的资源配置优化模型
资源配置优化模型研究
资源配置优化模型研究现代社会，资源的合理配置和利用是至关重要的，对各种行业的开展都有着决定性的作用。
然而，资源配置优化这个问题并不是那么容易解决的，需要借助科学研究和技术手段，以提高资源利用效率，促进社会经济的发展。
而资源配置优化模型正是在这个方面的研究中得到了广泛应用。
资源配置优化模型的概念资源配置优化模型是指一种通过建立数学模型和计算分析的方法，分析资源的分配效率而制定最佳的资源配置方案的方法。
这种方法的应用范围很广泛，涉及到国家的发展战略、企业的生产和经营方针等各个层面。
其核心目的是通过科学的计算方法，将各种资源所能起到的最大使用效益实现到最大化，为经济和社会发展提供支持。
资源配置优化模型的技术基础资源配置优化模型所需的技术基础主要包括以下几个方面：1. 数学模型的建立资源配置优化模型通过建立数学模型来分析资源分配效率和制定最优方案。
因此，数学建模技术是其技术基础之一。
通过精细的数学模型，可以将资源的成本、利益、效率等因素量化，实现资源分配的最优化。
2. 数据分析技术资源配置优化模型的数据分析技术是非常重要的一部分。
只有掌握了各种资源的分配情况，才能做出最优方案。
数据分析技术包括数据整合、数据处理、数据可视化、数据挖掘等多个方面，通过这些技术手段，将大量、复杂的数据变成有用、易于分析的信息。
3. 优化算法资源配置优化模型的核心目的是实现最大化效益。
因此，优化算法技术是不可或缺的。
优化算法是一种通过各种复杂的计算和模拟方法，来获得最优解的技术手段，可以帮助研究者快速的找到最优的资源分配方案。
4. 人工智能技术人工智能技术是现代计算机技术中最为前沿的一个领域，也是资源配置优化模型应用的重要技术基础。
人工智能技术包括机器学习、模式识别、深度学习等多种技术手段，这些手段能够让计算机快速学习和处理复杂的数据，从而实现更加快速、准确的资源分配。
资源配置优化模型的实践应用资源配置优化模型不仅具有理论研究的价值，更具有广泛的实践应用价值。
资源配置优化模型设计与实现
资源配置优化模型设计与实现随着市场环境的变化，对资源的利用效率要求越来越高，而资源配置优化模型应运而生。
通过对现有资源进行科学有效的配置，能够提高资源利用效率，降低成本，提高企业效益。
在这篇文章里，我们将介绍资源配置优化模型的基本原理、步骤以及实现方法。
一、资源配置优化模型的基本原理资源配置优化模型的基本原理是在整个生产流程中，避免出现瓶颈并且在不影响质量的前提下最大程度地提高生产效率。
从单道工序到整个工厂，都可以建立适合自己的优化模型。
资源配置优化模型的核心是寻找最优的生产流程。
在这个过程中，需要确定一些关键因素来优化过程的效率。
二、资源配置优化模型的步骤1.确定模型目标：模型的目标是指实现优化的目的。
只有明确模型的目标，才能确定资源配置的方向和优先级。
2.数据准备：在实际制造过程中，需要进行数据采集和处理。
数据的准确性和完整性是成功实施优化模型的关键。
3.制造流程建模：模型制造流程的建模，需要将数据组织成图表来描绘整个制造过程。
4.过程分析：需要对制造过程中的多个因素进行分析，确定制约因素以及制约因素对资源配置的影响。
5.最优方案推导：根据前面的步骤，能够推导出最优的资源配置方案并进行实施。
三、资源配置优化模型的实现方法1.系统分析法：该方法大致分为数据收集、数据梳理、系统分析、模型建立和最优方案确定五步骤。
系统分析法将资源视为一个整体来进行调配分配，并且确定组成系统的各项主要资源所需要的数量和种类。
它需要借助专业的附加设施和计算机软件实现优化方案的建立和实施。
2.经验分析法：该方法是基于生产管理者的经验进行资源配置的一种方法。
主要借助美洲土著人民的食物分配模式和调查研究将过去的经验运用到现有的资源配置中。
3.数学分析法：该方法利用数学模型来对企业资源的分配进行数学分析。
它需要依赖专业的数学软件，借助高科技的设施进行建模，建立数学模型，并根据模型以及生产经验进行最优方案的推导。
四、总结资源配置优化模型是一个综合性的问题，它涉及到生产制造过程的方方面面。
教育资源配置的优化模型与应用实例
教育资源配置的优化模型与应用实例教育，是国家发展的基石，也是社会进步的动力源泉。
而教育资源的合理配置，对于提高教育质量、促进教育公平具有至关重要的意义。
在当今社会，如何优化教育资源配置，以满足不同地区、不同群体的教育需求，成为了教育领域亟待解决的重要问题。
教育资源配置的优化，需要综合考虑多个因素。
首先是教育资源的供给与需求。
不同地区、不同学校的学生数量、师资力量、教学设施等方面存在差异，这就需要对教育资源的需求进行准确评估。
其次，教育资源的质量也是关键因素。
优质的师资、先进的教学设备和丰富的教学资料，能够显著提高教育效果。
此外，教育资源的分配公平性也是不容忽视的，要确保每个学生都能享受到基本的教育资源，减少地区之间、城乡之间的教育差距。
为了实现教育资源配置的优化，建立科学的优化模型是必不可少的。
一种常见的优化模型是基于线性规划的方法。
通过设定目标函数，如最大化教育效果或者最小化教育成本，同时考虑各种约束条件，如师资数量限制、教学设施容量等，来求解最优的教育资源配置方案。
另一种优化模型是基于系统动力学的方法。
该方法将教育系统视为一个动态的复杂系统，考虑各种因素之间的相互作用和反馈机制。
通过建立系统的因果关系图和数学模型，模拟不同政策和措施对教育资源配置的长期影响，从而为决策提供参考。
在实际应用中，有许多成功的案例值得借鉴。
例如，在一些地区，通过建立教育资源共享平台，实现了师资、教学资料和教学设备的共享。
不同学校之间可以根据需求互相调配资源，提高了资源的利用效率。
某贫困地区在教育资源配置优化方面也取得了显著成效。
过去，该地区学校师资短缺，教学设施简陋。
通过政府的大力投入和政策支持，引入了优秀的教师，并配备了现代化的教学设备。
同时，利用在线教育平台，让学生能够接触到优质的教育资源。
经过一段时间的努力，该地区的教育质量得到了显著提升，学生的学业成绩有了明显进步。
然而，在教育资源配置优化的过程中，也面临着一些挑战。
资源配置优化模型研究及其应用
资源配置优化模型研究及其应用随着社会经济的飞速发展，各行各业都需要不断地面对资源配置的问题，尤其是在压力越来越大的情况下，如何合理配置资源，提高资源利用率，成为所有企业、组织、政府所面临的共同难题。
而资源配置优化模型应运而生，成为优化资源配置的重要工具之一。
一、资源配置优化模型的概念和意义资源配置优化模型是一种基于数学方法和计算机技术的模型，通过收集和分析数据，建立相应的模型，计算得出最优的资源配置方案。
这种模型的研究和应用需要具备一定的技术实力和数学知识，但具有明显的优点和实用性，如提高资源利用效率、降低成本、提高生产效率等。
二、资源配置优化模型的应用资源配置优化模型已广泛应用于交通、物流、制造业、金融业等行业，并为提高企业资源利用效率、缩短产品周期、降低生产成本发挥了重要作用。
例如，在交通领域中，城市交通拥堵是现代都市中的重要问题之一。
针对这种情况，交通专家研究了城市交通流的分析模型，针对不同时间段和交通状况确定了出行方式和路线，提高了城市资源利用率，缓解了交通拥堵的问题。
同样地，在物流领域中，资源配置优化模型可以帮助企业优化仓储、物流、配送等方面，提高生产效率、降低运营成本、提高产品质量等。
在金融领域中，资源配置优化模型可以帮助银行、证券公司等金融机构做出合理的资产配置决策，不仅优化资产配置结构，降低风险和波动，而且提高了收益率，实现了“资产最优配置”。
三、资源配置优化模型的研究方法资源配置优化模型研究主要包括数据收集、模型构建和最优化算法应用三个阶段。
（1）数据收集阶段：通过收集相关数据，包括市场需求、资源量、资源成本、生产能力等因素的数据，来建立模型。
（2）模型构建阶段：通过对数据进行分析，构建出适合自己业务的数学模型。
（3）最优化算法应用阶段：采用最优化算法，对建立好的模型进行求解，得出最优解。
最优化算法的选择需要根据模型特性、求解目标、计算资源等方面进行考虑。
四、资源配置优化模型的未来展望随着经济全球化和市场竞争的加剧，资源配置的问题将变得日益复杂。
资源配置优化模型的研究及其应用
资源配置优化模型的研究及其应用在当今全球化和数字化的时代，资源配置是各个领域关注的重点。
在企业管理、公共政策和科学研究等方面，如何实现资源的最优化配置成为了一项重要课题。
因此，建立一种有效的资源配置优化模型对于提高资源利用效率、降低成本和保障公平分配至关重要。
在本文中，我们将探讨资源配置优化模型的研究及其应用。
一、资源配置优化模型的概念和构成资源配置优化模型是指通过建立模型来统计和分析资源使用情况，然后对其进行优化，以实现更好的效益。
其构成包括了数据采集，数学建模和优化求解三个环节。
数据采集是指对需要优化的资源进行全面而细致的调查和收集，明确其特征和使用情况。
数学建模是指将采集到的数据与数学方法相结合，构建出适合于资源优化的模型。
而优化求解则是指运用数学工具对所建立的模型进行求解，得到最优解方案。
二、资源配置的优化方法优化方法是指为了达到最优化资源配置而采用的判断标准和具体实施行动。
这些方法包括线性规划、动态规划、模拟仿真、遗传算法、人工神经网络等等。
1. 线性规划线性规划是指将资源配置问题转化为一组线性关系问题，然后运用线性规划工具对其进行求解的过程。
它的优点在于能够求解问题的最优解，并对不同情况进行分析和优化，实现资源的合理配置。
2. 动态规划动态规划是指将资源配置问题分解为一组小的子问题，然后将它们连接起来以得到整体上的最优解。
它的优点在于解决了许多实际问题，但是有限制是不支持非线性。
3. 模拟法模拟法是指模拟资源配置过程中的各种现象和变化情况，根据仿真结果进行优化调整的方法。
它的优点在于能模仿实际场景进行分析，但是需要大量的数据和知识作为支撑。
4. 遗传算法遗传算法是一种生物仿真算法，运用进化思想来进行资源配置优化。
它的优点在于能够处理复杂的非线性问题，但是求解时间长，难以保证得到全局最优解。
5. 人工神经网络人工神经网络是模仿人类大脑神经系统的一类模型，能够处理复杂、动态和非线性的问题。
教育资源配置的优化模型与应用实例
教育资源配置的优化模型与应用实例在当今社会，教育的重要性日益凸显，而教育资源的合理配置则成为了影响教育质量和公平的关键因素。
优化教育资源配置不仅能够提高教育效率，还能促进教育公平，为社会的发展培养更多高素质的人才。
本文将探讨教育资源配置的优化模型，并通过实际应用实例来展示其效果和价值。
一、教育资源配置的概念与重要性教育资源，广义上包括人力、物力、财力等各种要素，如教师、教学设施、教材、资金等。
合理配置这些资源，意味着要根据不同地区、学校、学生的需求和特点，进行科学、公平、高效的分配，以实现教育目标的最大化。
教育资源配置的重要性不言而喻。
首先，它直接关系到教育质量。
充足且合理配置的资源能够为学生提供良好的学习环境和条件，有助于提高教学效果，培养学生的综合素质。
其次，有利于促进教育公平。
如果资源配置不均衡，可能导致一些地区或群体无法享受到优质的教育，加剧社会的不平等。
最后，对于提高教育系统的整体效率也具有重要意义。
通过优化配置，可以避免资源的浪费和闲置，提高资源的利用效率。
二、教育资源配置的优化模型1、基于需求的模型这种模型首先需要对不同地区、学校和学生的教育需求进行详细的调研和分析。
例如，考虑学生的数量、年龄结构、学习能力、兴趣爱好等因素，以及学校的教学目标、课程设置、师资情况等。
然后，根据这些需求来确定所需的教育资源种类和数量。
比如，对于学生数量较多、学习能力差异较大的学校，可能需要更多的教师和多样化的教学设施；而对于侧重于艺术教育的学校，则需要更多的艺术器材和专业教师。
2、成本效益模型在配置教育资源时，需要考虑成本和效益的平衡。
成本不仅包括购买资源的直接费用，还包括维护、管理等间接成本。
效益则可以从多个方面来衡量，如学生的学业成绩提高、综合素质提升、社会满意度等。
通过比较不同资源配置方案的成本和效益，选择最优的方案。
例如，在建设新学校时，需要权衡建设成本与未来能够带来的教育效益，包括对周边地区教育水平的提升和对经济发展的促进作用。
资源配置优化问题的模型建立及解决方法研究
资源配置优化问题的模型建立及解决方法研究一、引言资源配置优化是企业生产、管理中必须解决的问题之一，资源配置合理与否直接关系到企业的生产效率、质量和经济效益。
作为企业的决策者，如何合理分配企业的各种资源，达到最佳的生产效能，提高经济效益，成为了所有企业所面临的问题。
因此，本文结合实际案例，探究一些资源配置优化问题的模型建立及解决方法，旨在为企业提供合理有效的决策参考。
二、资源配置优化问题的模型建立（一）影响资源配置优化的因素资源配置优化的问题，其影响因素是多样的，主要包括以下方面：1. 人力资源因素：包括员工的数量、能力及分配情况等。
2. 技术资源因素：主要指生产设备的质量和数量。
3. 物资资源因素：如原材料、零部件、半成品等。
4. 财务资源因素：包括资金、资产等。
5. 环境资源因素：比如地理位置、气候环境等。
6. 政策因素：政策导向和国家政策有直接关系。
（二）资源配置方案的优化模型在进行资源配置方案的优化时，最常用的方法是建立数理模型，通过研究数理模型来获取最优解。
基于此，我们可以建立如下的资源配置方案优化模型：1. 确定资源配置目标：在资源配置优化前，需要明确资源配置的目标，即优化效果需要达到什么程度。
比如，提高公司月收益至少5%。
2. 量化资源配置情况：将人力资源、技术资源、物资资源、财务资源、环境资源等各项资源数据量化，将各项资源配置状态转化为数字化的形式。
3. 建立优化模型：根据资源配置目标和量化的资源配置情况，建立资源配置的优化模型。
建立模型的过程中，可以选择LP规划方法，将资源配置问题转为数学问题求解。
4. 求解最优方案：在确定了资源配置的因素和目标之后，利用数理模拟方法，求解获得最优的资源配置方案。
5. 实施优化方案：在获得最优的资源配置方案后，需要将其实施到企业中，研究实施过程中面临的问题及可行的解决方案。
三、资源配置优化问题的解决方法（一）资源配置效率分析1. 需求分析：通过对企业内部需求的分析，了解企业各项资源的分工与协作；2. 能力分析：分析公司内部人力资源、技术资源、财务资源等能力，根据其能力强弱，对各项资源进行分配；3. 目标分析：制定企业发展目标，考虑资源分配与目标之间的关系，制定出合理的资源分配方案。
基于数学建模的资源优化分配模型
基于数学建模的资源优化分配模型资源优化分配模型是一种基于数学建模方法的决策模型，旨在通过合理的资源分配策略来实现资源的最大化利用和效益。
在资源优化分配模型中，首先需要确定目标函数，即所需优化的目标。
目标函数可以根据具体的应用场景来确定，如最大化利润、最小化成本、最大化效益、最大化服务质量等。
根据目标函数的设定，可以进一步确定约束条件和决策变量。
约束条件是指对资源分配进行限制的条件。
这些约束条件可以是资源的供给限制、技术限制、市场条件等。
例如，一家生产企业在分配生产资源时可能会考虑工人的工作时间、机器的使用时间、原材料的供应量等。
这些约束条件需要根据实际情况加以确定，并在模型中进行描述和考虑。
决策变量是指在资源分配过程中可供调整的变量。
决策变量的选取与模型的复杂性和实际可行性有关。
常见的决策变量包括：产品生产量、资源的分配比例、生产线的配置等。
在实际应用中，决策变量的选取需要综合考虑多个方面的因素，例如成本、效益、风险等。
在基于数学建模的资源优化分配模型中，常用的数学方法包括线性规划、整数规划、动态规划、模拟等。
不同的数学方法适用于不同的问题，根据实际情况选择合适的方法进行建模和求解。
线性规划是一种常用的数学方法，适用于目标函数和约束条件都是线性关系的问题。
线性规划通过数学优化理论和算法来求解最优的资源分配方案。
整数规划则是在线性规划的基础上增加了整数变量的限制，在某些问题中可以更好地反映实际情况。
动态规划是一种适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题的优化方法。
通过将问题分解为多个子问题，并保存子问题的最优解，动态规划可以高效求解问题的最优解。
在资源优化分配模型中，动态规划可以用于处理具有时序关系的问题，例如生产计划、库存管理等。
模拟是一种基于随机数生成的数学方法，适用于对不确定性因素进行建模和分析的问题。
通过随机数的生成和运算，模拟可以模拟一系列可能的情况，从而评估各种资源分配策略的效果。
在资源优化分配模型中，模拟可以用于评估不同决策方案的风险和不确定性。
经济增长与资源配置优化效果分析模型构建论文素材
经济增长与资源配置优化效果分析模型构建论文素材经济增长与资源配置优化效果分析模型构建一、引言经济增长和资源配置优化是现代经济发展的两个核心问题。
如何实现经济增长与资源配置优化的良好协调关系，已成为各国政府和学术界关注的热点问题。
本文旨在构建一个分析经济增长与资源配置优化效果的模型，为经济决策提供决策依据和参考。
二、经济增长与资源配置优化的关系分析经济增长和资源配置优化是相互依存、相互促进的关系。
经济增长需要有效的资源配置，而资源配置优化可以为经济增长提供必要的支持。
通过对经济增长与资源配置优化的关系进行分析，可以揭示它们之间的内在联系，为构建模型提供基础。
三、构建经济增长与资源配置优化效果分析模型的基本原理1. 数据选取：选择相关的经济数据和资源配置数据，并对其进行整理和筛选，确保数据的准确性和可靠性。
2. 指标确定：根据经济增长和资源配置优化的目标，确定相应的指标，如经济增长率、资源利用率等。
3. 模型构建：借鉴现有的经济增长模型和资源配置模型，结合选取的指标，构建经济增长与资源配置优化效果分析模型。
4. 参数估计：利用统计学方法，对模型中的参数进行估计，确保模型具有较好的拟合能力和预测效果。
5. 效果评价：通过对模型进行效果评价，包括模型的拟合程度、预测准确性等，评估经济增长与资源配置优化效果的好坏。
四、经济增长与资源配置优化效果分析模型的应用1. 政策制定：通过对模型的应用，政府可以评估经济政策在经济增长和资源配置优化方面的效果，为决策提供依据。
2. 企业决策：企业可以利用模型对自身的资源配置情况进行评估，优化资源配置，提升经济增长效果。
3. 社会发展：模型的应用也可以用于社会发展问题，如教育资源配置、环境资源配置等方面，为社会发展提供指导和建议。
五、案例分析：中国经济增长与资源配置优化效果的模型应用以中国经济为例，利用构建的模型对中国经济增长与资源配置优化的效果进行分析。
通过数据的筛选和指标的选取，运用模型进行计算和分析，评估中国经济增长与资源配置优化的现状和发展趋势。
教育资源配置的优化模型与应用实例
教育资源配置的优化模型与应用实例一、引言教育是国家发展的基石，而教育资源的合理配置对于提高教育质量、促进教育公平至关重要。
在当今社会，随着教育需求的不断增长和多样化，如何优化教育资源配置成为了一个亟待解决的问题。
本文将探讨教育资源配置的优化模型，并结合实际应用实例进行分析，以期为教育资源的合理分配提供有益的参考。
二、教育资源配置的概念与重要性教育资源配置是指在一定的社会经济条件下，将有限的教育资源在不同地区、学校、学科和教育阶段之间进行合理分配，以实现教育资源的最优利用和教育效益的最大化。
教育资源包括人力、物力、财力等方面，如教师、教学设施、教育经费等。
合理的教育资源配置具有重要意义。
首先，它有助于提高教育质量。
充足的教育资源可以为学生提供更好的学习条件和环境，促进教学方法的创新和教学效果的提升。
其次，能够促进教育公平。
通过合理分配资源，可以减少地区之间、城乡之间和学校之间的教育差距，让每个孩子都能享受到公平而有质量的教育。
最后，有利于提高教育资源的利用效率，避免资源的浪费和闲置。
三、教育资源配置的优化模型（一）线性规划模型线性规划是一种常用的数学优化方法，可用于解决教育资源配置问题。
例如，在给定的教育经费预算下，如何分配资金用于购买教学设备、招聘教师和改善教学设施，以达到提高学生成绩或满意度的目标。
（二）多目标规划模型教育资源配置往往需要同时考虑多个目标，如提高教育质量、促进教育公平和提高资源利用效率等。
多目标规划模型可以通过权衡这些目标，找到一个最优的资源分配方案。
（三）系统动力学模型系统动力学模型可以用来分析教育资源配置系统中各要素之间的动态关系和反馈机制。
通过模拟不同的政策和措施对教育资源配置的长期影响，为决策提供依据。
（四）数据包络分析模型数据包络分析可以用于评估不同地区或学校教育资源的投入产出效率，从而发现资源配置不合理的地方，并提出改进措施。
四、教育资源配置优化模型的应用实例（一）某地区教育资源均衡配置以某地区为例，该地区存在城乡教育差距较大的问题。
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数学建模论文
题目：数学建模在计算机专业的应用
专业系别:电子信息与控制工程系轨道交通信号与控制姓名：金朝阳学号：14101067
指导教师：李晓玲
数学建模在计算机专业中的应用
一、摘要
本文重点分析了数学建模的特点，探讨了数学建模与计算机的之间的关系，并重点的阐述了数学建模在计算机专业中的应用。
当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、做出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言，把它表述为数学式子，也就是数学模型。
数学模型的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析，又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识。
这种应用知识从实际课题中抽象、提炼出数学模型的过程就称为数学建模（Mathematical Modeling）。
二、
数学建模的特点、面向现实生活的应用，有相关的科研背景，综合性强，涉及面广，因素关系复杂，缺乏足够的规范性，难以套用传统成熟的解决手段，数据量庞大，可采取的算法也比较复杂，结果具有一定的弹性空间，需要一定的伴随条件，许多问题得到的只能是近似解。
2、建模问题不同于理论研究，它重在对实际问题的处理，而不是深层次纯粹数学理论或者世界难题。
3、数学建模与数学试验教学的重点是高等数学与现代数学的深层应用和面向问题的设计，而不是经典理论的深入研讨和系统论证。
4、数学建模问题绝大部分来自一些具体科研课题或实际工程问题。
三、
数学建模与计算机的关系
数学建模与生活实际密切相关，所采集到的数据量多，而且比较复杂，比如
长江水质的评价和预测，银行贷款和分期付款等，往往计算量大，需要借助于计算机才能快捷、简便地完成。
数学建模竞赛与以往所说的那种数学竞赛(纯数学竞赛)不同，它要用到计算机，甚至离不开计算机，但却又不是纯粹的计算机竞赛，它涉及到物理、化学、生物、医学、电子、农业、军事、管理等各学科、各领域，但又不受任何一个具体的学科、领域的限制。
数学建模过程需要经过模型假设、模型建立、模型求解、模型分析与检验、模型应用等几个步骤，在这些步骤中都伴随着计算机的使用。
例如，模型求解时，需要上机计算、编制软件、绘制图形等，数学建模竞赛中打印机随时可能使用，同时，数学建模的学习对计算机能力的培养也起着极大推动作用。
四、计算机的产生正是数学建模的产物20世纪40年代，美国为了研究弹道导弹飞行轨迹的问题，迫切需要一种计算工具来代替人工计算，计算机在这样的背景下应运而生。
计算机的产生与发展又极大地推动了数学建模活动，计算机高速的运算能力，非常适合数学建模过程中的数值计算；它的大容量贮存能力以及网络通讯功能，使得数学建模过程中资料存贮、检索变得方便有效；它的多媒体化，使得数学建模中一些问题能在计算机上进行更为逼真的模拟实验；它的智能化，能随时提醒、帮助我们进行数学模型
求解。
2、建模思维有利于人们在计算机方面的发展数学建模的目的是构建数学建模意识，培养学生创造性思维能力，在诸多的思维活动中，创新思维是最高层次的思维活动，是开拓性、创造性人才所必须具备的能力，培养创造性思维能力，主要应培养学生灵活运用基本理论解决实际问题的能力，在数学教学中培养学生的建模意识实质上是培养、发展学生的创造性思维能力，因为建模活动本身就是一项创造性的思维活动，它既具有一定的理论性，又具有较强的实践性，还要求思维的深刻性和灵活性，而且在建模活动过程中，能培养学生独立、自觉地运用所给问题的条件，寻求解决问题的最佳方法和途径，可以培养学生的想象能力、直觉
思维、猜测、转换、构造等能力，而这些数学能力正是创造性思维所具有的最基本的特征，而这种创新思维可以让我们在软件开发方面有着过人之处。
具有必备建模意识是我们更容易的学好计算机，更容易在用计算机处理问题时给我一个好的应变思路。
3、建模促进计算机解决实际问题数学建模中所用的软件有通用数学软件，计算最优化问题的专业数学软件，统计分析软件，高级程序语言、绘图软件。
通用数学软件主要包括有Matlab、Mathematica、Maple和Mathcad等，在能力和用法上，都比较相近，主要用于绘制已知函数的图形和进行计算，支持完全的符号运算、精确计算和任意精度的近似计算。
它们都能对数学中的微积分、解析几何、线性代数、微分方程、计算方法、概率统计等诸多领域的常见问题进行求解。
计算最优化问题的专用数学软件有Lindo与Lingo，Lindo用于求解线性规划和二次规划，Lingo 除了具有Lindo的全部功能外，还可以用于求解非线性规划，也可以用于一些线性和非线性方程组的求解以及代数方程求根等，二者都可以求解整数规划。
统计分析软件有SPSS，SPSS 名为社会学统计软件包，主要功能有：基本统计分析、定义表、比较平均数；一般线性模式；相关分析；回归分析、逻辑线性分析、聚类和判别分析、因子分析、非参数检验、时间序列、比例、多元反应等。
高级程序语言种类较多，如C、C++、C#、Basic、Delphi和Java等。
将一些图表加入附件可以为文章增色。
数学软件只能绘制已知函数的图形，若是要绘制一个大致的图形，就必须使用绘图软件。
可以使用几何画板、Photoshop
、Flash等。
近年来的数学建模竞赛几乎所有的竞赛题目都涉及大量的计算或逻辑运算，因此不掌握计算机和相关数学软件的使用是难以取得好成绩的；又由于竞赛题目来自不同的领域，事先又不了解，而利用Internet可以迅速查到相关资料，这也有助于在竞赛中取得好成绩，由此可见，计算机和数学建模之间具有密不可分的联
系，两者的有机结合，有效的提高了高校学生灵活运用理论知识的能力、知识的迁移能力、实际应用能力以及分析问题和解决问题。
建模进行对事件的处理，有利于计算机相关软件的开发。
更待于我们采用什么新的方法更好解决软件的不足，这样就必须我们用计算机解决实际问题。