数学建模小实例
数学建模在生活中的应用

数学建模在生活中的应用数学建模是将真实世界中的问题转化为数学模型并进行求解的过程。
这样就可以通过分析数学模型得出对问题的解决方案和预测未来发展趋势。
现代生活中数学建模的应用非常广泛,以下是其中的几个例子。
1. 交通流量预测城市交通拥堵是一个普遍存在的问题,交通流量预测可以帮助城市规划者和交通管理部门更好地组织交通流量。
数学建模可以通过收集历史交通数据、道路拓扑结构、公共交通等因素,建立交通流量预测模型。
在此基础上,通过计算预测出交通流量峰值,及时采取合适的交通管理措施来避免拥堵。
2. 风险评估与保险在金融领域中,数学建模可以用于风险评估和保险计算。
对于保险公司来说,通过数学建模可以评估风险和建立合适的保险方案。
这样保险公司不仅可以根据风险程度收取合理的保费,而且可以保证公司的盈利。
3. 医疗应用医学研究因其数据复杂性而需要使用数学建模。
医学数学建模主要应用于疾病预测、疾病分类、治疗优化等方面。
例如,肿瘤生长模型可以帮助医生预测肿瘤的发展趋势,从而为合适的治疗方案提供基础。
4. 客流管理在公共交通系统,数学建模可以用于客流管理。
这些模型可以帮助人们更好地规划使用公共交通工具的时间和路线。
通过收集历史客流数据和公共交通运营数据,建立客流管理模型,就可以在客流高峰期和交通停机时间段内提供更好的公共交通服务。
5. 工业生产优化数学建模可以为工业企业提供优化生产方案的支持。
生产优化模型可以在减少物料浪费、提高生产效率和优化工程任务分配的同时,最小化生产成本。
总之,数学建模在现代生活中的应用非常广泛。
通过数学建模的分析、设计和优化,我们可以在各个领域中提高效率,提高准确性,从而更好地满足人们的需求。
数学建模实例

数学建模实例
数学建模是将实际问题转化为数学模型,通过对模型进行分析和求解来解决问题的一种方法。
以下是数学建模的一些实例:
1. 客流热力学模型:在城市轨道交通拥挤情况下,建立客流热力学模型,分析出客流分布的状况,有效提高轨道交通系统的运行性能。
2. 互联网广告投放模型:针对互联网广告投放的问题,建立数学模型,分析各种广告投放策略的影响,提出最佳的广告投放策略。
3. 股票价格预测模型:针对股票市场,建立数学模型,通过对历史数据的分析和预测,预测未来股票价格的走势,为投资决策提供科学依据。
4. 生态系统模型:建立生态系统稳定性数学模型,探究物种间相互作用的影响,预测生态系统发展趋势,为环境保护提供科学依据。
5. 智能交通路网模型:建立智能交通路网数学模型,分析路网拥堵状况,提出最优路径,实现交通系统的智能化管理。
6. 供应链管理模型:建立供应链管理数学模型,分析供应链各环节的影响,优化供应链各环节的质量和效率,提升企业综合效益。
7. 机器学习模型:应用机器学习算法,通过对大量历史数据的分析和学习,预测未来数据的走势,为商业决策提供科学依据。
数学建模简单13个例子

出,黄灯起的是警告的作用,意思是马上
要转红灯了,假如你能停住,请立即停车。
停车是需要时间的,在这段时间内,车辆
仍将向前行驶一段距离 L。这就是说,在
离街口距离为 L处存在着一条停车线(尽
管它没被画在地上),见图。对于那些黄
D
灯亮时已过线的车辆,则应当保证它们仍 能穿过马路。
L
马路的宽度D是容易测得的,问题的关键在于L的确
则所提问题变为在自然数集上求解方程
7
(2ki 1) 26
i 1
于是,我们有了该问题的数学语言表达——数学模型
求解: 用反证法容易证明本问题的解不存在。
返回
3、相遇问题
某人平时下班总是按预定时间到达某处,然 然后他妻子开车接他回家。有一天,他比平时提早 了三十分钟到达该处,于是此人就沿着妻子来接他 的方向步行回去并在途中遇到了妻子,这一天,他 比平时提前了十分钟到家,问此人共步行了多长时 间?
1、从包汤圆(饺子)
通常,1公斤面, 1公斤馅,包100个汤圆(饺子)
今天,1公斤面不变,馅比 1公斤多了,问应多包几 个(小一些),还是少包几个(大一些)?
问题
圆面积为S的一个皮,包成体积为V的汤圆。若 分成n个皮,每个圆面积为s,包成体积为v。
S
s s … s (共n个)
vv
v
V
V和 nv 哪个大? 定性分析
4、爬山问题
某人早8时从山下旅店出发沿一条路径上山,下午5 时到达山顶并留宿,次日早8时沿同一路径下山,下午5 时回到旅店,则这人在两天中的同一时刻经过途中的 同—地点,为什么?
解法一: 将两天看作一天,一人两天的运动看作一天两人 同时分别从山下和山顶沿同一路径相反运功,因为两 人同时出发,同时到达目的地,又沿向一路径反向运 动,所以必在中间某一时刻t两人相遇,这说明某人在 两天中的同一时刻经过路途中的同一地点。
生活中的若干建模实例3

p1 p2 这时不公平程度可用 来衡量。 n1 n2 如 p1 120, p2 100, n1 n2 10 p1 p2 则 2 n1 n2
又如 p1 1020, p2 1000, n1 n2 10
pபைடு நூலகம் p2 不妨设 > n1 n2
p1 p2 则 2 n1 n2
显然 p1 - p2 只是衡量的不公平的绝对程度,但是
Q1最大,于是这1席应分给甲系.
Q3最大,于是这1席应分给丙系.
评注
1.席位的分配应对各方都要公平 2.解决问题 的关键在于建立衡量公平程度既合 理又简明的数量指标。 这个模型提出的相对不公平值 它是确定分配方案的前提.
rA , rB
§3 双层玻璃窗的功效问题
我们注意到北方有些建筑物的窗户是双层的,即 窗户装两层玻璃且中间留有一定空隙,如图所示 墙 墙
当总席位增加1席时,计算
Qi p i2 ni ( ni 1) , i =1,2, ,m
则增加的一席应分配给Q值大的一方. 这种席位分配的方法称为Q值法. 下面用Q值法重新讨论本节开始提出的甲乙 丙三系分配21个席位的问题.
先按照比例将整数部分的19 席分配完毕,有
n1 10,n2 6,n3 3
由假设(3),任何位置至少有三只脚着地,所以 对于任意的θ, f ( ), g( ) 至少有一个为0.
当θ=0时,不妨设
g(0) 0, f (0) 0
这样改变椅子的位置使四只脚同时着地就归结 为证明如下的数学命题:
已知f ( )和g ( )都是 的连续函数,对任意 , f ( ) g ( ) 0且g ( 0) 0,f ( 0) 0,则存在 0使 f ( 0 ) g ( 0 ) 0
简单数学建模100例

“学”以致用-----简单数学建模应用问题100例数学教学过程中学习了一个数学公式后,需要做大量的应用题,通过训练来加深理解所学公式。
但是在生活中又有多少实际问题是可以直接套用公式的呢?理想状态下的公式直接运用,在生产及生活中的实例是少之又少。
为此学生总感到学了数学没有什么实际用处,所以对学习数学少有兴趣。
数学建模的引入对培养学生利用数学方法分析、解决实际问题的能力开辟了一条有效的途径,让中职学生从中体会到数学是来源于生活并应用于生活的.数学建模是一种思维方式,它是一个动态的过程,通过此过程可以将一个实际的问题,经过模型准备、模型假设、模型构成、模型解析、模型检验与应用等五个具体步骤,转变为可以用数学方法(公式)来解决的,在理想状态下的数学问题,上述的整个流程统称为数学建模如果想解决某个实际问题(也许它和数学没有直接的关系),可以按下面流程对问题进行数学建模。
一.模型准备先了解该问题的实际背景和建模目的,尽量弄清要建模的问题属于哪一类学科的问题,可能需要用到哪些知识,然后学习或复习有关的知识,为接下来的数学建模做准备.由于人们所掌握的专业知识是有限的,而实际问题往往是多样和复杂的,模型准备对做好数学建模问题是非常重要的.二.模型假设有了模型准备的基础,要想把实际问题变为数学问题还要对其进行必要合理的简化和假设.明确了建模目的又掌握了相关资料,再去除一些次要因素.以主要矛盾为主来对该实际问题进行适当的简化并提出一些合理的假设。
模型假设不太可能一蹴而就,可以在模型的不断修改中得到逐步完善.三.模型构成在模型假设的基础上,选择适当的数学工具并根据已知的知识和搜集的信息来描述变量之间的关系或其他数学结构(如数学公式、定理、算法等).做模型构成时可以使用各种各样的数学理论和方法,但要注意的是在保证精度的条件下尽量用简单的数学方法是建模时要遵循的一个原则.四.模型解析在模型构成中建立的数学模型可以采用解方程、推理、图解、计算机模拟、定理证明等各种传统的和现代的数学方法对其进行求解,其中有些可以借助于计算机软件来做这些工作。
数学建模中的优化算法应用实例

数学建模中的优化算法应用实例数学建模是一种有效的解决实际问题的方法,而优化算法则是数学建模中不可或缺的工具之一。
优化算法能够寻找最优解,最大化或最小化某个目标函数,有着广泛的应用领域。
本文将介绍数学建模中的几个优化算法应用实例,以展示其在实际问题中的作用和价值。
一、车辆路径规划优化在实际的物流配送领域中,如何合理地规划车辆路径,使得总运输成本最小、配送效率最高,是一个关键问题。
优化算法在车辆路径规划中起到了至关重要的作用。
通过建立数学模型,基于某个目标函数(如最小化总运输成本),可以采用遗传算法、模拟退火算法等优化算法,快速找到最优解,从而提高物流配送的效率和效益。
二、资源分配优化在资源分配问题中,常常需要考虑到各种限制条件,如最大化利润、最小化生产成本等。
优化算法能够帮助决策者在有限的资源下做出最优的分配决策。
例如,对于生产调度问题,可以利用线性规划等优化算法,将生产计划与订单需求进行匹配,使得生产成本最小化、交货期最短化。
三、供应链优化供应链管理中的优化问题也是实际应用中的重点关注点之一。
通过数学建模和优化算法,可以实现供应链中物流、库存、订单等多个环节的优化。
例如,在供应链网络设计中,可以使用整数规划算法来寻找最优仓储和配送中心的位置,从而降低总运输成本;在需求预测和库存管理中,可以利用模拟退火算法等优化算法,提高供应链的响应速度和利润率。
四、机器学习模型参数优化在机器学习领域,模型参数的选择对模型的性能和准确性有着重要的影响。
通过建立数学模型,可以将模型参数优化问题转化为参数寻优问题,进而采用优化算法求得最优参数。
例如,在神经网络的训练过程中,可以利用遗传算法、粒子群优化算法等进行参数调整,提高模型的预测准确性和泛化能力。
五、能源系统优化能源系统的优化是实现可持续发展的重要方向之一。
通过优化算法,可以针对能源系统进行容量规划、发电机组简化和能源分配等问题的优化。
例如,在微电网系统优化中,可以利用整数规划等算法,实现可再生能源与传统能源的协同供电,最大化清洁能源的利用率。
简单数学建模实例

简单数学建模实例随着社会和科技的发展,数学建模已经越来越成为各个领域的重要手段。
而简单数学建模实例的模拟与实验,也成为了学生学习数学和拓展实际应用的重要方式。
在此,我们将为大家介绍一些简单的数学建模实例。
(一)瓶子里的气体假设一个恒定体积的瓶子装满的气体,其中含有 x % 的氮气,y % 的氧气和 z % 的二氧化碳。
现在在瓶子中加入一定量的氧气,使得瓶子中氮气的百分比降至 v %。
问原瓶子中氧气的百分比是多少?这个问题只需要列出守恒方程即可:氧气的质量与氮气和二氧化碳的质量之和等于瓶子中气体的总质量。
再加上一个初始状态的方程,就可以得到两个关于 y 和 z 的一元二次方程,解它们即可。
(二)小球的弹性碰撞两个小球,一个重量为 m1,在速度为 v1 的情况下运动;另一个球的重量为 m2,在速度为 v2 的情况下静止。
两个小球弹性碰撞后,速度分别为 u1 和 u2。
问 u1 和 u2 在什么情况下相等?这个问题需要利用动能守恒和动量守恒的规律,分别列出两个守恒方程,然后解方程即可。
其中,动能守恒方程是指碰撞前后的总动能是守恒的;动量守恒方程是指碰撞前后的总动量也是守恒的。
(三)植物生长的模拟植物的生长是与光、水、温度等因素有关的,而光照强度、水分充足和温度适宜是保证植物生长的基本条件。
因此,我们可以利用数学方法,建立植物生长与光照强度、水分和温度之间的关系模型。
具体地说,我们可以将光照强度、水分和温度三个因素定量化,例如化学计量法,然后建立该物种的生长速度与光照强度、水分和温度之间的函数关系。
最后,可以通过改变各个因素来预测植物的生长速度。
(四)自然灾害预测自然灾害如洪水、地震、气象灾害等都是由物理或化学规律导致的,因此可以利用数学方法,预测或模拟这些自然灾害。
例如,可以通过建立地震发生的概率模型,分析地震的分布规律和发生的时间等信息,从而预警或预测地震。
在预测洪水方面,我们可以通过搜集洪水历史数据、雨量和地下水位等信息,建立预警模型。
简单数学建模应用例子

5
建模实例
图中椅脚连线为正 方形ABCD,对角线 AC与x轴重合 椅子 绕中心点旋转角度 后,正方形ABCD转 至A`B`C`D`的位置, 所以对角线AC与x
2024/5/10
6
建模实例
轴的夹角 表示了椅子的位置。 其次要把椅子脚着地,用数学符号表示出 来,如果用某个变量表示椅脚与地面的竖 直距离,那么当这个距离为零时就是椅脚 着地了,椅子在不同的位置椅脚与地面的 距离不同,所以这个距离就是位置变量 的 函数。
2024/5/10
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建模实例
阻滞增长模型(Logistic模型)
将增长率r表示为人口x(t)的函数r(x),按照前 面的分析,r(x)应是x的减函数。一个最简单的 假设是设 r(x)为x的线性函数, r(x)=r-sx, s>0, 这里r相当于x=0时的增长率,称为固有增长率, 它与指数模型中的增长率r不同,显然,对于 任意的x>0,增长率r(x)<r。为确定系数s的意 义,引入自然资源和环境条件所能容纳的最大 人口数量xm, 称为最大人口容量。
2024/5/10
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建模实例
安全渡河条件下的状态集称为允许状态集合, 记作S,不难写出
S={(x,y)|x=0, y=0, 1, 2, 3; x=y=1,2} - (1)
记第k次渡船上的商人数为uk ,随从数为vk ,将 二维向量dk = (uk,vk)定义为决策,允许决集合 记作D,由小船的容量可知
2024/5/10
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建模实例
用状态变量表示某一岸的人员状况,决策变量 表示船上的人员状况,可以找出状态随决策变 化的规律。问题转化为在状态的充许变化范围 内,确定每一步的决策,达到渡河的目标 模型的过成: 记第k次渡河前此岸的商人数为xk随从数为yk, k=1,2,……,xk , yk =0,1,2,3,将二维向量 sk=(xk,yk)定义为状态,
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数学建模小实例
Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】
1、司乘人员配备问题
某昼夜服务的公交路线每天各时间区段内需司机和乘务人员如下:
设司机和乘务人员分别在各时间区段一开始上班,并连续工作八小时,问该公交线路至少配备多少名司机和乘务人员
解: 设i x为第i班应报到的人员
i,建立线性模型如下:
)6,
(
,2,1
LINGO程序如下:
MODEL:
min=x1+x2+x3+x4+x5+x6;
x1+x6>=60;
x1+x2>=70;
x2+x3>=60;
x3+x4>=50;
x4+x5>=20;
x5+x6>=30;
END
得到的解为:
x1=60,x2=10,x3=50,x4=0,x5=30,x6=0;
配备的司机和乘务人员最少为150人。
2、铺瓷砖问题
要用40块方形瓷砖铺下图所示形状的地面,但当时市场上只有长方形瓷砖,每块大小等于方形的两块。
一人买了20块长方形瓷砖,试着铺地面,结果无法铺好。
试问是这人的功夫不到家还是这个问题根本无解呢
解答:
3、 棋子颜色问题
在任意拿出黑白两种颜色的棋子共n 个,随机排成一个圆圈。
然后在两颗颜色相同的棋子中间放一颗黑色棋子,在两颗颜色不同的棋子中间放一颗白色棋子,放完后撤掉原来所放的棋子,再重复以上的过程,这样放下一圈后就拿走前次的一圈棋子,问这样重复进行下去各棋子的颜色会怎样变化呢
分析与求解:
由于在两颗同色棋子中放一颗黑色棋子,两颗不同色的棋子中间放一颗白色棋子,故可将黑色棋子用1表示,白色棋子用-1表示。
这是因为-1×(-1)=1,1×1=1,这代表两颗同色棋子中放一颗黑色棋子;1×(-1)= -1,这代表两颗不同色的棋子中间放一颗白色棋子。
设棋子数为n ,12,,,n a a a 为初始状态。
当n=3时
步数 状态(舍掉偶次项) 0 1a 2a 3a 1 21a a 32a a 13a a 2 31a a 21a a 32a a 3 32a a 31a a 21a a
4 12a a 23a a 31a a 说明当n=3时,经过3步进入初始状态。
当n=4时
步数 状态(舍掉偶次项)
0 1a 2a 3a 4a 1 21a a 32a a 43a a 14a a 2 31a a 42a a 31a a 42a a 3 4321a a a a 4321a a a a 4321a a a a 4321a a a a
4 242322
21a a a a 24232221a a a a 24232221a a a a 24232221a a a a 说明当n=4时,经过4步全变为黑色棋子。
既不循环也不全为黑子
结论:当棋子数为n 2时,至多经过n 2次操作,就可以全部变为黑子,当棋子数不为
n 2时则一般不能全变为黑子。
Matlab 程序:进行实验 %棋子颜色问题演示
% 1---黑子,-1 -----白子 n=4; %定义棋子数
times=6;%定义迭代次数 x0=zeros(1,n);
x1=zeros(1,n); %定义数组 for i=1:n k=rand(1,1); if(k> x0(i)=1; else x0(i)=-1; end
end; % 赋初值 x0
for i=1:times i
for k=1:n-1
x1(k)=x0(k)*x0(k+1); end
x1(n)=x0(n)*x0(1); x1 %显示各次结果 x0=x1; end
程序语句解释:
(m,n),产生一个m ×n 的0矩阵,通常用于定义一个指定大小的矩阵.zeros(1,n)则产生一个全部为0的行向量。
(m,n),产生一个m ×n 的随机矩阵,每个元素都服从[0,1]上的均匀分布.rand(1,1)则产生一个服从[0,1]上的均匀分布的数字。
4. 选修课策略问题
某学校规定,运筹学专业的学生毕业时必须至少学习过两门数学课、三门运筹学课和两门计算机课。
这些课程的编号、名称、学分、所属类别和先修课要求如表1所示。
那么,毕业时学生最少可以学习这些课程中哪些课程。
如果某个学生既希望选修课程的数量少,又希望所获得的学分多,他可以选修哪些课程
1不考虑学分情形:
记i=1,2,…,9表示9门课程的编号。
设1=i x 表示第i 门课程选修,0=i x 表示第i 门课程不选。
问题的目标为选修的课程总数最少,即
约束条件包括两个方面: 第一方面是课程数量的约束: 每个人最少要学习2门数学课,则 每个人最少要学习3门运筹学课 ,则 每个人最少要学习2门计算机课,则有: 第二方面是先修课程的关系约束:
如“数据结构”的先修课程是“计算机编程”,这意味着如果14=x ,必须
17=x ,这个条件可以表示为74x x ≤(注意当04=x 时对7x 没有限制)。
这样,所有课
程的先修课要求可表为如下的约束
“最优化方法”的先修课是“微积分”和“线性代数”,有:
“数据结构”的先修课程是“计算机编程”,有:
“应用统计”的先修课是“微积分”和“线性代数”,有: “计算机模拟”的先修课程是“计算机编程”,有: “预测理论”的先修课程是“应用统计”,有: “数学实验”是“微积分”和“线性代数”,有:
这样一来,总的0-1规划模型为:
解得:
1236791,1,1,1,1,1x x x x x x ======。
即选修课程为:微积分,线性代数.最优化方法,计算机模拟,计算机编程,数学实验。
LINGO 程序为: model: sets:
item/1..9/:c,x; endsets data:
c=5,4,4,3,4,3,2,2,3; enddata
min=@sum(item(i):x(i));!课程最少; x(1)+x(2)+x(3)+x(4)+x(5)>=2; x(3)+x(5)+x(6)+x(8)+x(9)>=3; x(4)+x(6)+x(7)+x(9)>=2; x(3)<=x(1); x(3)<=x(2); x(4)<=x(7); x(5)<=x(1); x(5)<=x(2); x(6)<=x(7); x(8)<=x(5); x(9)<=x(1); x(9)<=x(2);
@for(item(i):@bin(x(i))); end
2 考虑学分情形:
当要求学分最多时,设各门课程学分为i c ,则增加学分最大的目标函数为: 这样总的双目标0-1规划模型为:
当把选修课程指定为6门时,对学分最大求最优,解得:
1235791,1,1,1,1,1x x x x x x ======。
最大学分为z=22。
即选修课程为:微积分,线性代数.最优化方法, 应用统计,计算机编程,数学实验。
学分达到22分。
LINGO 程序为: model: sets:
item/1..9/:c,x;
endsets
data:
c=5,4,4,3,4,3,2,2,3;
enddata
max=@sum(item(i):c(i)*x(i));
@sum(item(i):x(i))=6; !课程为6门; x(1)+x(2)+x(3)+x(4)+x(5)>=2;
x(3)+x(5)+x(6)+x(8)+x(9)>=3;
x(4)+x(6)+x(7)+x(9)>=2;
x(3)<=x(1);
x(3)<=x(2);
x(4)<=x(7);
x(5)<=x(1);
x(5)<=x(2);
x(6)<=x(7);
x(8)<=x(5);
x(9)<=x(1);
x(9)<=x(2);
@for(item(i):@bin(x(i)));
end。