2019数学建模c题出租车c
2019年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目大全(共5题)
2019高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目（请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”）A题高压油管的压力控制燃油进入和喷出高压油管是许多燃油发动机工作的基础，图1给出了某高压燃油系统的工作原理，燃油经过高压油泵从A处进入高压油管，再由喷口B喷出。
燃油进入和喷出的间歇性工作过程会导致高压油管内压力的变化，使得所喷出的燃油量出现偏差，从而影响发动机的工作效率。
图1 高压油管示意图问题1. 某型号高压油管的内腔长度为500mm，内直径为10mm，供油入口A 处小孔的直径为1.4mm，通过单向阀开关控制供油时间的长短，单向阀每打开一次后就要关闭10ms。
喷油器每秒工作10次，每次工作时喷油时间为2.4ms，喷油器工作时从喷油嘴B处向外喷油的速率如图2所示。
高压油泵在入口A处提供的压力恒为160 MPa，高压油管内的初始压力为100 MPa。
如果要将高压油管内的压力尽可能稳定在100 MPa左右，如何设置单向阀每次开启的时长？如果要将高压油管内的压力从100 MPa增加到150 MPa，且分别经过约2 s、5 s和10 s 的调整过程后稳定在150 MPa，单向阀开启的时长应如何调整？图2 喷油速率示意图问题2. 在实际工作过程中，高压油管A处的燃油来自高压油泵的柱塞腔出口，喷油由喷油嘴的针阀控制。
高压油泵柱塞的压油过程如图3所示，凸轮驱动柱塞上下运动，凸轮边缘曲线与角度的关系见附件1。
柱塞向上运动时压缩柱塞腔内的燃油，当柱塞腔内的压力大于高压油管内的压力时，柱塞腔与高压油管连接的单向阀开启，燃油进入高压油管内。
柱塞腔内直径为5mm，柱塞运动到上止点位置时，柱塞腔残余容积为20mm3。
柱塞运动到下止点时，低压燃油会充满柱塞腔（包括残余容积），低压燃油的压力为0.5 MPa。
喷油器喷嘴结构如图4所示，针阀直径为2.5mm、密封座是半角为9°的圆锥，最下端喷孔的直径为1.4mm。
针阀升程为0时，针阀关闭；针阀升程大于0时，针阀开启，燃油向喷孔流动，通过喷孔喷出。
数学建模2019年c题机场出租车问题建模解题思路
数学建模2019年c题机场出租车问题建模解题思路数学建模关键是提炼数学模型，所谓提炼数学模型，就是运用科学抽象法，把复杂的研究对象转化为数学问题，经合理简化后，建立起揭示研究对象定量的规律性的数学关系式(或方程式)。
这既是数学方法中最关键的一步，也是最困难的一步。
提炼数学模型，一般采用以下六个步骤完成：第一步：根据研究对象的特点，确定研究对象属哪类自然事物或自然现象，从而确定使用何种数学方法与建立何种数学模型。
即首先确定对象与应该使用的数学模型的类别归属问题，是属于“必然”类，还是“随机”类；是“突变”类，还是“模糊”类。
第二步：确定几个基本量和基本的科学概念，用以反映研究对象的状态。
这需要根据已有的科学理论或假说及实验信息资料的分析确定。
例如在力学系统的研究中，首先确定的摹本物理量是质主(m)、速度(v)、加速度(α)、时间(t)、位矢(r)等。
必须注意确定的基本量不能过多，否则未知数过多，难以简化成可能数学模型，因此必须诜择出实质性、关键性物理量才行。
第三步：抓住主要矛盾进行科学抽象。
现实研究对象是复杂的，多种因素混在一起，因此，必须变复杂的研究对象为简单和理想化的研究对象，做到这一点相当困难，关键是分清主次。
如何分清主次只能具体问题具体分析，但也有两条基本原则：一是所建数学模型一定是可能的，至少可给出近似解；二是近似解的误差不能超过实际问题所允许的误差范围。
第四步：对简化后的基本量进行标定，给出它们的科学内涵。
即标明哪些是常量，哪些是已知量，哪些是待求量，哪些是矢量，哪些是标量，这些量的物理含义是什么第五步：按数学模型求出结果。
第六步：验证数学模型。
验证时可根据情况对模型进行修正，使其符合程度更高，当然这以求原模型与实际情况基本相符为原则。
2019年MathorCup高校数学建模挑战赛C题优秀论文
汽配件生产过程中的排程问题研究摘要本文对汽配件生产中喷涂过程的排程问题进行了研究，建立了状态转移向量模型并加以求解，获得了在不同目标下的排程方案。
在问题分析阶段，本文把303*8个滑橇变化看成一个三维向量的303*8次转移，从而建立了转移向量模型，所求最优排程矩阵即该向量在约束条件下的最优转移路径。
针对问题一，本文采用粒子群算法求解建立的转移向量模型，大大提高了寻找解的效率，最终获得了以“换色次数最少”为目标函数的排程矩阵，并求得了平均每圈的换色次数为3.125次，且能完全满足指导产量需求。
针对问题二，由于目标函数增加了“换支架最少”，变成了两个，单一的粒子群算法迭代效率十分缓慢。
本文采用了基于禁忌搜索的粒子群算法，通过“记忆”功能，有效地改善了算法的效率，最终得出问题二的排程矩阵，并求得平均每圈换色次数为8.125次，平均每圈换支架数为39次，且能完全满足指导产量需求。
关键词：状态转移向量；粒子群算法；禁忌搜索；排程矩阵目录一：问题重述 (1)二：模型假设 (2)三：符号说明 (2)四：问题一的分析和解答 (3)4.1状态转移模型的建立 (3)4.2模型的求解 (4)4.2.1粒子群算法 (4)五：问题二的分析与解答 (9)5.1问题引入 (9)5.2模型改进 (9)5.2.1改进方向 (9)5.2.2模型应用步骤 (11)5.3模型求解算法 (12)5.3.1基于禁忌搜索的粒子群优化算法 (12)5.3.2求解结果 (13)六：模型的改进 (17)七：参考文献 (17)八：附录 (18)一：问题重述某汽车零配件制造商的生产流程中的喷涂过程在传送带上完成，传送带轨道上装有滑橇，滑概在1分钟。
一个滑橇有两面，可同时喷涂，一面可以放3个支架，一个滑橇共可放6个支架，支架类型与零件种类为一一对应关系，每种零件只能放置在对应的特定橇上装有可拆卸支架，每个零件需要放在特定的支架上进行顺序喷涂。
喷涂过程的一个生产周期称作“一圈”(即将传送带轨道上所有滑橇上的零件喷涂完毕)，一圈共有303个滑橇，全部喷涂完毕的时间大概在5. 5个小时，一个滑橇喷涂工序节拍大支架上。
数学建模大赛2019年c题
数学建模大赛2019年c题2019年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题"太阳灶加热"问题太阳灶是利用太阳能辐射加热的设备。
请你们建立一个数学模型来描述太阳灶加热过程，以便预测在给定时间和给定天气条件下，太阳灶的加热效果。
问题分析====首先，我们需要理解太阳灶的工作原理。
太阳灶是通过聚焦太阳光来加热物体的设备。
在这个过程中，太阳光首先被反射并集中到一个焦点上，然后通过这个焦点处的热量来加热物体。
因此，我们需要考虑两个主要因素：太阳光的能量和焦点处的温度。
其次，我们需要考虑如何将这些因素转化为数学模型。
由于太阳光的能量是随着时间变化的，因此我们需要一个时间函数来表示这个变化。
同时，我们需要一个函数来表示太阳灶的效率，即它如何将太阳光的能量转化为焦点处的热量。
最后，我们需要将这些函数结合起来，以预测在给定时间和天气条件下，太阳灶的加热效果。
这可以通过建立一个微分方程来实现，该方程描述了焦点处温度随时间的变化。
数学模型====1. 时间函数：我们使用一个时间函数 \(t(t)\) 来表示太阳光能量随时间的变化。
这个函数可以是任何描述太阳光强度随时间变化的函数。
例如，我们可以使用一个简单的线性函数：\(t(t) = a + bt\)，其中 \(a\) 和 \(b\) 是常数。
2. 效率函数：我们使用一个效率函数 \(e(T)\) 来表示太阳灶将太阳光能量转化为热量的效率。
这个函数可以是任何描述效率随温度变化的函数。
例如，我们可以使用一个简单的线性函数：\(e(T) = c + dT\)，其中 \(c\) 和 \(d\) 是常数。
3. 微分方程：我们将时间函数和效率函数结合起来，建立一个微分方程来描述焦点处温度随时间的变化：\(\frac{dT}{dt} = e(T) \cdot t(t)\)。
4. 初始条件和边界条件：我们需要为微分方程指定初始条件和边界条件。
例如，我们可以假设初始时焦点处的温度为0：\(T(0) = 0\)。
2019数学建模c题出租车c
2019数学建模c题出租车c（原创版）目录1.题目背景及要求2.出租车调度问题的解决方案3.数学建模在解决实际问题中的应用4.结论正文1.题目背景及要求2019 年数学建模竞赛的 C 题，题目为“出租车调度问题”。
该题目要求参赛者针对一个城市中的出租车调度问题进行分析，并提出解决方案。
具体而言，需要考虑如何在满足乘客需求的同时，使出租车的运营效率最大化，并降低出租车的空载率。
2.出租车调度问题的解决方案针对出租车调度问题，我们可以从以下几个方面进行分析和求解：(1) 建立问题模型：根据题目描述，可以将出租车调度问题建立一个车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）模型。
在这个模型中，出租车作为车辆，乘客作为需求点，每辆出租车需要在满足乘客需求的同时，选择一条最优路径，使得总运营效率最大。
(2) 求解算法：针对 VRP 模型，可以采用各种算法进行求解，如穷举法、贪心算法、遗传算法等。
在实际应用中，常用的求解方法是遗传算法，因为它可以在较短时间内找到较优解。
(3) 实际应用：将求解出的最优路径应用于实际出租车调度，通过智能调度系统，实时调整出租车的运营路线，从而满足乘客需求，提高出租车的运营效率，降低空载率。
3.数学建模在解决实际问题中的应用数学建模是一种强有力的工具，能够帮助我们解决实际问题。
在本题中，通过建立 VRP 模型，并采用遗传算法求解，我们可以找到一个较优的出租车调度方案。
这种方法不仅可以应用于出租车调度，还可以应用于许多其他领域，如物流、生产调度等，充分体现了数学建模在解决实际问题中的广泛应用价值。
4.结论总之，2019 年数学建模 C 题“出租车调度问题”通过建立 VRP 模型，并采用遗传算法求解，为解决实际中的出租车调度问题提供了一种有效方法。
2019年五一数学建模c题解题思路
2019年五一数学建模c题解题思路一、题目背景1. 2019年五一数学建模c题是什么？2019年五一数学建模c题是由我国大学生数学建模竞赛组委会发布的一道数学建模题目，旨在考察参赛者的数学建模能力和解决实际问题的能力。
2. 题目背景该题目给出了一个关于生产线工作效率的问题，要求参赛者利用数学建模的方法，分析和解决这一问题，提出合理的优化方案。
二、问题分析1. 问题的具体内容是什么？题目中给出了一个生产线的工作效率模型，包括了各个环节的工作时间、设备效率等各种参数。
要求参赛者利用所学知识，对这些参数进行分析并给出优化建议。
2. 题目中的关键难点是什么？在这个问题中，参赛者需要充分理解生产线工作效率模型，找出其中的关键影响因素，并能够提出可行的优化方案。
而这其中涉及到的数学模型、统计分析和优化算法等知识都是考察的重点。
三、解题思路1. 理清问题参赛者需要对题目中提供的生产线工作效率模型进行全面理解，确保自己对问题的理解是准确和完整的。
2. 分析关键因素参赛者需要分析生产线工作效率模型中的各个参数，找出对整体效率影响最大的关键因素，这可以通过统计分析和数据挖掘等方法来实现。
3. 搭建数学模型在确定了关键影响因素后，参赛者需要利用所学知识搭建数学模型，对这些因素进行量化分析，找出它们之间的关联规律，并从中找出优化的空间。
4. 提出优化方案参赛者需要根据模型分析的结果，提出合理的优化方案，可以是对设备的调整，工序的重新安排，也可以是对人员的培训和管理等方面的建议。
四、总结1. 参赛者需要具备的能力解决2019年五一数学建模c题，需要参赛者具备扎实的数学基础知识，熟练掌握数学建模和数据处理的方法，同时也需要有一定的实际问题解决能力和动手实践的能力。
2. 对参赛者的意义参与数学建模竞赛，不仅是对所学知识的检验和实践，更是锻炼自己分析和解决实际问题的能力，培养自己的团队协作和领导能力，对个人的成长和发展有着重要的意义。
国赛数学建模c题
数学建模C题是一个具有挑战性的问题，需要我们运用数学知识和技能来解决。
下面我将尝试用600字回答该问题：问题：假设你是一个城市的规划者，你希望通过优化城市交通流量来提高城市的运行效率。
你得到了以下数据：每个交叉口的交通流量、交叉口的形状、周围建筑物的分布、道路的宽度和限制速度等。
请设计一个数学模型来预测未来的交通流量，并根据模型优化城市的交通规划。
首先，我们需要收集和分析数据，以便了解城市的交通状况和建筑物的分布情况。
在收集数据时，我们需要注意数据的准确性和可靠性，因为这些数据将直接影响我们的模型的准确性和可靠性。
接下来，我们需要使用统计方法对数据进行处理和分析，以便找出影响交通流量的关键因素。
我们可以考虑使用线性回归模型来预测未来的交通流量。
该模型通过使用过去的数据和当前的数据来预测未来的流量，并通过使用最小二乘法等统计方法来调整模型参数以最小化预测误差。
然而，线性回归模型可能无法捕捉到城市交通流量中存在的非线性关系和异常值，因此我们可以考虑使用支持向量机、神经网络等机器学习模型来进行预测。
除了预测交通流量外，我们还需要考虑如何优化城市的交通规划。
我们可以通过调整交叉口的形状、道路的宽度和限制速度等参数来优化交通流量。
我们可以使用优化算法（如遗传算法、粒子群算法等）来寻找最优解，以实现城市交通流量的最大化或最小化。
在优化城市交通规划时，我们需要考虑许多因素，如道路的安全性、居民的出行便利性、环境的保护等。
因此，我们可能需要使用多目标优化算法来同时考虑多个目标，以实现最优的交通规划方案。
此外，我们还可以通过与其他城市规划者和研究人员合作，不断优化我们的模型和算法，以适应城市交通流量的变化。
综上所述，要解决该问题，我们需要收集和分析数据、选择合适的预测模型和优化算法、综合考虑多种因素和不断优化我们的模型和算法。
只有通过不断地尝试和改进，我们才能更好地满足城市规划和发展的需求。
2019数学建模c题出租车c
2019数学建模c题出租车c
对于这个出租车问题，我们可以使用数学建模来解决。
以下是一个可能的建模过程：
1. 定义问题：我们需要找到最优的出租车调度方案，使得所有乘客的需求都能得到满足，并且最小化出租车的总行驶里程。
2. 建立数学模型：设想我们有n辆出租车和m个乘客。
我们需要确定每个乘客的出发地和目的地，以及每辆出租车的行驶路线。
我们可以将每个乘客的起始点和目的地表示为坐标点(x1, y1)和(x2, y2)，每辆出租车的位置也可以表示为坐标点(x, y)。
3. 求解过程：我们可以使用最优化算法来找到最佳的出租车调度方案。
一种常用的方法是线性规划。
我们可以将出租车的总行驶里程作为目标函数，并设置一些约束条件。
例如，每个乘客只能被一辆出租车接送，出租车的行驶里程不能超过一定的限制等等。
4. 实施方案：根据求解结果，我们可以获得每个乘客的出租车选择和行驶路径。
然后，我们可以将乘客指派给出租车，并通知出租车司机按照指定路径行驶。
5. 评估结果：我们可以通过比较实际行驶里程和最优解计算得到的行驶里程，来评估方案的效果。
如果实际行驶里程较接近最优解，说明我们的模型和算法是有效的。
总之，数学建模可以帮助我们解决出租车调度问题，优化出租车的行驶路径，提高运输效率。
当然，具体的建模过程还需要根据实际情况进行调整和扩展。
美国大学生数学建模竞赛2019年C题分析
美国⼤学⽣数学建模竞赛2019年C题分析问题1. 题⼲中提到数据密集型年度报告，即建模使⽤的⼤数据的⼀部分。
其中，与2020年C相类似的报告中具有⽂字内容。
2. 这⾥订正⼀个概念：C题的原名叫做Data insight，⽽不是Big data⼤数据。
Data insight直译为数据洞察，可以理解为经常被提到的数据分析。
所以在接触C题的时候应该从统计、分析的⾓度去思考，⽽不是针对数据量⼤的特征去进⾏技术的套⽤。
3. 量化在C题中是⼀个重要的技术与论⽂环节设置。
如何将那些没有量化的信息通过定义进⾏量化：定义中包含公式。
我觉得⼀定是定义进⾏量化，定义可以解释量化⽅式的合理性，仅仅⽤公式表达则抽象。
公式的地位应该与图表相同。
需要留⼼的是，在其他类型的题⽬、其他的⽐赛中量化还具有重要的作⽤？这需要在以后的学习中观察。
4. 假设提供的县位置数据是正确的。
值得学习的假设！！这倒是不符合你的作风，你会忽略很多简单却必要的东西。
这个假设是因为在建模过程中，⼤家有⼀个公认的前提：提供的⼤数据集其中任何⼀条⼀栏都有可能是错误的。
5. 第⼀部分的问题中提到传播，警惕传播模型的出现，可以当作关键词进⾏搜索。
队长注意，建模过程中应该有⼀个确定关键词的环节，⽅便搜索⽂献任务的分配。
词汇表：有关名词解释，帮助理解问题主旨，有助于建⽴模型。
6. 第⼆部分有点像统计分析表述以及数据分析挖掘。
在我们阅读的优秀论⽂中，all of them 在模型设置的各个细节都与题⽬进⾏了紧密地结合。
即Data insight。
7. 第三部分不是要讲⼀个完美的系统，⽽是提出⼀个有⽤的策略并验证其有效性。
完美的系统当然是竭尽全⼒追寻的⽬标，但是现实情况复杂多变：问题难度过⾼、队伍的技术不过关（反映在三个⽅⾯，携⼿能⼒的限制绝对令⼈痛苦，在下⼀篇⽂章中详述）等阻碍存在。
我们做的⼯作只能是尽⼒改善。
确定参数界限，这种问题之前没有遇到过，使⽤灵敏度分析似乎不太恰当。
数学建模汽车租赁问题
承诺书我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛下载）。
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章程和参赛规则的，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。
我们重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。
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)：（论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。
以上容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。
如填写错误，论文可能被取消评奖资格。
）日期：年月日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：汽车租赁调度问题摘要本文针对汽车租赁市场实际情况，并结合所给的真实数据进行缜密地分析及研究，主要采用线性规划优化问题建立模型，再加以拟合分析法进行分析，最后运用lingo程序将所有数据进行整体求解，对模型结果全局优化处理，最大限度的保证结论的准确性。
针对问题一，此问题为最优化问题，首先要根据数据建立相应的最优化模型，然后利用matlab和lingo进行优化求解，得出未来四周转运费用最低的最佳优化方案。
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2019数学建模c题出租车c
摘要：
1.题目背景及要求
2.出租车调度问题的解决方案
3.数学建模在解决实际问题中的应用
4.结论
正文：
1.题目背景及要求
2019 年数学建模竞赛的C 题，要求参赛者针对出租车调度问题进行分析和求解。
具体来说，就是要在给定的时间内，合理地调度出租车，使得乘客的等待时间最短，出租车的运营效率最高。
这是一个典型的运筹学问题，需要运用数学建模的方法进行分析。
2.出租车调度问题的解决方案
为了解决这个问题，我们可以采用以下步骤：
（1）建立数学模型：我们可以将出租车和乘客的等待时间用一个线性规划模型来表示。
具体来说，我们可以设出租车的数量为x，每个出租车接到的乘客数量为c，乘客等待时间为d。
目标是最小化乘客的平均等待时间，即min ∑(d)。
（2）求解模型：根据上述模型，我们可以列出如下的目标函数和约束条件：
目标函数：min ∑(d)
约束条件：
1) 乘客数量= 出租车数量× 每个出租车接到的乘客数量，即∑(c) = x
2) 总等待时间= 每个乘客等待时间× 乘客数量，即∑(d) = ∑(c)
3) 每个出租车接到的乘客数量不能超过最大乘客数量，即c ≤ max_c
然后，我们可以通过求解这个线性规划问题，得到最优的出租车数量和每个出租车接到的乘客数量，从而实现乘客等待时间的最小化。
3.数学建模在解决实际问题中的应用
这个例子充分展示了数学建模在解决实际问题中的应用。
在这个过程中，我们首先通过观察问题，提炼出关键的信息，然后建立数学模型，最后通过求解模型，得到问题的解决方案。
这个过程不仅锻炼了我们的逻辑思维能力，也提高了我们运用数学知识解决实际问题的能力。
4.结论
总的来说，2019 年数学建模竞赛的C 题，不仅考察了我们的数学知识，也考察了我们解决实际问题的能力。