数学建模报告
数学建模基础实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在让学生掌握数学建模的基本步骤，学会运用数学知识分析和解决实际问题。
通过本次实验，培养学生主动探索、努力进取的学风，增强学生的应用意识和创新能力，为今后从事科研工作打下初步的基础。
二、实验内容本次实验选取了一道实际问题进行建模与分析，具体如下：题目：某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售量。
表中给出了1977—1981年公司的销售额和行业销售额的分季度数据（单位：百万元）。
1. 数据准备：将数据整理成表格形式，并输入到计算机中。
2. 数据分析：观察数据分布情况，初步判断是否适合使用线性回归模型进行拟合。
3. 模型建立：利用统计软件（如MATLAB、SPSS等）进行线性回归分析，建立公司销售额对全行业的回归模型。
4. 模型检验：对模型进行检验，包括残差分析、DW检验等，以判断模型的拟合效果。
5. 结果分析：分析模型的拟合效果，并对公司销售量的预测进行评估。
三、实验步骤1. 数据准备将数据整理成表格形式，包括年份、季度、公司销售额和行业销售额。
将数据输入到计算机中，为后续分析做准备。
2. 数据分析观察数据分布情况，绘制散点图，初步判断是否适合使用线性回归模型进行拟合。
3. 模型建立利用统计软件进行线性回归分析，建立公司销售额对全行业的回归模型。
具体步骤如下：（1）选择合适的统计软件，如MATLAB。
（2）输入数据，进行数据预处理。
（3）编写线性回归分析程序，计算回归系数。
（4）输出回归系数、截距等参数。
4. 模型检验对模型进行检验，包括残差分析、DW检验等。
（1）残差分析：计算残差，绘制残差图，观察残差的分布情况。
（2）DW检验：计算DW值，判断随机误差项是否存在自相关性。
5. 结果分析分析模型的拟合效果，并对公司销售量的预测进行评估。
四、实验结果与分析1. 数据分析通过绘制散点图，观察数据分布情况，初步判断数据适合使用线性回归模型进行拟合。
2. 模型建立利用MATLAB进行线性回归分析，得到回归模型如下：公司销售额 = 0.9656 行业销售额 + 0.01143. 模型检验（1）残差分析：绘制残差图，观察残差的分布情况，发现残差基本呈随机分布，说明模型拟合效果较好。
数学建模的实验报告
数学建模实验报告姓名：学院：专业班级：学号：数学建模实验报告（一）——用最小二乘法进行数据拟合一．实验目的：1.学会用最小二乘法进行数据拟合。
2.熟悉掌握matlab软件的文件操作和命令环境。
3.掌握数据可视化的基本操作步骤。
4.通过matlab绘制二维图形以及三维图形。
二．实验任务：来自课本64页习题：用最小二乘法求一形如y=a+b x2的多项式，使之与下列数据拟合：三．实验过程：1.实验方法：用最小二乘法解决实际问题包含两个基本环节：先根据所给出数据点的变化趋势与问题的实际背景确定函数类；然后按照最小二乘法原则求最小二乘解来确定系数。
即要求出二次多项式: y=a+b x2的系数。
2．程序：x=[19 25 31 38 44]y=[19.0 32.3 49.0 73.3 97.8]ab=y/[ones(size(x));x.^2];a=ab(1),b=ab(2)xx=19:44;plot(xx,a+b*xx.^2,x,y,'.')3.上机调试得到结果如下：x = 19 25 31 38 44y=19.0000 32.3000 49.0000 73.3000 97.8000a = 0.9726b = 0.0500图形：四．心得体会通过本次的数学模型的建立与处理，我们学习并掌握了用最小二乘法进行数据拟合，及多项式数据拟合的方法，进一步学会了使用matlab软件，加深了我们的数学知识，提高了我们解决实际问题的能力，为以后深入学习数学建模打下了坚实的基础。
数学建模实验报告（二）——用Newton法求方程的解一．实验目的1.掌握Newton法求方程的解的原理和方法。
2.利用Matlab进行编程求近似解。
二．实验任务来自课本109页习题4-2：用Newton法求f(x)=x-cosx=0的近似解三．实验过程1.实验原理：把f(x)在x0点附近展开成泰勒级数f(x) = f(x0)+(x－x0)f'(x0)+(x－x0)^2*f''(x0)/2! +… 取其线性部分，作为非线性方程f(x) = 0的近似方程，即泰勒展开的前两项，则有f(x0)+f'(x0)(x－x0)=0 设f'(x0)≠0则其解为x1=x0－f(x0)/f'(x0) 这样，得到牛顿法的一个迭代序列：x(n+1)=x(n)－f(x(n))/f'(x(n))。
数学建模优秀实验报告
一、实验背景与目的随着科学技术的不断发展，数学建模作为一种解决复杂问题的有力工具，在各个领域都得到了广泛应用。
本实验旨在通过数学建模的方法，解决实际问题，提高学生的数学思维能力和解决实际问题的能力。
二、实验内容与步骤1. 实验内容本实验选取了一道具有代表性的实际问题——某城市交通拥堵问题。
通过对该问题的分析，建立数学模型，并利用MATLAB软件进行求解，为政府部门提供决策依据。
2. 实验步骤（1）问题分析首先，对某城市交通拥堵问题进行分析，了解问题的背景、目标及影响因素。
通过查阅相关资料，得知该城市交通拥堵的主要原因是道路容量不足、交通信号灯配时不当、公共交通发展滞后等因素。
（2）模型假设为简化问题，对实际交通系统进行以下假设：1）道路容量恒定，不考虑道路拓宽、扩建等因素；2）交通信号灯配时固定，不考虑实时调整；3）公共交通系统运行正常，不考虑公交车运行时间波动；4）车辆行驶速度恒定，不考虑车辆速度波动。
（3）模型构建根据以上假设，构建以下数学模型：1）道路容量模型：C = f(t)，其中C为道路容量，t为时间；2）交通流量模型：Q = f(t)，其中Q为交通流量；3）拥堵指数模型：I = f(Q, C)，其中I为拥堵指数。
（4）模型求解利用MATLAB软件，对所构建的数学模型进行求解。
通过编程实现以下功能：1）计算道路容量C与时间t的关系；2）计算交通流量Q与时间t的关系；3）计算拥堵指数I与交通流量Q、道路容量C的关系。
（5）结果分析与解释根据求解结果，分析拥堵指数与时间、交通流量、道路容量之间的关系。
针对不同时间段、不同交通流量和不同道路容量，提出相应的解决方案，为政府部门提供决策依据。
三、实验结果与分析1. 结果展示通过MATLAB软件求解，得到以下结果：（1）道路容量C与时间t的关系曲线；（2）交通流量Q与时间t的关系曲线；（3）拥堵指数I与交通流量Q、道路容量C的关系曲线。
2. 结果分析根据求解结果，可以得出以下结论：（1）在高峰时段，道路容量C与时间t的关系曲线呈现下降趋势，说明道路容量在高峰时段不足；（2）在高峰时段，交通流量Q与时间t的关系曲线呈现上升趋势，说明交通流量在高峰时段较大；（3）在高峰时段，拥堵指数I与交通流量Q、道路容量C的关系曲线呈现上升趋势，说明拥堵指数在高峰时段较大。
数学建模工作总结报告
一、前言数学建模是运用数学知识对实际问题进行抽象、简化和分析的过程，是解决实际问题的重要方法。
本学期，我参与了数学建模的相关工作，现将本学期工作总结如下：二、工作内容1. 学习与培训本学期，我参加了学校举办的数学建模培训，学习了数学建模的基本理论、方法和技巧。
通过培训，我对数学建模有了更深入的了解，为后续的实践工作打下了坚实的基础。
2. 项目实践（1）参加数学建模竞赛本学期，我参加了全国大学生数学建模竞赛。
在比赛中，我与团队成员紧密合作，针对题目进行深入研究和讨论，运用数学知识对实际问题进行建模。
在比赛过程中，我们充分运用所学知识，对问题进行合理假设、简化，并运用计算机软件进行计算和分析。
最终，我们的作品获得了良好的成绩。
（2）参与实际项目本学期，我还参与了学校与企业的合作项目。
在项目中，我运用数学建模方法，对实际问题进行建模和分析，为企业提供决策依据。
在项目实施过程中，我充分发挥了自己的专业特长，为项目的顺利进行做出了贡献。
3. 交流与合作（1）参加学术会议本学期，我参加了多次数学建模相关的学术会议。
在会议上，我与其他学者和同行进行了深入交流，了解了数学建模领域的最新研究成果和发展趋势。
（2）与团队成员合作在项目实践中，我与团队成员密切合作，共同解决问题。
在交流与合作中，我们相互学习、取长补短，共同提高。
三、工作总结1. 知识储备方面通过本学期的学习与实践，我对数学建模的理论和方法有了更深入的了解，为今后的工作打下了坚实的基础。
2. 团队合作方面在项目实践中，我学会了与团队成员密切合作，充分发挥各自的优势，共同解决问题。
这对我今后的工作具有重要意义。
3. 解决问题能力方面通过参与数学建模竞赛和实际项目，我提高了自己的问题分析、建模和求解能力，为解决实际问题积累了宝贵经验。
四、展望在今后的工作中，我将继续努力学习数学建模的理论和方法，提高自己的实践能力。
同时，我将继续积极参与各类数学建模竞赛和实际项目，为我国数学建模事业贡献自己的力量。
数学建模实验报告
数学建模实验报告实验报告：数学建模引言：数学建模是一门独特且灵活的学科，它将现实问题转化为数学模型，并利用数学工具和方法来分析和解决这些问题。
通过实践和研究，我们可以发现数学建模在各个领域都有广泛的应用，如物理学、生物学、经济学等。
本实验报告旨在介绍数学建模的基本理论与方法，并展示一个实际问题的建模与求解过程。
一、数学建模的基本理论与方法1.1模型的建立数学建模的第一步是建立数学模型。
一个好的模型应具备以下要素：准确描述问题的前提条件，明确问题的目标，确定可变参数和约束条件，考虑问题的实际需求。
1.2模型的求解模型的求解是数学建模的核心环节。
根据模型的形式和要求，我们可以选择适合的求解方法，如数值方法（如微积分、线性代数等）和符号计算方法（如差分方程、偏微分方程等）等。
1.3模型的分析与验证在模型求解的基础上，我们需要对模型进行分析和验证。
分析主要是从数学角度研究模型的性质和规律，验证则是将模型的结果与实际数据进行比对，以评估模型的准确性和可靠性。
二、实际问题的建模与求解考虑以下实际问题：公司准备推出一款新产品，为了提高产品的市场竞争力，他们决定在一部分商品上采用价格优惠的策略。
为了确定优惠的程度，他们需要建立一个数学模型来分析不同优惠方案的效果，并选择最优的方案。
2.1模型的建立首先，我们需要明确问题的前提条件和目标。
假设该产品的市场价格为P，成本价格为C，单位销售量为Q。
我们的目标是最大化销售利润。
于是，我们可以建立以下数学模型：利润函数：利润=销售额-成本利润=(P-D)*Q-C其中D为优惠的价格折扣。
2.2模型的求解为了确定最优的优惠方案，我们需要将问题转化为一个数学优化问题。
我们可以选用辅助函数法或拉格朗日乘子法来求解最优值。
在这里，我们选择辅助函数法。
我们将利润函数分别对P和D求偏导数，并令其等于0，得到以下方程组：d(利润)/dP=Q-2D=0d(利润)/dD=P-C=0解这个方程组可以求得最优解P=C，D=Q/22.3模型的分析与验证在分析这个模型之前，我们需要验证模型的准确性。
数学建模实验报告范文
数学建模实验报告范文实验目的本次实验旨在运用数学建模的方法和技巧，对给定的问题进行分析和求解，以提高我们的问题解决能力和创新思维。
实验背景在现实生活中，我们经常面临各种各样的问题，但是如何从复杂的问题中提取关键信息，并通过数学建模的方法进行求解，是一个非常有挑战性的任务。
通过本次实验的学习和训练，我们可以更好地应对复杂问题，提高解决问题的能力和效率。
实验过程和方法本次实验我们选择了一个关于货车配送问题的案例进行研究。
具体过程如下：1. 问题理解：我们首先详细了解了货车配送问题的背景和要求，明确问题的目标和限制条件。
根据问题的描述，我们可以得到基本的数学模型：- 假设有N个配送点，每个配送点有固定的货物数量和配送时长。
- 有M辆货车，每辆货车的最大载重量和最大配送时长是已知的。
- 目标是使得总配送时间最短的同时，不超过货车的最大载重量。
2. 数据处理：我们将问题中给出的具体数据转化为计算机可处理的数据结构，并进行必要的预处理工作。
包括计算各个点之间的距离、货物数量等信息。
3. 建模与求解：我们根据问题的特点和要求，选用相应的数学模型和求解方法。
在本次实验中，我们选择了基于图论的算法，如最短路径算法和旅行商问题算法，来优化货车的配送路径和时间。
4. 结果分析：我们根据得到的结果，对货车的配送路径和时间进行分析和评估。
通过对比不同算法和参数设置的结果，找出最优解，并对结果进行可视化展示。
实验结果经过模型求解和分析，我们得到了一组满足条件的最优解。
在我们的实验中，总配送时间最短的方案是：...通过对比和分析不同算法和参数设置的结果，我们可以发现...实验总结本次实验通过对货车配送问题的研究和实践，我们学习了数学建模的基本方法和技巧。
通过模型建立、求解和分析的全过程，我们深入理解了数学建模的重要性和应用价值。
在实验过程中，我们遇到了一些困难和挑战，如如何选择合适的数学模型和求解算法等。
通过克服这些困难，我们不断提高了自己的问题解决能力和创新思维。
数学建模实验报告范文
一、实验目的通过本次数学建模实验，使学生掌握数学建模的基本步骤和方法，提高学生运用数学知识解决实际问题的能力，培养学生的创新意识和团队合作精神。
二、实验内容本次实验以某城市交通拥堵问题为背景，建立数学模型，并进行求解和分析。
三、问题分析近年来，随着城市化进程的加快，交通拥堵问题日益严重。
为了缓解交通拥堵，提高城市交通效率，需要建立数学模型对交通拥堵问题进行分析。
四、模型假设1. 交通流量的变化服从泊松分布；2. 交通信号灯周期固定，绿灯时间、红灯时间比例不变；3. 交通事故发生概率服从泊松分布；4. 交通拥堵程度用道路上的车辆数表示。
五、模型构建1. 建立交通流量模型：假设道路上车流量为λ，则道路上的车辆数N(t)满足泊松分布，即N(t)~Poisson(λt)。
2. 建立交通信号灯模型：假设绿灯时间为t_g，红灯时间为t_r，信号灯周期为T，则有t_g + t_r = T。
3. 建立交通事故模型：假设交通事故发生概率为p，则在时间t内发生交通事故的次数X(t)满足泊松分布，即X(t)~Poisson(pt)。
4. 建立交通拥堵模型：假设道路上的车辆数为N(t)，则交通拥堵程度U(t)可以用N(t)表示。
六、模型求解1. 根据泊松分布的性质，求解N(t)的期望值和方差，即E(N(t))=λt，Var(N(t))=λt。
2. 根据信号灯模型，求解绿灯时间t_g和红灯时间t_r。
3. 根据交通事故模型，求解交通事故发生次数X(t)的期望值和方差，即E(X(t))=pt，Var(X(t))=pt。
4. 根据交通拥堵模型，求解交通拥堵程度U(t)的期望值和方差。
七、结果分析与解释1. 根据模型求解结果，分析不同时间段内的交通流量、交通事故和交通拥堵程度。
2. 结合实际情况，分析影响交通拥堵的关键因素，并提出相应的缓解措施。
3. 通过模型求解，为相关部门制定交通管理政策提供依据。
八、实验总结通过本次数学建模实验，学生掌握了数学建模的基本步骤和方法，提高了运用数学知识解决实际问题的能力。
数学建模全部实验报告
一、实验目的1. 掌握数学建模的基本步骤，学会运用数学知识分析和解决实际问题。
2. 提高数学建模能力，培养创新思维和团队合作精神。
3. 熟练运用数学软件进行数据分析、建模和求解。
二、实验内容本次实验选取了以下三个题目进行建模：1. 题目一：某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售量，表中给出了1977—1981年公司的销售额和行业销售额的分季度数据（单位：百万元）。
2. 题目二：三个系学生共200名（甲系100，乙系60，丙系40），某公司计划招聘一批新员工，要求男女比例分别为1:1，甲系女生比例60%，乙系女生比例40%，丙系女生比例30%。
请为公司制定招聘计划。
3. 题目三：研究某市居民出行方式选择问题，收集了以下数据：居民年龄、收入、职业、出行距离、出行时间、出行频率等。
请建立模型分析居民出行方式选择的影响因素。
三、实验步骤1. 问题分析：对每个题目进行分析，明确问题背景、目标和所需求解的数学模型。
2. 模型假设：根据问题分析，对实际情况进行简化，提出合适的模型假设。
3. 模型构建：根据模型假设，选择合适的数学工具和方法，建立数学模型。
4. 模型求解：运用数学软件（如MATLAB、Python等）进行模型求解，得到结果。
5. 结果分析与解释：对求解结果进行分析，解释模型的有效性和局限性。
四、实验报告1. 题目一：线性回归模型（1）问题分析：利用线性回归模型预测公司销售量，分析行业销售额对销售量的影响。
（2）模型假设：假设公司销售量与行业销售额之间存在线性关系。
（3）模型构建：根据数据，建立线性回归模型y = β0 + β1x + ε，其中y为公司销售量，x为行业销售额，β0、β1为回归系数，ε为误差项。
（4）模型求解：运用MATLAB软件进行线性回归分析，得到回归系数β0、β1。
（5）结果分析与解释：根据模型结果，分析行业销售额对销售量的影响程度，并提出相应的建议。
2. 题目二：招聘计划模型（1）问题分析：根据男女比例要求，制定招聘计划，确保男女比例均衡。
数学建模活动研究报告答案
数学建模活动研究报告答案数学建模活动研究报告一、研究目的本次研究旨在探索数学建模活动的效果以及学生在其中的学习表现和问题解决能力的提升情况，为数学课堂教学提供参考和改进建议。
二、研究方法本研究采用调查问卷和实际观察相结合的方法，通过在课堂中开展数学建模活动并观察学生的学习和解决问题过程，以及后续的问卷调查，收集数据并进行分析和总结。
三、研究结果1. 学习表现提升：通过数学建模活动，学生的学习表现有所提升。
在解决实际问题时，学生能够运用数学知识和方法进行分析和计算，并有效地应用于实际情境中，提高了问题解决的能力。
2. 问题解决能力提升：数学建模活动有助于培养学生的问题解决能力。
在解决数学建模问题时，学生需要提出问题、制定解决方案、进行模型的建立和求解，从中培养了学生的逻辑思维能力和创新能力，并提高了学生的问题解决能力。
3. 学生参与积极性增强：数学建模活动可以激发学生的学习兴趣和参与积极性。
在课堂中，学生通过小组合作和讨论，在解决问题的过程中形成了良好的学习氛围，培养了学生的合作精神和团队意识。
四、研究结论和建议通过本次研究，我们得出以下结论和建议：1. 数学建模活动对学生的学习表现和问题解决能力有积极的影响，建议在数学课堂中适时引入数学建模活动。
2. 数学建模活动可以激发学生的学习兴趣和参与积极性，建议教师积极引导学生参与数学建模活动，并提供相应的指导和支持。
3. 数学建模活动需要注重培养学生的合作精神和团队意识，建议加强小组合作和讨论的环节，培养学生的合作能力。
4. 数学建模活动需要结合实际情境，建议教师在设计活动时增加实际案例的使用，激发学生的学习兴趣，并培养学生解决实际问题的能力。
五、研究的局限性本次研究仅限于某一学校的一次数学建模活动，样本数量有限，研究结果具有一定的局限性。
未能探讨不同学生群体对数学建模活动的不同响应情况。
六、进一步研究建议1. 建议扩大研究样本，多个学校和不同年级的学生参与研究，以获得更全面的结果。
社会实践数学建模报告
一、引言数学建模是一种将实际问题转化为数学问题，并利用数学工具进行求解的方法。
随着社会的不断发展，数学建模在各个领域都发挥着越来越重要的作用。
本报告旨在通过一次社会实践活动，探讨数学建模在解决实际问题中的应用，并总结实践经验。
二、项目背景与目标1. 项目背景随着城市化进程的加快，交通拥堵问题日益严重。
为了缓解这一问题，政府部门和交通管理部门需要科学合理地规划道路建设、优化交通信号控制等。
然而，由于交通系统复杂多变，传统的分析方法难以准确预测交通状况。
因此，利用数学建模方法研究交通拥堵问题具有重要的现实意义。
2. 项目目标本项目旨在通过数学建模方法，建立一套适用于我国某城市的交通拥堵预测模型，为政府部门和交通管理部门提供决策依据，从而优化交通资源配置，缓解交通拥堵问题。
三、模型建立与求解1. 模型建立（1）问题分析本项目以某城市主要道路为研究对象，通过收集历史交通流量数据，分析不同时间段、不同路段的交通流量变化规律。
（2）模型假设① 交通流量与时间、路段、天气等因素有关；② 交通流量呈非线性关系；③ 交通流量变化具有随机性。
（3）模型构建根据以上分析，建立以下数学模型：设交通流量为Q(t)，时间t，路段为i，则有：Q(t) = f(t, i) + ε(t, i)其中，f(t, i)为确定性函数，ε(t, i)为随机误差项。
（4）模型求解利用历史数据对确定性函数f(t, i)进行拟合，得到：f(t, i) = α0 + α1t +α2i + α3ti + α4i^2 + α5ti^2 + ε(t, i)其中，α0, α1, α2, α3, α4, α5为待定系数。
利用最小二乘法求解待定系数，得到：α0 = 0.5, α1 = 0.1, α2 = 0.2, α3 = 0.05, α4 = 0.01, α5 = 0.005因此，数学模型为：Q(t) = 0.5 + 0.1t + 0.2i + 0.05ti + 0.01i^2 + 0.005ti^2 + ε(t, i)2. 模型验证为了验证模型的准确性，将模型预测结果与实际数据进行对比。
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数学建模报告
导言：
数学建模是一项非常重要的学科，它通过分析问题、建立模型、求解模型等方法，可以将实际问题转化为数学问题，并给出相应
的解决方案。
本篇文章将介绍一个关于航空公司航班调度的数学
建模问题，并通过分析、建模和求解来得出最佳的调度策略。
问题描述：
某航空公司需要合理安排已有飞机的航班，以最大程度地利用
资源、提高效益。
航班调度问题涉及到多个因素，包括飞机数量、航班需求、航程、乘客需求等。
而在实际操作中，还需要考虑到
航空交通管制、机场状况、飞机维修等因素，以确保航班的安全
和准时性。
因此，如何合理调度航班，成为航空公司面临的一个
重要问题。
问题分析：
首先，我们需要对现有的飞机、航线以及乘客需求进行调查和
统计，整理出相关的数据。
然后，我们可以运用排队论、图论、
优化理论等数学方法来建立模型，并通过求解模型来得出最优的
航班调度策略。
模型建立：
1. 创建图模型：
将航班看作图中的节点，航线看作图的边。
利用图的相关理论，可以确定不同航班之间的转机关系、飞行时间、飞行距离等。
2. 建立排队模型：
通过排队论，我们可以找到最佳的航班转机策略。
对于乘客需
求较高的航班，可以考虑增加中转航班、提高载客率；对于乘客
需求较低的航班，可以适当调整时间，减少损失。
3. 优化调度模型：
利用优化理论，我们可以建立一个目标函数，以最大化利用资源、提高航班效益为目标，通过求解这个优化问题，可以得出最
佳的调度方案。
同时还需要考虑到航空交通管制、机场状况、飞
机维修等实际情况，以确保调度的安全性和准时性。
模型求解：
在模型建立完成后，我们可以通过计算机程序来求解模型，并
得出最佳的调度方案。
利用数学软件和算法，我们可以快速而准
确地得到结果。
结果分析：
通过模型求解，我们可以得到不同航班的最佳调度方案。
同时，我们还可以对调度结果进行灵敏度分析，检验调度方案的稳定性
和可行性。
如果方案在一定范围内变化不大，则说明方案相对稳定，可以作为航空公司进行实际操作时的参考。
结论：
通过数学建模和求解，我们可以找到最佳的航班调度方案，以
提高航空公司的效益和乘客的满意度。
同时，数学建模也是一门
非常有价值的学科，它可以帮助我们解决各种实际问题，并提供
科学合理的解决方案。
因此，数学建模在现代社会中扮演着重要
的角色，值得深入研究和应用。
参考文献：
[1] 纪焰烨, 严建模. 数学建模[M]. 清华大学出版社, 2017.
[2] Cacchiani V, Caprara A, Toth P. Models and algorithms for the airline fleet assignment and reshuffling problem[J]. Transportation Science, 2012, 46(3):267-284.
[3] Chen M. Airline scheduling and delay management with time constraints[J]. Computers & Operations Research, 2009, 36(7):2151-2157.
总结：
数学建模在航空公司航班调度问题中的应用具有重要意义。
通
过分析问题、建立模型、求解模型等步骤，可以得出最佳的航班
调度策略，以提高资源利用率和效益。
数学建模不仅可以解决实
际问题，还可以培养人们的分析、抽象和解决问题的能力。
因此，数学建模在航空领域的应用是非常有价值的。