mm10-差分模型及层次分析模型
排队模型(掌握mm1,mmc,mm1k)

(1) (2) (3) (4) (5) (1) (2) (3) (4) (5) (1) (2) (3) (4) (5) i τi si ti wi i τi si ti wi i τi si ti wi 13 49 1 3 5 23 86 6 2 2 33 117 4 4 7
现实生活中的排队系统序Leabharlann 到达的顾客 号要求服务内容
服务机构
1 不能运转的机器 修理
修理技工
2 修理技工
领取修配零件 发放修配零件的管理员
3 病人
诊断或做手术 医生(或包括手术台)
4 电话呼唤
通话
交换台
5 文件搞
打字
打字员
6 提货单
提取存货
仓库管理员
7 驶入港口的货船 装(卸)货
装(卸)货码头(泊位)
二、排队系统的特征及其组成
1、排队系统的特征即拥挤现象的共性 1)、有请求服务的人或物 2)、有为顾客服务的人或物 3)、具有随机性 4)、服务的数量超过服务机构的容量
2、排队系统的三大基本组成部分
1)、输入过程(顾客到达的方式) a、顾客的总体(顾客源)的组成可能是有限的,也
可能是无限的; b、顾客相继到达的时间间隔可以是确定的,也可以
平均服务率: 41/127=0.32(人/分钟)
六、典型排队系统模型的结构及应用
M/M/C等待制排队模型研究要点: a、系统意义 b、状态转移速度图与状态转移速度矩阵 c、状态概率方程 d、系统的基本数量指标
Passion分布
设N(t)表示在时间[0, t)内到达顾客数; 令Pn(t1, t2)表示在时间区间[t1, t2)(t2 > t1)内有n(0) 个顾客到达的概率,即 Pn(t1, t2)=P{ N(t2) –N(t1)=n } (t2>t1,n0) Passion分布的三条件:
层次分析模型(数学建模)

第k层nk个元素对于第k-1层上第j个元素为 准则的单排序向量 uj(k)=(u1j(k),u2j(k),…,un j(k))T j=1,2,…nk-1 其中不受第j个元素支配的元素权重取零,
于是可得到nk×nk-1阶矩阵
u (k ) u21 = ( ) unk1 k
(k ) 11
1 A = ( aij ) n×n , aij > 0, a ji = aij
1/ 2 1 1/ 7 1/ 5 1/ 5 4 7 1 2 3 3 5 1/ 2 1 1
3 成对比较阵 5 A~成对比较阵 1 / 3 是正互反阵 A是正互反阵 1 1
要由A确定 要由 确定C1,… , Cn对O的权向量 确定 的权向量
1. 正互反阵的最大特征根和特征向量的性质 正互反矩阵A 是正单根, 正互反矩阵 的最大特征根λ是正单根, Ak e T 对应正特征向量w, 对应正特征向量 , lim T k = w, e = (1,1, L ,1) k →∞ e A e 定理1 定理1 正互反阵的最大特征根是正数, 正互反阵的最大特征根是正数, 特征向量是正向量。 特征向量是正向量。 定理2 定理2 n阶正互反阵 的最大特征根λ ≥ n , 阶正互反阵A的最大特征根 λ= n是A为一致阵的充要条件。 为一致阵的充要条件。 是 为一致阵的充要条件 一致性指标 CI =
“选择旅游地”思维过程的归 选择旅游地” 选择旅游地 纳 • 将决策问题分为 个层次:目标层 ,准则层 , 将决策问题分为3个层次 目标层O,准则层C, 个层次: 方案层P;每层有若干元素, 方案层 ;每层有若干元素, 各层元素间的关系 用相连的直线表示。 用相连的直线表示。 • 通过相互比较确定各准则对目标的权重,及各方 通过相互比较确定各准则对目标的权重, 案对每一准则的权重。 案对每一准则的权重。 • 将上述两组权重进行综合,确定各方案对目标的 将上述两组权重进行综合, 权重。 权重。 层次分析法将定性分析与定量分析结合起来 完成以上步骤,给出决策问题的定量结果。 完成以上步骤,给出决策问题的定量结果。
多层统计分析模型

多层统计分析模型多层统计分析模型的主要目的是探索不同层次上的变量之间的关系,以及在多个层次上的影响因素。
例如,研究教育领域中学校的教学质量对学生学习成绩的影响。
在这种情况下,学生的学习成绩是个体层次的变量,而学校的教学质量是群体层次的变量。
1.层次之间的变量关系:通过多层统计分析模型,可以研究不同层次上的变量之间的关系。
例如,研究学生的个人特征和学校的资源对学生学习成绩的影响。
2.层次之间的影响因素:多层统计分析模型可以帮助研究人员识别多个层次上影响因素的相对重要性。
例如,研究学生学习成绩的影响因素时,可以将学生层次和学校层次的影响因素考虑在内。
3.解释层次之间的变异:多层统计分析模型可以用来解释不同层次之间的变异。
例如,研究不同学校之间学生学习成绩的差异时,可以使用多层模型来解释这种差异是由学生层次上的因素还是学校层次上的因素所导致。
建立多层统计分析模型的步骤通常包括以下几个步骤:1.数据准备:收集并整理多个层次的数据,确保数据的完整性和一致性。
2.模型设定:选择适当的模型结构,并确定固定效应和随机效应的形式。
3.参数估计:使用最大似然方法或贝叶斯方法,估计模型的参数值。
4.模型诊断:对模型进行诊断,检查残差分布、模型拟合度和参数估计的可靠性。
5.假设检验和推断:对模型中的固定效应进行假设检验,检验不同层次之间的差异和关系。
6.结果解释:解释模型的结果,提取关键的统计指标,并得出结论。
总之,多层统计分析模型是一种适用于处理多个层次数据的统计模型,在各个层次上建模并分析变量之间的关系。
通过将不同层次的数据结合起来,可以更好地理解层次之间的复杂关系,并为决策提供可靠的科学依据。
固定效应模型和差分模型

固定效应模型和差分模型
固定效应模型和差分模型是两种经济学中常用的估计面板数据模型的
方法。
面板数据是指同时拥有横截面数据和时间序列数据的数据集。
比如,同一家公司在多个年份的收入数据就是一个面板数据集。
面板
数据的优点在于可以同时利用横截面和时间序列的信息,提高模型估
计的准确性。
固定效应模型是一种通过控制时间不变的面板数据模型。
其基本假设是,面板数据中个体的属性是不变的,即不受时间变化的影响。
这种
模型所估计的是个体属性对因变量的影响。
具体来说,这种模型假定
每个个体(公司)都有一个不变的常数项,可以通过将这个常数项带
入模型中消除个体固定效应的影响。
这种模型的优点在于可以提高估
计的准确性,但是无法捕捉到时间变化对因变量的影响。
差分模型是一种通过对时间序列差分的面板数据模型。
其基本思想是,通过对数据进行差分,消除时间上的影响。
具体来说,差分模型假定
因变量和自变量的变化分别由于时间和其他因素所导致。
通过差分,
可以消除时间上的影响,得到其他因素对变化的影响。
这种方法的优
点在于可以较好地捕捉到时间变化对因变量的影响,但是需要假定差
分影响不随时间变化而变化。
综合来看,固定效应模型和差分模型各有优点和缺点。
固定效应模型
可以减少时间变化的影响,但是不能捕捉到时间变化对因变量的影响。
差分模型可以较好地捕捉到时间变化对因变量的影响,但是需要假定
差分影响不随时间变化而变化。
因此,应按需选择合适的模型,并注
意模型的限制和假设条件。
层次分析模型

方案层确定
01
方案层是层次分析模型中的最低层,代表了可供选 择的方案。
02
方案层的确定应考虑问题的实际情况和需求,确保 所选择的方案具有可行性和实用性。
03
方案层应具有可比性,以便于比较不同方案在满足 目标层和准则层要求方面的优劣。
03 判断矩阵与权重计算
判断矩阵的构造
确定因素
根据问题的要求,确定相关因素,并 按照因素间的相互关联影响以及隶属 关系将因素按不同的层次聚集组合, 形成一个多层次的分析结构模型。
详细描述
在投资项目选择中,层次分析模型可以将项目评估的多个方 面(如市场需求、技术可行性、财务指标等)进行权重分配 ,并比较不同项目之间的优劣。通过比较各因素的相对重要 性,决策者可以确定最佳的投资项目。
案例二:供应商选择问题
总结词
层次分析模型在供应商选择问题中,通过构建层次结构,将供应商的多个评价 指标(如价格、质量、交货期等)进行权重分配,帮助企业进行供应商的优选。
计算方案层对目标层的权重
根据子准则层对目标层的权重,以及方案层对子准则层的权重,计 算方案层对目标层的权重。这一步通常需要逐级进行。
排序方案
根据方案层对目标层的权重大小,对方案进行排序,得出优劣顺序。
多准则决策分析
多准则决策分析是层次分析法的扩展,它允许在决策过程中考虑 多个准则。通过层次分析法,可以确定各个准则的权重,以及方 案在各个准则下的表现(如得分、满意度等)。
目标层的确定应具有可度量性,以便于评估和比 较不同方案的优劣。
目标层应具有可实现性,确保所选择的方案能够 达到预期的目标。
准则层确定
准则层的确定是为了将目标层 细化为更具体的标准或准则, 以便于评估和比较不同方案。
对差分数学模型进行评价和分析

对差分数学模型进行评价和分析
差分数学模型是一种常用的数理模型,用于描述某一自变量在不同时间或空间下的变化情况。
其优点在于简单易懂、计算机处理方便、适用范围广泛。
但是,对于差分数学模型的评价需要考虑以下几个方面:
1. 模型的拟合效果:通过模型的拟合效果来评价模型的可靠性和精度。
通常使用残差和拟合均方误差来评估模型的拟合效果,如果残差较小、拟合均方误差较小,说明模型拟合效果较好。
2. 模型的稳定性:模型的稳定性是指当输入变量的值发生微小变化时,输出结果是否会有大幅度的变化。
稳定性好的模型会使得结果更加可靠。
3. 模型的可解释性:模型的可解释性是指模型是否能够清晰、简洁地解释自变量与因变量之间的关系。
如果模型的解释能够使人理解和接受,那么这个模型就会显得更加可靠。
4. 模型的适用性:模型的适用性是指模型可用于解决实际问题的情况。
模型应该能够适应不同的数据和变化趋势,并且能够进行预测和决策。
5. 模型的复杂度:模型的复杂度是指不同变量之间的关系是否能够用较为简单的数学公式进行解释。
如果模型过于复杂,就会使得结果难以理解和接受。
综上所述,对差分数学模型进行评价和分析应综合考虑以上几点,以得出一个全面、客观、准确的结论。
基于层次分析法的产品设计质量权重分配
机械产品在国内外市场中竞争力的强弱 ,在 很大程度上取决于产品的质量 ,而研制高质量产 品最核心的一个环节是产品的设计工作 ,因为产 品的设计可赋予产品“先天性优劣”的本质特性. 因此 ,设计质量对产品竞争力的提高起着至关重 要的作用.
几十年来 ,科技工作者对产品的质量下过多 种不同的定义[1 ] ,早期人们把质量理解为产品技 术特征符合规定要求的程度 ,被称为质量的“符合 性”定义 ;20 世纪 60 年代 ,美国质量管理专家朱 兰提出了“质量是满足用户需求程度”的观点 ,被
称为质量的“适用性”定义. 质量概念的发展也体 现在 ISO9000 质量管理体系国际标准对质量的 定义中 , ISO8402 —1986 将质量定义为“产品或服 务满足规定或潜在需要的特征和特性的总和”; ISO8402 —1994 作了一点小修改 ,并被定义为“反 映实体满足明确和隐含需求能力的特性总和”. 这 两个定义没有实质区别 ,没有指明“明确和隐含需 求”是谁的需求. ISO9000 —2000 的质量定义却有 了实质的改变 ,被定义为“一组固有特性满足要求 的程度”. 这一质量定义中的要求是指“明示的 、隐 含的或必须履行的需求”. 闻邦椿院士基于上述各
714东北大Biblioteka 学报 (自然科学版) 第 30 卷
这 5 方面的要求和前面提出的三大性能及 2 项功能要求是统一的 ,但三大性能中的 24 项子性 能更为具体 ,方向更加明确 ,从设计角度来看 ,更 易于实施.
2 层次分析法确定设计质量权重
层次分析法是由美国运筹学家 Satty[3 ] 最先 提出来的 ,此种方法易于理解 ,能有效处理定性和 定量的数据. 即使输入或者层次结构有些变化 ,在 大规模和复杂决策问题中层次分析方法也是很可 靠的. 层次分析法的另外一个优点就是能够评估 决策者划分等级的一致性. 该方法已经在很多不 同领域问题中被采用[4 - 9 ] . 2. 1 建立产品设计质量 AHP 模型
固定效应模型和差分模型
固定效应模型和差分模型1. 引言固定效应模型和差分模型是经济学中常用的两种面板数据分析方法。
面板数据是指在一段时间内对同一组体进行多次观测的数据,例如对个人、家庭、企业或国家等进行观测。
固定效应模型和差分模型可以帮助我们解决面板数据中存在的个体异质性和时间不变异性的问题,从而更准确地评估变量之间的关系。
2. 固定效应模型固定效应模型是一种控制个体特征的面板数据分析方法。
该方法假设个体特征对因变量的影响是恒定不变的,只有其他变量才能解释因变量的波动。
通过引入个体固定效应,我们可以消除个体特征对因变量造成的干扰,更准确地估计其他变量对因变量的影响。
固定效应模型可以表示为以下方程:y it=αi+X itβ+u it其中,y it表示第i个个体在第t个时间点的因变量值,αi表示第i个个体固定效应,X it表示解释变量矩阵,β表示解释变量的系数,u it表示误差项。
在固定效应模型中,我们可以使用个体固定效应的虚拟变量来控制个体特征。
通过固定效应估计方法,我们可以得到解释变量对因变量的影响,并进行统计推断。
3. 差分模型差分模型是一种控制时间不变异性的面板数据分析方法。
该方法假设时间不变异性会对因变量产生影响,但个体特征对因变量的影响是恒定不变的。
通过引入时间固定效应,我们可以消除时间不变异性对因变量造成的干扰,更准确地估计其他变量对因变量的影响。
差分模型可以表示为以下方程:Δy it=γi+ΔX itβ+Δu it其中,Δy it表示第i个个体在两个连续时间点之间因变量值的差异,γi表示第i个个体差分后的固定效应,ΔX it表示解释变量矩阵的差异,β表示解释变量的系数,Δu it表示误差项的差异。
在差分模型中,我们可以使用时间固定效应的虚拟变量来控制时间不变异性。
通过差分估计方法,我们可以得到解释变量对因变量的影响,并进行统计推断。
4. 固定效应模型与差分模型的比较固定效应模型和差分模型都可以解决面板数据中个体异质性和时间不变异性的问题,但两者有一些区别。
《层次分析模型》课件
02
03
方法
结果
利用一致性指标CI、随机一致性 指标RI等指标进行检验。
如果判断矩阵通过一致性检验, 则可以认为权值合理;否则需要 对判断矩阵进行调整。
层次总排序
定义
层次总排序是指根据判断矩阵计算本层次所有 元素对于最高层元素的重要性次序的权值。
方法
将各层次单排序的结果逐层向上汇总,得到最 终的层次总排序。
03
方案层中的每个方案都应该能够满足准则层的要求,
并且具有可操作性。
03
构造判断矩阵
标度定义
标度3
一个元素比另一个 稍微重要
标度7
一个元素比另一个 强烈重要
标度1
两个元素具有相同 重要性
标度5
一个元素比另一个 明显重要
标度9
一个元素比另一个 极端重要
判断矩阵的构造
根据专家意见,对各个因素进行两两 比较,形成判断矩阵
特点
简单明了、系统性、所需数据量少、 适用于结构复杂、决策准则多的决策 问题。
层次分析模型的应用领域
资源分配
根据资源限制和决策准则,确定资源的合理分配方案 。
风险评估
对风险进行多因素分析ห้องสมุดไป่ตู้确定各因素对风险的影响程 度。
决策分析
在多准则决策问题中,确定各准则的权重,为决策提 供依据。
层次分析模型的基本步骤
判断矩阵的一致性检验
2. 查找平均随机一致性指标RI,常用的RI值如下 n=1时,RI=0 n=2时,RI=0
判断矩阵的一致性检验
01
n=3时,RI=0.58
02
n=4时,RI=0.90
03
n=5时,RI=1.12
04
多目标决策模型:层次分析法(AHP)、代数模型、离散模型
层次分析法建模层次分析法〔AHP -Analytic Hierachy process 〕---- 多目标决策方法70 年代由美国运筹学家T ·L ·Satty 提出的,是一种定性与定量分析相结合的多目标决策分析方法论。
吸收利用行为科学的特点,是将决策者的经验判断给予量化,对目标〔因素〕结构复杂而且缺乏必要的数据情况下,採用此方法较为实用,是一种系统科学中,常用的一种系统分析方法,因而成为系统分析的数学工具之一。
传统的常用的研究自然科学和社会科学的方法有:机理分析方法:利用经典的数学工具分析观察的因果关系;统计分析方法:利用大量观测数据寻求统计规律,用随机数学方法描述〔自然现象、社会现象〕现象的规律。
根本内容:〔1〕多目标决策问题举例AHP 建模方法〔2〕AHP 建模方法根本步骤〔3〕AHP 建模方法根本算法〔3〕AHP 建模方法理论算法应用的假如干问题。
参考书: 1、姜启源,数学模型〔第二版,第9章;第三版,第8章〕,高等教育2、程理民等, 运筹学模型与方法教程,〔第10章〕,清华大学3、?运筹学?编写组,运筹学〔修订版〕,第11章,第7节,清华大学一、问题举例:A .大学毕业生就业选择问题获得大学毕业学位的毕业生,“双向选择〞时,用人单位与毕业生都有各自的选择标准和要求。
就毕业生来说选择单位的标准和要求是多方面的,例如:① 能发挥自己的才干为国家作出较好奉献〔即工作岗位适合发挥专长〕; ② 工作收入较好〔待遇好〕;③ 生活环境好〔大城市、气候等工作条件等〕;④ 单位名声好〔声誉-Reputation 〕;⑤ 工作环境好〔人际关系和谐等〕⑥ 开展晋升〔promote, promotion 〕时机多〔如新单位或单位开展有后劲〕等。
问题:现在有多个用人单位可供他选择,因此,他面临多种选择和决策,问题是他将如何作出决策和选择?——或者说他将用什么方法将可供选择的工作单位排序?B.假期旅游地点选择 暑假有3个旅游胜地可供选择。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
减肥计划
某甲体重100公斤,目前每周吸收20000千卡热量, 某甲体重100公斤,目前每周吸收20000千卡热量, 100公斤 20000千卡热量 体重维持不变。现欲减肥至75公斤。 75公斤 体重维持不变。现欲减肥至75公斤。 1)在不运动的情况下安排一个两阶段计划。 在不运动的情况下安排一个两阶段计划。 第一阶段:每周减肥1公斤,每周吸收热量逐渐减少, 第一阶段:每周减肥1公斤,每周吸收热量逐渐减少, 直至达到下限(10000千卡 千卡); 直至达到下限(10000千卡); 第二阶段:每周吸收热量保持下限, 第二阶段:每周吸收热量保持下限,减肥达到目标 2)若要加快进程,第二阶段增加运动,试安排计划。 若要加快进程,第二阶段增加运动,试安排计划。 3)给出达到目标后维持体重的方案。 给出达到目标后维持体重的方案。
= 12000 − 200 k
≥ C m = 10000
k ≤ 10
第一阶段10周 每周减1公斤 公斤, 周末体重90公斤 第一阶段 周, 每周减 公斤,第10周末体重 公斤 周末体重 吸收热量为
数学建模
c(k + 1) = 12000 − 200k , k = 0,1,L9
差分模型及层次分析建模方法 14
数 学 建 模
——从自然走向理性之路 ——从自然走向理性之路
数学建模
差分模型及层次分析建模方法
1
第十讲
差分模型 及层次分析建模方法
【主要内容】介绍市场经济中的蛛网模型,减肥 主要内容】介绍市场经济中的蛛网模型, 模型, 模型,层次分析方法 【主要目的】了解差分方法及层次分析方法在数 主要目的】 学建模中的应用
n
数学建模
每周跳舞 小时或自行车10小时 运动量 γt=24 (每周跳舞 小时或自行车 小时 共14周。 每周跳舞8小时或自行车 小时), 周
差分模型及层次分析建模方法 17
3)达到目标体重75公斤后维持不变的方案 )达到目标体重 公斤后维持不变的方案 每周吸收热量c(k)保持某常数 ,使体重 不变 保持某常数C,使体重w不变 每周吸收热量 保持某常数
g f x
f 0 x0 x
9
差分模型及层次分析建模方法
背景
肥目标,或不能维持。 肥目标,或不能维持。
▲ 多数减肥食品达不到减
通过控制饮食和适当的运动, ▲ 通过控制饮食和适当的运动,在不伤害身体的前提 下,达到减轻体重并维持下去的目标
分 析
数学建模
▲体重变化由体内能量守恒破坏引起
饮食(吸收热量) ▲饮食(吸收热量)引起体重增加
数学建模 差分模型及层次分析建模方法 12
基本模型
w(k) ~ 第k周(末)体重 周 c(k) ~第k周吸收热量 第 周吸收热量
w(k +1) = w(k) +αc(k +1) − β w(k)
α = 1 8000(公斤/千卡) β ~ 代谢消耗系数(因人而异) 代谢消耗系数(因人而异)
1)不运动情况的两阶段减肥计划 • 确定某甲的代谢消耗系数 每周吸收20000千卡 =100公斤不变 每周吸收20000千卡 w =100公斤不变 20000
蛛网模型
时段商品数量; xk ~ 第 k 时段商品数量;yk ~ 第 k 时段商品价格
数学建模 差分模型及层次分析建模方法 4
需求函数: 需求函数: 供应函数: 供应函数:
yk = f ( xk )
减函数 增函数
x k +1 = h ( y k )
y k = g ( x k +1 )
y
f与g的交点 0(x0,y0) ~ 平衡点 与 的交点 的交点P
方程模型
y k = f ( xk )
在P0点附近用直线近似曲线
yk − y0 = −α ( xk − x0 ) (α > 0)
x k +1 − x 0 = β ( y k − y 0 ) ( β > 0)
k
xk+1 = h( yk )
x k +1 − x 0 = −αβ ( x k − x 0 )
f g P0 x0
y0 0
数学建模
一旦 xk = x0,则 yk = y0, xk+1,xk+2,…=x0, yk+1,yk+2, …=y0
差分模型及层次分析建模方法 5
x
偏离x 设x1偏离 0
x1 → y1 → x2 → y2 → x3 →L
xk × x0 , y k → y 0 → ×
P →P →P →L→P 1 2 3 0
数学建模
差分模型及层次分析建模方法
18
(Analytic Hierarchy Process, AHP) 数学用于研究自然与社会现象的方法主要有: 数学用于研究自然与社会现象的方法主要有: 机理分析——用经典的数学工具分析现象的因果关系; 机理分析——用经典的数学工具分析现象的因果关系; ——用经典的数学工具分析现象的因果关系 统计分析——以随机数学为工具, 统计分析——以随机数学为工具,通过大量观测数据寻 ——以随机数学为工具 求统计规律。 求统计规律。 近年来发展起来的第三种方法称为系统分析 系统分析, 近年来发展起来的第三种方法称为系统分析,层次 分析是系统分析的工具之一, 分析是系统分析的工具之一,它是美国运筹学教授 Saaty 于 70 年代初期提出来的。它把人的思维过程层次化、数 年代初期提出来的。 把人的思维过程层次化、 量化,并用数学方法为分析、决策、 量化,并用数学方法为分析、决策、 预报或控制提供定 定性与定量相结合的方法 量的依据。这是一种定性与定量相结合的方法。 量的依据。这是一种定性与定量相结合的方法。
数学建模 差分模型及层次分析建模方法 16
2)第二阶段增加运动的减肥计划 ) 根据资料每小时每公斤体重消耗的热量 γ (千卡 千卡): 千卡 自行车(中速 游泳(50米 分 中速) 跑步 跳舞 乒乓 自行车 中速 游泳 米/分) 7.0 基本 模型 3.0 2.5 w( k + 1) = w( k ) + α c ( k + 1) − ( β + αγ t ) w( k ) 4.4 7.9 t~每周运动
w = w +αc − βw
20000 β= = = 0.025 w 8000 ×100
αc
20000/100=200千卡 即每周每公斤体重消耗 20000/100=200千卡
数学建模 差分模型及层次分析建模方法 13
• 第一阶段 w(k)每周减 公斤 c(k)减至下限 第一阶段: 每周减1公斤 减至下限10000千卡 每周减 公斤, 减至下限 千卡
w(k +1) = w(k) +αc(k +1) − (β +αγ t)w(k)
w = w + α C − ( β + αγ t ) w
• 不运动 C = 8000 × 0.025 × 75 = 15000 ( 千卡 ) • 运动 内容同前 C = 8000 × 0.028 × 75 = 16800 (千卡 ) 运动(内容同前 内容同前)
75 = 0.975 (90 − 50) + 50
n
lg ( 2 5 / 4 0 ) n = = 19 lg 0 .9 7 5
第二阶段19周 每周吸收热量保持10000千卡, 10000千卡 第二阶段19周, 每周吸收热量保持10000千卡, 体重按 19 减少至75公斤。 75公斤 w(n) = 40 × 0.975n + 50 (n = 1,2,L19) 减少至75公斤。
w(k) − w(k +1) = 1
c ( k + 1) = 1
w(k + 1) = w(k ) + α c(k + 1) − β w(k ) w(k ) = w(0) − k
α = 1 8000 β = 0.025
α
[ β w ( k ) − 1]
β 1 c ( k + 1) = w ( 0 ) − (1 + β k ) α α
P0是稳定平衡点
y y2 y3 y1 0 y0 f P3 P2 x2 x0 x3 g P4 P0
× P → P2 → P →L→ P0 1 3
P0是不稳定平衡点
y P3 f P0 P1 x0 x
6
曲线斜率
K f < Kg
P1 x1 x
g
P4
y0 0
Kf > Kg
P2
数学建模
差分模型及层次分析建模方法
α β < 1 经济稳定
数学建模 差分模型及层次分析建模方法 8
经济不稳定时政府的干预 1. 使 α 尽量小,如 α=0 尽量小, 需求曲线变为水平 以行政手段控制价格不变 2. 使 β 尽量小,如 β =0 尽量小, 供应曲线变为竖直 以行政手段控制数量不变 以行政手段控制数量不变
数学建模
y y0 0 y g
时间(小时) 时间(小时)
取αγ t = 0.003,即γ t = 24
β (= 0.025) → β ′ = β + αγ t (= 0.028)
αCm α Cm ]+ β′ β′ n = 14
w ( k + n ) = (1 − β ′ ) n [ w ( k ) −
75 = 0.972 (90 − 44.6) + 44.6
x k +1 − x 0 = (−αβ ) ( x1 − x 0 )
P0稳定 P0不稳定
αβ < 1
xk → x0 xk → ∞
K f < Kg
K f > Kg
1/ β = Kg
7