数模作业房地产行业的合理定价分析

数模作业房地产行业的合理定价分析
数模作业房地产行业的合理定价分析

问题五房地产行业的合理定价分析

摘要

房价关乎民生,又系经住房是人类的基本需求,在中国经济发展的现阶段,住房问题已成为百姓关注的“头等大事”。如果说,中国现阶段的主要矛盾是落后的社会生产力同人民群众日益增长的物质文化需求之间的矛盾,那幺,住房就是这一主要矛盾中的重点。因此,对于房价的未来走势预测十分重要。所以本文就此建立数学模型,预测房价走势。

一·问题的提出

房地产是指土地、建筑物及固着在土地、建筑物上不可分离的部分及其附带的各种权益。房地产由于其自己的特点即位置的固定性和不可移动性,在经济学上又被称为不动产。可以有三种存在形态:即土地、建筑物、房地合一。在房地产拍卖中,其拍卖标的也可以有三种存在形态,即土地(或土地使用权),建筑物和房地合一状态下的物质实体及其权益。

我国自2000年以来房地产行业火爆,房价日益上涨,民众怨声载道。很多家庭也因此成为了房奴,所以房地产的地价也受到人们的重视,就此对房地产的合理定价建数学模型。

二·问题的分析

一、房地产定价方法

价格是房地产经营过程的核心与实务,一切的经营活动均以此为中心。高价位能够提高单位利润,但可能影响房地产销售,低价位虽然

能够扩大销售,但可能丧失获取更多利润的机会。如何确定最适合的价格,求取最大的利润,是所有投资人最关心的事情。

(一)成本加成定价法

将产品的成本(含税金)加上预期利润即为房地产价格的定价方法,是一种最基本的定价法,是根据测算或核算的成本加上一定比例的利润率确定的。例如:某一项目的总成本为1500万元,预期利润10%,则总售价为1650万元,再将此1650万元分配至每一单位的房地产商品,即得到单位面积平均售价,再根据每一单元房地产的楼层、朝向、室内装饰情况确定房地产售价。

成本是开发项目的全部成本,包括开发成本以及经营过程中的支出和税收,基本上可分为可直接计入的成本和分配计入的成本。

利润率应当考虑房地产投资的风险情况和整个行业的平均利润综合测算确定。

成本加成订价虽较简单、理论依据充分,但这种方法本身考虑市场对价格的接受能力不够,实际定价时,在此基础上仍必须考虑市场行情及竞争激烈与否,才能定出合理的价格,在市场竞争激烈的情况下,这种定价方法所做的定价可能缺乏竞争力。

(二)竞争价格定价法

竞争价格定价法从市场竞争的角度来定价,市场竞争是一种综合实力的竞争,但其中价格的竞争始终是市场竞争的重要要素,特别是

房地产商品这样高价格的产品,即使你的定价比竞争者的价格高出不多,但作为顾客是特别关心的,由于房地产商品的不可移动性,竞争主要考虑相近产品或附近区域的竞争情况,因此,所谓竞争价格定价法主要依据相近产品或附近区域竞争状况而确定经营房地产的价格。在竞争激烈时,若条件相当的两宗房地产,定价较高的,一般难以为顾客所接受。要比竞争者推出价格较高的房地产,通常应具有公司信誉良好、用材较高级、具有独特的设计等优势。

竞争价格定价法通常是在市场竞争较为激烈时应当考虑的一种方法,在此种方法下,开发经营者获取较高利润的途径就是必须着眼于降低开发经营成本。

"面粉"贵过"面包"这一招是开发商最常用的招数,通过产生一小块地王大幅拔高自己周边开发中楼盘的价格。造成购房者的恐惧,就不顾一切争先恐后的去抢购,不管是什么原因导致地王不断产生,一个不可忽视的现象就是:地价上涨已成为当前房价上涨的一大主因。所以地王对房地产的健康发展危害非常大。最后开发商在背后数钞票,学者在前面讨论鸡跟蛋的问题转移大家注意力。

(三)顾客感受定价法

这种方法的理论基础实际上是效用理论。对购房者而言,他实际上并不清楚也不十分关心市场上房地产商品的成本、造价等问题。他在选购房地产时,影响其作出决定的因素主要有两方面:一是其他同类房地产商品的价格如何;二是以一定的价位购买该项房地产是不是

值得。当购房者对某开发公司的品牌有信心时,纵然定价较高,购房者基于享受良好的售后服务和今后物业管理的考虑或是为了体现自己的实力、身份等,仍会欣然前往,而当购房者对推出房地产商品的开发公司不具信心时,一旦定价太低,购房者反而会怀疑其品质而不予信任。为什么在同一个城市里,物质条件(如交通、绿化、生活服务设施等硬条件)相当的一些小区,有的定价较高却仍然卖得火爆,有的价位虽然较低,销售却冷冷清清,重要的一个原因就是顾客的感受。顾客的感受与推出该项房地产商品的开发商的社会信誉有关,也与该项房地产从策划阶段到营销过程中的宣传定位有很大的关系。

依顾客感受而定价是大胆作风,难以确定定量的理论依据并进行定量计算,所以,尽管房地产和其他商品一样,品牌信誉确实能影响甚至主导消费者的消费意愿,但房地产的定价亦不能太离谱,若超过顾客所能忍受的价位,销售反而不利了。

(四)加权点数定价法

预售房屋的定价,通常采用市价比较法,即前述的竞争价格定价法,分析拟推出经营房地产每平方米单价的合理行情,再根据面积、朝向、视野、楼层差别等而确定不同的定价增减比例,并据以对不同房屋进行定价,称为加权点数定价法。

楼层、朝向及面积等因素对价格的影响受消费习惯、心理经济条件、社会风俗等多种因素制约,很难有一个统一的标准,因此运用该方法时,应当根据调查研究的情况而确定。不过一般遵循下列规律:

朝向差价:一般南北向较贵,东西向较便宜。

楼层差价:楼层价位高低,受建筑物高度的影响。一般而言,高层建筑中,一、二、三楼及越高越贵,中间较便宜;多层建筑则中间楼层较贵,越往上下价位越低。

选间差价:选间因三面采光,因而较其他单位为贵。

视野差价:临公园、湖边、海滩或视野较佳、景观较佳为贵,面临巷弄或采光较暗者,即使同一栋楼,同一楼层,也较便宜。

面积差价:一般情况下,办公经营面积集中且达到一定规模或是住宅单元面积较大时价格可适当提高。

设计差价:屋内布局、大小公共设施的配置都会影响房屋价格,布局合理的单元住宅价格可适当提高,一宗房地产项目内某些特别差的单元,可能需要降价销售。

(五)旧房定价方法

旧房因受到损耗的影响或是设计、布局等方面已经过时,在定价时,应考虑房屋的具体情况,可以根据附近新建房屋的交易价格,再根据拟交易房屋的房龄或是成新程度定出价格。旧房如果因为修建年代的影响或其他因素的制约,存在设计及布局过时的情况,则应调低价格,旧房交易前,通常需要经过粉刷、整修,给人耳目一新的感觉,可以适当提高价格。

三·基本假设

房价是由开发商直接给出的,所以我认为要研究房价趋势,必然要从开发商角度出发。所以本模型运用成本加成定价法去预测房价。加成则是指开发商预期获得的利润所占销售价的比例,比如:某房地产项目将总成本均摊到可销售建筑面积的平均成本为8000元/平方米,预期售价为10000元/平方米,利润率为20%。这里20%的利润率即为加成。成本加成定价方法是指通过房地产项目的总成本,加上预期的利润率而构成待估房地产项目的价格。其理论公式为:

价格=单位成本十单位成本×成本利润率=单位成本(l十成本利润率)

合理性原则

必须采用科学的方法和步骤对成本和利润进行计算。

市场性原则

市场性原则是指在定价过程中,要充分考虑市场的接受程度,即目标客户群的收入水平、购买力、消费心理。以及整个房地产市场的发展态势、升值空间、项目所在地的平均房价、消费结构等市场因素。这些因素极大的影响该房产项目的市场售价。

规范性原则

规范性原则是指成本加成定价法中成本和利润的计算过程要规范化,彻底改变传统成本法中的经验主义的做法。要遵循科学的方法和步骤,确定合理的利润率。

四·模型的建立和求解

成本加成定价法过程可以分为两个部分:其一是计算单位建筑面

积的成本;其二是估算单位建筑面积应获得的利润率。下面就这两个

部分分别介绍建模过程和方法.

计算单位建筑面积的成本。单位建筑面积的成本为总成本除以可销售

建筑面积,即为

单位建筑面积成本(UC)=总成本(TC)/可销售建筑面积(BA) 计算总成本。总成本包含土地使用权购置费用、工程设计、和开发费

用、管理费用、销售费用、各种税费和附加费等。为了计算总成本,

必须将各成本进行求和。

单位建筑面积利润率的计算过程和方法

由于在成本加成定价放法中成本是不变的,而且是不可操控的。因此,

计算得出的最终价格主要与利润相关。利润率的高低成为定价是否合

理的最主要原因。怎样才能制定出科学合理,且得到市场认可的利润

率呢?

首先考察该城市同类型的房地产项目的的定价,确定一个平均利润率

其可以为正或为负。

调查该房地产项目对客户群的吸引程度。这里要综合考虑客户群的消

费意识、购房能力,以及房地产市场的升值预期等因素的影响。首先,

需要设计调查问卷:然后采取各种调查方法对客户群的情况进行考

察。最后,根据考察的结果将房地产项目对客户群的吸引程度分为高、

中、低三种。如果吸引程度“高”,则可以将利润制定的高于行业平

均利润率,高出部分为 ε>0,如果吸引程度为“中”,则 ε=0,如果吸引程度为“弱”,则 ε<0.

考察产品的特点。房地产项目是差异很大的产品,而其他没有的特点就可以成为产品的卖点。因此,确定利润时应充分考虑到这些“卖点”对产品价格的影响。同样,我们将“卖点”设为高、中、低三个档次,并按其对价格的影响,分别设置权重。首先设每一个“卖点”给利率带来的变化为yi,则所有的“卖点”对利润率的影响为∑=n

i yi 1

综合上述几个结论,可知单位建筑面积利润率R 为:R= ∑=++n

i yi M 1ε

由此,分别得出了单位建筑面积成本(UC )和单位建筑面积利润率(R )。 将两式合并,即可得成本加成定价法的模型。设房地产单位项目建筑面积的售价为P ,则P=UC+P*R

价格=单位成本十单位成本×成本利润率=单位成本(l 十成本利润率)))

(1(11∑=++-=-=n i yi M BA TC R UC p ε

其中,TC 为总成本;BA 为可销售建筑面积;为同类型行业的平均利润率;为客户群等市场环境对利润率的影响大小。至此,完成了对于房产项目的定价。

模型的不足:这一方法有定的科学性,并且简单。但是其缺陷也很明显,最主要的缺点是考虑市场和消费者的因素较少,而是从开发商角度出发。因此,以开发商为主体指定的价格无法保证能得到市场、消费者的认同,如果价格定的太低则不能的到最大利润。如果,定的太高则产品卖不出去,而且会激起消费者的逆反心理,届时即便降价也

难以挽回失去的客户和市场。

模型改进:(1)可以同时加以供求模型,从消费者和开发商二者的角度出发建立供需平衡。(2)还可以运用市场比较定价法,对房价进行合理评估。

数学建模路线优化问题

选路的优化模型 摘要: 本题是一个有深刻背景的NPC问题,文章分析了分组回路的拓扑结构,并构造了多个模型,从多个侧面对具体问题进行求解。最短树结构模型给出了局部寻优的准则算法模型体现了由简到繁,确保较优的思想而三个层次分明的表述模型证明了这一类问题共有的性质。在此基础上我们的结果也是比较令人满意的。如对第一题给出了总长为599.9,单项长为216的分组,第二题给出了至少分四组的证明。最后,我们还谈到了模型的优缺点及推广思想。 一、问题描述 “水大无情,人命关天”为考察灾情,县领导决定派人及早将各乡(镇),村巡视一遍。巡视路线为从县政府所在地出发,走遍各乡(镇),村又回到县政府所在地的路线。 1.若分三组巡视,试设计总路程最短且各组尽可能均衡的巡视路线。 2.假定巡视人员在各乡(镇)停留时间为T=2小时,在各村停留时间为t =1 小时, 汽车行驶速度为V=35公里/时,要在24小时内巡视完,至少分成几组;给出这 种分组下你认为最佳的巡视路线。 3.上述关于T,t和V的假定下,如果巡视人员足够多,完成巡视的最短时间是多 少?给出在这种最短时间完成巡视的要求下,你认为最佳的巡视路线。 4.巡视组数已定(如三组)要求尽快完成巡视,讨论T,t和V改变时最佳路线的 影响(图见附录)。 二、问题假设 1、乡(镇)村只考察一次,多次经过时只计算一次停留时间。 2、非本县村不限制通过。 3、汽车的行驶速度始终一致。 三、符号说明 第i 人走的回路Ti=vv i(i) v2(i)v n(i) Ti=00表示第i人在0点没移动 四、模型建立

在这一节里,我们将提出若干个模型及其特点分析,不涉及对题目的求解。 最简树结构模型 在这个模型中我们依靠利用最短树的特殊结构所给出的准则,进行局部寻优,在一个不大的图里,我们较易得到较优解。 (a)分片 准则1利用最短树的长度可大致的估算出路程长,在具体操作中,各片中 的最短路程长度不宜相差太大。 准则 2 尽可能将最短树连成一个回路,这可保证局部上路程是较短的。 (b)片内调整 a2 a3 a4 a5 a6假设a3 a4有路相连 细准1对于右图的最短树结构,最好的走法是a 若a3 a4 进去重复走的话,它与上述的走法路程差w(a3, a2)+w(a2 ,a5)+w(a4, a5)—w(a3, a4)。由两点间最小原则上式是大于0的优劣可见 细准2若有如图所示结构,一般思想是:将中间树枝上的点串到两旁树枝,以便连成回路。 五、模型求解 问题一该问题完全可以用均衡模型表述 用算法模型 1 经过局部优化手工多次比较我们能够给出的最佳结果为第一组路径为 0—P—28—27—26—N—24—23—22-17—16—1—15—1—18—K—21—20—25— M--0 长191.1 经5 镇6 村 第二组路径为 0—2—5—6—L—19—J—11--G—13—14—H—12—F—10—F—9—E—8—E—7—6—5—2—0 长216.5 经6 镇11 村第三组路径为O—2—3—D—4—D—3—C—B—1—A—34—35—33—31—32—30—Q—29 —R 长192.3 经6 镇11 村总长S=599.9 公里 由算法2 给出的为 1组0—P—29—R—31—33—A—34—35—32—30—Q—28—27—26—N—24—33—22—23—N—2 6—P—0 5 乡13 村长215.2 公里 2组0—M—25—21—K—17—16—I—15—I—18—K—21—25—20—L—19—J—11—G—13—14 —O 5 乡11 村长256.2 公里 3组 O—2—5—6—7—E—9--F—12--H--—12—F—10—F—9—E-8—4—0—7—6—M—5-2—3—L —13—1—0 8 乡11 村长256.3 公里 总长727.7 公里

学生成绩分析数学建模优秀范文

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2012年暑期培训数学建模第二次模拟 编号专用页 参赛队伍的参赛:(请各个参赛队提前填写好):竞赛统一编号(由竞赛组委会送至评委团前编号): 竞赛评阅编号(由竞赛评委团评阅前进行编号): 2012年暑期培训数学建模第二次模拟

题目学生成绩的分析问题 摘要 本文针对大学高数和线代,概率论成绩进行建模分析,主要用到统计分析的知识及SPSS软件,建立了方差分析、单因素分析、相关性分析等相关模型,从而分析两个专业、四门课程成绩的显著性,以及课程之间的相关性。最后利用分析结论表明了我们对大学数学学习的看法。 问题一:每门课程两个专业的差异性需要进行多个平均数间的差异显著性检验,首先应该对数据进行正态分布检验,结论是各个专业的分数都服从正态分布,之后可以根据Kolmogorov-Smirnov 检验(K-S检验)原理,利用SPSS软件进行单因素方差分析,得出方差分析表,进行显著性检验,最后得出的结论是高数1、高数2、线代和概率这四科成绩在两个专业中没有显著性差异。 问题二:对于甲乙两个专业分别分析,应用问题一的模型,以每个专业不同班级的高数一、高数二、线代和概率平均数为自变量,同第一问相同的做法,得到两个专业中不同学科之间没有显著差异。 问题三:我们通过对样本数据进行Spss的“双变量相关检验”得出相关系数值r、影响程度的P值,从而来分析出高数1、高数2与概率论、现代的相关性。 问题四:利用上面数据,得到各专业课程的方差和平均值,再通过对各门课程的分析,利用分析结论表明了我们对大学数学学习的看法。 本文针对大学甲、乙两个专业数学成绩分析问题,进行建模分析,主要用到统计分析的知识和 excel以及matlab软件,建立了方差分析、相关分析的相关模型,研究了影响学生成绩的相关因素, 以及大学生如何进行数学课程的学习。 问题一针对每门课程分析两个专业的数学成绩可以通过excel工具得出各门功课的平均值、方差 进行比较分析。 问题二针对专业分析两个专业的数学成绩的数学水平有无明显差异,可以运用平均数、方差进行 比较。并对两专业的数学成绩进行T检验,进一步分析其有无显著性差异。 问题三针对各班高数成绩和线代、概率论成绩进行散点图描述建立一元回归线性模型,然后对模 型进行求解,对模型进行改进。包括分析置信区间,残差等。 关键词:平均值方差 T检验一元回归线性模型置信区间残差 excel matlab

数学建模作业及结课评分要求

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数模答案

实验作业 对以下问题,编写M 文件: (1)用起泡法对10个数由小到大排序. 即将相邻两个数比较,将小的调到前头. (2)有一个4x5矩阵,编程求出其最大值及其所处的位置. (3)编程求 (4)一球从100米高度自由落下,每次落地后反跳回原高度的一半,再落下. 求它在第10次落地时,共经过多少米?第10次反弹有多高? (5)有一函数 ,写一程序,输入自变量的值,输出函数值. 解(1) 编写qipao.m 文件如下: function qipao(x) for j=1:10 for i=1:10-j if x(i)>x(i+1) t=x(i); x(i)=x(i+1); x(i+1)=t; end end end x 解(2) 编写maximum.m 文件如下: function maximum(x) t=max (max(x)) for i=1:4 for j=1:5 if t==x(i,j) i j end end end ∑=20 1!n n y xy x y x f 2sin ),(2++=

解(3) 编写jiehe.m文件如下所示: function jiehe(x) s=1; sum=0; for i=1:x s=s*i; sum=sum+s; end sum 解(4): 编写high.m文件如下:function high(x) sum=0; high=100; for i=1:10 sum=sum+high; high=high/2; end high high=50; for i=1:9 sum=sum+high; high=high/2; end sum 解(5) 编写fun.m文件如下:function f=fun(x,y) f=x.^2+sin(x.*y)+2*y;

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论数学建模思想教学(1)

论数学建模思想教学 1在线性代数教学中融入数学建模思想的意义 1.1激发学生的学习兴趣,培养学生的创新水平 教育的本质是让学生在掌握知识的同时能够学以致用。但是当前的线性代数教学重理论 轻应用,学生上课觉得索然无味,主动学习的积极性差,创新性就更无从谈起。如果教师能够将数学建模的思想和方法融入到线性代数的日常教学中,不但能够激发学生学习线性代数的兴趣,而且能够调动学生使用线性代数的知识解决实际问题的积极性,使学生理解到线性代数的真正价值,从而改变线性代数无用的观点,同时还能够培养学生的创新水平。 1.2提升线性代数课程的吸引力,增加学生的受益面 数学建模是培养学生使用数学工具解决实际问题的最好表现。若在线性代数的教学中渗透数学建模的思想和方法,除了能够激发学生学习线性代数的兴趣,使学生了解到看似枯燥的定义、定理并非无源之水,而是具有现实背景和实际用途的,这能够大大改善线性代数课堂乏味沉闷的现状,从而提升线性代数课程的吸引力。由数学建模的教学现状能够看到学生的受益面很小,不过任何高校的理工类、经管类专业都会开设高等数学、线性代数以及概率统计这3门公共数学必修课,若能在线性代数、高等数学及概率统计等公共数学必修课的教学中渗透数学建模的思想和方法,学生的受益面将会大大增加。 1.3促动线性代数任课教师的自我提升 要想将数学建模的思想和方法融入线性代数课程中,就要求线性代数任课教师不但要具有良好的理论知识讲授技能,更需要具备利用线性代数知识解决实际问题的水平,这就迫使线性代数任课教师要持续学习新知识和新技术,促动自身知识的持续更新,进而达到提升教 学和科研水平的效果。 2在线性代数教学中融入数学建模

数学建模寒假作业答案

数学建模协会寒假作业答案 【作业一】 某市有甲、乙、丙、丁四个居民区,自来水由A 、B 、C 三个水库供应。四个区每天必须得到保证的基本生活用水分别为30,70,10,10千吨,但由于水源紧张,三个水库每天最多只能分别供应50,60,50千吨自来水。由于地理位置的差别,自来水公司从各水库向各区送水所需付出的引水管理费不同(见表1-1,其中C 水库与丁区之间没有输水管道),其他管理费用都是450元/千吨。根据公司规定,各区用户按照统一标准900元/千吨收费。此外,四个区都向公司申请了额外用水量,分别为每天50,70,20,40千吨。 问题一:该公司应如何分配供水量,才能获利最多? 的最大供水量都提高一倍,问那时供水方案应如何改变?公司利润可增加到多少? (灵敏度分析) 【答案】 分配供水量就是安排从三个水库向四个区送水的方案,目标是获利最多。而从题目给出的数据看,A 、B 、C 三个水库的供水量160千吨,不超过四个区的基本生活用水量与额外用水量之和300千吨,因而总能全部卖出并获利,于是自来水公司每天的总收人是900×(50+603-50)=144000元,与送水方案无关。同样,公司每天的其他管理费用为450×(50+60+50)=72000元,也与送水方案无关。所以,要使利润最大,只需使引水管理费最小即可。另外,送水方案自然要受三个水库的供应量和四个区的需求量的限制。 很明显,决策变量为A 、B 、C 三个水库(1,2,3i =)分别向甲、乙、丙、丁四个区(1,2,3,4j =)的供水量。设水库i 向j 区的日供水量为ij x 。由于C 水库与丁区之间没有输水管道,即340x =,因此只有11个决策变量。由以上分析,问题的目标可以从获利最多转化为引水费用最少,于是有: 111213142122 2324313233 min 160130220170140130190150190200230x x x x x x x x x x x =++++++++++ 约束条件有两类:一类是水库的供应量限制,另一类是各区的需求量限制。 1112131421222324313233506050x x x x x x x x x x x +++=+++=++=11213112223213233314243080 70140 1030 1050x x x x x x x x x x x ≤++≤≤++≤≤++≤≤+≤ LINGO 线性规划源程序如下所示:

数学建模优化问题经典练习

1、高压容器公司制造小、中、大三种尺寸的金属容器,所用资源为金属板、劳 万元,可使用的金属板有500t,劳动力有300人/月,机器有100台/月,此外,不管每种容器制造的数量是多少,都要支付一笔固定的费用:小号为100万元,中号为150万元,大号为200万元,现在要制定一个生产计划,使获得的利润为最大, max=4*x1+5*x2+6*x3-100*y1-150*y2-200*y3; 2*x1+4*x2+8*x3<=500; 2*x1+3*x2+4*x3<=300; 1*x1+2*x2+3*x3<=100; @bin(y1); @bin(y2); @bin(y3); y1+y2+y3>=1; Global optimal solution found. Objective value: 300.0000 Extended solver steps: 0 Total solver iterations: 0 Variable Value Reduced Cost X1 100.0000 0.000000 X2 0.000000 3.000000 X3 0.000000 6.000000 Y1 1.000000 100.0000 Y2 0.000000 150.0000 Y3 0.000000 200.0000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 300.0000 1.000000 2 300.0000 0.000000 3 100.0000 0.000000 4 0.000000 4.000000 5 0.000000 0.000000

数学建模比赛的选拔问题

数学建模比赛的选拔问题 卢艳阳 王伟 朱亮亮 (黄河科技学院通信系,) 摘要 本文是关于全国大学生数学建模竞赛选拔的问题,依据数学建模组队的要求,每队应具备较好的数学基础和必要的数学建模知识、良好的编程能力和熟练使用数学软件等的综合实力,在此前提下合理的分配队员,利用层次分析法,建立合理分配队员的数学模型,利用MATLAB ,LONGO 工具求出最优解。、 问题一:依据建模组队的要求,合理分配每个队员是关键,主要由团队精神、建模能力、编程能力、论文写作能力、思维敏捷以及数学知识等等,经过讨论分析,确定良好的数学基础、建模能力,编程能力为主要参考因素。 问题二:根据表中所给15人的可参考信息,我们对每个队员的每一项素质进行加权,利用层次分析法选出综合素质好的前9名同学,然后利用0-1规划的相关知识对这9人进行合理分组,利用MATLAB 、LINGO 得到其中一个如下的分 组:'1s 、10s 、4s ;2s 、11s 、14s ;6s 、13s 、8s 问题三:我们将所选出的这9名同学和这个计算机编程高手的素质进行量化加权,然后根据层次分析法,利用MATLAB 工具进行求解,得出了最佳解。由于我们选取队员参考的是这个人的综合素质,而不是这个人的某项素质,并由解出的数据可以看出这个计算机编程高手不能被直接录用。所以说只考虑某项素质,而不考虑其他的素质的同学是不能被直接录用的。 问题四:根据前面三问中的分组的思路,我们通过层次分析法先从所有人中依据一种量化标准选出符合要求的高质量的同学,然后利用0-1变量进行规划,在根据实际问题的约束,对问题进行分析,然后可以得出高效率的分组。

对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的分析与预测

2012年北京师范大学珠海分校数学建模竞赛 题目:对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的分析与预测 摘要 本文研究的是对自数学建模竞赛开展以来各高校建模水平的评价比较和预测问题。我们将针对题目要求,建立适当的评价模型和预测模型,主要解决对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的评价、排序和预测问题。 首先我们用层次分析法来评价广东赛区各校2008年至2011年及全国各大高校1994至2011年数学建模成绩,从而给出广东赛区各校及全国各大高校建模成绩的科学、合理的评价及排序;其次运用灰色预测模型解决广东赛区各院校2012年建模成绩的预测。 针对问题一,首先我们对比了2008到2011年参加建模比赛的学校,通过分析我们选择了四年都参加了比赛的学校进行合理的排序(具体分析过程见表13),同时对本科甲组和专科乙组我们分别进行排序比较。在具体解决问题的过程中,我们先分析得出影响评价结果的主要因素:获奖情况和获奖比例,其中获奖情况主要考虑国家一等奖、国家二等奖、省一等奖、省二等奖、省三等奖,我们采用层次分析法,并依据判断尺度构造出各个层次的判断矩阵,对它们逐个做出一致性检验,在一致性符合要求的情况下,通过公式与matlab求得各大学的权重,总结得分并进行排序(结果见表11);在对广东赛区各高校2012建模成绩预测问题中,我们采用灰色预测模型,我们以华南农业大学为例,得到该校2012年建模比赛获奖情况为:省一等奖、省二等奖、省三等奖及成功参赛奖分别为5、9、8、8(其它各高校预测结果见表10)。 针对问题二,我们对全国各院校的自建模竞赛活动开展以来建模成绩排序采用与问题一相同的数学模型,在获奖情况考虑的是全国一等奖、全国二等奖。运用matlab求解,结果见表12。 针对问题三,我们通过对一、二问排序的解答及数据的分析,得出在对院校进评价和预测时还应考虑到各院的师资力量、学校受重视程度、学生情况、参赛经验等因素,考虑到这些因素,为以后评价高校建模水平提供更可靠的依据。 关键词:层次分析法权向量灰色预测模型模型检验 matlab

数学建模选修课第二次作业汇总

数学建模作业 一、回答以下问题 1.什么是数学模型? 答: 所谓数学模型,是指针对或参照现实世界中某类事物系统的主要特征、主要关系,经过简化与抽象,用形式化的数学语言概括或近似地加以表述的一种数学结构.一般表现为数理逻辑的逻辑表达式、各种数学方程(如代数方程、微分方程、积分方程等)及反映量与量之间相互关系的图形、表格等形式.它或者能解释特定现象的现实状态,或者能预测对象的未来状态,或者能提供处理对象的最优决策与控制.好的数学模型应具备可靠性和可解性(也叫适用性)两方面的特性:可靠性指在允许的误差范围内,能反映出该系统有关特性的内在联系;可解性指易于数学处理与计算.数学 模型方法将复杂的研究对象简单化、抽象化,撇开对象的一些具体特征,减少其参数,只抽取其主要量、量的变化及量与量之间的相互关系,在“纯粹”的形态上进行研究,突出主要矛盾,忽略次要矛盾,用数学语言刻画出客观对象量的规律性,简洁明了地描述现实原形,揭示出其本质的规律,并在对模型修正、求解的基础上使原问题得以解决.可以说,数学模型是对现实原形的一种理想化处理是一个科学的抽象过程,因而具有高度的抽象性与形式化特征.这一特征使其成为一种经典的数学方法,并随着科学技术的数学化趋势,超越数学范畴,广泛地应用于自然

2013数学建模选修课第二次作业 科学、工程技术和社会科学的一切领域.。 2.数学模型是如何分类的? 答: 用字母、数字和其他数学符号构成的等式或不等式,或用图表、图像、框图、数理逻辑等来描述系统的特征及其内部联系或与外界联系的模型。它是真实系统的一种抽象。数学模型是研究和掌握系统运动规律的有力工具,它是分析、设计、预报或预测、控制实际系统的基础。 3.建立数学模型一般应遵循什么原则? 答: 模型假设是整个建模的起点,是模型建立的基础,不同的人对同一事物的认识因其角度及深度不一致而产生不同的假设条件,从而导致不同的模型建立恰当进行模型假设是极为重要的。同时模型假设和模型建立是一个不易分离的整体过程。 . 在进行模型假设和模型建立的过程中,我们应遵从以下两个基本原则,并按两个基本原则的顺序进行反复的操作。 (1)分割原则分割成若干个独立的研究对象并说明对象间应有联系可用图来表示对象间联系。 (2)联系原则构造出对象之间的联系的具体方式或细节 分割的复杂性在于不存在绝对的客观分割的标准因为任何一个分割方式都带有一定的主观性, 分割问题不单纯是数学问题,还需要有其他学科的观点,这就构成模型假设的复杂性。对其复杂性我们有必要作深入探讨和研究。 2

数模模糊数学作业题目答案

1、(模糊聚类)已知我国31个省农业生产条件的5大指标数据。 五大指标的数据 (1)作聚类图。并告知分5类时,每一类包含的省份名称(列表显示)。 (2)若分为3类,问相似水平(就是阈值)不能低于多少 解:新建,将全部数据存入该,打开MATLAB,在命令窗口输入: >>datastruct=importdata('') 检查一下数据是否导入正确: >> %这里是31*5的数值矩阵 >>datastruct.textdata%这里是31*1的省名称文本矩阵 >>fuzzy_jlfx(3,5, %调用网站所给的模糊数学聚类程序包

9 311.000.83 0.67170.93 1 150.91 2130.91 3290.91 4260.90 5110.89 6190.89 7100.89860.88 9310.88 10160.88 11120.87 12210.8713180.87 14230.85 15220.85 16200.8517140.84 18300.83 19270.83 2070.83 21280.82 22250.82 23240.81 2480.80 2550.79 2640.79 2730.76 2820.74 2910.67 30 根据编号代表意义,可知分5类时的省份编号为: 第一类:9、上海 第二类:1、北京 2、天津 第三类:3、河北 第四类:4、山西 第五类:其余省市自治区都属于第五类 (2)若分成3类,由聚类图可知阈值应在(,)内。 2、(模糊评价)对某水源地进行综合评价,取U 为各污染物单项指标的集合,取V 为水体分级的集合。可取U(矿化度,总硬度,NO3-,NO2-,SO42-),V (I 级水,Ⅱ级水,Ⅲ级水,Ⅳ级水,V 级水)。现得到该水源地的每个指标实 I 级水 Ⅱ级水 Ⅲ级水 Ⅳ级水 V 级水 矿化度 0 0 0 总硬度 0 0 0 硝酸盐 0 0 0 亚硝酸盐 0 0 0 硫酸盐 几级水 解:在matlab 命令窗口内输入数据: >> V=[0 0 0; 0 0 0; 0 0 0; 0 0 0; 0 0 0]; >> A=[,,,,]; >> fuzzy_zhpj(2,A,V) % 调用网站所给的模糊综合评判程序包 ans =

学生成绩分析数学建模优秀范文汇编

学习-----好资料 2012年暑期培训数学建模第二次模拟 承诺书 我们仔细阅读了数学建模联赛的竞赛规则。 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)与本队以外的任何人(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规则的, 如果引用别人的成果或其它公开的资料(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,我们愿意承担由此引起的一切后果。 我们的参赛报名号为: 参赛队员(签名) : 队员1: 队员2: 队员3: 更多精品文档. 学习-----好资料 2012年暑期培训数学建模第二次模拟 编号专用页 参赛队伍的参赛号码:(请各个参赛队提前填写好):

竞赛统一编号(由竞赛组委会送至评委团前编号): 竞赛评阅编号(由竞赛评委团评阅前进行编号):年暑期培训数学建模第二次模拟2012更多精品文档.学习-----好资料

学生成绩的分析问题题目 摘要主要用到统计分析的概率论成绩进行建模分析,本文针对大学高数和线代,软件,建立了方差分析、单因素分析、相关性分析等相关模型,从SPSS知识及最后利用分以及课程之间的相关性。而分析两个专业、四门课程成绩的显著性,析结论表明了我们对大学数学学习的看法。每门课程两个专业的差异性需要进行多个平均数间的差异显著性检问题一:结论是各个专业的分数都服从正态分布,首先应该对数据进行正态分布检验,验,软件进行原理,检验)利用SPSS之后可以根据Kolmogorov-Smirnov 检验(K-S、进行显著性检验,最后得出的结论 是高数1单因素方差分析,得出方差分析表,高数2、线代和概率这四科成绩 在两个专业中没有显著性差异。以每个专业不同问题二:对于甲乙两个专业分别分析,应用问题一的模型,班级的高数一、高数二、线代和概率平均数为自变量,同第一问相同的做法,得到两个专业中不同学科之间没有显著差异。的“双变量相关检验”得出相关系问题三:我们通过对样本数据进行Spss 与概率论、现代的相关、高数2、影响程度的P值,从而来分析出高数1数值r 性。问题四:利用上面数据,得到各专业课程的方差和平均值,再通过对各门 课程的分析,利用分析结论表明了我们对大学数学学习的看法。本文针对大学甲、乙两个专业数学成绩分析问题,进行建模分析,主要用到统计分析的知识和软件,建立了方差分析、相关分析的相关模型,研究了影matlabexcel以及, 响学生成绩的相关因素以及大学生如何进行数学课程的学习。工具得出各针对每门课程分析两个专业的数学成绩可以通过excel问题一门功课的平均值、方差进行比较分析。可以运针对专业分析两个专业的数学成绩的数学水平有无明显差异,问题二用平均数、方差进行检验,进一步分析其有无显著性差异。比较。并对两专业的数学成绩进行T概率论成绩进行散点图描述建立一元回归针对各班高数成绩和线代、问题三 线性模型,然后对模型进行求解,对模型进行改进。包括分析置信区间,残差等。检验一元回归线性模型置信区间 T 关键词:平均值方差 excel matlab 残差 更多精品文档. 学习-----好资料 关键词:单因素方差分析、方差分析、相关分析、 spss软件、更多精品文档. 学习-----好资料 一、问题重述 附件是甲专业和乙专业的高等数学上册、高等数学下册、线性代数、概率论与数理统计等三门数学课程的成绩数据,请根据数据分析并回答以下问题: (1)针对每门课程分析,两个专业的分数是否有明显差异? (2)针对专业分析,两个专业学生的数学水平有无明显差异?

数学建模:投资问题

投资的收益与风险问题 摘要 对市场上的多种风险资产和一种无风险资产(存银行)进行组合投资策略的设计需要考虑两个目标:总体收益尽可能大和总体风险尽可能小,而这两个目标在一定意义上是对立的。 本文我们建立了投资收益与风险的双目标优化模型,并通过“最大化策略”,即控制风险使收益最大,将原模型简化为单目标的线性规划模型一;在保证一定收益水平下,以风险最小为目标,将原模型简化为了极小极大规划模型二;以及引入收益——风险偏好系数,将两目标加权,化原模型为单目标非线性模型模型三。然后分别使用Matlab的内部函数linprog,fminmax,fmincon对不同的风险水平,收益水平,以及偏好系数求解三个模型。 关键词:组合投资,两目标优化模型,风险偏好

2.问题重述与分析 3.市场上有种资产(如股票、债券、…)()供投资者选择,某公司有数额为的 一笔相当大的资金可用作一个时期的投资。公司财务分析人员对这种资产进行了评估,估算出在这一时期内购买的平均收益率为,并预测出购买的风险损失率为。考虑到投资越分散,总的风险越小,公司确定,当用这笔资金购买若干种资产时,总体风险可用所投资的中最大的一个风险来度量。 购买要付交易费,费率为,并且当购买额不超过给定值时,交易费按购买计算(不买当然无须付费)。另外,假定同期银行存款利率是, 且既无交易费又无风险。() 1、已知时的相关数据如下: 试给该公司设计一种投资组合方案,即用给定的资金,有选择地购买若干种资产或存银行生息,使净收益尽可能大,而总体风险尽可能小。 2、试就一般情况对以上问题进行讨论,并利用以下数据进行计算。 本题需要我们设计一种投资组合方案,使收益尽可能大,而风险尽可能小。并给出对应的盈亏数据,以及一般情况的讨论。 这是一个优化问题,要决策的是每种资产的投资额,要达到目标包括两方面的要求:净收益最大和总风险最低,即本题是一个双优化的问题,一般情况下,这两个目标是矛盾的,因为净收益越大则风险也会随着增加,反之也是一样的,所以,我们很难或者不可能提出同时满足这两个目标的决策方案,我们只能做到的是:在收益一定的情况下,使得风险最小的决策,或者在风险一定的情况下,使得净收益最大,或者在收益和风险按确定好的偏好比例的情况下设计出最好的决策方案,这

数学课程的成绩分析(数模

数学课程的成绩分析(数模大作业)

2012年4月西安电子科技大学学报(自然科学版) Apr.2012 第X卷第X期JOURNAL OF XIDIAN UNIVERSITY Vol.XX No.X 数学课程的成绩分析 摘要:本文讨论了B题中给出的对大学数学课程的成绩分析的一种分析方 法,根据题目中提供的甲乙两专业4门数学学科的成绩,对成绩进行分类汇 总,再通过数理统计的方法进行对成绩的分析,运用Excel、Matlab绘出图 表,直观的分析甲乙专业,各数学学科的一些统计量。再查找数学教育的相 关资料,建立合理的数学水平评价模型。最后建立数学学科之间的相关回归 模型,利用Matlab进行回归检验,从而讨论各个数学学科之间的关系。 关键词:层次分析法统计回归方法一元线性回归数学水平评估模型 1问题重述 附件是甲专业和乙专业的高等数学上册、高等数学下册、线性代数、概率论与数理统计等三门数学课程的成绩数据,请根据数据分析并回答以下问题: (1)针对每门课程分析,两个专业的分数是否有明显差异? (2)针对专业分析,两个专业学生的数学水平有无明显差异? (3)高等数学成绩的优劣,是否影响线性代数、概率论与数理统计的得分情况? (4)根据你所作出的以上分析,面向本科生同学阐述你对于大学数学课程学习方面的看法。2模型假设和符号说明 2.1模型假设 1)甲专业24号同学高数I成绩433,不属于0-100分,所以当无效数据处理,不考虑它的影响。 2)考试成绩反映的是学生的真实水平。 3)高数成绩和线性代数、概率论与数理统计有相关关系。 4)将高数成绩定义为将高数I的成绩和高数II的成绩取平均。 5)两个专业的老师教课水平是一样的。 6)学生本科前的数学水平是相近的。 7)两专业的人数可以真实反应学生水平。 2.2符号说明 x:把高数成绩作为一元线性回归模型的自变量。

优化建模练习题解答

例1(任务分配问题)某车间有甲、乙两台机床,可用于加工三种工件。假定这两台车床的可用台时数分别为800和900,三种工件的数量分别为400、600和500,且已知用不同车床加工单位数量不同工件所需的台时数和加工费用如下表。问怎样分配车床的加工任务,才能既满足加工工件的要求,又使加工费用最低? 解:设在甲车床上加工工件1、2、3的数量分别为321,,x x x ,在乙车床上加工工件1、2、3的数量分别为654,,x x x 。建立以下线性规划模型: 6543218121110913m in x x x x x x z +++++= ???? ???????=≥≤++≤++=+=+=+6 ,,2,1,09003.12.15.08001.14.0500600 400 ..6543216352 41 i x x x x x x x x x x x x x t s i 例2 某厂每日8小时的产量不低于1800件。为了进行质量控制,计划聘请两种不同水平的 检验员。一级检验员的标准为:速度25件/小时,正确率98%,计时工资4元/小时;二级检验员的标准为:速度15件/小时,正确率95%,计时工资3元/小时。检验员每错检一次,工厂要损失2元。为使总检验费用最省,该工厂应聘一级、二级检验员各几名? 解: 设需要一级和二级检验员的人数分别为21,x x 人,则应付检验员的工资为: 因检验员错检而造成的损失为: 故目标函数为: 约束条件为: 线性规划模型: 212124323848x x x x +=??+??2 1211282)%5158%2258(x x x x +=????+???2121213640)128()2432(m in x x x x x x z +=+++=???????≥≥≤??≤??≥??+??0,0180015818002581800 158258212121x x x x x x 2 13640m in x x z +=

最新数学建模-学生成绩问题

题目1 1.某校60名学生的一次考试成绩如下: 93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55 (1)计算均值、标准差、极差、偏度、峰度,画出直方图; (2)检验分布的正态性; (3)若检验符合正态分布,估计正态分布的参数并检验参数。

一、模型假设 1、假设60名同学的成绩记录准确。 2、假设60名同学的成绩服从正态分布。 二、模型的分析、建立与求解 第(1)小题是求60名同学成绩的均值、标准差、极差、偏度、峰度,并画出直方图。根据题目已给的数据用matlab求解,命令分别为:均值:mean(x) 中位数:median(x) 标准差:std(x) 方差:var(x) 偏度:skewness(x) 峰度:kurtosis(x) matlab求解过程如下: 1、数据的输入 x=[93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55]; 2、用相应的命令求解 均值:mean(x) ans =80.1000 标准差:std(x) ans = 9.7106 极差:range(x) ans = 44

2015数学建模选修大作业

中华女子学院 成绩2014 — 2015学年第二学期期末考试 (论文类) 论文题目数学建模算法之蒙特卡罗算法 课程代码1077080001 课程名称数学建模 学号130801019

姓名陈可心 院系计算机系 专业计算机科学与技术 考试时间2015年5月27日 一、数学建模十大算法 1、蒙特卡罗算法 该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法。接下来本文将着重介绍这一算法。 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法 比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具。 3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题 建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo软件实现。这个也是我们数学建模选修课时主要介绍的问题,所以对这方面比较熟悉,也了解了Lindo、Lingo软件的基本用法。 4、图论算法 这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,上学期数据结构课程以及离散数学课程中都有介绍。它提供了对很多问题都很有效的一种简单而系统的建模方式。

5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法 这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中 6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法 这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用。 7、网格算法和穷举法 网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具。 8、一些连续离散化方法 很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。 9、数值分析算法 如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。10、图象处理算法 赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用Matlab进行处理。 二、蒙特卡罗方法 2.1算法简介 蒙特·卡罗方法(Monte Carlo method),也称统计模拟方法,1946年,美国拉斯阿莫斯国家实验室的三位科学家John von Neumann,Stan Ulam 和 Nick

数学建模中的优化问题与规划模型

与最大、最小、最长、最短等等有关的问题都是优化问题。 解决优化问题形成管理科学的数学方法:运筹学。运筹学主要分支:(非)线性规划、动态规划、图与网络分析、存贮学、排队伦、对策论、决策论。 6.1 线性规划 1939年苏联数学家康托洛维奇发表《生产组织与计划中的数学问题》 1947年美国数学家乔治.丹契克、冯.诺伊曼提出线性规划的一般模型及理论. 1. 问题 例1 作物种植安排 一个农场有50亩土地, 20个劳动力, 计划种蔬菜,棉花和水稻. 种植这三种农作物每亩地分别需要劳动力1/2 1/3 1/4, 预计每亩产值分别为110元, 75元, 60元. 如何规划经营使经济效益最大. 分析:以取得最高的产值的方式达到收益最大的目标. 1. 求什么?分别安排多少亩地种蔬菜、棉花、水稻? x 1亩、 x 2 亩、 x 3 亩 2. 优化什么?产值最大 max f=10x 1+75x 2 +60x 3 3. 限制条件?田地总量 x 1+x 2 +x 3 ≤ 50 劳力总数 1/2x 1 +1/3x 2 +1/4x 3 ≤ 20 模型I : 设决策变量:种植蔬菜x1亩, 棉花x2亩, 水稻x3亩, 求目标函数f=110x1+75x2+60x3 在约束条件x1+x2+x3≤ 50 1/2x1+1/3x2+1/4x3 ≤20 下的最大值 规划问题:求目标函数在约束条件下的最值, 规划问题包含3个组成要素: 决策变量、目标函数、约束条件。 当目标函数和约束条件都是决策变量的线性函数时,称为线性规划问题, 否则称为非线性规划问题。 2. 线性规划问题求解方法 称满足约束条件的向量为可行解,称可行解的集合为可行域, 称使目标函数达最值的可行解为最优解. 命题 1 线性规划问题的可行解集是凸集. 因为可行解集由线性不等式组的解构成。两个变量的线性规划问题的可行解集是平面上的凸多边形。 命题2 线性规划问题的最优解一定在可行解集的某个极点上达到. 图解法:解两个变量的线性规划问题,在平面上画出可行域,计算目标函数在各极点处的值,经比较后,取最值点为最优解。 命题 3 当两个变量的线性规划问题的目标函数取不同的目标值时,构成一族平行直线,目标值的大小描述了直线离原点的远近。 于是穿过可行域的目标直线组中最远离(或接近)原点的直线所穿过的凸多边形的顶点即为取的极值的极点—最优解。 单纯形法: 通过确定约束方程组的基本解, 并计算相应目标函数值, 在可行解集的极点中搜寻最优解. 正则模型: 决策变量: x 1,x 2 ,…,x n . 目标函数: Z=c 1 x 1 +c 2 x 2 +…+c n x n . 约束条件: a 11 x1+…+a1n x n≤b1, ……a m1x1+…+a mn x n≤b m, 模型的标准化 10. 引入松弛变量将不等式约束变为等式约束. 若有 a i1x 1 +…+a in x n ≤b i , 则引入 x n+i ≥ 0, 使得 a i1 x 1 +…+a in x n + x n+i =b i 若有 a j1x 1 +…+a jn x n ≥b j , 则引入 x n+j ≥ 0, 使得 a j1 x 1 +…+a jn x n - x n+j =b j .

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