常用数学建模方法及实例
数学建模规划问题的经典案例
s.t.
x13 x34 x36 0; x12 x24 x25 0; x24 x34 x45 x47 0; x25 x45 x56 x57 0; x47 x57 x67 Q x36 x56 x67 0; xij 0， i , j 1,2,,7.
§2.4 案例
建立优化模型的一般步骤
1.确定决策变量 2.确定目标函数的表达式 3.寻找约束条件 例1：设某厂生产电脑和手机两种产品，这两种产品的生产需要 逐次经过两条装配线进行装配。电脑在第一条装配线每台需要2 小时，在第二条装配线每台需要3小时；手机在第一条装配线每 台需要4小时，在第二条装配线每台需要1小时。第一条装配线每 天有80个可用工时，第一条装配线每天有60个可用工时，电脑和 手机每台的利润分别为100元和80元。问怎样制定生产计划？
问题1
不允许缺货的存贮模型
配件厂为装配线生产若干种部件，轮换生产不
同的部件时因更换设备要付生产准备费（与生产数
量无关），同一部件的产量大于需求时因积压资金、 占用仓库要付存贮费。今已知某一部件的日需求量 100件，生产准备费5000元，存贮费每日每件1元。 如果生产能力远大于需求，并且不允许出现缺货，
A
T1
B
T
t
允许缺货模型的存贮量q(t)
一个周期内存贮费
c2
T1
0
Q2 QT1 c2 q(t )dt c2 2r 2
( rT Q )(T T1 ) 一个周期内缺货损失费 c3 q(t )dt c3 T1 2 ( rT Q )2 c3 一个周期的总费用 2r
T
Q ( rT Q ) C c1 c2 c3 2r 2r
简单数学建模应用例子
最后由于g(0)f(0)=0 ，即g(0)= f(0)=0.
建模实例
评注：这个模型的巧妙之处在于用一元变量
表示椅子的位置，用 的两个函数表示椅子的 四脚与地面的距离，利用正方形的中心对称及 旋转900并不是本质的，大家可以考虑四脚呈 长方形的情形（作业）
x (t t) x (t) r(tx ) t
建模实例
于是x(t)满足如下方程：
dx rx dt x ( 0 ) x 0
易知其解为 x(t) x0ert
（2） （3）
建模实例
上式表明了人口增长的指数规律，此时将t离 散化，并认为r较小，则可得（1）式，即（1） 为指数增长模型的一种离散形式的近似表示。 人们发现，在地广人稀的加拿大领土上，法国 移民后代的人口比较符合指数增长模型，而同 一血统的法国本土居民人口的增长却远低于这 个模型。
建模实例
在xoy坐标系上画出如图所示的方格，方格点 上的坐标同时也表示状态s = ( x , y ). 允许状 态集是沿方格 线移动1或2格，k为奇数时向左、 下方移动，k为偶数
时向右、上方移动。 要确定一系列的dk使 由s1=(3,3)经过那些 点最终移至原点（0， 0），左图中给出了 一种决策方案，最终 有s12=(0,0).
建模实例
安全渡河条件下的状态集称为允许状态集合， 记作S，不难写出
S={（x,y）|x=0, y=0, 1, 2, 3; x=y=1,2} - (1)
记第k次渡船上的商人数为uk ,随从数为vk ,将 二维向量dk = (uk,vk)定义为决策，允许决集合 记作D，由小船的容量可知
D={（u,v）| u + v = 1 , 2 }-
数学建模实例战争模型
x
y0
x = f ( y)
x0
x
战争模型正规战和游击战军备竞赛核武器竞赛正规战与游击战战争分类正规战争游击战争混合战争只考虑双方兵力多少和战斗力强弱兵力因战斗及非战斗减员而减少因增援而增加战斗力与射击次数及命中率有关第一次世界大战lanchester提出预测战役结局的模型00ytgxyvtxtfxyxyut?????一般模型?每方战斗减员率取决于双方的兵力和战斗力?每方非战斗减员率与本方兵力成正比?甲乙双方的增援率为utvtxt甲方兵力yt乙方兵力模型假设fg取决于战争类型模型vtxyaybxxyut???????正规战争模型?甲方战斗减员率只取决于乙方的兵力和战斗力fxy?aya乙方每个士兵的杀伤率arypyry射击率py命中率双方均以正规部队作战xxgbxbrp??忽略非战斗减员?假设没有增援0000xyxaybxxyy???????正规战争模型???????000y0xyxbxyayxaybxdxdy???2020bxayk?0kbxay?22tytx0ak0k0kbk?0k00kx?y0kk??0yyxxprprabxy甲方胜?????200乙方胜平局游击战争模型双方都用游击部队作战?甲方战斗减员率还随着甲方兵力的增加而增加fxy?cxyc乙方每个士兵的杀伤率crypyry射击率py命中率sry乙方射击有效面积?忽略非战斗减员?假设没有增援gxyxxxrxydxydrprss???0000xyxcxydxyxyy?????pysrysxsx甲方活动面积tycm0dm?tx0m0m0m??????游击战争模型?dxyy0000xyyxcxyx00dxcymmdxcy??r?000mxy?y00yryyxrxxssrsscdxmm00??cddxdy乙方胜甲方胜平局tytx0乙方胜0n平局0n甲方胜0n0000xyxcxybxxyy???????220022cynbx???ncy??0ybx混合战争模型甲方为游击部队乙方为正规部队?yx??设x0100rxry12px01sx1km2sry1m2200202crb2??0nx200100yx00xsrspxryyxxx??????乙方必须10倍于甲方的兵力乙方胜美国人曾用这个模型对越南战争进行分析认为在混合战争中要想战胜至少应投入8倍于游击部队一方的兵力而美国人只能派出6倍于越南的兵力那么就不得不接受和谈的结局退兵根据二战中的硫磺岛战役中的纪录数据engel对正规战争模型进行了验证
数学建模算法及应用教学课件
第一章 线性规划重要性：在人们的生产实践中，经常会遇到如何利用现有资源来安排生产，以取得最大经济效益的问题。
此类问题构成了运筹学的一个重要分支—数学规划。
自从提出单纯性方法，利用该算法，可利用计算机的超级计算能力解决大型线性规划问题，我们的数学建模中有很多问题都是有关于线性规划或者可转化为线性规划的问题，所以学习线性规划问题的解决办法很有必要。
1.1.1 线性规划的实例与定义例1.1 某机床厂生产甲、乙两种机床，每台销售后的利润分别为4000元与3000元。
生产甲机床需用A 、B 机器加工，加工时间分别为每台2小时和1小时；生产乙机床需用A 、B 、C 三种机器加工，加工时间为每台各一小时。
若每天可用于加工的机器时数分别为A 机器10小时、B 机器8小时和C 机器7小时，问该厂应生产甲、乙机床各几台，才能使总利润最大？上述问题的数学模型：设该厂生产1x 台甲机床和2x 乙机床时总利润z 最大，则目标函数：12max 43z x x =+约束条件：12122122108..7,0x x x x s t x x x +≤⎧⎪+≤⎪⎨≤⎪⎪≥⎩ 由于是在一组约束条件的限制下，求一线性目标函数最大或最小的问题，故称为线性规划问题。
1.1.2 线性规划问题的解的概念一般线性规划问题的（数学）标准型为:目标函数：1max nj j j z c x ==∑约束条件：1,1,2,,,..0,1,2,,.nij j j ja xb i m s t x j n =⎧==⎪⎨⎪≥=⎩∑其中：0,1,2,,.ib i m ≥=例： 12min 56z x x =+121221231028..4,0x x x x s t x x x +≥⎧⎪+≤⎪⎨≤⎪⎪≥⎩ 将该线性规划问题转化为标准型。
可行解：满足约束条件的解[]12,,Tx x x =，称为线性规划问题的可行解，而使目标函数达到最大值的可行解为最优解。
可行域：所有可行解构成的集合称为问题的可行域，记为R 。
电磁场的数学建模与解答技巧
电磁场的数学建模与解答技巧电磁场是电荷和电流所产生的相互作用效应，它在工程学、物理学以及计算机模拟中都扮演着重要角色。
为了更好地理解和分析电磁场，数学建模和解答技巧是必不可少的。
本文将从电磁场的数学建模入手，介绍几种常用的数学建模方法，并给出解答技巧的实例。
一、电磁场的数学建模方法之一：微分方程微分方程是描述电磁场的一种常用数学工具。
通常，通过麦克斯韦方程组可以得到电磁场满足的偏微分方程。
对于静电场，可以使用拉普拉斯方程描述，表示为：∇²ϕ = -ρ/ε₀其中ϕ是电势，ρ是电荷密度，ε₀是真空介电常数。
对于静磁场，则可以使用斯托克斯方程描述，表示为：∇×B = μ₀J其中B是磁感应强度，J是电流密度，μ₀是真空磁导率。
通过求解这些微分方程，可以得到电磁场的分布情况。
二、电磁场的数学建模方法之二：有限元法有限元法是一种常用的数值解法，可用于求解任意形状的电磁场问题。
该方法将电磁场区域划分为有限个小单元，并在每个小单元内以多项式函数逼近电磁场的分布。
通过建立离散的代数方程组，并求解该方程组，可以得到电磁场的近似解。
三、电磁场的数学建模方法之三：有限差分法有限差分法是一种离散方法，通过将连续的电磁场问题转化为离散的代数问题进行求解。
该方法将连续的电磁场区域划分为网格，并在每个网格节点上进行逼近。
通过近似微分算子，将偏微分方程转化为差分方程，并通过迭代求解差分方程得到电磁场的解。
四、电磁场解答技巧实例为了更好地展示电磁场解答技巧，以下给出一个实例。
考虑一个带有一根无限长直导线的无限大平面问题。
已知导线的电流密度为I，求解该情况下的磁场分布。
根据安培环路定理，可以得到这个问题的微分方程为：∇×B = μ₀Iδ(x)δ(y)ez其中δ表示狄拉克δ函数，ez表示z轴方向上的单位向量。
通过对微分方程进行求解，可以得到在导线周围的磁场强度为：B = μ₀I/2πr其中r表示距导线的径向距离。
数学建模解决实际问题
数学建模解决实际问题在实际生活和工作中，数学建模已经成为解决各种问题的重要方法。
数学建模将数学方法和计算机技术应用于实际问题分析和解决，能够帮助我们更好地理解问题的本质，制定科学的解决方案。
本文将通过几个实例介绍数学建模在解决实际问题中的应用。
一、交通拥堵问题交通拥堵一直是城市发展中亟需解决的问题之一。
通过数学建模，我们可以分析交通流量、道路容量、交通信号灯等各种因素对交通拥堵的影响，从而提出有效的交通管理策略。
数学模型可以将城市道路网络抽象成图论中的网络模型，每个交叉口和道路都可以用节点和边来表示。
通过处理交通数据，我们可以得到不同时间段内各个节点之间的道路流量，并根据车流密度和速度计算拥堵程度。
在此基础上，使用图论算法，可以优化交通信号灯的配时方案，减少拥堵。
二、气象预测气象预测在农业、航空、气象灾害防范等方面都有重要的应用。
数学建模可以通过分析历史气象数据和实时观测数据，构建气象模型来进行预测。
气象模型基于大气物理学原理和气象观测数据，通过计算机模拟天气系统的演化过程。
利用数值解法和差分方程等数学工具，可以在不同时间和空间尺度上预测气象变化。
这些预测结果可以帮助农民合理安排耕作时间、预防灾害、优化能源调度等。
三、金融风险评估金融风险评估是银行、保险和投资等金融机构进行业务决策的重要基础。
通过数学建模，可以对金融市场进行定量分析，评估金融产品和交易的风险。
金融数学模型包括股票价格模型、期权定价模型、风险价值模型等。
这些模型基于随机过程、概率论和数理统计等数学理论，通过对市场行情、资产价格和投资者行为的分析，预测金融市场的波动性，评估投资风险，帮助投资者制定科学的投资策略。
四、物流配送优化物流配送的效率直接关系到企业的运营成本和服务质量。
通过数学建模，可以对物流配送过程进行优化，降低成本、提高效率。
物流配送优化包括货物路径规划、装载问题、车辆调度等方面。
数学模型可以根据货物的数量、体积、重量、运输距离等因素，建立运输成本和时间的数学关系模型。
工业建模的方法和实例
工业建模的方法和实例工业建模是指通过建立模型来描述和分析工业系统的方法。
它可以帮助工程师和决策者更好地理解和优化工业系统的运行。
本文将介绍工业建模的方法和实例。
工业建模的方法主要包括系统辨识、建模方法选择、模型参数估计和模型验证等步骤。
首先，系统辨识是指通过观测工业系统的输入和输出，确定系统的动态特性和结构。
常用的系统辨识方法包括基于物理原理的辨识方法和基于数据的辨识方法。
基于物理原理的辨识方法需要根据系统的物理特性建立数学模型，并通过实验数据来验证模型的准确性。
基于数据的辨识方法则是直接利用实验数据来推导系统的数学模型。
在选择建模方法时，需要根据工业系统的特点和建模目的来确定。
常用的建模方法包括传统的数学建模方法和现代的数据驱动建模方法。
传统的数学建模方法包括微分方程建模、状态空间建模和频域建模等。
这些方法需要建立系统的数学模型，并通过解析求解或数值求解来获得系统的动态响应。
而现代的数据驱动建模方法则是直接利用实验数据来建立模型，例如基于统计学的回归分析、人工神经网络和支持向量机等。
模型参数估计是指根据观测数据，通过最小二乘法或最大似然估计等方法来确定模型的参数。
模型验证是指通过与实际系统的对比来评估模型的准确性和适用性。
常用的模型验证方法包括残差分析、模型预测和模拟实验等。
下面以一个实例来说明工业建模的应用。
假设某工厂生产线的生产速度与温度有关，工程师希望建立一个模型来描述二者之间的关系，以便根据温度调整生产速度，以提高生产效率。
首先，工程师可以通过采集不同温度下的生产速度数据来进行系统辨识。
然后，根据数据的特点和建模目的，工程师选择了基于数据的回归分析方法来建立模型。
通过回归分析，工程师可以得到一个温度与生产速度之间的数学关系。
接下来，工程师可以利用最小二乘法来估计模型的参数，并通过残差分析来验证模型的准确性。
最后，工程师可以利用建立的模型来预测不同温度下的生产速度，并根据预测结果来调整生产速度，以达到提高生产效率的目的。
数学建模简单13个例子讲义.
支 球队中的胜者及轮空者进入下一轮，直至比赛结
束。问共需进行多少场比赛？
一般思维：
36 18 10 4 2 1 18 9 5 2 1 1 36 2 2 2 2 2
逆向思维：
每场比赛淘汰一名失败球队，只有一名冠军，即 就是淘汰了36名球队，因此比赛进行了36场。
4、爬山问题
某人早8时从山下旅店出发沿一条路径上山，下午5 时到达山顶并留宿，次日早8时沿同一路径下山，下午5 时回到旅店，则这人在两天中的同一时刻经过途中的 同—地点，为什么? 解法一： 将两天看作一天，一人两天的运动看作一天两 人同时分别从山下和山顶沿同一路径相反运功，因为 两人同时出发，同时到达目的地，又沿向一路径反向 运动，所以必在中间某一时刻t两人相遇，这说明某人 在两天中的同一时刻经过路途中的同一地点。
1、从包汤圆（饺子）
今天，1公斤面不变，馅比 1公斤多了，问应多包几 个（小一些），还是少包几个（大一些）？
通常，1公斤面， 1公斤馅，包100个汤圆（饺子）
问题
圆面积为S的一个皮，包成体积为V的汤圆。若 分成n个皮，每个圆面积为s，包成体积为v。
S V s v s v
…
s v
( 共 n个 )
定性分析
根据题意，A点的坐标为(-300，0)， 单位为km．台风中心的运动轨迹为直 线BC，这里的∠CBA＝450，当台风中 心在运动过程中处于以A为圆心、半径 为250 km的圆内(即MN上)时，气象台 A所在地区将遭受台风的影响。 因为圆的方程为： 直线BC的方程为： 当台风中心处于圆内时，有： 解得 其中参数t 为时间(单 位为h)。
马路的宽度D是容易测得的，问题的关键在于L的确定。 为确定L，还应当将L划分为两段：L1和L2。 其中 L1是司机在发现黄灯亮及判断应当刹车的反应 时间内驶过的路程，L2为刹车制动后车辆驶过的路程。 L1较容易计算，交通部门对司机的平均反应时间 t1早有测 算，反应时间过长将考不出驾照），而此街道的行驶速度 v 也是交管部门早已定好的，目的是使交通流量最大，可 另建模型研究，从而L1=v*t1。刹车距离 L2既可用曲线拟 合方法得出，也可利用牛顿第二定律计算出来 黄灯究竟应当亮多久现在已经变得清楚多了。 第一步，先计算出L应多大才能使看见黄灯的司机停 得住车。 第二步，黄灯亮的时间应当让已过线 D 的车顺利穿过马路， L 即T 至少应当达到 （L+D）/v。
数学建模实例—-汽车购买决策
购买汽车的选择摘要“我没有车我没有房”攒了几年钱终于有钱买车了，但我又担心买不到最称心的车子，于是我们团队就试图用数学建模的方法解决这个问题。
对于这种关键因素难以量化的问题，我们决定用最适合的层次分析法。
首先，考虑到课题目标除了“做出购买决定”之外还要评出配置最高、最舒适、最漂亮的车子，所以我们将这个决策问题分成四层：首层是目标层，即本课题最重要的目标—购买汽车的决策，第二层是准则层，分成“舒适”“配置”“美观”“价格”四个准则，这样做的好处是便于达到课题的二级目标。
第三层是次准则层，将准则层的四大准则细分为八个准则，需要指出的是“价格”因为无法细分我们将它设定为同时属于二三层。
第四层，即最后一层是方案层，有三套方案供选择。
当思维过程转化为层次结构之后，从层次结构的第二层开始，对于从属于或影响上一层每个因素的同一层诸因素，用层次比较法和1-9比较尺度构造成对比较阵，直到最下层。
对于每一个成对比较阵计算最大特征根及对应特征向量，利用一致性指标，随机一致性指标和一致性比率做一致性检验，若检验通过，特征向量即为权向量；若不通过则需重新构造【1】。
最后组合权向量并做一致性检验。
都通过之后就便得到了一个决策。
此刻我们做的是重新审视模型讨论模型的局限以及不完整之处，力求改进，直到做出满意的模型。
Ⅰ问题重述工作五年后，你决定要购买一辆汽车，预算十万左右。
在汽车网上浏览了很久，初步确定将从三种价格相当的车型中选购一种。
一般在购买汽车时考虑的标准可能包括：品牌、配置、动力、耗油量大小、舒适程度和外观美观情况等等。
（以上提到的标准仅供参考，因人而异（1 ）不同的标准在你心目中的比重也许是不同的，请用定量的方法将其按比重的高低进行排序。
（2 ）请用定量的方法说明哪种车配置最好、哪种车最舒适、哪种车最漂亮？（3 ）建立数学模型，用确定的量化方法作出购买决定。
Ⅱ问题分析本题要求用定量的方法研究购买汽车的决策。
而购买汽车，人们多半是凭经验或者主观判断的提出决策方案。
高中数学第四章数学建模活动三1数学建模实例课件(1)北师大版选择性必修第一册
系:an+1=an+5,a1=220;bn+1=bn+1,b1=34.由此得到an=215+5n和bn=33+n,于
是有bn=0.2an-10.
进一步,将脚长和对应的鞋号记作(a,b),在平面直角坐标系中描点,视察到
线性关系,然后建立关系式b=0.2a-10.
构建数据表,利用计算工具的电子表格作出散点图,选择几种函数模型进行
二档、第二档与第三档的两个电量临界值,即75%和95%这两个电量临界
值.
通过样本估计总体百分位数的要领是对样本数据进行排序,得到有序样本
(在统计学中称之为顺序统计量).
利用电子表格软件,对上面的样本数据进行排序,可以得到下面的结果:
8
18
22
31
42
48
49
50
51
56
57
57
60
61
61
61
62
社会上对这种制定阶梯电价的原则和方法存在不同意见,教师可以引导学
生讨论制定合理阶梯电价的原则和方法.
本 课 结 束
知识解决数学问题的一类综合实践活动,也是高中
阶段数学课程的重要内容.
本专题在必修课程和选择性必修课程的基础上,通过具体实例,建立一些基
于数学表达的经济模型和社会模型,包括存款贷款模型、投入产出模型、
经济增长模型、凯恩斯பைடு நூலகம்型、生产函数模型、等级评价模型、人口增长
模型、信度评价模型等.在教学活动中,要让学生知道这些模型形成的背景、
(3)当a=282时,代入公式b=0.2a-10,得b=46.4.分两种情况:如果简单地进行
“四舍五入”,那么选46号鞋;如果想穿鞋不挤脚,可以选47号鞋.
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常用数学建模方法及实例
数学建模是将实际问题转化为数学模型，通过数学方法进行求解和分
析的过程。
常用的数学建模方法包括线性规划、整数规划、非线性规划、
图论、动态规划等。
一、线性规划
线性规划是一种用于求解线性约束下目标函数的最优值的方法。
它常
用于资源分配、生产计划、供应链管理等领域。
例1：公司有两个工厂生产产品A和产品B，两种产品的生产过程需
要使用原材料X和Y。
产品A和产品B的利润分别为10和8、工厂1每小
时生产产品A需要1个单位的X和2个单位的Y，每小时生产产品B需要
2个单位的X和1个单位的Y。
工厂2每小时生产产品A需要2个单位的
X和1个单位的Y，每小时生产产品B需要1个单位的X和3个单位的Y。
公司给定了每种原材料的供应量，求使公司利润最大化的生产计划。
二、整数规划
整数规划是线性规划的一种扩展，要求变量的取值为整数。
整数规划
常用于离散决策问题。
例2：公司有5个项目需要投资，每个项目的投资金额和预期回报率
如下表所示。
公司有100万元的投资资金，为了最大化总回报率，应该选
择哪几个项目进行投资？
项目投资金额（万元）预期回报率
1207%
2306%
3409%
4104%
5508%
三、非线性规划
非线性规划是一种求解非线性目标函数下约束条件的最优值的方法。
它广泛应用于经济、金融和工程等领域。
例3：公司通过降低售价和增加广告费用来提高销售额。
已知当售价为p时，销量为q=5000-20p，广告费用为a时，销售额为s=p*q-2000a。
已知售价的范围为0≤p≤100，广告费用的范围为0≤a≤200，公司希望最大化销售额，求最优的售价和广告费用。
四、图论
图论是一种用于研究图（由节点和边组成）之间关系和性质的数学方法，常用于网络分析、路径优化、社交网络等领域。
例4：求解最短路径问题。
已知一个有向图，图中每个节点表示一个城市，每条边表示两个城市之间的道路，边上的权重表示两个城市之间的距离。
求从起始城市到目标城市的最短路径。
五、动态规划
动态规划是一种通过将问题划分为子问题进行求解的方法，常用于求解最优化问题。
例5：背包问题。
已知有一个背包可以装重量为W的物品，现有n个物品，每个物品的重量为wi，价值为vi。
求背包能够装的最大价值。
以上仅为数学建模的一些常用方法及实例，实际应用中还有许多其他方法和实例。
数学建模可以帮助我们了解问题的本质和关键因素，为决策提供科学的依据和方法。