数学建模:第六章 建模范例(二)

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数学建模课后作业第六章

数学建模课后作业第六章

数学建模课后作业第六章-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN第六章.数理统计实验6.2 基本实验1.区间估计解:(1)由点估计与参数估计未知参数和σ^2,可以求出均值与方差;由题目条件可以得出如下的R程序:> x<-c(1067,919,1196,785,1126,936,918,1156,920,948)> n<-length(x)> x.sd<-sd(x)> x.mean<-mean(x); x.mean[1] 997.1> x.var<-sum((x-x.mean)^2)/n; x.var[1] 15574.29即=997.1,σ^2=15574.29令大约95%的灯泡至少使用的时间为x小时,可以得出如下的等式:由标准正态分布表可以得出:Ф()=0.05,可以得出=-1.645可以得出x=791.809小时。

(2)当使用时间至少为1000小时:查阅标准正态分布表可以得出对应的概率为1-Ф()=1-Ф()=1-Ф(0.02324)=1-0.5106=0.4894即由题可以得出使用时间在1000小时以上的概率为48.94%。

2.假设检验I解:对于自然状态下的男子血小板的数目可以假设服从于正态分布,由点估计与参数估计未知参数和σ^2,可以求出均值、均值区间与方差;x<-c(113,126,145,158,160,162,164,175,183,188,188,190,220,224,230,231,2 38,245,247,256)> n<-length(x)> x.sd<-sd(x)> x.mean<-mean(x); x.mean[1] 192.15> x.var<-sum((x-x.mean)^2)/n; x.var[1] 1694.728> tmp<-x.sd/sqrt(n)*qt(1-0.05/2,n-1)> a<-x.mean-tmp;a [1] 172.3827 > b<-x.mean+tmp;b [1] 211.9173可以得出均值为= 192.15,方差σ^2=1694.728;均值区间为(172.3827,211.9173)由此可以得出对于油漆工人而言正常男子血小板数为225单位,油漆工人明显低于正常的数量,则可以得知结论油漆作业对人体血小板数量有严重影响。

数学建模第六章 数值分析模型

数学建模第六章 数值分析模型


1
x1 x0
y0 ( x1 x) y1( x x0 )

建 模
令:
1x
x x1 x0 x1
y0

x x0 x1 x0
y1.
称 (1 x为)两点式插值或线性插值。
理学院
黑 龙
(2) n = 2时. 设yi = f(xi)i = 0,1,2.
令:
学 n=size(x1,2);
院 syms x positive
for i=1:(n-1)
Phi(i)=y(i)*(x-x1(i+1))/(x1(i)-x1(i+1))+y(i+1)*(x-x1(i))/(x1(i+1)-x1(i));
数 end
学 Phi=Phi';

l=find(x1>xx); Y=subs(Phi(l(1)-1),xx);
理学院
6.2 非线性方程求根



科 技
浮力问题


一个半径为r,密度为ρ的球重 4 r,3 高为h
数 学
的 在球水冠中部体分体的积深为度3是(3半rh2径 h的,3) 几求分3之几0.(的6 见球图浸

称值为多La项g式ra。nge插值基函数,n (x)为Lagrange插
理学院
例6.1.1 给定数组

x 75 76 77 78 79 90
龙 江
y 2.768 2.833 2.903 2.979 3.062 3.153

技 (1)作一分段线性插值函数
(x)

院 (2)用上述插值函数计算 x 75.5和 x 78.3

数学建模:第六章 建模范例(一)

数学建模:第六章 建模范例(一)
2
结果同 0.125 r 时相同,奇怪吗?
对于这种切割方式,考虑参数值的变化。
若b 2nr (如图 能得到 列圆, ) n 若b增加到 2n 2)r , 还可增加一列。 5 (
b b 这说明n是 的整数部分,记成 [ ]; 2r 2r L 同理推出行数为 [ ]; 2r
所以圆盘总数为 N [b / 2r ][L / 2r ]
14
1.特征表 (a)从播种到作物结籽,生产出种子的时间; (b)每株作物的种子产量; (c)作物是否是杂交品种; (d)在不好的生长季节,有效产量是多少;
(e)种子的成本;
(f)土地的价格,例如税与租金 ;
(g)市场对种子的需求;
(h)种子出售部分与留作播种部分之比; (i)土地的使用量; (j)管理费用,例如肥料、暖气等;
第六章 建模范例
第1节 圆板的切割问题
背景内容
你正受聘向一家制造公司的生产经理提供合 理方案。生产工序的一部分是从1米×1米的钢板 上切割圆板。用圆板冲床从每块钢板上压切16块 直径为0.25米的小圆板,问你是否能重新安排切 割方案以减少损耗呢?从相同的钢板上切割出直 径为0.1米的圆板时,减少浪费的最佳方案又是 什么呢?能否构成一个数学公式用于计算从给定 尺寸的钢板上切半径为r的圆板的最大数量呢?
假设第n年的种子播种 Pn , 所以第一年的播种量是P1(P表示重量单位), 第n年末的收获量是 rPn (假定1,2)。
因为种子播种是上一年收获量的a倍,
18
于是第n+1年种子的播种量
Pn1 arPn
而出售量则是 (1 a)rPn

第n年的利润 Yn s(1 a)rPn cPn Pn[rs(1 a) c] 到第m年年底总利润

2024版新教材高中数学第六章数学建模6-3数学建模案例二距离问题湘教版必修第二册

2024版新教材高中数学第六章数学建模6-3数学建模案例二距离问题湘教版必修第二册

解决问题 结合图象不难回答问题(1),通过研究函数y=|x-1|+|x-2|+…+|x -202|的图象和最值情况,可以得到以下结论: 形如y=|x-A1|+|x-A2|+…+|x-An|的函数,假设A1,A2,A3,…, An是这n个不同的常数从小到大的排列,若n为奇数,设这一列数中间 一个数为p,则当x=p时,函数有最小值;若n是偶数,设这一列数中 间两个数依次为m,n,则当x∈[m,n]时,函数有最小值.
由Δ=36t2-64(10 000-t2)≥0,得t≥80.
当t=80时,x=15,即D点选在距A点15 km处.
方法二 此问题还可以利用物理中的光学性质解决.因为光总是选
择用时最短的路径传播,所以本题可转化为光的全反射的临界状态, 光线沿C→D→B传播,则由光的折射定律,可得sin ∠CDE=35,所以 sin ∠DCA=35,此时|AD|=15,即D点选在距A点15 km处.
序继续加工,假设移动零件所需费用与所移动的距离成正比,问检验
台应放在哪里,就能使所有零件移动所花总费用最少?
从上述解答过程不难看出,数学中的很多问题来源于实际,而且数 学和物理是不可分割的,这就要求我们在进行数学建模的时候必须要 有丰富的知识面,同时,也要对一个问题进行发散思考,不断开拓思 路,发掘方法.
2.有了本问题的研究结论后,形如y=|x-A1|+|x-A2|+…+|x-An| 的函数图象也就可以画出来了,这个结论有很多的应用,如
方法一 设|AD|=x,则|CD|= x2 + 400,铁路运速为5a,公路运速C


B

的时


y,

y

100−x 5a
+

数学建模-稳定性模型

数学建模-稳定性模型

x (t ) F ( x) rx(1 ) Ex x N E F ( x) 0 x0 N (1 ), x1 0 r 平衡点
产量模型
稳定性判断
F ( x0 ) E r, F ( x1 ) r E
E r F ( x0 ) 0, F ( x1 ) 0
捕鱼业的持续收获
• 再生资源(渔业、林业等)与 非再生资源(矿业等) • 再生资源应适度开发——在持续稳 产前提下实现最大产量或最佳效益。
问题 及 分析
• 在捕捞量稳定的条件下,如何控 制捕捞使产量最大或效益最佳。 • 如果使捕捞量等于自然增长量,渔 场鱼量将保持不变,则捕捞量稳定。
产量模型 假设
稳定平衡点 x0 N (1 E / r )
捕捞 • 封闭式捕捞追求利润R(E)最大 过度 • 开放式捕捞只求利润R(E) > 0
令 E R( E ) T ( E ) S ( E ) pNE(1 ) cE =0 r
ER
r c (1 ) 2 pN
c Es r (1 ) pN
R(E)=0时的捕捞强度(临界强度) Es=2ER 临界强度下的渔场鱼量
c Es xs N (1 ) p r
S(E)
p , c
Es , xs
0
ER E*
T(E) Es r E
捕捞过度
• 鱼销售价格p
• 单位捕捞强度费用c 收入 T = ph(x) = pEx 支出 S = cE
单位时间利润
R T S pEx cE
E R( E ) T ( E ) S ( E ) pNE(1 ) cE r r c r E ( 1 ) E* 求E使R(E)最大 R 2 pN 2 2 rN c 渔场 x N (1 E R ) N c hR (1 2 2 ) R 4 p N 2 2p 鱼量 r

2017研究生数学建模优秀论文(2)

2017研究生数学建模优秀论文(2)

2017研究生数学建模优秀论文(2)2017研究生数学建模优秀论文篇3浅谈中学数学建模摘要: 全面实施素质教育已成为我国当前的战略性决策,中学数学建模作为素质教育的一个重要组成部分,在培养学生的创新精神和实践能力方面具有不可忽视的功能与作用。

目前,中学数学建模教学没有成熟的经验和方法可以借鉴,需要在教学实践中进一步探索。

本文针对中学数学建模教学从理论上进行了较为深入的分析,阐述了什么是数学模型和数学建模,提出了中学数学建模教学新的理念和教学方式。

关键词: 中学数学模型数学建模建模教学教学方式1.引言1999年第三次全国教育工作会议明确提出以培养学生的创新精神和实践能力为重点的素质教育。

“发展学生的数感、符号感、空间观念、统计观念、推理能力、应用意识”,是义务教育阶段培养学生初步的创新精神和实践能力的重要学习内容。

“发展应用数学知识的意识与能力,倡导自主探索、动手实践、合作交流、阅读自学等学习数学的方式,培养学生的创新精神和实践能力”,是高中数学课程标准的新观念。

高中数学新大纲强调:要增强用数学的意识,学会分析问题和创造性的解决问题,使数学教学成为再创造、再发现的教学。

在数学教育实践中,一直存在着忽视应用的倾向。

数学“双基”是我国数学教育的优良传统,但过于强调“双基”教学,忽视数学的应用和应用能力的培养,随着社会的进步和科学的发展,这种观念和做法的弊端日益显现出来。

近年来,不论中考还是高考都加大了应用题的力度,这些题目的解答不够理想。

大多数学生碰到陌生的题型或者联系实际的问题不会用数学方法去解决。

数学教学不仅要让学生获得新的知识,而且要提高学生的思维能力,要培养学生自觉地应用数学知识去考虑和处理日常生活、生产中所遇到的问题,从而形成良好的思维品质,造就一代具有探索新知识、新方法的创造性思维能力的新人。

由此看来,加强中学数学建模教学显得非常必要。

2.数学模型与数学建模所谓数学模型,是指对于现实世界的某一特定研究对象,为了某个特定的目的,根据特有的内在规律,在作了一些必要的简化假设后,运用适当的数学工具,并通过数学语言表述出来的一个数学结构。

数学建模的一般步骤和案例

数学建模的一般步骤和案例

tan
b 0.4 (1.2 h 0)/tan
数学建模的一般步骤和案例
ppt课件
1
建模是一种十分复杂的创造性劳动,现实世界中的事 物形形色色,五花八门,不可能用一些条条框框规定 出各种模型如何具体建立,这里只是大致归纳一下建 模的一般步骤和原则:
模型准备:首先要了解问题的实际背景,明确题目的 要求,收集各种必要的信息.
模型假设:为了利用数学方法,通常要对问题做必要பைடு நூலகம்的、合理的假设,使问题的主要特征凸现出来,忽略 问题的次要方面。
许多储油罐在使用一段时间后,由于地基变形等原因,使罐体的位置会 发生纵向倾斜和横向偏转等变化(以下称为变位),从而导致罐容表发 生改变。按照有关规定,需要定期对罐容表进行重新标定。图1是一种典 型的储油罐尺寸及形状示意图,其主体为圆柱体,两端为球冠体。图2是 其罐体纵向倾斜变位的示意图,图3是罐体横向偏转变位的截面示意图。
2、线性回归方式得到修正系数 m1.035
3、计算得到的数据与实际测量数据吻合较好,相对误差始终很小,实际数据稍小可能是由于 探针,进出油罐管道等占一定体积及罐壁厚度造成的,为简化模型,本文忽略这部分影响。
ppt课件
8
油位 探针
注油口
出油管
1.2m
油浮子
1.2m

h
x α
0.4m
2.05mcm
(a) 小椭圆油罐正面示意图
解析地或近似地求解该数学问题
解释、验证 通 通不过 过
投入使用
ppt课件
4
A题 储油罐的变位识别与罐容表标定 通常加油站都有若干个储存燃油的地下储油罐,并且一般都有与之配套
的“油位计量管理系统”,采用流量计和油位计来测量进/出油量与罐内 油位高度等数据,通过预先标定的罐容表(即罐内油位高度与储油量的 对应关系)进行实时计算,以得到罐内油位高度和储油量的变化情况。

数学建模 -的范例

数学建模 -的范例

针对问题三,本文首先对主要风险因子进行了灰色预测,计算出未来几年水资源总量、降水量、平均气温、生活用水量、工业用水量。

然后采用问题二中的BP神经网络预测每年的缺水量。

最后通过整合往年的数据,运用问题二中的熵值取权的模糊评价模型预测出未来几年内水资源短缺的风险等级。

由于考虑到降水量和地下储水相关系数高,我们依据历年的降水量估测出平水年,偏枯年,枯水年三种不同年份的水资源总量,并应用问题二的风险评价模型进行评估,得到三种不同年份水资源短缺风险等级依次为高,较高,较低。

最后我们分析了南水北调工程对北京市未来两年水资源短缺的风险等级影响,风险等级依次变为低,偏低,无。

针对问题四,我们从北京市水资源现状及分析、北京市严重缺水的原因探究、北京市水资源开发利用对策三个层面向相关行政主管部门提交建议报告,以求帮助其合理规避水资源短缺风险。

关键字:水资源短缺风险、灰色关联度分析、主成分分析,模糊综合评价、BP 神经网络、熵值取权一、问题重述1.1 问题背景水是生命之源,万物之本,是人类生存和发展不可或缺的物质,是地球上最普遍、最常见同时也是最珍贵的自然资源。

水是人类一切生产活动的基础,有水的地方欣欣向荣,水资源枯竭的地方则文明消失。

长期以来,我们注重经济社会发展,却忽略了水资源的承载能力,注重水资源开发利用,却没有同等重视节约和保护。

随着经济社会发展,1.2 问题重述水资源短缺危险泛指在特定的时空环境下,由于来水和用水的不确定性,室区域水资源系统发生供水短缺的可能性以及有此产生的损失。

近年来我国水资源短缺问题日趋严重,以北京市为例,北京是世界上水资源严重缺乏的大都市之一,属严重缺水地区。

虽然政府采取了一些列措施,如南水北调工程建设, 建立污水处理厂,产业结构调整等。

但是,气候变化和经济社会不断发展,水资源短缺风险始终存在。

如何对水资源风险的主要因子进行识别,对风险造成的危害等级进行划分,对不同风险因子采取相应的有效措施规避风险或减少其造成的危害,这对社会经济的稳定、可持续发展战略的实施具有重要的意义。

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由此得:
( k 1) j x k 1 2 j 2( j 1) y k 1 2 j
(6.5 5) ( 6 .5 6 )
由(6.5-6)式可见,其余条件相同情况下车速越 快,战斗人员行军路越短,这也说明公式是正确的。
11
( k 1) j x k 1 2 j 2( j 1) y k 1 2 j
第5节 紧急调兵问题
[问题]由于军事上的需要,需将甲地n名战斗人 员(不包括驾驶员)紧急调运至乙地。但是由于运 输车辆不足,m辆车无法保证每个战斗人员都能同 时乘车。显然,部分战斗人员乘车,部分战斗人员 急行军是可行的方案。设每辆车载人员数目相同, 只有一条道路,但足以允许车辆、人员同时行进。 请制定一个调运方案,能最快地实现兵力调运,并 证明方案的最优性。 这一问题中尚有如下一些不明确的地方需加 以澄清:
所以最后一批人乘车距离也是1-y,故n个人与 车一起同时到达乙地,方案确是最优的。
18
如:n 1200 , b 50, m 8,k 5 n 1200 j 3 mb 8 50
2 (3 1) 2 2( j 1) y k 1 2 j 5 1 2 3 5
2
(5)车速是人行军速度的倍k(k>1)。
对这一问题的研究,可从简单情况入手,这是 求解数学模型问题中常用的方法,非常重要。只有 简化了,才容易发现其中的规律;只有简化了,复 杂问题才有突破口,但简化了又不应使问题面目全 非,失去原问题的特征,否则即使可以解决简化后 的问题,对原问题的解决仍是无济于事,没有价值。 因此合理简化是建立数学模型的首要一点,希望读 者不断细心体会、认真总结。
1)数学模型 设甲地到乙地距离为1个长度单位,人行军速度为1 个速度单位(即从甲地到乙地人行军为1个单位时间), 车速为k个速度单位. 7
设最优方案中人行军路程为y(因同时到达, 每个人行军路程都是y),则每个人乘车路程均 为 1 y,0 y 。1 设最优调运方案中,车向前行走的路为x(因m 辆车同时到达,车速相同,每辆车前进路程均为 x),后退路程为 x 1, x 1 。 最优方案中人与车同时到达乙地,所用时间 相同,所以
21
二、 n lb ,但 n mbj ,其中 l 为自然数, j 是个分数 虽然j不是整数,但在上段数学模型中建立的方 程组及其解仍是最优方案的充分条件,因而只要有方 案平均速度达到(6.5-3)式,每人行军路程为 y(只 是j不是整数而是分数罢了),一定还是最优方案。 故关键在于能否找到实施方案。 由题设 l m .若 2m l , m /(l m ) i , i 是自然数。(作此假设仍是为了简化问题,以利找 到实施方案) 如前车队集体行动方案显然已无法实现,这时可 将(l m)辆车分为一组,每组联合行动。由于车 22 相对较多,可以采用二阶段行走方法。
( k 1) x k 1 ( 2 x 1) j 1 ( k 1) y 1 ( k 1) x k ( 2 x 1) j 2 x 1
10
( k 1) x k 1 ( 2 x 1) j 1 ( k 1) y 解此方程组 1 ( k 1) x k ( 2 x 1) j 2 x 1
也就是说,只要能找到一个调度方案,使所有战斗人员都
2 3 则此调度方案即为最优调度方案。 行军 距离,乘车 距离, 5 5
抓住这一点,再为每车制定方案就容易得多。
13
一般考虑: n mbj, j是大于1的整数
2)实施方案
(1)开始让车满载,车、人同时出发; (2)当车开到1-y地方,让车上的战斗人员下车 进行前进,车辆往回开; (3)当返回车辆遇到正在行军的战斗人员时,让其 中任意 mb个人乘车前进,余下的人继续行军前进;
3
下面对于不同的
n,m, b, k讨论最优的调运方案。
如( )n 1000 , b 50, m 10 : 1
(2)n 1200 , b 50, m 8
(3)n 600, b 50, m 9
(4)n 1700 , b 50, m 26
如何研究它们的最优调运方案?
1
n
(1)将这n名战斗人员中最后一名运到乙地算完 成任务,以部队从甲地出发起,至第n名战斗人员到 达乙地为止的运输时间为目标。不考虑先期到达战 斗人员的军事价值。 (2)车速、人行军速度均按最大速度计算。不考虑 人员由于劳累而造成的行军速度递减,不考虑车辆加 油问题,也不考虑道路对车速、人行军速度的影响, 不考虑车辆满载、空载情况下最大速度的差别。 (3)战斗人员上下车时间可以忽略不计,假定因人 员上下而造成车辆加速、减速,对车辆平均速度的 影响也忽略不计(进一步研究时这一假定可以放 宽)。 为使问题明确,再假定两点: (4)每辆车载人b(不包括驾驶员);
4
一、n mbj, j是大于 的整数 1
j=2,显然n名战斗人员一分为二,一半的人乘车, 一半的人行军,到了途中某一点,让乘车战斗人员全 部下车,改由行军前进,车辆返回去接另一半人员, 但是如果车辆在途中超过第一批乘车人员,显然还要 回过来再用车辆运他们,故这一方案不好,如果车辆 在第一批乘车人员步行到达乙地之后到达乙地,显然 也不是理想方案。
由于n=mbj,显然这一方案是可行的。 剩下的问题是证明这一方案的最优性。
15
前已计算最佳方案中每个人应步行的距离为y, 应乘车前进的距离是1-y。
因每个人不是乘车前进就是行军前进,故只要 乘车距离达到1-y,即达理想的平均速度。 由方案第一批乘车人恰好乘车前进1-y,余下行 1 y 军,路程为y,应( y )时到达。 k 第二批乘车的人后来赶上了第一批乘车的人,表 明在出发至相遇这一段时间内平均速度相同。因行 军速度与车速一定,故一定乘车时间相同,行军时 间相同,因而乘车路程也为 1-y,加上后来行军路程, 总行军路程也是y,故实现了最优方案。
(5)当车辆再返回途中遇到行军的人时,再用车载其 最后400个人前进,并与其他战斗人员共同到达乙地。
最短调运时间
2 1 1 y 2 5 13 单位时间 y k 25 5 5
20
思考题 1
已知甲乙两地相距 公里, 100 n 900 , b 50, m 6, j 3, 而 人 行 军每小时 公里,车速每小时 10 40 公里,求最佳的调度方 及最短 案 时间。
2 (3 1) 2 2( j 1) y k 1 2 j 5 1 2 3 5
12
n 1200 , b 50, m 8,k 5 n 1200 j 3 mb 8 50
2 (3 1) 2 2( j 1) y k 1 2 j 5 1 2 3 5
(4)当车辆遇到在前面行军的战斗人员时,停车, 并让车上mb个人下车与这一批人一起行军前进, 车辆再返回;
14
(5)当车辆再返回途中遇到行军的人时,再用车 载其中mb个人前进,余下的人继续行军前进,如此 直至最后的mb个战斗人员也乘上车,并与其他战斗 人员共同到达乙地。 这样在行进过程中,一前一后有两个集团,有 时共有(j-1)mb个人行军前进,mb个人在这两个集团 之间乘车由后往前赶。而当车辆返回时,两大集团 共计n个人在行军前进。随着时间的推移,第一集团 每次增加mb人,第二集团每次减少mb人,直至第二 集团消失,第一集团达(j-1)mb人,与最后乘车的mb 人同时到达乙地。
再如 : n 900, b 50, m 6, j 3
最佳调度方案是什么?
定理1 满载车辆与其余行军人员同时到达乙地是 最优方案的必要条件
5
证明:只要不是同时到达,无论哪部分人先到, 无论分几次到达,由于他们出发时间相同,而到达 时间有先后,故总用时不等。又因为甲地到乙地只 有一条路,路相同,所以他们的平均速度不等。可 以让平均速度大的这部分战斗人员减少乘车里程 (或乘车时间),增加行军路程,降低平均速度, 而让平均速度最小(即最后到达乙地)的那部分战 斗人员多乘车,增加他们的平均速度,即n名战斗 人员中最小平均速度增大,最迟到达乙地的时间可 以提前,因此原方案不是最优方案。
定理2 车辆在前进时应满载,后退时应空载 (驾驶员不计)。
6
证明:因为车速大于人行军的速度,由于问题的目标 根据定理1是同时到达乙地的时间,而这又取决于平均速 度(车速与人行军速度的加权),显然要提高平均速度一 定要充分利用车辆的高速优势。由于满载、空载时车速相 同,显然,前进时满载是充分利用车辆的高速优势。至于 回退时,除驾驶员必须在车上外,再有其他的人,对于车 辆多载人员是不利的,不如让其行军向前。 在此,我们指出上述处理问题的方法具有一般性。对 于一个复杂的实际问题想一次性彻底解决它,是不现实的, 应该逐步深入,层层推进。
将y用(6.5-6)式代入,得车辆在与最后一批人 相遇时,离甲地距离为 2( j 1) 2 k 1 2 j 2 j 2 2 ( j 1)(1 ) ( j 1) k 1 2 j k 1 k 1 2 j k 1
k 1 2 2( j 1) ( j 1)( ) y k 1 2 j k 1 k 1 2 j
类似地,前(j-1)批乘车的人都行军y、乘 车路程1-y。
16
最后一批乘车的人在乘车时,车向前共 走了 j 1)(1 y ) ,第一次车辆后退的距离为 (
1 k[1 y (1 y ) 1] /(k 1) ( k 1)(1 y ) /(k 1), k
与最后一批人相遇共后退
1 y y ( 2 x 1) / k k
(6.5 1)
因为n=mbj,所以车向前时,mb个人乘车,车 向后开时,无人乘车;
8
x 而车向前开的时间为 k x 1 车向后开的时间为 k
所以在最优调运方案中,平均乘车人数为
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