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。
2019数学建模c题出租车c
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) = x2) 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。
2019年研究生数学建模竞赛题目
2019年研究生数学建模竞赛题目2019年研究生数学建模竞赛题目共有三道题目，分别是A题、B 题和C题。
A题的题目为《汽车电力控制系统·模型建立与分析》。
该题要求研究生建立一个汽车电力系统的数学模型，并对该模型进行分析。
具体来说，要求研究生根据给定的条件和参数，建立一个合适的数学模型，用以描述汽车电力系统的性能与特点，并进行相关分析。
在分析过程中，要求研究生考虑与其它系统的耦合，以及在不同工况下的性能变化等因素。
B题的题目为《城市公交线路调整研究》。
该题要求研究生研究城市公交线路的调整问题，并提出合理的调整方案。
具体来说，要求研究生对已有的公交线路进行分析，结合城市的交通流量和人口结构等因素，提出适当的线路调整策略。
在分析和策略提出的过程中，要求研究生考虑到不同时间段和地区的客流需求变化，尽量减少乘客的出行时间，提高公交系统的运行效率。
C题的题目为《海水淡化凝结技术研究》。
该题要求研究生研究海水淡化凝结技术，并进行相关的数学建模。
具体来说，要求研究生根据已有的海水淡化凝结技术和设备，建立一个数学模型，揭示海水淡化凝结过程中的关键因素和影响规律，使得凝结设备的设计和运行更加科学和高效。
在建模的过程中，要求研究生考虑不同的海水温度、盐度和流速等参数对凝结过程的影响，并给出相应的优化方案。
以上就是2019年研究生数学建模竞赛的三道题目，涉及到汽车电力系统、城市公交线路调整和海水淡化凝结等不同的领域。
这些题目都要求研究生建立数学模型，并进行相关的分析和研究。
通过这些题目，研究生可以锻炼自己的数学建模能力和问题解决能力，提高科学研究和实践应用的水平。
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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。