2017年数学建模B题答辩
2017数学建模b题优秀论文
2017数学建模b题优秀论文利用数学知识解决现实生活的具体问题了成为当今数学界普遍关注的内容，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。
下文是店铺为大家搜集整理的关于2017数学建模b题优秀论文的内容，欢迎大家阅读参考!2017数学建模b题优秀论文篇1浅谈数学建模实验教学改革摘要：阐述了数学建模课程在大学生知识面的拓宽、全方位能力的培养以及人文素质的提高三方面的重要作用，提出了数学建模课程有助于提高学生的综合素质。
从数学建模理论课程和实验教学两者之间的区别与联系的角度提出了实验教学改革的必要性，最后针对数学建模实验教学的具体情况提出了实验教学改革的措施。
关键词：数学建模;实验教学;教学改革一、数学建模课程有助于提高学生的综合素质随着教育改革的不断深入，我国目前正在开展以“素质和素质教育”为核心的教育思想与教育观念大讨论。
在1983年召开的世界大学校长会议中，对理想的大学生综合素质提出了三条标准：专业知识要掌握本学科的方法论、具有将本学科知识与实际生活与其他学科相结合的能力以及具有良好的人格素质。
[1]数学是一切科学和技术的基础，数学的思考方式对培养学生科学的思维方法具有重要意义，因而数学的重要性是毋庸置疑的。
数学和各学科的相互渗透及其在技术中的应用，推动了数学本身的发展和各个学科理论的发展。
戴维在1984年说过：“对数学研究的低水平的资助只能来自对于数学研究带来的好处的完全不妥的评价。
显然，很少有人认识到当今被如此称颂的‘高技术’本质上是数学技术。
”数学的广泛应用性主要取决于数学的思维方式。
数学对于学生的培养，不只是数学定理的证明，公式、定义的理解，重要的是培养学生具备正确的思想方法，而且可以依据自己所学到的知识不断创新、不断寻找新的途径。
21世纪以来，数学建模课程的开设在国内高校中稳步展开，并获得了广泛认同。
参加数学建模竞赛的学校和人数逐年上升，数学建模课程的重要性得到广泛认可，越来越多的高校开设了数学建模课程。
美赛2017数模B题论文解法思路
美赛2017数模B题论文解法思路美赛2017数模B题论文解法思路题目:公路收费站收费后合并解法思路：计算公路收费站建设费用和车辆通过收费站的等待时间，将等待时间化成价值，求出二函数的交点，交点为优化解。
公路收费站收费后合并问题数学模型摘要公路收费站收费后合并是本文要解决的数学问题，为了明确公路收费站收费后合并问题，本文针对公路收费站收费后合并问题进行了分析建模,对公路收费站收费后合并问题进行了参考文献研究，建立了公路收费站收费后合并问题的相应模型，推导出公路收费站收费后合并问题的计算公式，编写了公路收费站收费后合并问题的计算程序，经过程序运行，得到公路收费站收费后合并问题程序计算结果。
具体有：对于问题一，这是公路收费站收费后合并问题最重要的问题，根据题目，对问题一进行了分析，参考已有的资料，建立了公路收费站收费后合并问题一的数学模型，推导出问题一的计算公式，编写出公路收费站收费后合并问题一的计算程序。
求出了公路收费站收费后合并问题一的计算结果。
对于问题二，公路收费站收费后合并问题二比问题一复杂的，是公路收费站收费后合并问题的核心，分析的内容多，计算机的东西也多。
在公路收费站收费后合并问题一的基础上，根据公路收费站收费后合并问题，对问题二进行了分析，参考已有的资料，建立了公路收费站收费后合并问题二的数学模型，推导出问题二的计算公式，编写出公路收费站收费后合并问题二的计算程序。
求出了问题二的计算结果，并以图表形式表达结果。
对于问题三，公路收费站收费后合并问题三是问题一和问题二的深入。
在问题一和问题二的基础上，根据公路收费站收费后合并问题，对问题三进行了分析，参考已有的资料，建立了问题三的数学模型，推导出公路收费站收费后合并问题三的计算公式，编写出公路收费站收费后合并问题三的计算程序。
求出了公路收费站收费后合并问题三的计算结果，并以图表形式表达结果，并且进行了分析讨论。
对于问题4，公路收费站收费后合并问题4是问题一、问题二和问题三的扩展。
2017年mathorcup杯的b题
一、引言2017年mathorcup杯是一场备受期待的数学竞赛，吸引了全球各地的数学爱好者参与其中。
本次比赛中的B题备受关注，因其复杂性和挑战性而让众多参赛者倍感兴奋。
本文将对2017年mathorcup杯的B题进行深入解析和讨论，希望能为广大数学爱好者带来一些启发和帮助。
二、B题简介2017年mathorcup杯的B题是一道复杂且富有挑战性的数学问题，涉及到概率、组合数学和统计学等多个领域。
该题目要求参赛者分析和推导一个关于随机事件发生概率的数学模型，并给出相应的计算方法和结论。
这一题目的出现，旨在考察参赛者的逻辑推理能力、数学建模能力以及解决实际问题的能力。
三、问题分析B题的题目要求相对复杂，涉及到概率分布、条件概率、期望值和方差等多个概率统计的概念。
参赛者需要仔细分析题目中给出的场景，并将其抽象成数学模型进行建模和求解。
这一过程需要对所涉及到的概率统计知识有深刻的理解和灵活的运用，B题是一道对参赛者数学素养和综合能力要求较高的题目。
四、解题思路针对B题的解题思路，可以从以下几个方面展开讨论：1. 分析题目中所涉及到的概率统计问题，理清其中的逻辑关系和数学模型构建的思路；2. 运用已有的概率统计知识，帮助理解并简化题目的问题，找到关键的因素和变量；3. 借助数学工具，建立相应的数学模型，并给出具体的计算方法和步骤；4. 最终得出结论，对所建立的数学模型和解题思路进行合理性和可行性的分析，验证解题的正确性和有效性。
五、解题过程为了更好地帮助参赛者理解B题的解题思路，本文将结合一个具体的示例，展示解题的详细过程和方法。
1. 分析题目提供的场景和条件，理清题目中的随机事件和相关联的概率问题；2. 确定合适的数学模型和变量，将题目中的问题进行抽象和简化；3. 运用条件概率、联合概率和期望值等概率统计的基本原理，建立相应的数学模型，并给出相应的计算方法；4. 分析和讨论所建立的数学模型的合理性和可行性，对解题结果进行验证和讨论。
2017年美国数学建模大赛B题答案中文翻译大长河露营问题
沿着“大长河”露营问题摘要游客在“大长河”可以享受到秀丽的风光和令人兴奋的白色湍流，因此许多游客选择在这条长河上露营几天。
对于此问题，我们归结为两个：一个是安排一个最优的混合旅行方案，使得最大限度的利用露营地，并且要使船只尽可能少的接触到河上其它的船只，二是把我们发现的问题在模型中提出来，以便管理者作为改进经销的意见参考。
我们把所有旅游时间分为忙时和闲时。
在忙时，由于游客旅游次数比较多，而两个露营者又不能在同一时间占据同一个露营地，所以我们考虑“大长河”上露营地的利用率越高，总的旅游时间越短，那么“大长河”的管理者就会获利越大。
我们采用“平移模型”对整个旅游模式进行设计，最终达到最大限度地利用露营地。
所谓“平移模型”就是指每天都选择同一种漂流工具，然后对每条橡胶筏（或机动帆船）都设定好当天的露营地点，就好像每天所有的游客都向前平移一样，这样我们就可以最大限度（全部）地利用“大长河”上的露营地，并且在河上的所有船只都不会碰面。
但是此种模型在很好地符合条件的同时也是存在着问题的，那就是按照这种模式，所有旅客从头至尾都只能乘坐一种漂流方式进行游览，显得有些单调，最终使游客的满意度降低。
所以我们又对该模型做了一些改进。
对所有人征集意见，如果大多数的游客都愿意换漂流工具，那管理者就在第二天同时对所有人换漂流工具，这样就可以使所有旅客体验到不同的漂流方式。
在闲时，由于来游玩的游客不是很多，所以可以更大程度的按照游客自己的意愿来旅游。
游客可以自由选择自己想的旅游时间，我们假设游客对旅游天数的选择服从泊松分布。
根据搜集到的资料，我们可以得到机动船和橡胶筏的数量关系，因此我们可以得到游客选择机动帆船和橡胶筏的旅游天数的概率，对其归一化后，得到游客选择旅行的平均时长。
假定游客可以自由选择每天的旅行路程长度，我们观察数据得到这个长度符合正态分布规律，则可得到计划旅行i天的游客每日旅行的路程，那么平均每日所有游客的旅行路程也可以得出。
2017年全国研究生数学建模竞赛B题
2017年中国研究生数学建模竞赛B题（华为公司命题）面向下一代光通信的VCSEL激光器仿真模型友情提示：阅读本题附录3有助于理解本题的相关概念与方法。
随着互联网技术的快速发展，家庭固定网络速度从原来的2Mbps、10Mbps，快速发展到了今天的百兆（100Mbps），甚至千兆（1000Mbps）光纤宽带入户。
“光纤宽带入户”，顾名思义，就是采用光纤来传输信号。
光纤中传输的激光信号具有远高于电信号传输速率的特点(激光信号传输带宽远大于电信号传输带宽)，更适合于未来高速率的传输网络。
工程师们在光纤通信传输系统设计前，往往会通过计算机仿真的方式研究系统设计的指标，以便快速找到最适合的解决方案。
因此在进行系统仿真时，需要准确掌握系统中各个器件的特性以保证仿真模型的精度。
激光器作为光纤通信系统的核心器件是系统仿真中需要考虑的一个重要因素。
与我们生活息息相关的激光器种类繁多，其中的垂直腔面发射激光器（VCSEL: Vertical Cavity Surface Emitting Laser）具有使用简单，功耗较低等特点，一般VCSEL 的工作电流在6mA~8mA。
本题的主要任务，就是得到能准确反映VCSEL激光器特性的数学模型。
激光器输出的光功率强度与器件的温度相关，当器件温度（受激光器自身发热和环境温度的共同影响）改变后，激光器输出的光功率强度也会相应发生变化。
在进行建模时，我们既要准确反映VCSEL激光器特性，还要考虑：1.激光器输出的功率强度与温度的关系——即该激光器可以在多大的外界环境温度范围内使用；2.如何设计激光器参数可以使激光器具有更大的传输带宽（即S21曲线上纵坐标-10dB位置对应的横坐标频率值更大）——即可以实现更快的传输速率。
1问题1：VCSEL的L-I模型L-I 模型，即激光器的工作电流与输出光功率强度关系模型（L ：light ，表示光功率强度，也可以表示为P ；I ：Intensity of current ，表示工作电流）。
全国大学生数学建模竞赛B题评阅要点
高教社杯全国大学生数学建模竞赛B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。
命题思路：本题来源于人们常见的实际问题，问题本身比较容易理解，学生很自然地会将其归类于排队论问题，但由于问题本身存在较多的细节需要处理，如直接应用排队论理论解决问题可能会比较困难，可以考虑应用仿真方法解决问题。
本题的主要考点为：（1）分布拟合检验；（2）合理的评价指标体系；（3）仿真方法应用；（4）满足一定置信度的统计预测模型的建立；（5）排队论优化模型的建立。
本题解题方法可能会比较多，结果也未必一致，评阅时主要应以解题过程中体现出的对问题的理解程度与建模能力为依据。
必要的假定与数据检验根据数据和文献资料，对病人预约排队的分布以及手术后住院时间的分布作适当拟合和检验，做出必要的假定。
因数据中无男女性别数据，可假定无性别限制。
第一问：在一般的排队系统中，系统内平均逗留时间是主要的优化指标，但我们当前面临的是一个超拥挤系统，服务员（病床）始终没有空闲时间，因此，从长期来看，这一指标是一个常值，由系统服务能力及病人到达数量所决定，无法优化。
本问题中需要优化的主要指标是病床有效利用率和公平度，这两个指标可以有各种不同的定义，其合理性是评分依据。
此问主要考核对问题的考虑是否全面、周到，对问题实质的理解是否到位。
第二问：主要优化目标为：提高病床有效利用率以及提高公平度。
由于问题的复杂性，很难利用现成的排队论结论来处理，采用仿真方法是一种选择。
就提高病床有效利用率而言，病人术后住院时间是一个不可优化的量，所以只能在术前等待时间上作文章。
经对问题的分析可知：对白内障病人的入院时间加以限制成为提高效率的必然选择。
需要制定一种对白内障病人的“可入院日”加以一定限制的方案，并与FCFS(First Come, First Serve，先来先服务)方案进行比较。
本问主要考核能否协调处理好提高病床有效利用率及提高公平度之间的关系，给出一个相对合理的病床安排模型，以及仿真计算的能力，仿真步骤应清晰交代。
2017数学建模国赛B题
我们看到，价格定的越高，任务完成的概率就越大，������1增大，反映了任务完在于增加成本，此时������2也增加，因此，衡量定价绩效
的总体指标ω是这两者经过调整之后的差值：
ω = ������1 − ������2
此外，我们给出一个辅助的定价绩效的指标：区域会员参与度δ：
1
一、问题重述
“拍照赚钱”是移动互联网下的一种自助式服务模式。用户下载 APP，注册成为 APP 的 会员，然后从 APP 上领取需要拍照的任务（比如上超市去检查某种商品的上架情况），赚取 APP 对任务所标定的酬金。这种基于移动互联网的自助式劳务众包平台，为企业提供各种商 业检查和信息搜集，相比传统的市场调查方式可以大大节省调查成本，而且有效地保证了调 查数据真实性，缩短了调查的周期。因此 APP 成为该平台运行的核心，而 APP 中的任务定价 又是其核心要素。如果定价不合理，有的任务就会无人问津，而导致商品检查的失败。
不同价格区间执行率不同的问题，此时会员得到的报酬各处平均，因此不同位置定价的不同
将会导致相同的执行率。
6
10
8
6
4
2
0
60-65.5
65.5
65.5-70 70-75
75-80
>80
已完成项目数与未完成项目数之比
图 3 会员执行率与定价之间的关系 下面分析 APP 定价的因素：
图 4 未完成任务价格与分布情况
价格越高，放弃该任务的动机越低，由于价格已经远远高于平均成本，因此会员执行率大大
提高。因此存在一个较高的价格，高于此价格，会员基本都愿意执行。因此对于会员的选择
问题，可以看作一个随机变量，该变量由会员的位置与任务位置的相互关系来决定，同时受
2017全国大学生数学建模B题
“拍照赚钱”定价分析随着现代互联网技术发展“拍照赚钱”已经成为时下一种热门的互联网自助模式，如何对任务进行定价的合理性显得尤为重要，本文针对题目重所给的信息数据进行归纳设计和总结，研究其定价规律，并建立模型。
针对问题一，本文对附件数据进行分析，将会员点在地图中标出，发现任务点集中在佛山，广东，深圳，东莞四个城市的会员进行聚类分析。
对数据进行线性回归分析，结果表明，任务的定价与周围用户的限额总量，周围用户的平均距离都与会员点的分布有很重要的关系。
最后通过比较未完成任务与已完成任务的相关矩阵得出距离对任务的完成的影响是显著的。
针对问题二，设计新的任务定价方案是一个优化问题，以最小成本完成最大化，将附件中数据在地图中展示，我们综合考虑任务情况与会员分布的互相影响，即任务对于周围的会员存在着吸附力ci = f(s,d)，它与任务价格正相关，与距离任务距离负相关问题重述1.1 问题背景随着互联网+的发展，许多产业逐渐发生偏移，传统工作方式在互联网的渗透下，不再是自己传统的工作模式，工作人员不再限制，工作地点不再固定在一个位置，增加了人群就业，提高了工作效率。
国家也积极发展众包，即汇集众力增加就业，借助互联网发展，将特定的工作不再局限于一部分人，而是面向自愿参与大众人群，最大限度利用大众的力量，提高某些传统工作的效率，降低成本的投入。
‘‘拍照赚钱’‘便是面向大众的一种众包方式，最大限度的利用人力提高工作效率，用户下载APP，注册成为app的会员，然后在APP上领取拍照任务，完成在APP领取的任务，赚取佣金。
拍照赚钱的这一种方式，对于市场调查等一类工作有很大的帮助，减少了调查的时间，缩短了调查的周期。
可以在很短时间内完成一项调查的工作，提高任务完成的效率。
而且可以保证数据的真实性。
但是，app中的任务定价是核心要素。
定价的合理是否会影响任务的完成情况。
二丶问题分析2.1 问题一问题一需要分析出附件一中未完成任务的原因，问题一中我们对于未被完成的任务先进行三方面的分析。
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0 1
8
2017年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目
B题 “拍照赚钱”的任务定价
2020年8月2日星期日1
问题：
1.研究附件一中项目的任务定价 规律，分析任务未完成的原因。
2.为附件一中的项目设计新的任 务定价方案，并和原方案进行比较。
3.实际情况下，多个任务可能因 为位置比较集中，导致用户会争相 选择，一种考虑是将这些任务联合 在一起打包发布。在这种考虑下， 如何修改前面的定价模型，对最终 的任务完成情况又有什么影响？
性较好
β22=37.77958872
beta
rmse=3.750298
= β0=726669.9856 08
β1=-12797.0227
剩余标准差
β2=96.98660991 β11=56.25613031
Rmse=3.7502 9807962618 此回归模型显著
性较好
β22=-2.026699052
z01 x 2 y 1 1 x 22 y 2
23
求解问题三的过程：
通过聚类，我们的得到了的数据说明，进行价格的修改
原方案价格
75-85 70-75 65-70
新方案价格
82.5-93.5 70-75 58.5-63
24
求解问题三的过程：
通过聚类，我们的得到了的数据说明，回归性良好。
在新的方案中给予了增加报酬的处理，会员们会更加积极地去完成，高报酬的 任务的完成率有了提高；对于的报酬的简单密集任务，采取了打包处理的方式，提高 了会员的工作效率，进而提升了的报酬任务的完成率。
4.对附件三中的新项目给出你的 任务定价方案，并评价该方案的实 施效果
2
1
问题一的模型建立 与求解
3
求解问题一的步骤：
1
2
3
Step 1
Step 2
Step 3
通过MATLAB数 据处理
通过数据结 果建立模型
由模型建立
一般规律， 给出结论
4
数据表
图1 拟合曲线图：通过会员信誉值与可预约任务数量来进行拟合
通过数据分析 各个因素对结
果的影响
Step 4
得出结论
13
问题一结论：
未完成原因：
1.在第一类聚类点A附近，由于
竞争压力大，没有足够的会员来 做任务。
2.在非中心城市C附近，地
区相对复杂，会员相对较少， 任务又相对偏远，任务处理 不及时。 3.在第三聚类点D附近，任
务过于密集，任务报酬相对 较低，打击了人们做任务的 积极性。导致任务无法得到 有效的处理。
5
数据表
图2 任务完成分布图
6
数据表
图3 会员分布图 7
数据表
图4 会员及任务分布图
8
Hale Waihona Puke 数据表ABC
D
图5 任报酬及任务分布图 9
模型的建立
最终聚类中心 聚类
1
2
3
任务gps纬度
22.667097 65
23.019327 23.1106024
86
2
任务gps经度
114.04127 21
113.72545 113.227249
四个区域。从中选择一个优秀
的区域作为基础，以此来推广 定价规律。
C
B D
18
问题二——模型建立：
建立层次分析模型结构：
目标层：O点（选择工作地点） 准则层：任务难度Ｃ1、工作密度C2、 工作环境C3、竞争强度C4 方案层：A、B、C、D 最终通过数据计算出的结果修订的定价函数表 达式为：
z01 x 2 y 1 1 x 2 2 2 y 2
21
3
问题三的模型建立 与求解
22
求解问题三的过程：
与第二问相比增加了打包任务的发放形式，我们做如下处理：
我们把酬劳低于70的任务（510个）（占总任务的71.7%）进行打包操作----聚 类。将任务5个一组进行打包处理，筛选附件一种报酬低于70的任务，将其加入 SPSS进行K-聚类打包。并通过MATLAB软件作出多元二项式拟合命令对任务标价 进行计算。再由以下公式进行计算。
36
4
10
模型的建立
聚类一
聚类二
z0 1 x 2 y 1 1 x 2 2 2 y 2
聚类三
beta
rmse=4.123258
= β0=211325.6948 102
β1=-3361.860361
剩余标准差
β2=-1746.595812 β11=14.78759851
Rmse=4.1232 5810173269 此回归模型显著
求解得该方案的 总完成率为： 61.0123%
15
2
问题二的模型建立 与求解
16
求解问题二的步骤：
Step 1
Step 2
Step 3
Step 4
问题分析
建立层次模型结构
修改任务定价函数
与原方案的比较
17
问题二——模型建立：
A
通过用MATLAB做出的
散点图可以设为A、B、C、D
（顺序为从左至右，从上到下）
19
问题二——模型建立：
建立层次分析模型结 构：
造对比矩阵用MATLAB软件求解特征向量为： 4.021，并做一致性检验得到结果为：RI=0.90， 即通过检验。在四个区域内发现B区域价格制定较 合理，再对B区域的价格做优化处理：价格低于70 元的进行降价10%的处理，价格高于75的提价 10%处理，70-75之间的不作处理。
第一聚类点A 52.90%
0.53
第二聚类点B 97.10%
0.495
非中心城市C 71.70%
0.939
第三聚类点D 46.50%
0.323
竞争系数 1.89 1.03 1.39 2.15
12
问题一结论的过程：
1
2
3
4
Step 1
数据处理，寻 找出规律。
Step 2
通过建立的模 型聚类得到结
果
Step 3
beta
rmse=3.686227
= β0=445440.5317 282
β1=-7895.225464
剩余标准差
β2=392.0296337 Rmse=3.686227 β11=34.62919582 2818801114 此回
模型的建立
通过建立以上模型，最终计算出的解结果：
任务完成率
任务比人数
20
问题二结论：
Step 1
Step 2
附件一数据任务完成率： y k•1e1abx
y' ry•k y
k
解得：K=70 a=15.88 b=0.263
Step 3
Step 4
s型函数表达式为：
y70•1e15.1880.263x
求解得该方案的 总完成率为： 63.76%
修订前的完成率： 61.0123%
4.在第一类聚类点A附近， 由于任务难度系数大，且较 为分散，难以快速完成，故 任务完成率低。
14
问题一结论：
Step 1
Step 2
附件一数据任务完成率： y k•1e1abx
y' ry•k y
k
解得：K=70 a=15.88 b=0.263
Step 3
Step 4
s型函数表达式为：
y70•1e15.1880.263x