数学建模竞赛队员的选拔和组队问题

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G题:数学建模竞赛队员的选拔和组队问题

G题:数学建模竞赛队员的选拔和组队问题

数学建模竞赛队员的选拔和组队问题
一年一度的全国大学生数学建模竞赛是高等院校的重要赛事。

由于竞赛场地、经费等原因,不是所有想参加竞赛的人都能被录用。

为了能够选拔出真正优秀的同学代表学校参加全国竞赛,数学建模教练组需要投入大量的精力,但是每年在参赛的时候还是有很多不如意之处:有的学生言过其实,有的队员之间合作不默契,影响了数学建模的成绩。

参加数学建模需要的学生应具有较好的数学基础和必要的数学建模知识、良好的编程能力和熟练使用数学软件的能力、较强的语言表达能力和写作能力、良好的团队合作精神,同时还要求思维敏捷,对建立数学模型有较好的悟性。

目前大多数高校选拔队员主要考虑以下几个环节:
校内竞赛获奖情况,数学建模暑假培训班考勤记录,培训课程的考试成绩,学生个人简介,面试,老师和学生的推荐等,通过这种方式选拔出队员。

然后按照3人一组分为若干小组,为了使得小组具有较好的知识结构,一般总是将不同专业的学生安排在一起,使得每个小组至少包含一位数学基础较好的同学、计算机编程能力强的同学。

各组通过做题进行交流和磨合,合作比较好的保留,合作不好的进行调整。

附件列出了15个学生的部分信息,空白处为学生不愿意提供或未能了解的情况。

请你解决以下几个问题:
1.根据附件中信息,建立建模队员选拔的数学模型,从中选出9位同学,并组成3个队,使得这三个队具有良好的知识机构。

2.有的指导老师在暑假培训时发现一个计算机编程高手,然后直接录用,不再考察其它情况,这种做法是否可取。

3.为数学建模教练组写1份1000字左右的报告,提出数学建模竞赛队员选拔机制的建议,帮助教练组提高队员选拔的效率和质量。

组队问题

组队问题

一、问题重述在一年一度的美国MCM和全国大学生数学建模竞赛活动中,任何一个参赛院校都会遇到如何选拔最优秀的队员和科学合理地组队问题。

这是一个最实际的、而且是首先需要解决的数学模型问题。

现假设有26名队员准备参加竞赛,根据队员的能力和水平要选出21名优秀队员分别组成7个队,每个队3名队员去参加比赛。

选择队员主要考虑的条件依次为有关学科成绩(平均成绩)、智力水平(反映思维能力、分析问题和解决问题的能力等)、动手能力(计算机的使用和其它方面实际操作能力)、写作能力、外语水平、协作能力(团结协作能力)和其它特长.每个队员的基本条件量化后如表1。

表1 队员的基本条件根据所给的信息,进行组队,每队三人,组队原则如下:•尽可能地不同学院、不同性别•如果同一学院,尽可能地不同专业•每个队伍中,至少一个人能胜任编程、想法、写作中的一项。

根据如下要求,完成下面的问题:二、模型假设1、假设问题给出的数据均为可供分析的可靠数据,不存在错误数据。

2、假设每个队员在参赛以前接受相同的培训,相同的外部环境,在参赛过程中不考虑随机因素。

3、假设题中的4个条件指标的影响程度是逐渐降低的。

4、假设各个队在参赛中之间相互独立,不互相影响。

5、假设每个队员都能正常发挥如表中的水平。

三、符号说明A:权值的正负反矩阵;λ:特征值;CI:一致性指标;CR:一致性比率;B:标准权向量;Y:规范决策矩阵X:加权规范矩阵;W:权向量;四、模型分析、建立及求解通过上述分析假设基础上,解决问题我们建立了一个模型用层次分析法,将21个要选出参赛的队员作为目标层,7个条件作为准则层,26个队员作为方案层。

如下图:根据题意及假设可知,7个条件指标是依次递减的,不妨假设它们相差1 所以得到如下的正互反矩阵:A=[1 2 3 4 5 6 7;1/2 1 2 3 4 5 6;1/3 1/2 1 2 3 4 5;1/4 1/3 1/2 1 2 3 4;1/5 1/4 1/3 1/2 1 2 3;1/6 1/5 1/4 1/3 1/2 1 2;1/7 1/6 1/5 1/4 1/3 1/2 1];>> [kesai,lamda]=eig(A)kesai =-0.7444 -0.8060 -0.8060 0.7176 0.7176 -0.6120 -0.6120-0.5041 -0.3139 - 0.3231i -0.3139 + 0.3231i -0.1457 + 0.4667i -0.1457 - 0.4667i 0.5038 - 0.2181i 0.5038 + 0.2181i-0.3333 0.0292 - 0.2844i 0.0292 + 0.2844i -0.3425 - 0.1284i -0.3425 + 0.1284i -0.2219 + 0.3266i -0.2219 - 0.3266i-0.2177 0.1537 - 0.1166i 0.1537 + 0.1166i 0.0971 - 0.2286i 0.0971 + 0.2286i 0.0288 - 0.2925i 0.0288 + 0.2925i -0.1420 0.1243 + 0.0180i 0.1243 - 0.0180i 0.1483 + 0.0860i 0.1483 - 0.0860i 0.0953 + 0.1991i 0.0953 - 0.1991i-0.0941 0.0419 + 0.0721i 0.0419 - 0.0721i -0.0568 + 0.1038i -0.0568 - 0.1038i -0.1310 - 0.1002i -0.1310 + 0.1002i-0.0655 -0.0240 + 0.0722i -0.0240 - 0.0722i -0.0358 - 0.0764i -0.0358 + 0.0764i 0.0701 + 0.0295i 0.0701 - 0.0295ilamda =7.1955 0 0 0 0 0 00 0.0325 + 1.1627i 0 0 0 0 00 0 0.0325 - 1.1627i 0 0 0 00 0 0 -0.0871 + 0.2113i 0 0 00 0 0 0 -0.0871 - 0.2113i 0 00 0 0 0 0 -0.0431 + 0.0414i 00 0 0 0 0 0 -0.0431 - 0.0414i得到特征根λ=7.1955.ω=[0.74440.50410.21770.14200.0941 0.0655] 归一化结果为ω=[0.3543 0.2399 0.1586 0.1036 0.0676 0.0448 0.0312]A=[0.7444 0.5041 0.3333 0.2177 0.1420 0.0941 0.0655]A =0.7444 0.5041 0.3333 0.2177 0.1420 0.0941 0.0655>>B=A/sum(A)B =0.3543 0.2399 0.1586 0.1036 0.0676 0.0448 0.0312一致性指标CI(1)=(λ-n)/(n-1)=0.03258.随机一致性指标RI(1)=1.3200.一致性检验CR(1)=CI/RI= 0.0246<0.1.通过一致性检验.计算规范决策矩阵(见附录)y=[ 8.6000 9.1000 8.2000 8.4000 7.9000 9.5000 6.0000;8.2000 8.8000 8.1000 6.5000 7.7000 9.1000 3.5000;8.1000 8.6000 8.5000 8.5000 9.2000 9.6000 8.0000;8.6000 8.9000 8.3000 9.6000 9.7000 9.7000 8.5000;8.8000 8.4000 8.5000 7.7000 8.6000 9.2000 7.0000;9.2000 9.2000 8.2000 7.9000 8.9000 9.3000 6.5000;9.2000 9.6000 9.1000 7.2000 9.1000 9.2000 9.0000;7.5000 8.6000 9.8000 6.2000 8.7000 9.7000 6.5000;7.7000 8.2000 8.4000 6.5000 9.6000 9.3000 5.0000;8.3000 8.1000 8.6000 6.9000 8.5000 9.4000 4.5000;9.3000 8.2000 8.6000 7.8000 9.2000 9.5000 5.5000;9.6000 9.1000 8.1000 9.9000 8.7000 9.7000 7.5000;9.5000 9.6000 8.3000 8.1000 9.2000 9.3000 7.0000;8.6000 8.3000 8.2000 8.1000 9.1000 9.3000 5.0000;9.1000 8.9000 8.8000 8.4000 8.8000 9.4000 5.5000;9.3000 8.4000 8.6000 8.8000 8.6000 9.5000 6.0000;8.4000 8.5000 9.4000 9.2000 8.4000 9.1000 7.5000;8.7000 8.3000 9.2000 9.1000 8.7000 9.2000 6.5000;7.8000 8.1000 9.6000 7.6000 9.0000 9.6000 9.0000;9.2000 8.8000 9.5000 7.9000 7.7000 9.3000 7.5000;8.9000 8.2000 9.3000 8.5000 7.9000 9.0000 8.0000;9.1000 8.5000 9.0000 8.7000 8.1000 9.2000 5.5000;8.2000 8.6000 8.9000 9.3000 9.2000 8.7000 7.5000;8.8000 8.9000 8.6000 9.1000 9.5000 8.9000 4.5000;7.9000 9.2000 8.4000 8.9000 9.2000 8.5000 8.5000;8.9000 8.2000 9.4000 9.1000 8.8000 8.7000 5.5000];>> c=zeros(26,7);>>for j=1:7fori=1:26c(i,j)=y(i,j)/sqrt(sum(y(:,j).^2))c =[0.1940 0.2057 0.1834 0.1989 0.1763 0.2010 0.17470.1850 0.1989 0.1812 0.1539 0.1719 0.1925 0.1019 0.1828 0.1944 0.1901 0.2012 0.2053 0.2031 0.2329 0.1940 0.2012 0.1856 0.2273 0.2165 0.2052 0.2474 0.1986 0.1899 0.1901 0.1823 0.1920 0.1946 0.2038 0.2076 0.2080 0.1834 0.1870 0.1987 0.1967 0.1892 0.2076 0.2170 0.2035 0.1705 0.2031 0.1946 0.2620 0.1692 0.1944 0.2192 0.1468 0.1942 0.2052 0.1892 0.1737 0.1854 0.1879 0.1539 0.2143 0.1967 0.1456 0.1873 0.1831 0.1924 0.1634 0.1897 0.1989 0.1310 0.2098 0.1854 0.1924 0.1847 0.2053 0.2010 0.1601 0.2166 0.2057 0.1812 0.2344 0.1942 0.2052 0.2183 0.2144 0.2170 0.1856 0.1918 0.2053 0.1967 0.2038 0.1940 0.1876 0.1834 0.1918 0.2031 0.1967 0.1456 0.2053 0.2012 0.1968 0.1989 0.1964 0.1989 0.1601 0.2098 0.1899 0.1924 0.2083 0.1920 0.2010 0.1747 0.1895 0.1921 0.2102 0.2178 0.1875 0.1925 0.2183 0.1963 0.1876 0.2058 0.2154 0.1942 0.1946 0.1892 0.1760 0.1831 0.2147 0.1799 0.2009 0.2031 0.2620 0.2076 0.1989 0.2125 0.1870 0.1719 0.1967 0.2183 0.2008 0.1854 0.2080 0.2012 0.1763 0.1904 0.2329 0.2053 0.1921 0.2013 0.2060 0.1808 0.1946 0.1601 0.1850 0.1944 0.1991 0.2202 0.2053 0.1840 0.2183 0.1986 0.2012 0.1924 0.2154 0.2120 0.1883 0.1310 0.1783 0.2080 0.1879 0.2107 0.2053 0.1798 0.2474 0.2008 0.1854 0.2102 0.2154 0.1964 0.1840 0.1601];构成加权规范阵x =[ 0.0687 0.0493 0.0291 0.0206 0.0119 0.0090 0.00550.0655 0.0477 0.0287 0.0159 0.0116 0.0086 0.00320.0648 0.0466 0.0301 0.0208 0.0139 0.0091 0.00730.0687 0.04830.0294 0.0235 0.0146 0.0092 0.00770.0704 0.0456 0.0301 0.0189 0.0130 0.0087 0.00640.0736 0.0499 0.0291 0.0194 0.0134 0.0088 0.00590.0736 0.0521 0.0323 0.0177 0.0137 0.0087 0.00820.0599 0.0466 0.0348 0.0152 0.0131 0.0092 0.00590.0615 0.0445 0.0298 0.0159 0.0145 0.0088 0.00450.0664 0.0439 0.0305 0.0169 0.0128 0.0089 0.00410.0743 0.0445 0.0305 0.0191 0.0139 0.0090 0.00500.0767 0.0493 0.0287 0.0243 0.0131 0.0092 0.00680.0760 0.0521 0.0294 0.0199 0.0139 0.0088 0.00640.0687 0.0450 0.0291 0.0199 0.0137 0.0088 0.00450.0727 0.0483 0.0312 0.0206 0.0133 0.0089 0.00500.0743 0.0456 0.0305 0.0216 0.0130 0.0090 0.00550.0671 0.0461 0.0333 0.0226 0.0127 0.0086 0.00680.0695 0.0450 0.0326 0.0223 0.0131 0.0087 0.00590.0624 0.0439 0.0341 0.0186 0.0136 0.0091 0.00820.0736 0.0477 0.0337 0.0194 0.0116 0.0088 0.00680.0711 0.0445 0.0330 0.0208 0.0119 0.0085 0.00730.0727 0.0461 0.0319 0.0213 0.0122 0.0087 0.00500.0655 0.0466 0.0316 0.0228 0.0139 0.0082 0.00680.0704 0.0483 0.0305 0.0223 0.0143 0.0084 0.00410.0632 0.0499 0.0298 0.0218 0.0139 0.0081 0.00770.0711 0.0445 0.0333 0.0223 0.0133 0.0082 0.0050];理想解x1=[0.0767 0.0521 0.0348 0.0243 0.0146 0.0092 0.0082];x2=[0.0599,0.0439,0.0287,0.0152,0.0116,0.0081,0.0032];选后表:x =[A 0.0687 0.0493 0.0291 0.0206 0.0119 0.0090 0.0055C 0.0648 0.0466 0.0301 0.0208 0.0139 0.0091 0.0073D 0.0687 0.0483 0.0294 0.0235 0.0146 0.0092 0.0077E 0.0704 0.0456 0.0301 0.0189 0.0130 0.0087 0.0064F 0.0736 0.0499 0.0291 0.0194 0.0134 0.0088 0.0059G 0.0736 0.05210.0323 0.0177 0.0137 0.0087 0.0082K 0.0743 0.0445 0.0305 0.0191 0.0139 0.0090 0.0050 L 0.0767 0.0493 0.0287 0.0243 0.0131 0.0092 0.0068 M 0.0760 0.0521 0.0294 0.0199 0.0139 0.0088 0.0064 O 0.0727 0.0483 0.0312 0.0206 0.0133 0.0089 0.0050 P 0.0743 0.0456 0.0305 0.0216 0.0130 0.0090 0.0055 Q 0.0671 0.0461 0.0333 0.0226 0.0127 0.0086 0.0068 R 0.0695 0.0450 0.0326 0.0223 0.0131 0.0087 0.0059 S 0.0624 0.0439 0.0341 0.0186 0.0136 0.0091 0.0082T 0.0736 0.0477 0.0337 0.0194 0.0116 0.0088 0.0068 U 0.0711 0.0445 0.0330 0.0208 0.0119 0.0085 0.0073 V 0.0727 0.0461 0.0319 0.0213 0.0122 0.0087 0.0050 W 0.0655 0.0466 0.0316 0.0228 0.0139 0.0082 0.0068 X 0.0704 0.0483 0.0305 0.0223 0.0143 0.0084 0.0041 Y 0.0632 0.0499 0.0298 0.0218 0.0139 0.0081 0.0077 Z 0.0711 0.0445 0.03330.0223 0.0133 0.0082 0.0050];求距离的c++程序:#include<iostream.h>#include<math.h>void main(){doublea[7]={0.0767, 0.0521, 0.0348, 0.0243, 0.0146, 0.0092, 0.0082}; /*double a[7]=[0.0599,0.0439,0.0287,0.0152,0.0116,0.0081,0.0032];*/ double b[26][7]={{0.0687 , 0.0493 , 0.0291 , 0.0206 , 0.0119 , 0.0090 , 0.0055}, {0.0655 , 0.0477 , 0.0287 , 0.0159 , 0.0116 , 0.0086 , 0.0032}, {0.0648 , 0.0466 , 0.0301 , 0.0208 , 0.0139 , 0.0091 , 0.0073}, {0.0687 , 0.0483 , 0.0294 , 0.0235 , 0.0146 , 0.0092 , 0.0077}, {0.0704 , 0.0456 , 0.0301 , 0.0189 , 0.0130 , 0.0087 , 0.0064}, {0.0736 , 0.0499 , 0.0291 , 0.0194 , 0.0134 , 0.0088 , 0.0059}, {0.0736 , 0.0521 , 0.0323 , 0.0177 , 0.0137 , 0.0087 , 0.0082}, {0.0599 , 0.0466 , 0.0348 , 0.0152 , 0.0131 , 0.0092 , 0.0059}, {0.0615 , 0.0445 , 0.0298 , 0.0159 , 0.0145 , 0.0088 , 0.0045}, {0.0664 , 0.0439 , 0.0305 , 0.0169 , 0.0128 , 0.0089 , 0.0041}, {0.0743 , 0.0445 , 0.0305 , 0.0191 , 0.0139 , 0.0090 , 0.0050}, {0.0767 , 0.0493 , 0.0287 , 0.0243 , 0.0131 , 0.0092 , 0.0068}, {0.0760 , 0.0521 , 0.0294 , 0.0199 , 0.0139 , 0.0088 , 0.0064}, {0.0687 , 0.0450 , 0.0291 , 0.0199 , 0.0137 , 0.0088 , 0.0045}, {0.0727 , 0.0483 , 0.0312 , 0.0206 , 0.0133 , 0.0089 , 0.0050}, {0.0743 , 0.0456 , 0.0305 , 0.0216 , 0.0130 , 0.0090 , 0.0055}, {0.0671 , 0.0461 , 0.0333 , 0.0226 , 0.0127 , 0.0086 , 0.0068}, {0.0695 , 0.0450 , 0.0326 , 0.0223 , 0.0131 , 0.0087 , 0.0059}, {0.0624 , 0.0439 , 0.0341 , 0.0186 , 0.0136 , 0.0091 , 0.0082}, {0.0736 , 0.0477 , 0.0337 , 0.0194 , 0.0116 , 0.0088 , 0.0068}, {0.0711 , 0.0445 , 0.0330 , 0.0208 , 0.0119 , 0.0085 ,0.0073}, {0.0727 , 0.0461 , 0.0319 , 0.0213 , 0.0122 , 0.0087 , 0.0050}, {0.0655 , 0.0466 , 0.0316 , 0.0228 , 0.0139 , 0.0082 , 0.0068}, {0.0704 , 0.0483 , 0.0305 , 0.0223 , 0.0143 , 0.0084 , 0.0041}, {0.0632 , 0.0499 , 0.0298 , 0.0218 , 0.0139 , 0.0081 , 0.0077}, {0.0711 , 0.0445 ,0.0333 , 0.0223 , 0.0133 , 0.0082 ,0.0050}};for (inti=0;i<26;i++){double sum=0;for(int j=0;j<7;j++){double m[7];m[j]=sqrt((b[i][j]-a[j])*(b[i][j]-a[j]));sum+=m[j];}cout<<sum<<endl;}}#include<iostream.h>void main(){doublea[26]={0.0235,0.0106,0.022,0.0308,0.0225,0.0295,0.0357,0.0141,0.0089, 0.0129,0.0257,0.0375,0.0359,0.0191,0.0294,0.0289,0.0266,0.0265,0.0193 ,0.031,0.0265,0.0273,0.0248,0.0277,0.0238,0.0271};doubleb[26]={0.0258,0.0378,0.0273,0.0185,0.0268,0.0198,0.0136,0.0352,0.0404 ,0.0364,0.0236,0.0118,0.0134,0.0302,0.0199,0.0204,0.0227,0.0228,0.03, 0.0183,0.0228,0.022,0.0245,0.0216,0.0255,0.0222};for(inti=0;i<26;i++){double c=a[i]/b[i];cout<<c<<endl;}}C的值在前面有提到.。

成功组织并指导学生参加全国数学建模竞赛

成功组织并指导学生参加全国数学建模竞赛

成功组织并指导学生参加全国数学建模竞赛全国数学建模竞赛是中国最具影响力和参与度高的数学竞赛之一。

它旨在提高学生在数学、统计和计算科学领域的综合能力。

成功组织并指导学生参加全国数学建模竞赛对于学生的学习成果、个人发展和学校声誉都有着重要的意义。

本文将探讨如何成功组织并指导学生参加全国数学建模竞赛。

一、了解竞赛规则和要求在组织学生参加全国数学建模竞赛之前,我们首先要了解竞赛的规则和要求。

该竞赛通常由主办方发布竞赛题目,要求参赛学生在一定时间内完成,并提交解题报告和相关材料。

我们需要仔细研读竞赛题目,了解解题要求、评分标准和提交截止日期,以便顺利组织学生参赛。

二、选拔合适的参赛学生成功组织并指导学生参加全国数学建模竞赛,需要我们有明确的选拔机制,以确保选派的学生具备相应的数学基础和竞赛能力。

我们可以通过举办校内预选赛、组织数学建模培训班等方式来选拔合适的学生。

参赛学生应该具备较强的数学思维能力、解决实际问题的能力和团队合作精神。

三、制定合理的备赛计划在学生选拔完成后,我们需要制定合理的备赛计划,确保学生能够充分准备竞赛。

备赛计划可以包括以下内容:1. 深入学习数学建模相关知识:我们可以组织针对竞赛题型的培训,让学生系统学习数学建模的基础知识和方法,提高解题能力。

2. 队内合作与分工:数学建模竞赛通常是以小组形式参赛,我们需要指导学生合理分工,明确每个队员的职责和任务,培养团队合作意识。

3. 解题技巧与经验分享:我们可以邀请曾经获奖或有丰富竞赛经验的学生来分享解题技巧和经验,启发其他队员的思维,提高整个团队的竞赛水平。

四、提供良好的竞赛环境和支持为了提高学生参赛的效果和体验,我们需要为他们提供良好的竞赛环境和全面的支持:1. 提供必要的学习资源:为学生提供各类适合竞赛题目的数学教材和学习资料,帮助他们在备赛过程中有更好的准备。

2. 配备必要的设备和软件:为了便于学生进行模拟训练和实际解题过程,我们需要配备必要的计算机、软件和相关设备。

数学建模组队问题

数学建模组队问题

数学建模竞赛参赛队员组队问题摘要本次建模中要解决的是参赛队员的组队问题,在本次建模中主要用到的是层次分析法,以及求权重的方法从而确定主成分因素。

并且用Excel分析数据,Matlab 编程,得到所需数据。

问题一中,一、问题重述全国大学生数学建模比赛是由教育部发起的18项大学生创新训练项目之一,目前已为广大大学生所熟悉。

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。

河海大学常州校区每年都会有一定数量的学生参加此项赛事,并取得了一定的成绩。

为此,数理部每年暑期将会对学生进行培训,最后选拔出参赛的队员。

选拔条件为:思维活跃、编程能力强、熟练的写作技巧、良好团队合作意识。

今已选拔了30名队员参加比赛,要将他们分为10个队,每队3人。

组队原则如下:尽可能地不同学院、不同性别,如果同一学院,尽可能地不同专业,每个队伍中,至少一个人能胜任编程、想法、写作中的一项。

分组依据的条件为:编程、想法、写作、数学能力等。

每个队员的基本条件量化后如附录中的表(一)所示,现假设所有队员接受了相同的培训,外部环境相同,竞赛中不考虑其它的随机因素,竞赛水平的发挥只取决于表中所给出的各项条件,并且参赛队员都能正常发挥自己的水平。

现在要解决的问题有三个:第一,根据所了解的数学建模的知识,选拔数学建模队员需要考虑学生的哪些方面的情况,哪些素质是数学建模的关键素质,并且是如何考虑的;第二,在表(一)中的30名队员,组成10支队伍,给出组成每队实力相当的方案;第三,给出竞赛获奖最大化的组队方案;第四,表(一)中没有给出团队意识的量化数据,如果要考虑这一因素,又将如何建立数学模型。

二、模型假设1、假设问题给出的数据均为可供分析的可靠数据,不存在错误数据。

2、假设每个队员接受相同的培训,相同的外部环境,在参赛过程中不考虑随机因素。

大学生数学建模竞赛组队问题

大学生数学建模竞赛组队问题

(2),
4
利用 Matlab 公式:V , D eig( A) -----------------------(3)
计算出该矩阵的特征向量 V 和特征根 D,依据计算出的结果显示,成对比较 阵的最大特征根 7.0000 ,然后对最大特征根对应的特征向量作归一化处理,
得到了 7 个指标的权向量
其它特 长 6 7 9 8 8 6 5 6 6 7 8 9 9 6 5 5 4 5 6
加权成绩
9.05 8.95 8.9464 8.9286 8.7714 8.7321 8.7036 8.6857 8.6429 8.6071 8.5321 8.5179 8.4321 8.425 8.3714 8.3357 8.0571 7.9821 7.9393
n=7 时,对应的 RI =1.32,所以一致性比率 CR CI =0<0.01,通过一致性检验。因 RI
此依据加权综合成绩模型,利用 Maxcel 对综合成绩进行排序,如表 2:
队员编 号 L M G D R P O F T Q C E S A K N J I H
0.2500 0.2143 0.1786 0.1429 0.1071 0.0714 0.0357 -----(4)
其次,对权向量进行一致性检验,根据公式,一致性指标: CI n -----------------(5) n 1
可计算出 CI =0,再通过查看随机一致性指标表:
表1 RI 0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.52 1.54 1.56 1.58 1.59
值为 0 或 1,为 1 时表示第 i 个队员满足要求被选到最强的队伍里,为 0 时则表
示没有被选中。

数学建模竞赛参赛队员选拔与组队

数学建模竞赛参赛队员选拔与组队

2014年河南科技大学模拟训练一承诺书我们仔细阅读了数学建模选拔赛的规则.我们完全明白,在做题期间不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人研究、讨论与选拔题有关的问题。

我们知道,抄袭别人的成果是违反选拔规则的, 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,严格遵守选拔规则,以保证选拔的公正、公平性。

如有违反选拔规则的行为,我们将受到严肃处理。

我们选择的题号是(从A/B/C中选择一项填写): A 队员签名:1.2.3.日期: 2014 年月日2014年河南科技大学数学建模竞赛选拔编号专用页评阅编号(评阅前进行编号):我校数学建模竞赛参赛队员选拔与组队摘要一年一度的全国大学生数学建模竞赛是高等院校的重要赛事。

但在对参赛队员进行选拔时,往往会遇到很多难题,以至有时并不能选出真正优秀的队员代表学校参加全国竞赛。

本文通过建立数学模型研究了数学建模竞赛参赛队员选拔与组队问题。

我们针对本题所要解决的实际问题,提出了不同的模型或算法,过程如下:问题一:假设问题给出的数据均为可供分析的可靠数据,不存在错误数据,利用SPSS对已给数据进行标准化处理;EXCEL分析数据;主成分分析法对影响综合成绩的五个因素:校内竞赛答题稿成绩、校内竞赛答题稿答辩成绩、数学模型公选课测试成绩、软件比赛成绩、三次模拟点评成绩,做无关性处理;从而作出五个环节的成绩汇总表(表1);问题二:根据成绩汇总表(表1)用SPSS作单个样本统计量表(表2);对统计量作T检验得单个样本检验表(表3);由表2和表3得出第一组评委比较严格,第四组和第五组评委比较松;问题三:利用席位分配(Q值法)从参加竞赛的120个队中选出相对优秀的36个队公费参加全国竞赛;根据评奖标准各个高校最多推荐10个国家奖,最后我们首先利用层次分析法计算出准则层(P)对目标层(O)的权重再利用动态规化法对选出的10个队进行重新组队,用MATLAB求解,选出整体实力最强的组队法,以及最佳组合阵容,使得我校获得全国奖最大化。

全国大学生数学建模竞赛的注意事项

全国大学生数学建模竞赛的注意事项

全国大学生数学建模竞赛的注意事项数学建模竞赛是大学生们展示数学能力和创新思维的重要舞台。

参加全国大学生数学建模竞赛需要高度的准备和专注。

为了帮助准备参赛的同学们更好地应对挑战,下面是一些需要注意的事项。

1.详细阅读竞赛规则:在参赛之前,请仔细阅读竞赛规则和要求。

确保你明确理解和遵守规则,包括选题范围、时间限制和提交要求等。

2.选择适合的队友:组队参加数学建模竞赛是常见的形式。

选择适合的队友很重要,队友之间应该有良好的沟通和合作能力。

团队合作可以促进好的思想碰撞和解决问题的能力。

3.合理安排时间:数学建模竞赛通常是一个时间紧迫的过程。

在开始竞赛之前,制定一个合理的计划。

给每个任务和阶段都设定时间限制,确保在规定时间内完成。

4.选择合适的选题:在确定选题时,选择一个感兴趣且有挑战性的课题。

避免选择过于简单或过于复杂的题目,因为这会影响团队的工作效率。

5.准备必备工具和资料:确保所有需要用到的工具和资料都准备齐全。

这可能包括计算器、电脑、数学参考书和相关的数据集等。

提前准备会帮助你在竞赛过程中更加高效。

6.分工合作:为了时间利用效率和团队协作的需要,将任务合理地分配给队友。

每个人都应负责特定的部分,并及时交流进展和意见。

7.思路清晰,解题方法灵活:竞赛中遇到的问题可能是多样且复杂的。

在思考解决方案时,要确保思路清晰,并在需要时灵活地调整解题方法。

实践不同的数学模型和技巧可能会有助于获得更好的结果。

8.注意问题的提出和解释:在书写和解释问题陈述时,要简洁明了。

使用图表、符号等辅助说明,以便清楚地传达你的观点。

9.检查和校对:在提交前,请仔细检查和校对你的作品。

查看是否有语法错误、拼写错误或其他错误。

确保所有数据和结果的准确性,并确认是否符合竞赛要求。

10.积极面对挑战:数学建模竞赛是一个考验挑战解决能力的过程。

在竞赛中遇到问题时,保持积极的态度,坚持努力,不断尝试解决办法。

总之,全国大学生数学建模竞赛需要准备充分、合理规划时间、合作紧密以及具备灵活的思维和解题能力。

组队问题

组队问题

选拔队员与组队问题摘要:我们通过对每个队员的基本条件进行分析,我们采用了两种方案解决问题。

方案一:考虑队员的个人竞赛技术水平建立模型一,在模型一的基础上,考虑每个对竞赛技术水平建立了非线性优化模型二和模型三。

问题一:通过建立层次模型,计算每个基本条件对队员的竞赛技术水平的权重(0.3649,0.2479,0.1593,0.0999,0.0622,0.0398,0.0261)Tω=,然后得到每个队员的竞赛技术水平并对其排序(见表二),确定被淘汰的队员为H和I。

问题二:通过模型二求得:把G,L,S这三个队员组成一队时,其竞赛技术水平最高值为:9.588150。

问题三:通过模型三我们求得:使整个竞赛技术水平最高的组队方案。

第一队:A,B,L;第二队:E,F,N;第三队:D,J,S;第四队:K,M,R;第五队:G,O,Q;第六队:C,P,T;每个队的竞赛技术水平的值分别为:9.138,8.9618,9.05707,9.36774,9.32846,9.13068。

方案二:考虑每个队的整体竞赛技术水平建立模型四,得到组队方案为第一队:E,F,S;第二队:I,J,K;第三队:B,G,P;第四队:C,N,R;第五队:G,O,Q;第六队:H,L,T;每个队的竞赛技术水平的值分别为:9.133,8.572,9.265,8.844,9.5,9.392。

淘汰的队员为A和O。

在模型四的基础上求解模型二得到:把H,L,G这三个队员组成一队时,其竞赛技术水平最高值为:9.620。

关键字:层次分析法、优化、权重,竞赛技术水平。

Abstract:We have analysed by being in progress to every Y oung Pioneer's main conditions , we have adopt two kinds schemes to solve a problem.Scheme one: Think that Y oung Pioneer's individual contest engineering level builds a model one, think that every has built nonlinearity optimization model two sums models to contest engineering level in the model on one's basis, three.Question one:By the weight building arrangement of ideas model , calculating every main conditions to Y oung Pioneer's contest engineering level,and then, the contest engineering level getting every Y oung Pioneer and Y oung Pioneer who orders the person (be expressed two) , ascertains that to be sifted out are H and I.Question two:By the model, two asks for: When this three Y oung Pioneer are composed of one team with G , L , S, whose maximal contest engineering level value is: 9.588150. Question three:Pass a model three we ask for: Use the team of maximal group of entire contest engineering level scheme. The first team: A , B , L; Second team: E , F , N; Third team: D , J , S; Fourth team: K , M , R; Fifth team: G , O , Q; Sixth team: C , P , T; Every team's contest engineering level value is respectively: 9.138 , 8.9618 , 9.05707 , 9.36774 , 9.32846 , 9.13068.Scheme two:Think that every team's overall contest engineering level builds a model four, are formed the team scheme for the first group: E , F , S; Second team: I , J , K; Third team: B , G , P; Fourth team: C , N , R; Fifth team: G , O , Q; Sixth team: H , L , T; Every team's contest engineering level value is respectively: 9.133 , 8.572 , 9.265 , 8.844 , 9.5 , 9.392. Y oung Pioneer who is sifted out is A and O.Find the solution in the model on four's bases model two: When this three Y oung Pioneer are composed of one team with H , L , G, whose maximal contest engineering level value is: 9.620. Key words:Arrangement of ideas analyses law , optimization , weight , contest engineering level.一问题重述在一年一度的美国MCM和全国大学生竞赛活动中,任何一个参赛院校都会遇到如何选拔队员和科学合理的组队问题。

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2011级信计《数学模型》课程论文题目:出版社的资源配置问题姓名:学号:摘要数学建模竞赛队员的选拔和组队问题该模型解决了选拔数学建模参赛队员及确定最佳组队的问题。

本文主要采用了层次分析法,并用计算机编程计算,在综合考虑15名队员个人的各项指标后,从中选出了9名优秀队员,又考虑到整队的技术水平,最终将挑出的9名队员分成三队,并建立了最佳组队的方案。

具体在针对问题二选拔队员时,要全面考察了队员的六项指标,并用层次分析法计算出权重得到15名队员的综合排名,最后淘汰掉排名靠后的6 名队员。

为了组成3个队,使得这三个队整体技术水平最高,我加入了权重,并依次选出了数学成绩较好、计算机成绩较好及综合成绩较好的三名同学,而且在考虑组队的过程中,尽量让问题简化,按成绩优劣均分队员,使三组的总体技术水平相当。

针对问题二,只要考虑计算机能力而不再考察其它情况,设置添加了一名队员S16。

比较分析综合排名,S13的综合能力排第九,而S16的综合能力排在S13之后。

如果直接选拔S16,队伍的总体水平下降。

可见这种选拔方式,有可能影响队伍的总体水平,所以不可取。

针对问题三,提出了建模队员选拔机制建议,帮助教练组提高建模队员选拔的效率和质量。

一、问题重述一年一度的全国大学生数学建模竞赛是高等院校的重要赛事。

由于竞赛场地、经费等原因,不是所有想参加竞赛的人都能被录用。

为了能够选拔出真正优秀的同学代表学校参加全国竞赛,数学建模教练组需要投入大量的精力,但是每年在参赛的时候还是有很多不如意之处:有的学生言过其实,有的队员之间合作不默契,影响了数学建模的成绩。

参加数学建模需要的学生应具有较好的数学基础和必要的数学建模知识、良好的编程能力和熟练使用数学软件的能力、较强的语言表达能力和写作能力、良好的团队合作精神,同时还要求思维敏捷,对建立数学模型有较好的悟性。

目前大多数高校选拔队员主要考虑以下几个环节:校内竞赛获奖情况,数学建模暑假培训班考勤记录,培训课程的考试成绩,学生个人简介,面试,老师和学生的推荐等,通过这种方式选拔出队员。

然后按照3人一组分为若干小组,为了使得小组具有较好的知识结构,一般总是将不同专业的学生安排在一起,使得每个小组至少包含一位数学基础较好的同学、计算机编程能力强的同学。

各组通过做题进行交流和磨合,合作比较好的保留,合作不好的进行调整。

附件列出了15个学生的部分信息,空白处为学生不愿意提供或未能了解的情况。

要解决的问题如下:1.根据附件中信息,建立建模队员选拔的数学模型,从中选出9位同学,并组成3个队,使得这三个队具有良好的知识机构。

2.有的指导老师在暑假培训时发现一个计算机编程高手,然后直接录用,不再考察其它情况,这种做法是否可取。

3.为数学建模教练组写1份1000字左右的报告,提出数学建模竞赛队员选拔机制的建议,帮助教练组提高队员选拔的效率和质量。

二、问题分析问题一分析问题一:在15名学生中剔除6名实力最弱的。

由题意可知,该问题是半定量半定性、多因素的综合选优排序问题,是一个多目标决策问题,主要利用层次分析法,分别算出各指标对选择队员的权重,以及各队员对各指标的权重,然后综合考察每个队员的权重进行排名,最后剔除排名落后的六名学生。

问题二分析问题二:在前一问的基础上进行假设,假设计算机是队员选拔的关键因素,设置添加了一名计算机高手S16。

与其他队员综合排名作比较。

通过结果确定直接录取而不考虑其他方面的做法是否可取。

问题三分析写出1份1000-1500字的报告,提出建模队员选拔机制建议,帮助教练组提高建模队员选拔的效率和质量。

三、模型假设1、假设参赛队员的外部环境相同,竞赛中不考虑其它的随机因素。

在正式比赛对过程中队员都能正常的发挥自己的水平。

2、假设竞赛水平的发挥只取决于表中所给的各项条件,且认为表中测量的数据都是客观公正的。

3、假设培训课程的考试成绩,数学建模暑假培训班考勤记录,其它情况,思维敏捷度,校内竞赛获奖情况以及知识面宽广,这6项对学生数学建模综合能力的影响占主要地位,且影响程度是依次递减的。

4、假设在组队后各队的发挥是相互独立对,不受其他组的影响。

5、假设组队后的整体水平由该队每项的最佳队员的指标表征。

四、符号说明CI一致性指标 RI随机一致性指标 CR一致性检验指标 1ω准则层对目标层的特征向量 2ω方案层对准则层的特征向量 ω方案层对目标层的特征向量 max最大特征值 1215,,...S S S15名队员的编号五、模型的建立与求解问题一模型的建立及求解 参赛队员的选取:由每个学生的基本条件表可知,该问题是半定量半定性、多因素的综合选优排序问题,是一个多目标决策问题。

为了从15名队员中选出9名参赛者,我们主要利用层次分析法,分别算出各指标对选择队员的权重,以及各队员对各指标的权重,然后综合考察每个队员的权重进行排名。

根据题目给出的八项指标,首先将各指标量化,为了区分各项条件中的档次差异,确定量化原则如下:培训课程的考试成绩按照满分10分计;思维敏捷、机试和知识面的A 、B 、C 、D 等级分别按4分、3分、2分、1分计算;数学建模暑假培训班考勤次数按一次1分计;其他情况如考过程序员,学过MATLAB 的各加1分,过计算机三级的加2分;班级排名情况由于统计的不是很全,所以不好进行量化,因此这项指标可以不用考虑。

表(1)15名学生量化分数表学生 模拟成绩 获奖情况 思维敏捷 知识面出勤次数 其他情况1S 9.6 3 4 4 10 1 2S 9.3 3 4 3 15 33S 9.2 1 2 2 12 1 4S 8.2 3 3 4 12 1 5S8.2233816S 8.2 3 4 1 15 1 7S 8.0 3 2 3 14 1 8S 7.9 3 4 4 12 2 9S 7.8 2 4 2 12 2 10S 7.7 3 4 3 14 2 11S7.6 4 2 3 15 1 12S 7.4 2 4 4 10 1 13S7.8 4 3 1 10 1 14S 7.6 3 4 4 14 1 15S6.6323151运用层次分析法:将从15名学生中选拔9名优秀队员看作一个目标,作为目标层。

将刻画队员的6个指标作为标准层。

将15名学生作为方案层。

如图(1)图(1):层次结构图由题目已知及假设可得,准则层的六项指标依次递减,并认为相邻两项的差距不大,且都假设是相等的,这里都认为相差为1,于是两两对比得如下比较矩阵:1 2 3 4 5 6 1/2 1 2 3 4 51/3 1/2 1 2 3 41/4 1/3 1/2 1 2 31/5 1/4 1/3 1/2 1 21/6 1/5 1/4 1/3 1/2 1⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦A =这里用和法来计算,以下为步骤:选拔优秀队员模拟成绩 获奖情况 思维敏捷 知识面 出勤次数 其他情况1S 2S 3S 4S 12S 15S 14S 13S . . . . . . . .目标层O :准则层C :方案层P :①将A 的每一列向量归一化得1/(1,2,...,);nij ij iji a aj n ω===∑②将ij ω按行求和得1(1,2,...,);niij j i n ωω===∑③将i ω归一化得1/,ni i i i ωωω==∑ 112(,,...,)Tnωωω=ω为近似特征向量; ④计算最大特征值1max1()1n ii in λω==∑A ω;由以上公式计算可得最大特征值max6.1232λ≈。

特征向量[]10.37940.24880.1604 0.1024 0.,,,,,0655 0.0434T=ω根据一致性指标公式max (1)1nCI n λ-=- 可得:一致性指标 021)46(.0CI =随机一致性指标可根据表(2)查得:14(1).200RI =。

表(2) 随机一致性指标RI 的值n 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 RI0.580.91.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51根据公式得到随机一致性比率:(1)(1)0.1(0.011)99CI CR RI ==<,我们认为成对比较矩阵A 具有满意的一致性,所以通过一致性检验。

可以用MATLAB 编程计算得到(见附录程序1)。

根据问题的条件和模型的假设,对每个人各项条件的量化指标能够充分反映出每个人的综合实力。

由此可以分别构造P 层对准则层K C 的比较矩阵: (),()k i j N N b ⨯=K B 其中,()(),()(,1,2,...,6)k k i i jk jT bi j T == 。

显然,所有的 (1,2,...,6)k =k B 均为一致阵。

由一致阵的性质可知:k B 的最大特征值()maxk N λ=,20k CR =,其任一列向量都是()max k λ的特征向量。

将其归一化可得P 对k C 的权重向量。

记作()()()12(,,...,)k k k TN ωωω=kω (1,2,k =, 记2(1)(2)(7)6(,,...,)N ωωω⨯=ω 为P 层对C 层的权重,且一致性比率指标为6()21(2)0k k CR CR===∑,表(3)为P C -层的特征向量:表(3):P C -层的特征向量C-P1C 2C 3C 4C 5C 6C 1S P 0.0793 0.0714 0.0816 0.0909 0.0313 0.0500 2S P 0.0768 0.0714 0.0816 0.0682 0.0938 0.1500 3S P 0.0760 0.0238 0.0408 0.0455 0.0625 0.0500 4S P 0.0677 0.0714 0.0612 0.0909 0.0625 0.0500 5S P 0.0677 0.0476 0.0612 0.0682 0.0469 0.0500 6S P 0.0677 0.0714 0.0816 0.0227 0.0938 0.0500 7S P 0.0661 0.0714 0.0408 0.0682 0.0781 0.0500 8S P 0.0652 0.0714 0.0816 0.0909 0.0625 0.1000 9S P0.0644 0.0476 0.0816 0.0455 0.0625 0.1000 10S P 0.0636 0.0714 0.0816 0.0682 0.0781 0.1000 11S P0.0628 0.0952 0.0408 0.0682 0.0938 0.0500 12S P 0.0611 0.0476 0.0816 0.0909 0.0313 0.0500 13S P0.0644 0.0952 0.0612 0.0227 0.0313 0.0500 14S P0.0628 0.0714 0.0816 0.0909 0.0781 0.0500 15S P0.0545 0.0714 0.0408 0.0682 0.0938 0.0500由于标准层C 对目标层O 的权重为1ω,方案层P 对标准层C 权重为2ω, 则P 对O 的权重为:(1)(2)(7)()()()12(,,...,)(,,...,)k k k TN ωωωωωω===211ωωωω其组合一致性比率指标为:(2)(1)00.01980.01980.1CR CR CR =+=+=<因此,组合权重ω可作为目标决策的依据。

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