2017数学建模国赛B题
“拍照赚钱”任务定价模型摘要问题（1）是研究任务定价规律和任务未完成的原因，首先将附件一中的任务信息与附件二中的会员信息联系在一起，挖掘任务定价分别与任务经纬度、会员经纬度、会员与任务之间的距离、会员预定任务限额、会员信誉值之间的关系。
我们发现，任务的定价与高限额会员（会员限额在20以上，这5%的人群占据了任务份额的40%）的分布有关，越靠近高份额会员的，定价越低，反之越高，但是对于80和85的定价却不遵循此规律，这些高价任务的价格由一些特殊因素而决定着，比如交通非常不便利，不易到达，或者说不是每个都能去的地方，又或者拍照难的地方等等。
而影响任务完成率的主要因素有三：第一是任务密度和高限额会员密度的比值，二是任务和高限额会员之间的距离与价格的比值，三是特殊因素，而这几个因素对不同价格区间的任务影响又不尽相同，价格由低到高，第一点因素影响逐渐减小，而二三点因素的影响逐渐增大。
针对问题（2），需要究更具体的影响价格的因素，从而得到一个更合的定价方案。
我们将整个任务和会员分布以经纬地图的形式，用MATLAB将其位置标出，并将这份经纬地图分为40×50方格，用C语言程序依次统计每个方格中的任务总数、完成数、平均价格、会员总数、限额数等信息，依次来探究这些因素对定价和完成度的影响。
得到任务完成率=F(价格，会员限额密度，任务密度) 和价格= F(任务密度，会员限额密度) 这样两个关系。
从而对附件一中的任务重新定价，得到一个更合理的方案，这个方案在控制成本的基础上是会员尽量多的完成任务。
同样受到第三个问题的启发，我们提出了局部打包法的概念，就是讲一些没有完成那个的任务和比较容易完成的任务打包在一起，同样可以提高任务完成率。
问题（3）中涉及了会员之间的竞争，需要考虑他们的信誉、开始领取任务的时间和任务限额，目的是要防止早开始预定任务的人将容易完成的任务预定完，而只剩一些不容易完成的或价格低的任务。
鉴于此，我们在一定的区域范围内，将难易程度不同价格不等的任务打包在一起，最大一包包含5个任务，考虑到会员中有限额为一的会员，因此也有部分不打包的任务。
因为打包后一包的任务价钱高，因此可以适当降价，为公司获得更多利润，根据这些得出新的定价。
问题（4）主要在于方案的选择，我们在第二、三问中得到了两个不同的定价方案，经过分析任务和会员的分布，我们发现这个分布类特点是任务集中在会员密集的地方，也就是说主要是会员密度在影响定价，而定价和会员密度又共同决定这个区域任务的完成率，因此我们选用第二问中的方案，实施局域打包，在此基础上得到新任务的定价方案。
关键字：众包平台，经纬地图，区域划分，定价，打包，分而治之一、问题重述随着科技的飞速发展，人们的生活多姿多彩，需求也呈现多元化和大量化，市场信息日新月异。
传统的市场调查方式耗时耗力，成本大，数据的真实性也得不到保证。
基于移动互联网的自助式劳务众包是一个为企业提供各种商业检查和信息搜集的平台，有效的解决了传统调查的问题。
本题的研究对象“拍照赚钱”就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。
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。
附件一是一个已结束项目的任务数据，包含了每个任务的位置、定价和完成情况（“1”表示完成，“0”表示未完成）；附件二是会员信息数据，包含了会员的位置、信誉值、参考其信誉给出的任务开始预订时间和预订限额，原则上会员信誉越高，越优先开始挑选任务，其配额也就越大（任务分配时实际上是根据预订限额所占比例进行配发）；附件三是一个新的检查项目任务数据，只有任务的位置信息。
请完成下面的问题：（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？（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。
二、模型假设与符号说明2.1 模型假设1. 假设任务都属于会员通过一定的努力可以完成的；2. 假设位于相近位置且定价相差不大任务的难易程度相近；3. 假设打包是可执行的；4. 假设具有相同分布特点的任务的定价是相近的。
2.2三、问题分析问题1：题目要求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。
定价是一个系统性的工作，不仅仅与位置有关，还与周边的会员信息有关。
因此我们需要紧密联系附件二挖掘出任务定价与其经纬度、会员位置分布、会员预订任务限额之间的关系，得出定价规律并分析未完成原因。
问题2：该问题是问题1的扩展，我们需要在任务定价规律的基础上根据任务未完成原因对附件一中的项目设计新的任务定价方案并对两种方案进行比对。
问题3：此处要求修改问题2的定价模型，将多个位置比较集中的任务联合在一起打包发布并优化问题2中的新模型，并分析打包对模型的影响。
问题4：问题4是用附件三中的数据对之前提出的新方案的检验，由检验结果评价新方案的实施效果。
四、模型建立与求解4.1模型的准备图1中以经度为横坐标轴，纬度为纵坐标轴建立坐标系，用不同的符号分别表示出“已完成任务”、“未完成任务”和“会员”的分布情况。
图1 附件一、附件二任务与会员的分布4.2 问题1模型的建立与求解4.2.1问题1的分析题目1要求研究附件一给出的已发布的任务的经纬度坐标、价格、以及其完成情况，分析任务的定价规律和未完成原因。
我们以经纬度为横纵坐标轴建立出坐标系，根据附件一、二将任务以其定价划分区间用不同的颜色标记出任务和会员的位置，进行比对得到任务定价规律。
根据规律假设出影响任务未完成的因素，再用图片信息证明假设成立。
4.2.2 模型1：基于经纬地图的任务定价规律模型图2 附件一、附件二高限额会员与低定价任务分布情况如图2所示，“+”代表预定任务限额超过50的会员位置坐标，黄色和绿色三角分别代表标价为65-66.5和67-68.5任务的位置。
从图中可以直观地看出黄色三角集中分布在“+”周围，而绿色三角大多分布在黄色三角外围，也就是说，相比较而言，标价为65-66.5的任务更接近会员。
所以，由本图的数据可以得到：任务定价与任务距会员的距离有关，并且离会员位置越近定价越低。
图3 附件一、附件二高限额会员与高定价任务分布情况在图3中，“+”依然代表预定任务限额超过50的会员位置坐标，红色三角代表标价在73.5-75之间的任务，绿色三角代表标价为80和85的任务位置。
很显然，图2得到的“定价与任务距会员的距离成正比”这一规律并不适合图3，红色和绿色三角的分布没有很突出的特点，在有些位置标价为80和85的任务反而离会员更近。
这是我们需要将实际因素加入，考虑完成任务本身的难易程度对定价的影响，比如交通情况、地形情况、任务量的多少等。
4.2.3 模型2：基于图形分析任务未完成原因的模型1.根据任务定价规律，将附件一中的数据划分为低定价、中间定价和高定价三段，深入研究不同段内价格的任务完成情况，我们做出下列假设：（1）可以发现低定价的任务量大且都集中在会员周围，而多个任务可能因为位置比较集中，导致用户会争相选择，影响任务的完成。
（2）中间定价的任务主要考虑定价与距离之间的关系是否合理，相同定价下离会员更近的任务完成情况要比距离远的好。
（3）高定价情况下，我们则需要考虑任务本身的难易程度，有些虽然定价高距离近，但是完成复杂的任务，也会出现没有人接任务的情况。
2.用附件中的具体任务对以上假设进行证明。
（1）图4 附件一、附件二高限额会员与低定价任务完成情况分布图4是价格在65-70.5任务的的完成情况，根据图中的直观反映，能清楚地看出这些低价任务都集中分布在会员周围，并且已完成和未完成的任务的数量和分布基本一致，多个任务因为位置比较集中，导致用户争相选择，从而影响任务的完成。
与我们之前的假设（1）一致。
（2）图5 附件一、附件二高限额会员与中间定价任务完成情况分布由之前的任务定价规律可知，一般情况下，定价与任务到会员的距离成正比，此处的距离是直线距离，而现实生活中，随着距离的增大，直线距离往往和实际路程有较大差距。
相应的就会出现定价与距离不符的任务，此时正如假设（2）中所说，不合理的定价是影响任务未完成的主要因素。
（3）图6 附件一、附件二高限额会员与高定价任务完成情况分布在假设（3）中我们提到，有些虽然定价高距离近，但是完成复杂的任务，也会出现无人接任务的情况。
与图6我们观察的情况一致。
4.2.4.结论根据模型一的分析，得到如下任务定价规律：（1）一般情况下，任务定价与任务到会员的距离成正比；（2）任务定价与完成任务的难易程度有关。
由模型二的假设和证明可以得出，影响任务未完成的因素主要有：多个任务集中在一个位置，与实际距离不符的定价，任务本身的复杂程度等。
除了以上所说的一些定性因素外，特殊因素也是不可忽略的。
特殊情况是我们不能预测并且不能避免的，比如：发布任务那一段时间该路段的交通、天气、会员在接任务后的自身情况等，都会带来影响。
4.2 问题2模型的建立与求解4.2.1.问题2的分析问题2要求对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，我们需要在任务定价规律的基础上，按照问题一研究的任务各自未完成的原因对定价方案进行逐步优化。
4.2.2. 模型1：对低定价任务的优化模型根据上面的分析我们得到导致低定价任务未完成原因主要是多个任务集中在一个位置，导致用户争相选择，针对该问题，我们考虑将附件中的经纬度划分成小网格形式，将属于每个网格经纬度对应下的数据统计填入，以网格为单位对数据进行处理，也就是局部打包模型。
图7 附件一定价65-70.5任务在经纬度网格中的分布上图将经纬度以每格0.04经度、0.04纬度为单位划分为小网格形式，以网格为单位进行打包，网格中数量即为每个包中任务个数。
由图可知定价在65-70.5范围内的低定价任务共有617个，以每个含有任务的网格为一包，共打包148个任务，最大包内有13个任务，最小包是1个任务。
图8 附件二会员在经纬度网格的分布4.2.3. 模型2：对中间定价任务的优化模型问题1中我们分析得到：导致中间价格的任务没有完成主要的原因有二，一是距离与其定价的比例不合理，具体来说就是距离会员较远，但是定价又有点低，导致会员不想去完成它，第二点原因是一些特殊情况导致的，类似于价格为80、85的任务没有完成的原因，可能是由于一些特殊原因而造成完成度不好。
2017数学建模国赛题目
2017数学建模国赛题目（实用版）目录一、2017 年数学建模国赛简介二、2017 年数学建模国赛题目概述三、题目 A：基于无人机的森林防火系统四、题目 B：城市交通信号灯控制优化五、题目 C：无人机航拍图像处理及应用六、题目 D：新型城镇化背景下的乡村规划正文一、2017 年数学建模国赛简介2017 年数学建模国赛，即 2017 年全国大学生数学建模竞赛，是中国工业与应用数学学会主办的面向全国大学生的群众性科技活动，目的在于激励学生学习数学的积极性，提高学生建立数学模型和运用计算机技术解决实际问题的综合能力，鼓励广大学生踊跃参加课外科技活动，开拓知识面，培养创造精神及合作意识，推动大学数学教学体系、教学内容和方法的改革。
二、2017 年数学建模国赛题目概述2017 年数学建模国赛共有四个题目，分别是：基于无人机的森林防火系统、城市交通信号灯控制优化、无人机航拍图像处理及应用、新型城镇化背景下的乡村规划。
这四个题目分别涉及到林业、交通、航空、城乡规划等领域，旨在考查学生运用数学知识解决实际问题的能力。
三、题目 A：基于无人机的森林防火系统题目 A 要求参赛选手针对森林防火问题，建立无人机监测森林火情的数学模型，并结合实际数据，分析火情发生的可能性，为森林防火工作提供科学依据。
此题考查了学生对无人机技术、遥感技术、数据挖掘等领域的综合运用能力。
四、题目 B：城市交通信号灯控制优化题目 B 要求参赛选手针对城市交通信号灯控制问题，建立数学模型，分析交通流量、拥堵状况等数据，优化信号灯控制策略，提高道路通行能力。
此题考查了学生对交通工程、数据分析、优化算法等领域的综合运用能力。
五、题目 C：无人机航拍图像处理及应用题目 C 要求参赛选手针对无人机航拍图像处理问题，研究图像去噪、增强、拼接等技术，并结合实际场景，分析航拍图像在农业、地质、环保等领域的应用价值。
此题考查了学生对图像处理、计算机视觉、遥感技术等领域的综合运用能力。
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。
2017全国数学建模B题
2017全国数学建模B题D1问题的重述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。
对于整个过程当中，任务的定价问题成为了核心关键。
当定价过高时，商家所付出的代价太大；当定价过低时，会员拒接此类任务，最终导致商品检查（任务）失败。
请讨论以下问题: 问题一根据对所给的附件一已结束项目任务数据的研究，研究（找出）项目任务的定价规律，同时分析部分任务未完成的原因。
问题二根据问题一的情况为附件一中的项目设计一个新的任务定价方案，并且与原方案进行比较。
问题三考虑到实际情况中，绝大多数用户会争相竞争选择位置比较集中的多个任务，因此，商家（平台）考虑将这些任务联合在一起打包发布。
基于这种条件，对问题二的定价模型进行相应的修改并且分析此类情形对最终任务的完成情况有什么影响。
问题四根据前三问分析所建立出来的定价模型给出附件三中新项目的任务定价方案，并且评价该方案的实施效果。
2问题分析“拍照赚钱”的任务实际上就是通过劳务众包的方式进行工作，所谓众包就是将原本由企业内部员工完成的任务，以开放的形式外包给未知的且数量庞大的群体来完成。
在本题所涉及到的自助式劳务众包平台，企业将所需搜集的信息通过APP这个平台，展现在大众面前，大众根据自身情况来对一系列任务进行选择性的完成，最终得到相应的奖金。
问题一中对于任务悬赏金额量的确定是由一系列因素决定的，包括任务发布者所期望得到的作品数量、同期不同发布商所给的悬赏金、任务的难易程度、任务的期限等，对于问题一我们可以将这些因素都考虑进去，挖掘出各因素对于定价的影响规律，最终确定项目任务的定价规律，在综合分析实际情况和用户的信誉程度影响，来归纳出任务未完成的原因。
问题二中对于任务未完成情况的再分析，在问题一建立的模型的基础上，再考虑任务量，交通便利性等因素，将这些因素考虑进去之后，充分考虑任务点周围会员的信誉值情况，讨论任务未完成跟低信誉会员之间有什么关系，建立新的任务定价模型再给出新的任务定价方案，最后结合计算机对任务进行模拟仿真，得到在新任务定价条件下的各区域任务完成率和总完成率，将这个指标与之前的指标进行比较，可判断新任务定价方案是否优于模型一。
2017年数模国赛B题优秀论文(省一等奖)
二、问题分析
2.1 问题的总分析 本文首先要求我们研究已完成项目的定价规律，分析部分任务未完成的原因，其次 针对部分任务未完成的原因，重新设计任务的定价方案，再次在问题二的基础上考虑任 务打包的情况，修改问题二的定价模型，并分析对最终的任务完成情况的影响，最后针 对新项目的任务位置信息设计任务定价方案，并评价此方案的实施效果。
基于任务吸引度的众包平台定价方案优化
摘要
本文对自助式劳务平台的运营模式及运营效果进行了分析， 建立多目标规划模型对 定价方案进行了优化，并加入任务打包情况对此方案进行了修改，最终应用在新项目的 任务定价中。 对问题一，该项目任务点分布于四个不同城市。在分析定价规律时，考虑数据的宏 观分布情况，分别以各任务点与市中心距离、各任务点处会员分布密度为回归变量，以 定价为响应变量，通过回归分析研究变量间的定量关系，确定回归系数后，以会员分布 密度与定价的回归方程作为定价规律判定。回归方程表明：定价在宏观上与会员分布密 度呈反比例函数关系。其次，在分析任务未完成原因时，分别定义任务的距离吸引度、 标价吸引度来量化距离、 标价对任务完成情况的影响， 将任务未完成原因归结为四方面： 标价吸引度低、距离吸引度低、会员分布密度低、其它因素。 对问题二，将设计定价方案的过程视为定价方与任务完成方进行博弈的过程，在博 弈论的视角下对众包任务定价方案进行了设计。首先定义了定价基准值的概念，来量化 任务本身的价值。根据问题一的分析结果，任务未完成原因主要是距离吸引度、标价吸 引度过低，因此在定价时，从权衡各任务点距离吸引度、标价吸引度入手，分析了任务 完成过程中个体的行为规律。针对任务完成方，分析了会员预定各任务的概率；针对定 价方，分析了任务被预定概率、任务被完成概率，其中任务被完成概率与由会员信誉值 决定的概率修正因子有关。以任务被完成概率、定价为目标，建立了无约束多目标规划 模型，利用遗传算法确定了每个任务的最优定价。最后，比较了所设计方案与原方案下 任务完成比例和任务标价，很好地表现出了新方案优化效果。其中新方案的任务完成率 为：0.7122，标价总额为：34112.7356。 对问题三， 要求修改问题二中定价模型， 从而导出适用于含任务包的任务定价方案。 任务打包后，对定价方案造成的影响主要是：任务包中任务个数与会员预定限额之间的 矛盾。首先，在考虑会员预定限额的基础上，确定了任务包的基准价、标价吸引度及距 离吸引度。受到物流配送区域划分方法的启发，建立了基于点密度的任务聚类模型对任 务进行打包处理。进而类比问题二，建立了含任务包的目标规划模型，确定最优定价， 并得出此定价下的任务完成概率。与问题二中任务完成率、标价总额进行对比，结果表 明，将任务打包后任务完成率提高。其中打包后的任务完成率为：0.8059，标价总额为： 36371.4592。 对问题四，针对新项目任务分布高度集中的特点，需要结合实际，对任务包内任务 个数进行限制。基于任务个数上限，对问题三打包方案进行了改进，运用改进后的打包 方案对任务打包后，通过建立含任务包的目标规划定价模型，确定了每项任务的定价。 结果分析表明，在此方案下任务完成率为：0.5042。最后，加入任务开始预定时间指标， 对众包任务的下发、预定、完成过程进行仿真分析，作为模型的改进。
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。
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）。
激光器是将电能转换成光能的半导体器件，能量转换的过程，也是电子的电能转换为光子的光能的过程，在转换过程中，伴随着电子的运动，半导体器件会产生一定的热量。
2017数学建模b题论文（2）
2017数学建模b题论文(2)2017数学建模b题论文篇3试谈数学建模与高中数学教学摘要：数学教育由于受传统观念影响，培养出来的学生基础扎实、题能力较强，但数学应用意识薄弱，建模能力不强。
针对我国数学教育中存在的问题，结合《普通高中数学课程标准》和多年的教学实践及今后数学教育的发展趋势，主要论述了高中数学建模的步骤和开展数学建模教学的必要性以及如何在课堂中渗透数学建模思想，提出了在不影响学生升学的前提下开展数学建模教学的一些想法。
关键词：数学模型;数学建模;模型应用21世纪是知识经济的时代，数学作为一种工具不仅在科技方面，而且在人们日常生活和工作中有着广泛的应用。
以计算机信息技术的广泛应用为标志，数学渗入了自然科学和社会科学的各个领域。
时至今日，从社会学到经济学，从物理到生物，几乎每一个学科领域都有数学的身影。
另一方面，自第二次世界大战以来，针对技术、管理、工业、农业、经济等学科中的实际问题发展起来一批新的应用数学学科。
社会对公民的数学应用能力及创新能力等方面的要求不断提高，这些对数学教育提出了更多、更新的要求，促使人们对数学教育的现状和功能进行深入的思考，数学建模进入中学，正是在这种情况下实现的。
一、数学建模的有关概念1.数学模型数学模型指对于现实世界的某一特定对象，为了某一特定的目的，作出一些必要的简化和假设，运用适当的数学工具得到的一个数学结构。
它或者能够解释特定现象的现实状态，或者能预测对象的未来状况，或者能提供处理对象的最优决策或控制等。
数学中的各种基本概念，都以各自相应的现实原型作为背景而抽象出来的。
各种数学公式、方程式、定理、理论体系等，都可称为数学模型。
如函数是表示物体变化运动的数学模型，几何是表示物体空间结构的数学模型。
2.数学建模数学建模是建立数学模型并用它解决问题这一过程的简称，也就是通过对实际问题的抽象、简化，确定变量和参数，并应用某些“规律”建立起变量、参数间的关系的确定的数学问题，求解该数学问题，解释、验证所得到的解，从而确定能否用于解决实际问题的多次循环、不断深化的过程。
2017数学建模国赛题目
2017数学建模国赛题目（原创版）目录一、2017 数学建模国赛题目概述二、题目 A：空中交通管制1.题目背景及要求2.题目分析3.建模思路与方法三、题目 B：城市交通信号控制1.题目背景及要求2.题目分析3.建模思路与方法四、题目 C：新能源汽车充电设施规划1.题目背景及要求2.题目分析3.建模思路与方法五、总结正文一、2017 数学建模国赛题目概述2017 年全国大学生数学建模竞赛的题目分为 A、B、C 三个题目，分别涉及空中交通管制、城市交通信号控制和新能源汽车充电设施规划三个领域。
这些题目旨在考验参赛选手的数学建模能力、创新思维和团队协作精神，以及运用数学方法解决实际问题的能力。
二、题目 A：空中交通管制1.题目背景及要求题目 A 的背景是在未来，无人机和飞行汽车等空中交通工具将逐渐普及，如何有效地对空中交通进行管制以确保安全和效率。
题目要求参赛选手建立一个空中交通管制系统，通过优化算法和数学模型对空中交通进行实时监控和调度。
2.题目分析此题需要参赛选手充分了解无人机和飞行汽车的运行特点，以及空中交通管制的基本原理。
此外，需要运用运筹学、优化方法等相关知识，建立一个能够实现空中交通实时监控和调度的数学模型。
3.建模思路与方法首先，需要对无人机和飞行汽车的飞行数据进行收集和整理，建立一个飞行数据库。
其次，根据空中交通管制的基本原理，建立一个空中交通管制的数学模型。
最后，运用优化算法对模型进行求解，实现空中交通的实时监控和调度。
三、题目 B：城市交通信号控制1.题目背景及要求题目 B 的背景是城市交通信号控制问题，要求参赛选手设计一个信号控制系统，使得城市道路交通更加顺畅、安全和环保。
2.题目分析此题需要参赛选手充分了解城市交通信号控制的基本原理和方法，以及道路交通流的运行特点。
此外，需要运用运筹学、优化方法等相关知识，建立一个能够实现城市交通信号控制的数学模型。
3.建模思路与方法首先，需要对城市道路交通流的数据进行收集和整理，建立一个交通流数据库。
2017年数学建模B题问题一与问题二解析
2017年数学建模B题问题一与问题二解析“拍照赚钱APP”是基于移动互联网下的一种信息共享平台，其成功与否与任务发布者的出价密切相关。
基于此，主要研究其的任务定价问题，采用多元线性回归模型，借助SPSS软件处理数据，并通过分析任务所在的经度、纬度、任务完成情况三个影响因素对任务定价的影响。
此外，借助插值和拟合模型求出原方案的拟合函数，利用MATLAB计算出定价的理想值，并设计新的定价方案，利用AHP和原方案进行比较，得出新方案优于原方案。
标签：任务定价；多元线性回归模型；插值与拟合模型；AHP“拍照赚钱”是一种基于移动互联网络的自助式劳务众包平台，其成功与否与任务发布者的出价密切相关，因而任务定价成为该平台的运行核心。
根据数据信息剔除附件一的异常数据，筛选出有效信息。
1 问题一的模型建立与求解1.1 确定影响因子分析附件一的数据，任务定价作为因变量，其它因素作为影响因子，即：（1）任务GPS纬度。
（2）任务GPS经度。
（3）任务执行情况。
利用MATLAB得出图1。
1.2 模型的建立与求解多元线性回归分析一般模型为：y=β0+β1x1+…+βmXm+εε～N（0，σ2）（1）式中β0，β1，…βm，σ2都是与x1，x2，…，xm无关的未知参数，其中β0，β1，…βm称为回归系数。
利用n个独立观测数据（yi，xi1，…，xim），i=1，…，n，n>m ，由（1）得：yi=β0+β1xi1+…+βmXim+εiεi～N（0，σ2），i=1，…，n（2）记X=1 x11 … xim… … … …n1 xn1 … xnm，Y=y1…yn（3）ε=ε1 … εnT，β=β0 β1 … βmT表为：Y=Xβ+εε～N（0，σ2）（4）其中E为n阶单位矩阵。
模型中的参数β0，β1，…βm用最小二乘法估计，即应选取估计值βj，使得当βj=βj，j=0，1，2，…，m时，残差平方和Q=∑ni=1ε2=∑ni=1（yi-β0-β1xi1-…-βmxim）2（5）达到最小。