数学建模请你来排课表

数学建模请你来排课表
数学建模请你来排课表

请你来排课表

摘要每学期的开学初,学校都会根据时间、课程、课时要求、教室、班级人数、教师等因素对各学院各专业的课表进行重排。我们首先对题目的要求进行分析,将题目归类为优化模型问题,主要运用运筹学的知识来建立模型。确定了分别将教师、课程、教室三个因素优化组合进行讨论,并分配到课表上的不同时间段上最终形成满足要求的课表的解决方案。首先,我们确定了各优化因素之间的约束关系,然后根据各因素间约束关系的要求不同,编制出各因素间的效用矩阵。其中我们采用了多重约束条件,将各约束条件分为硬约束(强制要求)和软约束(用偏好系数表示);其次,我们为课表上的每一个时间段随机分配课程;再次,我们用逐级优化和0-1规划的方法分别将教师、教室分配到课表上的不同时间段上,按时间+课程+教师+教室的组合,形成了一份尽可能多地满足课程、教师、教室要求的课表。最终根据题目给的数据,通过MATLAB软件编程进行模型验证,求出了所需课表,且在方案合理性分析中用计算机模拟的方法分析了偏好系数的变化、教室的种类对排课结果的影响。文尾我们给出了教师、教室的配置建议。

关键词:排课模型随机分配优化目标矩阵多重约束条件0-1规划

目录

1 问题重述与分析 (4)

1.1问题的重述 (4)

1.2问题的分析 (4)

2 问题的假设 (4)

3 符号说明 (5)

4 模型的建立与求解 (5)

4.1 模型的准备 (5)

4.1.1对教师、课程、上课时间联系的刻画 (5)

4.1.2 对时间段S i进行编号 ......... . (6)

4.1.3 对课程的处理 (7)

4.2 模型的建立 (7)

4.2.1 随机分配课程到各个时间段 (7)

4.2.2 给每一个时间段安排教师 (7)

4.2.3为每一个时间段安排教室 (9)

4.2.4 安排课程表 (11)

5 模型的求解 (11)

5.1编号并随机分配课程 (11)

5.2分配教师 (11)

5.3分配教室 (12)

5.4编排课表 (12)

6 模型的合理性分析 (12)

7 模型的评价 (12)

7.1 模型的优点 (12)

7.2 模型的缺点 (12)

8 参考文献 (12)

附录 (13)

1、问题重述与分析

1.1 问题的重述

现有课程40门,编号为C01~C40;教师共有25名,编号为T01~T25;教室18间,编号为R01~R18。具体属性及要求见附表1,附表2,附表3。

课表编排规则:每周以5天为单位进行编排,每天最多只能编排8节课(上午4节,下午4节),特殊情况下可以编排10节课(晚上2节),每门课程以2节课为单位进行编排,同类课程尽可能不安排在同一时间。

你所要解决的问题:

1.请你结合实际情况建立数学模型,通过编程计算,给出较为合理的课表编排

方案,分析你所给出的方案的合理性。

2.如果不准晚上排课,排课结果是否有所变化,如何变化?

3. 对教师聘用,教室配置给出合理化建议。

1.2 问题的分析

本题的目标是将所有课程按照一定的约束条件安排到课表中。由于课程的总周课时数为160节,而一周的总课时数是50节,所有最少需要4张课表才能安排好所有的课程;又由于教师的总周课时数最多为116节课,若使所有的教师上满所

有课程也是难以完成160节的总周课时的,因此必须分单双周制才能编排好所有的课程;我们要到达的基本要求是教师不冲突、教室不冲突、课程全部排完以及所有软、硬约束。由于目标是将所有课程排完,可以先将不同课程按照其时间要求随机分配至课表中,形成“时间段-课程”组合;再建立该组合对教师的约束,通过“0-1规划”确定最优的“时间段-课程-教师”组合;同理,利用“0-1规划”确定出“时间段-课程-教师-教室”的最优组合,最终得到所求课表。

2、问题的假设

[1]假设学校的优先考虑目标是完成所有课程的编排;

[2]假设所编排的课程表是学生自选型,即课程的编排不会受到班级以及班级人数的限制,只与课程的人数要求有关;

[3]假设在课程要求中的各项均为强制要求,即“硬约束”;假设在教师属性中,能胜任课程类别、周最大课时数为强制要求,即“硬约束”;对教室类别要求、上课时间要求用偏好程度衡量,为“软约束”;

[4]假设可以分单双周上课制,即问题中的周课时是以两星期为一周期来计算,可以使所得的课表安排一周上课课程后接下来一周另外安排课程;

[5]假设课表只受上课时间、教师、教室、课程的影响,其他因素(教室故障问题等)不会影响课程的进行;

[6]一门多学时的课程只能由同一个老师完成,并且尽量能在同一间教室上课;

3、符号说明

主要符号 符号意义

4321A A A A 、、、 效用矩阵

i C 原课程编号 i K 新的周课时数编号

j T 教师编号 k R 教室编号 偏好系数

(表示教师对教室、教师对上课时间的偏好系数) i S 课程表上时间段的编号

j ST j T 教师的要求课时数 i SC i C 课程的要求课时数

S={u j i j R T Y ,,} 课程表上某一时间段的课程-教师-教室组合

4、模型的建立与求解 4.1模型的准备

(1)对教师、课程、上课时间联系的刻画

根据分析,关联关系有课程—上课时间、课程—教室、教师—课程、教师—上课时间、教师—教室一共五个,该模型中存在的联系可由下图给出,其中实线表示“硬约束”,虚线表示“软约束”。

根据关联关系,由此可以得到刻画每个关系的效果指标矩阵,依次建立A1,A2,A3,A4 四个效用矩阵。其中,为强制约束的有A2、A4,偏好约束有A1、A3,矩阵表示如下图所示。

1A 矩阵:

()ij a A 1 刻画i 教师上j 教室的偏好效果指标,其中:10≤≤ij a (当ij a =0时表示i 教师不希望在j 教室上课,ij a =1时表示i 教师希望在j 教室上课,10 ij a 时表示i 教师在j 教室上课的偏好程度适中,赋值越大说明偏好越大)

2A 矩阵:

()ij a A 2 刻画i 教师上j 课程时的效果指标,其中:ij a =0,1(当ij a =0时表示i 教师不能上j 课程,ij a =1时表示i 教师能够上j 课程)

3A 矩阵:

()ij a A 3 刻画i 教师上j 时间段课时的偏好效果指标,

其中:10≤≤ij a (当ij a =0时表示i 教师不希望在j 时间段上课,ij a =1时表示i 教师希望在j 时间段上课,

10 ij a 时表示i 教师在j 时间段上课的偏好程度适中,赋值越大说明偏好越大)

4A 矩阵:

()ij a A 4 刻画i 课程在j 教室上时的效果指标,其中:ij a =0,1(当ij a =0时表示i 课程不能在j 教室上,ij a =1时表示i 课程能够在j 教室上) (2)对时间段S i 进行编号

由于每门课程以2节课为单位进行编排,因此可以用i S 表示各段时间,如下图所示:

(3)对课程的处理

由于有些课程的课时数为奇数,因此对这些课程进行适当的处理及调整,具体做法如下:

当某一课程的课时数为奇数时,取大于它的最小偶数,若该课程的课时数为偶数时则不改变其值。对所有课程的课时数进行调整后所得到的新的课时数为i K (i=1,2,3…….40,即有40门课程),原课程的编号为i C (i=1,2,3…….40,即原有的40门课程),i j Y (i=1,2,3…….40,为原有的课程编号,j=1,2,3……

2

1

∑i

K

),现目标就是对集合{i j Y }进行排课。

4.2 模型的建立

(1)随机分配课程到各个时间段

由于课程的上课时间(上午,下午)要求为强制性约束,利用excel 表格的筛选功能分别选出上、下午的课程集合B

上午

={i

j Y }, B

下午

={i

j Y }。我们随机给B

上午

的每一个元素抽取一个上午的时间段,B 下午中的每一个元素抽取一个下午的时间段,组成时间段—课程{i S i

j Y }组合。此时,=i S i

j Y (某一时间段对应的某一课程)。 如此,就已经

完成随机分配,使得每个时间段编号都有一个课程赋值。

(2) 给每一个时间段安排教师

A.结合效用矩阵2A 的i S

根据教师j T 对课程Cj 的效用矩阵2A ,对i S 进行第二次赋值。当第i 个时间段上的初值是i j Y ,若ij a =1,则i S =1,否则,i S =0。 B. 结合效用矩阵3A 的i S

根据教师j T 对上课时间的偏好3A 矩阵,对i S 进行第三次赋值,i S =i S +ij a 。 C. 结合效用矩阵 1A 的 i S

根据教师j T 对i S 时间段上的课程所要求的教室的偏好1A 矩阵,对i S 进行第四次赋值,i S =i S +ij a 。最终得到

ji S ji

s s s s s s s s s j j i i ...............

(2)

122221

11211

由此,我们可以得到下表教师j T 对时间段i S 的效用指标表:

1s 2s … … … … i s 1T 11s 12s … … … … i s 1 2T 21s 22s … … … … i s 2 … … … … … … … … … … … … … … … …

j T 1j s 2j s … … … … ji s

表2

D. 利用0-1规划将教师j T 分配到不同的时间段上

由于目标是将j T 教师分配到不同的时间段上,约束条件是分配结果必须使得教

师的课时数要求与课程的周课时数要求同时满足。用ji X 表示j T 教师在时间段i S 的上课情况(其中,ji X =1说明j T 教师能在时间段i S 上课,ji X =0说明j T 教师不能在时间段i S 上课),因此,问题转化为求以下有约束条件的0-1 规划问题:

目标函数:max z=

∑∑==?n

i n

j ji ji

S x

11

约束条件:

∑=n

j ji

x

1=i SC 21

∑=n

i ji

x

1

=j ST 21

ij x =0,1

由上面问题可求出解为:

=ji X ji

x x x x x x x x x j j i

i ...............

(2)

122221

11211 将教师安排到最优的时间段,即此时所得的课表即为:{j i j T Y ,} (当

ji x =1时,将j

T

与i j Y 排在一起),若无最优解,则重回模型建立第一步,重新随机分配课程。 (3)给每一个时间段安排教室

A.结合效用矩阵4A 的i S

根据教师j T 对课程j c 的效用矩阵2A ,对i S 进行第一次赋值。当第i 个时间段上的初值是i j Y ,若ij a =1,则i S =1,否则,i S =0。 B. 结合效用矩阵1A 的i S

根据教师j T 对i 教室的偏好程度1A 矩阵,对i S 进行第二次赋值,i S =i S +ij a 。 最终得到

ji S ji

s s s s s s s s s j j i i ...............

(2)

122221

11211由此,我们可以得到下表教室k R 对时间段i S 的效用指标表:

1s 2s … … … … i s k R 11s 12s … … … … i s 1 2R 21s 22s … … … … i s 2 … … … … … … … … … … … … … … … … k R 1k s 2k s … … … … ki s

表3

C. 利用0-1规划将教室k R 分配到不同的时间段上

目标是将教室k R 分配到不同的时间段上,约束条件是分配结果必须满足同一间

教室在四张课表的同一时间段不重复。用ki X 表示在时间段i S 教室k R 使用情况(其中,ki X =1说明j T 教师能在时间段i S 上课,ki X =0说明j T 教师不能在时间段i S 上课)因此,问题转化为求有约束条件的0-1 规划问题:

目标函数:max z=

∑∑==?n

i n

j ki ki

S x

11

约束条件:

由上面的问题可求出解:

=ki

X ki

x x x x x x x x x k k i i ...

(2)

1

22221

11211

将教室安排到最优的时间段,此即此时所得的课表,当ki

x =1时,将u R 与{j i j T Y ,}

排在一起即为:S={u j i j R T Y ,,},若无最优解,则重回模型建立第一步,重新随机分配课程。 (4)安排课程表

将每个i S 的组合按照其编号读入到“时间段-课程”统计表 中,然后结合已知的数据分析和整理得到最后的课程表。

5 模型的求解

5.1 编号并随机分配课程

充分考虑课程的时间要求(上午或下午),随机分配课程,得到“时间段-课程”组合。由于题目所给数据中,教师的总课时数小于课程总课时数,又经过计算,设定目标是做成四张课表,其中两张先行开课,上完后,另外两张课表再开课。利用0-1 规划求解,构造效用矩阵时,要考虑的是教师对这一事件的偏好,利用excel 构造出效用矩阵。见附带的A1、A2、A3、A4表格。

5.2 分配教师

结合效用矩阵,为每个“时间段-课程”组合分配教师,得到“时间段-课程-教师”组合。

5.3 分配教室

结合效用矩阵,为每个“时间段-课程-教师”组合分配教室,得到“时间段-课程-教师-教室”的最优组合。

5.4 编排课表

将获得的时间段编号+课程+教师+教室的组合编制成课表,编制结果见附录。其中,第一、二张课表同时开课,上完后,第三、四张课表同时开课。

6 模型的合理性分析

模型充分考虑了课程、教室、教师等的相互约束,建立了关系关联,并对约束采用0-1 规划,确定出“时间段-课程-教师-教室”组合。同时,我们也充分考虑了教师对教室和上课时间的偏好,建立了一个偏好系数可调的模型,使所得课表尽量满足课程、教室、教师的各种要求。但是,当四张课表一起开课时,无法满足教师的周最大课时数,即四张课表总需要周学时数为 160,但教师所能提供的只有 116 学时,计算机模拟表示没有最优解。于是,我们做出以下调整:将题目简化为两张课表一同开课,待到上完课程后,再开另外两张课表。

7 模型的评价

7.1 模型的优点

(1)引入了偏好系数α,能较大程度地满足教师、课程和教室的要求;

(2)建立了关联关系,使模型建立更清晰、明确;

(3)用 0-1 规划解决相互约束问题,形成“时间段-课程-教师-教室”组

合,合理且具有条理性;

(4)逐步优化,层层推进,思路清晰。

7.2 模型的缺点

(1)当课时数为奇数时,将其近似为偶数计算,导致课表中所有时间未能充分利用;

(2)在随机给每个时间段安排课程时,未能确立完善的分配方式。

8 参考文献

(1) 韩中庚,数学建模方法与应用,北京:高等教育出版社,2005。

(2) 张小红、张建勋,数学软件与数学实验,北京:清华大学出版社,2004。附录

附表1

所得的四张课程表:

第一张课程表

第二张课程表

第三张课程表

第四张课程表

课程时间安排数学建模

课程时间安排数学建模公司内部档案编码:[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]

课程时间安排的优化模型 摘要 排课是教务运作中的一项重要工作,同时排课问题也是一个复杂的组合优化问题,对此问题的建模和求解,难度都非常大。多数情况下我们只是满足于求解问题的一个可行解,而对此可行解的进一步优化往往通过手工完成,效率很低。目前有很多计算机专家和数学专家都致力于对大规模排课问题的研究,在此我们给出一个规模相对较少,约束相对较少的较为简单的排课问题。解决排课中的问题,既能满足老师授课上机的要求又能满足学生对上机时间的合理安排。让学校、老师和同学的满意。 让老师满意,就是安排尽量少出现像同一天同一位老师上1-2节,7-8节,最好是1-2节面授然后4-5节课上机;让同学们满意,可从以下几方面考虑,比如,同一班级同一门课程,至少应隔一天上一次,另外对学生感到比较难学的课程尽量安排在最好的时段,上机时间要安排在面授课之后;让学校满意,就是尽量减少因出现问题而不得不为老师调课的次数。根据实际情况在具体模型建立过程中采用了0-1矩阵法,矩阵的乘法等数学方法,建立优化类数学模型来求解有效矩阵,根据有效矩阵初排课表,结合多方面因素建立修正矩阵,对初排课表逐层修改,得出最优排课表。并通过matlab实现算法和给出模型的解。 先将123班级课表和20张老师课表转换为0-1变量,有课改为0,没课改为1,组成两个矩阵,然后可用VB编程得到一个新的矩阵,两矩阵中元素都为1时,新的矩阵对应的元素就为1,即老师和班级同时有空时为1。将多目标函数转换为单目标函数,其他的要求可直接在约束条件中满足。然后用lingo软件编程解决(其约束条件和目标函数都可用lingo的语句表示出来) 关键词:排课问题 0-1矩阵矩阵的乘法优化目标矩阵 lingo VB 1 问题重述 排课是教务运作中的一项重要工作,同时排课问题也是一个复杂的组合优化问题,对此问题的建模和求解,难度都非常大。多数情况下我们只是满足于求解问题的一个可行解,而对此可行解的进一步优化往往通过手工完成,效率很低。目前有很多计算机专家和数学专家都致力于

数学建模入门基本知识

数学建模知识 之新手上路一、数学模型的定义 现在数学模型还没有一个统一的准确的定义,因为站在不同的角度可以有不同的定义。 不过我们可以给出如下定义:“数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个 抽象的、简化的结构。”具体来说,数学模型就是为了某种目的,用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图像、框图等描述客观事物的特征及其在联系的数 学结构表达式。一般来说数学建模过程可用如下框图来表明: 数学是在实际应用的需求中产生的,要解决实际问题就必需建立数学模型,从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。例如,欧几里德几何就是一个古老的数学模型,牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典。今天,数学以空前的广度和深度向其它科学技术领 域渗透,过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化,数量化,需建立大量的数学模型。 特别是新技术、新工艺蓬勃兴起,计算机的普及和广泛应用,数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。

二、建立数学模型的方法和步骤 1. 模型准备 要了解问题的实际背景,明确建模目的,搜集必需的各种信息,尽量弄清对象的特征。 2. 模型假设 根据对象的特征和建模目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言作出假设,是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑,无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为,所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别主次,而且为了 使处理方法简单,应尽量使问题线性化、均匀化。 3. 模型构成 根据所作的假设分析对象的因果关系,利用对象的在规律和适当的数学工具,构造各个量间的等式关系或其它数学结构。这时,我们便会进入一个广阔的应用数学天地,这里在高数、概率老人的膝下,有许多可爱的孩子们,他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多,真是泱泱大国,别有洞天。不过我们应当牢记,建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用,因此工具愈简单愈有价值。 4. 模型求解 可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法,特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算,许多时候还得将系统 运行情况用计算机模拟出来,因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。 5. 模型分析 对模型解答进行数学上的分析。“横看成岭侧成峰,远近高低各不同”,能否对模型结果作出细致精当的分析,决定了你的模型能否达到更高的档次。还要记住,不论那种情况都需进行误差 分析,数据稳定性分析。 例题:一个笼子里装有鸡和兔若干只,已知它们共有8个头和22只脚,问该笼子中有多 少只鸡和多少只兔?

数学建模期末考试A试的题目与答案

华南农业大学期末考试试卷(A 卷) 2012-2013学年第 二 学期 考试科目:数学建模 考试类型:(闭卷)考试 考试时间: 120 分钟 学号 姓名 年级专业 一篮白菜从河岸一边带到河岸对面,由于船的限制,一次只能带 一样东西过河,绝不能在无人看守的情况下将狼和羊放在一起;羊和白菜放在一起,怎样才能将它们安全的带到河对岸去? 建立多步决策模型,将人、狼、羊、白菜分别记为i = 1,2,3,4,当i 在此岸时记x i = 1,否则为0;此岸的状态下用s =(x 1,x 2,x 3,x 4)表示。该问题中决策为乘船方案,记为d = (u 1, u 2, u 3, u 4),当i 在船上时记u i = 1,否则记u i = 0。 (1) 写出该问题的所有允许状态集合;(3分) (2) 写出该问题的所有允许决策集合;(3分) (3) 写出该问题的状态转移率。(3分) (4) 利用图解法给出渡河方案. (3分) 解:(1) S={(1,1,1,1), (1,1,1,0), (1,1,0,1), (1,0,1,1), (1,0,1,0)} 及他们的5个反状(3分) (2) D = {(1,1,0,0), (1,0,1,0), (1,0,0,1), (1,0,0,0)} (6分) (3) s k+1 = s k + (-1) k d k (9分) (4)方法:人先带羊,然后回来,带狼过河,然后把羊带回来,放下羊,带白菜过去,然后再回来把羊带过去。 ?或: 人先带羊过河,然后自己回来,带白菜过去,放下白菜,带着羊回来,然后放下羊,把狼带过去,最后再回转来,带羊过去。 (12分) 1、 二、(满分12分) 在举重比赛中,运动员在高度和体重方面差别很大,请就下面两种假设,建立一个举重能力和体重之间关系的模型: (1) 假设肌肉的强度和其横截面的面积成比例。6分 (2) 假定体重中有一部分是与成年人的尺寸无关,请给出一个改进模型。6分 解:设体重w (千克)与举重成绩y (千克) (1) 由于肌肉强度(I)与其横截面积(S)成比例,所以 y ?I ?S 设h 为个人身高,又横截面积正比于身高的平方,则S ? h 2 再体重正比于身高的三次方,则w ? h 3 (6分) ( 12分) 14分) 某学校规定,运筹学专业的学生毕业时必须至少学

数学建模:课程安排优化问题

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一、问题重述 我校现有三个校区,有在校学生近25000人,其中阳光校区在校学生人数最多。阳光校区现有四栋教学楼,分别是3号、6号、7号和8号楼,四栋教学楼之间有较大的距离,如从3号楼到8号楼步行需要约10分钟。我校的学生作息时间安排中,一天共有13节课,划分为5个时间段,分别是1-2节、3-5节、6-8节、9-10节、11-13节。按学校的规定同一门课程一天中最多可集中上3节课,一周不得超过6节。同一年级的相同课程可以合班上课,合班一般由各个院系或公共课教学部门给出具体安排。每学期临近结束时,学校教务处根据各个专业的培养计划向各院系下达下一学期的教学任务,由各个专业将教学任务分解到具体的任课教师,然后由教务处排出下一学期的课程表。每学期我校的课程表排出并开始运行后都会受到师生的抱怨。有学生说自己的课程分布不均衡,某天要上10节课,而某天又一节课都没有;有的学生抱怨一天中要在不同的教学楼之间反复奔波;有的教师抱怨自己的课程安排太分散,从南湖跑到阳光路上要花近两个小时,却只上两节课,这样太浪费时间。由此可见,我校的课程安排尚存在一些不太合理的地方,有进一步优化的必要。针对这一问题,请完成以下任务: 一.了解我校师生对课程安排的需求; 二.了解我校课程安排的相关规定; 三.收集与课程安排相关的数据; 四.建立我校课程安排的优化模型,分析模型的优缺点。 二、问题分析 首先,解决班级、课程与教师之间的多对多关系,例如当出现多个班级上同一门课而该由多个教师任教时,课程是否合上,由哪几个班级合上、哪位教师任教的问题。解决上应满足可 手动调整的要求。然后,取出全部班级,求出班级所上课程的优先级总和,按优先级高低排定班级顺序,按此顺序且遵照排课规则为每一个班级的每一门课程安排上课时间与地点。 首先,要进行预排课处理。预排课处理的目的是要解决两个基本问题: 1) 班级与课程之间的多对多关系,即合班上课的问题; 2) 课程与教师之间的多对多关系,即为每门课程安排任课教师。在预排课处理完成后,以班级作为外部大循环、以课程作为内部小

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。

最新数学建模习题答案资料

数学建模部分课后习题解答 中国地质大学 能源学院 华文静 1.在稳定的椅子问题中,如设椅子的四脚连线呈长方形,结论如何? 解: 模型假设 (1) 椅子四条腿一样长,椅脚与地面接触处视为一点,四脚的连线呈长方形 (2) 地面高度是连续变化的,沿任何方向都不会出现间断(没有像台阶那样的情况), 即从数学角度来看,地面是连续曲面。这个假设相当于给出了椅子能放稳的必要条件 (3) 椅子在任何位置至少有三只脚同时着地。为了保证这一点,要求对于椅脚的间 距和椅腿的长度而言,地面是相对平坦的。因为在地面上椅脚间距和椅腿长度的尺寸大小相当的范围内,如果出现深沟或凸峰(即使是连续变化的),此时三只脚是无法同时着地的。 模型建立 在上述假设下,解决问题的关键在于选择合适的变量,把椅子四只脚同时着地表示出来。首先,引入合适的变量来表示椅子位置的挪动。生活经验告诉我们,要把椅子通过挪动放稳,通常有拖动或转动椅子两种办法,也就是数学上所说的平移与旋转变换。然而,平移椅子后问题的条件没有发生本质变化,所以用平移的办法是不能解决问题的。于是可尝试将椅子就地旋转,并试图在旋转过程中找到一种椅子能放稳的情形。 注意到椅脚连线呈长方形,长方形是中心对称图形,绕它的对称中心旋转180度后,椅子仍在原地。把长方形绕它的对称中心旋转,这可以表示椅子位置的改变。于是,旋转角度θ这一变量就表示了椅子的位置。为此,在平面上建立直角坐标系来解决问题。 设椅脚连线为长方形ABCD,以对角线AC 所在的直线为x 轴,对称中心O 为原点,建立平面直角坐标系。椅子绕O 点沿逆时针方向旋转角度θ后,长方形ABCD 转至A1B1C1D1的位置,这样就可以用旋转角)0(πθθ≤≤表示出椅子绕点O 旋转θ后的位置。 其次,把椅脚是否着地用数学形式表示出来。当椅脚与地面的竖直距离为零时,椅脚就着地了,而当这个距离大于零时,椅脚不着地。由于椅子在不同的位置是θ的函数,因此,椅脚与地面的竖直距离也是θ的函数。 由于椅子有四只脚,因而椅脚与地面的竖直距离有四个,它们都是θ的函数,而由假设(3)可知,椅子在任何位置至少有三只脚同时着地,即这四个函数对于任意的θ,其函数值至少有三个同时为0。因此,只需引入两个距离函数即可。考虑到长方形ABCD 是对称中心图形,绕其对称中心O 沿逆时针方向旋转180度后,长方形位置不变,但A,C 和B,D 对换了。因此,记A ,B 两脚与地面竖直距离之和为)(θf ,C,D 两脚之和为 )(θg ,其中[]πθ,0∈,使得)()(00θθg f =成立。 模型求解 如果0)0()0(== g f ,那么结论成立。

《数学建模》课程教学大纲

《数学建模》课程教学大纲 课程编号: 总学时数:32 总学分数:2 课程性质:专业必修课 适用专业:数学与应用数学、信息与计算科学 一、课程的任务和基本要求: 课程的性质和任务: 数学建模是数学与应用数学专业、信息与计算数学专业的一门必修课程,是大学数学课程的重要组成部分,它是在数学分析、高等代数、概率论与数理统计等课程基础上开设的重要教学环节,它将数学知识、实际问题与计算机应用有机地结合起来,旨在培养学生运用所学知识解决实际问题的意识和创新思维,激发学生学习数学的兴趣,了解数学广泛的应用领域,提高学生的综合素质和分析问题、解决问题的能力。 课程的基本要求: 1、在大学数学基础课的教学内容基础上进一步突出培养学生解决实际问题的能力; 2、学会运用数学知识建立实际问题的数学模型并求解,对较复杂的问题能够使用数学软件或编程求解; 二、基本内容和要求: (一)建立数学模型 内容: (1)初等建模示例:椅子能在不平地面上放稳吗,预报人口增长等; (2)有关数学建模的基本知识。 目的和要求: 理解数学模型的意义、内容和方法,掌握建立数学模型的一般步骤。 (二)初等模型 内容: (1)建模示例:公平席位分配,双层玻璃窗的功效等; (2)讨论与交流:录音机计数器,商品的包装。 目的和要求: 由建模实例进一步了解和熟悉建模的方法和步骤,了解对实际问题的分析、抽象过程,基本掌握用初等方法建立数学模型。 (三)简单的优化模型 内容: (1)建模示例:存储模型,森林救火,最优价格等; (2)讨论与交流:冰山运输 目的和要求: 基本掌握建立静态优化模型的一般方法,会利用微分法解决优化问题。 (四)数学规划模型 内容: (1)建模示例:奶制品的生产与销售,汽车生产与原油采购,钢管和易拉罐下料等; (2)讨论与交流:自来水的输送,接力队员的选拔 目的和要求: 理解规划优化模型的思想与意义,掌握建立规划模型的一般方法,能够利用优化软件求解规划模型的解。

数学建模教学大纲

数学建模教学大纲 适合非数学专业理工科课程(60学时) 一、课程内容简介 数学建模是研究如何将数学方法和计算机知识结合起来用于解决实际生活中存在问题的一门边缘交叉学科,数学建模是集经典数学、现代数学和实际问题为一体的一门新型课程,是应用数学解决实际问题的重要手段和途径。主要介绍数学建模的概述、初等模型、简单优化模型、微分方程模型、差分方程模型、概率统计模型、图论模型、线性规划模型等模型的基本建模方法及求解方法。 二、教学目的及任务 数学建模是继本科生高等数学、工程数学之后进一步提高运用数学知识解决实际问题、基本技能,培育和训练综合能力所开设的一门新学科。通过具体实例引入使学生掌握数学建模基本思想、基本方法、基本类型。学会进行科学研究的一般过程,并能进入一个实际操作的状态。通过数学模型有关的概念、特征的学习和数学模型应用实例的介绍,培养学生双向翻译能力,数学推导计算和简化分析能力,熟练运用计算机能力;培养学生联想、洞察能力、综合分析能力;培养学生应用数学解决实际问题的能力。 三、本课程与其它课程的关系 在学习本课程前需要基本掌握下列课程内容:高等数学、线性代数、概率论与数理统计。由于本课程的学习,只要是使学生掌握数学知识,解决实际问题能力,这种能力提高有助其它专业课的学习。 四、本课程基本内容要求 1、绪论 1)、基本要求使学生正确地了解数学描写和数学建模的不同于数学理论的思维特征,了解数学模型的意义及分类,理解建立数学模型的方法及步骤。 2)、课程内容建模概论、数学模型概念、建立数学模方法、步骤和模型分类、数学模型实例: (1)稳定的椅子问题(2)商人过河问题(3)人口增长问题(4)公平的席位问题 2、初等模型 1)、基本要求掌握比例方法、类比方法、图解法、定性分析方法及量纲分析方法建模的基本特点。能运用所学知识建立数学模型,并对模型进行综合分析。 2)、课程内容(1)双层玻璃窗的功效问题(2)划艇比赛的成绩(3)动物身长和体重(4)核军备竞赛(5)量纲分析与无量纲化 3、简单优化模型 1)、基本要求了解优化模型的建模建立思想,理解优化模型的一般意义,掌握优化模型求解方法。 2)、课程内容(1)存贮模型(2)森林救火(3)血管分支(4)冰山运输 4、线性规划模型 1)、基本要求熟练掌握单纯形方法,深刻理解线性规划模型的基本特点,理解优化模型的一般意义,能结合计算机软件解决线性规划模型。 2)、课程内容(1)线性规划预备知识(2)奶制品的生产与销售(3)自来水输送与货机装运 (4)汽车生产与原油采购(5)接力队的选拔与选课策略 5、离散模型 1)、基本要求了解层次分析法,深刻理解层次分析法建模的基本特点,熟练掌握层次分析法建模 方法。 2)、课程内容(1)层次分析法模(2)循环比赛的名次(3)效益的合理分配 6、微分方程模型

课表编排问题 数学建模

魅力数模美丽力建力建学院第六届数学建模竞赛 自信坚强团结创新 论文题目课表编排0-1规划模型 参赛编号 2008tj0804 监制:力建学院团委数学建模协会(2010年11月)力建学院第六届数学建模竞赛

承诺书 我们仔细阅读了第六届建工数学建模竟赛的竞赛规则。 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,我们愿意承担由此引起的一切后果。 我们的参赛编号为:2008tj0804 参赛队员(签名) : 队员1:叶庆 队员2:靳小龙 队员3:胡传鹏 课表编排问题

第一部分 摘要: 本文根据制定课表时需考虑的问题,建立了冲突最少的0-1规划模型; 求解得课表,并根据所得结果对教师聘用,教室的配置,来做出合理的建议。 考虑目标函数时,分析课表编排要符合的条件为:课程要求、教师课程编排尽量分散、同课程编排尽量分散、教师超出工作量尽量少。则我们 目标函数冲突最少分解为:各门课程各自不符合程度总和最少、各教师各 自课程编排分散程度总和最大、各门课程编排分散程度总和最大、各教师 超出工作量程度总和最少。 考虑约束条件时,分析附录中的相关数据,得到课程编排的影响因素有,时间,教室,课程等,则可以根据此来约束目标函数。 根据以上考虑因素建立系统递阶图,使目标更清晰。建立空间向量,已知数据与空间向量一一对应。根据课程要求与实际编排差距最少原理,建立目标函数。加上课表编的约束条件,进行优化,用Matlab求解课表. 再根据求解得课表与相关系数指标为教师聘用,教室的配置,来做出合理 建议. 关键词:课表编排系统递阶图空间向量 第二部分 一、问题重述 某高校现有课程40门,编号为C01~C40;教师共有25名,编号为T01~T25;教室18间,编号为R01~R18。具体属性及要求见表1,表2,表3: 课表编排规则:每周以5天为单位进行编排;每天最多只能编排8节课,上午4节,下午4节,特殊情况下可以编排10节课,每门课程以2节课为单位进行编排,同类课程尽可能不安排在同一时间。 你所要解决的问题: 请你结合实际情况给出较为合理的课表编排方案,分析你所给出的方案的合理性。对教师聘用,教室配置给出合理化建议。 二、问题的分析 问题分析为先建立合理的课表编排方案,再从课表编排方案中分析对教师聘用,教室配置给出合理化建议。 针对问题一: 1、该问题要求给出合理的课表编排方案,分析如下: (1)、总体上尽量使每门课程符合要求,即求各门课程各自不符合程度总和最低;(2)、总体上使同一老师的课程尽量分散,即求其总各教师各自课程编排分散程度总和最大; (3)、总体上使每门课程的编排尽量分散,即求各门课程编排分散程度总和表达式最大;

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基本知识: 一、数学模型的定义 ? ?? ?现在数学模型还没有一个统一的准确的定义,因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义:“数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。”具体来说,数学模型就是为了某种目的,用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。一般来说数学建模过程可用如下框图来表明: 数学是在实际应用的需求中产生的,要解决实际问题就必需建立数学模型,从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。例如,欧几里德几何就是一个古老的数学模型,牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典范。今天,数学以空前的广度和深度向其它科学技术领域渗透,过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化,数量化,需建立大量的数学模型。特别是新技术、新工艺蓬勃兴起,计算机的普及和广泛应用,数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。 二、建立数学模型的方法和步骤

1. 模型准备 要了解问题的实际背景,明确建模目的,搜集必需的各种信息,尽量弄清对象的特征。 2. 模型假设 根据对象的特征和建模目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言作出假设,是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑,无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为,所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别主次,而且为了使处理方法简单,应尽量使问题线性化、均匀化。 3. 模型构成 根据所作的假设分析对象的因果关系,利用对象的内在规律和适当的数学工具,构造各个量间的等式关系或其它数学结构。这时,我们便会进入一个广阔的应用数学天地,这里在高数、概率老人的膝下,有许多可爱的孩子们,他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多,真是泱泱大国,别有洞天。不过我们应当牢记,建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用,因此工具愈简单愈有价值。 4. 模型求解 可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法,特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算,许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来,因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。 5. 模型分析 对模型解答进行数学上的分析。“横看成岭侧成峰,远近高低各不同”,能否对模型结果作出细致精当的分析,决定了你的模型能否达到更高的档次。还要记住,不论那种情况都需进行误差分析,数据稳定性分

数学建模期末考试2018A试的题目与答案

华南农业大学期末考试试卷(A卷) 2012-2013学年第二学期考试科目:数学建模 考试类型:(闭卷)考试考试时间:120 分钟 学号姓名年级专业 一、(满分12分)一人摆渡希望用一条船将一只狼.一只羊.一篮白菜从河岸一边带到河岸对面.由于船的限制.一次只能带一样东西过河.绝不能在无人看守的情况下将狼和羊放在一起;羊和白菜放在一起.怎样才能将它们安全的带到河对岸去? 建立多步决策模型,将人、狼、羊、白菜分别记为i = 1.2.3.4.当i在此岸时记x i = 1.否则为0;此岸的状态下用s = (x1.x2.x3.x4)表示。该问题中决策为乘船方案.记为d = (u1, u2, u3, u4).当i 在船上时记u i = 1.否则记u i = 0。 (1) 写出该问题的所有允许状态集合;(3分) (2) 写出该问题的所有允许决策集合;(3分) (3) 写出该问题的状态转移率。(3分) (4) 利用图解法给出渡河方案. (3分) 解:(1) S={(1,1,1,1), (1,1,1,0), (1,1,0,1), (1,0,1,1), (1,0,1,0)} 及他们的5个反状(3分) (2) D = {(1,1,0,0), (1,0,1,0), (1,0,0,1), (1,0,0,0)} (6分) (3) s k+1 = s k + (-1) k d k (9分) (4)方法:人先带羊.然后回来.带狼过河.然后把羊带回来.放下羊.带白菜过去.然后再回来把羊带过去。 或: 人先带羊过河.然后自己回来.带白菜过去.放下白菜.带着羊回来.然后放下羊.把狼带过去.最后再回转来.带羊过去。(12分) . .

《数学建模》课程教学计划

《数学建模》课程教学计划 第一部分:数学建模理论教学内容 一、开设数学建模课程宗旨 数学模型方法是数学领域中的一个重要分支,是随着计算机技术的广泛应用飞速发展起来的一门数学学科。它利用数学理论与方法,通过计算机技术手段来解决复杂的实际问题。应运而生的《数学建模》课程注重学生的创造性思维和创新意识的培养,将实践检验放在重要的地位,以提高学生从事现代科学研究和工程技术开发的能力为目标。 二、课程设计特点 本课程的教学内容设计充分考虑课程特点:创造性,综合性、实践性。 [1] 强调数学理论与实际应用并重,既重视理论的完整性又兼顾应用的适用性。 [2] 充分考虑我校不同专业学生的原有数学基础,同时加深拓展学生的数学基础和知识面,补充了最优化、多元统计分析、组合数学与图论等部分理论知识。 [3] 以介绍数学建模方法为主线,同时介绍不同数学分支的经典数学模型。 [4] 将理论教学与实验实践环节相结合,统筹安排理论教学与建模实验设置内容。 [5] 教学内容由浅入深,循序渐进,并配有对应的不同层次实践型练习题目。 [6] 设置足量的数学建模案例供教师课堂组织讨论或作案例分析用,供学生练习用。 二、课程内容体系结构 [1] 掌握量纲分析建模法、机理分析建模法等基本建模方法,重点掌握建模创新思维方法。 [2] 掌握数学建模的一般流程:模型的整体设计、模型假设、变量的数学描述、数学模型求解、模型解的分析与检验。 [3] 掌握各类基于数据的经验模型建立方法:拟合法、回归法、层次分析法,以及数据的识别与整理,数据的误差分析。 [4] 模拟模型的应用以及动态(静态)系统的模拟技术。

[5] 掌握线性规划、非线性规划、组合数学与图论的部分基本概念以及相应模型的建立方法。 三、课程重点与难点 1. 重点与难点 本课程教学中的重点是培养学生应用数学知识建立数学模型的意识及能力,难点是培养学生独立解决实际问题的实际动手能力。

《数学建模》教学大纲与教学计划

江西工业贸易职业技术学院 《数学建模》公选课教学大纲与教学计划 (30学时) 一、课程内容简介 数学建模是研究如何将数学方法和计算机知识结合起来用于解决实际生活中存在问题的一门边缘交叉学科,数学建模是集经典数学、现代数学和实际问题为一体的一门新型课程,是应用数学解决实际问题的重要手段和途径。主要介绍数学建模的概述、初等模型、简单优化模型、微分方程模型、差分方程模型、概率统计模型、图论模型、线性规划模型等模型的基本建模方法及求解方法。 二、教学目的及任务 数学建模是继高等数学、工程数学之后进一步提高运用数学知识解决实际问题、基本技能,培育和训练综合能力所开设的一门新学科。通过具体实例引入使学生掌握数学建模基本思想、基本方法、基本类型。学会进行科学研究的一般过程,并能进入一个实际操作的状态。通过数学模型有关的概念、特征的学习和数学模型应用实例的介绍,培养学生双向翻译能力,数学推导计算和简化分析能力,熟练运用计算机能力;培养学生联想、洞察能力、综合分析能力;培养学生应用数学解决实际问题的能力。 三、本课程与其它课程的关系 在学习本课程前需要基本掌握下列课程内容:高等数学、线性代数、概率论与数理统计、线性规划等课程。由于本课程的学习,只要是使学生掌握数学知识,解决实际问题能力,这种能力提高有助其它专业课的学习。 四、本课程基本内容要求 1、绪论 1)、基本要求:使学生正确了解数学描写和数学建模的不同于数学理论的思维特征,了解数学模型的意义及分类,理解建立数学模型的方法及步骤。 2)、课程内容:建模概论、数学模型概念、建立数学模方法、步骤和模型分

类、数学模型实例: (1)稳定的椅子问题(2)商人过河问题(3)人口增长问题(4)公 平的席位问题 2、初等模型 1)、基本要求:掌握比例方法、类比方法、图解法、定性分析方法及量纲分析方法建模的基本特点。能运用所学知识建立数学模型,并对模型进行 综合分析。 2)、课程内容:(1)双层玻璃窗的功效问题(2)划艇比赛的成绩(3)动物身长和体重(4)核军备竞赛(5)量纲分析与无量纲化 3、简单优化模型 1)、基本要求:了解优化模型的建模建立思想,理解优化模型的一般意义,掌握优化模型求解方法。 2)、课程内容:(1)存贮模型(2)森林救火(3)血管分支(4)冰山运输4、线性规划模型 1)、基本要求:熟练掌握单纯形方法,深刻理解线性规划模型的基本特点,理解优化模型的一般意义,能结合计算机软件解决线性规划模型。 2)、课程内容:(1)线性规划预备知识(2)奶制品的生产与销售(3)自来水输送与货机装运 5、微分方程模型 1)、基本要求:了解微分方程定性与稳定性基本理论及变分法的基本理论,深刻理解微分方程,微分方程定性与稳定性及变分法建模的基本特点。 熟练掌握微分方程,微分方程定性与稳定性理论及变分法建模方法。 2)、课程内容:(1)传染病模型(2)济济增长模型(3)正规战与游击战(4)药物在体内的分布与排除(5)微分方程稳定性理论简介 6、差分方程模型 1)、基本要求:了解差分法基本理论,深刻理解差分法基本特点,熟练掌握差分法建模方法。 2)、课程内容:(1)市场经济中的蛛网模型(2)减肥计划—节食与运动(3)按年龄分组的种群增长

推荐:数学建模参赛真实经验(强烈推荐)1

数学建模参赛真实经验(强烈推荐) 本文档节选自: Matlab在数学建模中的应用,卓金武等编著,北航出版社,2011年4月出版 以下内容根据作者的讲座整理出来,多年数学建模实践经历证明这些经验对数学建模参赛队员非常有帮助,希望大家结合自己的实践慢慢体会总结,并祝愿大家在数学建模和Matlab世界能够找到自己的快乐和价值所在。 一、如何准备数学建模竞赛 一般,可以把参加数学建模竞赛的过程分成三个阶段:第一阶段,是个人的入门和积累阶段,这个阶段关键看个人的主观能动性;第二阶段,就是通常各学校都进行的集训阶段,通过模拟实战来提高参赛队员的水平;第三阶段是实际比赛阶段。这里讲的如何准备数学建模竞赛是针对第一阶段来讲的。 回顾作者自己的参赛过程,认为这个阶段是真正的学习阶段,就像是修炼内功一样,如果在这个阶段打下深厚的基础,对后面的两个阶段非常有利,也是个人是否能在建模竞赛中占优势的关键阶段。下面就分几个方面谈一下如何准备数学建模竞赛。 首先是要有一定的数学基础,尤其是良好的数学思维能力。并不是数学分数高就说明有很高的数学思维能力,但扎实的数学知识是数学思维的根基。对大学生来说,有高等数学、概率和线性代数就够了,当然其它数学知识知道的越多越好了,如图论、排队论、泛函等。我大一下学期开始接触数学建模,大学的数学课程只学习过高等数学。说这一点,主要想说明只要数学基础还可以,平时的数学考试都能在80分以上就可以参加数学建模竞赛了,数学方面的知识可以在以后的学习中逐渐去提高,不必刻意去补充单纯的数学理论。 真正准备数学建模竞赛应该从看数学建模书籍开始,要知道什么是数学建模,有哪些常见的数学模型和建模方法,知道一些常见的数学建模案例,这些方面都要通过看建模方面的书籍而获得。现在数学建模的书籍也比较多,图书馆和互联网上都有丰富的数学建模资料。作者认为姜启源、谢金星、叶齐孝、朱道元等老师的建模书籍都非常的棒,可以先看二三本。刚开始看数学建模书籍时,一定会有很多地方看不懂,但要知道基本思路,时间长了就知道什么问题用什么建模方法求解了。这里面需要提的一点是,运筹学与数学建模息息相关,最好再看一二本运筹学著作,仍然可以采取诸葛亮的看书策略,只观其大略就可以了,等知道需要具体用哪块知识后,再集中精力将其消化,然后应用之。 大家都知道,参加数学建模竞赛一定要有些编程功底,当然现在有Matlab这种强大的工程软件,对编程的的要求就降低了,至少入门容易多了,因为很容易用1条Matlab命令解决以前要用20行C语言才能实现的功能。因为Matlab的强大功能,Matlab在数学建模中已经有了非常广泛的应用,在很多学校,数学建模队员必须学习Matlab。当然Matlab的入门也非常容易,只要有本Matlab参考书,照猫画虎可以很快实现一些基本的数学建模功能,如数据处理、绘图、计算等。我的一个队友,当年用一天时间把一本二百多页的Matlab 教程操作完了,然后在经常运用中,慢慢地就变成了一名Matlab高手了。 对于有些编程基础的同学,最好再看一些算法方面的书籍,了解常见的数据结构和基本

数学建模课程及答案.

《数学建模课程》练习题一 一、填空题 1. 设开始时的人口数为0x ,时刻t 的人口数为)(t x ,若人口增长率是常数r ,那麽人口增长问题的马尔萨斯模型应为 。 2. 设某种商品的需求量函数是,1200)(25)(+-=t p t Q 而供给量函数是 3600)1(35)(--=t p t G ,其中)(t p 为该商品的价格函数,那麽该商品的均衡价格 是 。 3. 某服装店经营的某种服装平均每天卖出110件,进货一次的手续费为200元,存储费用为每件0.01元/天,店主不希望出现缺货现象,则最优进货周期与最优进货量分别为 。 4. 一个连通图能够一笔画出的充分必要条件是 . 5.设开始时的人口数为0x ,时刻t 的人口数为)(t x ,若允许的最大人口数为m x ,人口增长率由sx r x r -=)(表示,则人口增长问题的罗捷斯蒂克模型为 . 6. 在夏季博览会上,商人预测每天冰淇淋销量N 将和下列因素有关: (1)参加展览会的人数n ; (2)气温T 超过C 10; (3)冰淇淋的售价p . 由此建立的冰淇淋销量的比例模型应为 . 7、若银行的年利率是x %,则需要 时间,存入的钱才可翻番. 若每个小长方形街路的 8. 如图是一个邮路,邮递员从邮局A 出发走遍所有长方形街路后再返回邮局. 边长横向均为1km ,纵向均为2km ,则他至少要走 km.. A 9. 设某种新产品的社会需求量为无限,开始时的生产量为100件,且设产品生产的增长率控制在0.1,t 时刻产品量为)(t x ,则)(t x = . 10. 商店以10元/件的进价购进衬衫,若衬衫的需求量模型是802,Q p p =-是销售单价(元/件),为获得最大利润,商店的出售价是 . 二、分析判断题 1.从下面不太明确的叙述中确定要研究的问题,需要哪些数据资料(至少列举3个),要做些甚麽建模的具体的前期工作(至少列举3个) ,建立何种数学模型:一座高层办公楼有四部电梯,早晨上班时间非常拥挤,该如何解决。

课程时间安排-数学建模

课程时间安排的优化模型 摘要 排课是教务运作中的一项重要工作,同时排课问题也是一个复杂的组合优化问题,对此问题的建模和求解,难度都非常大。多数情况下我们只是满足于求解问题的一个可行解,而对此可行解的进一步优化往往通过手工完成,效率很低。目前有很多计算机专家和数学专家都致力于对大规模排课问题的研究,在此我们给出一个规模相对较少,约束相对较少的较为简单的排课问题。解决排课中的问题,既能满足老师授课上机的要求又能满足学生对上机时间的合理安排。让学校、老师和同学的满意。 让老师满意,就是安排尽量少出现像同一天同一位老师上1-2节,7-8节,最好是1-2节面授然后4-5节课上机;让同学们满意,可从以下几方面考虑,比如,同一班级同一门课程,至少应隔一天上一次,另外对学生感到比较难学的课程尽量安排在最好的时段,上机时间要安排在面授课之后;让学校满意,就是尽量减少因出现问题而不得不为老师调课的次数。根据实际情况在具体模型建立过程中采用了0-1矩阵法,矩阵的乘法等数学方法,建立优化类数学模型来求解有效矩阵,根据有效矩阵初排课表,结合多方面因素建立修正矩阵,对初排课表逐层修改,得出最优排课表。并通过matlab实现算法和给出模型的解。 先将123班级课表和20张老师课表转换为0-1变量,有课改为0,没课改为1,组成两个矩阵,然后可用VB编程得到一个新的矩阵,两矩阵中元素都为1时,新的矩阵对应的元素就为1,即老师和班级同时有空时为1。将多目标函数转换为单目标函数,其他的要求可直接在约束条件中满足。然后用lingo软件编程解决(其约束条件和目标函数都可用lingo的语句表示出来)

关键词:排课问题 0-1矩阵矩阵的乘法优化目标矩阵 lingo VB 1 问题重述 排课是教务运作中的一项重要工作,同时排课问题也是一个复杂的组合优化问题,对此问题的建模和求解,难度都非常大。多数情况下我们只是满足于求解问题的一个可行解,而对此可行解的进一步优化往往通过手工完成,效率很低。目前有很多计算机专家和数学专家都致力于对大规模排课问题的研究,在此我们给出一个规模相对较少,约束相对较少的较为简单的排课问题,请同学们加以解决。 目前,某校的计算机上机课大都安排在计算机学院,计算机学院有5个机房用于学生上机,每个机房大约容纳90人。安排上机的课程共有4门,指导上机的教师共有24人,其中20人为课程的授课教师,见附件1,其他四人为机房的管理人员,依次为陆老师,章老师,张老师和彭老师,其中陆老师负责2个机房。共有123个班级需要上机,详细名单见附件1。教师和学生的上机时间不能和他们的授课课程时间冲突,为此我们给出了各位教师和各个班级学生的课程表,见文件夹附件2。四名管理人员可全天进行上机指导,但只能在自己负责的机房进行. 要求: (1)为了保证授课效果,学院规定每个老师在同一个时间段只能为1个班级进行指导;而同一时段允许有两名教师在同一个机房分别指导一个班级; (2)上机指导老师尽可能指导自己授课班级的学生; (3)周末尽可能不安排上机;其次晚上尽可能不安排上机。 (4)为了减少教师到新校区的次数,上机时间尽可能与其授课时间安排在同一天。 (5)还有其它要求可根据高校教学的情况,酌情给出,给出时要充分考虑教学规律、教学效果和大部分老师、学生的要求。

数学建模入门基本知识

数学建模知识 ——之新手上路一、数学模型的定义 现在数学模型还没有一个统一的准确的定义,因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义:“数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。”具体来说,数学模型就是为了某种目的,用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图像、框图等描述客观事物的特征及其在联系的数学结构表达式。一般来说数学建模过程可用如下框图来表明: 数学是在实际应用的需求中产生的,要解决实际问题就必需建立数学模型,从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。例如,欧几里德几何就是一个古老的数学模型,牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典。今天,数学以空前的广度和深度向其它科学技术领域渗透,过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化,数量化,需建立大量的数学模型。特别是新技术、新工艺蓬勃兴起,计算机的普及和广泛应用,数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。 二、建立数学模型的方法和步骤

1. 模型准备 要了解问题的实际背景,明确建模目的,搜集必需的各种信息,尽量弄清对象的特征。 2. 模型假设 根据对象的特征和建模目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言作出假设,是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑,无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为,所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别主次,而且为了使处理方法简单,应尽量使问题线性化、均匀化。 3. 模型构成 根据所作的假设分析对象的因果关系,利用对象的在规律和适当的数学工具,构造各个量间的等式关系或其它数学结构。这时,我们便会进入一个广阔的应用数学天地,这里在高数、概率老人的膝下,有许多可爱的孩子们,他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多,真是泱泱大国,别有洞天。不过我们应当牢记,建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用,因此工具愈简单愈有价值。 4. 模型求解 可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法,特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算,许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来,因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。 5. 模型分析 对模型解答进行数学上的分析。“横看成岭侧成峰,远近高低各不同”,能否对模型结果作出细致精当的分析,决定了你的模型能否达到更高的档次。还要记住,不论那种情况都需进行误差分析,数据稳定性分析。

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