2014美国数学建模竞赛 MCM A题 元胞自动机完整代码

2014美国数学建模竞赛 MCM A题 元胞自动机完整代码
2014美国数学建模竞赛 MCM A题 元胞自动机完整代码

clf

clear all

%build the GUI

%define the plot button

plotbutton=uicontrol('style','pushbutton',...

'string','Run', ...

'fontsize',12, ...

'position',[100,400,50,20], ...

'callback', 'run=1;');

%define the stop button

erasebutton=uicontrol('style','pushbutton',...

'string','Stop', ...

'fontsize',12, ...

'position',[200,400,50,20], ...

'callback','freeze=1;');

%define the Quit button

quitbutton=uicontrol('style','pushbutton',...

'string','Quit', ...

'fontsize',12, ...

'position',[300,400,50,20], ...

'callback','stop=1;close;');

number = uicontrol('style','text', ...

'string','1', ...

'fontsize',12, ...

'position',[20,400,50,20]);

%CA setup

n=100;%数据初始化

z=zeros(1,n);%元胞个数

z=roadstart(z,5);%道路状态初始化,路段上随机分布5辆

cells=z;

vmax=3;%最大速度

v=speedstart(cells,vmax);%速度初始化

x=1;%记录速度和车辆位置

memor_cells=zeros(3600,n);

memor_v=zeros(3600,n);

imh=imshow(cells);%初始化图像白色有车,黑色空元胞

set(imh, 'erasemode', 'none')

axis equal

axis tight

stop=0; %wait for a quit button push

run=0; %wait for a draw

freeze=0; %wait for a freeze(冻结)

while (stop==0)

if(run==1)

%边界条件处理,搜素首末车,控制进出,使用开口条件

a=searchleadcar(cells);

b=searchlastcar(cells);

[cells,v]=border_control(cells,a,b,v,vmax); i=searchleadcar(cells);%搜索首车位置

for j=1:i

if i-j+1==n

[z,v]=leadcarupdate(z,v);

continue;

else

%======================================加速、减速、随机慢化 if cells(i-j+1)==0;%判断当前位置是否非空

continue;

else v(i-j+1)=min(v(i-j+1)+1,vmax);%加速

%=================================减速

k=searchfrontcar((i-j+1),cells);%搜素前方首个非空元胞位置

if k==0;%确定于前车之间的元胞数

d=n-(i-j+1);

else d=k-(i-j+1)-1;

end

v(i-j+1)=min(v(i-j+1),d);

%==============================%减速

%随机慢化

v(i-j+1)=randslow(v(i-j+1));

new_v=v(i-j+1);

%======================================加速、减速、随机慢化%更新车辆位置

z(i-j+1)=0;

z(i-j+1+new_v)=1;

%更新速度

v(i-j+1)=0;

v(i-j+1+new_v)=new_v;

end

end

end

cells=z;

memor_cells(x,:)=cells;%记录速度和车辆位置

memor_v(x,:)=v;

x=x+1;

set(imh,'cdata',cells)%更新图像

%update the step number diaplay

pause(0.2);

stepnumber = 1 + str2num(get(number,'string'));

set(number,'string',num2str(stepnumber))

end

if (freeze==1)

run = 0;

freeze = 0;

end

drawnow

end

///////////////////////////////////////////////////////////////////////

Function[new_matrix_cells,new_v]=border_control(matrix_cells,a,b,v,vmax) %边界条件,开口边界,控制车辆出入

%出口边界,若头车在道路边界,则以一定该路0.9离去

n=length(matrix_cells);

if a==n

rand('state',sum(100*clock)*rand(1));%?¨ò????ú??×ó

p_1=rand(1);%产生随机概率

if p_1<=1 %如果随机概率小于0.9,则车辆离开路段,否则不离口

matrix_cells(n)=0;

v(n)=0;

end

end

%入口边界,泊松分布到达,1s内平均到达车辆数为q,t为1s

if b>vmax

t=1;

q=0.25;

x=1;

p=(q*t)^x*exp(-q*t)/prod(x);%1s内有1辆车到达的概率

rand('state',sum(100*clock)*rand(1));

p_2=rand(1);

if p_2<=p

m=min(b-vmax,vmax);

matrix_cells(m)=1;

v(m)=m;

end

end

new_matrix_cells=matrix_cells;

new_v=v;

///////////////////////////////////////////////////////////////////////

function [new_matrix_cells,new_v]=leadcarupdate(matrix_cells,v)

%第一辆车更新规则

n=length(matrix_cells);

if v(n)~=0

matrix_cells(n)=0;

v(n)=0;

end

new_matrix_cells=matrix_cells;

new_v=v;

///////////////////////////////////////////////////////////////////////

function [new_v]=randslow(v)

p=0.3;%慢化概率

rand('state',sum(100*clock)*rand(1));%?¨ò????ú??×ó

p_rand=rand;%产生随机概率

if p_rand<=p

v=max(v-1,0);

end

new_v=v;

///////////////////////////////////////////////////////////////////////

function [matrix_cells_start]=roadstart(matrix_cells,n)

%道路上的车辆初始化状态,元胞矩阵随机为0或1,matrix_cells初始矩阵,n初始车辆数

k=length(matrix_cells);

z=round(k*rand(1,n));

for i=1:n

j=z(i);

if j==0

matrix_cells(j)=0;

else

matrix_cells(j)=1;

end

end

matrix_cells_start=matrix_cells;

///////////////////////////////////////////////////////////////////////

function

[location_frontcar]=searchfrontcar(current_location,matrix_cells)

i=length(matrix_cells);

if current_location==i

location_frontcar=0;

else

for j=current_location+1:i

if matrix_cells(j)~=0

location_frontcar=j;

break;

else

location_frontcar=0;

end

end

end

///////////////////////////////////////////////////////////////////////

function [location_lastcar]=searchlastcar(matrix_cells)

%搜索尾车位置

for i=1:length(matrix_cells)

if matrix_cells(i)~=0

location_lastcar=i;

break;

else %如果路上无车,则空元胞数设定为道路长度

location_lastcar=length(matrix_cells);

end

end

///////////////////////////////////////////////////////////////////////

function [location_leadcar]=searchleadcar(matrix_cells)

i=length(matrix_cells);

for j=1:i

if matrix_cells(i-j+1)~=0

location_leadcar=i-j+1;

break;

else

location_leadcar=0;

end

end

///////////////////////////////////////////////////////////////////////

function [v_matixcells]=speedstart(matrix_cells,vmax)

%道路初始状态车辆速度初始化

v_matixcells=zeros(1,length(matrix_cells));

for i=1:length(matrix_cells)

if matrix_cells(i)~=0

v_matixcells(i)=round(vmax*rand(1));

end

end

元胞自动机(CA)代码及应用

元胞自动机(CA)代码及应用 引言 元胞自动机(CA)是一种用来仿真局部规则和局部联系的方法。典型的元胞自动机是定义在网格上的,每一个点上的网格代表一个元胞与一种有限的状态。变化规则适用于每一个元胞并且同时进行。典型的变化规则,决定于元胞的状态,以及其(4或8 )邻居的状态。元胞自动机已被应用于物理模拟,生物模拟等领域。本文就一些有趣的规则,考虑如何编写有效的MATLAB的程序来实现这些元胞自动机。 MATLAB的编程考虑 元胞自动机需要考虑到下列因素,下面分别说明如何用MATLAB实现这些部分。并以Conway的生命游戏机的程序为例,说明怎样实现一个元胞自动机。 ●矩阵和图像可以相互转化,所以矩阵的显示是可以真接实现的。如果矩阵 cells的所有元素只包含两种状态且矩阵Z含有零,那么用image函数来显示cat命令建的RGB图像,并且能够返回句柄。 imh = image(cat(3,cells,z,z)); set(imh, 'erasemode', 'none') axis equal axis tight ●矩阵和图像可以相互转化,所以初始条件可以是矩阵,也可以是图形。以下 代码生成一个零矩阵,初始化元胞状态为零,然后使得中心十字形的元胞状态= 1。 z = zeros(n,n); cells = z; cells(n/2,.25*n:.75*n) = 1; cells(.25*n:.75*n,n/2) = 1; ●Matlab的代码应尽量简洁以减小运算量。以下程序计算了最近邻居总和,并 按照CA规则进行了计算。本段Matlab代码非常灵活的表示了相邻邻居。 x = 2:n-1; y = 2:n-1; sum(x,y) = cells(x,y-1) + cells(x,y+1) + ... cells(x-1, y) + cells(x+1,y) + ... cells(x-1,y-1) + cells(x-1,y+1) + ... cells(x+1,y-1) + cells(x+1,y+1); cells = (sum==3) | (sum==2 & cells); ●加入一个简单的图形用户界面是很容易的。在下面这个例子中,应用了三个 按钮和一个文本框。三个按钮,作用分别是运行,停止,程序退出按钮。文框是用来显示的仿真运算的次数。 %build the GUI %define the plot button plotbutton=uicontrol('style','pushbutton',...

美国数学建模大赛比赛规则

数学中国MCM/ICM参赛指南翻译(2014版) MCM:The Mathematical Contest in Modeling MCM:数学建模竞赛 ICM:The InterdisciplinaryContest in Modeling ICM:交叉学科建模竞赛ContestRules, Registration and Instructions 比赛规则,比赛注册方式和参赛指南 (All rules and instructions apply to both ICM and MCMcontests, except where otherwisenoted.)(所有MCM的说明和规则除特别说明以外都适用于 ICM) 每个MCM的参赛队需有一名所在单位的指导教师负责。 指导老师:请认真阅读这些说明,确保完成了所有相关的步骤。每位指导教师的责任包括确保每个参赛队正确注册并正确完成参加MCM/ ICM所要求的相关步骤。请在比赛前做一份《参赛指南》的拷贝,以便在竞赛时和结束后作为参考。 组委会很高兴宣布一个新的补充赛事(针对MCM/ICM 比赛的视频录制比赛)。点击这里阅读详情! 1.竞赛前

A.注册 B.选好参赛队成员 2.竞赛开始之后 A.通过竞赛的网址查看题目 B.选题 C.参赛队准备解决方案 D.打印摘要和控制页面 3.竞赛结束之前 A.发送电子版论文。 4.竞赛结束的时候, A. 准备论文邮包 B.邮寄论文 5.竞赛结束之后 A. 确认论文收到 B.核实竞赛结果 C.发证书 D.颁奖 I. BEFORE THE CONTEST BEGINS:(竞赛前)A.注册 所有的参赛队必须在美国东部时间2014年2月6号(星期四)下午2点前完成注册。届时,注册系统将会自动关闭,不再接受新的注册。任何未在规定时间

交通流中的NaSch模型及MATLAB代码元胞自动机完整

元胞自动机NaSch模型及其MATLAB代码 作业要求 根据前面的介绍,对NaSch模型编程并进行数值模拟: ●模型参数取值:Lroad=1000,p=,Vmax=5。 ●边界条件:周期性边界。 ●数据统计:扔掉前50000个时间步,对后50000个时间步进行统计,需给出的 结果。 ●基本图(流量-密度关系):需整个密度范围内的。 ●时空图(横坐标为空间,纵坐标为时间,密度和文献中时空图保持一致, 画 500个时间步即可)。 ●指出NaSch模型的创新之处,找出NaSch模型的不足,并给出自己的改进思 路。 ●? 流量计算方法: 密度=车辆数/路长; 流量flux=density×V_ave。 在道路的某处设置虚拟探测计算统计时间T内通过的车辆数N; 流量flux=N/T。 ●? 在计算过程中可都使用无量纲的变量。 1、NaSch模型的介绍 作为对184号规则的推广,Nagel和Schreckberg在1992年提出了一个模拟车辆交通的元胞自动机模型,即NaSch模型(也有人称它为NaSch模型)。 ●时间、空间和车辆速度都被整数离散化。

● 道路被划分为等距离的离散的格子,即元胞。 ● 每个元胞或者是空的,或者被一辆车所占据。 ● 车辆的速度可以在(0~Vmax )之间取值。 2、NaSch 模型运行规则 在时刻t 到时刻t+1的过程中按照下面的规则进行更新: (1)加速:),1min(max v v v n n +→ 规则(1)反映了司机倾向于以尽可能大的速度行驶的特点。 (2)减速:),min(n n n d v v → 规则(2)确保车辆不会与前车发生碰撞。 (3)随机慢化: 以随机概率p 进行慢化,令:)0, 1-min(n n v v → 规则(3)引入随机慢化来体现驾驶员的行为差异,这样既可以反映随机加速行为,又可以反映减速过程中的过度反应行为。这一规则也是堵塞自发产生的至关重要因素。 (4)位置更新:n n n v x v +→ ,车辆按照更新后的速度向前运动。 其中n v ,n x 分别表示第n 辆车位置和速度;l (l ≥1)为车辆长度;11--=+n n n x x d 表示n 车和前车n+1之间空的元胞数;p 表示随机慢化概率;max v 为最大速度。 3、NaSch 模型实例 根据题目要求,模型参数取值:L=1000,p=,Vmax=5,用matlab 软件进行编程,扔掉前11000个时间步,统计了之后500个时间步数据,得到如下基本图和时空图。 程序简介 初始化:在路段上,随机分配200个车辆,且随机速度为1-5之间。 图是程序的运行图,图中,白色表示有车,黑色是元胞。

美国数学建模题目至翻译

美国数学建模题目2017至2017翻译 篇一:2017年建模美赛C题带翻译 Problem C: “Cooperate and navigate” Traffic capacity is limited in many regions of the United States due to the number of lanes of roads.For example, in the Greater Seattle area drivers experience long delays during peak traffic hoursbecause the volume of traffic exceeds the designed capacity of the road networks. This is particularlypronounced on Interstates 5, 90, and 405, as well as State Route 520, the roads of particular interestfor this problem. Self-driving, cooperating cars have been proposed as a solution to increase capacity of highwayswithout increasing number of lanes or roads. The behavior of these cars interacting with the existingtraffic flow and each other is not well understood at this point. The Governor of the state of Washington has asked for analysis of the effects of allowing self-driving,cooperating cars on the roads listed above in Thurston, Pierce, King, and Snohomish counties. (Seethe provided map and Excel spreadsheet).In particular, how do the effects change as thepercentage of self-driving cars increases from 10% to 50% to 90%? Do equilibria exist? Is there atipping point where performance changes markedly? Under what conditions, if any, should lanes bededicated to these cars? Does your analysis of your model suggest any other policy changes? Your answer should include a model of the effects on traffic flow of the number of lanes, peak and/oraverage traffic volume, and percentage of vehicles using self-driving, cooperating systems. Yourmodel should address cooperation between self-driving cars as well as the interaction between self-driving and non-self-driving vehicles. Your model should then be applied to the data for the roads ofinterest, provided in the attached Excel spreadsheet. Your MCM submission should consist of a 1 page Summary Sheet, a 1-2 page letter to theGovernor’s office, and your solution (not to exceed 20 pages) for a maximum of 23 pages. Note: Theappendix and references do not count toward the 23 page limit. Some useful background information: On average, 8% of the daily traffic volume occurs during peak travel hours. ? The nominal speed limit for all these roads is 60 miles per hour. ? Mileposts are numbered from south to north, and west to east. ? Lane widths are the standard 12 feet. ? Highway 90 is classified as a state route until it intersects Interstate 5. ? In case of any conflict between the data provided in this problem and any other source, use thedata provided in this problem. Definitions:

3分钟完整了解·HiMCM美国高中生数学建模竞赛

眼看一年一度的美国高中生数学建模竞赛就要到来了,聪明机智的你准备好了吗? 今年和码趣学院一起去参加吧! 什么是HiMCM HiMCM(High School Mathematical Contest in Modeling)美国高中生数学建模竞赛,是美国数学及其应用联合会(COMAP)主办的活动,面向全球高中生开放。 竞赛始于1999年,大赛组委将现实生活中的各种问题作为赛题,通过比赛来考验学生的综合素质。

HiMCM不仅需要选手具备编程技巧,更强调数学,逻辑思维和论文写作能力。这项竞赛是借鉴了美国大学生数学建模竞赛的模式,结合中学生的特点进行设计的。 为什么要参加HiMCM 数学逻辑思维是众多学科的基础,在申请高中或大学专业的时候(如数学,经济学,计算机等),参加了优质的数学竞赛的经历都会大大提升申请者的学术背景。除了AMC这种书面数学竞赛,在某种程度上数学建模更能体现学生用数学知识解决各种问题的能力。

比赛形式 注意:HiMCM比赛可远程参加,无规定的比赛地点,无需提交纸质版论文。重要的是参赛者应注重解决方案的设计性,表述的清晰性。 1.参赛队伍在指定17天中,选择连续的36小时参加比赛。 2.比赛开始后,指导教师可登陆相应的网址查看赛题,从A题或B题中任选其一。 3.在选定的36小时之内,可以使用书本、计算机和网络,但不能和团队以外的任何人 员交流(包括本队指导老师) 比赛题目 1.比赛题目来自现实生活中的两个真实的问题,参赛队伍从两个选题中任选一个。比赛 题目为开放性的,没有唯一的解决方案。 2.赛事组委会的评审感兴趣的是参赛队伍解决问题的方法,所以不太完整的解决方案也 能提交。 3.参赛队伍必须将问题的解决方案整理成31页内的学术论文(包括一页摘要),学术 论文中可以用图表,数据等形式,支撑问题的解决方案 4.赛后,参赛队伍向COMPA递交学术论文,最终成果以英文报告的方式,通过电子 邮件上传。 表彰及奖励 参赛队伍的解决方案由COMPA组织专家评阅,最后评出: 特等奖(National Outstanding) 特等奖提名奖(National Finalist or Finalist) 一等奖(Meritorious)

美国数学建模比赛题目及翻译

PROBLEM A: The Ultimate Brownie Pan When baking in a rectangular pan heat is concentrated in the 4 corners and the product gets overcooked at the corners (and to a lesser extent at the edges). In a round pan the heat is distributed evenly over the entire outer edge and the product is not overcooked at the edges. However, since most ovens are rectangular in shape using round pans is not efficient with respect to using the space in an oven. Develop a model to show the distribution of heat across the outer edge of a pan for pans of different shapes - rectangular to circular and other shapes in between. Assume 1. A width to length ratio of W/L for the oven which is rectangular in shape. 2. Each pan must have an area of A. 3. Initially two racks in the oven, evenly spaced. Develop a model that can be used to select the best type of pan (shape) under the following conditions: 1. Maximize number of pans that can fit in the oven (N)

元胞自动机-森林火灾模型MATLAB代码

% 元胞自动机:森林火灾模型 % 规则: % (1)正在燃烧的树变成空格位; % (2)如果绿树格位的最近邻居中有一个树在燃烧,则它变成正在燃烧的树;% (3)在空格位,树以概率p生长; % (4)在最近的邻居中没有正在燃烧的树的情况下树在每一时步以概率f(闪%? 电)变为正在燃烧的树。 % 参考文献: % 祝玉学,赵学龙译,<<物理系统的元胞自动机模拟>>, p23 close all; clc; clear; figure; p=0.3;% 概率p f=6e-5;% 概率f axes; rand('state',0); set(gcf,'DoubleBuffer','on'); % S=round((rand(300)/2+0.5)*2); S=round(rand(300)*2); Sk=zeros(302);

Sk(2:301,2:301)=S;%%加边开始的森林初值% 红色表示正在燃烧(S中等于2的位置) % 绿色表示绿树(S中等于1的位置) % 黑色表示空格位(S中等于0的位置) C=zeros(302,302,3); R=zeros(300); G=zeros(300); R(S==2)=1; G(S==1)=1; C(2:301,2:301,1)=R; C(2:301,2:301,2)=G; Ci=imshow(C); ti=0; tp=title(['T = ',num2str(ti)]);%%时间记录while 1; ti=ti+1; St=Sk; %%St表示t时刻的森林情况 St(Sk==2)=0; % for rule (1) Su=zeros(302); Sf=Sk;%%Sf表示模拟着火的过程 Sf(Sf<1.5)=0;%%只留下着火点

美国大学生数学建模竞赛组队和比赛流程

数学模型的组队非常重要,三个人的团队一定要有分工明确而且互有合作,三个人都有其各自的特长,这样在某方面的问题的处理上才会保持高效率。 三个人的分工可以分为这几个方面: 数学员:学习过很多数模相关的方法、知识,无论是对实际问题还是数学理论都有着比较敏感的思维能力,知道一个问题该怎样一步步经过化简而变为数学问题,而在数学上又有哪些相关的方法能够求解,他可以不能熟练地编程,但是要精通算法,能够一定程度上帮助程序员想算法,总之,数学员要做到的是能够把一个问题清晰地用数学关系定义,然后给出求解的方向; 程序员:负责实现数学员的想法,因为作为数学员,要完成大部分的模型建立工作,因此调试程序这类工作就必须交给程序员来分担了,一些程序细节程序员必须非常明白,需要出图,出数据的地方必须能够非常迅速地给出;ACM的参赛选手是个不错的选择,他们的程序调试能力能够节约大量的时间,提高在有限时间内工作的工作效率; 写手:在全文的写作中,数学员负责搭建模型的框架结构,程序员负责计算结果并与数学员讨论,进而形成模型部分的全部内容,而写手要做的。就是在此基础之上,将所有的图表,文字以一定的结构形式予以表达,注意写手时刻要从评委,也就是论文阅读者的角度考虑问题,在全文中形成一个完整地逻辑框架。同时要做好排版的工作,最终能够把数学员建立的模型和程序员算出的结果以最清晰的方式体现在论文中。一个好的写手能够清晰地分辨出模型中重要和次要的部分,这样对成文是有非常大的意义的。因为论文是评委能够唯一看到的成果,所以写手的水平直接决定了获奖的高低,重要性也不言而喻了。 三个人至少都能够擅长一方面的工作,同时相互之间也有交叉,这样,不至于在任何一个环节卡壳而没有人能够解决。因为每一项工作的工作量都比较庞大,因此,在准备的过程中就应该按照这个分工去准备而不要想着通吃。这样才真正达到了团队协作的效果。 比赛流程:对于比赛流程,在三天的国赛里,我们应该用这样一种安排方式:第一天:定题+资

如何准备美国大学生数学建模比赛

如何准备美赛 数学模型: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,2012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、数学建模网站上有许多关于这些方法的相关介绍与文献。 软件与书籍: 软件一般三款足够:Matlab、SPSS、Lingo,学好一个即可。 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,适合用来理解模型思想,参考自学。 分工合作:数模团队三个人,一般是分别负责建模、编程、写作。当然编程的可以建模,建模的也可以写作。这个要视具体情况来定,但这三样必须要有人擅长,这样才能保证团队最大发挥出潜能。 这三个人中负责建模的人是核心,要起主导作用,因为建模的人决定了整篇论文的思路与结构,尤其是模型的选择直接关系到了论文的结果与质量。 对于建模的人,首先要去大量的阅读文献,要见识尽可能多的模型,这样拿到一道题就能迅速反应到是哪一方面的模型,确定题目的整体思路。 其次是接口的制作,这是体现建模人水平的地方。所谓接口的制作就是把死的方法应用到具体问题上的过程,即用怎样的表达完成程序设计来实现模型。比如说遗传算法的方法步骤大家都知道,但是应用到具体问题上,编码、交换、变异等等怎么去做就是接口的制作。往往对于一道题目大家都能想到某种方法,可就是做不出来,这其实是因为接口不对导致的。做接口的技巧只能从不断地实践中习得,所以说建模的人任重道远。 另外,在平时训练时,团队讨论可以激烈一些,甚至可以吵架,但比赛时,一定要保持心平气和,不必激烈争论,大家各让3分,用最平和的方法讨论问题,往往能取得效果并且不耽误时间。经常有队伍在比赛期间发生不愉快,导致最后的失败,这是不应该发生的,毕竟大家为了一个共同的目标而奋斗,这种经历是很难得的。所以一定要协调好队员们之间的关系,这样才能保证正常发挥,顺利进行比赛。 美赛特点:一般人都认为美赛比国赛要难,这种难在思维上,美赛题目往往很新颖,一时间想不出用什么模型来解。这些题目发散性很强,需要查找大量文献来确定题目的真正意图,美赛更为注重思想,对结果的要求却不是很严格,如果你能做出一个很优秀的模型,也许结果并不理想也可能获得高奖。另外,美赛还难在它的实现,很多东西想到了,但实现起来非常困难,这需要较高的编程水平。 除了以上的差异,在实践过程中,美赛和国赛最大的区别有两点: 第一点区别当然是美赛要用英文写作,而且要阅读很多英文文献。对于文献阅读,可以安装有道词典,

2012美国大学生数学建模题目(英文原版加中文翻译)

2012 MCM Problems PROBLEM A:The Leaves of a Tree "How much do the leaves on a tree weigh?" How might one estimate the actual weight of the leaves (or for that matter any other parts of the tree)? How might one classify leaves? Build a mathematical mode l to describe and classify leaves. Consider and answer the following: ? Why do leaves have the various shapes that they have? ? Do the shapes “minimize” overlapping individual shadows that are cast, so as to maximize exposure? Does the distribution of leaves within the “volume” of the tree and its branches effect the shape? ? Speaking of profiles, is leaf shape (general characteristics) related to tree profile/branching structure? ? How would you estimate the leaf mass of a tree? Is there a correlation between the leaf mass and the size characteristics of the tree (height, mass, volume defined by the profile)? In addition to your one page summary sheet prepare a one page letter to an editor of a scientific journal outlining your key findings. “多少钱树的叶子有多重?”怎么可能估计的叶子(或树为此事的任何其他部分)的实际重量?会如何分类的叶子吗?建立了一个数学模型来描述和分类的叶子。考虑并回答下列问题:?为什么叶片有,他们有各种形状??请勿形状的“最小化”个人投阴影重叠,以便最大限度地曝光吗?树叶树及其分支机构在“量”的分布效应的形状?说起型材,叶形(一般特征)有关的文件树/分支结构?你将如何估计树的叶质量?有叶的质量和树的大小特性(配置文件中定义的高度,质量,体积)之间的关系吗?除了你一个页面的汇总表,准备一页纸的信中列出您的主要结果的一个科学杂志的编辑. PROBLEM B:Camping along the Big Long River Visitors to the Big Long River (225 miles) can enjoy scenic views and exciting whi t e water rapids. The river is inaccessible to hikers, so the only way to enjoy i t is to take a river trip that requires several days of camping. River trips all start at First Launch and exi t the river at Final Exit, 225 miles downstream. Passengers take either oar- powered rubber rafts, which travel on average 4 mph or motorized boats, which travel on average 8 mph. The trips range from 6 to 18 nights of camping on the river, start to finish.. The government agency responsible for managing this river wants every trip to enjoy a wilderness experience, with minimal contact wi t h other groups of boats on the river. Currently, X trips travel down the Big Long River each year during a six month period (the rest of the year it is too cold for river trips). There are Y camp sites on the Big Long River, distributed fairly uniformly throughout the river corridor. Given the rise in popularity of river rafting, the park managers have been asked to allow more trips to travel down the river. They want to determine how they might schedule an optimal mix of trips, of varying duration (measured in nights on the river) and propulsion (motor or oar) that will utilize the campsites in the best way possible. In other words, how many more boat trips could be added to the Big Long River’s rafting season? The river managers have hired you to advise them on ways in which to develop the best schedule

美国大学生数学建模竞赛赛题翻译

2015年美国大学生数学建模竞赛赛题翻译 2015年美国大学生数学竞赛正在进行,比赛时间为北京时间:2015年2月6日(星期五)上午9点—2月10日上午9点.竞赛以三人(本科生)为一组,在四天时间内,就指定的问题,完成该实际问题的数学建模的全过程,并就问题的重述、简化和假设及其合理性的论述、数学模型的建立和求解(及软件)、检验和改进、模型的优缺点及其可能的应用范围的自我评述等内容写出论文。 2015 MCM/ICM Problems 总计4题,参赛者可从MCM Problem A, MCM Problem B,ICM Problem C orICM Problem D等四道赛题中自由选择。 2015Contest Problems MCM PROBLEMS PROBLEM A: Eradicating Ebola The worldmedical association has announced that theirnewmedicationcould stop Ebola andcurepatients whose disease is not advanced. Build a realistic, sensible, andusefulmodel thatconsiders not onlythespread of the disease,thequantity of themedicine needed,possible feasible delivery systems(sending the medicine to where itis needed), (geographical)locations of delivery,speed of manufacturing of the va ccine ordrug, but also any othercritical factors your team considers necessaryas partof themodel to optimize theeradicationofEbola,orat least its current strain. Inadd ition to your modeling approach for thecontest, prepare a1—2 page non-technical letter for the world medicalassociation touse intheir announcement. 中文翻译: 问题一:根除埃博拉病毒 世界医学协会已经宣布他们的新药物能阻止埃博拉病毒并且可以治愈一些处于非晚期疾病患者。建立一个现实的,合理的并且有用的模型,该模型不仅考虑了疾病的蔓延,需要药物的量,可能可行的输送系统,输送的位置,疫苗或药物的生产速度,而且也要考虑其他重要的因素,诸如你的团队认为有必要作为模型的一部分来进行优化而使埃博拉病毒根除的一些因素,或者至少考虑当前的状态。除了你的用于比赛的建模方法外,为世界医学协会准备一份1-2页的非技术性的信,方便其在公告中使用。 PROBLEMB: Searchingforalost plane Recall the lostMalaysian flight MH370.Build agenericmathematicalmodel that could assist "searchers" in planninga useful search for a lost planefeared to have crashed in open water suchas the Atlantic, Pacific,Indian, Southern,or Arctic Ocean whil eflyingfrom PointA to Point B. Assume that there are no signals fromthe downed plane。Your model should recognize thattherearemany different types of planes forw

交通流元胞自动机模型综述

第23卷 第1期2006年1月 公 路 交 通 科 技 Journal of Highway and Transportation Research and Development Vol .23 No .1 Jan .2006 文章编号:1002-0268(2006)01-0110-05 收稿日期:2004-09-27 作者简介:郑英力(1971-),女,福建宁德人,讲师,研究方向为交通控制与仿真.(z hengyl71@s ina .com ) 交通流元胞自动机模型综述 郑英力,翟润平,马社强 (中国人民公安大学 交通管理工程系,北京 102623) 摘要:随着交通流模拟的需要及智能交通系统的发展,出现了基于元胞自动机理论的交通流模型。交通流元胞自动机模型由一系列车辆运动应遵守的运动规则和交通规则组成,并且包含驾驶行为、外界干扰等随机变化规则。文章介绍了交通流元胞自动机模型的产生与发展,总结和评述了国内外各种元胞自动机模型,并对元胞自动机模型的发展提出展望。 关键词:元胞自动机;交通流;微观模拟;模型中图分类号:U491.1+23 文献标识码:A Survey of Cellular Automata Model of Traffic Flow ZH ENG Ying -li ,ZH AI Run -p ing ,MA She -q iang (Department of Traffic Management Engineering ,Chinese People 's Public Security University ,Beijing 102623,China )Abstract :With the increas ing demand of traffic flow si mulation and the development of ITS research ,the traffic flow model based on cellular automata has been developed .Cellular automata model of traffic flow incorporates a series of vehicle movement rules and traffic regulations .Meanwhile ,the model works under some stochastic rules takin g into consideration of drivers 'behaviors and ambient interfer -ences .This paper introduces the establishment and development of cellular automata model of traffic flow ,su mmarizes and comments on different kinds of typical cellular automata models of traffic flow ,and furthermore ,presents a new perspective for further stud y of the model . Key words :Cellular automata ;Traffic flow ;Microscopic simulation ;Model 0 引言 交通流理论是运用物理学和数学定律来描述交通特性的理论。经典的交通流模型主要有概率统计模 型、车辆跟驰模型、流体动力学模型、车辆排队模型等 [1] 。20世纪90年代,随着交通流模拟的需要及智 能交通系统的发展,人们开始尝试将物理学中的元胞自动机(Cellular Automata ,简称CA )理论应用到交通领域,出现了交通流元胞自动机模型。 交通流C A 模型的主要优点是:(1)模型简单,特别易于在计算机上实现。在建立模型时,将路段分 为若干个长度为L 的元胞,一个元胞对应一辆或几辆汽车,或是几个元胞对应一辆汽车,每个元胞的状态或空或是其容纳车辆的速度,每辆车都同时按照所建立的规则运动。这些规则由车辆运动应遵守的运动规则和交通规则组成,并且包含驾驶行为、外界干扰等随机变化规则。(2)能够再现各种复杂的交通现象,反映交通流特性。在模拟过程中人们通过考察元胞状态的变化,不仅可以得到每一辆车在任意时刻的速度、位移以及车头时距等参数,描述交通流的微观特性,还可以得到平均速度、密度、流量等参数,呈现交通流的宏观特性。

2010年美国大学生数学建模竞赛B题一等奖

Summary Faced with serial crimes,we usually estimate the possible location of next crime by narrowing search area.We build three models to determine the geographical profile of a suspected serial criminal based on the locations of the existing crimes.Model One assumes that the crime site only depends on the average distance between the anchor point and the crime site.To ground this model in reality,we incorporate the geographic features G,the decay function D and a normalization factor N.Then we can get the geographical profile by calculating the probability density.Model Two is Based on the assumption that the choice of crime site depends on ten factors which is specifically described in Table5in this paper.By using analytic hierarchy process (AHP)to generate the geographical profile.Take into account these two geographical profiles and the two most likely future crime sites.By using mathematical dynamic programming method,we further estimate the possible location of next crime to narrow the search area.To demonstrate how our model works,we apply it to Peter's case and make a prediction about some uncertainties which will affect the sensitivity of the program.Both Model One and Model Two have their own strengths and weaknesses.The former is quite rigorous while it lacks considerations of practical factors.The latter takes these into account while it is too subjective in application. Combined these two models with further analysis and actual conditions,our last method has both good precision and operability.We show that this strategy is not optimal but can be improved by finding out more links between Model One and Model Two to get a more comprehensive result with smaller deviation. Key words:geographic profiling,the probability density,anchor point, expected utility

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