众筹筑屋规划优化模型图文
众筹筑屋规划优化方案
摘要
本文主要就房地产开发商开发众筹屋项目的盈利及消费者对其的满意程度购买意愿，确定最佳开发建设规划方案问题，采用数学分类讨论及统计学知识对其分析使房地产商达到利益最大化。
问题一：在建房规划中对应开发成本，收入等因素不可忽略的前提条件下，采用分类讨论的数学方法对方案I进行容积率、开发成本、开发费用、土地增值税以及收益等全面的核算；
问题二：通过对参筹者进行抽样调查，得到参筹者对不同房型购买意愿的比例，重新设计了建设规划方案（方案Ⅱ），在考虑容积率的基础上，参考购房意愿的比例以及城建部门规定的不同房型最低套数约束和最高套数约束，对方案Ⅱ进行了全面的核算；
问题三：在参筹者购房意愿的基础上核算投资回报率。若投资回报率达到25%，则众筹项目被执行；如没有达到25%，则调整方案Ⅱ，使其投资回报率超过25%，从而众筹项目能被成功执行。
关键词：众筹；容积率；购房意愿；回报率
一、问题重述
通过对参筹者进行抽样调查，得到了参筹者对11种房型购众筹筑屋是互联网时代一种新型的房地产形式。现有占地面积为平方米的众筹筑屋项目（详情见附件1）。项目推出后，有上万户购房者登记参筹。项目规定参筹者每户只能认购一套住房。
在建房规划设计中，需考虑诸多因素，如容积率、开发成本、税率、预期收益等。根据国家相关政策，不同房型的容积率、开发成本、开发费用等在核算上要求均不同，相关条例与政策见附件2和附件3。
请你结合本题附件中给出的具体要求及相关政策，建立数学模型，回答如下问题：
1.为了信息公开及民主决策，需要将这个众筹筑屋项目原方案（称作方案Ⅰ）的成本与收益、容积率和增值税等信息进行公布。请你们建立模型对方案I进行全面的核算，帮助其公布相关信息。
2.通过对参筹者进行抽样调查，得到了参筹者对11种房型购买意愿的比例（见附件1）。为了尽量满足参筹者的购买意愿，请你重新设计建设规划方案（称为方案Ⅱ），并对方案II进行核算。
3.一般而言，投资回报率达到25%以上的众筹项目才会被成功执行。你们所给出的众筹筑屋方案Ⅱ能否被成功执行如果能，请说明理由。如果不能，应怎样调整才能使此众筹筑屋项目能被成功执行
二、问题分析
问题一：根据题意，为了信息公开及民主决策，需要将方案I的成本与收益，容积率和增值税等信息进行公布。我们在计算容积率中有些户型不列入，它是指子项目用地范围内总建筑面积与项目总用地面积的比值，比值不能超过国家规定的最大容积率要求。作为房地产开发商往往考虑成本和最终收益，而影响最终收益主要就是国家征收的土地增值税。所谓增值税是指对有偿转让国有土地使用权及地上建筑物和其他附着物产权，取得增值收入的单位和个人征收的一种税。在核算土地增值税过程中，要考虑增值额是否超过扣除项目金额的情况，然后按照对应的四级超率累进税率表计算（参考见附件2表）。而房地产的收益是总售价与扣除项目金额和土地增值税的差值，扣除项目金额是指转让房地产有关的税金，其他扣除项目金额，开发费用,使用土地费用，其中房地产转让的税金按收入的%计算，其他扣除项目的金额是按照房地产开发商根和房地产开发成本规定计算的全额之和，加计20%扣除。使用土地费用为一套房占地面积和总的建筑占地面积的比值乘以取得土地支付的金额.核算开发费用中，依据《中华人民共和国土地增值税暂行条例》第七条中凡不能转让房地产项目计算分摊利息支出或不能提供金融证明的，房地产开发费用按取得土地使用权所支付的金额和房地产开发成本规定计算的金额之和的10%以内计算扣除。忽略一些因素，结合实际情况开发费用按照总开发成本与使用土地费用的和乘以2%。增值额等于总售价与扣除金额的差值，其他税收=（普通宅土地增值额×%+非普通宅土地增值税×%）/其他
房型建房总面积，本题核算结果详见EXCEL表格。另外回报率指收益与总成本的比率。（参考见附件1-1，附件1-2）
问题二通过对参筹者进行调查问卷，参筹者对11种房型购买意愿的比例（参考见附件1）。为了满足他们的购买意愿，我们设计了建设规划方案II，建立数学模型对其进行核算。
问题三在参筹者购房意愿的基础上核算投资回报率。若投资回报率达到25%，则众筹项目被执行；如没有达到25%，则调整方案Ⅱ，使其投资回报率超过25%，从而众筹项目能被成功执行。
三、问题假设
在土地增值税和扣除项目金额的确定中房地产开发费用按取得土地使用权所支付的金额和房地产开发成本规定计算的金额之和的2%来计算扣除；
在土地增值税税率计算中扣除项目按新建房及配套设施的成本计算在内，不考虑旧房及建筑物的评估价格；
[2009]31号文规定的其他扣除项目均不记为实际发生的成本；
在方案Ⅱ的设计中，从购买意愿和容积率，以及城建部门规定的不同房型的不同套数约束等方面来考虑，忽略其他因素。
四、符号说明R 房型i收益
A 房型i总售价
B 房型i总成本
C 房型i扣除项目金额
Z 房型i土地增值税
E 房型i增值额
D 房型i转让房地产有关的税金F 房型i其他扣除项目的金额
g j房型i单位面积的开发费用
m i房型i的套数
H 土地使用费用
I 总开发成本
J 取得土地支付的金额
K 容积率
L 其他税收
M 回报率
S 普通宅的土地增值税
N 非普通宅的土地增值税
P 其他建房总面积
五、模型建立及求解
模型建立 众筹筑屋项目建房规划设计中，考虑诸多因素，如容积率、开发成本、税率、预期收益等。根据国家相关政策，不同房型的容积率、开发成本、开发费用等在核算要求均不同，参见相关条例与政策，建立模型。 5．2 模型求解 5．2．1问题一
为了公布众筹筑屋项目的相关信息，我们对其进行核算。容积率K=房型总的建筑面积与总的土地面积的比值,其中后三种房型不列入核算范围。设前八种房型的建筑面积为是s1,s1= 8
11232250i i i S m n ===∑,
则容积率K=S1/S=.其中S=表示土地总面积（平方米）。我们分二种类型考虑。
以房型1（普通房）为例，扣除项目金额C=转让房产的税收D+其他扣除项目金额F+开发费用G+使用土地费用H ， D i =房型i 的总售价与转让房产的税率%的乘积，
D 1=77×250×12000×%=6682368
H=一套建房面积与总建房面积的比值再乘以取得土地支付的金额，
H=77/77×250×7=
G=（一套房的总成本+使用土地费用）×2%。
G=（77×4263+）×2%= F=开发费用×（1+20%） . F=×120%=
增值额E=总售价B-扣除项目金额F E=77×250×=.9
根据国务院颁布的《中华人民共和国土地增值税暂行条例》，按照对应的四级超率累进税率表计算，因为房型1的增值税未超过扣除项目金额50%。所以它的土地增值税=E ×30%=.61
房型1的收益R=总售价A-扣除项目金额C-土地增值税Z R=A-（C+Z ）
=同理以房型4（非普通房）为例： 转让房产的税金D=145×12800×%=
使用土地费用H=（464000000145
）×7=
开发费用G=(145×12800+×2%=.6 其他扣除项目金额F=.6×（1+20%）=.34 扣除项目金额C=D+H+G+F= 增值额E=145×250×12800－=0 土地增值税Z=E ×30%=
房型4的收益R=总售价A-扣除项目金额C-土地增值税Z R=A-（C+Z ）
= 另外，普通房型的占地总面积和非普通房型的占地总面积之比大约接近1:3，住宅类型属于“其他”的属于特殊类型，在最终增值税的核算中，除了一些不可忽略的因素外，按照普通房型的占地总面积和非普通房型的占地总面积之分摊后计算，其他税收为总的普通宅土地增税额乘以25%和总的非普通宅土地增税额乘以75%与房型9房
型10占地总面积的比值。房地产最终收益等于卖房总的售价与扣除项目金额的差值。（参见附件1-3）
5．2．2问题二
由满意比可得
（1）x1:x2:x3:x4:x5:x6:x7:x8:x9:x10:x11=4:6:5:6:7:8:9:6:2:3 :4.
（2）附件1-3 各种房型的建设约束范围
子项目最低套数最高套数
房型1 50 450
房型2 50 500
房型3 50 300
房型4 150 500
房型5 100 550
房型6 150 350
房型7 50 450
房型8 100 250
房型9 50 350
房型10 50 400
房型11 50 250
由购房意愿和不同房型的不同套数约束等影响因子，建立模型，用LINGO程序表示如下：
max=x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10+x11;
50 x1<450; 50 x2<500; 50 x3<300; 150 x4<500; 100 x5<550; 150 x6<350; 50 x7<450; x8<250; 50 x9<350; 50 x10<400; 50 x11<250。 77*x1+98*x2+117*x3+145*x4+156*x5+167*x6+178*x7+126*x8<; x1/x2=4/6; x2/x3=6/5; x3/x4=5/6; x4/x5=6/7; x5/x6=7/8; x6/x7=8/9; x7/x8=9/6; x8/x9=6/2; x9/x10=2/3; x10/x11=3/4; @gin(x1); @gin(x2); @gin(x3); @gin(x5); @gin(x6); @gin(x7); @gin(x8); @gin(x9); @gin(x10); @gin(x11); 在考虑到相关法规和政策条件下，最大容积率为，所以最大建房面积为S=*=，由上图知新方案的建筑面积为 77*x1+98*x2+117*x3+145*x4+156*x5+167*x6+178*x7+126*x8<; 得出方案II各种房型的套数：X1=128，X2=192，X3=160，X4=192，X5=224，X6=256，X7=288，X8192，X9=64，X10=96，X11=128. 在此基础上对成本和收益、容积率和增值税等进行了全面的核算，结 果如下： 而该项新的建设规划方案的核算参考下图excl表格（参见附件2-1） 通过程序运算得到 容积率：成本：23 土地增值税：4 收益：0 5．2．3问题三 对于问题三：首先要考虑方案II投资回报率是否达到25%。先将本题分为两种情况，达到25%选用方案II,未达到25%选用方案III， 具体分类见下表： 模型建立和求解 1．降低成本 依据《中华人民共和国土地增值税暂行条例》第七条中凡不能转让房地产项目计算分摊利息支出或不能提供金融证明的，房地产开发费用按取得土地使用权所支付的金额和房地产开发成本规定计算的金额之和的10%以内计算扣除，房地产开发费用由原来的按土地使用权所支付的金额和地产开发成本规定计算的金额之和的2%计算的降低为1%来计算； 2．增加收益 在规定的容积率要求和满意比例的情况下增加建房： 国家规定的最大容积率为： 现在的容积率为： 现在还可以建房的容积率为：如下图得出各个房型还可以建房的套数： 共计增加了32套房，显然收益有所增加。 3：将以上数据代入方案二，得出新的方案三： 方案三 子项目 房型 住宅 类型 容积率 开发 成本 房型面积 2m 建房 套数 开发成本 (元/ 2m ) 售价 (元/2m ) 房型1 普通宅 列入 允许扣除 77 132 4263 12000 房型2 普通宅 列入 允许扣除 98 196 4323 10800 房型3 普通宅 列入 不允许扣除 117 163 4532 11200 房型4 非普通宅 列入 允许扣除 145 195 5288 12800 房型5 非普通宅 列入 允许扣除 156 227 5268 12800 房型6 非普通宅 列入 允许扣除 167 259 5533 13600 房型7 非普通宅 列入 允许扣除 178 292 5685 14000 房型8 非普通宅 列入 不允许扣除 126 195 4323 10400 房型9 其他 不列入 允许扣除 103 65 2663 6400 房型10 其他 不列入 允许扣除 129 98 2791 6800 房型11 非普通宅 不列入 不允许扣 除 133 130 2982 7200 容积率K=房型总的建筑面积与总的土地面积的比值,其中后三种房型不列入核算范围。设前八种房型的建筑面积为是 s1,s1= 8 1 j j m n =?∑则容积率K=S1/S= .其中S=表示土地 总面积（平方米）。我们分二种类型考虑。 以房型1（普通房）为例， 扣除项目金额C=转让房产的税收D+其他扣除项目金额F+开发费用G+使用土地费用H ， Di=房型i 的总售价与转让房产的税率%的乘积， D1=77×132×12000×%=6891192 H=一套建房面积与总建房面积的比值再乘以取得土地支付的金额， H=77/77×132×7=.68 G=（房型1的总成本+使用土地费用）×1%。 G=（132×77×4263+.68）×1%= F=开发费用×（1+20%） F=×（1+20%）= 增值额E=总售价B-扣除项目金额C E=77×132×=.72 房型1的收益R=总售价A-扣除项目金额C-土地增值税Z R=A-（C+Z ）=根据国务院颁布的《中华人民共和国土地增值税暂行条例》，按照对应的四级超率累进税率表计算，因为房型1的增值税未超过扣除项目金额50%。所以它的土地增值税=E ×30%=.01 同理以房型4（非普通房）为例 转让房产的税金D=145×195×12800×%= 使用土地费用H=（26855628275 ）×7= 开发费用G=(195×5288+)×1%= 其他扣除项目金额F=.6×（1+20%）=.34 扣除项目金额C=D+H+G+F= 增值额E=195×250×12800－=0 土地增值税Z=E ×30%= 房型4的收益R=总售价A-扣除项目金额C-土地增值税Z R=A-（C+Z ）== 另外，普通房型的占地总面积和非普通房型的占地总面积之比大约接近1:3，住宅类型属于“其他”的属于特殊类型，在最终增值税的核算中，除了一些不可忽略的因素外，按照普通房型的占地总面积和非普通房型的占地总面积之分摊后计算，其他税收为总的普通宅土地增税额乘以25%和总的非普通宅土地增税额乘以75%与房型9房型10占地总面积的比值。房地产最终收益等于卖房总的售价与扣除项目金额的差值。（参见附件3-1） 六、模型的评价与推广 模型评价 本模型对众筹筑屋规划方案进行了细致的分析，考虑了诸多因素，如容积率，开发成本，税率，预期收益，消费者的满意程度等，建立了灵活性好，准确性高的数学模型，得到最佳房屋设计建设方案，结果更接近于实际。另外本题使用了LINDO软件使得计算结果更精确。 我们刚刚接触数学建模，第一次参赛由于所学知识还远远不够，时间仓促，论文还有很多考虑不成熟的地方。 模型的应用 建立的数学模型具有一般性和普遍性，它的建立符合了人们的对各种房型的满意程度的同时也符合了投资者的利益要求，具 有一定的实际应用价值。 七、参考文献 [1] 姜启源,谢金星,叶俊.数学模型[M].北京：高等教育出版社,2011. [2] 徐仁旭,孔亚仙.数学实验与建模[M].长沙:湖南师范大学出版社,. [3] 薛毅.数学建模基础[M].北京:科学出版社,. [4] 李继成.数学实验[M].北京:高等教育出版社,2012. [5] 刘琼荪，龚朸，何中市，等.数学实验[M].北京:高等教育出版社,2012. 金融投资众筹筑屋规划方案设计金融股券行业 资料 文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58- 【最新资料,Word版，可自由编辑！】 D题众筹筑屋规划方案设计 摘要 问题一：根据附件中给予的数据和计算方法，运用Excel统计分析法进行核算，求出方案Ⅰ的成本、收益、容积率和增值税等信息来帮助其公布相关信息。其土地增值税中非普通宅与普通宅分开计算，而其他类别按普通宅与非普通宅面积比分摊后归为非普通宅与普通宅中。结果如表1所示： 表1方案Ⅰ的核算结果 核算。本题可通过归一化来算出网民对各种房型满意程度的比重。建立线性规划模型，分别设房型1、2、3……11有、、……套，以最大满意度Z为目标函数，再根据与相关的约束条件，得到每种房型需要建的套数：=450，=500，=158，=150，=100，=153，=207，=100，=50，=50，=50，以此结果作为方案Ⅱ。运用问题一中的统计分析方法，利用Excel进行核算该方案。得到的结果如表2所示： 表2方案Ⅱ的核算结果 ，可以被成功执行。但是由于模型二对满意度的处理尚有不足，因此模型二进行优化，优化后的方案Ⅲ的投资回报率为29.6%28.84%25%，所以选用方案Ⅲ。关键词：线性规划统计分析归一化 一、问题重述 众筹筑屋是互联网时代一种新型的房地产形式。现有占地面积为102077.6平方米的众筹筑屋项目（详情见附件1）。项目推出后，有上万户购房者登记参筹。项目规定参筹者每户只能认购一套住房。 在建房规划设计中，需考虑诸多因素，如容积率、开发成本、税率、预期收益等。根据国家相关政策，不同房型的容积率、开发成本、开发费用等在核算上要求均不同，相关条例与政策见附件2和附件3。 请你结合本题附件中给出的具体要求及相关政策，建立数学模型，回答如下问题： 1.为了信息公开及民主决策，需要将这个众筹筑屋项目原方案（称作方案Ⅰ）的成本与收益、容积率和增值税等信息进行公布。请你们建立模型对方案I进行全面的核算，帮助其公布相关信息。 2.通过对参筹者进行抽样调查，得到了参筹者对11种房型购买意愿的比例（见附件1）。为了尽量满足参筹者的购买意愿，请你重新设计建设规划方案（称为方案Ⅱ），并对方案II进行核算。 3.一般而言，投资回报率达到25%以上的众筹项目才会被成功执行。你们所给出的众筹筑屋方案Ⅱ能否被成功执行？如果能，请说明理由。如果不能，应怎样调整才能使此众筹筑屋项目能被成功执行？ 二、问题分析 问题一： 要求通过建立模型对原方案的的成本与收益、容积率和增值税等信息进行全面核算，而进行核算的关键是如何求解土地增值税。由已知文件可知土地增 2015年天津商业大学数学建模竞赛 承诺书 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、 电子邮件、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。 我们明白，抄袭不人的成果是违反竞赛规则的, 假如引用不人的成 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。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。 如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是（从A/B中选择一项填写）： B 参赛队员 (打印并签名) ：1. 叶恒扬 2. 施艺敏 3. 张一鸣 日期： 2015 年 4 月 27 日 基于动态规划的面试时刻优化模型 摘要 现代信息社会中，求职面试差不多成为就业的一个重要环节。科学有效的组织和安排不管对面试者依旧对组织单位、用人单位差不多上省时省力、节略成本的。因此如何紧凑、高效、省时地安排面试者按顺序完成面试具有重要研究意义。 本文综合运用运筹学、统计学、经济学、平面设计、计算机软件等知识，通过建立数学模型来求解面试的最短时刻，进一步规划最优的面试流程。 针对问题一，通过分析给定的面试时期顺序和不同意插队等特性，为满足面试时刻最短，建立了求解最短时刻的0-1非线性规划模型（见公式（1）），然后利用Lingo11.0程序（见附录1），求解出最短面试时刻为100分钟，最佳安排顺序为：3 → →，同学最早9:40 → 4→ 1 5 2 一起离开。接着利用AutoCAD2007分不绘制出同学和面试官的面试过程时刻图（见图1～2）。在此基础上，利用Excel2007制作出同学的 Abstract An intelligent bus dispatching system can better meet people's travel needs.The optimized algorithm takes advantage of advanced technology and equipments.However,in recent years the development of Chinese intelligent bus dispatching systems is not satisfactory with an.excessive attention to advanced technology but less to practicality.Dynamic scheduling has yet to be fully exploited.In this paper,intelligent transportation scheduling systems and scheduling characteristics are analyzed. The information about dynamic transportation and vehicle locations is acquired and merged.An optimization model for intelligent dispatching of buses is proposed on basis of real data.This model is under the support of GPS positioning,communications,computers and other technologies,where intelligent algorithms are used in bus operation and dispatching and both passengers satisfaction and company profit are considered.The method of collecting data automatically and the algorithm of this model are presented.This model is shown to be able to significantly improve the rate of bus full loading,shorten the waiting time of passengers,and reduce the total vehicle trips,with an evident effect of optimized dispatching. Keywords intelligent transportation;optional model;dynamic dispatching;intelligent bus;Matlab software 0引言 伴随经济社会的发展，中国城市交通问题日益突出。交 通问题的出现，严重影响了城市的生产生活，而且从长远来看，影响了城市功能的发挥，制约了城市的健康发展。国际上城市交通发展的经验证明，解决城市交通问题，关键是要树立城市公共交通在城市交通体系中的主导地位，大力优先发展公共交通，建立先进的公共交通系统APTS （Advanced Public Traffic System ）[1]，实现公交调度智能化，提高道路通行 能力和公交运营管理水平。 近年来，由于科学技术的进步和政府对公交投入力度的加大，中国智能公共交通调度系统初现端倪，已经有杭州、上海、北京等地安装了电子站牌，车载GPS 定位设备，实现了车辆的实时跟踪、定位，公交车与调度室的双向通讯，以及电子站牌上实时显示下班车位置信息等功能。青岛、贵阳、石家庄等城市在实现公交系统智能化管理方面，已经有了一系列有益的探索[2]。但是，这些系统普遍存在先进的系统与静态、原始的调度方法共存现象，未能充分利用智能系统提供的动态 智能公交动态调度优化模型 摘要 利用先进的技术和设备实现公交的优化调度，充分满足人们的出行需要，是智能公交系统发展的目标。然而近年来中国智 能公交发展在一定程度上出现过于追求先进性、忽略实用性、运营效果不理想、动态调度尚待充分开发等问题。结合中国智能公交系统现状，通过对智能公交调度系统和调度特点深入分析，在GPS 定位、通信、计算机等技术的支持下，将动态交通状态信息与车辆定位信息有效融合，将智能化算法引入到公交运营调度中，建立了基于实时动态数据，兼顾乘客满意度和企业效益的动态调度优化模型。并且阐述了模型数据的自动采集方法、模型Matlab 程式化的解法。结果表明，该模型可以显著提高公交车辆满载率、缩短乘客等车时间和减少车辆总班次，优化调度效果明显。 关键词智能交通；优化模型；动态调度；智能公交；Matlab 软件 中图分类号U494.22，TP29文献标识码A 文章编号1000-7857（2009）17-0069-04 李志强，周建立，张毅 河南科技大学车辆和动力工程学院，河南洛阳471003 An Optimization Model for Dynamic Intelligent Dispatching of Buses 收稿日期：2009-05-11 基金项目：河南教育厅自然科学基金项目（200510464028）；河南科技大学科研基金项目（2004ZY030，2006ZY027）作者简介：李志强，经济师，研究方向为智能交通，电子信箱：liqiangsqjt@https://www.360docs.net/doc/2313394940.html, LI Zhiqiang,ZHOU Jianli,ZHANG Yi Vehicle &Motive Power Engineering College,Henan University of Science and Technology,Luoyang 471003,Henan Province,China 运输问题 摘要 本文根据运输公司提供的提货点到各个客户点的路程数据，利用线性规划的优化方法与动态优化模型——最短路径问题进行求解，得到相关问题的模型。 针对问题一 ，我们采用Dijkstra 算法，将问题转化为线性规划模型求解得出当运送员在给第二个客户卸货完成的时，若要他先给客户10送货，此时尽可能短的行使路线为： 109832V V V V V →→→→，总行程85公里。 针对问题二，我们首先利用prim 算法求解得到一棵最小生成树： 再采用Dijkstra 算法求得客户2返回提货点的最短线路为12V V →故可得到一条理想的回路是：121098436751V V V V V V V V V V V →→→→→→→→→→ 后来考虑到模型的推广性，将问题看作是哈密顿回路的问题，建立相应的线性规划模型求解，最终找到一条满足条件的较理想的的货车送货的行车路线： 121098436751V V V V V V V V V V V →→→→→→→→→→。 针对问题三，我们首先直接利用问题二得一辆车的最优回路，以货车容量为限定条件，建立相应的规划模型并设计一个简单的寻路算法，最终可为公司确定合理的一号运输方案:两辆车全程总和为295公里（见正文）；然后建立线性规划模型得出二号运输方案：两辆车全程总和为290公里（见正文）；最后再进一步优化所建的线性规划模型，为运输公司 针对问题四，我们首先用Dijkstra 算法确定提货点到每个客户点间的最短路线，然后结合一些限定条件建立一个目标模型，设计一个较好的解决方案进行求解可得到一种很理 该方案得到运输总费用是645元。 关键字：Dijkstra 算法, prim 算法, 哈密顿回路 问题重述 赛区评阅编号（由赛区组委会填写）： 2015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网站下载）。 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、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。 我们郑重承诺,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(从A/Ｂ/C／D中选择一项填写）: D 我们的报名参赛队号（12位数字全国统一编号）： 2 参赛学校(完整的学校全称,不含院系名）: 宜宾学院 参赛队员(打印并签名）：1．邓银梅 2. 刘明茂 3. 王富文 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名）：全靖 ? 日期: ２０15 年 9 月 14 日 赛区评阅编号（由赛区组委会填写）: 20１５高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 送全国评奖统一编号（由赛区组委会填写）: 全国评阅统一编号(由全国组委会填写): 众筹筑屋规划方案设计 摘要 本文主要探讨众筹筑屋项目方案的核算以及设计。首先，对方案I的成本与收益、容积率和增值税等因素进行全面核算，然后,为尽量满足参购者的购买意愿，重新设计建设规划方案并进行核算,通过MATLＡＢ７.１以及ＬINGO14.0程序来实现整个求解过程，最后对模型进行评价与推广。 针对问题一:在对方案Ⅰ进行全面核算时,首先根据附件1房型面积、建房套数及占地面积计算容积率。接着由土地增值额的确定，结合附件2给出的土地增值税四级超率累进税率、税收优惠计算增值税。然后由开发成本、土地支付金额、转让房地产税金,以及土地增值税得到总成本。最后由售房总收入、成本投入、土地增值税计算总收益。运用MＡTLAＢ7．1软件求解，得出容积率为2.275,增值税为1909４6973.38元,成本为2４6５9５３380.38元，收益为780766619．63元。 针对问题二：根据附件1-４参筹者对房型的满意比例,以房型套数为决策变量，以最大满意率为目标函数,建立非线性规划模型,由国家容积率相关规定以及附件１-3房型建设约束范围得到约束条件,并运用LINＧO1４.0软件对模型进行求解,得出新的建设规划方案Ⅱ（详见表5-2-１-1),再依据问题I的核算模型对本方案进行求解，得到方案Ⅱ的容积率、成本、增值税、收益(详见表5-2-2-1)。 针对问题三,根据方案Ⅱ的成本和收益及投资回报率的计算公式,求得方案Ⅱ的投资回报率为28.2％,故可被成功执行。接下来将对影响投资回报率的开发成本、容积率、扣除项目等因素进行相关性分析，并求出各因素与满意比例间的相关系数(详见图5－3-3-1）,得出线性关系,进而说明方案被成功执行的原因。 本文的创新点是在对方案Ⅱ被成功执行的原因进行说明时,既运用了相关性分析法,又从约束条件进行了分析,两者结合，共同论述其理由,使得方案Ⅱ得出的结果更具说服力。 关键词：增值税;非线性规划；相关性分析;投资回报率 运用动态规划模型解决物流配送中的最短路径问题 王嘉俊 （盐城师范学院数学科学学院09（1）班） 摘要：随着现代社会的高速发展，物流配送成为了连接各个生产基地的枢纽，运输的成本问题也成为了企业发展的关键。运费不但与运量有关，而且与运输行走的线路相关。传统的运输问题没有考虑交通网络，在已知运价的条件下仅求出最优调运方案，没有求出最优行走路径。文中提出“网络上的物流配送问题“，在未知运价，运量确定的情况下，将运输过程在每阶段中选取最优策略，最后找到整个过程的总体最优目标，节省企业开支。 关键词：动态规划，数学模型，物流配送,最优路径 1 引言 物流配送是现代化物流系统的一个重要环节。它是指按用户的订货要求, 在配送中心进行分货、配货, 并将配好的货物及时送交收货人的活动。在物流配送业务中, 合理选择配送径路, 对加快配送速度、提高服务质量、降低配送成本及增加经济效益都有较大影响。物流配送最短径路是指物品由供给地向需求地的移动过程中, 所经过的距离最短(或运输的时间最少, 或运输费用最低) , 因此, 选定最短径路是提高物品时空价值的重要环节。[1] 经典的Dijkstra 算法和Floyd 算法思路清楚,方法简便,但随着配送点数的增加,计算的复杂性以配送点数的平方增加,并具有一定的主观性。我国学者用模糊偏好解试图改善经典方法[]5,取得了较好的效果。遗憾的是,模糊偏好解本身就不完全是客观的。文献[]6详细分析了经典方法的利弊之后,提出将邻接矩阵上三角和下三角复制从而使每条边成为双通路径,既适用于有向图也适用于无向图, 但复杂性增加了。为了避免上述方法存在的不足,本文以动态规划为理论,选择合理的最优值函数,用于解决物流配送最短路径问题。 动态规划是解决多阶段决策过程最优化问题的一种数学方法。1951年美国数学家Bellman（贝尔曼）等人根据一类多阶段决策问题的特性，提出了解决这类问题的“最优性原理”，并研究了许多实际问题，从而创建了最优化问题的一种新方法——动态规划。 动态规划在工程技术、管理、经济、工业生产、军事及现代控制工程等方面都有广泛的应用，而且由于动态规划方法有其独特之处，在解决某些实际问题时，显得更加方便有效。由于决策过程的时间参数有离散的和连续的情况，故决 众筹方案计划书 产品众筹是创业者利用互联网众筹平台向网友展示创意，争取大家的关注和支持，同时用预购的形式，向网友们募集新产品的生产资金。 众筹方案计划书【1】 通常产品众筹计划要涉及到这几个方面: 1、摘要，向让读者能在最短的时间里评估商业计划并做出判断。 2、企业和产品介绍。 主要大家推荐你的产品，介绍你的产品的创意、质量、意义以及使用你的产品会带给人们什么样的改变。 3、市场销售渠道。 当你的产品在众筹平台上线后，还必须要为你的产品进行推广营销，通常可以在微信上推广或者和一些媒体之类合作什么的。 6、产品/服务的定价策略。 在市场波动中，企业需重视现金的收支，因此流动资金常常比利润更为关键。 7、发展战略和风险分析。 1 这里主要介绍一下投资的风险，毕竟他们认为既然已经花钱支持你了，万一出现什么风险自然也是你的事情。 千万不要害怕因为说明风险而失去关注，这些人不是你的意向用户。 更何况这涉及到诚信的问题，任何项目都会存在风险，最后出了真问题坑的是用户，更是坑自己。 不支持总比失信于人好。 9、需要花较多的精力来做具体分析的销售预测和财务预测。 这主要是要设置好产品的回报，建议设置几个不同的投资档次以方便支持者投资，并按照投资的档次设置不同的回报。 只有这些常规的内容还是不能打动投资人的，我们还需要对投资的特点进行分析。 每个投资人都会有自己的特点，有人讲情怀，有人看数据，还有人喜欢创业故事。 我们在写产品文案的时候最好是用场景做切入点来给大家讲故事，在故事中带入自己的真实经历，推己及人，这样就拉近了自己和用户之间的距离。 以上就是对产品计划书怎么写的介绍。 想要写好一份不错的产品众筹计划方案，大家可以多多进行市场调查，拿一些相关方面的成功案例来做参考。 2 众筹方案计划书【2】 一、策划背景 随着湖州的经济在迅速的发展，现代餐饮消费已经从过去的盲目消费进入了理性消费阶段，特别时大众化消费市场和中低档消费市场占据消费市场主流的今天，餐饮消费已趋于成熟，过去那种消费的随意性和冲动性越来越少，取而代之的是更加理性化、目的明确的消费倾向。 现今餐饮市场都以中低档为主，而中高端特色餐饮极少，随着现在经济的发展，人们生活水平的提高，对于餐饮消费的层次要求越来越高，对于餐饮的特色、就餐的环境、饮食的味道、越来越苛求。 应印这一趋势我们将开设一家既能让大众消费的起，又具有美食特色的中高档粤菜餐厅。 湖南工业大学 课程设计 资料袋 学院（系、部）2011~2012 学年第 2 学期 课程名称图论及其应用指导教师职称 学生姓名ake555 专业班级学号 题目交巡警服务平台的设置与调度的优化模型 成绩起止日期2013 年6月16 日～2013 年 6 月21 日 目录清单 课程设计任务书 2012—2013学年第2学期 学院专业班级 课程名称：图论及其应用 设计题目：交警服务平台和调度设计问题 完成期限：自2013 年 6 月16 日至2013 年 6 月21 日共 1 周 指导教师（签字）：年月日系（教研室）主任（签字）：年月日 图论及其应用课程设计说明书 2013年6 月21 日 目录 一、问题描述 (5) 二、模型假设 (6) 三、符号说明 (6) 四、模型建立与求解 (6) 五、模型评价 (15) 六、体会心得 (16) 七、参考文献 (16) 八、附件 (16) 交巡警服务平台的设置与调度的优化模型 一问题描述 随着人们社会经济的迅猛发展，人们生活的质量的提高，安全意识以深入人心，作为社会秩序的维护者警察对社会稳定起着巨大的作用 .警察肩负着刑事执法、治安管理、交通管理、服务群众四大职能。为了更有效地贯彻实施这些职能，需要在市区的一些交通要道和重要部位设置交巡警服务平台。每个交巡警服务平台的职能和警力配备基本相同。由于警务资源是有限的，如何根据城市的实际情况与需求合理地设置交巡警服务平台、分配各平台的管辖范围、调度警务资源是警务部门面临的一个实际课题。 试就某市设置交巡警服务平台的相关情况，建立数学模型分析研究下面的问题：问题一：附件1中的附图1给出了该市中心城区A的交通网络和现有的20个交巡警服务平台的设置情况示意图，相关的数据信息见附件2。要求为各交巡警服务平台分配管辖范围，使其在所管辖的范围内出现突发事件时，尽量能在3分钟内有交巡警（警车的时速为60km/h）到达事发地。 问题二：对于重大突发事件，需要调度全区20个交巡警服务平台的警力资源，对进出该区的13条交通要道实现快速全封锁。实际中一个平台的警力最多封锁一个路口，通过求解给出该区交巡警服务平台警力合理的调度方案。 问题三：根据现有交巡警服务平台的工作量不均衡和有些地方出警时间过长的实际情况，拟在该区内再增加2至5个平台，通过分析计算需要增加平台的具体个数和位置。 问题四：针对全市（主城六区A，B，C，D，E，F）的具体情况，按照设置交巡警服务平台的原则和任务，分析研究该市现有交巡警服务平台设置方案（参见附件）的合理性。如果有明显不合理的地方，给出解决方案。 问题五：如果该市地点P（第32个节点）处发生了重大刑事案件，在案发3分钟后接到报警，犯罪嫌疑人已驾车逃跑。为了快速搜捕嫌疑犯，请给出调度全市交巡警服务平台警力资源的最佳围堵方案。 二模型假设 1．出警时道路恒畅通（无交通事故、交通堵塞等发生），警车行驶正常；2．在整个路途中，转弯处不需要花费时间； 3．假设逃犯驾车逃跑的车速与警车车速相当 三符号说明 众筹筑屋规划方案设计 摘要 本文是众筹筑屋的规划优化设计问题，以回报率、满意度最大为目标，逐步优化已有的众筹筑屋规划方案。 问题一：1）根据原方案Ⅰ中的原始数据，将房型9与房型10分成普通宅与非普通宅，运用Excel 软件，对此方案的成本、收益等相关数据进行核算。 2）分析原方案Ⅰ的计算结果，发现房型一（普通宅）的增值率为%，非常接近普宅免税条件20%。为了增加最终收益，将房型一的增值率调整为20%，反推出售价为11828元/m 2（原12000元/m 2），作为调整后的方案Ⅰ。通过计算，发现调整后方案Ⅰ前期成本减少了187072元，最终收益增加了9194238元。 问题二：在满足最大容积率的基础上，以平均满意度11 11 1 1 /i i i i i f f x x ===?∑∑为目标 建立优化模型一。利用lingo 软件求解，可得最大的平均满意度为0.706897f =的方案II ，并对方案II 的相关数据进行核算。 问题三：在问题二的基础上，以平均满意度f 和回报率/C w L =最大为双目标，建立优化模型二，利用分层序列法逐步找出该模型的最优解。 1）在原方案Ⅰ的基础上，令回报率25%w ≥，以平均满意度最大为目标，结合Lingo 软件对模型二进行第一次优化，可得优化后方案的平均满意度为f=，回报率为w =%。 2）通过对第一次优化方案的核算，发现房型一的增值率为%，将房型一的增 值率调正到20%，售价由12000元/m2调整为11808元/m2，得到调价后的第一次优化方案（方案III），其回报率可增加到w=%、平均满意度仍为f=。 3）在方案III的基础上，重复上述两个步骤，调价后的第二次优化方案（方案IV），其回报率为w=%，平均满意度为f=，房型一售价为11830元/m2。 4）再次重复以上优化步骤，所得结果与第三步一样，无法继续优化。 方案III与方案IV满意度均超过25%，如果将平均满意度作为第一目标，则方案IV为最优方案；反之方案III为最优方案。 关键词：平均满意度、总收益、总成本、增值率、回报率。 一、问题重述 众筹筑屋是互联网时代一种新型的房地产形式。现有占地面积为平方米的众筹筑屋项目（详情见附件1）。项目推出后，有上万户购房者登记参筹。项目规定参筹者每户只能认购一套住房。 在建房规划设计中，需考虑诸多因素，如容积率、开发成本、税率、预期收益等。根据国家相关政策，不同房型的容积率、开发成本、开发费用等在核算上要求均不同。 为达到卖买双方双赢的目标，建立数学模型，回答如下问题： 问题一：为了信息公开及民主决策，需要将这个众筹筑屋项目原方案（称作方案Ⅰ）的成本与收益、容积率和增值税等信息进行公布。请你们建立模型对方案I 进行全面的核算，帮助其公布相关信息。 问题二：通过对参筹者进行抽样调查，得到了参筹者对11种房型购买意愿的比例。为了尽量满足参筹者的购买意愿，需要重新设计建设规划方案（称为方案Ⅱ）， 第十八章 动态优化模型 动态过程的另一类问题是所谓的动态优化问题，这类问题一般要归结为求最优控制函数使某个泛函达到极值。当控制函数可以事先确定为某种特殊的函数形式时，问题又简化为求普通函数的极值。求解泛函极值问题的方法主要有变分法和最优控制理论方法。 §1 变分法简介 变分法是研究泛函极值问题的一种经典数学方法，有着广泛的应用。下面先介绍变分法的基本概念和基本结果，然后介绍动态系统最优控制问题求解的必要条件和最大值原理。 1.1 变分法的基本概念 1.1.1 泛函 设S 为一函数集合，若对于每一个函数S t x ∈)(有一个实数J 与之对应，则称J 是对应在S 上的泛函，记作))((t x J 。S 称为J 的容许函数集。 通俗地说，泛函就是“函数的函数”。 例如对于xy 平面上过定点),(11y x A 和),(22y x B 的每一条光滑曲线)(x y ，绕x 轴旋转得一旋转体，旋转体的侧面积是曲线)(x y 的泛函))((x y J 。由微积分知识不难写出 dx x y x y x y J x x )('1)(2))((2 12?+=π （1） 容许函数集可表示为 })( ,)(],,[)(|)({2211211y x y y x y x x C x y x y S ==∈= （2） 最简单的一类泛函表为 ?=2 1 ),,())((t t dt x x t F t x J （3） 被积函数F 包含自变量t ，未知函数x 及导数x 。（1）式是最简泛函。 1.1.2 泛函的极值 泛函))((t x J 在S t x ∈)(0取得极小值是指，对于任意一个与)(0t x 接近的 S t x ∈)(，都有))(())((0t x J t x J ≥。所谓接近，可以用距离ε<))(),((0t x t x d 来度量，而距离定义为 |})()(||,)()({|max ))(),((0002 1t x t x t x t x t x t x d t t t --=≤≤ 泛函的极大值可以类似地定义。)(0t x 称为泛函的极值函数或极值曲线。 1.1.3 泛函的变分 如同函数的微分是增量的线性主部一样，泛函的变分是泛函增量的线性主部。作为泛函的自变量，函数)(t x 在)(0t x 的增量记为 )()()(0t x t x t x -=δ 也称函数的变分。由它引起的泛函的增量记作 ))(())()((00t x J t x t x J J -+=?δ 如果J ?可以表为 ))(),(())(),((00t x t x r t x t x L J δδ+=? 众筹筑屋规划优化方案 摘要 本文主要就房地产开发商开发众筹屋项目的盈利及消费者对其的满意程度购买意愿，确定最佳开发建设规划方案问题，采用数学分类讨论及统计学知识对其分析使房地产商达到利益最大化。 问题一：在建房规划中对应开发成本，收入等因素不可忽略的前提条件下，采用分类讨论的数学方法对方案I进行容积率、开发成本、开发费用、土地增值税以及收益等全面的核算； 问题二：通过对参筹者进行抽样调查，得到参筹者对不同房型购买意愿的比例，重新设计了建设规划方案（方案Ⅱ），在考虑容积率的基础上，参考购房意愿的比例以及城建部门规定的不同房型最低套数约束和最高套数约束，对方案Ⅱ进行了全面的核算； 问题三：在参筹者购房意愿的基础上核算投资回报率。若投资回报率达到25%，则众筹项目被执行；如没有达到25%，则调整方案Ⅱ，使其投资回报率超过25%，从而众筹项目能被成功执行。 关键词：众筹；容积率；购房意愿；回报率 一、问题重述 通过对参筹者进行抽样调查，得到了参筹者对11种房型购众筹筑屋是互联网时代一种新型的房地产形式。现有占地面积为平方米的众筹筑屋项目（详情见附件1）。项目推出后，有上万户购房者登记参筹。项目规定参筹者每户只能认购一套住房。 在建房规划设计中，需考虑诸多因素，如容积率、开发成本、税率、预期收益等。根据国家相关政策，不同房型的容积率、开发成本、开发费用等在核算上要求均不同，相关条例与政策见附件2和附件3。 请你结合本题附件中给出的具体要求及相关政策，建立数学模型，回答如下问题： 1.为了信息公开及民主决策，需要将这个众筹筑屋项目原方案（称作方案Ⅰ）的成本与收益、容积率和增值税等信息进行公布。请你们建立模型对方案I进行全面的核算，帮助其公布相关信息。 2.通过对参筹者进行抽样调查，得到了参筹者对11种房型购买意愿的比例（见附件1）。为了尽量满足参筹者的购买意愿，请你重新设计建设规划方案（称为方案Ⅱ），并对方案II进行核算。 3.一般而言，投资回报率达到25%以上的众筹项目才会被成功执行。你们所给出的众筹筑屋方案Ⅱ能否被成功执行如果能，请说明理由。如果不能，应怎样调整才能使此众筹筑屋项目能被成功执行 东北大学 研究生考试试卷 考试科目：对动态优化设计的认识及其应用 课程编号： 阅卷人： 考试日期：2012.06 姓名：黄孙进 学号：1100487 注意事项 1．考前研究生将上述项目填写清楚 2．字迹要清楚，保持卷面清洁 3．交卷时请将本试卷和题签一起上交 东北大学研究生 对动态优化设计的认识及其应用 摘要 本文主要阐述了动态优化设计的概念、内容方法；介绍了动态优化设计相关理论；以及以系统体积、重量最小和传动构件的扭转振动加速度最大值最小为目标函数，以传动构件的扭转振动加速度均方根值为动态性能约束，建立时变外载荷下系统的动态优化设计模型，采用混合离散变量优化方法进行优化，即风力发电机齿轮传动系统动态优化设计方法。 关键词：动态优化设计；风力发电机；齿轮传动； 摘要 (i) 第一章动态优化设计的认识 (1) 1.1引言 (1) 1.2动态优化设计的目标、内容及方法 (1) 1.3动态优化设计的相关理论 (4) 1.3.1有关动态优化设计内容方面的理论基础 (5) 1.3.2有关动态设计手段方面的理论基础 (7) 第二章风力发电机齿轮传动系统动态优化设计方法 (10) 2.1风力发电机齿轮传动系统结构 (10) 2.2齿轮传动系统动态优化设计模型目标函数 (10) 2.3齿轮传动系统动态优化设计模型设计变 (11) 2.4风电齿轮传动系统优化结果比较 (11) 2.5风力发电机齿轮动态优化设计结论 (14) 参考文献 (15) 第一章动态优化设计的认识 1.1引言 现代机械产品正在向高速、高精度、轻量化的方向发展，产品结构日趋复杂,产品更新换代的速度日益加快,对产品或设备的结构系统的静态和动态特性要求越来越高。如何提高系统的性能越来越受到人们的重视。对产品进行动态优化设计是提高产品性能的主要手段，在产品设计中起着非常重要的作用。现代机械动态优化设计是在产品的研究和开发过程中，对机械产品的运动学与动力学及与此相关的动态可靠性、安全性、疲劳强度和工作寿命等问题，进行分析和计算，以保证所研究和开发的设备具有优良的结构性能及其它相关性能。动态优化设计在现代机械产品设计中占有十分重要的地位，这是因为绝大多数现代机械设备都处在连续运转过程中，而且由于这些机械的工作速度越来越高，结构越来越复杂，尺寸越来越大（对微型机械来说，尺寸越来越小），精度越来越高，功能越来越齐全，对其工作的可靠性、安全性和工作连续 性的要求也越来越高。在这种情况下，产品动 态设计已成为现代机械研究开发不可缺少的和 至关重要的环节，对保证产品的工作可靠性、 安全性、工作耐久性。本文将概要论述通过学 习机械设备的动力学与动态分析这门课程对动 态优化设计的认识，并运用ANSYS对简单结构 进行了模态分析和静力学分析。 1.2动态优化设计的目标、内容及方法 现代机械产品动态优化设计是一项涉及现代动态分析、计算机技术、产品结构动力学理论、设计方法学等众多学科领域的新的学科分支，其基本思想是对按功能要求设计的结构或要改进的机械结构进行动力学建模，并做动特性分析。根 互联网众筹平台项目建设方案 目录 一、众筹基本情况 (4) （一）众筹的定义 (4) （二）众筹的特征 (4) （三）众筹的构成要素 (5) （四）众筹构成规则 (6) （五）股权众筹的成功要素 (7) （六）众筹的运作流程 (8) （七）众筹的模式 (8) 二、某某众筹平台的定位 (12) （一）某某众筹网的基本情况 (12) （二）某某众筹的定位 (13) （三）某某众筹股权众筹风险管理 (15) （四）某某众筹的机遇和优势 (16) 三、某某众筹网的目标市场和产品 (16) （一）某某众筹的目标产品 (16) （二）某某众筹面向的领域 (17) （三）某某众筹网的功能模块 (18) 四、某某众筹平台运营管理 (19) （一）某某众筹平台股权众筹的盈利模式及投融资方式 (19) （二）某某股权众筹平台的运营组织结构和功能 (20) (20) （三）某某众筹平台内容运营平台推广 (21) （四）某某众筹平台运营风险管理和投后管理 (21) （五）众筹在中国发展的问题和应对措施 (22) 五、某某众筹平台的未来发展方向 (24) （一）股权众筹的发展机遇 (24) 1.产业互联网发展背景 (24) 2.股权众筹的发展前景 (24) （二）某某众筹平台的发展方向分析 (25) 六、结束语 (26) 一、众筹基本情况 （一）众筹的定义 翻译自国外crowdfunding一词，即大众筹资或群众筹资，香港译作「群众集资」，台湾译作「群众募资」。指用团购+预购的形式，向网友募集项目资金的模式。众筹利用互联网和社交网络传播的特性，让小企业、艺术家或个人对公众展示他们的创意，争取大家的关注和支持，进而获得所需要的资金援助。 现阶段所指众筹，即现代众筹，指通过互联网方式发布筹款项目并募集资金。相对于传统的融资方式，众筹更为开放，能否获得资金也不再是由项目的商业价值作为唯一标准。只要是网友喜欢的项目，都可以通过众筹方式获得项目启动的第一笔资金，为更多小本经营或创作的人提供了无限的可能。 （二）众筹的特征 （三）众筹的构成要素 众筹的构成要素主要包括发起人、支持者和平台，某某众筹旨在建成众筹平台。 §6 动态规划模型举例 以上讨论的优化问题属于静态的，即不必考虑时间的变化，建立的模型——线性规划、非线性规划、整数规划等，都属于静态规划。多阶段决策属于动态优化问题，即在每个阶段（通常以时间或空间为标志）根据过程的演变情况确定一个决策，使全过程的某个指标达到最优。例如： （1）化工生产过程中包含一系列的过程设备，如反应器、蒸馏塔、吸收器等，前一设备的输出为后一设备的输入。因此，应该如何控制生产过程中各个设备的输入和输出，使总产量最大。 （2）发射一枚导弹去击中运动的目标，由于目标的行动是不断改变的，因此应当如何根据目标运动的情况，不断地决定导弹飞行的方向和速度，使之最快地命中目标。 （3）汽车刚买来时故障少、耗油低，出车时间长，处理价值和经济效益高。随着使用时间的增加则变得故障多，油耗高，维修费用增加，经济效益差。使用时间俞长，处理价值也俞低。另外，每次更新都要付出更新费用。因此，应当如何决定它每年的使用时间，使总的效益最佳。 动态规划模型是解决这类问题的有力工具，下面介绍相关的基本概念及其数学描述。 （1）阶段 整个问题的解决可分为若干个相互联系的阶段依次进行。通常按时间或空间划分阶段，描述阶段的变量称为阶段变量，记为k 。 （2）状态 状态表示每个阶段开始时所处的自然状况或客观条件，它描述了研究过程的状况。各阶段的状态通常用状态变量描述。常用k x 表示第k 阶段的状态变量。n 个阶段的决策过程有1+n 个状态。用动态规划方法解决多阶段决策问题时，要求整个过程具有无后效性。即：如果某阶段的状态给定，则此阶段以后过程的发展不受以前状态的影响，未来状态只依赖于当前状态。 （3）决策 某一阶段的状态确定后，可以作出各种选择从而演变到下一阶段某一状态，这种选择手段称为决策。描述决策的变量称为决策变量。决策变量限制的取值范围称为允许决策集合。用)(k k x u 表示第k 阶段处于状态k x 时的决策变量，它是k x 的函数，用)(k k x D 表示k x 的允许决策集合。 （4）策略 一个由每个阶段的决策按顺序排列组成的集合称为策略。由第k 阶段的状态k x 开始到终止状态的后部子过程的策略记为)}(,),(),({)(11n n k k k k k k x u x u x u x p Λ++=。在实际问题中，可供选择的策略有一定范围，称为允许策略集合。其中达到最优效果的策略称为最优策略。 （5）状态转移方程 如果第k 个阶段状态变量为k x ，作出的决策为k u ，那么第1+k 阶段的状态变量1+k x 也被完全确定。用状态转移方程表示这种演变规律，写作(1k k T x =+k x ，)k u （6）最优值函数 指标函数是系统执行某一策略所产生结果的数量表示，是用来衡量策略优劣的数量指标，它定义在全过程和所有后部子过程上。指标函数的最优值称为最优值函数。 下面的方程在动态规划逆序求解中起着本质的作用。 作者姓名：翟桥柱 论文题目：电力系统优化调度模型与算法研究 作者简介：翟桥柱，男，1972年6月出生，1999年9月师从于西安交通大学系统工程研究所管晓宏教授，于2005年12月获博士学位。 中文摘要 电力系统优化调度是有巨大潜在经济效益的一类优化问题。它的主要目标是在确保电力正常供应的前提下合理利用发电资源，减少能源消耗和环境污染，降低发电总成本，提高发电厂在电力市场中的竞争力。随着主要发电用燃料——煤、石油和天然气等资源的日渐消耗和世界范围内电力市场化改革的推进，如何进一步提高电力系统优化调度水平成为迫切需要研究的一个课题。 Lagrange松弛法是目前公认的求解电力系统优化调度问题最有效的方法之一。本文主要研究了Lagrange松弛法框架下一些多年遗留问题以及电力市场环境下与调度有关的一些新问题。具体包括以下几个方面： 对电力系统优化调度问题进行了概述，特别分析了电力市场环境下对调度问题的新要求，介绍了我国电力系统优化调度现状。 Lagrange松弛框架下的同构振荡是一个多年未获解决的难题，同构振荡是指在松弛法框架下，乘子每次修正后，相同机组对应的子问题的解始终保持同步变化。虽然从对偶问题角度看，同构振荡是自然的，但由于受系统负载需求的制约，在可行解和最优解中相同机组的开关状态及生产情况一般不同，所以同构振荡会使构造可行解变得异常困难。本文通过分析同构振荡产生的根源，指出只有通过合理的途径将对偶优化中的相同子问题化为不同才能从根本上消除同构振荡。由于正是系统负载需求约束导致相同机组的解可能不同，所以本文提出采用增广Lagrange函数引入对负载需求约束的惩罚项，且在解子问题时提出了序贯求解算法以克服可分性被破坏后给求解带来的困难，理论分析和实例测试均表明这是一种能彻底克服同构振荡的有效算法，同时这种方法还可以解决相同机组市场竞标中的公平性问题。(参见：Qiaozhu Zhai, Xiaohong Guan, Jian Cui. Unit Commitment with Identical Units: Successive Subproblems Solving Method Based on Lagrangian Relaxation [J]. IEEE Transactions on Power Systems, Vol.17, No. 4, pp.1250-1257. 2002. X.H. Guan, Q.Z. Zhai, F. Lai. New Lagrangian Relaxation Based Algorithm for Resource Scheduling with Homogeneous Subproblems[J]. Journal of Optimization Theory and Applications, Vol. 113, No.1, pp.65-82, 2002.) 电力系统优化调度中机组的爬升约束会给求解带来极大困难，引起困难的根本原因在于离散量与连续量的密切耦合，本文通过深入分析提出了一种新的状态定义及阶段划分方法，基于新的状态定义实现了离散量与连续量的解耦，以此为基础设计了一种双动态规划算法，在低层用连续动态规划求解最优的连续决策，在高层用离散动态规划求解最优的离散决策，其中离散决策费用与低层的最优连续决策有关。双动态规划法可以迅速获得具有爬升约束机组子问题的最优解，理论分析及数值计算均表明了算法的有效性，从而彻底改变了长期以来金融投资众筹筑屋规划方案设计金融股券行业资料
基于动态规划的面试时间优化模型概述
智能公交动态调度优化模型
运输优化模型参考
众筹筑屋规划方案设计
运用动态规划模型解决最短路径问题
众筹方案计划书
交巡警服务平台的设置与调度的优化模型
众筹筑屋方案设计图文
第十八章动态优化模型
众筹筑屋规划优化模型图文
对动态优化设计的认识及其应用-
互联网众筹平台项目的建设方案
数学建模案例分析--最优化方法建模6动态规划模型举例
电力系统优化调度模型与算法研究