建模国赛B题
2023高教社数学建模b题
2023高教社数学建模b题
2023年高教社数学建模竞赛B题：
B题碳排放交易政策下，企业如何调整生产计划
题目说明：
随着全球气候变化问题日益严重，碳排放权交易政策作为一种重要的减排手段，正在被越来越多的国家和地区采用。
在该政策下，企业需要为其排放的二氧化碳支付费用。
为了降低成本，企业需要制定合理的生产计划，以最小化碳排放并最大化利润。
任务要求：
1. 建立数学模型，以确定在碳排放交易政策下，企业如何调整生产计划以最小化碳排放并最大化利润。
2. 分析不同碳排放价格、生产成本和市场需求下，企业的最优生产策略。
3. 基于所建立的模型和数据，为企业提供一个具体的生产计划建议。
所提供的附件包括：附件1-3（具体内容略）。
附件1为企业生产某产品的历史数据，包括年产量、年碳排放量、生产成本等；附件2为碳排放权交易市场的历史数据，包括碳排放价格、交易量等；附件3为市场需求预测数据，包括未来5年的预测值。
题目给出的初始条件：假设附件1中企业年生产能力为100单位产品，附件2中碳排放价格未来5年的预测值分别为100元/吨、110元/吨、120元/吨、130元/吨和140元/吨。
附件3中未来5年市场需求预测值分别为90单位、95单位、100单位、105单位和110单位产品。
2023数学建模国赛b题解题思路
2023年数学建模国赛B题解题思路1. 引言2023年数学建模国赛B题是一个涉及数学、计算机科学和现实问题的综合性题目。
在此次文章中，我将从不同的角度来探讨这个题目，包括数学建模的基本理论、实际问题的分析以及解题思路的具体步骤。
2. 数学建模的基本理论数学建模是一种以数学方法来解决实际问题的技术和方法。
在数学建模国赛B题中，我们需要运用概率统计、优化算法、数据分析等数学知识来解决一个复杂的实际问题。
在解题过程中，我们需要考虑数学模型的构建、算法的设计和模拟实验等方面的问题，以便得出高质量的解题结果。
3. 实际问题的分析在数学建模国赛B题中，我们需要解决的是一个涉及到供应链管理和资源分配的实际问题。
这个问题涉及到多个因素和限制条件，包括生产能力、运输成本、市场需求等方面的问题。
在解题过程中，我们需要分析这些因素之间的关系，找出影响问题的关键因素，以便给出合理的解决方案。
4. 解题思路的具体步骤针对数学建模国赛B题，我们可以采取以下步骤来解题：- 我们需要深入了解问题背景，分析问题的关键因素和限制条件，以便构建数学模型。
- 我们可以采用概率统计和数据分析的方法，来对问题进行定量分析，找出问题的规律和特点。
- 我们可以设计合适的优化算法，来求解问题的最优解或近似最优解。
- 我们需要进行模拟实验或灵敏度分析，来验证我们所得到的解题结果的可行性和有效性。
5. 总结与回顾通过对数学建模国赛B题的深入探讨，我们可以得出以下结论：- 数学建模是一种重要的解决实际问题的技术和方法，它涉及到多个学科和领域的知识。
- 在解决实际问题时，我们需要通过对问题的深入分析和建模，来得出合理的解决方案。
- 解题思路的具体步骤对于解决复杂的实际问题是非常有帮助的，它能够帮助我们更加系统地分析和解决问题。
6. 个人观点和理解对于数学建模国赛B题，我认为需要我们具备扎实的数学基础知识、良好的逻辑思维能力和较强的问题分析能力。
通过不断地学习和实践，我们可以逐渐提高自己的数学建模能力，从而更好地解决实际问题。
2023年数学建模国赛b题评分标准
2023年数学建模国赛B题评分标准一、引言数学建模国赛是我国高校学生参与最广泛，影响最深远的大学生科技竞赛之一。
作为国家最高学科竞赛，对数学建模国赛B题的评分标准一直备受关注。
本文将针对2023年数学建模国赛B题的评分标准进行分析和解读，以期让广大参赛学生更好地了解比赛要求，并为备赛提供参考。
二、评分标准概述评分标准是数学建模国赛的重要组成部分，它直接影响到选手的比赛成绩。
2023年数学建模国赛B题的评分标准主要包括A、B、C三部分，分别是模型建立和分析、模型求解和模型的实际意义，每部分都有不同的评分要求和权重。
三、模型建立和分析1.问题分析：（1）对题目进行深入的理解和分析；（2）明确模型的建立方向和目标。
2.建模思路：（1）提出的模型是否合理，能否完整反映问题的本质；（2）建模思路是否清晰，是否能够系统地解决问题；（3）是否有创新性的建模思路。
3.模型假设：（1）对假设条件的合理性和准确性进行讨论；（2）是否考虑到了问题的所有可能影响因素。
4.模型分析：（1）是否有适当的数学工具来分析模型；（2）对模型进行的分析是否充分，是否有误差分析。
四、模型求解1.算法设计：（1）所选择的算法是否适用于实际问题；（2）算法的设计是否合理、稳定，并有较高的精度和收敛速度。
2.程序编制：（1）程序是否编写正确、高效；（2）程序输入输出是否准确；（3）是否考虑到了程序的可扩展性和可移植性。
五、模型的实际意义1.模型的应用：（1）对模型的应用范围和实际意义进行探讨；（2）模型是否具有一定的实际指导意义。
2.结论：（1）对模型的结论是否具有一定的合理性和稳定性；（2）是否能够很好地回答问题并给出一定的结论。
六、评分标准的权重1.模型建立和分析：25%2.模型求解：35%3.模型的实际意义：40%七、结语本文针对2023年数学建模国赛B题的评分标准进行了简要的概述，并对每个评分要点进行了详细的解读。
希望可以帮助参赛学生更好地了解比赛要求，提高备赛水平，取得更好的成绩。
2023 年数学建模国赛b 题 多波束测线问题思路
2023年数学建模国赛B题是关于多波束测线问题。
这是一个非常具有挑战性的题目，需要我们思考和解决。
在本文中，我将从简到繁，从浅入深地探讨这个问题，并提供我个人的观点和理解。
希望通过本文的阅读，你能对这个题目有一个更深入的理解。
一、问题背景多波束测线问题是指在测绘建筑物或场地轮廓时，利用多个发射波束接收返回信号以获取目标轮廓的方法。
而2023年数学建模国赛B题的多波束测线问题则是要求我们通过建立数学模型，从已知点向目标区域内发射波束，测量波束的回波信息，然后根据这些信息计算出目标区域的轮廓。
二、问题分析1. 波束的发射与接收我们需要考虑如何进行波束的发射和接收。
在实际测量中，波束可以由雷达、激光仪等设备发射，然后通过接收设备收集返回的信息。
我们需要建立一套模型来描述波束的发射与接收过程，包括波束的参数、发射源和接收点的位置等。
2. 回波信息的处理接收到的回波信息包含了目标区域内的散射点的位置和强度等信息。
我们需要分析这些信息，找出与目标轮廓有关的数据，并进行数据处理和分析，以便后续的计算和模型建立。
3. 轮廓的计算我们需要根据接收到的回波信息，计算出目标区域的轮廓。
这一部分涉及到数学建模、数据处理和算法设计等内容，需要我们综合运用数学知识和计算机技术来解决。
三、可能的解决方案针对2023年数学建模国赛B题的多波束测线问题，可能的解决方案包括但不限于以下几个方面：1. 建立数学模型，描述波束的发射与接收过程，包括波束的参数、发射源和接收点的位置等。
2. 开发数据处理和分析的方法，提取目标轮廓相关的信息，并对数据进行处理和筛选。
3. 设计计算和模拟算法，根据接收到的回波信息计算出目标区域的轮廓，得出最终的结果。
四、个人观点和理解从我个人的角度来看，2023年数学建模国赛B题的多波束测线问题需要综合运用数学、物理、计算机等各方面的知识和技能来解决。
这是一个非常有挑战性的题目，但同时也是一个很有趣的问题，可以锻炼我们的综合能力和创新思维。
2021年全国数学建模国赛b题题目
2021年全国数学建模国赛b题题目一、题目概述及分析2021年全国数学建模国赛b题题目，是一道让学生发挥数学建模能力的典型题目。
题目要求学生运用概率统计、数学建模等知识，分析并解决实际问题，展现自己的数学建模能力和创新思维。
二、题目背景与问题本次题目涉及到城市停车场的管理问题，这是一个与现代城市生活息息相关的实际问题。
题目要求选手利用数学建模的方法，有效地优化车位分配方案，从而提高停车场的利用率和管理效率。
该题目涉及到的问题主要包括：如何确定最佳的车位分配方案？如何优化停车场的管理策略？如何提高车位的利用率？三、解题思路讨论在解题过程中，学生需要运用概率统计、数学建模等知识，结合实际情况对题目进行分析，并提出合理的解决方案。
他们需要考虑停车场的实际情况，包括停车需求的高峰期和低谷期、不同车型的停车需求、停车时间的分布规律等因素，进行合理的模型假设和参数设定，并运用数学工具进行建模和求解。
四、个人观点和理解对于这道题目，我认为学生不仅需要具备扎实的数学功底，还需要具备较强的实际问题分析能力和创新思维。
他们需要学会运用数学建模的方法，将抽象的数学理论与实际问题相结合，找到最佳的解决方案。
还需要具备团队合作和沟通能力，与队友共同分析问题、制定解决方案，以及有效地呈现研究成果。
五、总结与展望2021年全国数学建模国赛b题题目，对学生的综合能力提出了较高的要求。
通过解决这类实际问题，学生将深化对数学建模方法的理解，培养创新思维和实际问题解决能力。
希望学生能够通过这样的比赛，不断提升自己的数学建模能力，为未来的学术研究和工程技术实践打下坚实的基础。
这篇文章着重分析了2021年全国数学建模国赛b题题目的背景、问题、解题思路，结合个人观点和思考。
希望能够帮助您更深入地理解此题目，增加对数学建模能力和创新思维的认识。
题目中提到的城市停车场管理问题是一个与现代城市生活息息相关的实际问题。
随着城市化进程的不断加快，车辆数量的增加导致停车难成为了城市交通管理的一大难题。
2023国赛b题解析
2023国赛b题解析
2023年国赛B题解析：
1. 题目背景：涉及城市交通、环境污染、资源利用等领域的综合性问题，考察参赛选手对于实际问题的建模和分析能力。
2. 解题思路：
需要综合运用数学、物理、统计等知识对复杂的现实问题进行建模和求解。
查找相关文献，了解所构建的指标体系中各指标的阈值，注意考虑互为因果关系，即指标之间相互影响。
根据问题2和问题3，构建社会稳定预警模型，进行讨论。
选择一个颜色革命试图推翻政权的国家或地区，使用社会稳定预警模型评估其社会稳定。
判断未来社会稳定的趋势，并提出建议。
3. 关键点：
需要确定各项指标的数据来源和准确度。
需要综合分析各项指标，找到其协同和制衡的关系，判断其对社会稳定的影响。
需要根据历史数据和实际情况，设定合适的阈值，以便预警模型的准确判断。
4. 结论：通过构建社会稳定预警模型，可以有效地评估一个国家或地区的社会稳定程度，预测未来社会稳定的趋势，为政策制定者提供决策依据。
同时，也可以为防止颜色革命和维护社会稳定提供相关的建议。
总的来说，2023年国赛B题需要从多个角度综合分析问题，注重理论与实
践相结合，寻找解决方案。
2023本科数学建模b题
2023本科数学建模b题
2023年本科数学建模竞赛B题
B题交通流量分配优化
问题：
交通流量分配是交通工程领域的重要研究内容，对于提高道路使用效率、缓解交通拥堵具有重要意义。
请你们建立数学模型，解决以下问题：
1. 对于一个城市的道路网络，如何进行最优的交通流量分配，使得总的行驶时间最短？
2. 如果在某些路段实施了交通限制措施（例如限行、限速等），如何调整交通流量分配，以使得总的行驶时间最短？
3. 如何评估交通流量分配的优化效果？
要求：
1. 请根据以上问题，建立数学模型。
模型应包括目标函数、约束条件和决策变量。
2. 在模型中，应考虑实际的道路网络特性，如道路的长度、宽度、车流量等。
3. 对于第二个问题，应考虑不同限制措施对交通流量分配的影响，并给出相应的优化方案。
4. 对于第三个问题，应提出一种有效的评估方法，以量化优化效果。
5. 最后，请根据给定的数据（见附件），对模型进行验证和求解，并给出相应的结果分析。
2020年数学建模竞赛b题
2020年数学建模竞赛b题
2020年数学建模竞赛B题是关于“数据预处理”的问题。
题目要求对给定的数据集进行预处理，包括数据清理、缺失值处理、异常值检测、数据类型转换和特征工程等步骤。
根据问题描述，需要对以下几个方面进行操作：
1. 数据清理：清理重复、错误或无效的数据。
对于重复数据，可以删除或合并重复的记录；对于错误或无效的数据，需要将其替换或删除。
2. 缺失值处理：处理缺失值。
可以使用插值、填充、删除等方法来处理缺失值，使其对后续分析的影响最小化。
3. 异常值检测：检测异常值。
可以使用统计学方法、可视化方法或机器学习方法来检测异常值，并将其标记或删除。
4. 数据类型转换：将数据转换为合适的数据类型，以使其适用于后续的分析和建模。
5. 特征工程：对特征进行变换或组合，以生成新的特征或改进现有特征的表示。
可以使用特征选择、特征提取、特征转换等方法来进行特征工程。
在完成以上操作后，需要对处理后的数据进行评估和比较，以确定其质量和适用性。
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2017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《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）：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：2017年9月17日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：2017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）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：“拍照赚钱”的任务定价摘要本文就企业做市场调查时采取的“拍照赚钱”模式的定价规律展开研究。
我们绘制了任务点在地图上的位置后，发现任务点围绕深圳、广州、佛山、东莞四个城市的中心点呈散射状分布，并根据城市具体情况及会员信息逐步建立更加适应实际情况的任务定价模型。
对于问题一，我们应用K—MEANS算法和聚类分析的思想以城市为主划分出四个区域，研究得出任务定价与距城市中心点的距离、人口密度、交通状况等因素呈现正相关，并建立了最小二乘法线性拟合模型得出广州市任务定价与距离的关系式：=（。
最后根据收集到的信息分析出任务未完成的原因有：定价不合）f+x0.0001433x66.59理，交通不便、APP推广率不够高、不同城市的人面对兼职心理状态不同等原因。
对于问题二，我们筛选任务成功的点的经纬度以及定价数据建立多元回归模型，再将未完成任务点的经纬度数据带入模型求解其合理的定价。
回归模型的定价函数：f3+x65.++（。
接下来建立模糊综合评价模型得出）=+56.0000043H.032.0V007326d.000072F新的定价方案可以提高任务的完成度，更具有合理性。
对于问题三，我们将附件一中距离最近的三个任务点打包在一起，利用欧式距离算法算出三个任务点到其所对应的中心点距离的最小值。
其次，增加限定条件：达到规定的信誉度额的用户才可以领取打包任务。
打包定价模型函数式为：()()F 3p H p 072.0d d d d m in d 7326.0p x f 2ic ib ia i 0++++++=+=V ）（）（。
最终任务的完成度没有改变，而需要投入的成本减少了。
针对问题四，我们利用BDP 数据分析平台对附件三中经纬度数据进行处理，发现任务点位于广州区域以及深圳区域，运用聚类分析对任务点进行分区，。
利用问题三的打包定价模型以及问题二的多元回归模型分别求出各任务点的定价。
之后运用模糊综合评价模型评价两个模型得到的结果，发现打包定价模型更具有优越性。
最后本文给出了误差分析并提出了改进方案，并讨论了本模型的优缺点。
关键词：BDP 最小二乘法线性拟合多元回归任务完成度模糊综合评价模型一、问题重述随着移动互联网时代的兴起，一定程度上更优于传统市场调查方式的“拍照赚钱”进入人们的视野。
这种基于移动互联网的自助式劳务众包平台，大大节省调查成本，确保了调查数据的可靠性，又缩短了市场调查的周期。
用户在APP 上领取并完成需要的拍照任务，便可获得对应任务所标定的酬金。
而为了保证商品检查的成功，APP 中的任务定价便尤为重要：问题一：根据附件一中包含任务位置、定价及完成情况的已结束项目的任务数据，探究任务的定价规律，分析任务未完成的原因。
问题二：为附件一中的项目设计新的任务定价方案，并与原方案进行比较。
问题三：在实际操作情况下，多个任务可能因为位置比较集中而造成用户的争相选取，考虑将这些任务打包发布。
由此对问题二中确立的定价模型进行修改，研究这种考虑对最终的任务完成情况产生的影响。
问题四：对附件三中的新的检查项目任务数据给出任务的定价方案，并评价该方案的实施效果。
二、问题分析从宏观上来看，问题一、二、三、四其核心问题均是对众包系统定价的研究，且相互之间又有一定的联系。
我们以众包系统的定价为起点做出对整个问题研究的思维导图。
2.1问题一的分析为了更加直观的观察任务点的位置，我们利用BDP工具找出了各个任务点在地图上的位置，得到了各个任务的完成情况分布点图。
我们根据任务分布点的密集程度将全部的任务区域划分为以深圳市、广州市、佛山市以及东菀市为主的四个区域。
选取四个区域的中心点，画出每个区域内各点与中心点之间距离与价钱的关系线性图，通过拟合线性曲线，得出任务定价的变化规律为：任务点距中心点距离由近至远依次增大。
根据分布点图我们发现未完成点具有一定的密集性，以深圳市、佛山市以及广州市的部分区域为代表，以人均收入水平、交通状况以及人均空余时间为纬度定量的研究该地区未完成的原因。
2.2问题二的分析在问题一中我们已经得知价格合理性需要从距离、会员的位置、APP的推广状况以及潜在劳动力这四个维度的进行考虑，将附件一中已完成的点选取出来默认其价格的合理性，即就是以此为标准，分别在问题一中所划分的四个区域内进行回归分析，求出其新的定价规律。
建立模糊综合评价模型对新模型进行评价，比较之前的模型评价改进效果2.3问题三的分析我们将附件一的数据将任务点重新进行打包分类，在四个区域内计算各任务点两两之间的距离，将距离最近的三个任务点打包在一起，利用欧式距离算法算出三个任务点到其所对应的中心点距离的最小值，求最小距离点与其余两点之间的距离之和加上最小距离，以此为新的距离。
此时APP的普及率并不发生变化。
利用在问题二中计算出的公式带入即可新任务点的价钱的制定，其次增加一个限定条件，设定一个信誉度额只有在这个信誉度额以内的人才可以选取任务。
2.4问题四的分析我们利用BDP软件对附件三所给数据进行处理，对其所对应的任务点进行化区，发现任务点属于广州区域以及深圳区域。
利用问题三所定义的新的定价模型求出各任务点的定价与线性回归模型求出的定价进行比较。
三、模型假设1.假设没有人跨城市做任务；2.假设任务完成的任务点定价合理；3.不考虑任务执行期限；4.假设所有任务都在同一时间开始发放；5.不考虑交通状况对任务完成的影响；6.假设题设给出的任务都由同一平台提供；四、符号说明符号含义各任务点到城市中心的距离任务点所在纬度城市中心点纬度任务点所在经度城市中心点所在经度任务点到城市中心点间的距离CF Huixil ij线性拟合待定系数任务定价会员位置任务的完成率潜在劳动力随机干扰项1j=潜在劳动力，2j=APP的推广状况线性回归方差任一任务点第i个指标第j级评语的隶属度第i个目标权系数深圳、广州、佛山及东菀的模糊矩阵会员到中心点的距离任意两任务点之间的距离五、模型的建立与求解5.1问题一附件一给出的项目数据包括：纬度、经度、定价以及任务的完成情况。
我们利用BDP数据分析平台找出任务点在地图上的位置，探究任务点的定价规律与任务点位置的关系，得到如图1的任务分布情况。
其中蓝点表示任务完成情况为“0”，即该任务未完成；相应的，绿点表示该任务完成。
图1任务点在地图上的分布点图由分布图我们可以直接观察出任务点都分布在我国广东省境内，以深圳市、广州市、佛山市以及东菀市四个城市为主，且任务点围绕四个城市分布，具有一定的密集性。
在考虑任务的完成情况下，我们将上图划分为四个区域（具体划分方法见下文步骤2、3），确定各个区域的中心点，再求出各任务点距中心点的距离，利用MATLAB画出定价与距离的关系进行线性拟合，具体操作步骤如下：第一步，城市中心点的确定。
在深圳市、广州市、佛山市及东菀市的城市中心分别确立一个点作为该城市的中心点。
利用K—MEANS算法原理计算出各城市中心点，其经纬度分别取为：第二步，计算各任务点到每个城市中心的距离。
根据附件一所给出的任务点的经纬度数据求出各点距上述4个中心点的距离，具体的计算公式为：)))180)E -pi(E )cos(180)pi(W )cos(180)pi(W cos(+)180)pi(W )sin(180)pi(W cos((sin(6371004arc d 122121︒︒︒︒︒=其中d 表示任务点到中心点的距离，1W 表示任务点所在的纬度，2W 表示中心点所在的纬度，1E 表示任务点所在的经度，2E :表示中心点所在的经度。
将附件一中任务点经纬度数据及各城市中心点经纬度数据带入公式得出各个城市中心点到任务点的距离数据，绘制如下表格。
（正文中只截取了部分数据，全部距离数据见支撑材料）表1任务点到城市中心点距离对比表格第三步，区域的划分。
比较任务点与各城市中心点之间的距离。
任务点距离哪个城市的中心点最近便划入该市区域内研究定价规律。
第四步：线性拟合。
我们采用线性最小二乘法对距离和价格进行拟合，具体操作步骤如下：其中）（x k i 表示任务点到中心点间的距离；i p 表示待定系数；）（x f 表示任务的价格。
寻求m 21p ....p ,p 使()∑==m0i i i y -x f ）（V 的值最小 选取x p p x f 10+=）（为该线性拟合曲线，利用MATLAB 得到p1=0.0001433(0.0001149,0.0001716)，p2=66.59(66.04,67.15)其中p1、p2括号为该变化范围，我们取均值进行计算。
所以任务点价格拟合函数为：0.0001433x 66.59x f +=）（ 我们先以广州市为例，利用MATLAB 软件绘制出广州市区域内各任务点与城市中心点的距离与定价变化的折线图，并绘制拟合曲线（如下图2）。
图2任务点定价随距离变化折线图东莞与佛山的拟合曲线与广州市类似，而深圳与之不同的是：中心点聚类不甚明显，定价主要沿铁路分布。
点的大小代表价格由高到低。
图3深圳市任务点定价分布图定价规律：广州市任务点的定价是以城市的中心向外逐渐增加。