21数学建模国赛c题
2021国赛数模c题
2021国赛数模c题摘要：1.2021 国赛数模c 题概述2.题目分析3.解题思路和方法4.总结正文：【2021 国赛数模c 题概述】2021 年全国大学生数学建模竞赛（国赛）的C 题题目为：“无人机配送系统”，要求参赛选手在规定时间内完成对题目的分析、建模和求解。
此题考查了参赛选手的数学建模能力、创新思维和团队协作精神，吸引了众多高校大学生参赛。
【题目分析】题目背景：近年来，无人机配送技术得到了快速发展，为解决城市物流“最后一公里”的问题提供了新思路。
题目要求参赛选手研究一个无人机配送系统的设计和优化问题，结合市场需求、无人机性能和配送成本等因素，制定合理的配送策略。
题目要求：假设一个城市物流配送中心有n 个配送站，需要为m 个客户提供配送服务。
参赛选手需要建立数学模型，求解以下问题：1.确定每个配送站的服务范围；2.确定无人机的数量和配送路线；3.计算总配送成本，并优化配送策略，使得成本最小。
【解题思路和方法】1.首先，根据配送站的位置、服务范围和客户分布，可以建立一个图形模型来描述问题。
可以使用图论中的图来表示配送站、客户和它们之间的配送关系。
2.其次，针对问题中的三个子问题，可以分别采用以下方法求解：(1) 对于第一个子问题，可以使用最小生成树算法（如Prim 算法或Kruskal 算法）来确定每个配送站的服务范围。
(2) 对于第二个子问题，可以采用整数线性规划方法来确定无人机的数量和配送路线。
具体地，可以将问题转化为一个线性规划问题，其中决策变量包括无人机的数量、配送路线和每个配送站的服务范围。
(3) 对于第三个子问题，可以通过对第二个子问题的解进行调整，以优化配送策略。
例如，可以考虑使用遗传算法、模拟退火算法等优化算法来搜索更优的解。
3.最后，将上述子问题的解整合起来，得到总配送成本，并根据实际情况对配送策略进行调整，以满足成本最小的要求。
【总结】2021 国赛数模C 题“无人机配送系统”是一个具有实际背景和应用价值的题目，考查了参赛选手的数学建模能力、创新思维和团队协作精神。
国赛数学建模2023c题
国赛数学建模2023c题（中英文实用版）国赛数学建模2023c题，要求我们针对一个具有实际背景的问题进行数学建模和求解。
本题旨在考察参赛选手的数据分析、数学建模、编程求解以及论文撰写能力。
下面我们将逐步分析题目，寻找解题思路，并完成具体的计算过程。
一、题目背景介绍本题背景设定在一个物流公司，该公司拥有多个仓库，每天需要完成货物的配送任务。
为了提高配送效率，公司希望建立一个优化模型，合理安排配送路线，降低配送成本。
题目给出了各个仓库的货物需求量、配送中心的容量限制以及配送过程中的时间限制等条件，要求我们构建一个数学模型，求解最优的配送方案。
二、题目分析根据题意，我们可以将问题转化为一个运输问题，利用线性规划方法进行求解。
我们需要建立如下目标函数和约束条件：1.目标函数：最小化总配送成本2.约束条件：a.各仓库货物需求量满足b.配送中心的容量限制c.配送过程中的时间限制三、解题思路与步骤1.数据准备：整理题目给出的数据，包括各仓库需求量、配送中心容量、时间限制等。
2.建立数学模型：根据分析，构建线性规划模型，设定目标函数和约束条件。
3.选择合适的求解方法：由于该问题具有线性规划特点，可以采用单纯形法、内点法等求解算法。
4.编程实现：利用编程语言（如MATLAB、Python等）实现求解算法，完成计算。
5.结果分析：根据计算结果，分析各配送方案的优缺点，为物流公司提供合理建议。
四、具体计算过程（此处省略具体编程和计算过程，具体细节可根据实际编程语言和求解方法进行实现）五、结论与启示1.通过本题，我们成功构建了一个数学模型，求解了物流公司的配送优化问题。
2.在实际应用中，我们可以根据具体情况进行模型调整，如考虑更多约束条件、采用其他优化算法等。
3.数学建模竞赛不仅考验了我们的编程和计算能力，还锻炼了团队协作和沟通能力。
在解决实际问题时，应注重跨学科知识的运用，结合实际情况进行分析和建模。
4.今后在学习过程中，要加强对线性规划、运输问题等数学建模方法的学习，提高自己的建模能力。
2023全国研究生数学建模竞赛c题
2023全国研究生数学建模竞赛c题数学建模竞赛是评价学生综合能力的一项重要考试，对于参赛选手来说，掌握解题方法和技巧是至关重要的。
本文将针对2023全国研究生数学建模竞赛C题展开讨论，并提供一种解题思路。
一、题目概述2023全国研究生数学建模竞赛C题要求分析某种数值方法的稳定性和精度，并用该方法解决一个具体的数学问题。
二、问题分析1. 熟悉题目要求：仔细阅读C题的题目要求，了解何种数值方法需要分析稳定性和精度，以及需要解决的具体数学问题。
2. 提取关键信息：从题目中提取关键信息，如给定的条件、计算目标等。
理清楚问题的思路和步骤，明确需要采用的数值方法。
三、解题思路1. 稳定性分析：a. 理论基础：回顾该数值方法的稳定性理论，了解计算过程中的误差来源以及如何通过该方法来减小误差。
b. 条件分析：根据题目给定条件，对数值方法的稳定性进行分析。
考虑可能的误差传播和积累情况，以及对结果的影响。
c. 稳定性评估：根据上述分析，评估该数值方法在给定条件下的稳定性。
可以采用数值计算方法，如误差分析、收敛性分析等进行定量评估。
2. 精度分析：a. 精度要求：根据题目要求，确定所需计算结果的精度。
结合数学模型和计算方法，估计求解过程中所需的计算位数。
b. 误差分析：对数值方法的误差来源进行分析，特别是截断误差和舍入误差。
推导数值方法的误差公式，并对误差进行定量估计。
c. 精度评估：结合误差分析，评估该数值方法的精度是否满足题目要求。
可以通过减小误差的手段来提高方法的精度。
3. 具体问题求解：a. 数学模型：将具体数学问题抽象为数学模型，明确需要求解的目标和约束条件。
b. 求解方法：根据题目要求和已分析的数值方法稳定性和精度，选择合适的数值求解方法。
可以利用已有的数学软件或编程语言进行实现。
c. 结果验证：对求解结果进行合理性验证。
可以与已知结果进行比较，或通过数值实验进行验证。
四、总结在2023全国研究生数学建模竞赛C题中，我们需要分析某种数值方法的稳定性和精度，并用该方法解决一个具体的数学问题。
21年全国数学建模竞赛c题
21年全国数学建模竞赛c题摘要：I.引言- 介绍全国数学建模竞赛的基本情况及其目的- 简述2021 年竞赛c 题的内容II.工厂调度问题概述- 问题背景及目标- 两种调度方案的描述III.方案分析与比较- 对方案一进行分析，得出其生产总量及生产速度- 对方案二进行分析，得出其生产总量及生产速度- 比较两种方案的优劣IV.结论- 总结两种方案的优缺点- 给出最终建议正文：I.引言全国数学建模竞赛是我国高校的一项重要赛事，旨在通过对现实问题进行抽象、建模和求解，培养学生的创新意识和实践能力。
2021 年的竞赛c 题涉及到一个工厂的调度问题，具体内容如下：某工厂生产某种产品，每天可以生产100 个。
现在工厂需要在15 天内完成一个生产任务，每个任务需要5 个产品。
工厂现有两种调度方案：方案一：将生产任务均匀分配到每天，每天生产20 个产品。
方案二：将前10 天每天生产25 个产品，后5 天每天生产10 个产品。
请问哪种方案更优？II.工厂调度问题概述为了回答这个问题，我们需要先了解工厂调度问题的背景及目标。
工厂生产过程中，如何合理安排生产任务和生产速度，以达到既保证产品质量，又能提高生产效率的目标，是一个十分重要的问题。
针对这个问题，全国数学建模竞赛c 题提出了两种调度方案，并需要我们比较它们的优劣。
III.方案分析与比较首先，我们来分析方案一。
方案一是将生产任务均匀分配到每天，每天生产20 个产品。
那么在15 天内，总共可以生产20*15=300 个产品，刚好满足任务需求。
接下来，我们来分析方案二。
方案二是将前10 天每天生产25 个产品，后5 天每天生产10 个产品。
那么在15 天内，总共可以生产25*10+10*5=300 个产品，也刚好满足任务需求。
比较两种方案，我们可以发现，它们的产量都是300 个，也就是说，两种方案都能完成任务。
但是，方案二的生产速度更快，前10 天每天生产25 个产品，比方案一的每天生产20 个产品要快。
2021国赛数模c题
2021国赛数模c题摘要：I.引言A.2021 国赛数模C 题介绍B.问题的背景和重要性II.问题分析A.问题概述B.关键概念解析C.解题思路梳理III.解题过程A.数据收集和预处理B.模型构建与优化C.结果分析与评估IV.结论与展望A.问题解决方案总结B.模型的局限性及改进方向C.对实际应用的意义和价值正文：I.引言2021 国赛数模C 题针对的是新冠疫情背景下的一个实际问题。
该问题具有很强的现实意义，旨在通过数学建模的方法，为我国在疫情防控中做出科学决策提供支持。
本文将对该问题进行详细分析，并提供一种可能的解决方案。
II.问题分析A.问题概述2021 国赛数模C 题要求参赛者构建一个模型，用于预测某个城市在新冠疫情期间，不同防控措施下的病例增长情况。
这个模型的目标是在尽可能短的时间内，为政府部门提供关于防控策略的有效信息。
B.关键概念解析为了解决这个问题，我们需要首先理解一些关键概念，如基本再生数（R0）、潜伏期、传播速度等。
基本再生数表示一个感染者在没有干预措施的情况下，平均能够传染给多少健康人。
潜伏期是指从感染到出现症状的时间。
传播速度则是用来描述病毒传播能力的指标。
C.解题思路梳理解决这个问题的关键是将问题分解为几个部分，分别考虑。
首先，我们需要收集有关疫情的数据，包括病例数、感染者的行动轨迹、接触者信息等。
然后，对这些数据进行预处理，以便进行后续分析。
接下来，构建一个数学模型，用于描述疫情传播的过程。
最后，对模型进行优化和调整，以达到预测病例增长的目的。
III.解题过程A.数据收集和预处理在这个阶段，我们需要收集有关疫情的大量数据。
这些数据可能来自官方公布的病例报告、新闻报道、社交媒体等。
收集到数据后，我们需要进行预处理，如数据清洗、格式转换等，以便进行后续分析。
B.模型构建与优化根据收集到的数据和问题背景，我们可以构建一个数学模型，用于描述疫情传播的过程。
这个模型可以是一个微分方程模型、神经网络模型或其他类型的模型。
2023年国赛数学建模题目
2023年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目（包含A-E组）A题定日镜场的优化设计构建以新能源为主体的新型电力系统，是我国实现“碳达峰”“碳中和”目标的一项重要措施。
塔式太阳能光热发电是一种低碳环保的新型清洁能源技术[1]。
定日镜是塔式太阳能光热发电站（以下简称塔式电站）收集太阳能的基本组件，其底座由纵向转轴和水平转轴组成，平面反射镜安装在水平转轴上。
纵向转轴的轴线与地面垂直，可以控制反射镜的方位角。
水平转轴的轴线与地面平行，可以控制反射镜的俯仰角，定日镜及底座示意图见图1。
两转轴的交点（也是定日镜中心）离地面的高度称为定日镜的安装高度。
塔式电站利用大量的定日镜组成阵列，称为定日镜场。
定日镜将太阳光反射汇聚到安装在镜场中吸收塔顶端上的集热器，加热其中的导热介质，并将太阳能以热能形式储存起来，再经过热交换实现由热能向电能的转化。
太阳光并非平行光线，而是具有一定锥形角的一束锥形光线，因此太阳入射光线经定日镜任意一点的反射光线也是一束锥形光线[2]。
定日镜在工作时，控制系统根据太阳的位置实时控制定日镜的法向，使得太阳中心点发出的光线经定日镜中心反射后指向集热器中心。
集热器中心的离地高度称为吸收塔高度。
图1 定日镜及底座示意图现计划在中心位于东经98.5∘，北纬39.4∘，海拔3000 m，半径350 m的圆形区域内建设一个圆形定日镜场（图2）。
以圆形区域中心为原点，正东方向为x轴正向，正北方向为y轴正向，垂直于地面向上方向为z轴正向建立坐标系，称为镜场坐标系。
规划的吸收塔高度为80 m，集热器采用高8 m、直径7 m的圆柱形外表受光式集热器。
吸收塔周围100 m范围内不安装定日镜，留出空地建造厂房，用于安装发电、储能、控制等设备。
定日镜的形状为平面矩形，其上下两条边始终平行于地面，这两条边之间的距离称为镜面高度，镜面左右两条边之间的距离称为镜面宽度，通常镜面宽度不小于镜面高度。
镜面边长在2 m至8 m之间，安装高度在2 m至6 m之间，安装高度必须保证镜面在绕水平转轴旋转时不会触及地面。
2023年数学建模国赛c题第三问数据处理
2023年数学建模国赛C题第三问涉及到数据处理，这是一个非常重要的主题。
数据处理是指将原始数据转换为可供分析和决策使用的有用信息的过程。
在数学建模比赛中，正确地处理数据可以对模型的准确性和可靠性产生重大影响。
本文将从简到繁地介绍数据处理的基本概念，并重点讨论如何在2023年数学建模国赛C题第三问中进行数据处理。
1. 数据处理的基本概念数据处理是指将原始数据按照一定的方法进行整理、清洗、分析和加工，最终得到有用的信息的过程。
在数学建模中，原始数据通常是通过实地调查或实验获得的，可能存在错误、缺失或不一致的情况。
数据处理是确保数据质量和有效性的重要环节。
2. 数据处理的步骤数据处理的步骤通常包括数据清洗、数据转换和数据分析三个部分。
数据清洗是指识别和纠正数据中的错误、缺失或异常值，以确保数据的准确性和一致性。
数据转换是将原始数据转换为可分析和可视化的形式，常见的方法包括标准化、归一化和离散化。
数据分析是对清洗和转换后的数据进行统计分析、模式识别和预测建模，以得出有用的结论和决策。
3. 2023年数学建模国赛C题第三问的数据处理在2023年数学建模国赛C题第三问中，题目可能会提供原始的大量数据，要求参赛选手根据特定的问题进行数据处理和分析。
解决这一问题需要选手具备良好的数据处理能力。
选手需要对提供的数据进行仔细的清洗和验证，确保数据的准确性和完整性。
选手需要根据题目要求，对数据进行适当的转换和加工，以满足问题的分析和建模需要。
选手需要运用数学建模的相关知识和技能，对经过处理的数据进行深入的分析和建模，得出科学的结论。
4. 个人观点和理解数据处理是数学建模中至关重要的一环，它直接影响着模型的准确性和可靠性。
在处理数据时，严谨的态度和灵活的方法是至关重要的。
另外，良好的数学建模能力和对问题本质的深刻理解也是成功处理数据的关键。
我认为在2023年数学建模国赛C题第三问中，正确地处理数据将会成为取得优异成绩的重要因素之一。
2023数学建模国赛c题解题思路
2023数学建模国赛C题解题思路一、题目概述2023数学建模国赛C题是一个涉及复杂数学和计算机模拟的题目，要求参赛者利用数学模型和计算机软件来分析和解决实际问题。
题目内容通常与实际工程、科学或经济问题相关，要求参赛者提出合理的模型和解决方案。
在解题过程中，需要运用数学分析、统计、优化等知识，将实际问题抽象为数学问题并进行求解。
解题过程需要深入思考和全面分析，同时还需要具备一定的计算机编程能力。
二、解题思路在解答2023数学建模国赛C题时，首先需要对题目进行深入的理解和全面的评估。
具体而言，可以从以下几个方面入手：1. 题目背景和问题定义首先需要理解题目所涉及的背景信息和问题定义。
这包括对实际问题的了解，以及对所给数据和条件的分析。
在理解问题的基础上，可以明确问题的特点、复杂度和需求，为后续的建模和求解提供依据。
2. 建立数学模型在理解问题的基础上，需要根据实际问题建立数学模型。
这需要对数学知识有深入的了解和熟练的运用，包括但不限于微积分、线性代数、概率论等。
还需要考虑到实际问题的特点和限制条件，构建合理的数学模型。
3. 模型求解和计算机仿真建立数学模型之后，需要进行模型求解和计算机仿真。
这要求参赛者具备一定的计算机编程和模拟能力，能够将数学模型转化为计算机程序并进行求解。
在求解过程中，需要考虑到算法的有效性和求解结果的合理性，对模拟结果进行全面的分析和评估。
4. 结果分析和优化方案需要对模拟结果进行分析，并提出优化方案。
这需要考虑实际问题的特点和需求，对求解结果进行合理的解释和说明，同时提出改进和优化的建议。
这也是解答此类题目时的重点和难点所在。
以上是解答2023数学建模国赛C题时的一般思路和步骤。
在实际解答过程中，还需要结合具体题目的要求和实际问题的特点，进行更具体和深入的分析和方案设计。
三、我的观点和理解在我看来，解答数学建模国赛C题需要具备一定的数学建模和计算机仿真的能力，同时还需要具备较强的分析问题和解决问题的能力。
2021年数模国赛c题
2021年数模国赛c题摘要：一、2021 年数模国赛C 题背景及概述1.数模国赛简介2.2021 年数模国赛C 题内容概述二、2021 年数模国赛C 题第一问解析1.问题一要求2.问题一思路分析3.问题一具体解答三、2021 年数模国赛C 题第二问解析1.问题二要求2.问题二思路分析3.问题二具体解答四、2021 年数模国赛C 题第三问解析1.问题三要求2.问题三思路分析3.问题三具体解答五、2021 年数模国赛C 题总结1.整体难度评价2.考察能力评价3.建议及展望正文：一、2021 年数模国赛C 题背景及概述数模国赛，全名为全国大学生数学建模竞赛，是中国工业与应用数学学会主办的面向全国大学生的群众性科技活动，目的在于激励学生学习数学的积极性，提高学生建立数学模型和运用计算机技术解决实际问题的综合能力，鼓励广大学生踊跃参加课外科技活动，开拓知识面，培养创造精神及合作意识，推动大学数学教学体系、教学内容和方法的改革。
2021 年数模国赛C 题以某企业的原材料订购和运输问题为背景，要求参赛者建立数学模型，解决企业原材料订购、运输以及库存管理等实际问题。
该问题涉及多目标优化、运筹学、供应链管理等多个方面，综合性较强，对参赛者的数学建模能力和实际问题解决能力有较高要求。
二、2021 年数模国赛C 题第一问解析1.问题一要求问题一要求参赛者根据企业生产需求、原材料库存量和供应商供货周期等因素，制定原材料订购方案，使企业既能满足生产需求，又能最小化原材料库存成本。
2.问题一思路分析为了解决这个问题，我们可以将原材料订购问题建模为一个多目标优化问题。
首先，我们需要确定目标函数，即原材料库存成本和生产需求满足程度。
其次，我们需要确定原材料订购的约束条件，包括企业产能、供应商供货周期、原材料库存量等。
最后，我们可以运用多目标优化算法，如遗传算法、粒子群优化算法等，求解最优订购方案。
3.问题一具体解答由于篇幅限制，问题一的具体解答将另文给出。
2021年数学建模国赛试题
数学建模国赛试题一、单选题1.已知角α的顶点与原点重合，始边与x 轴的非负半轴重合，终边在直线3y x =上，则sin 4πα⎛⎫+= ⎪⎝⎭（ ） A.25 25 5 D.52.下列函数中，既是偶函数又在区间(0),-∞上单调递增的是（） A ．2(1)f x x = B ．()21f x x =+ C ．()2f x x = D ．()2x f x -= 3．命题：00x ∃≤，20010x x -->的否定是（ ）A ．0x ∀>，210x x --≤B ．00x ∃>，20010x x -->C ．00x ∃≤，20010x x --≤ D ．0x ∀≤，210x x --≤4.要得到函数2sin x y e =的图像，只需将函数cos2x y e =的图像（）A ．向右平移4π个单位B ．向右平移2π个单位C ．向左平移4π个单位D ．向左平移2π个单位5．“1＜x ＜2”是“x ＜2”成立的A.充分不必要条件B.必要不充分条件C.充分必要条件D.既不充分也不必要条件6.设32x y +=，则函数327x y z =+的最小值是（ ）A.12B.6C.27D.307.设集合{}{}234345M N ==，，，，，， 那么M N ⋃=（ ）A.{} 2345，，，B.{}234，，C.{}345，，D.{}34，8．已知函数()f x 的定义域为[0，2]，则(2)()1f x g x x =-的定义域为（ ） A.[)(]0,11,2 B.[)(]0,11,4 C.[0,1) D.(1,4]9.下列计算正确的是A.()22x y x y +=+B.()2222x y x xy y -=-- C.()()2111x x x +-=- D.()2211x x -=- 10．已知m 3=n 4，那么下列式子中一定成立的是（ ）A ．4m =3nB ．3m =4nC ．m =4nD ．mn =1211.在△ABC 中，角A ，B ，C 的对边分别为a ，b ，c ，若a ＝3，b ＝5，c ＝2acosA ，则cosA ＝（ ）A ．13 B ．4 C ．3 D ．3二、填空题12.定义在(1,1)-上的函数()f x 满足()()()1f x g x g x =--+，对任意的1212,(1,1),x x x x ∈-≠，恒有()()()12120f x f x x x -->⎡⎤⎣⎦，则关于x 的不等式(21)()2f x f x ++>的解集为（ ）。
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21数学建模国赛c题
（原创实用版）
目录
一、问题背景
二、题目要求
三、解题思路
四、具体解答
五、结论
正文
一、问题背景
2021 年全国大学生数学建模竞赛（国赛）的 C 题是一道涉及离散数学、图论和最短路径问题的题目。
这类问题在实际生活中有着广泛的应用，例如网络设计、物流配送、数据传输等。
因此，解决这类问题对于培养学生的实际问题解决能力和创新思维具有重要意义。
二、题目要求
题目描述如下：给定一个无向图，要求找到一条从起点到终点的最短路径，同时要求这条路径经过的所有顶点的度数（即连接该顶点的边的数量）均不超过 2。
请问如何设计一个高效的算法来解决这个问题？
三、解题思路
为了解决这个问题，我们可以采用分阶段决策的方法。
具体来说，我们可以将问题分为两个阶段：
第一阶段：对给定的无向图进行预处理，得到一个邻接表，用于描述图中顶点之间的关系。
同时，我们需要对每个顶点的度数进行预处理，以便在后续计算最短路径时能够快速判断路径是否满足题目要求。
第二阶段：利用 Dijkstra 算法或 Floyd 算法等最短路径算法，从起点开始遍历整个图，找到一条满足条件的最短路径。
在遍历过程中，我们需要判断当前路径上的顶点是否满足度数不超过 2 的条件。
如果满足，则继续搜索；否则，放弃当前路径，尝试其他路径。
四、具体解答
在第一阶段，我们可以采用邻接矩阵或邻接表来表示无向图。
为了快速判断路径中顶点的度数是否满足条件，我们可以预先计算出每个顶点的度数，并将其存储在一个数组中。
在第二阶段，我们可以使用 Dijkstra 算法或 Floyd 算法来搜索最短路径。
在遍历过程中，我们需要根据顶点的度数数组来判断路径是否满足题目要求。
五、结论
通过以上分析，我们可以设计一个分阶段决策的算法来解决 2021 年数学建模国赛 C 题。
在第一阶段，我们需要对给定的无向图进行预处理，得到邻接表和顶点度数数组。
在第二阶段，我们利用最短路径算法搜索满足条件的最短路径。