数学建模转运问题

数学建模转运问题
数学建模转运问题

长江学院

课程设计报告课程设计题目:数学建模转运问题

姓名1:朱天伟学号:09321232 姓名2:胡锦堂学号:09321206 姓名3:吴腾学号:09321222 专业:计算机科学与技术

班级:093212

指导教师:闫菲菲

2010 年12 月5 日

摘要

近些年,随着市场经济发展迅速,竞争也随之加快。为了能在这激烈的市场竞争中立足,企业都谋取最大的利润,最少的成本也就是最小的费用。企业通过不断的改进,利用各种方式企图使得费用最少。本题是通过建立合适的运输法案来获得最佳方法,降低运输成本。主要是费用最小化,我们运用新学到的lingo 模型来合理的安排工厂的运输问题。我们得到的结果是从A工厂运8个单位产品到X仓库;从A工厂运1个单位产品到Y仓库;从B工厂运3个单位产品到Y仓库;从B工厂运5个单位产品到Z仓库;从X仓库运3个单位产品到顾客1;从X仓库运5个单位产品到顾客2;从Y仓库运4个单位产品到顾客3;从Z仓库运5个单位产品到顾客4,最终工厂最小的费用是121。通过此例子讨论用数学建模的思想寻求最优解的办法解决这类问题。

本论文为我组三人刻苦实践后所得,其间辛苦唯有自当勉励,论文包括了问题重述,模型假设,问题分析,关系建立和符号分析,模型建立及求解,模型检验,参考文献。其中原材料简单介绍我组选择之课题的问题,问题背景简单的介绍了我组所设计的数学建模所适用的各个场合和背景,问题的分析阐述了该数学建模的构造原理,数学思想,以及其具体的方法,是整篇论文的核心,也是构造出这个模型的主要思想。求解方法是具体的解决过程,还有编译的源程序代码和运行的结果,还有编辑方法的优点介绍。

我们的论文仍有许多值得推敲之处,故而不求闻达于学术,但求能阐述我等这一个礼拜来数学建模的学习体验,再次感谢老师的指导。

以下就是我等的课程实践论文报告。

关键词:成本最少转运问题lingo 数学

目录

摘要 (2)

一、问题重述 (1)

二、模型假设 (1)

三、问题分析 (1)

四、关系建立和符号说明 (3)

五、模型建立及求解 (3)

六、模型优缺点及检验 (8)

七、参考文献 (9)

一、问题重述

此题为转运问题,设有两个工厂A、B,产量分别为9,8个单位;四个顾客分别为1,2,3,4,需求量分别为3,5,4,5;三个仓库x,y,z.其中工厂到仓库、仓库到顾客的运费单价见下表所示。试求总运费最少的运输方案以及总运费。

二、模型假设

1.的单价是详细的运算得出的结果,在较长的时间内不会变动。

1.产品是通过货运站才能到顾客手里,而不是直接从工厂到达顾客。而且要按时间暗质量将产品送到顾客手中

2.产品的运输可以忽略中转的次数,自己根据自己的情况来安排。

3.运输中可以稍微忽略产品的破损问题,不用太多考虑,比较方便。

4.产品出厂时候质量可以太多注重。

三、问题分析

针对这类问题,如果我们用传统的数学方法解决问题,必定很繁琐,还不一定得到理想的结果,也不是个上上之策,所以我们要综合考虑,采取建立模型是最好的解决方法。

首先,必须分析的是此题的研究对像,以及数学思路,建立一个较好的模型。

由题目可知,此题是典型的线性规划问题。。所涉及的问题是如何通过建立

合适的运输法来获得最佳方法,降低运输成本。假设有m 个场地,n 个销售地,

l 表示工厂到仓库的运输单位用2

ij C 表示仓库到顾客的单价,1ij X 表示中间环节,i a 表示第i 个工厂的产量,k b 表示第k 个顾客的需求量,1ij C 表仓库的运量,2ij X 表

示仓库到顾客的运量,则运转问题可以用数学表示为:

Min 2

211

1

jk

jk l j n

k ij

X C X ∑∑==+ S.t i ij l

j a X ≤∑

=1

1 ,i=1,2,3·

······m ,(运出量不大于生成量) 21

1

1

jk n

k ij

m

i X X ∑∑

===, j=1,2,

······l ,(运入量应等于运出量)

k jk l

j b X =∑

=21

, k=1,2,

········看,(运入量等于需求量) 0,021≥≥X X 。 转运图:

图1. 个工厂,一个仓库,4个顾客的转运关系

四、关系建立和符号说明

Xa:代表从A工厂运产品到X仓库;

Xb:代表从B工厂运产品到X仓库;

X1:代表从X仓库将产品运到顾客1处;

X2:代表从X仓库将产品运到顾客2处;

X3:代表从X仓库将产品运到顾客3处

X4:代表从X仓库将产品运到顾客4处;

Ya:代表从A工厂运产品到Y仓库;

Yb:代表从B工厂运产品到Y仓库;

Y1:代表从Y仓库将产品运到顾客1处;

Y2:代表从Y仓库将产品运到顾客2处;

Y3:代表从Y仓库将产品运到顾客3处;

Y4:代表从Y仓库将产品运到顾客4处;

Za:代表从A工厂运产品到Z仓库;

Zb:代表从A工厂运产品到Z仓库;

Z1:代表从Z仓库将产品运到顾客1处;

Z2:代表从Z仓库将产品运到顾客2处;

Z3:代表从Z仓库将产品运到顾客3处;

Z4:代表从Z仓库将产品运到顾客4处;

五、模型建立及求解

我们的目标是用最小的费用从A、B两工厂的产品经过X、Y、Z中的一个或多个仓库运到1、2、3、4四个顾客处。

对于本题中所遇到的转运问题,因为工厂到仓库和仓库到顾客的运费各不相同,所以我们建立了不同的符号以便很好的区分。

目标函数:

min=x

a +2*y

a

+100*z

a

+3*x

b

+y

b

+2*z

b

+5*x

1

+7*x

2

+100*x

3

+100*x

4

+9*y

1

+6*y

2

+7*y

3

+

100*y

4+100*z

1

+6*z

2

+7*z

3

+4*z

4

;

根据题意列出的约束条件如下:

x 1+y

1

+z

1

=3;

x 2+y

2

+z

2

=5;

x 3+y

3

+z

3

=4;

x 4+y

4

+z

4

=5;

x a +y

a

+z

a

=9;

x b +y

b

+z

b

=8;

x a +x

b

=x

1

+x

2

+x

3

+x

4

;

y a +y

b

=y

1

+y

2

+y

3

+y

4

;

z a +z

b

=z

1

+z

2

+z

3

+z

4

;

将上述思路输入LONGO

源程序如下:

model:

min=x

a +2*y

a

+100*z

a

+3*x

b

+y

b

+2*z

b

+5*x

1

+7*x

2

+100*x

3

+100*x

4

+9*y

1

+6*y

2

+7*y

3

+

100*y

4+100*z

1

+6*z

2

+7*z

3

+4*z

4

;

x 1+y

1

+z

1

=3;

x 2+y

2

+z

2

=5;

x 3+y

3

+z

3

=4;

x 4+y

4

+z

4

=5;

x a +y

a

+z

a

=9;

x b +y

b

+z

b

=8;

x a +x

b

=x

1

+x

2

+x

3

+x

4

;

y a +y

b

=y

1

+y

2

+y

3

+y

4

;

z a +z

b

=z

1

+z

2

+z

3

+z

4

;

end

则得到的运行结果如下:

Global optimal solution found.

Objective value: 121.0000

Total solver iterations: 0

Variable Value Reduced Cost

8.000000 0.000000 X

A

1.000000 0.000000 Y

A

Z

0.000000 97.00000

A

0.000000 3.000000 X

B

Y

3.000000 0.000000

B

5.000000 0.000000 Z

B

3.000000 0.000000 X

1

X

5.000000 0.000000

2

0.000000 92.00000 X

3

0.000000 94.00000 X

4

0.000000 5.000000 Y

1

Y

0.000000 0.000000

2

4.000000 0.000000 Y

3

Y

0.000000 95.00000

4

0.000000 97.00000 Z

1

0.000000 1.000000 Z

2

Z

0.000000 1.000000

3

5.000000 0.000000 Z

4

Row Slack or Surplus Dual Price

1 121.0000 -1.000000

2 0.000000 -3.000000

3 0.000000 -5.000000

4 0.000000 -6.000000

5 0.000000 -4.000000

6 0.000000 -3.000000

7 0.000000 -2.000000

8 0.000000 2.000000

9 0.000000 1.000000

10 0.000000 0.000000

运行过程及结果截图如下:

(图2).

(图3)

工厂A向仓库x,y,z分别运输3,6,0个单位,工厂B向仓库x,y,z 分别运输0,3,5个单位,仓库x向顾客1运输3个单位,仓库y向顾客2,3分别运输5,4个单位,创库z向顾客4运输5个单位,总运费121个单位。

结果如下图所示:

(图4)

六、模型优缺点及检验

优点:

1.本题的模型比较简单,算法也比较直观,易于编程实现得到理想答案。

2.本题巧妙地运用了多个约束函数以及一个目标函数使读者易懂。

3.本题模型注重效率的提高,通过大量的数据提取,并结合有效的算法,使其完全满足问题的要求。

缺点:

1.程序代码还是长了点,看起来有点复杂,可读性不强。

2.符号定义比较多,看起来也比较繁琐。

体验:

利用lingo解决本题的转运问题,可以得到比较理想的答案,准确度比较高。和lingo同样的一种求解方法线性规划,相对于我们数学里学的线性规划,lingo 更简便,使我们能很快的得到我们想要的结果。因此更便于程序推广到一般形式使用。Lingo对于数学建模还是有很多帮助的,我们应该好好运用这款软件。

七、参考文献

【1】徐权智杨晋浩数学建模高等教育出版社2004 【2】数学建模实验周义仓,赫孝良编西安:西安交通大学出版社,1999 【3】数学建模案例精选朱道元等编著北京:科学出版社,2003

【4】《运筹学软件应用课件Lindo-Lingo软件》:指导老师提供

东华理工大学长江学院

课程设计评分表

学生姓名:朱天伟、胡锦堂、吴腾

班级:093212

学号:09321232 、09321206 、09321222 课程设计题目:数学建模转运问题

数学建模经验

数学建模经验 我参加了3次“深圳杯”数模,1次全国大学生数模,以及1次全国研究生数模,2016年参加了全国研究生数模的交流会,但没有参加过美赛,应该算是一个江湖老手了吧。下面内容算是得出的一些经验。 如果你是没有太多数模论文书写经历的小白,我觉得你要找一篇优秀论文对照下面的内容好好看一下。如果你是高手的话,就作为交流吧。 一、问题分析 1.假设的必要性。任何理论或者问题都是以必要的假设为前提的。假设可以使你考虑的问题变得简单,降低难度。只要假设是合理的,别人一般都会认同。另外,你的假设也表明你考虑问题比较周全。 2.问题的分析。这个太重要!你需要反复仔细的理解每一个小问题让你考虑什么,解决什么问题。其实,每一个小问题的内容里都对应着评卷的得分点! 3.数据分析。一般,数模给题目的同时也会提供一些数据。有的题目可能也会让你上网查数据。数据的话,首先是看数据元素之间的关联性;然后,数据有没有缺失,缺失数据如何处理,数据里有没有噪声(噪声需不需要处理),数据里的元素需不需要做归一化(这个归一化非常重要)。 二、论文书写 数学建模的论文一般分为以下几个部分:[背景概述](可选)、问题重述、模型假设、符号说明、问题分析、模型建立与求解、模型的总结与改进、参考文献、附录。 举个栗子,可以这样安排结构: 摘要 关键字 一、问题重述 二、模型假设 三、符号说明 四、问题1的分析及模型建立与求解 4.1 问题分析 这里,需要强调,很多人觉得问题分析就是把后面要建立的模型直接说一遍,但不是这样的!这个部分应该是当你刚刚拿到题,你分析问题的切入点是什么,使用哪些信息,大概用什么方法。即是:问题的主要矛盾+大概思路。 4.2 模型建立与求解

数学建模竞赛题目

西安科技大学第二届数学建模竞赛题目 A题:垃圾分类处理与清运方案设计 垃圾分类化收集与处理是有利于减少垃圾的产生,有益于环境保护,同时也有利于资源回收与再利用的城市绿色工程。在发达国家普遍实现了垃圾分类化,随着国民经济发展与城市化进程加快,我国大城市的垃圾分类化已经提到日程上来。2010年5月国家发改委、住房和城乡建设部、环境保护部、农业部联合印发了《关于组织开展城市餐厨废弃物资源化利用和无害化处理试点工作的通知》,并且在北京、上海、重庆和深圳都取得一定成果,但是许多问题仍然是垃圾分类化进程中需要深入研究的。 在深圳,垃圾分为四类:橱余垃圾、可回收垃圾、有害垃圾和其他不可回收垃圾,这种分类顾名思义不难理解。其中对于居民垃圾,基本的分类处理流程如下:

在垃圾分类收集与处理中,不同类的垃圾有不同的处理方式,简述如下:1)橱余垃圾可以使用脱水干燥处理装置,处理后的干物质运送饲料加工厂做原料。不同处理规模的设备成本和运行成本(分大型和小型)见附录1说明。2)可回收垃圾将收集后分类再利用。 3)有害垃圾,运送到固废处理中心集中处理。 4)其他不可回收垃圾将运送到填埋场或焚烧场处理。 所有垃圾将从小区运送到附近的转运站,再运送到少数几个垃圾处理中心。显然,1)和2)两项中,经过处理,回收和利用,产生经济效益,而3)和4)只有消耗处理费用,不产生经济效益。 本项研究课题旨在为深圳市的垃圾分类化进程作出贡献。为此请你们运用数学建模方法对深圳市南山区的分类化垃圾的实现做一些研究,具体的研究目标是: 1)假定现有垃圾转运站规模与位置不变条件下,给出大、小型设备(橱余垃圾)的分布设计,同时在目前的运输装备条件下给出清运路线的具体方案。以期达到最佳经济效益和环保效果。 2)假设转运站允许重新设计,请为问题1)的目标重新设计。 仅仅为了查询方便,在题目附录2所指出的网页中,给出了深圳市南山区所有小区的相关资料,同时给出了现有垃圾处理的数据和转运站的位置。其他所需数据资料自行解决。 附录1 1)大型厨余垃圾处理设备(如南山餐厨垃圾综合利用项目,处理能力为200吨/日,投资额约为4500万元,运行成本为150元/吨。小型餐厨垃圾处理机,处理能力为200-300公斤/日,投资额约为28万元,运行成本为200元/吨。橱余垃圾处理后产物价格在1000-1500元/吨。 2)四类垃圾的平均比例 橱余垃圾:可回收垃圾:有害垃圾:其他不可回收垃圾比例约为4:2:1:3。可回收垃圾划分为纸类、塑料、玻璃、金属四大类,大概比例分别是:55%、35%、6%、4%。纸类、塑料、玻璃、金属四类的废品回收价格是每公斤:1元、2.5元、0.5元、2.5元。

全国研究生数学建模竞赛-参赛队的参赛流程如图11所示。

全国研究生数学建模竞赛,参赛队的参赛流程如图1-1所示。图1-1 参赛队操作流程 其中: 若参赛队由培养单位缴费,则无需进行“缴费验证”操作。

1 注册报名 本章介绍参赛队如何在“全国研究生数学建模竞赛”网站中进行注册报名。 前提条件 您是本届“全国研究生数学建模竞赛”的参赛队员。 操作步骤 步骤1在浏览器地址栏中输入“全国研究生数学建模竞赛网站”网址。 网站地址:https://www.360docs.net/doc/4a10886281.html,/ 支持浏览器类型:IE、Mozilla Firefox、Google浏览器 步骤2在登录区域中,选择“参赛队登录”页签,如图1-1所示。 图1-1 参赛队注册登录页面 步骤3参赛队注册。 1.单击“注册”,系统跳转至注册页面,如图1-2所示。

图1-2 注册页面 2.填写注册信息,单击“立即注册”。 3.在“注册成功”提示框中,单击“确定”完成注册。 步骤4参赛队登录网站完善参赛选手信息。 1.使用已注册账号登录数模网站。 系统进入参赛队信息管理页面,如图1-3所示。 -左侧为目录树,您可以单击选择您要操作的选项,例如“选手首页”。 -右侧展示“选手首页”页面,可查看参赛相关信息,如选手审核、缴费状态,竞赛日程安排等。

图1-3 参赛队信息维护 2.在“选手首页”单击“编辑资料”,或在左侧目录树中选择“选手资料> 编辑资料”。 系统进入选手资料上报页面,如图1-4所示。 图1-4 完成选手信息

3.在编辑页面如实填写队长、第一队员、第二队员信息。 4.单击“提交信息”,提交竞赛报名。 请如实填写选手信息,参赛选手信息审核通过后不能再编辑,如需修改请联系所在培养单位的负责 老师。 ----结束 后续处理 参赛队完成参赛信息提交后,需等待培养单位审核。审核通过,才完成参赛报名。 参赛队可在“选手中心 > 选手首页”菜单下查看资料审核状态: ●审核前: ●审核通过: ●未审核通过: 未审核通过,参赛队可单击“编辑资料”进入“参赛选手资料上报”页面,修改参赛选 手信息后重新提交审批。

当我谈数学建模时我谈些什么——美赛一等奖经验总结

前言:2012年3月28号晚,我知道了美赛成绩,一等奖(Meritorious Winner),没有太多的喜悦,只是感觉释怀,一年以来的努力总算有了回报。从国赛遗憾丢掉国奖,到美赛一等,这一路走来太多的不易,感谢我的家人、队友以及朋友的支持,没有你们,我无以为继。这篇文章在美赛结束后就已经写好了,算是对自己建模心得体会的一个总结。现在成绩尘埃落定,我也有足够的自信把它贴出来,希望能够帮到各位对数模感兴趣的同学。 欢迎大家批评指正,欢迎与我交流,这样我们才都能进步。 个人背景:我2010年入学,所在的学校是广东省一所普通大学,今年大二,学工商管理专业,没学过编程。 学校组织参加过几届美赛,之前唯一的一个一等奖是三年前拿到的,那一队的主力师兄凭借这一奖项去了北卡罗来纳大学教堂山分校,学运筹学。今年再次拿到一等奖,我创了两个校记录:一是第一个在大二拿到数模美赛一等奖,二是第一个在文科专业拿数模美赛一等奖。我的数模历程如下: 2011.4 校内赛三等奖 2011.8 通过选拔参加暑期国赛培训(学校之前不允许大一学生参加) 2011.9 国赛广东省二等奖 2011.11 电工杯三等奖 2012.2 美赛一等奖(Meritorious Winner) 动机:我参加数学建模的动机比较单纯,完全是出于兴趣。我的专业是工商管理,没有学过编程,觉得没必要学。我所感兴趣的是模型本身,它的思想,它的内涵,它的发展过程、它的适用问题等等。我希望通过学习模型,能够更好的去理解一些现象,了解其中蕴含的数学机理。数学模型中包含着一种简洁的哲学,深刻而迷人。 当然获得荣誉方面的动机可定也有,谁不想拿奖呢? 模型:数学模型的功能大致有三种:评价、优化、预测。几乎所有模型都是围绕这三种功能来做的。比如,今年美赛A题树叶分类属于评价模型,B题漂流露营安排则属于优化模型。对于不同功能的模型有不同的方法,例如评价模型方法有层次分析、模糊综合评价、熵值法等;优化模型方法有启发式算法(模拟退火、遗传算法等)、仿真方法(蒙特卡洛、元胞自动机等);预测模型方法有灰色预测、神经网络、马尔科夫链等。在数学中国网站上有许多关于这些方法的相关介绍与文献。 关于模型软件与书籍,这方面的文章很多,这里只做简单介绍。关于软件这三款已经足够:Matlab、SPSS、Lingo,学好一个即可(我只会用SPSS,另外两个队友会)。书籍方面,推荐三本,一本入门,一本进级,一本参考,这三本足够: 《数学模型》姜启源谢金星叶俊高等教育出版社 《数学建模方法与分析》Mark M. Meerschaert 机械工业出版社 《数学建模算法与程序》司守奎国防工业出版社 入门的《数学模型》看一遍即可,对数学模型有一个初步的认识与把握,国赛前看完这本再练习几篇文章就差不多了。另外,关于入门,韩中庚的《数学建模方法及其应用》也是不错的,两本书选一本阅读即可。如果参加美赛的话,进级的《数学建模方法与分析》要仔细研究,这本书写的非常好,可以算是所有数模书籍中最好的了,没有之一,建议大家去买一本。这本书中开篇指出的最优化模型五步方法非常不错,后面的方法介绍的动态模型与概率模型也非常到位。参考书目《数学建模算法与程序》详细的介绍了多种建模方法,适合用来理解

全国大学生数学建模竞赛论文

2009高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了中国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(从A/B/C/D中选择一项填写): 我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话): 所属学校(请填写完整的全名): 参赛队员(打印并签名):1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名):指导教师组 日期:年月日 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

2009高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号): 全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):

论文标题 摘要 摘要是论文内容不加注释和评论的简短陈述,其作用是使读者不阅读论文全文即能获得必要的信息。 一般说来,摘要应包含以下五个方面的内容: ①研究的主要问题; ②建立的什么模型; ③用的什么求解方法; ④主要结果(简单、主要的); ⑤自我评价和推广。 摘要中不要有关键字和数学表达式。 数学建模竞赛章程规定,对竞赛论文的评价应以: ①假设的合理性 ②建模的创造性 ③结果的正确性 ④文字表述的清晰性 为主要标准。 所以论文中应努力反映出这些特点。 注意:整个版式要完全按照《全国大学生数学建模竞赛论文格式规范》的要求书写,否则无法送全国评奖。

数学建模美赛参考文献

数学建模美赛参考文献 Since 1982, the official publication of the teaching of mathematical modeling contest, translations and guidance materials, and related with the mathematical modeling of mathematics experiment teaching material ( only according to statistics all told ): E. A. Bender, an introduction to mathematical model, Zhu Yaochen, Xu Weixuan translation, popular science press, 1982 Kondo Jiro, Miya Eiaki, et al, mathematical model, mechanical industry press, 1985 C. L. Daimler, E. S. Ai Wei, mathematical modeling principle, Ocean Press, 1985 Jiang Qiyuan, mathematical model, higher education press, 1987 Ren Shanqiang, mathematical model, Chongqing University press, 1987 M. Braun, C. S. Coleman, D. A. Drew, the differential equation model, Zhu Yumin, Zhou yu-hun translation, National University of Defense Technology press, ( the book for the W. F.Lucas editor of the Modules in Applied Mathematics a book first volume ), 1988 Chen Anqi, mathematical model of scientific and technical engineering, China Railway Publishing House, 1988 Jiang Yuzhao, Xin Peiqing, mathematical model and computer simulation, University of Electronic Science and Technology Press, 1989 Yang Qifan, Bian Fu Ping, mathematical model, Zhejiang University press, 1990 Dong Jiali, Cao Xudong, Shim Hito, mathematical model, Beijing University of Technology press, 1990 Tang Huanwen, Feng Enmin, sun Yuxian, Sun Lihua, an introduction to the mathematics model, Dalian University of Technology press, 1990 Jiang Qiyuan, the mathematical model (the Second Edition ), higher education press, 1991 H. P. Williams, the mathematical model and computer application, National Defence Industry Press, 1991

数学建模及全国历年竞赛题目

数学建模及全国历年竞赛题目 (2010-09-28 21:58:01) 标签: 分类:专业教学 数学建模 应用数学模型 教育 一、数学建模的涵 (一)数学建模的概念 数学建模是一种数学的思考方法,是运用数学的语言和方法,通过抽象、简化建立能近似刻画并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。使用数学语言描述的事物就称为数学模型,这个建立数学模型的全过程就称为数学建模。(二)应用数学模型 应用数学去解决各类实际问题,把错综复杂的实际问题简化、抽象为合理的数学结构。通过调查、收集数据资料,观察和研究实际对象的固有特征和在规律,抓住问题的主要矛盾,建立起反映实际问题的数量关系,然后利用数学的理论和方法去分析和解决问题。需要诸如数理统计、最优化、图论、微分方程、计算方法、神经网络、层次分析法、模糊数学,数学软件包如 Mathematica,Matlab,Lingo,Spss,Mapple的使用,甚至排版软件等知识的基础。

(三)数学建模的特点 数学建模具有难度大、涉及面广、形式灵活,对教师和学生要求高等特点;数学建模的教学本身是一个不断探索、不断创新、不断完善和提高的过程。(四)数学建模的指导思想 数学建模的指导思想就是:以实验室为基础、以学生为中心、以问题为主线、以培养能力为目标来组织教学工作。 (五)数学建模的意义 数学建模是联系数学与实际问题的桥梁,是数学在各个领械广泛应用的媒介,是数学科学技术转化的主要途径。通过教学使学生了解利用数学理论和方法去分析和解决问题的全过程,提高他们分析问题和解决问题的能力;提高他们学习数学的兴趣和应用数学的意识与能力,使他们在以后的工作中能经常性地想到用数学去解决问题,提高他们尽量利用计算机软件及当代高新科技成果的意识,能将数学、计算机有机地结合起来去解决实际问题。 1.培养创新意识和创造能力; 2.训练快速获取信息和资料的能力; 3.锻炼快速了解和掌握新知识的技能; 4.培养团队合作意识和团队合作精神; 5.增强写作技能和排版技术;

美国大学生数学建模竞赛组队和比赛流程

数学模型的组队非常重要,三个人的团队一定要有分工明确而且互有合作,三个人都有其各自的特长,这样在某方面的问题的处理上才会保持高效率。 三个人的分工可以分为这几个方面: 数学员:学习过很多数模相关的方法、知识,无论是对实际问题还是数学理论都有着比较敏感的思维能力,知道一个问题该怎样一步步经过化简而变为数学问题,而在数学上又有哪些相关的方法能够求解,他可以不能熟练地编程,但是要精通算法,能够一定程度上帮助程序员想算法,总之,数学员要做到的是能够把一个问题清晰地用数学关系定义,然后给出求解的方向; 程序员:负责实现数学员的想法,因为作为数学员,要完成大部分的模型建立工作,因此调试程序这类工作就必须交给程序员来分担了,一些程序细节程序员必须非常明白,需要出图,出数据的地方必须能够非常迅速地给出;ACM的参赛选手是个不错的选择,他们的程序调试能力能够节约大量的时间,提高在有限时间内工作的工作效率; 写手:在全文的写作中,数学员负责搭建模型的框架结构,程序员负责计算结果并与数学员讨论,进而形成模型部分的全部内容,而写手要做的。就是在此基础之上,将所有的图表,文字以一定的结构形式予以表达,注意写手时刻要从评委,也就是论文阅读者的角度考虑问题,在全文中形成一个完整地逻辑框架。同时要做好排版的工作,最终能够把数学员建立的模型和程序员算出的结果以最清晰的方式体现在论文中。一个好的写手能够清晰地分辨出模型中重要和次要的部分,这样对成文是有非常大的意义的。因为论文是评委能够唯一看到的成果,所以写手的水平直接决定了获奖的高低,重要性也不言而喻了。 三个人至少都能够擅长一方面的工作,同时相互之间也有交叉,这样,不至于在任何一个环节卡壳而没有人能够解决。因为每一项工作的工作量都比较庞大,因此,在准备的过程中就应该按照这个分工去准备而不要想着通吃。这样才真正达到了团队协作的效果。 比赛流程:对于比赛流程,在三天的国赛里,我们应该用这样一种安排方式:第一天:定题+资

2014年数学建模美赛题目原文及翻译

2014年数学建模美赛题目原文及翻译 作者:Ternence Zhang 转载注明出处:https://www.360docs.net/doc/4a10886281.html,/zhangtengyuan23 MCM原题PDF: https://www.360docs.net/doc/4a10886281.html,/detail/zhangty0223/6901271 PROBLEM A: The Keep-Right-Except-To-Pass Rule In countries where driving automobiles on the right is the rule (that is, USA, China and most other countries except for Great Britain, Australia, and some former British colonies), multi-lane freeways often employ a rule that requires drivers to drive in the right-most lane unless they are passing another vehicle, in which case they move one lane to the left, pass, and return to their former travel lane. Build and analyze a mathematical model to analyze the performance of this rule in light and heavy traffic. You may wish to examine tradeoffs between traffic flow and safety, the role of under- or over-posted speed limits (that is, speed limits that are too low or too high), and/or other factors that may not be

第1章 数学建模与误差分析

第1章数学建模与误差分析 1.1 数学与科学计算 数学是科学之母,科学技术离不开数学,它通过建立数学模型与数学产生紧密联系,数学又以各种形式应用于科学技术各领域。数学擅长处理各种复杂的依赖关系,精细刻画量的变化以及可能性的评估。它可以帮助人们探讨原因、量化过程、控制风险、优化管理、合理预测。近几十年来由于计算机及科学技术的快速发展,求解各种数学问题的数值方法即计算数学也越来越多地应用于科学技术各领域,相关交叉学科分支纷纷兴起,如计算力学、计算物理、计算化学、计算生物、计算经济学等。 科学计算是指利用计算机来完成科学研究和工程技术中提出的数学问题的计算,是一种使用计算机解释和预测实验中难以验证的、复杂现象的方法。科学计算是伴随着电子计算机的出现而迅速发展并获得广泛应用的新兴交叉学科,是数学及计算机应用于高科技领域的必不可少的纽带和工具。科学计算涉及数学的各分支,研究它们适合于计算机编程的数值计算方法是计算数学的任务,它是各种计算性学科的联系纽带和共性基础,兼有基础性和应用性的数学学科。它面向的是数学问题本身而不是具体的物理模型,但它又是各计算学科共同的基础。 随着计算机技术的飞速发展,科学计算在工程技术中发挥着愈来愈大的作用,已成为继科学实验和理论研究之后科学研究的第三种方法。在实际应用中所建立的数学模型其完备形式往往不能方便地求出精确解,于是只能转化为简化模型,如将复杂的非线性模型忽略一些因素而简化为线性模型,但这样做往往不能满足精度要求。因此,目前使用数值方法来直接求解较少简化的模型,可以得到满足精度要求的结果,使科学计算发挥更大作用。了解和掌握科学计算的基本方法、数学建模方法已成为科技人才必需的技能。因此,科学计算与数学建模的基本知识和方法是工程技术人才必备的数学素质。 1.2 数学建模及其重要意义 数学,作为一门研究现实世界数量关系和空间形式的科学,在它产生和发展的历史长河中,一直是和人们生活的实际需要密切相关。用数学方法解决工程实际和科学技术中的具体问题时,首先必须将具体问题抽象为数学问题,即建立起能描述并等价代替该实际问题的数学模型,然后将建立起的数学模型,利用数学理论和计算技术进行推演、论证和计算,得到欲求解问题的解析解或数值解,最后用求得的解析解和数值解来解决实际问题。本章主要介绍数学建模基本过程和求解数学问题数值方法的误差传播分析。 1.2.1 数学建模的过程 数学建模过程就是从现实对象到数学模型,再从数学模型回到现实对象的循环,一般通过表述、求解、解释、验证几个阶段完成。数学建模过程如图1.2.1所示,数学模型求解方法可分为解析法和数值方法,如图1.2.2所示。 表述是将现实问题“翻译”成抽象的数学问题,属于归纳。数学模型的求解方法则属于演绎。归纳是依据个别现象推出一般规律;演绎是按照普遍原理考察特定对象,导出结论。演绎利用严格的逻辑推理,对解释现象做出科学预见,具有重要意义,但是它要以归纳的结论作为公理化形式的前提,只有在这个前提下

数学建模挑战赛真题

数学建模挑战赛真题--垃圾焚烧厂布袋式除尘系统运行稳定性分析 今天,以焚烧方法处理生活垃圾已是我国社会维持可持续发展的必由之路。然而,随着社会对垃圾焚烧技术了解的逐步深入,民众对垃圾焚烧排放污染问题的担忧与日俱增,甚至是最新版的污染排放国标都难以满足民众对二恶英等剧毒物质排放的控制要求(例如国标允许焚烧炉每年有60小时的故障排放时间,而对于焚烧厂附近的居民来说这是难以接受的)。事实上,许多垃圾焚烧厂都存在虽然排放达标,但却仍然扰民的现象。国标控制排放量与民众环保诉求之间的落差,已成为阻碍新建垃圾焚烧厂选址落地的重要因素。而阻碍国标进一步提升的主要问题还是现行垃圾焚烧除尘工艺存在缺乏持续稳定性等重大缺陷。另外,在各地不得不建设大型焚烧厂集中处理垃圾的情况下,采用现行除尘工艺的大型焚烧厂即便其排放浓度不超标,却仍然存在排放总量限额超标的问题,也会给当地的环境带来重大的恶化影响。 总之,现行垃圾焚烧除尘工艺不能持续稳定运行的缺陷,是致使社会公众对垃圾焚烧产生危害疑虑的主要原因。因此,量化分析布袋除尘器运行稳定性问题,不仅能深入揭示现行垃圾焚烧烟气处理技术缺陷以期促进除尘技术进步,同时也能对优化焚烧工况控制及运行维护规程有所帮助。 附件1是某垃圾焚烧发电厂布袋式烟气处理系统的部分实际运行数据,从中可以看出,布袋除尘工艺环节对整个袋式烟气处理系统的运行稳定性有决定性影响。请收集资料,综合研究现行垃圾焚烧发电厂袋式除尘系统影响烟尘排放量的各项因素,构建数学模型分析袋式除尘系统运行稳定性问题,并分析其运行稳定性对周边环境烟尘排放总量的影响。基于你的模型请回答下述问题: 1、如果给定焚烧厂周边范围单位面积排放总量限额(地区总量/地区面积),在考虑除尘系统稳定性因素的前提下,试分析讨论焚烧厂扩建规模的环境允许上限是多少?并基于你的分析结果,向政府提出环境保护综合监测建议方案; 2、如果采用一种能够完全稳定运行、且除尘效果超过布袋除尘工艺的新型超净除尘替代工艺,你的除尘模型稳定性能提升多少?

数学模型的定义

一、数学模型的定义 现在数学模型还没有一个统一的准确的定义,因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义:“数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。”具体来说,数学模型就是为了某种目的,用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。一般来说数学建模过程可用如下框图来表明: 数学是在实际应用的需求中产生的,要解决实际问题就必需建立数学模型,从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。例如,欧几里德几何就是一个古老的数学模型,牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典范。今天,数学以空前的广度和深度向其它科学技术领域渗透,过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化,数量化,需建立大量的数学模型。特别是新技术、新工艺蓬勃兴起,计算机的普及和广泛应用,数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。 二、建立数学模型的方法和步骤 1. 模型准备 要了解问题的实际背景,明确建模目的,搜集必需的各种信息,尽量弄清对象的特征。 2. 模型假设 根据对象的特征和建模目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言作出假设,是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑,无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为,所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别主次,而且为了使处理方法简单,应尽量使问题线性化、均匀化。 3. 模型构成 根据所作的假设分析对象的因果关系,利用对象的内在规律和适当的数学工具,构造各个量间的等式关系或其它数学结构。这时,我们便会进入一个广阔的应用数学天地,这里在高数、概率老人的膝下,有许多可爱的孩子们,他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多,真是泱泱大国,别有洞天。不过我们应当牢记,建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用,因此工具愈简单愈有价值。 4. 模型求解 可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法,特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算,许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来,因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。 5. 模型分析 对模型解答进行数学上的分析。“横看成岭侧成峰,远近高低各不同”,能否对模型结果

数学建模经验谈

数学建模个人经验谈 1国赛和美赛 要在全国赛中取得好成绩经验第一,运气第二,实力第三,这种说法是功利了点但是在现在中国这种科研浮躁的大环境中要在全国赛中取得好成绩经验是首要的。不说明美赛中经验不重要,在美赛中经验也是首位的,但是较之全国赛就差的远多这是由于两种比赛的不同性质造成的。全国赛注重\稳",与参考答案越接近,文章就可以有好成绩了,美赛则注重\活",只要有道理,有思想就会有不错的成绩,这体现了两个国家的教育现状,这个就不扯开去了。 在数模竞赛中经验会告诉我们该怎么选题,怎么安排时间,怎么控制进度,知道么是最重要的,该怎么写论文......,或许有人会认为选题也需要经验吗?经过参多次比赛后觉的是有技巧的,选个好题成功的机会就大的多,选题不能一味的根据的兴趣或能力去选,还要和全体参赛队互动下(这个开玩笑了,不大容易做到,只在极小的范围内做到),分析下选这个题的利弊后决定选哪个题,这里面道道也不后面会详细的展开谈谈。 2组队和分工 数学建模竞赛是三个人的活动,参加竞赛首要是要组队,而怎么样组队是有讲究的。此外还需要分工等等。一般的组队情况是和同学组队,很多情况是三个人都是系,同一专业以及一个班的,这样的组队是不合理的。让三人一组参赛一是为了培作精神,其实更为重要的原因是这项工作需要多人合作,因为人不是万能的,掌握不是全面的,当然不排除有这样的牛人存在,事实上也是存在的,什么都会,竞赛一个人独立搞定。但既然允许三个人组队,有人帮忙总是好的,至少不会太累。而人同系同专业甚至同班的话大家的专业知识一样,如果碰上专业知识以外的背景那较麻烦的。所以如果是不同专业组队则有利的多。 众所周知,数学建模特别需要数学和计算机的能力,所以在组队的时候需要优先虑队中有这方面才能的人,根据现在的大学专业培养信息与计算科学,应用数学专较为有利,尤其是信息与计算科学可以说是数学和计算机专业的结合,两方面都有顾,虽然说这个专业的出路不是很好,数学和计算机都涉及点但是都没有真正的学两门专业的,但对于弄数学建模来说是再合适不过了。应用数学则偏重于数,但是来讲玩计算机的时间不会太少,尤其是在科学计算和程序设计都会设计到比较多,深厚的数学功底,也是很不错的选择。 有不少的人会认为第一人选是数学方面的那第二人选就应该考虑计算机了,因为计算机的会程序,其实这个概念可以说是对也可以说是不对的。之所以需要计算机

数学建模竞赛中常用软件的操作

数学建模竞赛中常用软件的操作本节主要介绍数学建模竞赛中常用软件MATLAB和Lingo的一些基本操作。 一、Desktop简介 在桌面双击MA TLABb图标,或双击安装目录C:\Program Files\MATLAB\R2012a\bin下的MA TLAB文件。启动后默认界面如下图。 图1 Desktop操作桌面的外貌 1. Command Window 该窗口是进行MATLAB各种操作的主要窗口。在该窗内可以输入各类指令、函数、表达式;显示除了图形外所有的运算结果,错误时,给出相关出错提示。 指令输入完后只有按回车键【Enter】才能执行;如果输入的指令不含赋值号,计算结果被赋于默认的变量ans。 变量名和函数名对大小写敏感,变量第一个字符必须是英文字母,最多包含63个字符(英文、数字和下划线),不能包括空格、标点、运算符;不能使MA TLAB的关键词和自用的变量名(eps,pi等)函数名(sin,exp等)、文件夹名(rwt,toolbox等)。 在Matlab中有一些固定变量,例如 (1) ans:在没有定义变量名时,系统默认变量名为ans; (2) eps:容许误差,非常小的数; (3) pi:即圆周率 ; (4) i, j:虚数单位;

(5) inf:表示正无穷大,由1/0运算产生; (6) NaN(Not A Number):表示不定值,由inf/inf或0/0运算产生; (7) nargin:函数的输入变量数目; (8) nargout:函数的输出变量数目。 在MA TLAB中,控制流关键字if, for, end等用蓝色字体表示;输入指令中的非控制指令、数字显示为黑色字体;字符串显示为紫色字体;注释为绿色字体;警告信息为红色字体。 2 工作空间浏览器 工作空间(Workspace)窗口用于浏览MATLAB中的变量。在工作空间窗口内,用户可以方便地查看、编辑存储的数据变量。 表1 工作空间浏览器主要功能及其操作方法 工作空间常用的管理指令有: (1)who及whos:查询指令 (2)clear:清除工作空间中的所有变量 clear var1 var2:清除工作空间中的变量var1和var2 (3)saveFileName :把全部内存变量保存为Filename.mat文件

美赛一等奖经验总结

当我谈数学建模时我谈些什么——美赛一等奖经验总结 作者:彭子未 前言:2012 年3月28号晚,我知道了美赛成绩,一等奖(Meritorus Winner),没有太多的喜悦,只是感觉释怀,一年以来的努力总算有了回报。从国赛遗憾丢掉国奖,到美赛一等,这一路走来太多的不易,感谢我的家人、队友以及朋友的支持,没有你们,我无以为继。 这篇文章在美赛结束后就已经写好了,算是对自己建模心得体会的一个总结。现在成绩尘埃落定,我也有足够的自信把它贴出来,希望能够帮到各位对数模感兴趣的同学。 欢迎大家批评指正,欢迎与我交流,这样我们才都能进步。 个人背景:我2010年入学,所在的学校是广东省一所普通大学,今年大二,学工商管理专业,没学过编程。 学校组织参加过几届美赛,之前唯一的一个一等奖是三年前拿到的,那一队的主力师兄凭借这一奖项去了北卡罗来纳大学教堂山分校,学运筹学。今年再次拿到一等奖,我创了两个校记录:一是第一个在大二拿到数模美赛一等奖,二是第一个在文科专业拿数模美赛一等奖。我的数模历程如下: 2011.4 校内赛三等奖 2011.8 通过选拔参加暑期国赛培训(学校之前不允许大一学生参加) 2011.9 国赛广东省二等奖 2011.11 电工杯三等奖 2012.2 美赛一等奖(Meritorious Winner) 动机:我参加数学建模的动机比较单纯,完全是出于兴趣。我的专业是工商管理,没有学过编程,觉得没必要学。我所感兴趣的是模型本身,它的思想,它的内涵,它的发展过程、它的适用问题等等。我希望通过学习模型,能够更好的去理解一些现象,了解其中蕴含的数学机理。数学模型中包含着一种简洁的哲学,深刻而迷人。 当然获得荣誉方面的动机可定也有,谁不想拿奖呢? 模型:数学模型的功能大致有三种:评价、优化、预测。几乎所有模型都是围绕这三种功能来做的。比如,今年美赛A题树叶分类属于评价模型,B题漂流露营安排则属于优化模型。 对于不同功能的模型有不同的方法,例如评价模型方法有层次分析、模糊综合评价、熵值法等;优化模型方法有启发式算法(模拟退火、遗传算法等)、仿真方法(蒙特卡洛、元胞自动机等);预测模型方法有灰色预测、神经网络、马尔科夫链等。在数学中国网站上有许多关于这些方法的相关介绍与文献。

数学建模__SPSS_典型相关分析

典型相关分析 在对经济问题的研究和管理研究中,不仅经常需要考察两个变量之间的相关程度,而且还经常需要考察多个变量与多个变量之间即两组变量之间的相关性。典型相关分析就是测度两组变量之间相关程度的一种多元统计方法。 典型相关分析计算步骤 (一)根据分析目的建立原始矩阵 原始数据矩阵 ?? ????????? ???nq n n np n n q p q p y y y x x x y y y x x x y y y x x x 2 1 2 1 222212221 1121111211 (二)对原始数据进行标准化变化并计算相关系数矩阵 R = ?? ? ? ??22211211 R R R R 其中11R ,22R 分别为第一组变量和第二组变量的相关系数阵,12R = 21 R '为第一组变量和第二组变量的相关系数 (三)求典型相关系数和典型变量 计算矩阵=A 111-R 12R 122-R 21R 以及矩阵=B 122-R 21R 1 11-R 12R 的特征值和特征向量,分 别得典型相关系数和典型变量。 (四)检验各典型相关系数的显著性 第五节 利用SPSS 进行典型相关分析 第一步,录入原始数据,如下表:X1 X2 X3 X4 X5 分别代表多孩率、综合节育率、初中及以上受教育程度的人口比例、人均国民收入和城镇人口比例。

1、点击“Files→New→Syntax”打开如下对话框。 2、输入调用命令程序及定义典型相关分析变量组的命令。如图

输入时要注意“Canonical correlation.sps”程序所在的根目录,注意变量组的格式和空格。 第三步,执行程序。用光标选择这些命令,使其图黑,再点击运行键,即可得到所有典型相关分析结果。

数学建模例题及解析

。 例1差分方程—-资金的时间价值 问题1:抵押贷款买房——从一则广告谈起 每家人家都希望有一套(甚至一栋)属于自己的住房,但又没有足够的资金一次买下,这就产生了贷款买房的问题。先看一下下面的广告(这是1991年1月1日某大城市晚报上登的一则广告),任何人看了这则广告都会产生许多疑问,且不谈广告中没有谈住房面积、设施等等,人们关心的是:如果一次付款买这栋房要多少钱呢?银行贷款的利息是多少呢?为什么每个月要付1200元呢?是怎样算出来的?因为人们都知道,若知道了房价(一次付款买房的价格),如果自己只能支付一部分款,那就要把其余的款项通过借贷方式来解决,只要知道利息,就应该可以算出五年还清每月要付多少钱才能按时还清贷款了,从而也就可以对是否要去买该广告中所说的房子作出决策了。现在我们来进行数学建模。由于本问题比较简单无需太多的抽象和简化。 a。明确变量、参数,显然下面的量是要考虑的: 需要借多少钱,用记; 月利率(贷款通常按复利计)用R记; 每月还多少钱用x记; 借期记为N个月。 b.建立变量之间的明确的数学关系。若用记第k个月时尚欠的款数,则一个月后(加上利息后)欠款 , 不过我们又还了x元所以总的欠款为 k=0,1,2,3, 而一开始的借款为.所以我们的数学模型可表述如下 (1) c. (1)的求解。由

(2)这就是之间的显式关系。 d.针对广告中的情形我们来看(1)和(2)中哪些量是已知的。N=5年=60个月,已知;每月还款x=1200元,已知A.即一次性付款购买价减去70000元后剩下的要另外去借的款,并没有告诉你,此外银行贷款利率R也没告诉你,这造成了我们决策的困难.然而,由(2)可知60个月后还清,即,从而得 (3) A和x之间的关系式,如果我们已经知道银(3)表示N=60,x=1200给定时0 A。例如,若R=0.01,则由(3)可算得行的贷款利息R,就可以算出0 53946元。如果该房地产公司说一次性付款的房价大于70000十53946=123946元的话,你就应自己去银行借款。事实上,利用图形计算器或Mathematica这样的 数学软件可把(3)的图形画出来,从而可以进行估算决策。以下我们进一步考虑下面两个问题。 注1问题1标题中“抵押贷款”的意思无非是银行伯你借了钱不还,因而要你用某种不动产(包括房子的产权)作抵押,即万一你还不出钱了,就没收你的不动产。 例题1某高校一对年青夫妇为买房要用银行贷款60000元,月利率0.01,贷款期25年=300月,这对夫妇希望知道每月要还多少钱,25年就可还清。假设这对

2014 数学建模美赛B题

PROBLEM B: College Coaching Legends Sports Illustrated, a magazine for sports enthusiasts, is looking for the “best all time college coach”male or female for the previous century. Build a mathematical model to choose the best college coach or coaches (past or present) from among either male or female coaches in such sports as college hockey or field hockey, football, baseball or softball, basketball, or soccer. Does it make a difference which time line horizon that you use in your analysis, i.e., does coaching in 1913 differ from coaching in 2013? Clearly articulate your metrics for assessment. Discuss how your model can be applied in general across both genders and all possible sports. Present your model’s top 5 coaches in each of 3 different sports. In addition to the MCM format and requirements, prepare a 1-2 page article for Sports Illustrated that explains your results and includes a non-technical explanation of your mathematical model that sportsfans will understand. 问题B:大学教练的故事

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