数学建模实验作业参考例子

数学建模实验作业参考例子
数学建模实验作业参考例子

例1.1 求解线性方程组

命令如下:

>> a=[2,3,-1;8,2,3;45,3,9];

>> b=[2;4;23];

>> x=inv(a)*b

x =

0.5531

0.2051

-0.2784

例1.2 绘制正弦曲线和余弦曲线。

命令如下:

>> x=[0:0.5:360]*pi/180;

>> plot(x,sin(x),x,cos(x)) ;

例1.3 输入10个学生的成绩并对成绩按升序排序。

>>g=[45 56 34 24 76 89 32];

>>f=sort(g)

f =

24 32 34 45 56 76 89

例1.4 设有常微分方程初值问题,试求其数值解,并与精确解相比较。

(1)建立函数文件funt.m:

function yp=funt(t,y)

yp=(y^2-t-2)/4/(t+1);

(2)求解微分方程:

t0=0;tf=10;y0=2;

[t,y]=ode23('funt',[t0,tf],y0);

y1=sqrt(t+1)+1;

t'

例2.1 计算表达式的值,并将结果赋给变量x,然后显示出结果。

在MA TLAB命令窗口输入命令:

>>x=(5+cos(47*pi/180))/(1+sqrt(7)-2*i) %计算表达式的值

2.2 A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]

A =

1 2 3

4 5 6

7 8 9

例2.3 分别建立3×3、3×2和与矩阵A同样大小的零矩阵。

(1)建立一个3×3零矩阵:zeros(3)

>> zeros(3)

ans =

0 0 0

0 0 0

0 0 0

)建立一个3×2零矩阵:zeros(3,2)

>> zeros(3,2)

ans =

0 0

0 0

0 0

(3)建立与矩阵A同样大小零矩阵:zeros(size(A))

>> A=[2 4 7 5;7 8 9 10];zeros(size(A))

ans =

0 0 0 0

0 0 0 0

例2.4 产生5阶随机方阵A,其元素为[10,90]区间的随机整数,然后判断A的元素是否能被3整除。

(1) 生成5阶随机方阵A。

>> A=fix((90-10+1)*rand(5)+10)

A =

86 71 59 42 14

28 46 74 85 38

59 11 84 84 75

49 76 69 43 10

82 46 24 82 21

(2) 判断A的元素是否可以被3整除。

>> P=rem(A,3)==0

P =

0 0 0 1 0

0 0 0 0 0

0 0 1 1 1

0 0 1 0 0

0 0 1 0 1

例3.1 建立一个命令文件将变量a,b的值互换,然后运行该命令文件。

首先建立命令文件并以文件名exch.m存盘:

clear;

a=1:10; b=[11,12,13,14;15,16,17,18];

c=a;a=b;b=c;

a

b

ant

a =

11 12 13 14

15 16 17 18

b =

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

例3.2 建立一个函数文件将变量a,b的值互换,然后在命令窗口调用该函数文件。

首先建立函数文件fexch.m:

function [a,b]=fexch(a,b) % exch

c=a;a=b;b=c;

clear;

x=1:10; y=[11,12,13,14;15,16,17,18];

[x,y]=fexch(x,y)

例3.5 输入一个字符,若为大写字母,则输出其后继字符,若为小写字母,则输出其前导字符,若为数字字符则输出其对应的数值,若为其他字符则原样输出。

c=input('请输入一个字符','s');

if c>='A' & c<='Z'

disp(setstr(abs(c)+1));

elseif c>='a'& c<='z'

disp(setstr(abs(c)-1));

elseif c>='0'& c<='9'

disp(abs(c)-abs('0'));

else

disp(c);

end

例3.6 某商场对顾客所购买的商品实行打折销售,

已知打折标准为:

商品价格小于200元时,折扣率为0;

商品价格大于或等于200元且小于500时,折扣率为0.03;

商品价格大于或等于500且小于1000元时,折扣率为0.05;

商品价格大于或等于1000且小于2500元时,折扣率为0.08;

商品价格大于或等于2500且小于5000元时,折扣率为0.1;

商品价格大于或等于5000元时,折扣率为0.14;

求所售商品的实际销售价格。

>>price=input('请输入商品价格');

switch fix(price/100)

case {0,1}

rate=0;

case {2,3,4}

rate=3/100;

case num2cell(5:9)

rate=5/100;

case num2cell(10:24)

rate=8/100;

case num2cell(25:49)

rate=10/100;

otherwise

rate=14/100;

end

price=price*(1-rate)

请输入商品价格890

price =

845.5000

例3.7 矩阵乘法运算要求两矩阵的维数相容,否则会出错。先求两矩阵的乘积,若出错,则自动转去求两矩阵的点乘。

程序如下:

A=[1,2,3;4,5,6]; B=[7,8,9;10,11,12];

try

C=A*B;

catch

C=A.*B;

end

C

lasterr %显示出错原因

C =

7 16 27

40 55 72

ans =

Error using ==> *

Inner matrix dimensions must agree.

例3.8 已知求y 的表达式,

当n=100时,求y 的值。

程序如下

y=0;n=100;

for i=1:n

y=y+1/i/i;

end

y

补充知识: 在实际MATLAB 编程中,为提高程序的执行速度,常用向量运算来代替循环操作:

n=100; i=1:n;

f=1./i.^2;

y=sum(f)

例3.9 求定积分

程序如下:

a=0;b=3*pi;n=1000; h=(b-a)/n;

x=a:h:b; f=exp(-0.5*x).*sin(x+pi/6);

for i=1:n

s(i)= (f(i)+f(i+1))*h/2;

end

s=sum(s) 补充知识:

事实上,MATLAB 提供了有关数值积分的标准函数,实际应用中可直接调用这些函数求数值积分

例3.10 已知5个学生4门功课的成绩,求每名学生的总成绩。

程序如下:

1320()sin()6

x e x dx ππ-+?

s=0;

a=[65,76,56,78;98,83,74,85;76,67,78,79;98,58,42,73;67,89,76,87]

for k=a

s=s+k;

end

disp(s');

结果为:

a =

65 76 56 78

98 83 74 85

76 67 78 79

98 58 42 73

67 89 76 87

275 340 300 271 319 例3.11 产生一个长度为6的调和数列。

程序如下:

X=zeros(1,6);

i=1;

while i<=6

X(i)=1/i;

i=i+1;

end

format rat %使用分数表示数值

disp(X

例3.12 用while语句实现例3.8。

程序如下:

y=0; i=1;

while 1

f=1/i/i;

y=y+f;

if i==100

break;

end

i=i+1;

end

y

例3.13 用筛选法求某自然数范围内的全部素数。

程序如下:

m=input('m=');

p=2:m;

for i=2:sqrt(m)

n=find(rem(p,i)==0&p~=i);

p(n)=[];

end

p

输入一个值为:

m=100

p =

Columns 1 through 5

2 3 5 7 11

Columns 6 through 10

13 17 19 23 29

Columns 11 through 15

31 37 41 43 47

Columns 16 through 20

53 59 61 67 71

Columns 21 through 25

73 79 83 89 97

例3.14 编写函数文件求半径为r的圆的面积和周长。函数文件如下:function [s,p]=fcircle(r)

%CIRCLE calculate the area and perimeter of a circle of radii r

%r 圆半径

%s 圆面积

%p 圆周长

%2001年7月30日编

s=pi*r*r;

p=2*pi*r;

将以上函数文件以文件名fcircle.m存入c:\matlabr11\work下,然后在MA TLAB命令窗口调用该函数:

[s,p]=fcircle(10)

s =

13823/44

p =

7100/113

例3.15 利用函数文件,实现直角坐标(x,y)与极坐标(ρ,θ)之间的转换。

函数文件tran.m:

function [rho,theta]=tran(x,y)

rho=sqrt(x*x+y*y);

theta=atan(y/x);

调用tran.m的命令文件main1.m:

x=input('Please input x=:');

y=input('Please input y=:');

[rho,the]=tran(x,y);

rho

the

例3.17 nargin用法示例。

函数文件examp.m:

function fout=examp(a,b,c)

if nargin==1

fout=a;

elseif nargin==2

fout=a+b;

elseif nargin==3

fout=(a*b*c)/2;

end

命令文件mydemo.m:

x=[1:3];y=[1;2;3];

examp(x)

examp(x,y')

examp(x,y,3)

例3.18 全局变量应用示例。

先建立函数文件wadd.m,该函数将输入的参数加权相加。

function f=wadd(x,y)

global ALPHA BETA

f=ALPHA*x+BETA*y;

在命令窗口中输入:

global ALPHA BETA

ALPHA=1;

BETA=2;

s=wadd(1,2)

数学建模范例

前两页空白且不编页码

从该页开始编页码摘要 本文在依照电力市场交易原则和输电阻塞管理原则的前提下,通过多元线性回归分析、目标规划等方法,对电力市场的输电阻塞管理问题进行了研究。 问题1中,通过对散点图进行分析,可以得到所有机组出力值都与各线路的有功潮流值存在线性关系。于是,我们利用多元线性回归分析模型,分别得到6条线路的有功潮流与8个机组出力的带有常数项的线性表达式,其中,模型中的参数用最小二乘法估计,并进行了检验,证明函数关系可行。 问题2中,通过分析可知,阻塞费用主要是包括两部分,分别是序内容量不能出力的部分和报价高于清算价的序外容量出力的部分。“公平对待”就理解为电网公司赔偿两者在交易中所有的收入损失,从而制定出了阻塞费用的计算规则和公式。 针对问题3,为了下一个时段各机组的出力分配预案,我们按照电力市场规则,以在各机组出力存在上下极限(受爬坡速率影响)和机组出力值之和必须满足预报负荷为约束条件,以购电费用最少为目标函数,建立线性规划模型。最终各机组的出力分配预案为: 机组1 机组2 机组3 机组4 机组5 机组6 机组7 机组8 150 79 180 99.5 125 140 95 113.5 按照此出力分配预案,清算价为303元/兆瓦小时,购电费用为74416.8元。 问题4中,把问题3的计算数据代入问题4,通过问题1所得函数关系的计算易知部分线路出现阻塞,需调整出力方案。于是,我们以在各条线路上的有功潮流的绝对值不超出限值,各机组出力在其上下极限范围内以及机组出力值之和必须满足预报负荷为约束条件,以阻塞费用最低为目标函数,建立非线性目标规划模型,得到调整之后的出力分配方案为: 机组1 机组2 机组3 机组4 机组5 机组6 机组7 机组8 150.1 88 228 82.3 152 95 70.1 117 此时,清算价为303元/兆瓦小时,购电费用为74416.8元,阻塞费用为4619元。 针对问题5,重复问题3、4的工作。但因其预报负荷较大,无法输电阻塞消除,需将安全裕度纳入考虑范围之内。于是,根据安全且经济的原则的原则,以各条线路上的有功潮流的绝对值不超出安全裕度上限,各机组出力在其上下极限范围内以及机组出力值之和必须满足预报负荷为约束条件,以每条线路上潮流的绝对值超过限值的百分比最小和阻塞费用最低为目标函数,建立双目标规划模型,并利用加权法进行求解。调整之后的方案为: 机组1 机组2 机组3 机组4 机组5 机组6 机组7 机组8 153 88 188.2 99.5 150 155 102.1 117 此时,清算价为356元/兆瓦小时,购电费用为93699.2元,阻塞费用为1310.2元。 关键词:多元线性回归分析;最优解;非线性规划;多目标规划

《数学建模与数学实验》本科教学日历

《数学建模与数学实验》本科教学日历 数学建模部分 开设课程课程名称数学建模课程编号0701107 施教单位理学院 课内学时 总课时36 课程性质公共基础讲授课时28 修读要求选修实践课时8 选用教材教材名称数学建模教程出版社名称高等教育出版社 出版时间 及版次 2011年出版,第一版印刷时间2011年 其他情况 教学安排 班次授课对象及人数任教教员(指导教员)姓名及职称数学建模A 各专业本科学员 吴孟达教授 段晓君教授 毛紫阳讲师 王丹讲师 数学建模B 各专业本科学员 吴孟达教授 段晓君教授 毛紫阳讲师 王丹讲师 课次节 次 授课内容 教学 方法 采用现代化教学手段(课时) 多媒体电教双语网络实验 1 1 (1)什么是数学建模?数学建模的一般概念 (2)几个数学建模问题 讲授 1 2 (1)数学建模的一般步骤 (2)敏感问题调查案例 讲授 1 2 3 (1)行走步长问题 (2)雨中行走淋雨量最小问题 (3)道路是越多越通畅吗? 讲授 1 4 (1)有奖销售的抽奖策略问题 (2)“非诚勿扰”女生最佳选择问题 (3)网络文章流行度预测和招聘匹配 讲授 1 3 5 (1)线性规划模型基本概念 (2)整数规划模型 (3)0-1规划模型 讲授 1 6 (1)非线性规划 (2)多目标规划 讲授 1 4 7 (1)最短路算法 (2)最小生成树算法 讲授 1 8 (1)最大流算法 (2)PageRank算法 讲授 1 5 9 规划模型上机实践实践 1

课次节 次 授课内容 教学 方法 采用现代化教学手段(课时) 多媒体电教双语网络实验10 图论模型上机实践实践 1 6 11 (1)博弈模型基本概念 (2)Nash平衡和Pareto最优 (3)博弈论案例 讲授 1 12 (1)贝叶斯纳什均衡 (2)拍卖模型 讲授 1 7 13 社会选择理论中的选举问题数学模型-阿罗不可能定理讲授 1 14 越野长袍团体赛排名规则公平性问题讲授 1 8 15 军事作战模型-Lanchester作战模型讲授 1 16 自动化车床管理模型讲授 1 9 17 (1)“边际效应”基本概念 (2)实物交换模型,最佳消费模型、报童售报问题 讲授 1 18 (1)价格弹性模型 (2)合作效益的Shapley值分配模型 讲授 1 10 19 (1)聚类分析基本概念 (2)常用聚类算法 讲授 1 20 (1)方差分析基本概念 (2)单因素方差分析 (3)双因素方差分析 讲授 1 11 21 (1)主成分分析基本概念 (2)因子分析 讲授 1 22 (1)一元回归分析 (2)多元回归分析 (3)多元回归模型的检验与优化 讲授 1 12 23 聚类分析和方差分析上机实践实践 1 24 主成分分析和多元回归分析上机实践实践 1 13 25 (1)遗传算法基本思想 (2)算法步骤 讲授 1 26 遗传算法计算实例讲授 1 14 27 (1)模拟退火算法基本思想 (2)算法步骤 讲授 1 28 模拟退火算法计算实例讲授 1 15 29 (1)蚁群算法基本思想 (2)算法步骤 讲授 1 30 (1)数学建模中的计算机仿真 (2)不可召回的秘书招聘问题 (3)车灯光源优化设计 (4)生命游戏 讲授 1 16 31 遗传算法上机实践实践 1 32 模拟退火算法上机实践实践 1

数学建模论文示例精选版

数学建模论文示例 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】

“空瓶换汽水”问题探讨 摘要:“空瓶换汽水”问题是一个比较经典的趣味数学问题,曾以“空瓶换啤酒”“废电池换新电池”“费电珠换新电珠”等形式出现在前苏联、德国和中国各种数学竞赛题目中。这个问题的探讨与解决,对于我们在日常生活中如何使开支与效益达到最优化等问题,具有一定的指导意义。 关键词:瓶数空瓶不含瓶单价推论 日常生活中,我们经常遇到过空瓶换汽水问题。喝完了凉爽的汽水还能用空瓶换汽水继续喝,那简直是炎炎夏日里的一种享受。如果没有经历过,那么以下这几道数学题你应该似曾相识。 【问题一】 某品牌汽水可以用3个空瓶再换回1瓶汽水,某人买回10瓶汽水,则他最多可以喝到多少瓶汽水 【解析一】 “用3个空瓶再换回1瓶汽水”,假设汽水一瓶3元,则空瓶相应的1元,而真正的汽水就只值2元,“某人买回10瓶汽水”意味着花去人民币 3*10=30元, 故而“最多可以喝到?30/2=15瓶。 【问题二】 5个空瓶可以换1瓶汽水,某班同学喝了161瓶汽水,其中有一些是用喝剩下来的空瓶换的,那么他们至少要买汽水多少瓶? 【解析二】 同理“5个空瓶可以换1瓶汽水”由题意,假设1瓶汽水5元,空瓶则1元,真正的汽水只值4元,“某班同学喝了161瓶汽水”则一共真正汽水的钱是:161*4元; 而买整个汽水(真正的汽水加空瓶)需要5元,所以“他们至少要买汽水多少瓶”则等于( 161*4)/5=(161/5)*4=(32*4)...余1,此时就可算出32*4+1=129瓶。 笔者对类似的题目的思考与研究,得到以下推论: 1,汽水的瓶数=总共的钱/汽水(不含瓶)的钱; 2,至少要买汽水多少瓶=总花去的钱/汽水的单价+余数。 这些推论是否正确呢是否可以解决此类问题呢我们不妨拿类似的问题验证一下。 【问题三】 超市规定每3个空汽水瓶可以换一瓶汽水,小李有12个空汽水瓶,最多可以换几瓶汽水A.4瓶B.5瓶C.6瓶D.7瓶 【解答三】 由题意可知,空汽水瓶的价钱是1元,汽水加瓶是3元,所以“小李有12个空汽水瓶”等于小李有12元钱,问题是“最多可以换几瓶汽水”,就是小李

数学建模与数学实验习题

数学建模与数学实验课程总结与练习内容总结 第一章 1.简述数学建模的一般步骤。 2.简述数学建模的分类方法。 3.简述数学模型与建模过程的特点。 第二章 4.抢渡长江模型的前3问。 5.补充的输油管道优化设计。 6.非线性方程(组)求近似根方法。 第三章 7.层次结构模型的构造。 8.成对比较矩阵的一致性分析。 第五章 9.曲线拟合法与最小二乘法。 10 分段插值法。 第六章 11 指数模型及LOGISTIC模型的求解与性质。 12.VOLTERRA模型在相平面上求解及周期平均值。 13 差分方程(组)的平衡点及稳定性。 14 一阶差分方程求解。 15 养老保险模型。

16 金融公司支付基金的流动。 17 LESLLIE 模型。 18 泛函极值的欧拉方法。 19 最短路问题的邻接矩阵。 20 最优化问题的一般数学描述。 21 马尔科夫过程的平衡点。 22 零件的预防性更换。 练习集锦 1. 在层次分析法建模中,我们介绍了成对比较矩阵概念,已知矩阵P 是成对比较矩阵 31/52a b P c d e f ?? ??=?????? ,(1)确定矩阵P 的未知元素。 (2)求 P 模最大特征值。 (3)分析矩阵P 的一致性是否可以接受(随机一致性指标RI取0.58)。 2. 在层次分析法建模中,我们介绍了成对比较矩阵概念,已知矩阵P 是三阶成对比较矩阵 322P ? ???=?????? ,(1)将矩阵P 元素补全。 (2)求P 模最 大特征值。 (3)分析矩阵P 的一致性是否可以接受。 3.考虑下表数据

(1)用曲改直的思想确定经验公式形式。 (2)用最小二乘法确定经验公式系数。 4.. 考虑微分方程 (0.2)0.0001(0.4)0.00001dx x xy dt dy y xy dt εε?=--????=-++?? (1)在像平面上解此微分方程组。(2)计算0ε=时的周期平均值。(3)计算0.1ε=时,y 的周期平均值占总量的周期平均值的比例增加了多少? 5考虑种群增长模型 '()(1/1000),(0)200x t kx x x =-= (1)求种群量增长最快的时刻。(2)根据下表数据估计参数k 值。 6. 布均匀,若环保部门及时发现并从某时刻起切断污染源,并更新湖水(此处更新指用新鲜水替换污染水),设湖水更新速率是 3 (m r s 单位:)。 (1) 试建立湖中污染物浓度随时间下降的数学模型? 求出污染物浓度降为控制前的5%所需要的时间。 7. 假如保险公司请你帮他们设计一个险种:35岁起保,每月交费400元,60岁开始领取养老金,每月养老金标准为3600元,请估算该保险费月利率为多少(保留到小数点后5位)? 8. 某校共有学生40000人,平时均在学生食堂就餐。该校共有,,A B C 3 个学生食堂。经过近一年的统计观测发现:A 食堂分别有10%,25%的学生经常去B ,C 食堂就餐,B 食堂经常分别有15%,25%的同学去

数学建模小实例

1、司乘人员配备问题 某昼夜服务的公交路线每天各时间区段内需司机与乘务人员如下: 设司机与乘务人员分别在各时间区段一开始上班,并连续工作八小时,问该公交线路至少配备多少名司机与乘务人员? 解: 设i x 为第i 班应报到的人员 )6,,2,1( i ,建立线性模型如下: 6 1min i i x Z

,...,,3020 506070 60..62 1655 4433221 61x x x x x x x x x x x x x x x t s LINGO 程序如下: MODEL: min=x1+x2+x3+x4+x5+x6; x1+x6>=60; x1+x2>=70; x2+x3>=60; x3+x4>=50; x4+x5>=20; x5+x6>=30; END 得到的解为: x1=60,x2=10,x3=50,x4=0,x5=30,x6=0; 配备的司机与乘务人员最少为150人。

2、铺瓷砖问题 要用40块方形瓷砖铺下图所示形状的地面,但当时市场上只有长方形瓷砖,每块大小等于方形的两块。一人买了20块长方形瓷砖,试着铺地面,结果无法铺好。试问就是这人的功夫不到家还就是这个问题根本无解呢? 3、棋子颜色问题 在任意拿出黑白两种颜色的棋子共n个,随机排成一个圆圈。然

后在两颗颜色相同的棋子中间放一颗黑色棋子,在两颗颜色不同的棋子中间放一颗白色棋子,放完后撤掉原来所放的棋子,再重复以上的过程,这样放下一圈后就拿走前次的一圈棋子,问这样重复进行下去各棋子的颜色会怎样变化呢? 分析与求解: 由于在两颗同色棋子中放一颗黑色棋子,两颗不同色的棋子中间放一颗白色棋子,故可将黑色棋子用1表示,白色棋子用-1表示。这就是因为-1×(-1)=1,1×1=1,这代表两颗同色棋子中放一颗黑色棋子;1×(-1)= -1,这代表两颗不同色的棋子中间放一颗白色棋子。 设棋子数为n ,12,,,n a a a L 为初始状态。 当n=3时 步数 状态(舍掉偶次项) 0 1a 2a 3a 1 21a a 32a a 13a a 2 31a a 21a a 32a a 3 32a a 31a a 21a a 4 12a a 23a a 31a a 说明当n=3时,经过3步进入初始状态。 当n=4时 步数 状态(舍掉偶次项) 0 1a 2a 3a 4a 1 21a a 32a a 43a a 14a a 2 31a a 42a a 31a a 42a a 3 4321a a a a 4321a a a a 4321a a a a 4321a a a a 4 24232221a a a a 24232221a a a a 24232221a a a a 2 4232221a a a a

数学建模经典案例:最优截断切割问题

建模案例:最优截断切割问题 一、 问 题 从一个长方体中加工出一个已知尺寸、位置预定的长方体(这两个长方体的对应表面是平行的),通常要经过 6 次截断切割.设水平切割单位面积的费用是垂直切割单位面积费用的r 倍.且当先后两次垂直切割的平面(不管它们之间是否穿插水平切割)不平行时,因调整刀具需额外费用 e.试设计一种安排各面加工次序(称“切割方式”)的方法,使加工费用最少. 二、 假 设 1、假设水平切割单位面积的费用为r ,垂直切割单位面积费用为1; 2、当先后两次垂直切割的平面(不管它们之间是否穿插水平切割)不平行时,调整刀具需额外费用e ; 3、第一次切割前,刀具已经调整完毕,即第一次垂直切割不加入刀具调整费用; 4 、每个待加工长方体都必须经过6次截断切割. 三、 模型的建立与求解 设待加工长方体的左右面、前后面、上下面间的距离分别为 a0、b0 、c0 ,六个切割面分别位于左、右、前、后、上、下,将它们相应编号为M1、M2、M3、M4、M5、M6,这六个面与待加工长方体相应外侧面的边距分别为 u1、u2、u3、u4、u5、u6.这样,一种切割方式就是六个切割面的一个排列,共有P 66720= 种切割方式.当考虑到切割费用时,显然有局部优化准则:两个平行待切割面中,边距较大的待切割面总是先加工. 由此准则,只需考虑 P 6622290!!! ??=种切割方式.即在求最少加工费用时, 只需在90个满足准则的切割序列中考虑.不失一般性,设u1≥u2,u3≥u4,u5≥u6,故只考虑M1在M2前、M3在M4前、M5在M6前的切割方式. 1、 e=0 的情况

数学建模与数学实验试卷及答案

数学建模与数学实验试卷及答案 二、本题10分(写出程序和结果) 蚌埠学院2010—2011学年第二学期 2,x在 [-5 ,5] 区间内的最小值,并作图加以验证。求函数yxe,,,3《数学建模与数学实验》补考试卷答案 f1=inline('x.^2 +exp(-x)-3') 注意事项:1、适用班级:09数学与应用数学本科1,2班 2、本试卷共1页,附答题纸1页。满分100分。 x=fmin(f1,-5,5) 3、考查时间100分钟。 y=f1(x) 4、考查方式:开卷 fplot(f1,[-5,5]) 一、填空:(每空4分,共60分) x = 0.3517,y== -2.1728 123111,,,,, ,,,,三、本题15分(写出程序和结果) 1. 已知,,则A的秩为 3 ,A的特征值为 A,612B,234,,,, ,,,,,215531,,,,,360000xx,,,12,max2.5fxx,,求解:, stxx..250000,,,1212-1.9766 4.4883 + 0.7734i 4.4883 - 0.7734i ,若令 A([1,3],:)= B([2,3],:),则,x,150001,A(2,:)= 6 1 2 ; 解: xxx,,,22,123,model: 2. 的解为 1.25 ,0.25 0.5 ; xxx,,,521,123max=2.5*x1+x2; ,242xxx,,,123,3*x1+x2<=60000; 装订线内不要答题 2*x1+x2<=50000; 3. 将1234521 分解成质因数乘积的命令为_factor(sym(‘1234521’)),

数学建模与数学实验课后习题答案

P59 4.学校共1002名学生,237人住在A 宿舍,333人住在B 宿舍,432人住在C 宿舍。学生要组织一个10人的委员会,使用Q 值法分配各宿舍的委员数。 解:设P 表示人数,N 表示要分配的总席位数。i 表示各个宿舍(分别取A,B,C ),i p 表示i 宿舍现有住宿人数,i n 表示i 宿舍分配到的委员席位。 首先,我们先按比例分配委员席位。 A 宿舍为:A n = 365.21002 10237=? B 宿舍为:B n =323.31002 10333=? C 宿舍为:C n =311.4100210432=? 现已分完9人,剩1人用Q 值法分配。 5.93613 22372 =?=A Q 7.92404 33332 =?=B Q 2.93315 44322 =?=C Q 经比较可得,最后一席位应分给A 宿舍。 所以,总的席位分配应为:A 宿舍3个席位,B 宿舍3个席位,C 宿舍4个席位。

商人们怎样安全过河

由上题可求:4个商人,4个随从安全过河的方案。 解:用最多乘两人的船,无法安全过河。所以需要改乘最多三人乘坐的船。 如图所示,图中实线表示为从开始的岸边到河对岸,虚线表示从河对岸回来。商人只需要按照图中的步骤走,即可安全渡河。总共需要9步。

P60 液体在水平等直径的管内流动,设两点的压强差ΔP 与下列变量有关:管径d,ρ,v,l,μ,管壁粗糙度Δ,试求ΔP 的表达式 解:物理量之间的关系写为为()?=?,,,,,μρ?l v d p 。 各个物理量的量纲分别为 []32-=?MT L p ,[]L d =,[]M L 3-=ρ,[]1-=LT v ,[]L l =,[]11--=MT L μ,Δ是一个无量纲量。 ???? ??????-----=?0310100011110010021113173A 其中0=Ay 解得 ()T y 00012111---=, ()T y 00101102--=, ()T y 01003103--=, ()T y 10000004= 所以 l v d 2111---=ρπ,μρπ112--=v ,p v ?=--313ρπ,?=4π 因为()0,,,,,,=??p l v d f μρ与()0,,,4321=ππππF 是等价的,所以ΔP 的表达式为: ()213,ππψρv p =?

数学模型经典例题

一、把椅子往地面一放,通常只有三只脚着地,放不稳,然而只需稍挪动几次,就可以使四只脚同时着地放稳了,就四脚连线成长方形的情形建模并加以说明。(15分) 解:一、模型假设: 1. 椅子四只脚一样长,椅脚与地面的接触可以看作一个点,四脚连线呈长方形。 2. 地面高度是连续变化的,沿任何方向都不会出现间断,地面可以看成一张光滑曲面。 3. 地面是相对平坦的,使椅子在任何位置至少有三只脚同时着地。 (3分) 二、建立模型: 以初始位置的中位线为坐标轴建立直角坐标系,用θ表示椅子绕中心O 旋转的角度,椅子的位置可以用θ确定: ()f θ记为A 、B 两点与地面的距离之和 ()g θ记为C 、D 两点与地面的距离之和 由假设3可得,()f θ、()g θ中至少有一个为0。 由假设2知()f θ、()g θ是θ的连续函数。 (3分) 问题归结为: 已知()f θ和()g θ是θ的连续函数,对任意θ, ()()0f g θθ=,且设()()00,00g f =>。证明存在0θ, 使得()()000f g θθ== (3分) 三、模型求解: 令()()()h f θθθ=-g 若()()000f g =,结论成立 若()()000f g 、不同时为,不妨设()()00,00g f =>,椅子旋转()180π或后,AB 与CD 互换,即()()0,0g f ππ>=,则()(0)0,0h h π><。 (3分) 由f g 和的连续性知h 也是连续函数。根据连续函数的基本性质,必存在 ()000θθπ<<使000()0,()()h f g θθθ==即。 最后,因为00()()0f g θθ=,所以00()()0f g θθ==。 (3分) 图 5

最新数学建模小实例

精品文档 1、司乘人员配备问题 某昼夜服务的公交路线每天各时间区段内需司机和乘务人员如下: 班次时间最少需要人数 1 6:00—10:00 60 2 10:00—14:00 70

3 14:00—18:00 60418:022:050 522:02:020 62:06:030 设司机和乘务人员分别在各时间区 段一开始上班,并连续工作八小时,问该公交线路至少配备多少名司机 和乘务人员? x i班应报到第的人员解: 设为 i(i?1,2,?,6),建立线性模型如下: 6?x min Z?i1i?精品文档. 精品文档 x?x?60?61?x?x?70?12?x?x?6032?s.t.x?x?50?43?x ?x?2045?x?x?30?65?x,x,...,x?0?162LINGO程序如下: MODEL: min=x1+x2+x3+x4+x5+x6;

x1+x6>=60; x1+x2>=70; x2+x3>=60; x3+x4>=50; x4+x5>=20; x5+x6>=30; END 得到的解为: x1=60,x2=10,x3=50,x4=0,x5= 30,x6=0; 配备的司机和乘务人员最少为150人。 精品文档. 精品文档 2、铺瓷砖问题 要用40块方形瓷砖铺下图所示形状 的地面,但当时市场上只有长方形瓷砖,每块大小等于方形的两块。一人买了20块长方形瓷砖,试着铺地面,结果无法铺好。试问是这人的功夫不

到家还是这个问题根本无解呢? 解答: 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 精品文档. 精品文档

《数学建模与数学实验》课程论文

10级信息《数学建模与数学实验(实践)》任务书 一、设计目的 通过《数学建模与数学实验(实践)》实践环节,掌握本门课程的众多数学建模方法和原理,并通过编写C语言或matlab程序,掌握各种基本算法在计算机中的具体表达方法,并逐一了解它们的优劣、稳定性以及收敛性。在熟练掌握C 语言或matlab语言编程的基础上,编写算法和稳定性均佳、通用性强、可读性好,输入输出方便的程序,以解决实际中的一些科学计算问题。 二、设计教学内容 1线性规划(掌握线性规划的模型、算法以及Matlab 实现)。整数线性规划(掌握整数线性规划形式和解法)。 2微分方程建模(掌握根据规律建立微分方程模型及解法;微分方程模型的Matlab 实现)。 3最短路问题(掌握最短路问题及算法,了解利用最短路问题解决实际问题)。 行遍性问题(了解行遍性问题,掌握其TSP算法)。 4回归分析(掌握一元线性回归和多元线性回归,掌握回归的Matlab实现)。 5计算机模拟(掌握Monte-carlo方法、了解随机数的产生;能够用Monte-carlo 解决实际问题)。 6插值与拟合(了解数据拟合基本原理,掌握用利用Matlab工具箱解决曲线拟合问题)。 三、设计时间 2012—2013学年第1学期:第16周共计一周 目录 一、10级信息《数学建模与数学实验(实践)》任务书 (1) 二、饭店餐桌的布局问题 (3) 摘要 (3)

问题重述 (3) 模型假设 (3) 模型分析 (4) 模型的建立和求解 (4) 模型推广 (9) 参考文献 (9) 三、白酒配比销售问题 (10) 摘要 (10) 问题重述 (11) 问题分析 (12) 模型假设 (12) 符号及变量说明 (12) 模型的建立与求解 (13) 模型的检验 (18) 模型的评价与推广 (19) 附录 (21) 饭店餐桌的布局问题 摘要 饭店餐桌的布局对于一个饭店有着很重要的作用。本文讨论的就是饭店餐桌的布局问题,根据实际需求及规定建立模型,同时考虑餐桌的类型及规格,尤其是餐桌的摆放技巧,保证使饭店能容纳的人数达到最大。根据所需餐桌的数量

数学建模各类参考文献条目的编排格式及示例

2010年高教社杯全国大学生数学建模竞赛论文的格式规范 ?本科组参赛队从A、B题中任选一题,专科组参赛队从C、D题中任选一题。 ?论文用白色A4纸单面打印;上下左右各留出至少2.5厘米的页边距;从左侧装订。 ?论文第一页为承诺书,具体内容和格式见本规范第二页。 ?论文第二页为编号专用页,用于赛区和全国评阅前后对论文进行编号,具体内容和格式见本规范第三页。 ?论文题目和摘要写在论文第三页上,从第四页开始是论文正文。 ?论文从第三页开始编写页码,页码必须位于每页页脚中部,用阿拉伯数字从“1”开始连续编号。 ?论文不能有页眉,论文中不能有任何可能显示答题人身份的标志。 ?论文题目用三号黑体字、一级标题用四号黑体字,并居中;二级、三级标题用小四号黑体字,左端对齐(不居中)。论文中其他汉字一律采用小四号宋体字,行距用单倍行距,打印时应尽量避免彩色打印。 ?提请大家注意:摘要应该是一份简明扼要的详细摘要(包括关键词),在整篇论文评阅中占有重要权重,请认真书写(注意篇幅不能超过一页,且无需译成英文)。全国评阅时将首先根据摘要和论文整体结构及概貌对论文优劣进行初步筛选。 ?论文应该思路清晰,表达简洁(正文尽量控制在20页以内,附录页数不限)。 ?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均明确列出。正文引用处用方括号标示参考文献的编号,如[1][3]等;引用书籍还必须指出页码。参考文献按正文中的引用次序列出,其中书籍的表述方式为: [编号] 作者,书名,出版地:出版社,出版年。 参考文献中期刊杂志论文的表述方式为: [编号] 作者,论文名,杂志名,卷期号:起止页码,出版年。 参考文献中网上资源的表述方式为: [编号] 作者,资源标题,网址,访问时间(年月日)。 ?在不违反本规范的前提下,各赛区可以对论文增加其他要求(如在本规范要求的第一页前增加其他页和其他信息,或在论文的最后增加空白页等);从承诺书开始到论文正文结束前,各赛区不得有本规范外的其他要求(否则一律无效)。 ?本规范的解释权属于全国大学生数学建模竞赛组委会。

《数学建模与数学实验》上机实验报告

成都信息工程大学 《数学建模与数学实验》上机实验报告 专业信息与计算科学班级姓名学号 实验日期成绩等级教师评阅日期 [问题描述] 下表给出了某一海域以码为单位的直角坐标Oxy 上一点(x,y)(水面一点)以英尺为单位的水深z,水深数据是在低潮时测得的,船的吃水深为5英尺,问在矩形区域(75,200)x (-50,150)里那些地方船要避免进入。 [模型] 设水面一点的坐标为(x,y,z),用基点和插值函数在矩形区域(75,200)*(-50,150)内做二维插值、三次插值,然后在作出等高线图。

[求解方法] 使用matlab求解: M文件:water.m x=[129 140 103.5 88 185.5 195 105.5 157.5 107.5 77 81 162 162 117.5]; y=[7.5 141.5 23 147 22.5 137.5 85.5 -6.5 -81 3 56.5 -66.5 84 -33.5]; z=[-4 -8 -6 -8 -6 -8 -8 -9 -9 -8 -8 -9 -4 -9]; cx = 75:0.5:200; cy = -50:0.5:150; [cx,cy]=meshgrid(cx,cy); 作出曲面图: 代码如下: >> water >> cz=griddata(x,y,z,cx,cy,'cubic'); >> meshz(cx,cy,cz) >> xlabel('X'),ylabel('Y'),zlabel('Z') >> 作出等高线图: 代码如下: >> water >> cz=griddata(x,y,z,cx,cy,'cubic'); >> figure(2) >> contour(cx,cy,cz,[-5,-5],'r') >> hold on >> plot(x,y,'*') >> xlabel('X'),ylabel('Y') [结果]

经典的数学建模例子1

经典的数学建模例子 一、摘要 SARS SARS就是传染性非典型肺炎,全称严重急性呼吸综合症(Severe Acute Respiratory Syndromes),简称SARS,是一种因感染SARS相关冠状病毒而导致的以发热、干咳、胸闷为主要症状,严重者出现快速进展的呼吸系统衰竭,是一种新的呼吸道传染病,传染性极强、病情进展快速。 当一种传染病流行的时候,会给人们的工作学习带来很大的不变,能有效地进行隔离、预防,会大大减少人员的得病率,当一种传染病开始流行时,在一定的条件下其趋势就像真菌的繁殖曲线,如果能通过计算预测但大概推算出其发病率高峰时期,及时的隔离预防。那会给社会人力带来很大的方便,当年SARS的爆发给我们带来和大的不便和损失,因此本论文就以SARS为例,来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和帮助。 1 二、正文 1、模型的背景问题描述 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。 要求:(1)建立传染病传播的指数模型,评价其合理性和实用性。 (2)建立一个适合的模型,说明为什么优于问题1中的模型;特别要说明怎样才能 3 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。表中提供的数据供参考。 (3)说明建立传染病数学模型的重要性。 2、模型假设 (一)答;

matlab数学建模实例

第四周 3. 中的三个根。 ,在求8] [0,041.76938.7911.1-)(2 3=-+=x x x x f function y=mj() for x0=0:0.01:8 x1=x0^3-11.1*x0^2+38.79*x0-41.769; if (abs(x1)<1.0e-8) x0 end end 4.分别用简单迭代法、埃特金法、牛顿法求解方程,并比较收敛性与收敛速度(ε分别取10-3、10-5、10-8)。 简单迭代法: function y=jddd(x0) x1=(20+10*x0-2*x0^2-x0^3)/20; k=1; while (abs(x1-x0)>=1.0e-3) x0=x1; x1=(20+10*x0-2*x0^2-x0^3)/20;k=k+1; end x1 k 埃特金法: function y=etj(x0) x1=(20-2*x0^2-x0^3)/10; x2=(20-2*x1^2-x1^3)/10; x3=x2-(x2-x1)^2/(x2-2*x1+x0); k=1; while (abs(x3-x0)>=1.0e-3) x0=x3; x1=(20-2*x0^2-x0^3)/10; x2=(20-2*x1^2-x1^3)/10; x3=x2-(x2-x1)^2/(x2-2*x1+x0);k=k+1; end 2 ,020102)(023==-++=x x x x x f

x3 k 牛顿法: function y=newton(x0) x1=x0-fc(x0)/df(x0); k=1; while (abs(x1-x0)>=1.0e-3) x0=x1; x1=x0-fc(x0)/df(x0);k=k+1; end x1 k function y=fc(x) y=x^3+2*x^2+10*x-20; function y=df(x) y=3*x^2+4*x+10; 第六周 1.解例6-4(p77)的方程组,分别采用消去法(矩阵分解)、Jacobi迭代法、Seidel迭代法、松弛法求解,并比较收敛速度。 消去法: x=a\d 或 [L,U]=lu(a); x=inv(U)inv(L)d Jacobi迭代法: function s=jacobi(a,d,x0) D=diag(diag(a)); U=-triu(a,1); L=-tril(a,-1); C=inv(D); B=C*(L+U); G=C*d; s=B*x0+G; n=1; while norm(s-x0)>=1.0e-8 x0=s; s=B*x0+G;

数学建模与数学实验教学大纲

数学建模与数学实验教学大纲 (总学分:4总上课时数:48上机时数:16) 东南大学数学系 一、课程的性质与目的 本课程是面向理工科学生开设的一门选修课。本课程的教学目的,是让学生增加一些用数学的感性认识,初步掌握一些基本的建模方法、建模原理和数学软件的应用。学生通过这门课的学习,在数学知识的综合运用,将实际问题转化为数学问题的能力方面、创新能力、自学能力方面、发散性思维能力方面都能得到一定培养。 二、课程内容的教学要求 1.数学建模与数学实验概述:介绍数学建模与数学实验的基本概念,熟悉建模步骤。 2.初等模型:掌握用初等函数对实际问题的变化关系作简单的定量分析;熟悉用图示法对实际问题作定性分析。 3.量纲分析建模:掌握量纲分析原理,学会用量纲分析原理对一些物理问题作一些分析;了解数学中的无量纲化方法;掌握非线性方程求根的常用方法。 4.代数学模型:介绍矩阵在解决实际问题中的应用,熟悉层次分析法的建模步骤,学会用矩阵思想分析实际问题;掌握线性方程组的数值揭解法和矩阵特征值与特征向量的近似求法。 5.静态优化模型:了解微积分在解决实际问题中应用,掌握静态优化建模的基本步骤;熟悉微分、积分的数值方法。 6.数值分析法建模:掌握曲线拟合、插值的基本方法,学会用插值、拟合作数据处理,了解插值、拟合建模的大致过程。 7.常微分方程模型:熟悉微分方程建模的基本步骤,掌握线性微分方程建模基本方法,了解非线性微分方程模型的一些特殊性质;熟悉微分方程的数值解法。 8.差分方程模型:了解差分法的基本思想,学会建立实际问题的离散模型,掌握递推、迭代法的求解过程。 9.变分法模型:了解变分法的基本思想,熟悉变分法建模思路,能建立和求解一些简单的变分法模型。 10.优化模型:了解最优化思想,熟悉优化建模思路,能建立和求解一些简单的优化模型;会在适当的数学软件上实现优化模型。 三、上机实习要求 学会Matlab的基本操作、学会非线性方程求根,能在该软件平台上进行较大规模的数据处理及求解微分方程及优化问题。能根据具体实际问题在软件上实现小规模编程运算。

差微分方程 数学建模经典案例

差分方程作业题 黄冈职业技术学院 宋进健 胡敏 熊梦颖 1.一对年轻夫妇准备购买一套住房,但缺少资金近6万元。假设它们每月可有节余900元,且有如下的两种选择: (1)使用银行贷款60000元。月利率0.01,贷款期25年=300个月; (2) 到某借贷公司借贷60000元,月利率0.01,22年还清。只要(i )每半个月还316元,(ii) 预付三个月的款。 你能帮他们做出明智的选择吗? 模型假设: (1)银行及借贷公司在贷款期限内利率不变; (2)不考虑物价变化和经济等因素从而影响利率; (3)银行利息按复利计算且单位时间可任意缩短至时间变量连续性变化 建立模型: 对第一种情况有: 设n 年期贷款月利率为r ,共贷款 元,贷款后第k 个月时欠款余额为 元,月还款m 元。 模型求解: 由MATLAB 得出结果m=631.9345 建立模型: 对第二种情况有: 设n 年期贷款半月利率为r ,共贷款A 0元,贷款后第k 个月时欠款余额为A k 元,半月还款m 元。 模型求解: ()() 011 1,k k k r A A r m k N r +-=+-∈1 0)1()1(300 300 300 -= ?=++r r A A r m N k m r A A k K ∈-+=+,) 1(1 N k m r A A k K ∈-+=+,) 1(1 ()() 011 1,k k k r A A r m k N r +-=+-∈1 0)1()1(528 528 528 -= ?=++r r A A r m A k A 0

由MATLAB 得出结果m= 313.0038 模型分析:由第一种方式计算m=631.9345小于月节余额900元,能够承受月还款;由第二种方式计算m= 313.0038小于借贷公司要求没半个月还款316元,如果按照借贷公司要求则每月还款为632元大于第一种还款方式631.9345元,故选择第一种还款方式。 2. 在一城市的某商业区内,有两家有名的快餐店“肯德基”分店和“麦当劳”分 店。据统计每年“肯德基”保有其上一年老顾客的1/3,而另外的2/3顾客转移到“麦当劳”;每年“麦当劳”保有其上一年的老顾客的1/2,而另外的1/2顾客转移到“肯德基”。 用二维向量X k =[x k y k ]T 表示两个快餐店市场分配的情况,初始的市场分配为X 0 = [200 200]T 如果有矩阵L 存在,使得 X k +1 = LX k ,则称 L 为状态转移矩阵。 (1) 写出X k =[x k y k ]T 和X k+1=[x k +1 y k +1]T 的递推关系式,以及状态转移矩阵L 。 (2) 根据递推关系计算近几年的市场分配情况; 模型假设: (1) 当前的肯德基和麦当劳的市场份额继续不变。 (2) 肯德基和麦当劳不推出优惠活动和新的经营计划。 模型建立: 初始的市场分配数量为:200,2000 0==y x 以一年为一时间段,则某时刻两个快餐店的顾客数量可用向量] ,[1 1y x T X =表 示。用向量] ,[y x X k k T k =表示第K 年两个快餐店顾客数量分布。 ??? ????+ = + = ++x y y y x x k k k k k k 3 22 121311 1 模型求解: 故X k =[x k y k ]T 和X k+1=[x k +1 y k +1]T 的递推关系式为??? ? ?? ? + =+ =++x y y y x x k k k k k k 3 221 21311 1,状 态转移矩阵?????? ? ???? ???=3221213 1 L 由初始数据计算近几年的市场分配情况,MATLAB 程序如下:

数学建模及数学实验课程设计

数学建模与数学实验 课程设计报告 学院数理学院专业数学与应用数学班级数学二班学号131412211 学生姓名任娟娟指导教师周树克 2014年6月

工厂最优生产计划模型 【摘要】本文针对工厂利用两种原料生产三种商品制定最优生产计划的问题, 建立优化问题的线性规划模型。在求解中得到了在不同生产计划下收益最优化的各产品的产量安排策略、最大收益,以及最优化生产计划的灵敏度分析。 对于问题一,通过合理的假设,首先根据题中所给的条件找出工厂收益的决定条件,利用线性规划列出目标函数MAX。由题目中所得,工厂原料及价格的约束条件下运用lingo软件算出最优生产条件下最大收益为1920元,其次是不同产品的产量。 对于问题二,灵敏度分析是研究当目标函数的费用系数和约束右端项在什么范围变化时,最优基保持不变。对产品结构优化制定及调整提供了有效的帮助。根据问题一所给的数据,运用lingo软件做灵敏度分析。 关键词:最优化线性规划灵敏度分析 LINGO

一、问题重述 某工厂利用两种原料甲、乙生产A1、A2、A3三种产品。如果每月可供 应的原料数量(单位:t ),每万件产品所需各种原料的数量及每万件产品 的价格如下表所示: (1)试制定每月和最优生产计划,使得总收益最大; (2)对求得的最优生产计划进行灵敏度分析。 二、模型假设 (1)在产品加工时不考虑排队等待加工的问题。 (2)假设工厂的原材料足够多,不会出现原材料断货的情况。 (3)忽略生产设备对产品加工的影响。 (4)假设工厂的原材料得到充分利用,无原材料浪费的现象。 三、符号说明 Xij (i=1,2,;j=1,2,3;)表示两种原料分别生产出产品的数量(万件); Max 为最大总收益; A1,A2,A3为三种产品。 四、模型分析 问题一分析:对于问题一的目标是制定每月和最优生产计划,求其最大生产 效益。由题中所给的条件找出工厂收益的决定条件,利用线性规划列出目标函数MAX 。由题目中所得,工厂原料工厂原料及价格的约束,列出约束条件。 问题二分析:研究当目标函数的费用系数和约束右端项在什么范围变化时, 最优基保持不变。通过软件数据进行分析。 五、模型建立与求解 问题一的求解: 建立模型: 题目的目标是寻求总利益最大化,而利润为两种原料生产的六种产品所获得 的利润之和。 设Xij (i=1,2,;j=1,2,3;)表示两种原料分别生产出产品的数量(万件) 则目标函数:max=12(x11+x21)+5(x12+x22)+4(x13+x23) 原料 每万件产品所需原料(t ) 每月原料供应量(t ) A1 A2 A3 甲 4 3 1 180 乙 2 6 3 200 价格(万元/万 件) 12 5 4

一些基本的数学建模示例

1.3 一些基本的数学建模示例 1.3.1椅子的摆放问题 1.3.2 双层玻璃的功效问题 1.3.3 搭积木问题 1.3.4 四足动物的身长和体重关系问题 1.3.5 圆杆堆垛问题 1.3.6 公平的席位分配问题 1.3.7 中国人重姓名问题 1.3.8实物交换问题 椅子能在不平的地面上放稳吗?下面用数学建模的方法解决此问题。 模型准备 仔细分析本问题的实质,发现本问题与椅子腿、地面及椅子腿和地面是否接触有关。如果把椅子腿看成平面上的点,并引入椅子腿和地面距离的函数关系就可以将问题1与平面几何和连续函数联系起来,从而可以用几何知识和连续函数知识来进行数学建模。为讨论问题方便,我们对问题进行简化,先做出如下3个假设: 模型假设 1、椅子的四条腿一样长,椅子脚与地面接触可以视为一个点,四脚连线是正方形(对椅子的假设) 2、地面高度是连续变化的,沿任何方向都不出现间断。(对地面的假设) 3、椅子放在地面上至少有三只脚同时着地,(对椅子和地面之间关系的假设) 根据上述假设做本问题的模型构成: 模型构成Array用变量表示椅子的位置,引入平面图形及坐 标系如图1-1。图中A、B、C、D为椅子的四只脚, 坐标系原点选为椅子中心,坐标轴选为椅子的四 只脚的对角线。于是由假设2,椅子的移动位置 可以由正方形沿坐标原点旋转的角度θ来唯一表 示,而且椅子脚与地面的垂直距离就成为θ的函 数。注意到正方形的中心对称性,可以用椅子的 相对两个脚与地面的距离之和来表示这对应两 个脚与地面的距离关系,这样,用一个函数就可 以描述椅子两个脚是否着地情况。本题引入两个 函数即可以描述椅子四图 1-1

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