2015年全国数学建模B题思路

2015年全国数学建模B题思路
2015年全国数学建模B题思路

B题“互联网+”时代的出租车资源配置

出租车是市民出行的重要交通工具之一,“打车难”是人们关注的一个社会热点问题。随着“互联网+”时代的到来,有多家公司依托移动互联网建立了打车软件服务平台,实现了乘客与出租车司机之间的信息互通,同时推出了多种出租车的补贴方案。

请你们搜集相关数据,建立数学模型研究如下问题:

(1)试建立合理的指标,并分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程度。指标:里程利用率,车辆满载率,车辆拥有量(万人)等,从这些指标去按以下步骤收集数据并分析

1分别收集一线(比如北上广),二线(比如西安),三线(比如拉萨)城市各一个的出租车数据来分析,这样就能代表全国了。这就是第一问中的“空”

2主要分析各个城市早(7:00——8:30)

中(11:30——2:30)

晚(17:30——18:30)上班高峰

和平时时段的打车的供求情况这就是第一问中的“时”

3最后总结哈供求匹配程度

(2)分析各公司的出租车补贴方案是否对“缓解打车难”有帮助?

1选取几个打车平台的补贴方案去分析,比如:

快的打车补贴变化

2014年1月20日快的打车乘客车费返现10元,司机奖励10元

2014年2月17日快的打车乘客返现11元,司机返5-11元[10]

2014年2月18日快的打车乘客返现13元[11]

2014年3月4日快的打车乘客返现10元/单,司机端补贴不变[6]

2014年3月5日快的打车乘客补贴金额变为5元

2014年3月22日快的打车乘客返现3—5元

2014年5月17日软件乘客补贴“归零”

2014年7月9日,将司机端补贴降为2元/单。[12]

2014年8月9日,滴滴、快的两大打车软件再出新规,全面取消司机端现金补贴。

滴滴打车

1月10日,滴滴打车乘客车费立减10元、司机立奖10元

2月17日,滴滴打车乘客返现10-15元,新司机首单立奖50元

2月18日,滴滴打车乘客返现12至20元

3月7日,滴滴打车乘客每单减免随机“6-15元”

3月23日,滴滴打车乘客返现3-5元

5月17日,打车软件乘客补贴“归零”

7月9日,软件司机端补贴降为2元/单

8月12日,滴滴打车取消对司机接单的常规补贴

2分析传统出租车公司的补贴方案

3最后一定要联系到是否对“缓解打车难”有帮助上,结论是:

有一定帮助,但并未完全解决问题(),同时产生了新的问题。

注意要用数据和案例论证,不能自己在那空口说。这样就为下

一问铺垫好了。

(3) 如果要创建一个新的打车软件服务平台,你们将设计什么样的补贴方案,并论证其合理性。

创建新平台肯定是让你解决现有方案的不足,所以针对第二问

中的结论,在你的新方案中论述怎样解决那些问题,形成新方

案(可以下载那些打车软件体验哈,实在想不出新方案,就把

人家各个打车平台好的地方组合起来)

2015全国大学生数学建模竞赛B题

“互联网+”时代的出租车资源配置 摘要 随着“互联网+”时代的到来,针对当今社会“打车难”的问题,多家公司建立了打车软件服务平台,并推出了多种补贴方案,这无论是对乘客和司机自身需求还是对出租车行业发展都具有一定的现实意义。本文依靠ISM解释结构、AHP-模糊综合评价、价格需求理论、线性规划等模型依次较好的解决了三个问题。 对于问题一求解不同时空出租车资源“供求匹配”程度的问题,本文先将ISM模型里的层级隶属关系进行改进,将影响出租车供求匹配的12个子因素分为时间、空间、经济、其它共四类组合,然后使用经过改进的AHP-模糊综合评价方法建立模型,提出了出租车空载率这一指标作为评价因子的方案,来分析冬季某节假日市南岗区出租车资源“供求匹配”程度。通过代入由1-9标度法确定的各因素相互影响的系数,得出各个影响因素的权重大小,利用无量纲化处理各影响因素,得出最终评判因子为0.3062,根据“供求匹配”标准,得出市南岗区出租车资源“供求匹配”程度处于供需合理状态的结论。同理,也得到了市不同区县、不同时间的供求匹配程度,最后作出市出租车“供求匹配”程度图。 对于问题二我们运用价格需求理论建立模型,以补贴前后打车人数比值与空驶率变化分别对滴滴和快的两个公司的不同补贴方案进行求解,依次得到补贴后对应的打车人数及空驶率的变化,再和无补贴时的状态对比,最后得出结论:当各公司补贴金额大于5元时,打车容易,即补贴方案能够缓解“打车难”的状况;当补贴小于5元时,不能缓解“打车难”的状况。 对于问题三,在问题二的模型下,建立了一个寻找最优补贴金额的优化模型,利用lingo软件[1]进行求解算出最佳补贴金额为8元,然后将这个值带入问题二的模型进行验证,经论证合理后将补贴金额按照4种分配方案分配给司机乘客。关键词:ISM解释结构模型;AHP-模糊综合评价;价格需求理论;线性规划

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

2005年数学建模B题

2013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/C/D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):华南师范大学增城学院 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): 日期:年月日

赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

2013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):

DVD在线租赁 摘要 问题(三):题目需要我们回答购买各种DVD的数量来使95%的会员能看到他DVD想看到的DVD,并且要怎么分配才能使满意度达到最大;每种建立以总的购买数最小、会员满意度最大为双目标的规划模型。通过确定在一个月内每张DVD的在每个会员中手中的使用率;然后通过c语言程序编程来确定每种DVD 的购买量;建立0-1规划模型;通过LINGO软件使满意度达到最大,来最终确定DVD的分配; 一级,二级目标,将多目标规划转化为单目标;同时将第j种DVD的购买量y的整数约束去掉,求解出最小购买数为张。将最小购买数作为约束条件,优j 化满意度后,得到最大满意度为95%;然后对此时DVD的购买量 y向上取整,得 j 到总购买数为186张。当购买数为186张时,会员满意度达到97%。 三、模型假设 1、租赁周期为一个月,每月租两次的会员可以在月中再租赁一次; 2、同一种DVD每人只能租赁一次; 3、DVD在租赁过程中无损坏; 4、会员每月至少交一次订单; 5、会员只有把前一次所借的DVD寄回,才可以继续下一次租赁 6、月底DVD全部收回,继续下个周期的租赁; 7、随着时间的推移,该网站的会员们的流动情况不会出现大变动。 四、符号说明

2003年数学建模A题

2003高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目 (请先阅读“对论文格式的统一要求”) A题 SARS的传播 SARS(Severe Acute Respiratory Syndrome,严重急性呼吸道综合症, 俗称:非典型肺炎)是21世纪第一个在世界范围内传播的传染病。SARS的爆发和蔓延给我国的经济发展和人民生活带来了很大影响,我们从中得到了许多重要的经验和教训,认识到定量地研究传染病的传播规律、为预测和控制传染病蔓延创造条件的重要性。请你们对SARS 的传播建立数学模型,具体要求如下: (1)对附件1所提供的一个早期的模型,评价其合理性和实用性。 (2)建立你们自己的模型,说明为什么优于附件1中的模型;特别要说明怎样才能建立一个真正能够预测以及能为预防和控制提供可靠、足够的信息的模型,这样做的困难在哪里?对于卫生部门所采取的措施做出评论,如:提前或延后5天采取严格的隔离措施,对疫情传播所造成的影响做出估计。附件2提供的数据供参考。

(3)收集SARS对经济某个方面影响的数据,建立相应的数学模型并进行预测。附件3提供的数据供参考。 (4)给当地报刊写一篇通俗短文,说明建立传染病数学模型的重要性。 附件1: SARS疫情分析及对北京疫情走势的预测 2003年5月8日 在病例数比较多的地区,用数理模型作分析有一定意义。前几天,XXX老师用解析公式分析了北京SARS疫情前期的走势。在此基础上,我们加入了每个病人可以传染他人的期限(由于被严格隔离、治愈、死亡等),并考虑在不同阶段社会条件下传染概率的变化,然后先分析香港和广东的情况以获得比较合理的参数,最后初步预测北京的疫情走势。希望这种分析能对认识疫情,安排后续的工作生活有帮助。 1 模型与参数 假定初始时刻的病例数为N0,平均每病人每天可传染K个人(K

数学建模上机练习习题及答案

练习1基础练习 一、矩阵及数组操作: 1.利用基本矩阵产生3×3和15×8的单位矩阵、全1矩阵、全0矩阵、均匀分布随机矩阵([-1,1]之间)、正态分布矩阵(均值为1,方差为4)。 A=eye(3) B=eye(15,8)C=ones(3)D=ones(15,8)E=zeros (3) F=zeros(15,8) G=(-1+(1-(-1))*rand(3)) H=1+sqrt(4)*randn(5) 2.利用fix及rand函数生成[0,10]上的均匀分布的10×10的整数随机矩阵a,然后统计a中大于等于5的元素个数 a=fix(0+(10-0)*rand(10)); K=find(a>=5); Num=length(K)或者num=sum(sum(a>=5)) num = 53 3.在给定的矩阵中删除含有整行内容全为0的行,删除整列内容全为0的列。 如已给定矩阵A在给定的矩阵中删除含有整行内容全为0的行 在命令窗口中输入A(find(sum(abs(A'))==0),:)=[]; 删除整列内容全为0的列。A(:,find(sum(abs(A'))==0))=[];

二、绘图: 4.在同一图形窗口画出下列两条曲线图像: y1=2x+5; y2=x ^2-3x+1, 并且用legen d标注 x=0:0.01:10; y1=2*x+5; y 2=x.^2-3*x+1; plot(x,y 1,x,y2,'r') leg en d('y 1', 'y2') 12345678910 -1001020304050607080 5.画出下列函数的曲面及等高线: z=x^2+y^2+sin(xy). 在命令窗口输入:

2015年全国数学建模B题论文思路

B题“互联网+”时代的出租车资源配置 出租车是市民出行的重要交通工具之一,“打车难”是人们关注的一个社会热点问题。随着“互联网+”时代的到来,有多家公司依托移动互联网建立了打车软件服务平台,实现了乘客与出租车司机之间的信息互通,同时推出了多种出租车的补贴方案。 请你们搜集相关数据,建立数学模型研究如下问题: (1)试建立合理的指标,并分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程度。指标:里程利用率,车辆满载率,车辆拥有量(万人)等,从这些指标去按以下步骤收集数据并分析 1分别收集一线(比如北上广),二线(比如西安),三线(比如拉萨)城市各一个的出租车数据来分析,这样就能代表全国了。这就是第一问中的“空” 2主要分析各个城市早(7:00——8:30) 中(11:30——2:30) 晚(17:30——18:30)上班高峰 和平时时段的打车的供求情况这就是第一问中的“时” 3最后总结哈供求匹配程度

(2)分析各公司的出租车补贴方案是否对“缓解打车难”有帮助? 1选取几个打车平台的补贴方案去分析,比如: 快的打车补贴变化 2014年1月20日快的打车乘客车费返现10元,司机奖励10元 2014年2月17日快的打车乘客返现11元,司机返5-11元[10] 2014年2月18日快的打车乘客返现13元[11] 2014年3月4日快的打车乘客返现10元/单,司机端补贴不变[6] 2014年3月5日快的打车乘客补贴金额变为5元 2014年3月22日快的打车乘客返现3—5元 2014年5月17日软件乘客补贴“归零” 2014年7月9日,将司机端补贴降为2元/单。[12] 2014年8月9日,滴滴、快的两大打车软件再出新规,全面取消司机端现金补贴。 滴滴打车 1月10日,滴滴打车乘客车费立减10元、司机立奖10元 2月17日,滴滴打车乘客返现10-15元,新司机首单立奖50元 2月18日,滴滴打车乘客返现12至20元 3月7日,滴滴打车乘客每单减免随机“6-15元” 3月23日,滴滴打车乘客返现3-5元 5月17日,打车软件乘客补贴“归零” 7月9日,软件司机端补贴降为2元/单 8月12日,滴滴打车取消对司机接单的常规补贴 2分析传统出租车公司的补贴方案 3最后一定要联系到是否对“缓解打车难”有帮助上,结论是:有一定帮助,但并未完全解决问题(),同时产生了新的问题。 注意要用数据和案例论证,不能自己在那空口说。这样就为下

[vip专享]2014年下学期数学实验与数学建模作业习题8

大致符合f=0.0069*x.^5-0.2669*x.^4+3.7108*x.^3-20.8889*x.^2+36.2143*x+60.0136;的分布,呈现夏季短日照冬季长日照,春秋居中的规律。1-6月份递减,

X=[0 400 800 1200 1600 2000 2400 2800]; Y=[0 400 800 1200 1600 2000 2400]; [x,y]=meshgrid(X,Y); z=[1180 1320 1450 1420 1400 1300 700 900;... 1230 1390 1500 1500 1400 900 1100 1060;... 1270 1500 1200 1100 1350 1450 1200 1150;... 1370 1500 1200 1100 1550 1600 1550 1380;... 1460 1500 1550 1600 1550 1600 1600 1600;... 1450 1480 1500 1550 1510 1430 1300 1200;... 1430 1450 1470 1320 1280 1200 1080 940]; figure(1); meshz(x,y,z) title('源数据点') xi=[0:40:2800]; yi=[0:40:2400]; zc=interp2(x,y,z,xi,yi','spline'); figure(2); surfc(xi,yi,zc); title('地貌图'); figure(3); contour(xi,yi,zc); 【2】结果:

数学建模全国赛07年A题一等奖论文

关于中国人口增长趋势的研究 【摘要】 本文从中国的实际情况和人口增长的特点出发,针对中国未来人口的老龄化、出生人口性别比以及乡村人口城镇化等,提出了Logistic、灰色预测、动态模拟等方法进行建模预测。 首先,本文建立了Logistic阻滞增长模型,在最简单的假设下,依照中国人口的历史数据,运用线形最小二乘法对其进行拟合,对2007至2020年的人口数目进行了预测,得出在2015年时,中国人口有13.59亿。在此模型中,由于并没有考虑人口的年龄、出生人数男女比例等因素,只是粗略的进行了预测,所以只对中短期人口做了预测,理论上很好,实用性不强,有一定的局限性。 然后,为了减少人口的出生和死亡这些随机事件对预测的影响,本文建立了GM(1,1) 灰色预测模型,对2007至2050年的人口数目进行了预测,同时还用1990至2005年的人口数据对模型进行了误差检验,结果表明,此模型的精度较高,适合中长期的预测,得出2030年时,中国人口有14.135亿。与阻滞增长模型相同,本模型也没有考虑年龄一类的因素,只是做出了人口总数的预测,没有进一步深入。 为了对人口结构、男女比例、人口老龄化等作深入研究,本文利用动态模拟的方法建立模型三,并对数据作了如下处理:取平均消除异常值、对死亡率拟合、求出2001年市镇乡男女各年龄人口数目、城镇化水平拟合。在此基础上,预测出人口的峰值,适婚年龄的男女数量的差值,人口老龄化程度,城镇化水平,人口抚养比以及我国“人口红利”时期。在模型求解的过程中,还对政府部门提出了一些有针对性的建议。此模型可以对未来人口做出细致的预测,但是需要处理的数据量较大,并且对初始数据的准确性要求较高。接着,我们对对模型三进行了改进,考虑人为因素的作用,加入控制因子,使得所预测的结果更具有实际意义。 在灵敏度分析中,首先针对死亡率发展因子θ进行了灵敏度分析,发现人口数量对于θ的灵敏度并不高,然后对男女出生比例进行灵敏度分析得出其灵敏度系数为0.8850,最后对妇女生育率进行了灵敏度分析,发现在生育率在由低到高的变化过程中,其灵敏度在不断增大。 最后,本文对模型进行了评价,特别指出了各个模型的优缺点,同时也对模型进行了合理性分析,针对我国的人口情况给政府提出了建议。 关键字:Logistic模型灰色预测动态模拟 Compertz函数

2011年全国大学生数学建模竞赛测试试题

2011年全国大学生数学建模竞赛测试试题(A) 时量:180分钟满分:150分 院系:专业:学号:姓名: 一、选择题(2分/题×10题=20分) 1、Matlab程序设计中清除当前工作区的变量x,y的命令是( c ) A.clc x,y B.clear(x y) C.clear x y D.remove(x,y) 2、关于Matlab程序设计当中变量名和函数名的描述,下述说法正确的是( B ) A.都不区分大小写 B.都区分大小写 C.变量名区分,函数名不区分 D. 变量名区分,函数名不区分 3、MA TLAB软件中,把二维矩阵按一维方式寻址时的寻址访问是按(B)优先的。 A.行 B.列 C.对角线 D.左上角 4、关于矩阵上下拼接和左右拼接的方式中,下列描述是正确的是( D ) A.上下拼接的命令为C=[A, B],要求矩阵A, B的列数相同; B.左右拼接的命令为C=[A; B],要求矩阵A, B的行数相同; C.上下拼接的命令为C=[A; B],要求矩阵A, B的行数相同; D.左右拼接的命令为C=[A, B],要求矩阵A, B的行数相同。 5、Matlab命令a=[65 72 85 93 87 79 62 73 66 75 70];find(a>=70 & a<80)得到的结果为(C ) A.[72 79 73 75] B.[72 79 73 75 70] C.[2 6 8 10 11] D.[0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1] 6、矩阵(或向量)的范数是用来衡量矩阵(或向量)的(A)的一个量 A.维数大小 B.元素的值的绝对值大小 C.元素的值的整体差异程度 D.所有元素的和 7、计算非齐次线性方程组AX=b的解可转化为计算矩阵X=A-1b,可以用Matlab的命令(A)实现 A.左除命令x=A\b B.左除命令x=A/b C.右除命令x=A\b D.右除命令x=A/b 8、关于Matlab的矩阵命令与数组命令,下列说法正确的是(b) A.矩阵乘A*B是指对应位置元素相乘 B.矩阵乘A.*B是指对应位置元素相乘 C.数组乘A.*B是指对应位置元素相乘 D.数组乘A*B是指对应位置元素相乘 9、生成5行4列,并在区间[1:10]内服从均分布的随机矩阵的命令是(d) A.rand(5,4)*10 B.rand(5,4,1,10) C.rand(5,4)+10 D.rand(5,4)*9+1 10、关于Matlab的M文件的描述中,以下错误的是( d ) A、Matlab的M 文件有脚本M文件和函数M文件两种; B、Matlab的函数M文件中要求首行必须以function顶格开头;

2015年B题数学建模_滴滴打车模型分析

2015 数学建模B题 (公选课) 后打车时代究竟能走多远 --基于数学分析的打车软件盈利模式的评估体系 1.摘要 打车软件作为新兴的交易平台,增加了交易机会。且与街头扬招方式相比,打车软件优势也很明显,它可以让出租车司机迅速找到它的客户。出租车正在寻找客人而“空跑”。打车软件的出现则改变了这种信息不对称,大大降低了司机的“空载率”,减少了司机和乘客之间的交易成本——司机扫街和乘客扫街的时间成本。 其次,改变了支付方式。传统现金交易有两个弊病,一是安全性。另外,大量现金交易增加了司机的交易成本:时不时收到假钞,蒙受经济损失;每周几次到银行存钱也增加了时间成本。这些优势就使得打车软件极具有盈利的可能,只有软件找到用户并增强对他们的粘性,就有许多渠道来针对他们来盈利。 随着近两年打车软件的兴起,从原先40多款打车软件的百花齐放演变成现在的嘀嘀、快的双雄争霸,市场竞争也趋于白热化。2014年伊始,嘀嘀打车和快的打车进入史上空前的“烧钱大战”,在高峰期甚至达到2月17日乘客返现10—15元,新司机首单立奖50元,而且每单都有补贴十块。目前两大打车软件纷纷将针对乘客的补贴降至3元/单,对司机端的补贴,嘀嘀是5元/单,快的4元/单。部分城市的嘀嘀打车更已取消“立减优惠”,取而代之的是“用嘀嘀添新衣”的广告或改送购物网站现金券。那么,在后打车时代,滴滴打车这类打车软件还能走多远了?我们通过对打车软件盈利模式的研究来探索这个问题。 关键词:空载率,支付方式,交易成本,后打车时代2.模型的假设 ①打车软件开拓的市场基本成熟,大公司的投资也不再,补贴也不再, 利用生活服务来增强对用户的粘性。 ②假设软件公司为用户提高的生活服务质量日趋完善,出租车司机的

2014数学建模B题解读

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是(从A/B/C/D中选择一项填写): B 我们的报名参赛队号为(8位数字组成的编号): 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。以上内容请仔细核对,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):

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):

创意平板折叠桌的设计 摘要 随着人类思维的不断进步,极具创意的作品也层出不穷。本文对创意平板折叠桌进行分析,运用三维坐标对不同平板折叠桌的结构进行描述。桌子外形由直纹曲面构成,桌面近似圆形,桌腿分成两组,每组各用一根钢筋将木条连接,钢筋两端分别固定在桌腿各组最外侧的两根木条上。随着铰链的活动,折叠桌可以平摊成一张平板,折叠时,沿木条有空槽以保证滑动的自由度。此折叠桌不仅设计精妙,造型美观。而且具有一定的实用价值,节省存储空间。 针对问题一,给定了一块平板的长宽高、木条宽度、以及折叠桌的高度。以折叠桌的某一桌脚为原点,利用对称性,建立空间直角坐标系。通过构建几何模型来找出桌面与最外侧桌脚木条的夹角(锐角)关系。然后运用三角函数计算出每根桌脚木条的长度以及开槽的大小。设每根桌脚木条与桌面的夹角为变量,通过几何关系,列出每条桌脚顶点处的坐标,, x y z分别满足的函数表达式,根据表达式编写MATLAB程序,画出桌脚边缘线变化过程。最后根据每个桌脚点在折叠过程中的改变,加入动态函数,用MATLAB画出折叠桌的动态过程。 针对问题二,根据稳固性好、加工方便、用材最少这三个限制条件求出非线性规划的目标函数和约束条件。由于问题一中要求稳固性好,所以对折叠桌的受力点做受力分析,为了使桌子承受最大的力量,对作用于折叠桌的压力、支持力、摩擦力等作分析。一个好的设计没有实用性就不能使用,所以我们把受力分析放在首要地位。为了使加工方便和用材最少,在保证稳固性的前提下减少使用的钢筋数量和选择最优加工参数。同时加工方便与材料的质地也有关,但是我们这里不考虑,统一用木质平板。根据以上三个约束条件,运用最优化的方法建立非线性规划模型,再用MATLAB求出最优解,得到最优的加工设计参数。 针对问题三,在问题一与问题二的模型基础上,设计出两种创意平板折叠桌。创意平板折叠桌一为桌面类似为菱形的折叠桌,建立坐标系得出菱形桌面和桌腿木条的方程,用MATLAB 进行编程,画出其动态图形。创意平板折叠桌二采用题目已给的图,采用一定的拼接技术,可根据顾客需求拼接出满足条件的的折叠桌。 关键词:边缘线MATLAB LINGO 受力分析最优化

网络学院数学建模作业题

网络学院数学建模作业题

数学建模作业题 注意事项: 作业共十题,每题十分,全部是比较简单的建模计算题,题目既是课本上的习题,在课本304~315有参考解答,又是在线题库的题目,在题库里有更详细的解答。学员应该先自己动脑筋解决,然后才参考一下课本及题库的解答。 评分高低主要是看完成作业的态度、独立程度和表达清晰程度。 上传的作业必须是包括全部作业的单独一份word文档,必须自己录入,不允许扫描,不允许直接插入题库答案中的图片。严重违反者,不及格。 请于有效期结束前两周提交上传作业,教师尽快批改,请学员有效期结束前一周查看成绩,不及格的学员可以在课程答疑栏目提出或者课程论坛提出重交申请,教师删除原作业后,这些学员可以在有效期结束前之前重交作业。每人只有一次重交机会。 作业题与考试相关(当然不会一模一样),认真完成作业的学员,必将在考试取得好成绩。 一、教材76页第1章习题1第7题(来自高中数学课本的数学探究问题,满分10分) 表1.17是某地一年中10天的白昼时间(单位:小时),请选择合适的函数模型,并进行数据拟合. 日期1月1日2月28日3月21日4月27日5月6日

白昼时间 5.59 10.23 12.38 16.39 17.26 日期 6月21日 8月14日 9月23日 10月25日 11月21日 白昼时间 19.40 16.34 12.01 8.48 6.13 解:根据地理常识,某地的白昼时间是以一年为周期而变化的,以日期在一年中序号为自变量x ,以白昼时间为因变量y ,则根据表1.17的数据可知在一年(一个周期)内,随着x 的增加,y 大约在6月21日(夏至)达到最大值,在12月21日(冬至)达到最小值,在3月21日(春分) 或9月21日(秋分)达到中间值。选择函数y=(b x A ++)3652sin(?π)作为函数值。根据表1.17的数据,推测A ,b 和?的值, 作非线性拟合得385.123712.13652sin(9022.6+-=x y π,预测该地12月21日的白昼时间为5.49小时。 二、教材100页第2章习题2第1题(满分10分) 继续考虑第2.2节“汽车刹车距离”案例,请问“两秒准则”和“一车长度准则”一样吗?“两秒准则”是否足够安全?对于安全车距,你有没有更好的建议? 解:“两秒准则”表明前后车距D 与车速v 成正比例关系v K D 2 =,其中s K 22 =,对于小型汽车,“一车长度准则”与“两秒准则”不一致。由)]([1 2 2 K K v K v D d --=-可以计算得到当D d h km K K K v <=-<时有/428.542 12 ,“两秒准则”足够安全,或者把刹车距离实测数据和“两秒准则”都画在同一幅图中,根据图形指出“两秒准则”足够安全的车速范围。用最大刹车距离除以车速,得到最大刹车距离所需的尾随时间,并以尾随时间为依据,提出更安全的准则,如“3秒准则”、“4

2015全国大学生数学建模竞赛D题答案

2015高教社杯全国大学生数学建模竞赛D题评阅要点 [说明]本要点仅供参考,各赛区评阅组应根据对题目的理解及学生的解答,自主地进行评阅。本题的难点在于通过学习国家相关政策文件,理解真实案例中一次项目规划中的各种约束条件,以此为基础建立成本核算体系,借助各类模型或算法,衡量并调整众筹筑屋规划方案,以实现不同目标的优化问题。 评阅时请关注如下方面:建模的准备工作(对题目的正确理解,文献查询,核算模型的依据),模型的建立、求解、求解方法的灵活性和分析方法,计算程序的可运行性,结果的表述,合理性分析及其模型的拓广。 问题1:众筹筑屋规划方案Ⅰ的核算流程 需熟悉众筹筑屋的新型房地产形势,包括结合实际需求,考虑容积率约束,考虑税务和预估纯收益,这其中包括土地增值税的计算、对取得土地使用权所支付的金额、开发成本、开发费用、与之有关的税金、其它扣除项目等核算,并对核算方式进行说明,应该有文献支持。原始方案(规划方案Ⅰ)的核算: 结合附件中的数据,使用已建立的核算模型对原始开发方案进行一次核算,给出建设规划方案Ⅰ的总购房款、增值税、纯利润、容积率、总套数等计算结果。 问题2:考虑参筹者平均购买意愿最大的建设规划方案 建立模型,给出合理的约束项和目标函数,并解释。注意考虑必要的套数上下限约束和目标函数的非线性。 选取合适的算法进行求解,并对结果给出合理的解释。 问题3:项目能成功执行的建设规划方案 对问题2中的方案进行核算,得出投资回报率低于25%的结论,对方案进行改进。建立或修改得到新模型,包含投资回报率需达到25%的约束,建立单目标非线性整数优化问题,注意目标函数与约束中均存在非线性,同时目标函数中存在分段的特性,寻求算法并求解,对于求解结果进行合理解释。

数学建模一周作业题目

对作业题目的说明 1. 本次数学建模周一共提供十五道题目供大家选择。每支队伍(2-3人/队)必须从以下题目中任意选取一题(只须选择一道),并完成一篇论文,对论文的具体要求参阅《论文格式规范》。 2. 题目标注为“A ”的为有一定难度的题目,指导老师会根据题目的难度对论文最后的评分进行调整。 (一)乒乓球赛问题 (A) A 、 B 两乒乓球队进行一场五局三胜制的乒乓球赛,两队各派3名选手上场,并各有3种选手的出场顺序(分别记为123,,ααα 和123,,βββ)。根据过去的比赛记录,可以预测出如果A 队以i α次序出场而B 队以j β次序出场,则打满5局A 队可胜 ij a 局。由此得矩阵()ij R a =如下: 12 3 1232 140345 3 1R βββααα?? = ? ? ??? (1) 根据矩阵R 能看出哪一队的实力较强吗? (2) 如果两队都采取稳妥的方案,比赛会出现什么结果? (3) 如果你是A 队的教练,你会采取何种出场顺序? (4) 比赛为五战三胜制,但矩阵R 中的元素却是在打满五局的情况下得到 的,这样的数据处理和预测方式有何优缺点? (二)野兔生长问题 在某地区野兔的数量在连续十年的统计数量(单位十万)如下: 分析该数据,得出野兔的生长规律。 并指出在哪些年内野兔的增长有异常现象,

预测T=10 时野兔的数量。 (三)停车场的设计问题 在New England的一个镇上,有一位于街角处面积100 200平方英尺的停车场,场主请你代为设计停车车位的安排方式,即设计在场地上划线的方案。 容易理解,如果将汽车按照与停车线构成直角的方向,一辆紧挨一辆地排列成行,则可以在停车场内塞进最大数量的汽车,但是对于那些缺乏经验的司机来说,按照这种方式停靠车辆是有困难的,它可能造成昂贵的保险费用支出。为了减少因停车造成意外损失的可能性,场主可能不得不雇佣一些技术熟练的司机专门停车;另一方面,如果从通道进入停车位有一个足够大的转弯半径,那么,看来大多数的司机都可以毫无困难地一次停车到位。当然通道越宽,场内所容纳的车辆数目也越少,这将使得场主减少收入。 请你通过建模的计算结果,来给出一个合理的设计方案。 (四)奖学金的评定(A) 背景 A Better Class (ABC)学院的一些院级管理人员被学生成绩的评定问题所困 ),这使得扰。平均来说,ABC的教员们一向打分较松(现在所给的平均分是A — 无法对好的和中等的学生加以区分。然而,某项十分丰厚的奖学金仅限于资助占总数10%的最优秀学生,因此,需要对学生排定名次。 教务长的想法是在每一课程中将每个学生与其他学生加以比较,运用由此得到的信息构造一个排名顺序。例如,某个学生在一门课程中成绩为A,而在同一课程中所有学生都得A,那么就此课而言这个学生仅仅属于“中等”。反之,如果一个学生得到了课程中唯一的A,那么,他显然处在“中等至上”水平。综合从几门不同课程所得到的信息,使得可以把所有学院的学生按照以10%划分等级顺序(最优秀的10%,其次的10%,等等)排序。 问题 , B+ ,…)这样的方式给出的,教务(1)假设学生成绩是按照(A+,A, A — 长的想法能否实现?

数学建模B题

数学建模B题 The following text is amended on 12 November 2020.

B题“互联网+”时代的出租车资源配置 摘要 本文针对现代生活中“打车难”这一问题,寻找引起其发生的主要因素,并在此基础上建立了与之相对应的打车软件服务信息平台,提出了最优控制策略,最后通过对深圳市出租车辆的调查做出了具体检验措施,验证出此模型的合理性。 针对问题一,本文首先运用层次分析方法,筛选出四至五个相对合理的指标以此来评判出对出租车供求的影响;其次运用SPSS软件对这些指标的数据进行预处理,应用主成分分析法从中再次筛选出三个重要指标,分别得出深圳市和佛山市供给量与需求量与对应三个重要指标间的关系,并利用MATLAB软件绘制供求量随影响因素变化的模型。利用灰色预测模型来分别预测未来几年深圳市和佛山市供给量与需求量发展趋势,验证其匹配状况,进而解决不同时间下的匹配度问题。运用灵敏度分析法,修正误差,完善模型。 针对问题二,考虑到出租车补贴主要为燃油补贴,由问题一的模型可知,燃油价格因素直接影响了供给量,通过问题一得出出租车补贴方案对缓解打车难有明显影响。 针对问题三,在软件平台建立上,为实现匹配度最佳,基于打车者与出租车距离最短,等待时间最短,首先利用图论的知识找出最短路径,进而运用改进的遗传算法求出最短时间,寻求到最优方案。其次根据空载量,分情况讨论具体补贴方案。最后根据GPS定位数据随机选取出“滴滴打车”某一时间内的经纬度,对以上服务信息平台进行检验,得出该平台较之前具有更好的合理性。 关键词:主成分分析灰色预测模型SPSS数据处理遗传算法

2015年数学建模作业题

数学模型课程期末大作业题 要求: 1)选题方式:共53题,每个同学做一题,你要做的题目编号是你的学号mod52所得的值+1。(例如:你的学号为119084157,则你要做的题为mod(119084157,52)+1=50)。 2)该类题目基本为优划问题,要求提交一篇完整格式的建模论文,文字使用小四号宋体,公式用word的公式编辑器编写,正文中不得出现程序以及程序冗长的输出结果,程序以附录形式附在论文的后面,若为规划求解必须用lingo 集合形式编程,其它可用Matlab或Mathmatica编写。 3)论文以纸质文档提交,同时要交一份文章和程序电子文档,由班长统一收上来,我要验证程序。 1、生产安排问题 某厂拥有4台磨床,2台立式钻床,3台卧式钻床,一台镗床和一台刨床,用以生产7种产品,记作p1至p7。工厂收益规定作产品售价减去原材料费用之余。每种产品单件的收益及所需各机床的加工工时(以小时计)列于下表(表1): 表 到6月底每种产品有存货50件。 工厂每周工作6天,每天2班,每班8小时。 不需要考虑排队等待加工的问题。 在工厂计划问题中,各台机床的停工维修不是规定了月份,而是选择最合

适的月份维修。除了磨床外,每月机床在这6个月中的一个月中必须停工维修;6个月中4台磨床只有2台需要维修。扩展工厂计划模型,以使可作上述灵活安排维修时间的决策。停工时间的这种灵活性价值若何? 注意,可假设每月仅有24个工作日。 5、生产计划 某厂有4台磨床,2台立钻,3台水平钻,1台镗床和1台刨床,用来生产7种产品,已知生产单位各种产品所需的有关设备台时以及它们的利润如表所示: 台镗床,4月—1台立钻,5月—1台磨床和1台立钻,6月—1台刨床和1台水平钻,被维修的设备在当月内不能安排生产。又知从1月到6月份市场对上述7种产品最大需求量如表所示: 量均不得超过100件。现在无库存,要求6月末各种产品各贮存50件。若该厂每月工作24天,每天两班,每班8小时,假定不考虑产品在各种设备上的加工顺序,要求: (a)该厂如何安排计划,使总利润最大; (b)在什么价格的条件下,该厂可考虑租用或购买有关的设备。 34、瓶颈机器上的任务排序 在工厂车间中,经常会出现整个车间的生产能力取决于一台机器的情况(例如,仅有一台的某型号机床,生产线上速度最慢的机器等)。这台机器就称为关键机器或瓶颈机器。此时很重要的一点就是尽可能地优化此机器将要处理的任务计划。

数学建模b题标准答案

2011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/C/D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):北京大学 参赛队员(打印并签名) :1. 姚胜献 2. 许锦敏 3. 刘迪初 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名):刘业辉 日期: 2011 年 9 月 12日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

2011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): 全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号): 交巡警服务平台的设置与调度 摘要 本文通过建立整数规划模型,解决了分配各平台管辖范围、调度警务资源以及合理设置交巡警服务平台这三个方面的问题;通过建立线性加权评价模型定量评价了某市现有交巡警服务平台设置方案的合理性,并根据各个区对服务平台需求量的不同,提出了重新分配全市警力资源的解决方案。在计算交巡警服务平台到各个路口节点的路程时,使用了图论里的floyd算法。 针对问题一的第一个子问题,首先假设交巡警服务平台对某个路口节点的覆盖度是二元的,引入决策变量,建立了0-1整数规划模型。交巡警出警应体现时间的紧迫性,所以选择平均每个突发事件的出警时间最短作为目标函数,运用基于MATLAB的模拟退火算法进行求解,给出了中心城区A的20个服务平台的管辖范围,求得平均每个案件的出警时间为1.013分钟。 针对问题一的第二个子问题,为了实现对中心城区A的13个交通要道的快速全封锁,以最短的封锁时间为目标,建立了0-1整数规划模型,利用lingo软件编程求解,给出了该区交巡警服务平台警力合理的调度方案,并求得对13个交通要道实现全封锁最短需要8.02分钟。 问题一的第三个子问题是交巡警服务平台的选址问题。考虑到建设新的服务平台需要投入更多的成本和警务资源,还需平衡各个服务平台的工作量。因此,以增加最少的服务平台数和服务平台工作量方差最小为目标,采用集合覆盖理论,建立了双目标0-1整数规划模型,用基于MATLAB的模拟退火算法求解出增加的服务平台数为4个,新增 的服务平台具体位置为A 28,A 40 ,A 48 ,A 88 ,并得到各个服务平台的工作强度方差为2.28。 针对问题二的第一个子问题,通过建立线性加权评价模型定量评价了该市现有交巡警服务平台设置方案的合理性,结果发现全市服务平台覆盖率较低且各个区的工作量不均衡,得出全市服务平台的布局存在明显的不合理的结论。并确定各区域人口密度、各区域公路总长度以及各区域平均每天总的发案率为各区域对交巡警需求的指标,然后根据各个区对服务平台需求量的不同,提出了较为合理的分配全市警力资源的解决方案。 对于问题二的第二个子问题,以围堵范围最小和调动警力最少的原则,通过分析案发后嫌疑犯可能到达的位置,给出了围堵方案。 关键词:交巡警服务平台 0-1整数规划模拟退火法

2015年全国大学生数学建模比赛A题一等奖论文

太阳影子定位问题 摘要 目前,如何确定视频的拍摄地点和拍摄日期是计算机视觉的热点研究问题,是视频数据分析的重要方面,有重要的研究意义。本文通过建立数学模型,给出了通过分析视频中物体的太阳影子变化,确定视频拍摄的地点和日期的方法。 对于问题一,建立空间三维直角坐标系和球面坐标系对直杆投影和地球进行数学抽象,引入地方时、北京时间、太阳赤纬、杆长、太阳高度角等五个参数,建立了太阳光下物体影子的长度变化综合模型。求解过程中,利用问题所给的数据,得到太阳赤纬等变量,将太阳赤纬等参量代入模型,求得了北京地区的9:00至15:00的影子长度变化曲线,当12:09时,影子长度最短;并分析出影长随这些参数的变化规律,利用控制变量法思想,总结了五个参数与影子长度的关系。最后进行模型检验,将该模型运用于东京、西藏两地,得到了这两座城市的影长变化规律曲线,发现变化规律符合实际两地实际情况。 对于问题二,为了消除不同直角坐标系带来的影响,将实际坐标转换为二次曲线的极坐标,建立了极坐标下基于多层优化搜索算法的空间匹配优化模型。求解时,先将未知点的直角坐标系的点转换为极坐标,然后设计了多层优化搜索算法,通过多次不同精度的搜索,最后得出实际观测点的经纬度为东经E115?北纬N25?。同时对模型进行验证,实地测量了现居住地的某个时间段的值,通过模型二来求解出现居住地的经纬度,分析了误差产生的原因:大气层的折射和拟合误差。 对于问题三,将极坐标转换后的基本模型转换为优化模型,建立了基于遗传算法的时空匹配优化模型。将目标函数作为个体的适应度函数,将经度纬度及日期作为待求解变量,用遗传算法进行求解,得到可能的经度纬度及其日期:北纬20度,东经114度,5月21日;北纬20度,东经114度,7月24日;东经94.5度,北纬33.8度,6月19日。最后,将遗传算法与多层优化搜索算法进行对比分析,得出遗传算法的求解效率和求解精度均优于多层次搜索算法。 对于问题四,首先将视频材料以1min为间隔进行采样得到41帧(静态图片),将这些静止图片先利用matlab进行处理,后进行阀值归一化处理,得到这些帧的灰度值矩阵。在图片上建立参考模型,获得影子端点的参考位置。利用投影系统和模型二,建立了基于图形处理的视频拍摄地点搜索模型。利用模型二中多层搜索算法,求得满足精度的最优地点。最优的地点是:东经119,北纬48.7,在内蒙古的呼伦贝尔市。同时假设日期是未知量,将模型四与模型三相结合,得到了可能的地点和时间,并分析了可能出现误差的原因,最后回答了当视频日期未知,也可以确定其位置和日期。 最后,给出了模型的优缺点和改进方案。 关键词:极坐标化,多层优化搜索算法,遗传算法,图像处理,MATLAB

相关文档
最新文档