数学建模系列-常用模型
数学建模—函数模型及其应用
(k为常数,k≠0);
(4)指数型函数模型:f(x)=abx+c(a,b,c为常数,a≠0,b>0,b≠1);
(5)对数型函数模型:f(x)=mlogax+n(m,n,a为常数,m≠0,a>0,a≠1);
(6)幂型函数模型:f(x)=axn+b(a,b,n为常数,a≠0);
1 (),∈1 ,
了该车相邻两次加油时的情况.
加油时间
2020年5月1日
2020年5月15日
加油量(升)
12
48
加油时的累计里程(千米)
35 000
35 600
注:“累计里程”指汽车从出厂开始累计行驶的路程.
在这段时间内,该车每100千米平均耗油量为(
A.6升 B.8升
C.10升 D.12升
)
答案 B
解析 因为第一次油箱加满,所以第二次的加油量即为该段时间内的耗油量,
3
log 4 8 + = 1,
+ = 1,
解析依题意得
即 2
解得 a=2,b=-2.则
log 4 64 + = 4,
3 + = 4.
y=2log4x-2,当 y=8 时,即 2log4x-2=8,解得 x=1 024.
关键能力 学案突破
考点1
利用函数图像刻画实际问题
【例1】 (2020北京东城一模,10)
故耗油量V=48升.而这段时间内行驶的里程数S=35 600-35 000=600千米.
所以这段时间内,该车每100千米平均耗油量为
48
×100=8升,故选B.
600
3.(2020北京平谷二模,9)溶液酸碱度是通过pH计算的,pH的计算公式为
数学建模系列-常用模型-PPT
若选择队员i参加泳姿j 的比赛，记xij=1, 否则记xij=0
目标 函数
45
MinZ
cijxij
j1 i1
约束 每人最多入选泳姿之一 每种泳姿有且只有1人
条件
4
xij 1, i 1,5
j1
5
xij 1, j 1,4
i1
32
模型求解 输入LINDO求解
MIN 66.8x11+75.6x12+87x13+58.6x14 +… … +67.4x51+71 x52+83.8x53+62.4x54
22
4.计算总排序权向量并做一致性检验
计算最下层对最上层总排序的权向量。 利用总排序一致性比率
C R a 1 C1 Ia2C2 Iam CmI a 1R1 Ia2R2 Iam Rm I CR0.1
进行检验。若通过，则可按照总排序权向量表示的结果进 行决策，否则需要重新考虑模型或重新构造那些一致性比
j 1
m
a jbnj bn
j 1
20
层次总排序的一致性检验
设 B层 B1,B2,对上,B 层n( 层)中因A素
Aj(j1,2,,m )
的层次单排序一致性指标为
CI
，随机一致性指为
j
RI，j
则层次总排序的一致性比率为：
C R a 1 C1 Ia2C2 Iam CmI a 1R1 Ia2R2 Iam Rm I
性越严重。用最大特征值对应的特征向量作为被比较因素对上
层某因素影响程度的权向量，其不一致程度越大，
引起的判断误差越大。因而可以用 n数值的大小来衡量
A 的不一致程度。
定义一致性指标
数学建模常用模型方法总结
数学建模常用模型方法总结无约束优化线性规划非线性规划整数规划组合优化多目标规划目标规划动态规划网络规划多层规划等…运筹学模型(优化模型)图论模型存储论模型排队论模型博弈论模型可靠性理论模型等…运筹学应用重点: ①市场销售②生产计划③库存管理④运输问题⑤财政和会计⑥人事管理⑦设备维修、更新和可靠度、项目选择和评价⑧工程的最佳化设计⑨计算器和讯息系统⑩城市管理优化模型四要素：①目标函数②决策变量③约束条件④求解方法(MATLAB--通用软件 LINGO--专业软件)概率论与数理统计模型多元分析模型假设检验模型相关分析回归分析聚类分析、主成分分析因子分析判别分析典型相关性分析对应分析多维标度法连续优化离散优化从其他角度分类数学规划模型方差分析贝叶斯统计模型时间序列分析模型决策树逻辑回归马尔萨斯人口预测模型Logistic 人口预测模型灰色预测模型回归分析预测模型预测分析模型差分方程模型马尔可夫预测模型时间序列模型插值拟合模型神经网络模型系统动力学模型(SD)模糊综合评判法模型数据包络分析综合评价与决策方法灰色关联度主成分分析秩和比综合评价法理想解读法等旅行商(TSP)问题模型背包问题模型车辆路径问题模型物流中心选址问题模型经典 NP 问题模型路径规划问题模型着色图问题模型多目标优化问题模型车间生产调度问题模型最优树问题模型二次分配问题模型模拟退火算法(SA)遗传算法(GA)智能算法(启发式)神经网络算法蒙特卡罗算法元胞自动机算法穷蚁群算法(ACA)传染病模型微分方程模型人口预测控制模型经济增长模型战争模型等等。
常用算法模型举搜索算法小波分析算法确定性数学模型三类数学模型随机性数学模型。
初中数学建模教学常见的几种模型
初中数学建模教学常见的几种模型1 变量图模型变量图模型是中学数学建模教学中最基础的内容，它具有多个变量，每个变量可以表示一定的实际情况。
通常，该模型采用点与线来描述变量之间的关系。
例如，有一个变量x表示学习时间，另一个变量y表示成绩，则可以用线来表示X和Y之间的关系。
变量图模型可以帮助学生通过对比不同变量之间的关系，对实际情况产生清晰的认识。
2 数学模型数学模型是研究某一特定问题的数学方法，以及表示不同元素之间的关系的数学表达式。
数学模型可以帮助学生进行抽象思维，假设相关元素的关系，代入数学表达式，从而分析与实际情况的关系，以及可能存在的解决方案。
使用这种模型的时候，学生可以用更客观的方式来理解问题，把方程或比例式当作一种数学工具，用它来处理实际情况。
3 概率模型概率模型是用于表示随机事件发生的可能性的模型，它比较突出事件发生可能性的概念。
教师在实际教学中，可以让学生根据实际情况，按照概率模型分析不同事件的可能性，以求出比较科学的判断。
因为概率模型是针对不同的实际场景，提出判断可能性的一种更加客观的方法，使学生具备较强的实际分析能力。
4 线性规划模型线性规划模型是一种广泛运用的建模方法，它利用线性规划、其他组合优化手段和对约束条件的考虑，来解决实际生活、管理和技术等方面的某些问题。
在数学建模教学中，教师可以让学生根据实际生活中的一些问题，通过线性规划模型来解决实际问题，从而让学生以更加清晰的视角理解数学原理，具备更强的实际分析能力。
5 统计模型统计模型是一组应用统计学原理和方法、用于定义某些应用场景下的问题、及求解方案的模型。
统计模型在数学建模教学中具有很强的应用价值，它可以让学生认识到，统计学中的定理和准则，能够指导我们对实际场景中各种现象与现象之间的相关性进行量化分析、建立有限的模型。
研究生数学建模e题常用的模型
研究生数学建模e题常用的模型
研究生数学建模中常用的模型包括：
1.线性模型：线性回归、线性规划等模型，适用于描述一些简单的线性关系。
2.非线性模型：非线性回归、非线性规划等模型，适用于描述一些复杂的非线性关系。
3.随机模型：包括随机过程、马尔可夫链、随机优化模型等，适用于描述具有随机性或不确定性的问题。
4.动态模型：包括差分方程、微分方程等模型，适用于描述随时间变化的问题。
5.优化模型：包括线性规划、整数规划、多目标规划等模型，适用于求解最优化问题。
6.网络流模型：包括最小生成树、最短路径、最大流等模型，适用于描述网络中的最优路径或流量问题。
7.图论模型：包括图的匹配、图的着色、图的遍历等模型，适用于描述图论问题。
8.排队论模型：包括排队系统、服务系统等模型，适用于描述排队等待问题。
9.时间序列模型：包括ARIMA模型、ARCH模型等，适用于描述时间序列数据的变化规律。
10.复杂系统模型：包括Agent-Based模型、神经网络模型等，适用于描述复杂系统内部的交互和演化过程。
以上模型只是研究生数学建模中常用的一部分，具体的模型选择要根据问题的特点和要求进行决定。
数学建模系列-常用模型
建立选择旅游地层次结构
选择
旅游地
景
费
居
饮
旅
色
用
住
食
途
苏杭、
黄山、桂林
目标层Z 准则层A 方案层B
Z
A1
A2
A3
B1
B2
A4
A5
B3
A1, A2 , A3 , A4 , A5
分别分别表示景色、费用、 居住、饮食、旅途。
B1, B2 , B3
分别表示苏杭、黄山、桂林。
2 构造成对比较矩阵
设某层有 个因n 素，
层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP)这是 一种定性和定量相结合的、系统化的、层次化的分析方法。 过去研究自然和社会现象主要有机理分析法和统计分析法两 种方法，前者用经典的数学工具分析现象的因果关系，后者 以随机数学为工具，通过大量的观察数据寻求统计规律。近 年发展的系统分析是又一种方法，而层次分析法是系统分析 的数学工具之一。
2.构造成对比较矩阵 从第二层开始用成对比较矩阵和1~9尺度。
3.计算单排序权向量并做一致性检验 对每个成对比较矩阵计算最大特征值及其对应的特征向量，利用一致性指标、 随机一致性指标和一致性比率做一致性检验。若检验通过，特征向量（归一化 后）即为权向量；若不通过，需要重新构造成对比较矩阵。
4.计算总排序权向量并做一致性检验
计算最下层对最上层总排序的权向量。 利用总排序一致性比率
CR a1CI1 a2CI 2 amCI m a1RI1 a2 RI 2 am RI m
CR 0.1
进行检验。若通过，则可按照总排序权向量表示的结果进行决策，否则需要重
新考虑模型或重新构造那些一致性比率
常见数学建模模型
常见数学建模模型一、线性规划模型线性规划是一种常用的数学建模方法，它通过建立线性函数和约束条件，寻找最优解。
线性规划可以应用于各种实际问题，如生产调度、资源分配、运输问题等。
通过确定决策变量、目标函数和约束条件，可以建立数学模型，并利用线性规划算法求解最优解。
二、整数规划模型整数规划是线性规划的一种扩展形式，它要求决策变量为整数。
整数规划模型常用于一些离散决策问题，如旅行商问题、装箱问题等。
通过引入整数变量和相应的约束条件，可以将问题转化为整数规划模型，并利用整数规划算法求解最优解。
三、非线性规划模型非线性规划是一类目标函数或约束条件中存在非线性项的优化问题。
非线性规划模型常见于工程设计、经济优化等领域。
通过建立非线性函数和约束条件，可以将问题转化为非线性规划模型，并利用非线性规划算法求解最优解。
四、动态规划模型动态规划是一种通过将问题分解为子问题并以递归方式求解的数学建模方法。
动态规划常用于求解具有最优子结构性质的问题，如背包问题、最短路径问题等。
通过定义状态变量、状态转移方程和边界条件，可以建立动态规划模型，并利用动态规划算法求解最优解。
五、排队论模型排队论是一种研究队列系统的数学理论，可以用于描述和优化各种排队系统，如交通流、生产线、客户服务等。
排队论模型通常包括到达过程、服务过程、队列长度等要素，并通过概率和统计方法分析系统性能，如平均等待时间、系统利用率等。
六、图论模型图论是一种研究图结构和图算法的数学理论，可以用于描述和优化各种实际问题，如网络优化、路径规划、社交网络等。
图论模型通过定义节点、边和权重，以及相应的约束条件，可以建立图论模型，并利用图算法求解最优解。
七、随机模型随机模型是一种考虑不确定性因素的数学建模方法，常用于风险评估、金融建模等领域。
随机模型通过引入随机变量和概率分布，描述不确定性因素，并利用概率和统计方法分析系统行为和性能。
八、模糊模型模糊模型是一种用于处理模糊信息的数学建模方法，常用于模糊推理、模糊控制等领域。
美赛数学建模常用模型及解析
美赛数学建模常用模型及解析
数学建模是数学与实际问题的结合，解决实际问题的具体数学模型是数学建模的核心。
以下是一些美赛中常用的数学模型及其解析。
1. 线性规划模型
线性规划模型是一种最常见的优化模型，它的目标是在给定的约束条件下，寻找一个线性函数的最大值或最小值。
线性规划模型可以用于解决资源分配、生产计划、运输优化等问题。
2. 整数规划模型
整数规划是线性规划的一个扩展，它要求决策变量只能取整数值。
整数规划模型可以应用于旅行商问题、装配线平衡问题等需要整数解决方案的实际问题。
3. 动态规划模型
动态规划是一种将多阶段决策问题转化为单阶段决策问题求解的方法。
动态规划模型可以用于解决背包问题、序列对齐问题等需要在不同阶段做出决策的问题。
4. 排队论模型
排队论模型用于分析系统中的排队现象，包括到达率、服务率、系统稳定性等指标。
排队论模型可以用于研究交通流量、电话系统、服务器排队等实际问题。
5. 随机过程模型
随机过程模型用于描述随机事件的演变过程，其中最常见的是马尔可夫链和布朗运动。
随机过程模型可以用于模拟金融市场、天气预测、股票价格等随机变化的问题。
这些模型只是数学建模中常用的几种类型，实际问题通常需要综合运用多种模型进行分析和求解。
对于每个具体的问题，需根据问题的特点和要求选择合适的数学模型，进行合理的建模和求解。
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在该层中相对于某一准则所占的比重。（即把 n个因素对上
层某一目标的影响程度排序）
上述比较是两两因素之间进行的比较，比较时取1~9尺度。
用 aij表示第 i 个因素相对于第 j个因素的比较结果，则
aij
1 a ji
A aij
A则称为成对比较矩阵。
RI 0 0 0.5 0.9 1.1 1.2 1.3 1.4 1.4 1.4 1.51 80242159
一般，当一致性比率
CR
CI RI
0.1
时，认为
A
的不一致程度在容许范围之内，可用其归一化特征向量
作为权向量，否则要重新构造成对比较矩阵，对 A
加以调整。
一致性检验：利用一致性指标和一致性比率<0.1
及随机一致性指标的数值表，对 A进行检验的过程。
4 层次总排序及其一致性检验
确定某层所有因素对于总目标相对重要性的排序权值 过程，
n 1
其中 n 为 的A对角线元素之和，也为 的A特征根之和。
定义随机一致性指标 RI
随机构造500个成对比较矩阵 A1, A2 , , A500
则可得一致性指标 CI1,CI2 , ,CI500
RI
CI1 CI2
CI500
1 2
500
500
n
500
n 1
随9 10 11
层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP)这是 一种定性和定量相结合的、系统化的、层次化的分析方法。 过去研究自然和社会现象主要有机理分析法和统计分析法两 种方法，前者用经典的数学工具分析现象的因果关系，后者 以随机数学为工具，通过大量的观察数据寻求统计规律。近 年发展的系统分析是又一种方法，而层次分析法是系统分析 的数学工具之一。
w1, w2, , wn
n
wi 1
i 1
wi 表示下层第 i 个因素对上层某因素影响程度的权值。
若成对比较矩阵不是一致阵，Saaty等人建议用其最大
特征根对应的归一化特征向量作为权向量 w，则
Aw w
w w1, w2, , wn
这样确定权向量的方法称为特征根法.
定理： n阶互反阵 的A 最大特征根
A1, A2 , A3, A4 , A5
分别表示 景色、费用、 居住、饮食、 旅途。
由上表，可得成对比较矩阵
1
2
1 2 1
4 7
3 5
3
5
A
1 4
1 7
1
1 1 2 3
1 3
1 3
1 5
1 5
2 3
1 1
1
1
旅游问题的成对比较矩阵共有6个（一个5阶，5个3阶）。
问题：两两进行比较后，怎样才能知道，下层各因素对上 层某因素的影响程度的排序结果呢？
1
w2
A w1
wn w1
w1 w2 1
w1
wn w2
wn
wn w2
1
即， aik akj aij i, j 1,2, , n
但在例2的成对比较矩阵中，a23 7, a21 2, a13 4
a23 a21 a13
在正互反矩阵 A中，若
aik a则kj 称 a为ij 一致阵A 。
nn
a11
a21 an1
a12 a22 an2
a1n
a2n
ann
标度
定义与说明
1 两个元素对某个属性具有同样重要性
3 两个元素比较，一元素比另一元素稍微重要
5 两个元素比较，一元素比另一元素明显重要
7 两个元素比较，一元素比另一元素重要得多
9 两个元素比较，一元素比另一元素极端重要
2,4,6,8 表示需要在上述两个标准之间拆衷时的标度
1/bij 两个元素的反比较
旅游问题中，第二层A的各因素对目标层Z的影响 两两比较结果如下：
Z A1 A2 A3 A4 A5 A1 1 1/2 4 3 3 A2 2 1 7 5 5 A3 1/4 1/7 1 1/2 1/3 A4 1/3 1/5 2 1 1 A5 1/3 1/5 3 1 1
当且仅当 时n， 为A一致阵。
， n
由于 连续的依赖于 a，ij 则 比 大的n 越多， 的不A一致
性越严重。用最大特征值对应的特征向量作为被比较因素对上
层某因素影响程度的权向量，其不一致程度越大，
引起的判断误差越大。因而可以用 n数值的大小来衡量
A 的不一致程度。
定义一致性指标
CI n
建立选择旅游地层次结构
选择
旅游地
景
费
居
饮
旅
色
用
住
食
途
苏杭、
黄山、桂林
目标层Z 准则层A 方案层B
Z
A1
A2 A3
B1
B2
A4 A5
B3
A1, A2 , A3, A4 , A5
分别分别表示景色、费用、 居住、饮食、旅途。
B1, B2 , B3
分别表示苏杭、黄山、桂林。
2 构造成对比较矩阵
设某层有 n个因素， X x1, x2 , , xn
一致阵的性质：
1.
aij
1 a ji
, aii
1, i,
j
1,2,
,n
2. A的各行成比例，则 rankA 1
3. A的最大特征根（值）为 λ n,其余n-1个
特征根均等于 0。
4. A的任一列(行)都是对应于特征根 的n特征向量。
若成对比较矩阵是一致阵，则我们自然会取对应于最
大特征根 n的归一化特征向量
层次分析法（AHP）具体步骤：
✓明确问题 ✓递阶层次结构的建立 ✓建立两两比较的判断矩阵 ✓层次单排序 ✓层次综合排序
层次分析法的基本步骤
1 建立层次结构模型 一般分为三层，最上面为目标层，最下
面为方案层，中间是准则层或指标层。 若上层的每个因素都支配着下一层的所有因 素，或被下一层所有因素影响，称为完全层次结 构，否则称为不完全层次结构。
数学建模常用模型
模型Ⅰ：层次分析法
问题1 选择旅游地
现有三个旅游胜地可供选择，分别为苏 杭、黄山、桂林，下面将作出旅游地的选 择。
面临各种各样的方案，要进行比较、判断、评价、最后 作出决策。这个过程主观因素占有相当的比重给用数学方法 解决问题带来不便。T.L.saaty等人20世纪在七十年代提出了 一种能有效处理这类问题的实用方法。
3 层次单排序及一致性检验
层次单排序：确定下层各因素对上层某因素影响程度的过程。
用权值表示影响程度，先从一个简单的例子看如何确定权值。
例如 一块石头重量记为1，打碎分成 n各小块，各块的重量
分别记为：w1, w2, , wn
则可得成对比较矩阵
由右面矩阵可以看出，
wi wi wk
wj
wk w j