数学建模优秀获奖论文
全国大学生数学建模竞赛C题国家奖一等奖优秀论文

脑卒中发病环境因素分析及干预摘要本文主要讨论脑卒中发病环境因素分析及干预问题。
根据题中所给出的数据,利用SPSS20 软件进行相关性统计分析,分别对各气象因素进行单因素分析,进而建立后退法线性回归分析模型,得到脑卒中与气压、气温、相对湿度之间的关系。
同时在广泛收集各种资料并综合考虑环境因素,对脑卒中高危人群提出预警和干预的建议方案。
首先,利用SPSS20软件,从患病人群的性别、年龄、职业进行统计分析,得到2007-2010年男性患病人数高于女性,且男性所占比例有逐年下降趋势,女性则有上升趋势,因此,性别比例呈减小趋势。
分析不同年龄段患病人数,得到患病高峰期为75-77岁之间,且青少年比例逐年呈增长趋势,可见患病比例趋于年轻化。
同时在不同的职业中,农民发病人数最多,教师,渔民,医务人员,职工,离退人员的发病人数较少。
其次,由题中所给数据先进行单因素分析,剔除对脑卒中影响不显著的因素,得出气温、气压、相对湿度对脑卒中的影响程度大小,进而采用后退法线性回归分析建立模型,利用SPSS20对数据进行分析,求得脑卒中发病率与气温、气压、相对湿度之间的关系。
即发病率与平均温度成正相关,与最高温度成负相关,发病率与平均气压成正相关,与最低气压成负相关,与平均相对湿度成负相关,与最小相对湿度成正相关。
最后,通过查找资料发现,影响脑卒中的因素有两类,一类是不可干预因素,如年龄、性别、家族史,另一类是可干预因素,如高血压、高血脂、糖尿病、肥胖、抽烟、酗酒等因素。
分析这些因素,建立双变量因素分析模型,并结合问题1和问题2,对高危人群提出预警和干预的建议方案。
关键词脑卒中单因素分析后退法线性回归分析双变量因素分析一问题的重述脑卒中(俗称脑中风)是目前威胁人类生命的严重疾病之一,它的发生是一个漫长的过程,一旦得病就很难逆转。
这种疾病的诱发已经被证实与环境因素,包括气温、湿度之间存在密切的关系。
对脑卒中的发病环境因素进行分析,其目的是为了进行疾病的风险评估,对脑卒中高危人群能够及时采取干预措施,也让尚未得病的健康人,或者亚健康人了解自己得脑卒中风险程度,进行自我保护。
全国数学建模竞赛一等奖论文

交巡警服务平台的设置与调度摘要由于警务资源有限,需要根据城市的实际情况与需求建立数学模型来合理地确定交巡警服务平台数目与位置、分配各平台的管辖范围、调度警务资源。
设置平台的基本原则是尽量使平台出警次数均衡,缩短出警时间。
用出警次数标准差衡量其均衡性,平台与节点的最短路衡量出警时间。
对问题一,首先以出警时间最短和出警次数尽量均衡为约束条件,利用无向图上任意两点最短路径模型得到平台管辖范围,并运用上下界网络流模型优化解,得到A区平台管辖范围分配方案。
发现有6个路口不能在3分钟内被任意平台到达,最长出警时间为5.7分钟。
其次,利用二分图的完美匹配模型得出20个平台封锁13个路口的最佳调度方案,要完全封锁13个路口最快需要8.0分钟。
最后,以平台出警次数均衡和出警时间长短为指标对方案优劣进行评价。
建立基于不同权重的平台调整评价模型,以对出警次数均衡的权重u和对最远出警距离的权重v 为参数,得到最优的增加平台方案。
此模型可根据实际需求任意设定权重参数和平台增数,由此得到增加的平台位置,权重参数可反映不同的实际情况和需求。
如确定增加4个平台,令u=0.6,v=0.4,则增加的平台位置位于21、27、46、64号节点处。
对问题二,首先利用各区平台出警次数的标准差和各区节点的超距比例分析评价六区现有方案的合理性,利用模糊加权分析模型以城区的面积、人口、总发案次数为因素来确定平台增加或改变数目。
得出B、C区各需改变2个平台的位置,新方案与现状比较,表明新方案比现状更合理。
D、E、F区分别需新增4、2、2个平台。
利用问题一的基于不同权重的平台调整评价模型确定改变或新增平台的位置。
其次,先利用二分图的完美匹配模型给出80个平台对17个出入口的最优围堵方案,最长出警时间12.7分钟。
在保证能够成功围堵的前提下,若考虑节省警力资源,分析全市六区交通网络与平台设置的特点,我们给出了分阶段围堵方案,方案由三阶段构成。
最多需调动三组警力,前后总共需要29.2分钟可将全市路口完全封锁。
全国数模优秀论文

全国数模优秀论文摘要:数学建模竞赛是我国高校和科研机构之间最具影响力的竞赛之一。
在每年的比赛中,数模优秀论文成为了评选标杆。
本文将介绍一些全国数模优秀论文的典型案例以及其独特之处,以期为今后的数学建模竞赛提供参考和借鉴。
第一部分:背景介绍数学建模竞赛在我国的高校和科研机构之间已经有着悠久的历史。
每年,大量的参赛团队通过精心准备和协作,在赛场上展示自己的数学建模能力。
然而,仅有少部分论文能够被评为全国数模优秀论文。
这些论文具有出色的创新性、严谨的研究方法和对实际问题的深入理解。
第二部分:案例分享2.1 实时监测系统优化某团队在2019年的数学建模竞赛中提出了一种实时监测系统的优化方案。
该方案通过改进数据采集与传输方式、优化算法和提高系统的稳定性,使实时监测系统的准确性和效率得到了极大的提升。
这项优化方案在实际应用中显著降低了监测数据的延迟和误差,为实时监测领域的相关研究提供了有益的参考。
2.2 路径优化及决策支持系统另一团队的研究成果是关于路径优化及决策支持系统。
他们利用数学模型和优化算法,对城市交通拥堵问题进行了研究,并提出了一种有效的路径优化策略,能够帮助驾驶员避开拥堵路段,减少交通时间和燃料消耗。
该论文的创新之处在于结合实时交通数据、地理信息和优化算法,为城市交通领域提供了新的思路和解决方案。
2.3 物流网络规划在2020年的数学建模竞赛中,一支团队针对物流网络规划问题进行了深入研究。
他们结合了图论、运筹学和网络优化方法,提出了一种高效的物流网络规划模型,并利用实际数据进行验证。
该模型不仅考虑了用户需求和运输成本,还考虑了不同供应商之间的协同与共享,使物流网络的效率和资源利用率得到了极大的提高。
第三部分:独特之处3.1 创新性全国数模优秀论文的独特之处在于具有创新性。
这些论文通过对现有问题的重新思考,提出了新的解决方法和思路。
创新性不仅体现在算法和模型的设计上,更是在问题的选取和实际应用中的独特性。
数学建模获奖论文模板范文

数学建模获奖论文模板范文在我国倡导素质教育的今天,数学建模受到的关注与日俱增,数学建模已经被应用于数学的教学中了。
下面是店铺为大家推荐的数学建模论文,供大家参考。
数学建模论文范文篇一:《高职院校数学建模竞赛的思考与建议》一、我校学生数学建模现状1.高职生的数学基础相当薄弱,学习习惯不好,然而数学知识理论性强,计算繁琐,并要求学生有足够的耐心和较强的理性思维能力,这就会让学生在学习数学相关知识时感觉有一定的难度。
而另一方面,高职院校的课时量在尽量压缩,数学应用方面的内容只是蜻蜓点水,根本无法广泛而深入的涉及到位。
例如,我校很多专业只开一个学期64课时的数学课,还有些专业甚至不开数学课,要建立一些比较高等的数学模型,高职学生的数学知识显然不够。
2.高职院校目前的教学方法多表现为填鸭式的教学法,过分强调严格的定理和抽象的逻辑思维,特别是运算技巧的训练讲得过于精细,考试形式单一。
对于高职生来说,只要求他们会套用现成的公式及作一些简单的计算就行,但是目前的教学不能使学生发挥自己的主观能动性,也调动不了学生学习数学的兴趣。
3.目前我校只开设了一门数学方面的公共选修课《数学建模》,一共16次课,仅仅靠课堂上讲的内容让学生来参加数学建模竞赛远远不够,另外,学生又要同时兼顾其他专业课程,因此学习效果不好。
4.组织数学建模赛前培训的师资队伍理论薄弱,只靠一两个青年教师承担培训指导任务,缺乏参赛经验丰富的老教师。
5.我校学生参加数学建模的积极性不高,我校已经连续参加几年的数学建模竞赛,但最多的也就5个队,仍有多数学生称未听过有这项比赛,说明宣传不是很到位。
6.目前组队参赛的任务是交给基础部来完成,而基础部没有学生,这就会造成找队员困难的问题。
二、参加数学建模比赛的意义1.有利于培养学生综合解决问题的能力因为数学建模最后提交的成果是交一篇完整的论文,对于大多数学生来说,都是第一次,它可以提高学生如何把数学知识用到实际生活中的能力,提高学生合理利用网络查阅资料的能力,提高学生的创新意识和团队协作能力等。
优秀的数学建模论文范文(通用8篇)

优秀的数学建模论文范文第1篇摘要:将数学建模思想融入高等数学的教学中来,是目前大学数学教育的重要教学方式。
建模思想的有效应用,不仅显著提高了学生应用数学模式解决实际问题的能力,还在培养大学生发散思维能力和综合素质方面起到重要作用。
本文试从当前高等数学教学现状着手,分析在高等数学中融入建模思想的重要性,并从教学实践中给出相应的教学方法,以期能给同行教师们一些帮助。
关键词:数学建模;高等数学;教学研究一、引言建模思想使高等数学教育的基础与本质。
从目前情况来看,将数学建模思想融入高等教学中的趋势越来越明显。
但是在实际的教学过程中,大部分高校的数学教育仍处在传统的理论知识简单传授阶段。
其教学成果与社会实践还是有脱节的现象存在,难以让学生学以致用,感受到应用数学在现实生活中的魅力,这种教学方式需要亟待改善。
二、高等数学教学现状高等数学是现在大学数学教育中的基础课程,也是一门必修的课程。
他能为其他理工科专业的学生提供很多种解题方式与解题思路,是很多专业,如自动化工程、机械工程、计算机、电气化等必不可少的基础课程。
同时,现实生活中也有很多方面都涉及高数的运算,如,银行理财基金的使用问题、彩票的概率计算问题等,从这些方面都可以看出人们不能仅仅把高数看成是一门学科而已,它还与日常生活各个方面有重要的联系。
但现在很多学校仍以应试教育为主,采取填鸭式教学方式,加上高数的教材并没有与时俱进,将其与生活的关系融入教材内,使学生无法意识到高数的重要性以及高数在日常生活中的魅力,因此产生排斥甚至对抗的心理,只是在临考前突击而已。
因此,对高数进行教学改革是十分有必要的,而且怎么改,怎么让学生发现高数的魅力,并积极主动学习高数也是作为教师所面临的一个重大问题。
三、将数学建模思想融入高等数学的重要性第一,能够激发学生学习高数的兴趣。
建模思想实际上是使用数学语言来对生活中的实际现象进行描述的过程。
把建模思想应用到高等数学的学习中,能够让学生们在日常生活中理解数学的实际应用状况与解决日常生活问题的方便性,让学生们了解到高数并不只是一门课程,而是整个日常生活的基础。
数学建模优秀论文

数学建模优秀论文数学建模学科作为一门研究数学方法、技术和思想在实际问题中应用的交叉学科,近年来得到越来越多人的关注和重视。
在数学建模领域,一篇优秀的论文具有创新性的理论分析和实际问题解决能力,能够给出深入的研究和具体的建议,为相关领域的发展提供新的思路和方向。
下面将介绍几篇数学建模领域的优秀论文,分别从不同角度分析其特点和贡献。
论文标题:《基于博弈论的市场竞争模型及应用》这篇论文从博弈论的角度出发,建立了一套市场竞争模型,通过数学分析探讨了市场竞争中的双方策略选择和均衡状态的形成机制。
论文使用博弈论的理论框架,分析了市场中企业之间的竞争行为及其影响因素,提出了一种新的竞争策略,并运用到实际市场中进行了验证与应用。
该研究为市场竞争策略的制定和优化提供了新的方法和思路,对现实经济发展具有积极的推动作用。
论文标题:《城市公共交通优化调度模型与算法研究》这篇论文围绕城市公共交通系统的优化调度问题展开研究,通过建立数学模型,结合算法设计和实际数据分析,提出了一种高效的调度方案。
该论文采用图论和最优化理论方法,对公交车辆调度过程进行了优化和改进,提高了公共交通系统的运行效率和服务质量。
这篇论文的研究成果具有一定的创新性和实用性,对城市公共交通系统的发展和提升具有积极的推动作用。
论文标题:《金融衍生品定价模型研究与应用》这篇论文基于金融数学理论和随机过程方法,研究了金融衍生品的定价问题。
通过建立数学模型,分析了金融衍生品价格的波动规律和风险特征,提出了一种新的定价模型,并将其应用到实际金融市场中进行了验证和评估。
该论文对金融市场的稳定性和风险控制具有一定的参考价值,为金融衍生品交易提供了更为科学和合理的定价方法。
总的来说,数学建模优秀论文需要结合数学理论和实际问题,具有创新性和实用性,能够为相关领域的发展和应用提供新的思路和方法。
通过对数学建模领域的优秀论文进行研究和分析,可以更好地理解数学建模的重要性和应用广泛性,为相关研究和实践提供有益的借鉴和参考。
数学建模优秀论文(精选范文10篇) 2021
根据实际问题来建立数学模型,对数学模型来进行求解,然后根据结果去解决实际问题,这就是数学建模,本篇文章主要是向大家介绍几篇数学建模优秀论文得范文,希望对有这方面参考得学者有所帮助。
数学建模优秀论文精选范文10篇之第一篇:培养低年段学生数学建模意识得微课教学---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------感谢使用本套资料,希望本套资料能带给您一些思维上的灵感和帮助,个人建议您可根据实际情况对内容做适当修改和调整,以符合您自己的风格,不太建议完全照抄照搬哦。
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------摘要:本文阐述了录制微课对培养学生建模意识得必要性和可行性,认为在小学数学教学中,鼓励低年段学生录制微课有积极意义,主张提高小学生建模语言表达能力,通过任务驱动和学生自主录制微课,逐步深入学习建模内容,培养并增强学生得建模意识。
关键词:低年段数学; 微课; 建模意识;当今社会,信息技术高速发展使教学资源高度丰富。
广大教师纷纷探讨如何利用信息技术更好地为教学服务,有效地改进教与学得方式,提高学生学习兴趣。
一、录制微课对培养学生建模意识得必要性和可行性“三年级现象”备受关注,很多人认为小学三年级是道坎,有得学生一、二年级数学成绩很好,到了三年级就断崖式下降。
如果真得出现这种现象,那么学生一、二年级数学成绩好只是表象。
一、二年级是学生初步感知数学得重要时期。
低年段数学知识是基础,对于低年段数学教学包括建模教学必须引起广大教育工作者得重视,让学生从小接受正确得教学模式,真正掌握学习数学得思想方法,避免出现短暂成绩好得现象。
数学建模全国优秀论文范文
数学建模全国优秀论文范文随着科学技术特别是信息技术的高速发展,数学建模的应用价值越来越得到众人的重视,数学建模全国优秀论文1:《浅谈数学建模教育的作用与开展策略》数学建模本身是一个创造性的思维过程,它是对数学知识的综合应用,具有较强的创新性,以下是一篇关于数学建模教育开展策略探究的论文范文,欢迎阅读参考。
大学数学具有高度抽象性和概括性等特点,知识本身难度大再加上学时少、内容多等教学现状常常造成学生的学习积极性不高、知识掌握不够透彻、遇到实际问题时束手无策,而数学建模思想能激发学生的学习兴趣,培养学生应用数学的意识,提高其解决实际问题的能力。
数学建模活动为学生构建了一个由数学知识通向实际问题的桥梁,是学生的数学知识和应用能力共同提高的最佳结合方式。
因此在大学数学教育中应加强数学建模教育和活动,让学生积极主动学习建模思想,认真体验和感知建模过程,以此启迪创新意识和创新思维,提高其素质和创新能力,实现向素质教育的转化和深入。
一、数学建模的含义及特点数学建模即抓住问题的本质,抽取影响研究对象的主因素,将其转化为数学问题,利用数学思维、数学逻辑进行分析,借助于数学方法及相关工具进行计算,最后将所得的答案回归实际问题,即模型的检验,这就是数学建模的全过程。
一般来说",数学建模"包含五个阶段。
1.准备阶段主要分析问题背景,已知条件,建模目的等问题。
2.假设阶段做出科学合理的假设,既能简化问题,又能抓住问题的本质。
3.建立阶段从众多影响研究对象的因素中适当地取舍,抽取主因素予以考虑,建立能刻画实际问题本质的数学模型。
4.求解阶段对已建立的数学模型,运用数学方法、数学软件及相关的工具进行求解。
5.验证阶段用实际数据检验模型,如果偏差较大,就要分析假设中某些因素的合理性,修改模型,直至吻合或接近现实。
如果建立的模型经得起实践的检验,那么此模型就是符合实际规律的,能解决实际问题或有效预测未来的,这样的建模就是成功的,得到的模型必被推广应用。
数学建模经典论文五篇
1、 血样的分组检验在一个很大的人群中通过血样检验普查某种疾病,假定血样为阳性的先验概率为p(通常p 很小).为减少检验次数,将人群分组,一组人的血样混合在一起化验.当某组的混合血样呈阴性时,即可不经检验就判定该组每个人的血样都为阴性;而当某组的混合血样呈阳性时,则可判定该组至少有一人血样为阳性,于是需要对这组的每个人再作检验.(1)、当p 固定时(如0.01%,…,0.1%,…,1%)如何分组,即多少人一组,可使平均总检验次数最少,与不分组的情况比较. (2)、当p 多大时不应分组检验.(3)、当p 固定时如何进行二次分组(即把混合血样呈阳性的组再分成小组检验,重复一次分组时的程序).模型假设与符号约定1 血样检查到为阳性的则患有某种疾病,血样呈阴性时的情况为正常2 血样检验时仅会出现阴性、阳性两种情况,除此之外无其它情况出现,检验血样的药剂灵敏度很高,不会因为血样组数的增大而受影响. 3 阳性血样与阳性血样混合也为阳性 4 阳性血样与阴性血样混合也为阳性 5 阴性血样与阴性血样混合为阴性 n 人群总数 p 先验概率血样阴性的概率q=1-p血样检验为阳性(患有某种疾病)的人数为:z=np 发生概率:x i P i ,,2,1, = 检查次数:x i R i ,,2,1, = 平均总检验次数:∑==xi i i R P N 1解1设分x 组,每组k 人(n 很大,x 能整除n,k=n/x ),混合血样检验x 次.阳性组的概率为k q p -=11,分组时是随机的,而且每个组的血样为阳性的机率是均等的,阳性组数的平均值为1xp ,这些组的成员需逐一检验,平均次数为1kxp ,所以平均检验次数1kxp x N +=,一个人的平均检验次数为N/n,记作:k k p kq k k E )1(1111)(--+=-+=(1) 问题是给定p 求k 使E(k)最小. p 很小时利用kp p k -≈-1)1(可得kp kk E +=1)( (2) 显然2/1-=p k 时E(k)最小.因为K 需为整数,所以应取][2/1-=p k 和1][2/1+=-p k ,2当E (k )>1时,不应分组,即:1)1(11>--+k p k,用数学软件求解得k k p /11-->检查k=2,3,可知当p>0.307不应分组.3将第1次检验的每个阳性组再分y 小组,每小组m 人(y 整除k,m=k/y ).因为第1次阳性组的平均值为1xp ,所以第2次需分小组平均检验1yxp 次,而阳性小组的概率为m q p -=12(为计算2p 简单起见,将第1次所有阳性组合在一起分小组),阳性小组总数的平均值为21yp xp ,这些小组需每人检验,平均检验次数为21yp mxp ,所以平均总检验次数211yp mxp yxp x N ++=,一个人的平均检验次数为N/n,记作(注意:n=kx=myx)p q q q mk p p m p k m k E m k -=-+-+=++=1),1()1(111),(211 (3) 问题是给定p 求k,m 使E (k,m )最小.P 很小时(3)式可简化为21),(kmp mkpk m k E ++≈ (4)对(4)分别对k,m 求导并令其等于零,得方程组:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+-=++-0012222kp m kp mp mp k 舍去负数解可得:2/14/3,21--==p m p k (5)且要求k,m,k/m 均为整数.经在(5)的结果附近计算,比较E(k,m),得到k,m 的最与表1比较可知,二次分组的效果E(k,m)比一次分组的效果E(k)更好.2、铅球掷远问题铅球掷远比赛要求运动员在直径2.135m 的圆内将重7.257kg 的铅球投掷在 45的扇形区域内,建立模型讨论以下问题1.以出手速度、出手角度、出手高度 为参数,建立铅球掷远的数学模型;2.考虑运动员推铅球时用力展臂的动 作,改进以上模型.3.在此基础上,给定出手高度,对于 不同的出手速度,确定最佳出手角度 问题1模型的假设与符号约定1 忽略空气阻力对铅球运动的影响.2 出手速度与出手角度是相互独立的.3 不考虑铅球脱手前的整个阶段的运动状态. v 铅球的出手速度 θ 铅球的出手角度 h 铅球的出手高度 t 铅球的运动时间 L 铅球投掷的距离g 地球的重力加速度(2/8.9s m g=)铅球出手后,由于是在一个竖直平面上运动.我们,以铅球出手点的铅垂方向为y 轴,以y 轴与地面的交点到铅球落地点方向为x 轴构造平面直角坐标系.这样,铅球脱手后的运动路径可用平面直角坐标系表示,如图.因为,铅球出手后,只受重力作用(假设中忽略空气阻力的影响),所以,在x 轴上的加速度0=,在y 轴上的加速度g a y -=.如此,从解析几何角度上,以时间 t 为参数,易求得铅球的运动方程:⎪⎩⎪⎨⎧+-==h gt t v y t v x 221sin cos θθ 对方程组消去参数t ,得h x x v gy ++-=)(tan cos 2222θθ……………………………………………(1) 当铅球落地时,即是0=y ,代入方程(1)解出x 的值v ggh gh v g v x θθθθθ2222sin 22cos sin cos sin 2-++=对以上式子化简后得到铅球的掷远模型θθθ22222cos 22sin 222sin g v h g v g v L +⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+=………………………………(2) 问题2我们观察以上两个阶段,铅球从A 点运动到B 点,其运动状态是匀加速直线运动的,加速距离是2L 段.且出手高度与手臂长及出手角度是有一定的联系,进而合理地细化各个因素对掷远成绩的约束,改进模型Ⅰ.在投掷角度为上进行受力分析,如图(3)由牛顿第二定 律可得,ma mg F =-θsin 再由上式可得,θsin g mFa -=………………………………………(3) 又,22022aL v v =-,即22022aL v v += (4)将(3)代入(4)可得,θsin 2222202g L m FL v v -⎪⎭⎫⎝⎛+= ………………………(5) (5)式进一步说明了,出手速度v 与出手角度θ有关,随着θ的增加而减小.模型Ⅰ假设出手速度与出手角度相互独立是不合理的. 又根据图(2),有θsin 1'L h h += (6)由模型Ⅰ,同理可以得到铅球脱手后运动的距离θθθ22222cos 22sin 222sin g v h g v g v L +⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+= 将 (4)、(5)、(6)式代入上式整理,得到铅球运动的距离()⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡-⎪⎭⎫⎝⎛++++-⎪⎭⎫ ⎝⎛+=θθθθθ22220'2220sin sin 22sin 2112sin 2sin 22g L m FL v h g g g L m FL v L 对上式进行化简:将m=7.257kg,2/8.9s m g = 代入上式,再令m h 60.1'= (我国铅球运动员的平均肩高),代入上式进一步化简得,()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-++-++⨯θθθθθ2222232222sin sin 6.192756.06.19sin 6.19sin 2756.0sin 1L FL v L FL v ………………(7) 所以,运动员投掷的总成绩θcos 1L L S +=问题3给定出手高度,对于不同的出手速度,要确定最佳的出手角度.显然,是求极值的问题,根据微积分的知识,我们要先求出驻点,首先,模型一中L 对θ求导得,g hv g v g hv v g v d dL θθθθθθθθ22224242cos 82sin sin cos 42cos 2sin 2cos +-+=令0=θd dL,化简后为, 0sin cos 42cos 2sin cos 82sin 2cos 2422242=-++θθθθθθθhgv v hgv v v根据倍角与半角的三角关系,将以上方程转化成关于θ2cos 的方程,然后得,hv g g vgh gh222cos +=+=θ (3)()θθ2sin sin 6.192756.051.0222L FL v L -+=从(3)式可以看出,给定铅球的出手高度h ,出手速度v 变大,相应的最佳出手角度θ也随之变大.对(3)式进行分析,由于0,0>>θh ,所以02cos >θ,则40πθ≤<.所以,最佳出手角度为)arccos(212vgh gh +=θ θ是以π2为周期变化的,当且仅当N k k ∈⎪⎭⎫⎝⎛∈±,4,02ππθ时,πθk 2±为最佳出手角度.特别地,当h=0时(即出手点与落地点在同一高度),最佳出手角度︒=45α3、零件的参数设计粒子分离器某参数(记作y )由7个零件的参数(记作x x 12,,…x 7)决定,经验公式为:y x x x x x x x x x x x =⎛⎝ ⎫⎭⎪-⎛⎝ ⎫⎭⎪⨯--⎛⎝ ⎫⎭⎪⎡⎣⎢⎢⎤⎦⎥⎥⎛⎝ ⎫⎭⎪-17442126210361532108542056324211667......y 的目标值(记作y 0)为1.50。
数学建模竞赛获奖论文范文
数学建模竞赛获奖论文范文数学的运用越来越广泛了,利用建立数学模型解决实际问题的数学建模活动也应运而生了。
下面是店铺为大家推荐的数学建模论文,供大家参考。
数学建模论文范文篇一:《高中开设数学建模课程的意义与定位》1、高中开设数学建模课程的背景在高中设置的课程中,数学是一门必修课程,也是高考比重最大的一门课程,其最终目标是将数学知识融入现实问题中去,从而解决问题,这也是教育教学的最终目的。
要达到教育教学的最终目的,必须改革高中的数学课程教学,建设高中数学建模课程。
高中数学建模课程可以根据简单的现实问题设置,针对实际生活中的一些简单问题进行适当的假设,建立高中数学知识能解决该问题的数学模型,进而解决该实际问题。
因此,可以说高中数学建模课程是利用所学高中数学知识解决实际问题的课程,是将高中数学知识应用的一门课程,是培养出高技能人才的基础课程。
国家教育部制定的高中数学课程标准,重点强调:"要重视高中学生从自己的生活经验和所学知识中去理解数学、学习数学和应用数学,通过自己的感知和实际操作,掌握基本的高中数学知识和数学逻辑思维能力,让高中生体会到数学的乐趣,对数学产生兴趣,让其感觉到数学就在身边。
"但是现实中高中数学的教学情况堪忧,基本上都是满堂灌的教学,学生不会应用,对数学毫无兴趣可言,主要体现在三个方面。
第一,虽然有很多学生以高分成绩进入高中学习,但是其数学应用的基础非常差,基本上是会生搬硬套,不会解决实际问题,更不会将数学知识联系到生活中来;也有少数学生数学基础差,没有养成好的数学学习习惯,导致产生厌恶数学的情绪,数学基础知识都没学好,更不用说是用数学解决实际问题。
这少数学生就是上课睡觉混日子,根本不去学习,这与高中数学课程的开设目标截然不符。
第二,高中数学课程的教学内容与实际问题严重脱节,高中的数学教材中涉及的数学知识基本上都是计算内容,而不是用来处理和解决生活问题的,更是缺少数学与其他学科(比如化学、物理、生物、地理等)的相互渗透,即便高中数学课程中有一些数学应用的例子,也属于选学内容,教师根本不去讲、不涉及,这样导致高中数学课的教学达不到其教学目的,发挥不出功能。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
2010年第七届苏北数学建模联赛题目不确定环境下供应链的生产与订购决策问题摘要供应链管理作为一种新型企业关系管理模式在现代市场竞争中为企业生产和发展提供了一种工具,本文就A题给出的在不确定环境下供应链的生产和订购决策问题进行研究,展开讨论、分析和建立数学模型,利用数学软件进行求解。
对于问题一:只考虑包含一个生产商和一个销售商的供应链,在假设商品的最终需求量是确定的,而生产商生产商品量是不确定的情况下采用线性规划的方法建立数学模型,分别建立生产商和销售商获得利润的两个方程式,针对两个方程中的一些变量进行限制,当生产商和销售商的利润同时达到最大值时就是该供应链的最优解,最后利用lingo软件进行编程和求解。
对于问题二:在问题一的供应链的基础上,增加了一个条件那就是我们商品的市场需求量也是随机的,并且有一个商品市场需求量的期望值μ=400,需求量的波动区间是[0.8,1.2],利用正态分布中的3σ原则,求解出σ,再利用正态分布的密度公式Ρ(χ)=1√2∗π∗σ∗e−(x−μ)22∗σ2,−∞<x<+∞列出一个相关式求解出求解出销售商的最优订购量O i再利用线性规划的方法将所求的O i做为一个已知数列解一个生产商所获利润的方程,并且加入相应的限制条件就可求出生产商最优计划产量的最优解.对于问题三:考虑在实际生产中,大多数供应链具有两级不确定性,即原产品生产的不确定性和产成品生产的不确定性;总体再利用线性规划的相关性列出两个线性方程,以及对其加入相应的限制条件,求解出供应链中二级生产商的最优订购量和一级生产商的最优计划产量。
关键词:供应链线性规划正态分布最优订购量最优计划产量1 问题的重述1.1背景随着现在经济的快速发展,在企业发展和经济管理领域中,不确定环境下供应链的研究是使我们企业和销售商能更好的协调供应链上物料物、信息流、价值流、保持灵活和稳定的需求关系,使整个供应链上生产商和销售商的效益达到最大,是一个关系到国计民生的重要问题。
供应链是一种新的企业组织形态和运营方式,包括从客户需求信息开始经过原材料供应、生产批发销售等环节,到最后把产品送到最终用户的各项制造和商业活动。
供应链运作过程中需要应对生产和需求的不确定性。
在不确定环境下,研究供应链成员的生产与订购决策问题,具有重要的理论和现实意义。
1.2 问题对于第一问和第二问,只考虑包含一个生产商和一个销售商的供应链,即销售商向生产商订购商品,生产商将商品按批发价格批发给销售商,销售商将商品按销售价格销售给最终顾客。
其中相关已知条件有如下表所示:(1)若假设商品的最终需求量是确定的,即商品市场需求量为400。
而生产商生产商品量是不确定的,即由于受到各种随机因素的影响,商品实际产量可能不等于计划产量,呈随机波动,若生产商计划生产量为Q,则商品生产量的波动区间为[0.85,1.15],即产品实际产量的区间为[0.85Q,1.15Q].。
建立数学模型,确定销售商的最优订购量和生产商的最优计划产量。
根据建立的数学模型,求解供应链中销售商的最优订购量和生产商的最优计划产量。
(2)在问题(1)的供应链中,如果商品的市场需求量也是随机的,商品市场需求量的期望为400,市场需求量的波动区间为[0.8,1.2],即实际市场需求量的区间为[320,480]。
请建立数学模型,确定销售商的最优订购量和生产商的最优计划产量。
根据建立的数学模型,求解供应链中销售商的最优订购量和生产商的最优计划产量。
对于第三问,考虑在实际上,大多数供应链具有两级生产不确定性,即原产品生产的不确定性和产成品生产的不确定性,一级生产商生产原产品(或原材料),二级生产商向一级生产商订购原产品(或原材料),并通过加工原产品(或原材料)生产产成品,进而销售给最终顾客,两级生产均具有不确定性。
相关的已知条件如下表所示:(3)若假设产成品的市场需求量是确定的,即产成品市场需求量为280。
原产品生产量的波动区间为[0.85,1.15],产成品生产量的波动区间为[0.9,1.1]。
请建立数学模型,研究在两级生产不确定的供应链中,二级生产商(产成品生产商)的最优订购量和一级生产商(原材料或原产品生产商)的最优计划产量。
根据建立的数学模型,求解供应链中二级生产商的最优订购量和一级生产商的最优计划产量。
2符号说明P1销售商的利润P2生产商的利润P3一级生产商利润P4二级生产商利润Q1销售商订购量Q2二级生产商的订购量X1商品生产量的波动区间和原产品生产量的波动区间系数X2产成品生产量的波动区间系数X3实际市场需求量波动系数Q生产商和一级生产商的最优计划生产量μ商品市场需求量的期望值3模型假设1.生产商的计划生产量始终大于订购量;2.市场的最终需求是确定的;3.商品生产量波动是连续的;4.市场需求量波动是连续的且服从正态分布;5.原材料生产量的波动是连续的。
4、问题分析这是一个优化问题,要决策的是生产商的最优计划量和销售商的最优订购量,即所谓的优化组合,要达到的目标有二,。
一般来说这两个目标是矛盾的,销售商订购的越多(在生产商的能力范围之内),生产商的净收益越大,但销售商的市场需求量是有约束的,销售商卖不出去,就要储存需要库存成本,那销售商的净收益就会很小.所以需要更多的约束条件使这两个目标同时达到最优的即所谓的最优决策,我们追求的只能是,在确定的订购量下生产商的净收益最大的决策,和在确定的生产量下销售商净收益最大的决策,使生产商的计划生产量和销售商的订购量按一定比例组合最优的决策。
这就是说在不同的约束条件下,只要建模合理,答案可以是多种。
建立优化问题的模型最主要的是用数学符号和式子表述决策变量、构造目标函数和确定约束条件。
对于本题决策变量是明确的,即最优计划量、销售商的最优订购量商品、生产量的波动值和市场实际需求量的波动值(题中第一问的该值为一),目标函数之一是销售商的总收益最大,目标函数之二是生产商的总收益最大。
而生产商的总收益用他的实际生产量和销售商的订购量衡量,销售商的总收益用他的订购量和市场的实际需求量衡量。
5、模型建立5.1问题一、二供应链的相关关系图如下所示:5.2 问题一模型的建立对于问题1模型的建立,讨论如何调整销售商的订购量和生产商计划生产量使生产商和订购商的利润最大。
根据前面的模型假设,从生产商的角度考虑,由于单位商批发缺货成本太大,所以不予考虑缺货状态下销售商利润和生产商的利润。
计划生产量是假想情况下在规定的时间所能生产的产品量,但总有突发事件发生导致生产商的计划生产量与实际生产量有出入,生产商为了保证自己的利润最大即花费不至过大,一定不能缺货,因为缺货一个所损失的赔偿金抵上多生产三个产品在储存上的花费。
而不能缺货,生产商的计划产量就要始终大于订购商的订购量。
而从销售商的角度考虑,订购量与上述生产商一致,不能缺货,因为缺货一个所损失的赔偿金抵上多订购五个产品在储存上的花费,而在成本方面,现在卖不出去以后搞促销一样可以卖出去。
具体分析如下:1)当Q >400,既订购量大于市场需求量,所以销售商和订购商的利润分别为:max=60*400-40*Q 1-5*(Q 1-400); (1)max=40*Q 1-20*X 1*Q-5*(Q 1-X 1*Q) (2)当Q <400,即订购量小于市场需求量,所以销售商和订购商的利润分别为:max=60*400-40*Q 1 -25*(400-Q 1)(3)max=40*Q 1-20*X 1*Q-15*(X 1*Q-Q 1) (4)针对上述描述分析中的各种范围讨论,我们采用的是线性规划的方法,先利用供应链中各种数据存在的关系,列出生产商和销售商利润求值关系式,如下所示:P1=60∗400−40∗Q 1−5∗max{Q 1−400,0}−25∗max{400−Q 1,0}(5)P2=40∗Q 1−20∗X 1∗Q −5∗max {Q 1−X 1∗Q,0}−15∗max {X 1∗Q −O i ,0} (6)当供应链中生产商的利润P j 与销售商的利润P i 在应链的限制条件中同时达到最大值时,我们就可以利用数学软件编程求解出我们的销售商的最优订购量Oi 和生产商的最优计划产量Q .5.3 问题二模型的建立对于问题2模型的建立,在问题一的基础上,商品市场需求量变为随机的,讨论如何调整销售商的订购量和生产商计划生产量使生产商和订购商的利润最大。
我们首先知道了商品市场需求量的期望值为400,根据条件已知期望,属于概率与数理统计范围,又根据前面模型假设知道了销售商的实际订购量符合正态分布根据正态分布中3σ原则即:设Χ~Ν(μ,σ2),则Ρ(|Χ−μ|<kσ)=Φ(k )−Φ(−k)={0.6826,k =1;0.9545,k =2;0.9973,k =3.从上式中可以看出:尽管正态变量的取值范围是(−∞,+∞),但它的99.73%的值落在(μ−3σ,μ+3σ)内。
根据上述原则可求出σ=0.2/3=1/15;然后根据正态分布的密度公式Ρ(χ)=1√2∗π∗σ∗e −(x−μ)22∗σ2,−∞<x <+∞ 有下列方程式:μ(Q 1)=400=∫Q 1∗√2∗π480320∗ℯ−(Q 1−400)^2−15^22d Q 1 (9)利用此公式求解出销售商的最优订购量Q 1,运用线性规划,将几个自变量限定区域,再将的值带入生产商的利润公式Pj =40∗Q 1−20∗X 1∗Q −5∗max{Q 1−X 1∗Q,0}−15∗max{X 1∗Q −Q 1,0}(10)运用LINGO编程,求出得到最大利润时的生产商最优计划量Q。
5.4 问题三供应链的相关关系图如下所示:供货生产5.4问题三模型的建立对于问题3模型的建立,在实P4=280∗95−10∗X2∗Q2∗0.7−40∗X2∗Q2 −7∗max{Q2∗X2∗0.7−280,0} −30∗max{280−Q2∗X2∗0.7,0}(7)解出Q2代入P3=40∗Q2−20∗X1∗Q−5∗max{X1∗Q−Q2,0}−15∗max{Q2−X1∗Q,0}(8)6、模型求解和分析6.1 根据我们我们建立的模型,用lingo软件求解。
(程序代码见附录A)6.2 模型结果分析6.2.1对于问题一:由软件求解结果知,Linearization components added:Constraints: 13Variables: 8Integers: 5Local optimal solution found.Objective value: 7016000.Objective bound: 7016000.Infeasibilities: 0.1455192E-10Extended solver steps: 0Total solver iterations: 14Variable Value Reduced CostQ2 400.0 0.000000Q1 400.0000 0.000000X1 1.150000 0.000000Q 417.8261 0.000000Row Slack or Surplus Dual Price1 7016000. 1.0000002 0.000000 0.0000003 0.3000000 0.0000004 0.000000 0.000000从结果得出,最优计划生产量是418件,实际生产量为400,销售商的订购量为400时,整条供应链的效益能到达最优。