而购买汽车,人们多半是凭经验或者主观判断的提出决策方案。如何用定量的方法解决定性的问题,是首先要解决的问题。我们马上想到了层次分析法(AHP),这是一种定性和定量相结合的系统化的、层次化的分析方法。用这种方法,首先我们需要查阅大量资料,了解汽车主要构造,相关配置,外观设置等。之后就是尝试着将这些资料整合分类为能为决策提供帮助的一个个准则,然后去确定这些准则在心中的比重。于是得到了层次结构模型。结合三款车子资料,通过成对比较阵、最大特征根、组合权向量等方法求出一个决策结果,接下来并不着急给模型定型,而是审视模型改进模型直到获得满意的模型。 Ⅲ模型假设 1)获得的三款车子资料准确无误。 2)三款车子都没有质量问题。 3)车子的售后服务都一样。 Ⅳ模型的建立与求解 4.1 建立模型

数学建模中的汽车租赁调度

\摘要 Fg 汽车租赁产业近年来快速发展,其调度问题的解决有着极强的实际意义。本文对汽车租赁业调度问题进行分析,利用层次分析法找出模型的关键因素,通过对上一年的调度情况进行分析,找出了原有模型的优劣,结合运筹学中库存论和规划论的相关知识使用线性规划制定出合理模型。在第一问中根据最小二乘法的原理,制定出尽量满足需求的调度模型并使用lingo软件在尽量降低调度费用的条件下调整出调度方案。二三问中,增加了公司获利、转运费用以及短缺损失等因素的约束,利用matlab辅助,实现多目标线性规划,最终确定了调度方案。第四问中综合考虑到维修费用,使用费用,价格因素的影响,求解出汽车购买模型。 关键词:汽车租赁调度、运筹学、多目标线性规划、lingo、matlab软件 目录 一、问题重述 (4) 二、问题分析 (4) 三、模型的假设 (5) 四、定义与符号说明 (5) 五、模型的建立与求解…………………………………………(6-8 ) 六、模型的检验 (8) 六、模型评价与推广 (8) 七、参考文献 (8)

八、附录…………………………………………………………(9-19)- 一、问题重述 国汽车租赁市场兴起于1990年亚运会,随后在、、及等国际化程度较高的城市率先发展,直至2000年左右,汽车租赁市场开始在其他城市发展。某城市有一家汽车租赁公司,此公司年初在全市围有379辆可供租赁的汽车,分布于20个代理点中。每个代理点的位置都以地理坐标X和Y的形式给出,单位为千米。假定两个代理点之间的距离约为他们之间欧氏距离(即直线距离)的1.2倍。 根据已有数据,我们要解决如下问题: 1.给出未来四周每天的汽车调度方案,在尽量满足需求的前提下,使总的转运费用最低; 2.考虑到由于汽车数量不足而带来的经济损失,给出使未来四周总的转运费用及短缺损失最低的汽车调度方案; 3.综合考虑公司获利、转运费用以及短缺损失等因素,确定未来四周的汽车调度方案; 4.为了使年度总获利最大,从长期考虑是否需要购买新车?如果购买的话,确定购买计划(考虑到购买数量与价格优惠幅度之间的关系,在此假设如果购买新车,只购买一款车型)。 二、问题分析 根据对问题分析及文献【1】,我们了解到运筹学是以整体最优为目标,从系统的观点出发,力图以整个系统最佳的方式来解决该系统各部门之间的利害冲突。对所研究的问题求出最优解,寻求最佳的行动方案,故我们结合运筹学中规划论和库存论的知识对本问题进行了分析。 问题1: 通过对【附件1】代理点的位置及年初拥有车辆数,【附件3】未来四周每个代理点每天的汽车需求量,【附件6】不同代理点之间的转运成本的分析,为了获取最低的费用,我们采取线性规划来求得最优解,从而得到汽车代理点的实际供应矩阵。 问题2:该模型是关于多目标线性规划模型,由第一问的汽车代理点的实际供应

西南大学2016年春《数学建模》作业及答案(已整理)(共5次)

西南大学2014年春《数学建模》作业及答案(已整理) 第一次作业 1:[填空题] 名词解释: 1.原型 2.模型 3.数学模型 4.机理分析 5.测试分析 6.理想方法 7.计算机模拟 8.蛛网模型 9.群体决策 10.直觉 11.灵感 12.想象力 13.洞察力 14.类比法 15.思维模型 16.符号模型 17.直观模型 18.物理模型19.2倍周期收敛20.灵敏度分析21.TSP问题22.随机存储策略23.随机模型24.概率模型25.混合整数规划26.灰色预测 参考答案: 1.原型:原型指人们在现实世界里关心、研究或者从事生产、管理的实际对象。2.模型:指为某个特定目的将原形的某一部分信息简缩、提炼而构造的原型替代物。3.数学模型:是由数字、字母或其它数字符号组成的,描述现实对象数量规律的数学公式、图形或算法。4.机理分析:根据对客观事物特性的认识,找出反映内部机理的数量规律,建立的模型常有明显的物理意义或现实意义。5.测试分析:将研究对象看作一个"黑箱”系统,通过对系统输入、输出数据的测量和统计分析,按照一定的准则找出与数据拟合得最好的模型。6.理想方法:是从观察和经验中通过想象和逻辑思维,把对象简化、纯化,使其升华到理状态,以其更本质地揭示对象的固有规律。7.计算机模拟:根据实际系统或过程的特性,按照一定的数学规律用计算机程序语言模拟实际运行情况,并依据大量模拟结构对系统或过程进行定量分析。8.蛛网模型:用需求曲线和供应曲线分析市场经济稳定性的图示法在经济学中称为蛛网模型。9.群体决策:根据若干人对某些对象的决策结果,综合出这个群体的决策结果的过程称为群体决策。10.直觉:直觉是人们对新事物本质的极敏锐的领悟、理解或推断。11.灵感:灵感是指在人有意识或下意识思考过程中迸发出来的猜测、思路或判断。12.想象力:指人们在原有知识基础上,将新感知的形象与记忆中的形象相互比较、重新组合、加工、处理,创造出新形象,是一种形象思维活动。13.洞察力:指人们在充分占有资料的基础上,经过初步分析能迅速抓住主要矛盾,舍弃次要因素,简化问题的层次,对可以用那些方法解决面临的问题,以及不同方法的优劣作出判断。14.类比法:类比法注意到研究对象与以熟悉的另一对象具有某些共性,比较二者相似之处以获得对研究对象的新认识。15.思维模型:指人们对原形的反复认识,将获取的知识以经验的形式直接储存于人脑中,从而可以根据思维或直觉作出相应的决策。16.符号模型:是在一定约束条件或假设下借助于专门的符号、线条等,按一定形式组合起来描述原型。17.直观模型:指那些供展览用的实物模型以及玩具、照片等,通常是把原型的尺寸按比例缩小或放大,主要追求外观上的逼真。18.物理模型:主要指科技工作者为一定的目的根据相似原理构造的模型,它不仅可以显示原型的外形或某些特征,而且可以用来进行模拟实验,间接地研究原型的某些规律。19.2倍周期收敛:在离散模型中,如果一个数列存在两个收敛子列就称为2倍周期收敛。20.灵敏度分析:系数的每个变化都会改变线性规划问题,随之也会影响原来求得的最优解。为制定一个应付各种偶然情况的全能方法,必须研究以求得的最优解是怎样随输入系数的变化而变化的。这叫灵敏性分析。21.TSP问题:在加权图中寻求最佳推销员回路的问题可以转化为在一个完备加权图中寻求最佳哈密顿圈的问题,称为TSP问题。22.随机存储策略:商店在订购货物时采用的一种简单的策略,是制定一个下界s和一个上界S,当周末存货不小于s时就不定货;当存货少于s 时就订货,且定货量使得下周初的存量达到S,这种策略称为随机存储策略。23.随机模型:如果随机因素对研究对象的影响必须考虑,就应该建立随机性的数学模型,简称为随机模型。24.概

数学建模汽车销量预测

数学建模汽车销量预测 Revised by Jack on December 14,2020

汽车销量预测 摘要 汽车工业在我国已有50 多年的发展历史, 而汽车产业真正得到快速发展是从上世纪90 年代开始的。现在汽车工业在我国经济中已占有很重要的地位。预测汽车的销售 量,无论是对于整体掌控汽车市场的发育与成长态势的政策制定者,还是对于研究市场行情以制定营销策略的汽车厂商而言,都具有极其重要的作用。我们通过网络搜索相关数据,然后运用线性回归及灰色预测对汽车销量进行数学建模分析预测,然后再对模型进行评估修改。 关键词:汽车销量线性回归灰色预测 一.问题重述 1.问题背景 近年来,随着国民经济和社会的进一步发展,汽车工业也逐步成为中国的支柱性产业之一,汽车市场表现出产销两旺的发展态势。而汽车市场是汽车工业的晴雨表,预测汽车的销售量,无论是对于整体掌控汽车市场的发育与成长态势的政策制定者而言,还是对于研究市场行情以制定营销策略的汽车厂商而言,都具有极其重要的作用。 2.需要解决的问题 问题一:影响汽车销量的因素有哪些 问题二:通过数据建立数学模型并进行预测。 问题三:验证并修改数学模型。 二.问题分析 一.对问题一的分析 在这里我门选取了汽车产量、公路长度、城镇居民收入、GDP这样一些因素来考虑,当然影响汽车销售的因素远不止如此石油价格上涨,银行存款利率等都会对汽车销量有影响。并且这些因素也是相互影响的。这里为了简单考虑我们把每一个因素单独列出来,研究其余汽车销量的关系。我们通过互联网搜索获得以下数据:

二.对问题二的分析 对于问题二我们有两种思路,第一个是通过问题一得到的相关数据及结论运用线性回归的知识建立数学模型。但是通过线性回归得到的方程却还不够,因为线性方程故事汽车销量需要知道汽车产量、公路长度、GDP 这样一些数据,但我们不知到以后的汽车产量、公路长度、GDP 。这里吗有许多不确定因素所以我们采用灰色预测的方法来预测汽车销量。 三、模型假设与约定 国家经济处于一种正常平稳的发展趋势,不能有类似于08年的金融危机。 四、模型建立 模型一:各个因素对汽车销量的影响 年份 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 汽车销 量 507 576 722 879 938 1364 1806 增长率 16% 14% 25% 22% 7% 46% % 年份 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 GDP(百亿) GDP 增长% % % % % % % 2004 2005 2006 2007 2008 2009 汽车增长16% 14% 25% 22% 7% 46%

数学建模——汽车租赁问题

一家汽车租赁公司在3个相邻得城市运营,为方便顾客起见公司承诺,在一个城市租赁得汽车可以在任意一个城市归还。根据经验估计与市场调查,一个租赁期内在市租赁得汽车在市归还得比例分别为0、6,0、3,0、1;在市租赁得汽车归还比例0、2,0、7,0、1;市租赁得归还比例分别为0、1,0、3,0、6。若公司开业时将600辆汽车平均分配到3个城市,建立运营过程中汽车数量在3个城市间转移得模型,并讨论时间充分长以后得变化趋势。 二、模型假设 1、假设在每个租赁期开始能把汽车都租出去,并都在租赁期末归还; 2、假设一个租赁期为一年; 3、假设在每个租赁期该租赁公司都有600辆汽车可供租赁. 三、符号说明 :租赁期(k=0,1,2,3……) :年数 :第k个租赁期市得汽车数量 :第k个租赁期市得汽车数量 :第k个租赁期市得汽车数量 :刻画汽车在三市归还比例得矩阵 :第一年三市拥有得汽车数量得矩阵 :第年三市拥有得汽车数量矩阵 四、模型分析 该问题就是差分方程下得一个简单问题,根据题目中给出得初始条件与三个城市得归还比例,可以列出差分方程得模型公式,便可清晰得瞧出每个租赁期三个城市得汽车数量与下一个租赁期三个城市汽车数量之间得关系.建模过程中可直接选择10年后或就是20年之间得汽车变化情况,得出具体得模型,大致如下: 0510********

从图中我们可以清晰得瞧出,大概在8年以后,三个城市得汽车数量基本趋于稳定,就是一个定值,而这三个城市归还比例之与为:A市为0、9,B市为1、3,C市为0、8,易得出n年以后B市得汽车数量最高,其次就是A市,然后就是C市,这与我们得出得模型与结论基本相同,即可得出该模型就是正确得。 而当初始值不同时,每个城市得归还比例就是不会随之改变得,所以在时间充分长以后三市所拥有得汽车数量都就是趋近于180,300,120、 五、模型及其求解 记第个租赁期末公司在ABC市得汽车数量分别为 (也就是第k+1个租赁期开始各个城市租出去得汽车数量),很容易写出第k+1个租赁期末公司在ABC市得汽车数量(k =0,1,2,3……) 由题意可得初始三市得汽车数量为200,200,200,在三市租赁得汽车在A市归还得比例为0、6,0、2,0、1,由此可得差分方程为: 同理可得在B市得归还得差分方程为: 在C市得归还得差分方程为: 综上所述,我们建立一阶差分方程模型为: 用矩阵表示 用matlab编程,计算x(k),观察n年以后得3个城市得汽车数量变化情况,见附录一。 如果直接瞧10年或者30年发展趋势,可以直接在命令窗口(mond window)作,而不就是必须编一个函数,程序、运行结果见附录二。 求出10年间每年三个城市拥有得汽车数量,如下表; 初始值第一年第二年第三年第四年第五年 A 20 8179 B 2297 299 C 2125 123 第六年第七年第八年第九年第十年 A 179 0 B 3 300 C 121 121 120 120 120 时,三市汽车数量变化趋势图如下

数模第一次作业 (1)

2016年数学建模论文 第套 论文题目: 专业、姓名: 专业、姓名: 专业、姓名: 提交日期:2016.6.27

题目:人口增长模型的确定 摘要 对美国人口数据的变化进行拟合,并进行未来人口预测,在第一个模型中,考虑到人口连续变化的规律,用微分方程的方法解出其数量随时间变化的方程,先求对数用matlab里线性拟合求出参数,即人口净增长率r=0.0214,对该模型与实际数据进行对比,并计算了从1980年后每隔10年的人口数据,与实际对比,有很大出入。因此又改进出更为符合实际的阻滞增长模型,应用微分方程里的分离变量法和积分法解出其数量随时间变化的方程,求出参数人口增长率r=0.0268和人口所能容纳最大值m x=285.89,与实际数据对比,拟合得很好,并预测出1980年后每隔10年的人口数据,与实际对比,比较符合。为了便于比较两个模型与实际数据的描述情况作对比,又做出了两个模型与实际数据的对比图,并计算了误差。 关键词:人口预测微分方程马尔萨斯人口增长模型阻滞增长模型 一、问题重述 1790-1980年间美国每隔10年的人口记录如下表所示: 表1 人口记录表 试用以上数据建立马尔萨斯(Malthus)人口指数增长模型,并对接下来的每隔十年预测五次人口数量,并查阅实际数据进行比对分析。 如果数据不相符,再对以上模型进行改进,寻找更为合适的模型进行预测。 二、问题分析 由于题目已经说明首先用马尔萨斯人口增长模型来刻划,列出人口增长指数增长方程并求解,并进行未来50年内人口数据预测,但发现与实际数据有较大出入。考虑到实际的人口增长率是受实际情况制约的,因此,使人口增长率为一变化的线性递减函数,列出人口增长微分方程,求出其方程解,并预测未来五十年内人口实际数据。 三、问题假设 1.假设所给的数据真实可靠; 2.各个年龄段的性别比例大致保持不变;

出租车数学建模问题

五、模型建立与求解 5、1问题一模型得建立与求解 5、1、1问题得分析 随着社会得进步与时代得发展,人们对出行得要求也变得越来越高.由于出租车行业对社会得服务逐步体现为供少于求,一种新兴得打车方式正在逐步成为主流。多家公司使用网络工作平台实现了出租车司机与乘客在网络上得沟通,并且对出租车提供了多种补贴方案。现在需要得到不同时间在不同城市得出租车与乘客之间得供求匹配程度.供求匹配程度得关键就是供与求,供体现为出租车对乘客得服务普及度主要体现为成功登车率,乘客等待时间,里程利用率与万人拥有量,求体现为乘客对出租车得需求量.从供与求之间选择合适得指标作为对供求匹配程度得做出综合评价。对于空间得选择,由于现在数据采集只能收集一些城市得有关数据,所以我们可以采用将各种拥有出租车服务得地区划分具有方位代表性得一级城市(反映中国一级城市在互联网平台打车方案下得出租车供求匹配程度)。从这些城市中选择代表该区域平均水平得城市,作为需要得评价得空间。对于时间得选择,由于需求量对应不同时间段得变化较明显,我们选择具有代表性得时间段对于需求量得不同时间段可以划分为工作日高峰期与低峰期与节假日。针对这些具有代表性得不同时间与不同地点得乘客在等车时间上得消耗,出租车得里程利用率,车辆得万人拥有量与乘客成功登车率根据综合评价函数对供求匹配程度做出综合评价。综合评价得方式采用灰色关联分析法与自己构造得综合评价函数。 5、1、2模型得准备 (1)指标得标准化: (1)成本型指标得标准化:采用如下规则标准化: 其中,为得标准化指标. (2)效益型指标得标准化:对于乘客得成功登车率与出租车得里程利用率,它们得值越大对供求匹配贡献也越大,所以它们属于效益型指标,并采用如 下规则标准化: 其中,为得标准化指标。 (3)中间型指标得标准化:每万人对应得车辆如果过少则乘客需求会大于出租车得供给,过多则供给会大于需求,所以每万人对应得车辆拥有量会对应一个最佳平衡点,使用供需平衡达到最佳。乘客得等待时间如果过短,那么说明在这个阶段空载得出租车辆较多,乘客较易打到车,情况为供过于求,等待时间过长,则说明此时车辆得满载率较高以至于供小于求,空车数量较少,乘客需等待一段较长得时间才能打到车。所以等待时间有一个最佳值,反应最佳供需平衡点。综上,车辆得万人拥有量与乘客得等待时间均为中间型指标,对于乘客得等待时间,采用如下规则标准化: 其中,为得标准化指标。 根据城市得级别不同对应得最佳万人拥有量也不同,对于一、二、三线城市我

数学建模作业

习 题 1 1. 请编写绘制以下图形的MA TLAB 命令,并展示绘得的图形. (1) 221x y +=、224x y +=分别是椭圆2241x y +=的内切圆和外切圆. (2) 指数函数x y e =和对数函数ln y x =的图像关于直线y=x 对称. (3) 黎曼函数 1, (0)(0,1) 0 , (0,1), 0,1 q x p q q x y x x x =>∈?=? ∈=?当为既约分数且当为无理数且或者 的图像(要求分母q 的最大值由键盘输入). 3. 两个人玩双骰子游戏,一个人掷骰子,另一个人打赌掷骰子者不能掷出所需点数,输赢的规则如下:如果第一次掷出3或11点,打赌者赢;如果第一次掷出2、7或12点,打赌者输;如果第一次掷出4、5、6、8、9或10点,记住这个点数,继续掷骰子,如果不能在掷出7点之前再次掷出该点数,则打赌者赢. 请模拟双骰子游戏,要求写出算法和程序,估计打赌者赢的概率. 你能从理论上计算出打赌者赢的精确概率吗?请问随着试验次数的增加,这些概率收敛吗?

4. 根据表1.14的数据,完成下列数据拟合问题: (1) 如果用指数增长模型0()0()e r t t x t x -=模拟美国人口从1790年至2000年的变化过程,请用MATLAB 统计工具箱的函数nlinfit 计算指数增长模型的以下三个数据拟合问题: (i) 取定0x =3.9,0t =1790,拟合待定参数r ; (ii) 取定0t =1790,拟合待定参数0x 和r ; (iii) 拟合待定参数0t 、0x 和r . 要求写出程序,给出拟合参数和误差平方和的计算结果,并展示误差平方和最小的拟合效果图. (2) 通过变量替换,可以将属于非线性模型的指数增长模型转化成线性模型,并用MA TLAB 函数polyfit 进行计算,请说明转化成线性模型的详细过程,然后写出程序,给出拟合参数和误差平方和的计算结果,并展示拟合效果图. (3) 请分析指数增长模型非线性拟合和线性化拟合的结果有何区别?原因是什么? (4) 如果用阻滞增长模型00 () 00()()e r t t Nx x t x N x --= +-模拟美国人口从1790年至2000年的变化过程,请用MA TLAB 统计工具箱的函数nlinfit 计算阻滞增长模型的以下三个数据拟合问题: (i) 取定0x =3.9,0t =1790,拟合待定参数r 和N ; (ii) 取定0t =1790,拟合待定参数0x 、r 和N ; (iii) 拟合待定参数0t 、0x 、r 和N . 要求写出程序,给出拟合参数和误差平方和的计算结果,并展示误差平方和最小的拟合效果图. 年份 1790 1800 1810 1820 1830 1840 1850 1860 1870 1880 1890

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