最优乘车问题数学建模

最优乘车问题数学建模
最优乘车问题数学建模

问题二:本市出租车收费制度在98年进行了调整,由原来5公里起步价14.4元、每公里车费1.8元变为3公里起步价10元、每公里2元,并且10公里以上每公里增收50%、特殊时段(23:00~6:00) 每公里增收30%。制度改变后,一些精明的乘客在行驶一定里程后,利用换车或让司机重新计价的方法来节省车费。可现在,这种乘客越来越少见了。请问适当换车真的省钱吗?建立数学模型解释上述现象。

解答:

1、基本假设

①假设1998年以前顾客无论乘车距离多远都不会考虑换乘;

②假设收费制度改革后,乘车距离小于或等于3公里,乘客也不会考虑换乘; ③假设乘车距离不足1公里的不按1公里计算。

④假设不考虑在正常时段和特殊时段之间的临界换车情况

⑤假设计价器准确无误并且不考虑中途停留的情况。

⑥假设在特殊时段乘车时乘客不会考虑换乘

2、符号说明 x 表示乘车的距离 (m )

y 表示乘车所需费用 (元)

[]x 表示x 的整数 (m )

3、问题分析

本题针对换乘后相对制度改革前是否会节省车费的问题,讨论了不同乘车方式下的费用。题目给出了不同乘车区间的单价,所以要想知道换乘是否节约费用,只有根据乘车的距离计算出具体费用然后再加以比较才能得出结论。经分析可知,当行驶的距离在10公里之类时换乘是不划算的,所以本文对于问题的解答,建立了简单的方程模型,只对乘车区间超过10公里的不同乘车方式下的费用进行了计算,通过比较,最终问题得以解决。

4、模型的建立与求解

4.1 模型建立

4.1.1 制度改变前

?

??>+≤=54.58.154.14x x x y (1)

4.1.2 制度改变后但不在特殊时段乘车

??

???>-≤<+≤=106310342310x x x x x y (2)

4.1.3 制度改变后在特殊时段乘车

??

???>-≤<+≤=10159.31032.26.2310x x x x x y (3)

4.2

模型求解

上图给出了不同乘车方式距离与费用的线形图(程序代码见附录一),可以看出:收费制度改革后,行驶的距离越远,所收的费用相对制度改革前越多。下面针对行驶距离超过10公里进行比较:

4.2.1 行驶距离2010<=

(1) 制度改革前

4.148.11+=x y (4)

(2) 制度改革后换乘最低收费情况(先乘10公里然后再换乘)

8*22+=x y (5)

(3) 费用之差

4.6*2.012-=-=?x y y y (6)

由于2010<=

4.2.2 行驶距离20>x 时收费情况(不考虑在特殊区段乘车)

(1) 制度改革前

4.148.11+=x y (7)

(2) 制度改革后换乘最低收费情况(每次达到10公里后换乘)

4*10*2*242+-+=)(n x n y (]10

[x n =) (8) (3) 费用之差

4.10*42.0-+=?n x y (9)

由(9)式可以知道当3>n 时0>?y ,所以行驶的距离越远,相对于制度改革前换乘并不划算,反而会浪费时间。

结果分析:从上面的计算可以知道,如果乘车距离较短,选择合适的换乘方式可能会节省一点费用,但节省的费用是相当少的,如果乘车距离较远,选择换乘不但不会节省费用还很有可能花费更多的钱,而且浪费了时间。综上,所以换乘的现象越来越少了。根据合理的分析,建议各位乘客,在时间就是金钱的当今社会,交通也越来越堵塞的社会情况下还是不要选择换乘,以免得不偿失。

5、附录一:

x=0:1:50;

y1=zeros(size(x));

y2=zeros(size(x));

N=length(x);

for k=1:N

if x(k)<=5;

y1(k)=14.4;

elseif x(k)>=5;

y2(k)=1.8*x(k)+5.4;

end

end

y=y1+y2;

plot(x,y,'-b')

hold on;

x=0:1:50;

y1=zeros(size(x));

y2=zeros(size(x));

y3=zeros(size(x));

N=length(x);

for k=1:N

if x(k)<=3;

y1(k)=10;

elseif x(k)>3&x(k)<=10;

y2(k)=2*x(k)+4;

else x(k)>10 ;

y3(k)=3*x(k)-6;

end

end

y=y1+y2+y3;

plot(x,y,'-r')

hold on;

x=0:1:50;

y1=zeros(size(x));

y2=zeros(size(x));

y3=zeros(size(x));

N=length(x);

for k=1:N

if x(k)<=3;

y1(k)=10;

elseif x(k)>3&x(k)<=10;

y2(k)=2.6*x(k)+2.2;

else x(k)>10 ;

y3(k)=3.9*x(k)-15;

end

end

y=y1+y2+y3;

>> plot(x,y,'-k')

数学建模经验

数学建模经验 我参加了3次“深圳杯”数模,1次全国大学生数模,以及1次全国研究生数模,2016年参加了全国研究生数模的交流会,但没有参加过美赛,应该算是一个江湖老手了吧。下面内容算是得出的一些经验。 如果你是没有太多数模论文书写经历的小白,我觉得你要找一篇优秀论文对照下面的内容好好看一下。如果你是高手的话,就作为交流吧。 一、问题分析 1.假设的必要性。任何理论或者问题都是以必要的假设为前提的。假设可以使你考虑的问题变得简单,降低难度。只要假设是合理的,别人一般都会认同。另外,你的假设也表明你考虑问题比较周全。 2.问题的分析。这个太重要!你需要反复仔细的理解每一个小问题让你考虑什么,解决什么问题。其实,每一个小问题的内容里都对应着评卷的得分点! 3.数据分析。一般,数模给题目的同时也会提供一些数据。有的题目可能也会让你上网查数据。数据的话,首先是看数据元素之间的关联性;然后,数据有没有缺失,缺失数据如何处理,数据里有没有噪声(噪声需不需要处理),数据里的元素需不需要做归一化(这个归一化非常重要)。 二、论文书写 数学建模的论文一般分为以下几个部分:[背景概述](可选)、问题重述、模型假设、符号说明、问题分析、模型建立与求解、模型的总结与改进、参考文献、附录。 举个栗子,可以这样安排结构: 摘要 关键字 一、问题重述 二、模型假设 三、符号说明 四、问题1的分析及模型建立与求解 4.1 问题分析 这里,需要强调,很多人觉得问题分析就是把后面要建立的模型直接说一遍,但不是这样的!这个部分应该是当你刚刚拿到题,你分析问题的切入点是什么,使用哪些信息,大概用什么方法。即是:问题的主要矛盾+大概思路。 4.2 模型建立与求解

数学建模之减肥问题的数学模型

数学建模之减肥问题的 数学模型 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】

东北大学秦皇岛分校 数学模型课程设计报告 减肥问题的数学建模 学院数学与统计学院 专业信息与计算科学 学号5133117 姓名楚文玉 指导教师张尚国刘超 成绩 教师评语: 指导教师签字: 2016年01月09日

摘要 肥胖已成为公众日益关注的卫生健康问题. 肥胖是与目前严重危害人类健康疾病,如糖尿病、高血压、冠心病、血脂异常、胆囊疾病、痛风、骨关节病、阻塞性睡眠呼吸暂停、某些癌症等的发病有明显相关的危险因素之一. 但是实际情况却是人们不会理性的对待自己的身体状况,经常使用一些不健康的方式减肥,到最后适得其反,给自己的身体造成很大的伤害. 本文特别的从数学模型的角度来考虑和认识问题,通过该模型的建立,科学的解释了肥胖的机理,引导群众合理科学的减肥. 本文建立了减肥的数学模型,从数学的角度对有关身体肥胖的规律做进一步的探讨和分析. 在研究此问题时,体重的实时变化数据是我们研究的核心数据,这就会使我们联系到变量的变化率或导数,这样所得到变量之间的关系式就是微分方模型. 微分方程模型反映的是变量之间的间接关系,因此,在研究体重,能量与运动之间的关系时,得到直接关系就得求解微分方程. 本文利用了微分方程模型求解减肥的实际问题,根据基本规律写出了平衡关系式 [()()][()()]t t t D A B R t t ωωω+?-=-+? 再利用一定的转换条件进行转化为简单明了的式子,求解出模型关系式 然后根据建立的模型表达式来解决一些实际的减肥问题,给出数学模型所能解答的一些实际建议. 关键字: 微分方程模型 能量守恒 能量转换系数 1 问题重述 课题的背景 随着社会的进步和发展,人们的生活水平在不断提高,饮食营养摄入量的改善和变化、生活方式的改变,使得肥胖成了社会关注的一个问题. 为此,联合国世界卫生组织曾颁布人体体重指数(简记BMI ):体重(单位:kg )除以身高(单位:m )的平方,规定BMI 在至25为正常,大于25为超重,超过30则为肥胖.据悉我国有关机构针对东方人的特点,拟将上述规定中的25改为24,30改为29.无论从健康的角度,是从审美的角度,人们越来越重视减肥,大量的减肥机构和商品出现,不少自感肥胖的

大学生数学建模竞赛组队方案

承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 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 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):成都纺织高等专科学校 参赛队员(打印并签名) :1. XXX(机电XXX) 2. XXX国贸XXX) 3. XXX(电商XXX) 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名): 日期: 2014 年 06 月 06 日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

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):

目录 一、问题的重述 (1) 1.1 背景资料与条件 (1) 1.2 需要解决的问题 (1) 二、问题的分析 (2) 2.1 问题的重要性分析 (2) 2.2问题的思路分析 (3) 三、模型的假设 (4) 四、符号及变量说明 (4) 五、模型的建立与求解 (4) 5.1建立层次结构模型 (4) 5.2构造成对比较矩阵 (5) 5.3成对比较矩阵的最大特征根和特征向量的实用算法 (6) 5.4一致性检验 (7) 5.5层次分析模型的求解与分析 (8) 5.5.1 构造成对比较矩阵 (8) 5.5.2计算25优秀大学生的综合得 (9) 六、模型的应用与推广 (11) 七、模型的评价与改进 (12) 7.1模型的优点分析 (12) 7.2模型的缺点分析 (12) 7.3模型的进一步改进 (12) 八、参考文献 (13) 附件一 (14) 附件二 (16)

数学建模答题模板

例:某公司有6个仓库,库存货物总数分别为60,55,51,43,41,52,现有8个客户各要一批货,数量分别为35,37,22,32,41,32,43,38.各仓库到8个客户处得单位货物运价见下表。 问题分析:本问题中,各仓库的供应总量为302个单位,需求量为280个单位,为一个供需不平衡问题。目标函数为运输费用,约束条件有两个:分别是供应方和需求方的约束。 解: 引入决策变量ij x ,代表着从第i 个仓库到第j 个客户的货物运量,用符号ij c 表示从第i 个仓库到第j 个客户的单位货物运价,i a 表示第i 个仓库的最大供货量,j d 表示第j 个客户的订货量。 则本问题的数学模型为: 68 11 min ij ij i j z c x ===∑∑ s.t 8 1 61,1,2,6,1,2,,80,1,2,6,1,2,,8ij i j ij j i ij x a i x d j x i j ==? ≤=???? ? ? ≤=????? ?≥=???=?????∑∑ 模型求解:用LINGO 语言编写程序(程序见题后附录),运行得到以下求解结果:

以下省略了其他变量的具体数值。 计算结果表明:目标函数值为664.00,最优运输方案见下表 【参考文献】 [1]李大潜,中国大学生数学建模竞赛(第三版)[M],北京:高等教育出版社,2009 [2]叶其孝,大学生数学建模竞赛辅导教材(五)[M],长沙:湖南教育出版社,2008 [3]袁新生,邵大宏,郁时炼.LINGO和EXCEL在数学建模中的应用[M],北京:科学出版社,2007 附录:LINGO程序 model: sets: wh/w1..w6/:ai;vd/v1..v8/:dj; links(wh,vd):c,x; endsets data: ai=60,55,51,43,41,52; dj=35,37,22,32,41,32,43,38; c=6,2,6,7,4,2,5,9 4,9,5,3,8,5,8,2 5,2,1,9,7,4,3,3 7,6,7,3,9,2,7,1 2,3,9,5,7,2,6,5 5,5,2,2,8,1,4,3; enddata min=@sum(links(i,j):c(i,j)*x(i,j));

最优投资方案数学模型

项目投资的最优问题 摘要 本文主要讨论项目投资的最优化问题。首先对该问题进行分析,建立相应的数学模型,以使得投资获得的总利润达到最大值。这是一个典型的线性规划问题,我们首先建立单目标的优化模型,以资金总额加上各种投资项目的限制为约束条件。再用lingo软件对问题进行求解,得到比较理想的结果。在本文最后我们对项目投资最优的建模方法做了评价,对其算法进行综合考虑并做了简要分析 关键字:线性规划;LINGO软件;优化模型; 0-1规划

一、问题的重述与分析 随着市场经济的快速发展,投资各个项目进行盈利已成为许多公司取得利润的主要途径,但盈利的多少与项目的选择息息相关,所以有时需要对项目进行选择性投资。本题就是针对这样一个问题建立数学优化模型,用数学的眼光看待及解决这个问题。项目j 所需投资额和预期收益分别为:aj 、cj(j=1,2,...,n) (1)若选择项目1,就必须选择项目2,反之不一定;(2)项目3和4中至少选择一个;(3)项目5、6、7中恰好选择两个。 问题:在各项目只可进行单次投资(模型一)和可重复投资(模型二)两种情况下分别建立一个数学优化模型,如何选择投资项目使投资收益最大化。 二、模型假设 1.无交易费和投资费用等的费用开支; 2.投资期间市场发展基本稳定; 3.投资期间社会政策无较大变化; 4.公司的经济发展对投资无较大影响; 三、符号说明 j a :项目j 所需投资金额; c j :项目j 的预期收益金额; x j :投资项目的决策变量(x j =0,1); z:投资的最大收益 ij a :项目j 投资i 次所需投资金额; ij c :项目j 投资i 次的预期收益金额; 四、模型建立 (1)模型一: 各项目只可进行单次投资,通过问题分析,运用线性规划的方法建立模型一。 目标函数为: ).....4,3,2,1(max 1n j c x z n j j j ==∑=

当我谈数学建模时我谈些什么——美赛一等奖经验总结

前言:2012年3月28号晚,我知道了美赛成绩,一等奖(Meritorious Winner),没有太多的喜悦,只是感觉释怀,一年以来的努力总算有了回报。从国赛遗憾丢掉国奖,到美赛一等,这一路走来太多的不易,感谢我的家人、队友以及朋友的支持,没有你们,我无以为继。这篇文章在美赛结束后就已经写好了,算是对自己建模心得体会的一个总结。现在成绩尘埃落定,我也有足够的自信把它贴出来,希望能够帮到各位对数模感兴趣的同学。 欢迎大家批评指正,欢迎与我交流,这样我们才都能进步。 个人背景:我2010年入学,所在的学校是广东省一所普通大学,今年大二,学工商管理专业,没学过编程。 学校组织参加过几届美赛,之前唯一的一个一等奖是三年前拿到的,那一队的主力师兄凭借这一奖项去了北卡罗来纳大学教堂山分校,学运筹学。今年再次拿到一等奖,我创了两个校记录:一是第一个在大二拿到数模美赛一等奖,二是第一个在文科专业拿数模美赛一等奖。我的数模历程如下: 2011.4 校内赛三等奖 2011.8 通过选拔参加暑期国赛培训(学校之前不允许大一学生参加) 2011.9 国赛广东省二等奖 2011.11 电工杯三等奖 2012.2 美赛一等奖(Meritorious Winner) 动机:我参加数学建模的动机比较单纯,完全是出于兴趣。我的专业是工商管理,没有学过编程,觉得没必要学。我所感兴趣的是模型本身,它的思想,它的内涵,它的发展过程、它的适用问题等等。我希望通过学习模型,能够更好的去理解一些现象,了解其中蕴含的数学机理。数学模型中包含着一种简洁的哲学,深刻而迷人。 当然获得荣誉方面的动机可定也有,谁不想拿奖呢? 模型:数学模型的功能大致有三种:评价、优化、预测。几乎所有模型都是围绕这三种功能来做的。比如,今年美赛A题树叶分类属于评价模型,B题漂流露营安排则属于优化模型。对于不同功能的模型有不同的方法,例如评价模型方法有层次分析、模糊综合评价、熵值法等;优化模型方法有启发式算法(模拟退火、遗传算法等)、仿真方法(蒙特卡洛、元胞自动机等);预测模型方法有灰色预测、神经网络、马尔科夫链等。在数学中国网站上有许多关于这些方法的相关介绍与文献。 关于模型软件与书籍,这方面的文章很多,这里只做简单介绍。关于软件这三款已经足够:Matlab、SPSS、Lingo,学好一个即可(我只会用SPSS,另外两个队友会)。书籍方面,推荐三本,一本入门,一本进级,一本参考,这三本足够: 《数学模型》姜启源谢金星叶俊高等教育出版社 《数学建模方法与分析》Mark M. Meerschaert 机械工业出版社 《数学建模算法与程序》司守奎国防工业出版社 入门的《数学模型》看一遍即可,对数学模型有一个初步的认识与把握,国赛前看完这本再练习几篇文章就差不多了。另外,关于入门,韩中庚的《数学建模方法及其应用》也是不错的,两本书选一本阅读即可。如果参加美赛的话,进级的《数学建模方法与分析》要仔细研究,这本书写的非常好,可以算是所有数模书籍中最好的了,没有之一,建议大家去买一本。这本书中开篇指出的最优化模型五步方法非常不错,后面的方法介绍的动态模型与概率模型也非常到位。参考书目《数学建模算法与程序》详细的介绍了多种建模方法,适合用来理解

减肥问题的数学模型

减肥问题的数学模型 一、 问题的提出 现今社会,随着物质生活水平的提高,肥胖已成为困扰人们身体健康的一大疾病,减肥已日趋大众化。如何有效地,健康地减肥成为一个亟待解决的问题。下面本文从减肥机理的角度出发建立合理的数学模型来解决这个问题。 二、 问题的分析 肥胖困扰着很大一部分人群。如何耗去多余的脂肪,提高身体健康质量,成为人们的共识。本题要求我们从减肥的机理角度出发说明怎样有效地减肥。 根据生物知识,减肥就是要消耗体内多余的脂肪,也即把多余的脂肪转化为能量释放出来。实际上,我们吃的食物都是以能量的形式被人体吸收,当摄入能量为λE 时,减肥效果取决于能量的消耗E 。若E λE ?,他的能量消耗大于摄入,将达到减肥的目的;若E λE =,他的体重将维持原状;若E λE ?,则他不但不能减肥,反而会增胖。 每日摄入能量的来源有:碳水化合物、蛋白质和脂肪,设它们被消化后产生的热量为Q i =i i m λ(i=1,2,3)(其中i i m ,λ分别为上述三种物质的燃烧值和摄入质量)。则摄入的总能量为E λ=∑=3 1i i i m λ 每日消耗的能量E=1.1×(Q 0+Q P ),而Q 0=W Q ω,Q P =Q 0k ,k =∑=4 1 j j j k ω 故E=1.1×WQ ω(1+∑=4 1 j j j k ω) 从而,我们比较λE 与E 的大小,可以得出体重的变化。 三、 问题的假设: (1) 燃烧相同质量的人体各部位脂肪产生的热量相同。 (2) 同一人在一段时间内每天各种强度活动所占比例一定。

(3) 人体健康状况良好,体内的生理活动稳定。 四、 符号说明: E ——— 每天消耗的能量 E λ———正常人体每天摄入的能量 m i ————每天摄入的碳水化合物、蛋白质、脂肪的质量 i λ(I=1,2,3)——单位质量的碳水化合物、蛋白质、脂肪燃烧放出的热量。 W ——减肥前的体重(单位:斤) Q 0——人体基础代谢需要的基本热量 Q p ——体力活动所需要的热量 Q ω——人体单位体重基础代谢需要的基本热量 k j (j=1,2,3,4)——各类型活动的活动强度系数(极轻、轻、中、重) j ω(j=1,2,3,4)——每天各强度活动所占比例(∑=4 1 j j w =1) m ? ——自身脂肪变化的质量 五、 模型的建立与求解 在问题的分析中我们已得出: E λ= ∑=3 1i i i m λ (i=1,2,3) E=1.1×Q ωW (1+∑=4 1j j j k ω) (j=1,2,3,4) 因而我们有 m ? = 3 λλE E -= 3 4 1 3 1 ) 1(1.1λλ∑∑==+-j j j w i i i w k Q m 下面我们分三种情形: (1) 0??m 即E E ?λ时,结果是人体增胖 (2) 0=?m 即E=E λ时,维持原状不变。

全国大学生数学建模竞赛的准备方法

全国大学生数学建模竞赛的准备方法 全国大学生数学建模竞赛于每年9月上旬(今年是9月7日)举行。但是在此之前,需要做好哪些准备,让各个参赛队员在竞赛中做到有备无患呢?在总结过去多年培训指导各种数学建模竞赛的基础上,仅就个人观点,介绍一些关于如何准备数学建模竞赛的经验和体会,仅供参考。在这里主要向大家介绍竞赛的基本情况,包括如何组队、如何选题以及在竞赛中如何合理分配时间。通过本次学习,希望大家能够了解数学建模竞赛的基本情况,为全国大学生数学建模竞赛以及其他各类数学建模竞赛做好准备。 一、如何组建优秀数学建模队伍 进入大学阶段参加各种科技竞赛,可以体会到一种和中学竞赛不同的感受,这种感受来自团队合作。以前的各项赛事都是以个人为单位参加竞赛,它们都是考查个人的能力。但是在大学中,由于难度和任务量的加重以及对团队合作精神的关注,因此大部分的赛事都是以团队为单位参加的。竞赛在考查个人能力的同时,还考查团队成员的合作精神。在数学建模竞赛中,团队合作精神是能否取得好成绩的最重要的因素,一队三个人要分工合作、相互支持、相互鼓励。从历年的统计数据可以看出,竞赛成绩优秀的队员往往并不是每个人在各个方面都特别擅长的队伍,而是团队相处得最融洽的队伍。从这一点也可以看出团队合作的重要性。 在竞赛的过程中,切勿自己只管自己的那一部分,一定要记住这是一个集体的竞赛。很多时候,往往一个人的思考是不全面的,只有大家一起讨论才有可能把问题搞清楚。因此无论做任何事情,三个人一定要齐心才行,只靠一个人

的力量,要在3天之内写出一篇高水平的论文几乎是不可能的。让三人一组参赛一方面是为了培养合作精神,其实更为重要的原因是这项工作确实需要多人合作,因为一个人的能力是有限的,知识掌握也往往是不全面的。一个人做题,经常会走向极端,得不到正确的解决方案。而三个人相互讨论、取长补短,可以弥补一个人所带来的不足。 在队伍组建的时候,需要强调“队长”这个名词概念。虽然在全国大学生数学建模竞赛中并没有设立队长,作为队长在获得的证书上也没有特别标注。但是在队内设立“队长”是非常有必要的。因为在比赛中可能会碰到各种突发状况,队长是很重要的,他的作用就相当于计算机中的CPU,是全队的核心。如果一个队的队长不得力,往往影响一个队的正常发挥。竞赛是非常残酷的,在3天3夜(72h)的比赛中,大家睡眠时间都得不到保障,怎样合理安排团队时间就是队长需要做的事情。在比赛过程中,由于睡眠不足,大家脾气都会很急躁。在这种情况,往往会为了一些小事而发生争吵,如果没有适当的处理,有些队伍将会放弃比赛,而队长就应该在这个时候担起责任。 在明确“队长”这个概念后,接下去谈谈怎样科学选择队友。在数学建模竞赛中,题目要求完成的工作量是很大的,因此这项任务是必须分工完成的,各有侧重、相互帮助,这样才能获得好成绩。而科学地选择队友则显得非常重要,也是走向成功的第一步。一般情况下选择队友可以从以下几个方面考虑着手: 1. 在组队的时候需要考虑队伍成员的多元化,尽量和不同专业、不同特长的同学组队。因为同系同专业甚至同班的话大家的专业知识一样,如果碰上专业知识以外的背景那会比较麻烦的。所以如果是不同专业组队则有利的多。因为数学建模题有可能出现在各个领域,这也是数学建模适合各个专业学生参加的原因所在,也是数学建模竞赛赛事的魅力所在。

数学建模常用的十种解题方法

数学建模常用的十种解题方法 摘要 当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时,人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上,用数学的符号和语言,把它表述为数学式子,也就是数学模型,然后用通过计算得到的模型结果来解释实际问题,并接受实际的检验。这个建立数学模型的全过程就称为数学建模。数学建模的十种常用方法有蒙特卡罗算法;数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法;解决线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题的数学规划算法;图论算法;动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法;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;网格算法和穷举法;一些连续离散化方法;数值分析算法;图象处理算法。 关键词:数学建模;蒙特卡罗算法;数据处理算法;数学规划算法;图论算法 一、蒙特卡罗算法 蒙特卡罗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。在工程、通讯、金融等技术问题中, 实验数据很难获取, 或实验数据的获取需耗费很多的人力、物力, 对此, 用计算机随机模拟就是最简单、经济、实用的方法; 此外, 对一些复杂的计算问题, 如非线性议程组求解、最优化、积分微分方程及一些偏微分方程的解⑿, 蒙特卡罗方法也是非常有效的。 一般情况下, 蒙特卜罗算法在二重积分中用均匀随机数计算积分比较简单, 但精度不太理想。通过方差分析, 论证了利用有利随机数, 可以使积分计算的精度达到最优。本文给出算例, 并用MA TA LA B 实现。 1蒙特卡罗计算重积分的最简算法-------均匀随机数法 二重积分的蒙特卡罗方法(均匀随机数) 实际计算中常常要遇到如()dxdy y x f D ??,的二重积分, 也常常发现许多时候被积函数的原函数很难求出, 或者原函数根本就不是初等函数, 对于这样的重积分, 可以设计一种蒙特卡罗的方法计算。 定理 1 )1( 设式()y x f ,区域 D 上的有界函数, 用均匀随机数计算()??D dxdy y x f ,的方法: (l) 取一个包含D 的矩形区域Ω,a ≦x ≦b, c ≦y ≦d , 其面积A =(b 一a) (d 一c) ; ()j i y x ,,i=1,…,n 在Ω上的均匀分布随机数列,不妨设()j i y x ,, j=1,…k 为落在D 中的k 个随机数, 则n 充分大时, 有

数学建模之土地拍卖方案

课程设计报告 课程设计题目:拍卖土地方案 姓名1:孙宏山学号:1020420201 姓名2:钟丽学号:1020420216 姓名3:朱诗悦学号:1020420210 专业通信工程 班级通信2班(10204202) 指导教师樊继秋 2011年10月20日

摘要 “拍卖土地问题”主要是探讨如何能够在满足投标人的购买兴趣的前提下获取最大福利。由题目我们知道拍卖的土地有五块,投标人有三个,经初步分析,本次问题有排列组合和最大值问题两部分。我们就是要分析,在哪种组合的情况下,政府能够获得最大的利益。因此我们就常常会需要用到数学当中数学建模来解决这个实际中的问题了,利用数学中的方法来找到一个最佳最优最完好拍卖方案。选择最优化来实现总福利最多是拍卖方案中最常见的问题,也是最有实际意义的问题。我们所要解决的就是在多种方案中,计算出最佳拍卖方案。 所以在解决此类经济学问题的时候,我们需要应用数学知识,借助数学模型来得到具体的组合方案并结合经济学的观点进行综合性的分析。在解决最优问题时,我们也会需要应用线性规划法来确定最优组合方案的决策。在具体计算中,我们也常常借助于lingo软件来计算,希望能够得到比较精确的数据,进行更有实际意义的经济揣摩,从而指导实际当中的工作。 通过精确计算所得到的数据,便于我们结合经济知识去分析和找出多种商品组合中的最优组合方案,并分析其最优方案时所需的成本。在实际经济应用中,能做到有效的节约成本,对我们是具有指导性意义的. 关键词:土地拍卖投标人出售土地最大化社会福利

一、问题重述与分析 问题:假设某国政府准备将5块土地A,B,C,D,E对外拍卖,采用在规定日期前 投标人提交投标书的方式进行,最后收到了3个投标人的投标书。每个投标人对 其中的若干块土地有购买兴趣,分别以两个组合包的形式投标,但每个投标人最 多只能购买其中1个组合包,投标价格如下表所示。如果政府希望最大化社会福利,这5块土地应该如何售出? 投标组合包投标人1 投标人1 投标人2 投标人2 投标人3 投标人3 包含的土地ABD CDE BE AD BDE CE 投标价格95 80 60 82 90 71 分析:通过对题目的分析,我们可以清晰看到,这样类型的题目是一个优化求 极值的问题,而且是代有线性约束优化条件的极大值问题.首先,我们要考虑土 地实际价值与投标者的投标价格之间的区别,政府希望最大化社会福利,也就是 希望5块土地以某种方案售出时投标价格总和最大(不一定每块土地的投标价格 都比真实价值高,只考虑总和最大化)。 当然,方案的制定是有条件约束的:注意到第一个限制, 5块土地都必须 以组合包的形式拍卖,而不能单独售出,投标者也想同时购得组合包中的几块土地,土地的多种组合方式造成拍卖方案的多样化;在第二个限制中,虽然每个投 标者给出两种选择方式,但最多只能购买一个组合包,这样有些组合方式也就不 能实现,问题得到简化。 这样我们就能通过一系列假设来建立如下的数学模型。 二、模型假设与符号说明 根据上述分析,我们作如下假设: 1.假设每个投标人确实是对自己的投标组中土地都有购买兴趣 2.假设每个投标人对各自提交的投标组都很感兴趣 3.假设所有投标者给出的投标价格是经过慎重考虑的,并且在提交投标书后 不再变更 4.假设投标是在公平公正的原则下进行的

数学建模美赛参考文献

数学建模美赛参考文献 Since 1982, the official publication of the teaching of mathematical modeling contest, translations and guidance materials, and related with the mathematical modeling of mathematics experiment teaching material ( only according to statistics all told ): E. A. Bender, an introduction to mathematical model, Zhu Yaochen, Xu Weixuan translation, popular science press, 1982 Kondo Jiro, Miya Eiaki, et al, mathematical model, mechanical industry press, 1985 C. L. Daimler, E. S. Ai Wei, mathematical modeling principle, Ocean Press, 1985 Jiang Qiyuan, mathematical model, higher education press, 1987 Ren Shanqiang, mathematical model, Chongqing University press, 1987 M. Braun, C. S. Coleman, D. A. Drew, the differential equation model, Zhu Yumin, Zhou yu-hun translation, National University of Defense Technology press, ( the book for the W. F.Lucas editor of the Modules in Applied Mathematics a book first volume ), 1988 Chen Anqi, mathematical model of scientific and technical engineering, China Railway Publishing House, 1988 Jiang Yuzhao, Xin Peiqing, mathematical model and computer simulation, University of Electronic Science and Technology Press, 1989 Yang Qifan, Bian Fu Ping, mathematical model, Zhejiang University press, 1990 Dong Jiali, Cao Xudong, Shim Hito, mathematical model, Beijing University of Technology press, 1990 Tang Huanwen, Feng Enmin, sun Yuxian, Sun Lihua, an introduction to the mathematics model, Dalian University of Technology press, 1990 Jiang Qiyuan, the mathematical model (the Second Edition ), higher education press, 1991 H. P. Williams, the mathematical model and computer application, National Defence Industry Press, 1991

数学建模个人经验谈——组队和分工

数学建模个人经验谈——组队与分工 数学建模竞赛就是三个人得活动,参加竞赛首要就是要组队,而怎么样组队就是有讲究得。此外还需要分工等等,一般得组队情况就是与同学组队,很多情况就是三个人都就是同一系,同一专业以及一个班得,这样得组队就是不合理得。让三人一组参赛一就是为了培养合作精神,其实更为重要得原因就是这项工作需要多人合作,因为人不就是万能得,掌握知识不就是全面得,当然不排除有这样得牛人存在,事实上也就是存在得,什么都会,竞赛可以一个人独立搞定。但既然允许三个人组队,有人帮忙总就是好得,至少不会太累。而三个人同系同专业甚至同班得话大家得专业知识一样,如果碰上专业知识以外得背景那会比较麻烦得。所以如果就是不同专业组队则有利得多。 众所周知,数学建模特别需要数学与计算机得能力,所以在组队得时候需要优先考虑队中有这方面才能得人,根据现在得大学专业培养信息与计算科学,应用数学专业得较为有利,尤其就是信息与计算科学可以说就是数学与计算机专业得结合,两方面都有兼顾,虽然说这个专业得出路不就是很好,数学与计算机都涉及点但就是都没有真正得学通这两门专业得,但对于弄数学建模来说就是再合适不过了。应用数学则偏重于数学,但就是一般来讲玩计算机得时间不会太少,尤其就是在科学计算与程序设计都会设计到比较多,又有深厚得数学功底,也就是很不错得选择。 有不少得人会认为第一人选就是数学方面得那第二人选就应该

考虑计算机了,因为学计算机得会程序,其实这个概念可以说就是对也可以说就是不对得。之所以需要计算机方面得人就是为了弥补数学方面得人在算法实践方面得不足,但就是不就是所有得计算机方面专业人都擅长算法实践得,如果要选得话就选擅长算法分析实践得,因为学计算机得不一定会程序,并且会程序得不一定会算法。拿出一个算法,让学计算机得编写程序实践不一定能行,不就是小瞧计算机得,但就是这种情况还就是比较多得,不然可以瞧到参加ACM得数学系得居多,比学计算机得搞得好。因此一定要弄清这个概念,不就是计算机得就适合得。所以在组队中有两种人就是必需得,一个就是对建模很熟悉得,对各类算法理论熟悉,在了解背景后对此背景下得各类问题能建立模型,设计求解算法。一个就是能将算法编制程序予以实现,求得解。当然有可能就是一个人就将这两种都具备了,这样得话再找个任意具备上述两种能力得人就可以了,以减轻工作量,不然非累死不可。第三个就就是专门需要写作得啦,从专业角度瞧就是需要别得专业,比较适合得有生物、土木、机电、电信或机械等专业。在数学建模中各种背景得问题都会出现,所以有其她专业同学得话可以弥补专业知识方面得不足。 综上所述,组队要根据分工而来得,三个人要具备一个数学功底深厚,理论扎实,一个擅长算法实践,另一个就是写作(弥补专业知识不足),如果一个组能有这样得人员配置就是比较合理得。但就是往往事事不能如意,所以不能满足这种人员配置得时候就尽量往这样人员配置靠。

完整的数学建模-最佳捕鱼方案

会。

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/C/D中选择一项填写): 我们的参赛报名号为: 参赛队员(打印并签名) :1. 2. 3. 日期:年月日

评阅记录 题目:最佳捕鱼方案 摘要 在充分理解题意的基础上,我们提出了合理的假设。通过对问题的深入分析和对草鱼损失率的不同理解,我们建立了三个模型。 模型一中,损失率是基于水库草鱼的总量,草鱼的损失是一些定值的累加。在这种情况下,我们进行了粗略的估算,在日供应量方面,我们让每日草鱼的供应量达到售价方面的临界值。提出了四个可行的方案。通过比较认为方案四·能使总利润达到最大值404636元,共损失草鱼量为2625kg,当且仅当第1天至第15天,日供应量为1000kg,单价为25元,第16天至19天,日供应量为1500kg,单价为20元。第20天售出1375kg,单价为20元。 在模型二、三中,为了更接近现实生活中的情况及人们的认知观,我们对第n天草鱼的损失率的理解是基于第n-1天剩下的草鱼而言。模型二,不考虑日供应量在1500kg以上的情况,运用LINGO解出的结果为总利润的最大值为373260.0元,草鱼的损失为7113.960kg。第1天到第14天及第16天,每天售出草鱼1000kg,第19天售出886.04kg,其余每天售出500kg。 模型三在模型二的基础上做了一些改进(如考虑日供应量在1500kg以上的情况),建立了多目标的规划模型,求得总利润的最大值为332875元,草鱼的总死亡量为8828.493kg。第2天到第5天及第11天到16天,每天售出1000kg,其余每天售出500kg。 关键词: 0-1变量规划问题多目标 LINGO

关于减肥计划的数学模型

2011第一学期数学建模选修课期末作业 名称:减肥计划 学号:1008054311 系别:计算机系 姓名:宛笛 上课时间:周四晚上 是否下学期上课:是

减肥计划 摘要:近年来,随着人们生活水平的提高,肥胖现象也日趋普遍,越来越多的人开始关注和解决肥胖问题,与此同时,各类减肥食品充斥市场,却达不到好的效果,或者不能维持,有的还会对消费者的身体带来一定损害. 本文中,我们建立了节食与运动的模型,通过控制饮食和适当的运动,在不伤害身体的前提下,达到减轻体重并维持下去的目标. 关键字:肥胖节食运动不伤害减轻体重 1问题重述 当今社会,人们对于健康越来越重视,而肥胖也成为困扰很多人的健康问题,肥胖者通过各种方式减肥,但很多人收效甚微,本文通过制定合理的节食和运动计划科学的直到肥胖者减肥. 2 问题分析 (1) 体重变化由体内能量守恒破坏引起; (2)人体通过饮食(吸收热量)引起体重增加; (3)代谢和运动(消耗热量)引起体重减少 3符号说明 1)K: 表示第几周; 2)ω(k):表示第k周的体重; 3)C(k):表示第k周吸收的热量; 4)α:表示热量转换系数[α =1/8000(kg/kcal)]; 5)β:表示代谢消耗系数(因人而异); 6) β’:表示通过运动代谢消耗系数在原有的基础上增加,即可表为β’=β+β1, β1有运动形式和时间决定. 4模型假设 1)体重增加正比于吸收的热量——每8000千卡增加体重1千克; 2)代谢引起的体重减少正比于体重——每周每公斤体重消耗200千卡 ~ 320千卡(因人而异),相当于70千克的人每天消耗2000千卡 ~ 3200千卡; 3)运动引起的体重减少正比于体重,且与运动形式有关; 4)为了安全与健康,每周体重减少不宜超过1.5千克,每周吸收热量不要小于10000千卡。 5 减肥计划 事例:某甲体重100千克,目前每周吸收20000千卡热量,体重维持不变。现欲减肥至75千克。 1)在不运动的情况下安排一个两阶段计划。 第一阶段:每周减肥1千克,每周吸收热量逐渐减少,直至达到下限(10000千卡); 第二阶段:每周吸收热量保持下限,减肥达到目标 2)若要加快进程,第二阶段增加运动,试安排计划。 3)给出达到目标后维持体重的方案。

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。

旅游方案设计数学建模

黄金周旅游方案设计 摘要 本文主要解决的是去安徽旅游的最佳旅游路线的设计问题。花最少的钱游览尽可能满意度高的景点是我们追求的目标。基于对此的研究,我们建立了三个模型。 针对方案一:建立了单目标最优化模型。选定10个游览景点,在约束条件下,建立0-1规划模型,以总费用最小为目标函数。使用lingo 编程,最后求得的最小费用是:755元。具体方案为:11→7→4→6→3→2→1→10→11针对方案二:建立了单目标最优化模型。巧妙地将该问题化为TSP,以满意度为目标函数,在时间的约束条件下,运用lingo 编程,最后求得满意度是:0.86。旅游路线为:11→2→4→7→9→10→11 针对方案三:建立了多目标最优化模型。基于方案一与二,以最小费用和最大满意度为目标函数,在约束条件下,采用分层求解法,运用lingo 编程,最后得出满意度是:0.83,费用为782元。推荐路线:11→2→7→6→3→10→9→11 、 关键词:多目标最优化模型 0-1规划模型 TSP lingo求解%

! 一、问题重述 1.1问题背景 安徽是全国旅游大省,每年接纳游客上千万人次。现假设黄金周期间,你在外地读书的老同学、好朋友前来看望你,并要在安徽游玩几天,请查阅相关资料,从车费,餐饮,门票,景点满意度等多方面综合考虑,建立相关数学模型,列出一个四天三夜的游玩计划。 1.2需要解决的问题 根据对题目的理解我们可以知道,需要解决的问题是在安徽游玩四天三夜,并且综合考虑车费,餐饮,门票,景点满意度等多方面因素。所以我们的目标就是在满足所有约束条件的情况下,求出最少费用。 : 二、模型假设 假设1:旅行路线的总路程不包括在某一城市中观光旅游的路程; 假设2:旅行者在某一城市的旅游结束前往下一个目的地时,所乘坐的交通工具都是非常顺利的,不会出现被滞留等意外情况; 假设3:在乘坐交通工具的途中,不考虑除交通费用之外的其它任何费用; 假设4:任意两点之间来回路程相等; 假设5:每个景点游玩时间与满意度成正比,比例常数为k; 假设6:定义满意度为该景点客流量占总客流量的比例; 假设7:每天固定餐饮等消费为100元/天; ) 假设8:每天游玩10个小时;

2014年数学建模美赛题目原文及翻译

2014年数学建模美赛题目原文及翻译 作者:Ternence Zhang 转载注明出处:https://www.360docs.net/doc/9410216449.html,/zhangtengyuan23 MCM原题PDF: https://www.360docs.net/doc/9410216449.html,/detail/zhangty0223/6901271 PROBLEM A: The Keep-Right-Except-To-Pass Rule In countries where driving automobiles on the right is the rule (that is, USA, China and most other countries except for Great Britain, Australia, and some former British colonies), multi-lane freeways often employ a rule that requires drivers to drive in the right-most lane unless they are passing another vehicle, in which case they move one lane to the left, pass, and return to their former travel lane. Build and analyze a mathematical model to analyze the performance of this rule in light and heavy traffic. You may wish to examine tradeoffs between traffic flow and safety, the role of under- or over-posted speed limits (that is, speed limits that are too low or too high), and/or other factors that may not be

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