数学建模——如何正确、合理的评价学生成绩

数学建模——如何正确、合理的评价学生成绩
数学建模——如何正确、合理的评价学生成绩

数学建模——如何正确、合理的评价学生成绩

我们仔细阅读了曲阜师范大学大学生数学建模竞赛的竞赛规则.

我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。

我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 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,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们

将受到严肃处理。

我们参赛选择的题号是B/观、合理地评价学生的学习状况

参赛队员:***0710601079(07级应数一班)

***0710601144(07级应数一班)

***0710601002(07级应数一班)

日期 2009 年 5 月 28 日

客观、合理地评价学生的学习状况

本文以学生的四个学期的考试成绩为依据,从考试的排名的估计和排名的方法两个方面对学生的学习成绩进行了探讨并对学生下个学期的考试成绩进行了预测。在文章的前半部分,借助了概率统计、运筹学和决策论的相关知识和理论对学生的学习成绩进行了分析;文章的后半部分运用概率统计的次序统计

量对学生的下个学期的成绩进行了预测。

关键词:平均值、数学期望、方差、标准分数

符号引入:i表示第个i学生;

NUM(i,j)表示第个i学生的第j学期成绩;

AVE(i)表示第i个学生的四学期成绩平均数;

VAR(i)表示第i个学生四学期学习成绩标准差;

客观、合理地评价学生的学习状况

评价学生学习状况的目的是激励优秀学生努力学习取得更好的成绩,同时鼓励基础相对薄弱的学生树立信心,不断进步。然而,现行的评价方式单纯的根据“绝对分数”评价学生的学习状况,忽略了基础条件的差异;只对基础条件较好的学生起到促进作用,对基础条件相对薄弱的学生很难起到鼓励作用。

假定四次考试试题难易适当,并且每个学生都发挥出应有水平。

公式简述:

(1)平均数:即所统计的全部成绩的算术平均数。它反映了该成绩的集中趋势和大概水平,是一种

“集中量数”,

计算公式:= 即=

(2)标准差:是一种差异量数,反映一组数据的离中趋势,它可以量化地表达被统计数据的离散程度。标准差大则考试成绩分布离散,标准差小则考试成绩比较集中。

计算公式:

即:

以下为方法简述

(一)学生整体成绩分析;

将学生四个学期成绩成绩汇总,求出下列数据AVE(i), VAR(i)(0

数据分析见附件(1)。

通过对数据的分析可以得到以下结论:

①各个学期的成绩的平均数

72.55265118 74.37354589 73.17025861 75.06303876

起伏不大,在2分之间。这说明在假设前提下学生的整体情况稳定。

②通过对个个学期的成绩的标准差

90.25104542 112.3051715 81.23838736 104.9048095

分析可得,标准差相差也不大,说明各个学期的成绩总体水平稳定

(二)对学生的个体成绩的评价

方法:取各个学期学生成绩的平均数的中位数(PZ))和标准差的中位数(BZ)作为标准,把学生的各学期成绩进行筛选和降序排列,依据为,学生成绩平均数大于(小于)(PZ)和标准差小于(大于)

(BZ),把学生分为四等。

(1)学生成绩平均数大于(PZ)和标准差小于(BZ),说明该类学生学习成绩较好并且

各个学期比较稳定。

(2)学生成绩平均数大于(PZ)和标准差大于(BZ),说明这类学生的整体学习成绩较

好,但是起伏较大。这类学生又可分为两类:

①前一个或两个学期的成绩不理想,但是在后几个学期中努力,进步较大。

②前一个或两个学期成绩较好,但是后几个学期成绩下滑。虽然总成绩很好但是出现了学习不认

真的现象。

(3)学生成绩平均数(小于)(PZ)和标准差小于(大于)(BZ)。这说明该类学生四个学期整体成绩都不好,虽然有起伏但无明显的进步或后退。

具体数据和操作方法见附件(2)

(三)对各个学生后两个学生的预测。

假设:后两个学期各个学生的学习仍然维持在上述状况。

(1)第一种情况(对应(二)中(1)),这些学生很稳定,后两个学期会一直会继续稳定的发

挥。

(2)第二种情况(对应(二)中(2)①),这些学生有明显进步,在后两个学期的学期中会取

得好的成绩。

(3)第三种情况(对应(二)中(2)②),这些学生学习出现下滑,在后两个学期的学习如不

改变学习方法和态度会继续下滑。

(4)第四种情况(对应(二)中(3)),这些学生会一直学习不太理想。

附件2

#include

#define BZ 73.46507

#define PZ 73.78907

main()

{

int x1=0,x2=0,x3=0,x4=0;

int i,j,s1[613],s2[613],s3[613];

float a[613][4],b[613][2];

for(i=1;i<613;i++)

{

scanf("%f,%f,%f,%f\n",&a[i][1],&a[i][2],&a[i][3],&a[i][4]);

} // 输入所有学生数据//

for(i=1;i<613;i++)

{

scanf("%f,%f,%f,%f\n",&b[i][0],&b[i][1]);//输入每个学生的成绩的平均值,标准差//

}

for(i=1;i<613;i++)

{

for(x1=0;j<2;j++)

{

if(b[i][0]>PZ)

{

if(b[i][1])

s1[x1++]=i;

else

s2[x2++]=i;

}

else

s3[x3++]=i;

}

}

printf("级别为a的学生为:")

for(i=0;i

printf("%d ",s1[i]);

printf("/n");

printf("级别为b的学生为:")

for(i=0;i

printf("%d ",s2[i]);

printf("/n");

printf("级别为c的学生为:")

for(i=0;i

printf("%d ",s3[i]); printf("/n");

数学建模常见评价模型简介

常见评价模型简介 评价类数学模型是全国数学建模竞赛中经常出现的一类模型,如2005年全国赛A题长江水质的评价问题,2008年B题高校学费标准评价体系问题等。主要介绍三种比较常用的评价模型:层次分析模型,模糊综合评价模型,灰色关联分析模型,以期帮助大家了解不同背景下不同评价方法的应用。 层次分析模型 层次分析法(AHP)是根据问题的性质和要求,将所包含的因素进行分类,一般按目标层、准则层和子准则层排列,构成一个层次结构,对同层次内诸因素采用两两比较的方法确定出相对于上一层目标的权重,这样层层分析下去,直到最后一层,给出所有因素相对于总目标而言,按重要性程度的一个排序。其主要特征是,它合理地将定性与定量决策结合起来,按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化。 运用层次分析法进行决策,可以分为以下四个步骤: 步骤1 建立层次分析结构模型 深入分析实际问题,将有关因素自上而下分层(目标—准则或指标—方案或对象),上层受下层影响,而层内各因素基本上相对独立。 步骤2构造成对比较阵 对于同一层次的各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较,借助1~9尺度,构造比较矩阵; 步骤3计算权向量并作一致性检验 由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重,并进行一致性检验,若通过,则最大特征根对应的特征向量做为权向量。

步骤4计算组合权向量(作组合一致性检验) 组合权向量可作为决策的定量依据 通过一个具体的例子介绍层次分析模型的应用。 例(选择旅游地决策问题)如何在桂林、黄山、北戴河3个目的地中按照景色、费用、居住条件、饮食、旅途条件等因素进行选择。 步骤1 建立系统的递阶层次结构 将决策问题分为3个层次:目标层O,准则层C,方案层P;每层有若干元素,各层元素间的关系用相连的直线表示。

学生成绩分析数学建模优秀范文

2012年暑期培训数学建模第二次模拟 承诺书 我们仔细阅读了数学建模联赛的竞赛规则。 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括、电子、网上咨询等)与本队以外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其它公开的资料(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。 我们重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们愿意承担由此引起的一切后果。 我们的参赛报名号为: 参赛队员 (签名) : 队员1: 队员2: 队员3:

2012年暑期培训数学建模第二次模拟 编号专用页 参赛队伍的参赛:(请各个参赛队提前填写好):竞赛统一编号(由竞赛组委会送至评委团前编号): 竞赛评阅编号(由竞赛评委团评阅前进行编号): 2012年暑期培训数学建模第二次模拟

题目学生成绩的分析问题 摘要 本文针对大学高数和线代,概率论成绩进行建模分析,主要用到统计分析的知识及SPSS软件,建立了方差分析、单因素分析、相关性分析等相关模型,从而分析两个专业、四门课程成绩的显著性,以及课程之间的相关性。最后利用分析结论表明了我们对大学数学学习的看法。 问题一:每门课程两个专业的差异性需要进行多个平均数间的差异显著性检验,首先应该对数据进行正态分布检验,结论是各个专业的分数都服从正态分布,之后可以根据Kolmogorov-Smirnov 检验(K-S检验)原理,利用SPSS软件进行单因素方差分析,得出方差分析表,进行显著性检验,最后得出的结论是高数1、高数2、线代和概率这四科成绩在两个专业中没有显著性差异。 问题二:对于甲乙两个专业分别分析,应用问题一的模型,以每个专业不同班级的高数一、高数二、线代和概率平均数为自变量,同第一问相同的做法,得到两个专业中不同学科之间没有显著差异。 问题三:我们通过对样本数据进行Spss的“双变量相关检验”得出相关系数值r、影响程度的P值,从而来分析出高数1、高数2与概率论、现代的相关性。 问题四:利用上面数据,得到各专业课程的方差和平均值,再通过对各门课程的分析,利用分析结论表明了我们对大学数学学习的看法。 本文针对大学甲、乙两个专业数学成绩分析问题,进行建模分析,主要用到统计分析的知识和 excel以及matlab软件,建立了方差分析、相关分析的相关模型,研究了影响学生成绩的相关因素, 以及大学生如何进行数学课程的学习。 问题一针对每门课程分析两个专业的数学成绩可以通过excel工具得出各门功课的平均值、方差 进行比较分析。 问题二针对专业分析两个专业的数学成绩的数学水平有无明显差异,可以运用平均数、方差进行 比较。并对两专业的数学成绩进行T检验,进一步分析其有无显著性差异。 问题三针对各班高数成绩和线代、概率论成绩进行散点图描述建立一元回归线性模型,然后对模 型进行求解,对模型进行改进。包括分析置信区间,残差等。 关键词:平均值方差 T检验一元回归线性模型置信区间残差 excel matlab

数学建模综合评价方法

所谓指标就就是用来评价系统的参量.例如,在校学生规模、教学质量、师资结构、科研水平等,就可以作为评价高等院校综合水平的主要指标.一般说来,任何—个指标都反映与刻画事物的—个侧面. 从指标值的特征瞧,指标可以分为定性指标与定量指标.定性指标就是用定性的语言作为指标描述值,定量指标就是用具体数据作为指标值.例如,旅游景区质量等级有5A 、4A 、3A 、2A 与1A 之分,则旅游景区质量等级就是定性指标;而景区年旅客接待量、门票收入等就就是定量指标. 从指标值的变化对评价目的的影响来瞧,可以将指标分为以下四类: (1)极大型指标(又称为效益型指标)就是指标值越大越好的指标; (2)极小型指标(又称为成本型指标)就是指标值越小越好的指标; (3)居中型指标就是指标值既不就是越大越好,也不就是越小越好,而就是适中为最好的指标; (4) 区间型指标就是指标值取在某个区间内为最好的指标. 例如,在评价企业的经济效益时,利润作为指标,其值越大,经济效益就越好,这就就是效益型指标;而管理费用作为指标,其值越小,经济效益就越好,所以管理费用就是成本型指标.再如建筑工程招标中,投标报价既不能太高又不能太低,其值的变化范围一般就是 (10%,5%)-+× 标的价,超过此范围的都将被淘汰,因此投标报价为区间型指标.投标工期既不能太长又不能太短,就就是居中型指标. 在实际中,不论按什么方式对指标进行分类,不同类型的指标可以通过相应的数学方法进行相互转换 8、2、4 评价指标的预处理方法 一般情况下,在综合评价指标中,各指标值可能属于不同类型、不同单位或不同数量级,从而使得各指标之间存在着不可公度性,给综合评价带来了诸多不便.为了尽可能地反映实际情况,消除由于各项指标间的这些差别带来的影响,避免出现不合理的评价结果,就需要对评价指标进行一定的预处理,包括对指标的一致化处理与无量纲化处理. 1.指标的一致化处理 所谓一致化处理就就是将评价指标的类型进行统一.一般来说,在评价指标体系中,可能会同时存在极大型指标、极小型指标、居中型指标与区间型指标,它们都具有不同的特点.如产量、利润、成绩等极大型指标就是希望取值越大越好;而成本、费用、缺陷等极小型指标则就是希望取值越小越好;对于室内温度、空气湿度等居中型指标就是既不期望取值太大,也不期望取值太小,而就是居中为好.若指标体系中存在不同类型的指标,必须在综合评价之前将评价指标的类型做一致化处理.例如,将各类指标都转化为极大型指标,或极小型指标.一般的做法就是将非极大型指标转化为极大型指标.但就是,在不同的指标权重确定方法与评价模型中,指标一致化处理也有差异. (1) 极小型指标化为极大型指标 对极小型指标j x ,将其转化为极大型指标时,只需对指标j x 取倒数: 1j j x x '= , 或做平移变换: j j j x M x '=-,

最新数学建模:模型的评价和推广

精品文档 模型的评价和推广 7.1 模型的评价 7.1.1模型的优点: (1)在数据处理方面,我们详细分析了视频数据,引用了标准车当量数(PCU),引用了通流量,规范了数据的格式和可用性,为下一步解题提供了简洁的数据资料。 (2)在视频数据统计方面,我们实行分阶段定点查数,在每隔30秒的时间内取值,符合上游路口信号配时,并满足了第一相位、第二相位的地理性。 (3)模型在图像处理和显示上,我们采用SPSS和MA TLAB双重作图,拟合数据的变化趋势及正态Q-Q图,使问题结果更加清晰、条理和直观。 (4)从数据中筛选出发生堵车时的合理数据,融合排队论模型的核心思想,给出科学直观的显示结果。 (5)在模型建立上,提取了排队论模型和交通波模型的理论架构,同时简化了无用的模型公式,尽量贴近数学建模“用最简单的方法解决最难问题“的思想。 7.1.2 模型的缺点 (1)在视频数据采样上,采用的是人工读取,虽然大大提高了灵活性,但也容易使数据出现人为的偏差和不精确;视频中从小区从进入到道路上的车辆并没有进行确切的统计。 (2)在问题一中,只采用了一种分析方法,结果比较单一,没有系统和全面地分析横断面通行能力的变化过程。 (3)问题三的所建立的关系模型中没有明确体现横断面实际通行能力,这也就使我们的关系模型不能准确地反应变量之间的关系。 (4)在统计完全堵车时的汽车数量时没有明确的标准规定,只是单纯地用主观认识确定完全交通拥堵。 7.2 模型的推广 依据题目中提供的视频数据和附录,建立了车祸横截面通行能力的通行量模型,并利用排队法的相关知识,确定了车辆排队长度、事故排队时间、路段上游车流量的函数关系,对城市中交通事故的处理方面有一定的参考价值。 模型中分析问题、解决问题的一些独到方法,排队法数据取样的总体思想,对其他数学问题及一般模型仍可使用。

数学建模模糊综合评价法

学科评价模型(模糊综合评价法) 摘要:该模型研究的是某高校学科的评价的问题,基于所给的学科统计数据作出综合分析。基于此对未来学科的发展提供理论上的依据。 对于问题1、采用层次分析法,通过建立对比矩阵,得出影响评价值各因素的所占的权重。然后将各因素值进行标准化。在可共度的基础上求出所对应学科的评价值,最后确定学科的综合排名。(将问题1中的部分结果进行阐述) (或者是先对二级评价因素运用层次分析法得出其对应的各因素的权重(只选取一组代表性的即可),然后再次运用层次分析法或者是模糊层次分析法对每一学科进行计算,得出其权重系数)。通过利用matlab确定的各二级评价因素的比较矩阵的特征根分别为:4.2433、2、4.1407、3.0858、10.7434、7.3738、3.0246、1 对于问题2、基于问题一中已经获得的对学科的评价值,为了更加明了的展现各一级因素的作用,采用求解相关性系数的显著性,找出对学科评价有显著性作用的一级评价因素。同时鉴于从文献中已经有的获得的已经有的权重分配,对比通过模型求得的数值,来验证所建模型和求解过程是否合理。 对于问题3、主成份分析法,由于在此种情况下考虑的是科研型或者教学型的高校,因此在评价因素中势必会有很大的差别和区分。所以在求解评价值的时候不能够等同问题1中的方法和结果,需要重新建立模型,消除或者忽略某些因素的影响和作用(将问题三的部分结果进行阐述)。 一、问题重述

学科的水平、地位是评价高等学校层次的一个重要指标,而学科间水平的评价对于学科本身的发展有着极其重要的作用。而一个显著的方面就是在录取学生方面,通常情况下一个好的专业可以录取到相对起点较高的学生,而且它还可以使得各学科能更加深入的了解到本学科的地位和不足之处,可以更好的促进该学科的发展。学科的评价是为了恰当的学科竞争,而学科间的竞争是高等教育发展的动力,所以合理评价学科的竞争力有着极其重要的作用。鉴于学科评价的两种方法:因素分析法和内涵解析法。本模型基于某大学(科研与教学并重型高校)的13个学科在某一时期内的调查数据,包括各种建设成效数据和前期投入的数据。 通过计算每一级、每一个评价因素所占的权重,确定某一学科在评价是各因素所占的比重,构建评价等级所对应的函数。通过数值分析得出学科的评价值。需要解决一下几个问题: 1、根据已给数据建立学科评价模型,要求必要的数据分析及建模过程。 2、模型分析,给出建立模型的适用性、合理性分析。 3、假设数据来自于某科研型祸教学型高校,请给出相应的学科评价模 型。 二、符号说明与基本假设 2.1符号说明 符号说明 S——评价数(评价所依据的最终数值) X——影响评价数值的一级因素所构成的矩阵

初中学生数学建模能力调查与分析

初中学生数学建模能力调查与分析 (一)调查目的 《全日制义务教育课程标准》指出:“义务教育阶段的数学课程,其基本出发点是促进学生全面、持续、和谐地发展”,“强调从学生已有的生活经验出发,让学生亲身经历将实际问题抽象为数学模型并进行解释和应用的过程,使学生获得数学理解的同时,在思维能力、情感态度与价值观等方面得到进步和发展”。 因此培养学生运用数学知识分析和解决实际问题的能力成为初中阶段数学教学的 首要任务之一,而数学建模教学正是为培养学生解决实际问题能力提供的一种有效途 径。笔者为了了解碧莲学区初级中学学生数学建模能力的现状及存在的问题,选取二所初中八年级各一个教学班学生进行测试和问卷调查,并对调查结果加以整理,以便为开展数学建模教学研究提供较可靠的资料。 (二)调查的对象 碧莲镇中学与大若岩镇中学初二年级的各一个教学班,共96名学生。(三)调查方式 采用数学建模能力测试题(共有3题,每题满分为20分)及数学建模学习状况问卷调查。 (四)学生的测试题及结果分析 测试要求学生在45分钟内完成三道数学建模题,每题满分为20分,要求学生在解答过程中,无论用什么方法解答,无论解答对否,均要写下解题过程或思考过程。 1、测试题 (1)某校校长暑假将带领该校市级“三好学生”去旅游,甲旅行社说:“如果校长买全价票一张,则其余学生可享受半价优待”,乙旅行社说:“包括校长在内全部按全 票价的6折优惠”(即按全票价的60%收费),若全票价为240元, ①设学生数为x,甲旅行社收费为y 甲,乙旅行社收费为y 乙 ,分别计算两家旅行 社的收费(建立表达式); ②当学生数是多少时,两家旅行社的收费一样?

数学建模比赛的选拔问题

数学建模比赛的选拔问题 卢艳阳 王伟 朱亮亮 (黄河科技学院通信系,) 摘要 本文是关于全国大学生数学建模竞赛选拔的问题,依据数学建模组队的要求,每队应具备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等的综合实力,在此前提下合理的分配队员,利用层次分析法,建立合理分配队员的数学模型,利用MATLAB ,LONGO 工具求出最优解。、 问题一:依据建模组队的要求,合理分配每个队员是关键,主要由团队精神、建模能力、编程能力、论文写作能力、思维敏捷以及数学知识等等,经过讨论分析,确定良好的数学基础、建模能力,编程能力为主要参考因素。 问题二:根据表中所给15人的可参考信息,我们对每个队员的每一项素质进行加权,利用层次分析法选出综合素质好的前9名同学,然后利用0-1规划的相关知识对这9人进行合理分组,利用MATLAB 、LINGO 得到其中一个如下的分 组:'1s 、10s 、4s ;2s 、11s 、14s ;6s 、13s 、8s 问题三:我们将所选出的这9名同学和这个计算机编程高手的素质进行量化加权,然后根据层次分析法,利用MATLAB 工具进行求解,得出了最佳解。由于我们选取队员参考的是这个人的综合素质,而不是这个人的某项素质,并由解出的数据可以看出这个计算机编程高手不能被直接录用。所以说只考虑某项素质,而不考虑其他的素质的同学是不能被直接录用的。 问题四:根据前面三问中的分组的思路,我们通过层次分析法先从所有人中依据一种量化标准选出符合要求的高质量的同学,然后利用0-1变量进行规划,在根据实际问题的约束,对问题进行分析,然后可以得出高效率的分组。

模糊综合评价法的数学建模方法简介_任丽华

8 《商场现代化》2006年7月(中旬刊)总第473期 20世纪80年代初,汪培庄提出了对绿色供应链绩效进行评价的模糊综合评价模型,此模型以它简单实用的特点迅速波及到国民经济和工农业生产的方方面面,广大实际工作者运用此模型取得了一个又一个的成果。本文简单介绍模糊综合评价法的数学模型方法。 一、构造评价指标体系 模糊综合评价的第一步就是根据具体情况建立评价指标体系的层次结构图,如图所示: 二、确定评价指标体系的权重 确定各指标的权重是模糊综合评价法的步骤之一。本文根据绿色供应链评价体系的层次结构特点,采用层次分析法确定其权重。尽管层次分析法中也选用了专家调查法,具有一定的主观性,但是由于本文在使用该方法的过程中,对多位专家的调查进行了数学处理,并对处理后的结果进行了一致性检验,笔者认为,运用层次分析法能够从很大程度上消除主观因素带来的影响,使权重的确定更加具有客观性,也更加符合实际情况。 在此设各级指标的权重都用百分数表示,且第一级指标各指标的权重为Wi,i=1,2,…,n,n为一级指标个数。一级指标权重向量为: W=(W1,…,Wi,…Wn) 各一级指标所包含的二级指标权重向量为: W=(Wi1,…,Wis,…Wim),m为各一级指标所包含的二级指标个数,s=1,2,…,m。 各二级指标所包含的三级指标权重向量为: Wis=(Wis1,…Wis2,…Wimq),q为各二级指标所包含的三级指标个数。三、确定评价指标体系的权重建立模糊综合评价因素集将因素集X作一种划分,即把X分为n个因素子集X1,X2,…Xn,并且必须满足: 同时,对于任意的i≠j,i,j=1,2,…,均有 即对因素X的划分既要把因素集的诸评价指标分完,而任一个评 价指标又应只在一个子因素集Xi中。 再以Xi表示的第i个子因素指标集又有ki个评价指标即:Xi={Xi1,Xi2,…,XiKi},i=1,2,…,n 这样,由于每个Xi含有Ki个评价指标,于是总因素指标集X其有 个评价指标。 四、 进行单因素评价,建立模糊关系矩阵R 在上一步构造了模糊子集后,需要对评价目标从每个因素集Xi上进行量化,即确定从单因素来看评价目标对各模糊子集的隶属度,进而得到模糊关系矩阵: 其中si(i=1,2,…,m)表示第i个方案,而矩阵R中第h行第j列元素rhj表示指标Xih在方案sj下的隶属度。对于隶属度的确定可分为两种 情况:定量指标和定性指标。 (1)定量指标隶属度的确定 对于成本型评价因素可以用下式计算: 对于效益型评价因素可以用下式计算:对于区间型评价因素可以用下式计算:上面三个式子中:f(x)为特征值,sup(f),inf(f)分别为对应于同一个指标的所有特征值的上下界,即是同一指标特征值的最大值和最小 模糊综合评价法的数学建模方法简介 任丽华 东营职业学院 [摘 要] 本文一种数学模型方法构造了一种对绿色供应链绩效进行评价的模糊综合评价法,主要从构造评价指标体系,确定评价指标体系的权重,确定评价指标体系的权重,建立模糊综合评价因素集,进行单因素评价、建立模糊关系矩阵R,计算模糊评价结果向量B等五个方面介绍这种评价方法。 [关键词] 绿色供应链绩效评价 模糊综合评价法 数学模型方法 流通论坛

对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的分析与预测

2012年北京师范大学珠海分校数学建模竞赛 题目:对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的分析与预测 摘要 本文研究的是对自数学建模竞赛开展以来各高校建模水平的评价比较和预测问题。我们将针对题目要求,建立适当的评价模型和预测模型,主要解决对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的评价、排序和预测问题。 首先我们用层次分析法来评价广东赛区各校2008年至2011年及全国各大高校1994至2011年数学建模成绩,从而给出广东赛区各校及全国各大高校建模成绩的科学、合理的评价及排序;其次运用灰色预测模型解决广东赛区各院校2012年建模成绩的预测。 针对问题一,首先我们对比了2008到2011年参加建模比赛的学校,通过分析我们选择了四年都参加了比赛的学校进行合理的排序(具体分析过程见表13),同时对本科甲组和专科乙组我们分别进行排序比较。在具体解决问题的过程中,我们先分析得出影响评价结果的主要因素:获奖情况和获奖比例,其中获奖情况主要考虑国家一等奖、国家二等奖、省一等奖、省二等奖、省三等奖,我们采用层次分析法,并依据判断尺度构造出各个层次的判断矩阵,对它们逐个做出一致性检验,在一致性符合要求的情况下,通过公式与matlab求得各大学的权重,总结得分并进行排序(结果见表11);在对广东赛区各高校2012建模成绩预测问题中,我们采用灰色预测模型,我们以华南农业大学为例,得到该校2012年建模比赛获奖情况为:省一等奖、省二等奖、省三等奖及成功参赛奖分别为5、9、8、8(其它各高校预测结果见表10)。 针对问题二,我们对全国各院校的自建模竞赛活动开展以来建模成绩排序采用与问题一相同的数学模型,在获奖情况考虑的是全国一等奖、全国二等奖。运用matlab求解,结果见表12。 针对问题三,我们通过对一、二问排序的解答及数据的分析,得出在对院校进评价和预测时还应考虑到各院的师资力量、学校受重视程度、学生情况、参赛经验等因素,考虑到这些因素,为以后评价高校建模水平提供更可靠的依据。 关键词:层次分析法权向量灰色预测模型模型检验 matlab

学生成绩分析数学建模优秀范文汇编

学习-----好资料 2012年暑期培训数学建模第二次模拟 承诺书 我们仔细阅读了数学建模联赛的竞赛规则。 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与本队以外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其它公开的资料(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,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们愿意承担由此引起的一切后果。 我们的参赛报名号为: 参赛队员(签名) : 队员1: 队员2: 队员3: 更多精品文档. 学习-----好资料 2012年暑期培训数学建模第二次模拟 编号专用页 参赛队伍的参赛号码:(请各个参赛队提前填写好):

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学生成绩的分析问题题目 摘要主要用到统计分析的概率论成绩进行建模分析,本文针对大学高数和线代,软件,建立了方差分析、单因素分析、相关性分析等相关模型,从SPSS知识及最后利用分以及课程之间的相关性。而分析两个专业、四门课程成绩的显著性,析结论表明了我们对大学数学学习的看法。每门课程两个专业的差异性需要进行多个平均数间的差异显著性检问题一:结论是各个专业的分数都服从正态分布,首先应该对数据进行正态分布检验,验,软件进行原理,检验)利用SPSS之后可以根据Kolmogorov-Smirnov 检验(K-S、进行显著性检验,最后得出的结论 是高数1单因素方差分析,得出方差分析表,高数2、线代和概率这四科成绩 在两个专业中没有显著性差异。以每个专业不同问题二:对于甲乙两个专业分别分析,应用问题一的模型,班级的高数一、高数二、线代和概率平均数为自变量,同第一问相同的做法,得到两个专业中不同学科之间没有显著差异。的“双变量相关检验”得出相关系问题三:我们通过对样本数据进行Spss 与概率论、现代的相关、高数2、影响程度的P值,从而来分析出高数1数值r 性。问题四:利用上面数据,得到各专业课程的方差和平均值,再通过对各门 课程的分析,利用分析结论表明了我们对大学数学学习的看法。本文针对大学甲、乙两个专业数学成绩分析问题,进行建模分析,主要用到统计分析的知识和软件,建立了方差分析、相关分析的相关模型,研究了影matlabexcel以及, 响学生成绩的相关因素以及大学生如何进行数学课程的学习。工具得出各针对每门课程分析两个专业的数学成绩可以通过excel问题一门功课的平均值、方差进行比较分析。可以运针对专业分析两个专业的数学成绩的数学水平有无明显差异,问题二用平均数、方差进行检验,进一步分析其有无显著性差异。比较。并对两专业的数学成绩进行T概率论成绩进行散点图描述建立一元回归针对各班高数成绩和线代、问题三 线性模型,然后对模型进行求解,对模型进行改进。包括分析置信区间,残差等。检验一元回归线性模型置信区间 T 关键词:平均值方差 excel matlab 残差 更多精品文档. 学习-----好资料 关键词:单因素方差分析、方差分析、相关分析、 spss软件、更多精品文档. 学习-----好资料 一、问题重述 附件是甲专业和乙专业的高等数学上册、高等数学下册、线性代数、概率论与数理统计等三门数学课程的成绩数据,请根据数据分析并回答以下问题: (1)针对每门课程分析,两个专业的分数是否有明显差异? (2)针对专业分析,两个专业学生的数学水平有无明显差异?

数学建模——如何正确、合理的评价学生成绩

数学建模——如何正确、合理的评价学生成绩 我们仔细阅读了曲阜师范大学大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 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,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们 将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是B/观、合理地评价学生的学习状况 参赛队员:***0710601079(07级应数一班) ***0710601144(07级应数一班) ***0710601002(07级应数一班) 日期 2009 年 5 月 28 日 客观、合理地评价学生的学习状况 本文以学生的四个学期的考试成绩为依据,从考试的排名的估计和排名的方法两个方面对学生的学习成绩进行了探讨并对学生下个学期的考试成绩进行了预测。在文章的前半部分,借助了概率统计、运筹学和决策论的相关知识和理论对学生的学习成绩进行了分析;文章的后半部分运用概率统计的次序统计 量对学生的下个学期的成绩进行了预测。 关键词:平均值、数学期望、方差、标准分数 符号引入:i表示第个i学生; NUM(i,j)表示第个i学生的第j学期成绩; AVE(i)表示第i个学生的四学期成绩平均数; VAR(i)表示第i个学生四学期学习成绩标准差; 客观、合理地评价学生的学习状况 评价学生学习状况的目的是激励优秀学生努力学习取得更好的成绩,同时鼓励基础相对薄弱的学生树立信心,不断进步。然而,现行的评价方式单纯的根据“绝对分数”评价学生的学习状况,忽略了基础条件的差异;只对基础条件较好的学生起到促进作用,对基础条件相对薄弱的学生很难起到鼓励作用。 假定四次考试试题难易适当,并且每个学生都发挥出应有水平。 公式简述:

数学课程的成绩分析(数模

数学课程的成绩分析(数模大作业)

2012年4月西安电子科技大学学报(自然科学版) Apr.2012 第X卷第X期JOURNAL OF XIDIAN UNIVERSITY Vol.XX No.X 数学课程的成绩分析 摘要:本文讨论了B题中给出的对大学数学课程的成绩分析的一种分析方 法,根据题目中提供的甲乙两专业4门数学学科的成绩,对成绩进行分类汇 总,再通过数理统计的方法进行对成绩的分析,运用Excel、Matlab绘出图 表,直观的分析甲乙专业,各数学学科的一些统计量。再查找数学教育的相 关资料,建立合理的数学水平评价模型。最后建立数学学科之间的相关回归 模型,利用Matlab进行回归检验,从而讨论各个数学学科之间的关系。 关键词:层次分析法统计回归方法一元线性回归数学水平评估模型 1问题重述 附件是甲专业和乙专业的高等数学上册、高等数学下册、线性代数、概率论与数理统计等三门数学课程的成绩数据,请根据数据分析并回答以下问题: (1)针对每门课程分析,两个专业的分数是否有明显差异? (2)针对专业分析,两个专业学生的数学水平有无明显差异? (3)高等数学成绩的优劣,是否影响线性代数、概率论与数理统计的得分情况? (4)根据你所作出的以上分析,面向本科生同学阐述你对于大学数学课程学习方面的看法。2模型假设和符号说明 2.1模型假设 1)甲专业24号同学高数I成绩433,不属于0-100分,所以当无效数据处理,不考虑它的影响。 2)考试成绩反映的是学生的真实水平。 3)高数成绩和线性代数、概率论与数理统计有相关关系。 4)将高数成绩定义为将高数I的成绩和高数II的成绩取平均。 5)两个专业的老师教课水平是一样的。 6)学生本科前的数学水平是相近的。 7)两专业的人数可以真实反应学生水平。 2.2符号说明 x:把高数成绩作为一元线性回归模型的自变量。

教师评价模型_数学建模教学提纲

教师评价模型_数学建 模

教师评价模型 一、摘要 学校是一个充满着评价人的场所,每时每刻都在对各个人进行评价。毫不 夸张地说评价教师是学校里每个人的“日常功课”。 由于教师职业劳动的特殊性,它是复杂劳动。不能仅仅用工作量来评价 教师的劳动,同时评价教师的人员纷繁复杂,方式多种多样。评价教师的标准 往往束缚着学校的教学质量,教师教学的积极性。所以教师评价的确定就显的 很重要。 新课程强调:评价的功能应从注重甄别与选拔转向激励、反馈与调整;评 价内容应从过分注重学业成绩转向注重多方面发展的潜能;评价主体应从单一 转向多元。 那么如何公正、客观地评价教师的同时,有效地保护教师的教学积极性和 帮助提高学校的办学水平呢? 此模型的建立改变了以往同类模型的多种弊端,从另一角度更加合理地分析、评价,就是为了更公平,公正地对教师做出合理的评价,从而促进学生发 展和教师提高。 本模型主要用了模糊数学模型和对各项评价付权重的方法进行建模分析。 从(1)教师对自己的评价,(2)学生对教师的评价;(3)由专家组对教师的评价的角度出发,通过量化,加权,得出结果。然后确定三方面的比重来评价 教师。同时通过确定教师自评与他人评价的比值范围,而确定这次评价是否有效。 在各个方面采用的数学模型如下:

1、教师对自己的评价: 教师对自己的满意度,既体现教师的主人翁意识也保护教师的教学积 极性。 16 1160i i i P Q D ( i ∈[1,16]) (Q 表示教师自评的得分 Pi 表示教师对自己各项符合度而打的分数 Di 表示对教师自评要求各项所加给的权重 ) 2、学生对教师的评价: 表明以学生为主体,体现了模型的客观性,公平、公开的原则。 90j i ij i d c a ij a =ij n u ij a =A (U ,V ) ( U 为评价的主要因素, V 为评价因素分等。 C i 为学生对教师的各项评价要求所付的权重 N 为填写有效调查表的人数) 3、由专家组成通过听课对教师的评价: 表明专家对教师指导性,帮助教师提高教学水平。体现了评价的权威 性,真实性。同时也是作为教师提拔的一个方面。 (1)建立综合评价矩阵51ij ij ik k c g c (2)综合评价 B=A ⊕R=(b 1,b 2,……,b m )

最新数学建模-学生成绩问题

题目1 1.某校60名学生的一次考试成绩如下: 93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55 (1)计算均值、标准差、极差、偏度、峰度,画出直方图; (2)检验分布的正态性; (3)若检验符合正态分布,估计正态分布的参数并检验参数。

一、模型假设 1、假设60名同学的成绩记录准确。 2、假设60名同学的成绩服从正态分布。 二、模型的分析、建立与求解 第(1)小题是求60名同学成绩的均值、标准差、极差、偏度、峰度,并画出直方图。根据题目已给的数据用matlab求解,命令分别为:均值:mean(x) 中位数:median(x) 标准差:std(x) 方差:var(x) 偏度:skewness(x) 峰度:kurtosis(x) matlab求解过程如下: 1、数据的输入 x=[93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55]; 2、用相应的命令求解 均值:mean(x) ans =80.1000 标准差:std(x) ans = 9.7106 极差:range(x) ans = 44

数学建模综合评价方法(定)

所谓指标就是用来评价系统的参量?例如,在校学生规模、教学质量、师资结构、科研水平等,就可以作为评价高等院校综合水平的主要指标?一般说来,任一个指标都 反映和刻画事物的一个侧面. 从指标值的特征看,指标可以分为定性指标和定量指标.定性指标是用定性的语言作为指标描述值,定量指标是用具体数据作为指标值?例如,旅游景区质量等级有5A、4A、3A、2A和1A之分,则旅游景区质量等级是定性指标;而景区年旅客接待量、门票收入等就是定量指标. 从指标值的变化对评价目的的影响来看,可以将指标分为以下四类: (1)极大型指标(又称为效益型指标)是指标值越大越好的指标; (2)极小型指标(又称为成本型指标)是指标值越小越好的指标; (3)居中型指标是指标值既不是越大越好,也不是越小越好,而是适中为最好的指标; (4)区间型指标是指标值取在某个区间为最好的指标. 例如,在评价企业的经济效益时,利润作为指标,其值越大,经济效益就越好,这就是效益型指标;而管理费用作为指标,其值越小,经济效益就越好,所以管理费用是成本型指标.再如建筑工程招标中,投标报价既不能太高又不能太低,其值的变化围一般是(10%, 5%) X标的价,超过此围的都将被淘汰,因此投标报价为区间型指标.投标工期既不能太长又不能太短,就是居中型指标. 在实际中,不论按什么式对指标进行分类,不同类型的指标可以通过相应的数学法进行相互转换8.2.4评价指标的预处理法 一般情况下,在综合评价指标中,各指标值可能属于不同类型、不同单位或不同数量级,从而使得各指标之间存在着不可公度性,给综合评价带来了诸多不便.为了尽可能地反映实际情况,消除由于各项指标间的这些差别带来的影响,避免出现不合理的评价结果,就需要对评价指标进行一定的预处理,包 括对指标的一致化处理和无量纲化处理. 1.指标的一致化处理 所谓一致化处理就是将评价指标的类型进行统一.一般来说,在评价指标体系中,可能会同时存在 极大型指标、极小型指标、居中型指标和区间型指标,它们都具有不同的特点.如产量、利润、成绩等极大型指标是希望取值越大越好;而成本、费用、缺陷等极小型指标则是希望取值越小越好;对于室温 度、空气湿度等居中型指标是既不期望取值太大,也不期望取值太小,而是居中为好.若指标体系中存在不同类型的指标,必须在综合评价之前将评价指标的类型做一致化处理.例如,将各类指标都转化为极大型指标,或极小型指标.一般的做法是将非极大型指标转化为极大型指标.但是,在不同的指标权重确定法和评价模型中,指标一致化处理也有差异. (1)极小型指标化为极大型指标 对极小型指标X j,将其转化为极大型指标时,只需对指标X j取倒数:

数学建模各种分析报告方法

现代统计学 1.因子分析(Factor Analysis) 因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系,即将相关比较密切的几个变量归在同一类中,每一类变量就成为一个因子(之所以称其为因子,是因为它是不可观测的,即不是具体的变量),以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。 运用这种研究技术,我们可以方便地找出影响消费者购买、消费以及满意度的主要因素是哪些,以及它们的影响力(权重)运用这种研究技术,我们还可以为市场细分做前期分析。 2.主成分分析 主成分分析主要是作为一种探索性的技术,在分析者进行多元数据分析之前,用主成分分析来分析数据,让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的。主成分分析一般很少单独使用:a,了解数据。(screening the data),b,和cluster analysis一起使用,c,和判别分析一起使用,比如当变量很多,个案数不多,直接使用判别分析可能无解,这时候可以使用主成份发对变量简化。(reduce dimensionality)d,在多元回归中,主成分分析可以帮助判断是否存在共线性(条件指数),还可以用来处理共线性。 主成分分析和因子分析的区别 1、因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合,而主成分分析中则是把主成分表示成个变量的线性组合。 2、主成分分析的重点在于解释个变量的总方差,而因子分析则把重点放在解释各变量之间的协方差。 3、主成分分析中不需要有假设(assumptions),因子分析则需要一些假设。因子分析的假设包括:各个共同因子之间不相关,特殊因子(specific factor)之间也不相关,共同因子和特殊因子之间也不相关。 4、主成分分析中,当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候,的主成分一般是独特的;而因子分析中因子不是独特的,可以旋转得到不同的因子。 5、在因子分析中,因子个数需要分析者指定(spss根据一定的条件自动设定,只要是特征值大于1的因子进入分析),而指定的因子数量不同而结果不同。在主成分分析中,成分的数量是一定的,一般有几个变量就有几个主成分。 和主成分分析相比,由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子,在解释方面更加有优势。大致说来,当需要寻找潜在的因子,并对这些因子进行解释的时候,更加倾向于使用因子分析,并且借助旋转技术帮助更好解释。而如果想把现有的变量变成少数几个新的变量(新的变量几乎带有原来所有变量的信息)来进入后续的分析,则可以使用主成分分析。当然,这中情况也可以使用因子得分做到。所以这中区分不是绝对的。 总得来说,主成分分析主要是作为一种探索性的技术,在分析者进行多元数据分析之前,用主成分分析来分析数据,让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的。主成分分析一般很少单独使用:a,了解数据。(screening the data),b,

数学建模论文《学科评价模型》

答卷编号(参赛学校填写): 答卷编号(竞赛组委会填写): 论文题目:学科评价模型(A) 组别:本科生 参赛队员信息(必填): 姓名专业班级及学号联系电话参赛队员1 08生物技术一班0886 参赛队员2 08生物技术一班1680 参赛队员3 08生物技术一班0698

答卷编号(参赛学校填写): 答卷编号(竞赛组委会填写): 评阅情况(学校评阅专家填写):学校评阅1. 学校评阅2. 学校评阅3. 评阅情况(省赛评阅专家填写):省赛评阅1. 省赛评阅2. 省赛评阅3.

学科评价模型 摘要本学科评价模型采用了指标体系法,其所具有的客观公正性使之成为目前大学学科评价的主流方法。学科评价一方面取决于指标体系本身设计是否科学,另一方面则取决于原始数据和指标的可比性。由于本题目并没有给出具体的哪13个学科,而不同学科之间在某些方面存在着不同程度上的差异性。所以,我们采用层次分析法分配权重以及灰色多层次分析法处理数据,从而使评价结果更加客观公正。学科评价应分类别、分层次进行,不同的类别和层次适用于不同的情形。比如科研教学并重型高校的学科评价模型与科研型或者教学型高校的学科评价模型会有所区别。同时,在学科评价体系中,指标分级是必要的,我们将题目所给的指标分为三级。通过模型的建立及求解,我们得出了各学科各指标的评价结果,以及各学科的综合实力评价结果,并对结果进行横向分析和纵向分析,为大学学科评估及资源优化提供了较为合理的依据。 关键词层次分析法,权重, 灰色多层次分析法,关联度

一 问题的重述 学科的水平、地位是高等学校的一个重要指标,而学科间水平的评价对于学科的发展有着重要的作用,它可以使得各学科能更加深入的了解本学科(与其他学科相比较)的地位及不足之处,可以更好的促进该学科的发展。因此,如何给出合理的学科评价体系或模型一直是学科发展研究的热点问题。现有某大学(科研与教学并重型高校)的13个学科在一段时期内的调查数据,包括各种建设成效数据和前期投入的数据。 1、根据已给数据建立学科评价模型,要求必要的数据分析及建模过程。 2、模型分析,给出建立模型的适用性、合理性分析。 3、假设数据来自于某科研型或教学型高校,请给出相应的学科评价模型。 二 合理的假设 1、假设各学科所属领域以及学科特点的差异不对本评估体系产生影响 2、假设某些权威杂志对特定的学科没有偏重 3、假设国家和社会对各学科没有任何偏重 4、假设各学科培养出的人才素质没有差异 5、假设专家对学科各指标相对重要性的评判合理、客观、全面。 三 符号的说明 ijk C :各级指标 ik C :(i=1,2,3····n;k=1,2,····m)第i 个参评学科中第k 个指标的原始数据 *k C :最优指标集 S :综合分析评价值 A :目标向量 ij D :表示i D 对j D 的相对重要性数值 ij P :判断矩阵)3,2,1,m 3,2,1(n j i :特征向量 max :最大特征值 CR :判断矩阵的随机一致性比率 CI :判断矩阵的一般一致性指标 RI :平均随机一致性指标 i W :各个分向量的权重系数 *W :第三指标权重分配矩阵

数学建模_四大模型总结

四类基本模型 1 优化模型 1.1 数学规划模型 线性规划、整数线性规划、非线性规划、多目标规划、动态规划。 1.2 微分方程组模型 阻滞增长模型、SARS 传播模型。 1.3 图论与网络优化问题 最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。 1.4 概率模型 决策模型、随机存储模型、随机人口模型、报童问题、Markov 链模型。 1.5 组合优化经典问题 ● 多维背包问题(MKP) 背包问题:n 个物品,对物品i ,体积为i w ,背包容量为W 。如何将尽可能多的物品装入背包。 多维背包问题:n 个物品,对物品i ,价值为i p ,体积为i w ,背包容量为W 。如何选取物品装入背包,是背包中物品的总价值最大。 多维背包问题在实际中的应用有:资源分配、货物装载和存储分配等问题。该问题属于NP 难问题。 ● 二维指派问题(QAP) 工作指派问题:n 个工作可以由n 个工人分别完成。工人i 完成工作j 的时间为ij d 。如何安排使总工作时间最小。 二维指派问题(常以机器布局问题为例):n 台机器要布置在n 个地方,机器i 与k 之间的物流量为ik f ,位置j 与l 之间的距离为jl d ,如何布置使费用最小。 二维指派问题在实际中的应用有:校园建筑物的布局、医院科室的安排、成组技术中加工中心的组成问题等。 ● 旅行商问题(TSP) 旅行商问题:有n 个城市,城市i 与j 之间的距离为ij d ,找一条经过n 个城市的巡回(每个城市经过且只经过一次,最后回到出发点),使得总路程最小。 ● 车辆路径问题(VRP) 车辆路径问题(也称车辆计划):已知n 个客户的位置坐标和货物需求,在

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