数学模型数学建模第四次作业整数规划和对策论模型

数学模型数学建模第四次作业整数规划和对策论模型
数学模型数学建模第四次作业整数规划和对策论模型

数学模型第四次作业 整数规划和对策论模型

4.1实验目的

学会建立整数规划模型、对策论模型,学会用LINGO 软件求解。

4.2 基本实验

1. 工程安排问题

三年内有五项工程可以考虑施工,每项工程的期望收入和年度费用如表4.1所示。假定每一项已经选定的工程要在整个三年内完成。目标是要选出使总收入达到最大的那些工程。

解:根据题意,设0 1 i i x i ?=??第个工程未被选中第个工程被选中

,i=1,2,3,4,5 目标函数为:123452*********Max x x x x x =++++

限制条件为:

1234512345123455437825794625..81021025

01

i x x x x x x x x x x s t x x x x x x ++++≤??++++≤??++++≤???为或 使用Lingo 编程:

model

:

max=20*x1+40*x2+20*x3+15*x4+30*x5;

5*x1+4*x2+3*x3+7*x4+8*x5<=25;

1*x1+7*x2+9*x3+4*x4+6*x5<=25;

8*x1+10*x2+1*x3+2*x4+10*x5<=25;

@bin(x1);

@bin(x2);

@bin(x3);

@bin(x4);

@bin(x5);

end

运行得到结果:

Global optimal solution found.

Objective value: 95.00000

Objective bound: 95.00000 Infeasibilities: 0.000000

Extended solver steps: 0

Total solver iterations: 0

Variable Value Reduced Cost

X1 1.000000 -20.00000

X2 1.000000 -40.00000

X3 1.000000 -20.00000

X4 1.000000 -15.00000

X5 0.000000 -30.00000

Row Slack or Surplus Dual Price

1 95.00000 1.000000

2 6.000000 0.000000

3 4.000000 0.000000

4 4.000000 0.000000

分析结果易知,总收入达到最大为95(千元),应选第一、二、三、四项工程可以使总收入达到最大。

2. 固定费用问题

一服装厂生产三种服装,生产不同种类的服装要租用不同的设备,设备租金和其他的经济参数如表4.2所示。假定市场需求不成问题,服装厂每月可用人工工时为2000小时,该厂如何安排生产可以使每月利润达到最大?

解:

根据题意三种服装的利润分别为120元、10元、100元. 设x i 表示生成第i (i =1,2,3)种服装的数量,y i 表示是否生产第i 种服装。

列出目标函数:

列出限制条件:

5x 1+x 2+4x 3≤2000

3x 1≤300y 1

0.5x 2≤300y 2

2x 3≤300y 3

使用Lingo 编程求解:

model :

sets :

m/1,2,3/:x,y;

endsets

???=种服装

,不生产第种服装生产第i i y i 0,1)

000320005000(10010120m ax 321321y y y x x x ---++=

什么是数学模型与数学建模

1. 什么是数学模型与数学建模 简单地说:数学模型就是对实际问题的一种数学表述。 具体一点说:数学模型是关于部分现实世界为某种目的的一个抽象的简化的数学结构。 更确切地说:数学模型就是对于一个特定的对象为了一个特定目标,根据特有的内在规律,做出一些必要的简化假设,运用适当的数学工具,得到的一个数学结构。数学结构可以是数学公式,算法、表格、图示等。 数学建模就是建立数学模型,建立数学模型的过程就是数学建模的过程(见数学建模过程流程图)。数学建模是一种数学的思考方法,是运用数学的语言和方法,通过抽象、简化建立能近似刻划并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。 2.美国大学生数学建模竞赛的由来: 1985年在美国出现了一种叫做MCM的一年一度大大学生数学模型(1987年全称为Mathematical Competition in Modeling,1988年改全称为Mathematical Contest in Modeling,其所写均为MCM)。这并不是偶然的。在1985年以前美国只有一种大学生数学竞赛(The william Lowell Putnam mathematial Competition,简称Putman(普特南)数学竞赛),这是由美国数学协会(MAA--即Mathematical Association of America的缩写)主持,于每年12月的第一个星期六分两试进行,每年一次。在国际上产生很大影响,现已成为国际性的大学生的一项著名赛事。该竞赛每年2月或3月进行。 我国自1989年首次参加这一竞赛,历届均取得优异成绩。经过数年参加美国赛表明,中国大学生在数学建模方面是有竞争力和创新联想能力的。为使这一赛事更广泛地展开,1990年先由中国工业与应用数学学会后与国家教委联合主办全国大学生数学建模竞赛(简称CMCM),该项赛事每年9月进行。

数学建模作业

郑重声明: 本作业仅供参考,可能会有错误,请自己甄别。 应用运筹学作业 6.某工厂生产A,B,C,D四种产品,加工这些产品一般需要经刨、磨、钻、镗四道工序,每种产品在各工序加工时所需设备台时如表1-18所示,设每月工作25天,每天工作8小时,且该厂有刨床、磨床、钻床、镗床各一台。问:如何安排生产,才能使月利润最大?又如A,B,C,D四种产品,每月最大的销售量分别为300件、350件、200件和400件,则该问题的线性规划问题又该如何? 1234 四种产品的数量,则得目标函数: Max=(200?150)x1+(130?100)x2+(150?120)x3+(230?200)x4 =50x1+30x2+30x3+30x4 生产四种产品所用时间: (0.3+0.9+0.7+0.4)x1+(0.5+0.5+0.5+0.5)x2+(0.2+0.7+0.4+ 0.8)x3+(0.4+0.8+0.6+0.7)x4≤25×8 即:2.3x1+2.0x2+2.1x3+2.5x4≤200 又产品数量不可能为负,所以:x i≥0(i=1,2,3,4) 综上,该问题的线性规划模型如下: Max Z=50x1+30x2+30x3+30x4 S.T.{2.3x1+2.0x2+2.1x3+2.5x4≤200 x i≥0(i=1,2,3,4) 下求解目标函数的最优解: max=50*x1+30*x2+30*x3+30*x4; 2.3*x1+2.0*x2+2.1*x3+2.5*x4<200; Global optimal solution found. Objective value: 4347.826 Total solver iterations: 0 Variable Value Reduced Cost X1 86.95652 0.000000 X2 0.000000 13.47826 X3 0.000000 15.65217

数学建模大作业

兰州交通大学 数学建模大作业 学院:机电工程学院 班级:车辆093 学号:200903812 姓名:刘键学号:200903813 姓名:杨海斌学号:200903814 姓名:彭福泰学号:200903815 姓名:程二永学号:200903816 姓名:屈辉

高速公路问题 1 实验案例 (2) 1.1 高速公路问题(简化) (2) 1.1.1 问题分析 (3) 1.1.2 变量说明 (3) 1.1.3 模型假设 (3) 1.1.4 模型建立 (3) 1.1.5 模型求解 (4) 1.1.6 求解模型的程序 (4) 1实验案例 1.1 高速公路问题(简化) A城和B城之间准备建一条高速公路,B城位于A城正南20公里和正东30公里交汇处,它们之间有东西走向连绵起伏的山脉。公路造价与地形特点有关,图4.2.4给出了整个地区的大致地貌情况,显示可分为三条沿东西方向的地形带。 你的任务是建立一个数学模型,在给定三种地形上每公里的建造费用的情况下,确定最便宜的路线。图中直线AB显然是路径最短的,但不一定最便宜。而路径ARSB过山地的路段最短,但是否是最好的路径呢? A B 图8.2 高速公路修建地段

1.1.1 问题分析 在建设高速公路时,总是希望建造费用最小。如果要建造的起点、终点在同一地貌 中,那么最佳路线则是两点间连接的线段,这样费用则最省。因此本问题是一个典型的最优化问题,以建造费用最小为目标,需要做出的决策则是确定在各个地貌交界处的汇合点。 1.1.2 变量说明 i x :在第i 个汇合点上的横坐标(以左下角为直角坐标原点),i =1,2,…,4;x 5=30(指目的地B 点的横坐标) x=[x 1,x 2,x 3,x 4]T l i :第i 段南北方向的长度(i =1,2, (5) S i :在第i 段上地所建公路的长度(i =1,2, (5) 由问题分析可知, () ()() () 2 542552 432442 322332212 222 1211x x l S x x l S x x l S x x l S x l S -+=-+=-+=-+=+= C 1:平原每公里的造价(单位:万元/公里) C 2:高地每公里的造价(单位:万元/公里) C 3:高山每公里的造价(单位:万元/公里) 1.1.3 模型假设 1、 假设在相同地貌中修建高速公路,建造费用与公路长度成正比; 2、 假设在相同地貌中修建高速公路在一条直线上。在理论上,可以使得建造费用最少, 当然实际中一般达不到。 1.1.4 模型建立 在A 城与B 城之间建造一条高速公路的问题可以转化为下面的非线性规划模型。优化目标是在A 城与B 城之间建造高速公路的费用。 () 4,3,2,1300. .)(min 5142332211=≤≤++++=i x t s S C S C S C S C S C x f i

数学建模作业——实验1

数学建模作业——实验1 学院:软件学院 姓名: 学号: 班级:软件工程2015级 GCT班 邮箱: 电话: 日期:2016年5月10日

基本实验 1.椅子放平问题 依照1.2.1节中的“椅子问题”的方法,将假设中的“四腿长相同并且四脚连线呈正方形”,改为“四腿长相同并且四脚连线呈长方形”,其余假设不变,问椅子还能放平吗?如果能,请证明;如果不能,请举出相应的例子。 答:能放平,证明如下: 如上图,以椅子的中心点建立坐标,O为原点,A、B、C、D为椅子四脚的初始位置,通过旋转椅子到A’、B’、C’、D’,旋转的角度为α,记A、B两脚,C、D两脚距离地面的距离为f(α)和g(α),由于椅子的四脚在任何位置至少有3脚着地,且f(α)、g(α)是α的连续函数,则f(α)和g(α)至少有一个的值为0,即f(α)g(α)=0,f(α)≥ 0,g(α)≥0,若f(0)>0,g(0)=0,

则一定存在α’∈(0,π),使得 f(α’)=g(α’)=0 令α=π(即椅子旋转180°,AB 边与CD 边互换),则 f(π)=0,g(π)>0 定义h(α)=f(α)-g(α),得到 h(0)=f(0)-g(0)>0 h(π)=f(π)-g(π)<0 根据连续函数的零点定理,则存在α’∈(0,π),使得 h(α’)=f(α’)-g(α’)=0 结合条件f(α’)g(α’)=0,从而得到 f(α’)=g(α’)=0,即四脚着地,椅子放平。 2. 过河问题 依照1.2.2节中的“商人安全过河”的方法,完成下面的智力游戏:人带着猫、鸡、米过河,船除需要人划之外,至多能载猫、鸡、米之一,而当人不在场时,猫要吃鸡、鸡要吃米,试设计一个安全过河的方案,并使渡河的次数尽量的少。 答:用i =1,2,3,4分别代表人,猫,鸡,米。1=i x 在此岸,0=i x 在对岸,()4321,,,x x x x s =此岸状态,()43211,1,1,1x x x x D ----=对岸状态。安全状态集合为 :

第1章 数学建模与误差分析

第1章数学建模与误差分析 1.1 数学与科学计算 数学是科学之母,科学技术离不开数学,它通过建立数学模型与数学产生紧密联系,数学又以各种形式应用于科学技术各领域。数学擅长处理各种复杂的依赖关系,精细刻画量的变化以及可能性的评估。它可以帮助人们探讨原因、量化过程、控制风险、优化管理、合理预测。近几十年来由于计算机及科学技术的快速发展,求解各种数学问题的数值方法即计算数学也越来越多地应用于科学技术各领域,相关交叉学科分支纷纷兴起,如计算力学、计算物理、计算化学、计算生物、计算经济学等。 科学计算是指利用计算机来完成科学研究和工程技术中提出的数学问题的计算,是一种使用计算机解释和预测实验中难以验证的、复杂现象的方法。科学计算是伴随着电子计算机的出现而迅速发展并获得广泛应用的新兴交叉学科,是数学及计算机应用于高科技领域的必不可少的纽带和工具。科学计算涉及数学的各分支,研究它们适合于计算机编程的数值计算方法是计算数学的任务,它是各种计算性学科的联系纽带和共性基础,兼有基础性和应用性的数学学科。它面向的是数学问题本身而不是具体的物理模型,但它又是各计算学科共同的基础。 随着计算机技术的飞速发展,科学计算在工程技术中发挥着愈来愈大的作用,已成为继科学实验和理论研究之后科学研究的第三种方法。在实际应用中所建立的数学模型其完备形式往往不能方便地求出精确解,于是只能转化为简化模型,如将复杂的非线性模型忽略一些因素而简化为线性模型,但这样做往往不能满足精度要求。因此,目前使用数值方法来直接求解较少简化的模型,可以得到满足精度要求的结果,使科学计算发挥更大作用。了解和掌握科学计算的基本方法、数学建模方法已成为科技人才必需的技能。因此,科学计算与数学建模的基本知识和方法是工程技术人才必备的数学素质。 1.2 数学建模及其重要意义 数学,作为一门研究现实世界数量关系和空间形式的科学,在它产生和发展的历史长河中,一直是和人们生活的实际需要密切相关。用数学方法解决工程实际和科学技术中的具体问题时,首先必须将具体问题抽象为数学问题,即建立起能描述并等价代替该实际问题的数学模型,然后将建立起的数学模型,利用数学理论和计算技术进行推演、论证和计算,得到欲求解问题的解析解或数值解,最后用求得的解析解和数值解来解决实际问题。本章主要介绍数学建模基本过程和求解数学问题数值方法的误差传播分析。 1.2.1 数学建模的过程 数学建模过程就是从现实对象到数学模型,再从数学模型回到现实对象的循环,一般通过表述、求解、解释、验证几个阶段完成。数学建模过程如图1.2.1所示,数学模型求解方法可分为解析法和数值方法,如图1.2.2所示。 表述是将现实问题“翻译”成抽象的数学问题,属于归纳。数学模型的求解方法则属于演绎。归纳是依据个别现象推出一般规律;演绎是按照普遍原理考察特定对象,导出结论。演绎利用严格的逻辑推理,对解释现象做出科学预见,具有重要意义,但是它要以归纳的结论作为公理化形式的前提,只有在这个前提下

西南大学2016年春《数学建模》作业及答案(已整理)(共5次)

西南大学2014年春《数学建模》作业及答案(已整理) 第一次作业 1:[填空题] 名词解释: 1.原型 2.模型 3.数学模型 4.机理分析 5.测试分析 6.理想方法 7.计算机模拟 8.蛛网模型 9.群体决策 10.直觉 11.灵感 12.想象力 13.洞察力 14.类比法 15.思维模型 16.符号模型 17.直观模型 18.物理模型19.2倍周期收敛20.灵敏度分析21.TSP问题22.随机存储策略23.随机模型24.概率模型25.混合整数规划26.灰色预测 参考答案: 1.原型:原型指人们在现实世界里关心、研究或者从事生产、管理的实际对象。2.模型:指为某个特定目的将原形的某一部分信息简缩、提炼而构造的原型替代物。3.数学模型:是由数字、字母或其它数字符号组成的,描述现实对象数量规律的数学公式、图形或算法。4.机理分析:根据对客观事物特性的认识,找出反映内部机理的数量规律,建立的模型常有明显的物理意义或现实意义。5.测试分析:将研究对象看作一个"黑箱”系统,通过对系统输入、输出数据的测量和统计分析,按照一定的准则找出与数据拟合得最好的模型。6.理想方法:是从观察和经验中通过想象和逻辑思维,把对象简化、纯化,使其升华到理状态,以其更本质地揭示对象的固有规律。7.计算机模拟:根据实际系统或过程的特性,按照一定的数学规律用计算机程序语言模拟实际运行情况,并依据大量模拟结构对系统或过程进行定量分析。8.蛛网模型:用需求曲线和供应曲线分析市场经济稳定性的图示法在经济学中称为蛛网模型。9.群体决策:根据若干人对某些对象的决策结果,综合出这个群体的决策结果的过程称为群体决策。10.直觉:直觉是人们对新事物本质的极敏锐的领悟、理解或推断。11.灵感:灵感是指在人有意识或下意识思考过程中迸发出来的猜测、思路或判断。12.想象力:指人们在原有知识基础上,将新感知的形象与记忆中的形象相互比较、重新组合、加工、处理,创造出新形象,是一种形象思维活动。13.洞察力:指人们在充分占有资料的基础上,经过初步分析能迅速抓住主要矛盾,舍弃次要因素,简化问题的层次,对可以用那些方法解决面临的问题,以及不同方法的优劣作出判断。14.类比法:类比法注意到研究对象与以熟悉的另一对象具有某些共性,比较二者相似之处以获得对研究对象的新认识。15.思维模型:指人们对原形的反复认识,将获取的知识以经验的形式直接储存于人脑中,从而可以根据思维或直觉作出相应的决策。16.符号模型:是在一定约束条件或假设下借助于专门的符号、线条等,按一定形式组合起来描述原型。17.直观模型:指那些供展览用的实物模型以及玩具、照片等,通常是把原型的尺寸按比例缩小或放大,主要追求外观上的逼真。18.物理模型:主要指科技工作者为一定的目的根据相似原理构造的模型,它不仅可以显示原型的外形或某些特征,而且可以用来进行模拟实验,间接地研究原型的某些规律。19.2倍周期收敛:在离散模型中,如果一个数列存在两个收敛子列就称为2倍周期收敛。20.灵敏度分析:系数的每个变化都会改变线性规划问题,随之也会影响原来求得的最优解。为制定一个应付各种偶然情况的全能方法,必须研究以求得的最优解是怎样随输入系数的变化而变化的。这叫灵敏性分析。21.TSP问题:在加权图中寻求最佳推销员回路的问题可以转化为在一个完备加权图中寻求最佳哈密顿圈的问题,称为TSP问题。22.随机存储策略:商店在订购货物时采用的一种简单的策略,是制定一个下界s和一个上界S,当周末存货不小于s时就不定货;当存货少于s 时就订货,且定货量使得下周初的存量达到S,这种策略称为随机存储策略。23.随机模型:如果随机因素对研究对象的影响必须考虑,就应该建立随机性的数学模型,简称为随机模型。24.概

数学模型与数学建模-2

2.1MATLAB MATLAB Matrix Laboratory , MathWorks 20 80 , , MATLAB Simulink .MATLAB 1) , ; 2) , ; 3) , ; 4) ( ), . 2.1.1MATLAB MATLAB , , . , MATLAB , 2.1.1 . MATLAB “>>” , MATLAB . , Enter ,MATLAB .

·8· 2 ? ? 2.1.1MATLAB 1.help , help . poly?t . help polyfit POLYFIT Fit polynomial to data..P=POLYFIT(X,Y,N)finds the coeffici-ents of a polynomial P(X)of degree N that fits the data Y best in a least-squares sense.P is a row vector of length N+1containing the polynomial coefficients in descending powers,P(1)*X^N+P(2)*X^(N-1) +···+P(N)*X+P(N+1). , MATLAB Help . Help Product Help , ( 2.1.2) 2.1.2Help

2.1MATLAB ·9· Seach , . 2.clear clear . “a=1”, >>a=1. 1 a. a , clear . >>clear a???Undefined function or variable a . 3.format MATLAB format . format short , 5 ; format rational ; format long g 15 ; >>format short>>pi ans=3.1416;>>format rational >>pi ans=355/113; >>format long g>>pi ans=3.14159265358979 2.1.2MATLAB 1. 2.1.1 MATLAB . MATLAB 1 , .MATLAB , B b . 2.1.1MATLAB pi i,j inf . n/0 inf, n 0 ans , . ,MATLAB ans NaN , . 0/0 inf/inf 2. MATLAB , . . MATLAB , , , . A=[1?256?49] A=[1,?2,5,6,?4,9] 6 A.

数学建模期末大作业

数学建模期末大作业论文 题目:A题美好的一天 组长:何曦(2014112739) 组员:李颖(2014112747)张楚良(2014112740) 班级:交通工程三班 指导老师:陈崇双

美好的一天 摘要 关键字:Dijkstra算法多目标规划有向赋权图 MATLAB SPSS

1 问题的重述 Hello!大家好,我是没头脑,住在西南宇宙大学巨偏远的新校区(节点22)。明天我一个外地同学来找我玩,TA叫不高兴,是个镁铝\帅锅,期待ing。我想陪TA在城里转转,当然是去些不怎么花钱的地方啦~~。目前想到的有林湾步行街(节点76)、郫郫公园(节点91),大川博物院(节点72)。交通嘛,只坐公交车好了,反正公交比较发达,你能想出来的路线都有车啊。另外,进城顺便办两件事,去老校区财务处一趟(节点50),还要去新东方(节点34)找我们宿舍老三,他抽奖中了两张电影票,我要霸占过来明晚吃了饭跟TA一起看。电影院嘛,TASHIWODE电影院(节点54)不错,比较便宜哈。我攒了很久的钱,订了明晚开心面馆(节点63)的烛光晚餐,额哈哈,为了TA,破费一下也是可以的哈。哦,对了,老三说了,他明天一整天都上课,只有中午休息的时候能接见我给我票。 我主要是想请教一下各位大神: 1)明天我应该怎么安排路线才能够让花在坐车上的时间最少? 2)考虑到可能堵车啊,TA比较没耐心啊,因为TA叫不高兴嘛。尤其是堵车啊,等车啊,这种事,万一影响了气氛就悲剧了。我感觉路口越密的地方越容易堵,如果考虑这个,又应该怎么安排路线呢? 3)我们城比较挫啊,连地图也没有,Z老师搞地图测绘的,他有地图,跟他要他不给,只给了我一个破表格(见附件,一个文件有两页啊),说“你自己画吧”。帮我画一张地图吧,最好能标明我们要去的那几个地方和比较省时的路线啊,拜托了~ 2 问题的分析 2.1 对问题一的分析 问题一要求安排路线使得坐车花费的时间最少。 对于问题一,假设公交车的速度维持不变,要使花费的时间最少,则将问题转化为对最短路径的求解。求解最短路径使用Dijkstra算法很容易进行求解,在运用MATLAB编程,得到最优的一条路径,则这条路径所对应的时间即为最少用时。 2.2 对问题二的分析 问题二要求在考虑堵车的情况下,路口越密越容易发生拥堵,安排路线是乘车时间最短。 对于问题二,在问题的基础上增加了附加因素,即公交车的速度会因道路的密集程度而发生改变,从而问题一建立的基本Dijkstra算法对于问题二就不再适用了,因此对问题一的基本Dijkstra算法进行改进,并结合蚁群算法的机理与特点,运用MATLAB求解出最短路径,保证了花费时间的最少性。 2.3 对问题三的分析 问题三要求根据提供的附件,画出一张地图,标明要去的那几个地方和比较省时的路线。 对于问题三,在问题一和问题二的基础上,根据求解的结果,运用SPSS软件画出地图。

数学建模作业

习 题 1 1. 请编写绘制以下图形的MA TLAB 命令,并展示绘得的图形. (1) 221x y +=、224x y +=分别是椭圆2241x y +=的内切圆和外切圆. (2) 指数函数x y e =和对数函数ln y x =的图像关于直线y=x 对称. (3) 黎曼函数 1, (0)(0,1) 0 , (0,1), 0,1 q x p q q x y x x x =>∈?=? ∈=?当为既约分数且当为无理数且或者 的图像(要求分母q 的最大值由键盘输入). 3. 两个人玩双骰子游戏,一个人掷骰子,另一个人打赌掷骰子者不能掷出所需点数,输赢的规则如下:如果第一次掷出3或11点,打赌者赢;如果第一次掷出2、7或12点,打赌者输;如果第一次掷出4、5、6、8、9或10点,记住这个点数,继续掷骰子,如果不能在掷出7点之前再次掷出该点数,则打赌者赢. 请模拟双骰子游戏,要求写出算法和程序,估计打赌者赢的概率. 你能从理论上计算出打赌者赢的精确概率吗?请问随着试验次数的增加,这些概率收敛吗?

4. 根据表1.14的数据,完成下列数据拟合问题: (1) 如果用指数增长模型0()0()e r t t x t x -=模拟美国人口从1790年至2000年的变化过程,请用MATLAB 统计工具箱的函数nlinfit 计算指数增长模型的以下三个数据拟合问题: (i) 取定0x =3.9,0t =1790,拟合待定参数r ; (ii) 取定0t =1790,拟合待定参数0x 和r ; (iii) 拟合待定参数0t 、0x 和r . 要求写出程序,给出拟合参数和误差平方和的计算结果,并展示误差平方和最小的拟合效果图. (2) 通过变量替换,可以将属于非线性模型的指数增长模型转化成线性模型,并用MA TLAB 函数polyfit 进行计算,请说明转化成线性模型的详细过程,然后写出程序,给出拟合参数和误差平方和的计算结果,并展示拟合效果图. (3) 请分析指数增长模型非线性拟合和线性化拟合的结果有何区别?原因是什么? (4) 如果用阻滞增长模型00 () 00()()e r t t Nx x t x N x --= +-模拟美国人口从1790年至2000年的变化过程,请用MA TLAB 统计工具箱的函数nlinfit 计算阻滞增长模型的以下三个数据拟合问题: (i) 取定0x =3.9,0t =1790,拟合待定参数r 和N ; (ii) 取定0t =1790,拟合待定参数0x 、r 和N ; (iii) 拟合待定参数0t 、0x 、r 和N . 要求写出程序,给出拟合参数和误差平方和的计算结果,并展示误差平方和最小的拟合效果图. 年份 1790 1800 1810 1820 1830 1840 1850 1860 1870 1880 1890

数学建模第三次作业——追击问题

数 学 建 模 实验报告 机械工程及自动化75班

丁鑫 四人追击问题 问题: 在一个边长为1的正方形跑道的四个顶点上各站有一人,他们同时开始以等速顺时针追逐下一人,在追逐过程中,每个人时刻对准目标,试模拟追击路线。并讨论: (1) 四个人能否追到一起? (2)若能追到一起,则每个人跑过多少路程? (3)追到一起所需要的时间(设速率为1)? (4)如果四个人追逐的速度不一样,情况又如何呢 分析: 先建立坐标系,设计程序使从A,B,C,D 四个点同时出发,画出图形并判断。 程序设计流程: 四个人追击的速度相等,则有14321=====v v v v v 。针对这种情形,可有以下的程序。 hold on axis([0 2 0 2]); grid A=[0,0];B=[0,1];C=[1,1];D=[1,0]; k=0; s1=0;s2=0;s3=0;s4=0; %四个人分别走过的路程 t=0; v=1;dt=0.002; while k<10000 k=k+1; plot(A(1),A(2),'r.','markersize',15); plot(B(1),B(2),'b.','markersize',15); plot(C(1),C(2),'m.','markersize',15);

plot(D(1),D(2),'k.','markersize',15); e1=B-A;d1=norm(e1); e2=C-B;d2=norm(e2); e3=D-C;d3=norm(e3); e4=A-D;d4=norm(e4); fprintf('k=%.0f ',k) fprintf('A(%.2f,%.2f) d1=%.2f ',A(1),A(2),d1) fprintf('B(%.2f,%.2f) d2=%.2f ',B(1),B(2),d2) fprintf('C(%.2f,%.2f) d3=%.2f ',C(1),C(2),d3) fprintf('D(%.2f,%.2f) d4=%.2f\n',D(1),D(2),d4) A=A+v*dt*e1/d1; B=B+v*dt*e2/d2; C=C+v*dt*e3/d3; D=D+v*dt*e4/d4; t=t+dt; s1=s1+v*dt; s2=s2+v*dt; s3=s3+v*dt; s4=s4+v*dt; if norm(A-C)<=5.0e-3&norm(B-D)<=5.0e-3 break end end t s1 s2 s3 s4

数学建模创新思维大作业

数学建模创新思维课大作业 一、使用MATLAB 求解一下问题,请贴出代码. 1. cos 1000x mx y e =,求''y >>clear >>clc >> syms x m; >> y=exp(x)*cos(m*x/1000); >> dfdx2=diff(y,x,2) dfdx2 = exp(x)*cos((m*x)/1000) - (m*exp(x)*sin((m*x)/1000))/500 - (m^2*exp(x)*cos((m*x)/1000))/1000000 >> L=simplify(dfdx2) L = -(exp(x)*(2000*m*sin((m*x)/1000) - 1000000*cos((m*x)/1000) + m^2*cos((m*x)/1000)))/1000000 2.计算22 1100x y e dxdy +?? >> clear >> clc; >> syms x y >> L=int(int(exp(x^2+y^2),x,0,1),y,0,1) L = (pi*erfi(1)^2)/4 3. 计算4 224x dx m x +? >> clear; >> syms x m; >> f=x^4/(m^2+4*x^2); >> intf=int(f,x) intf =

(m^3*atan((2*x)/m))/32 - (m^2*x)/16 + x^3/12 >> L=simplify(intf) L = (m^3*atan((2*x)/m))/32 - (m^2*x)/16 + x^3/12 4. (10)cos ,x y e mx y =求 >> clear; >> syms x m; >> y=exp(x)*cos(m*x); >> L=diff(y,x,10); >> L=simplify(L) L = -exp(x)*(10*m*sin(m*x) - cos(m*x) + 45*m^2*cos(m*x) - 210*m^4*cos(m*x) + 210*m^6*cos(m*x) - 45*m^8*cos(m*x) + m^10*cos(m*x) - 120*m^3*sin(m*x) + 252*m^5*sin(m*x) - 120*m^7*sin(m*x) + 10*m^9*sin(m*x)) 5. 0x =的泰勒展式(最高次幂为4). >> clear; >> syms m x; >> y=sqrt(m/1000.0+x); >> y1=taylor(y,x,'order',5); >> L=simplify(y1) L = (10^(1/2)*(m^4 + 500*m^3*x - 125000*m^2*x^2 + 62500000*m*x^3 - 39062500000*x^4))/(100*m^(7/2)) 6. Fibonacci 数列{}n x 的定义是121,1x x ==12,(3,4, )n n n x x x n --=+=用循环语句编程 给出该数列的前20项(要求将结果用向量的形式给出)。 >> x=[1,1]; >> for n=3:20

数学建模作业

分析,我们仅利用1x 和2x 来建立y 的预测模型。 四、模型建立 (显示模型函数的构造过程) (1)为了大致地分析y 与1x 和2x 的关系,首先利用表一的数据分别作出y 对1x 和2x 的散点图 y 与x1的关系 程序代码: x1=[ 0 0 ]; y=[ ]; A=polyfit(x1,y,1) y1=polyval(A,x1); plot(x1,y1,x1,y,'go') y 与x2的关系 x2=[ ]; y=[ ]; A=polyfit(x2,y,2) x3=::; y2=polyval(A,x3); plot(x2,y,'go',x3,y2)

图1 y 对x1的散点图 图2 y 与x2的散点图 从图1 可以发现,随着1x 的增加,y 的值有比较明显的线性增长趋势,图中的直线是用线性模型 011y x ββε=++ (1) 拟合的(其中ε是随机误差),而在图2中,当2x 增大时,y 有向上弯曲增长的趋势,图中的曲 线是用二次函数模型 2 01122y x x βββε=+++ (2) 拟合的。 综合上面的分析,结合模型(1)和(2)建立如下的回归模型 2 0112232y x x x ββββε=++++ (3) (3)式右端的1x 和2x 称为回归变量(自变量),2 0112232x x x ββββ+++是给定价格差1x ,广告费 用2x 时,牙膏销售量y 的平均值,其中的参数0123,,,ββββ称为回归系数,由表1的数据估计,影响y 的其他因素作用都包含在随机误差ε中,如果,模型选择的合适,ε应大致服从均值为0的正态分布。 五、模型求解 (2)确定回归模型系数,求解出教程中模型(3); 程序代码:

数学建模基础(入门必备)

一、数学模型的定义 现在数学模型还没有一个统一的准确的定义,因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义:“数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。”具体来说,数学模型就是为了某种目的,用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。一般来说数学建模过程可用如下框图来表明: 数学是在实际应用的需求中产生的,要解决实际问题就必需建立数学模型,从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。例如,欧几里德几何就是一个古老的数学模型,牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典范。今天,数学以空前的广度和深度向其它科学技术领域渗透,过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化,数量化,需建立大量的数学模型。特别是新技术、新工艺蓬勃兴起,计算机的普及和广泛应用,数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。 二、建立数学模型的方法和步骤 1. 模型准备 要了解问题的实际背景,明确建模目的,搜集必需的各种信息,尽量弄清对象的特征。 2. 模型假设 根据对象的特征和建模目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言作出假设,是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑,无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为,所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别主次,而且为了使处理方法简单,应尽量使问题线性化、均匀化。 3. 模型构成 根据所作的假设分析对象的因果关系,利用对象的内在规律和适当的数学工具,构造各个量间的等式关系或其它数学结构。这时,我们便会进入一个广阔的应用数学天地,这里在高数、概率老人的膝下,有许多可爱的孩子们,他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多,真是泱泱大国,别有洞天。不过我们应当牢记,建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用,因此工具愈简单愈有价值。 4. 模型求解 可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法,特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算,许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来,因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。 5. 模型分析 对模型解答进行数学上的分析。“横看成岭侧成峰,远近高低各不同”,能否对模型结果

数学建模作业

2016年数学建模作业 作业要求 1. 由于时间的原因,同学们只需将题目做在word上,不需要做在ppt上。 2. 详细的写出模型或方法、程序、程序运行的重要结果,并做结果分析。 3. 你做的答案将与全体同学分享。结业考试也是以你的答案为参考。如果因为你的不认真导致题目做错。从而误导了大家,你将负全部责任。切记要认真做题。如果你不会,那一定要虚心向学霸们请教。 第一部分优化与控制 2016-01 灵敏度分析 某公司计划生产I、II两种产品,每天生产条件如表,问: (1)该公司应如何安排生产计划才能使总利润最多? (2)若产品Ⅰ的利润降至1.5百元/单位,而产品Ⅱ的利润增至2百元/单位,最优生产计划有何变化? (3)若产品Ⅰ的利润不变,则产品Ⅱ的利润在什么范围内变化时,该公司的最优生产计划将不发生变化? (4)设备A和设备C每天能力不变,而设备B能力增加到32,问最优生产计划如何变化? 资源产品ⅠⅡ每天可用能力 设备A(h)0 5 15 设备B(h) 6 2 24 设备C(h) 1 1 5 利润(百元) 2 1 2016-02 投资问题 某银行经理计划用一笔资金进行有价证券的投资,可供购进的证券以及其信用等级、到期年限、收益如下表所示。按照规定,市政证券的收益可以免税,其它证券的收益需按50%的税率纳税。此外还有以下限制:①政府及代办机构的证券总共至少要购进400万元;②所购证券的平均信用等级不超过1.49,信用等级数字越小,信用程度越高;③所购证券的平均到期年限不超过3年;④不允许重复投资。 (1)若该经理有1000万元资金,应如何投资? (2)如果能够以2.75%的利率借到不超过100万元资金,该经理应如何操作?(3)在1000万元资金情况下,若证券A的税前收益增加为4.5%,投资应否改变?若证券C的税前收益减少为4.8%,投资应否改变?

数学建模作业43950

题目: 某种电子系统由三种元件组成,为了使系统正常运转,每个元件都必须工作良好,如果一个或多个元件安装备用件将会提高系统的可靠性,已知系统运转的可靠性为各元件可靠性的乘积,而每一个元件的可靠性是备用元件函数,具体数值见下表。 若全部备用件费用限制为150元,重量限制为20公斤,问每个元件安装多少备用件可使系统可靠性达到极大值? 要求:①作出全局最优解 ②列出这个问题的整数规划模型

假设:系统在运转过程中相互间没有影响,并且系统在增加备用件后 可靠性可以相互叠加。 建模: 设原件1,2,3需要的备用件各为x,y,z,可靠性为p分别为xp,yp,zp,整 个设备的可靠性为p,则由题意可得到: p=xp*yp*zp; 2x+4y+6z<=20; 20x+30y+40z<=150; x,y,z均为整数; 求出适当的x,y,z使p的值最大。 运用穷举法,编写C++程序如下: #include void main() { using namespace std; int x=0,y=0,z=0;//备à?用??零¢?件t数oy目? double xp[6]={0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1},yp[4]={0.6,0.75,0.95,1},zp[3]={0.7,0.9,1}; double p=0,temp=0;//可¨|靠?性? int i=0,j=0,k=0; cout<<"x\ty\tz\tp\n"; for(i=0;i<6;i++) { y=0; for(j=0;j<4;j++) { z=0; for(k=0;k<3;k++) {if((x+2*y+3*z<=10)&&(2*x+3*y+4*z<=15)) {temp=p; p=xp[x]*yp[y]*zp[z]; cout<

数模作业4(讨论题)

姓名:晏福刚学号:班级:数学一班 一、问题描述 某部门现有资金10万元,五年内有以下投资 项目供选择: 项目A:从第一年到第四年每年初投资,次年末收回本金且获利15%; 项目B:第三年初投资,第五年末收回本金且获利25%,最大投资额为4万元; 项目C:第二年初投资,第五年末收回本金且获利40%,最大投资额为3万元; 项目D:每年初投资,年末收回本金且获利6%; 问如何确定投资策略使第五年末本息总额最大 二、问题分析 本题为投资组合问题,且属于数学规划问题。其中项目A前4年每年初都可以进行投资但只能在第二年末才能收回本利息。B、C在五年中只能进行投资一次,分别在第三年、第四年初进行投资均在第五年末收回且有金额限定。D项目每年初进行投资,每年末就能收回本利息。并且在本题中并没有涉及到风险的问题,所以不考虑有损失。在此题中首先目标是使第五年末的本息最大,约束条件为总的金额及个项目投资金额的限制。 三、模型假设 ①假设每项投资不存在风险,不会出现损失。 ②在投资中一旦投资,就在上面题中所说的时间收回本利息,不考虑中途撤销资金投资的情况。 四、符号假设 x1i 第i年用于A项目的投资金额 x2 第三年用于B项目的投资金额 x3 第二年用于C项目的投资金额

x4j 第j年用于D项目的投资金额 五、模型建立 1.约束条件和目标函数的建立 首先假设第i年用于投资A项目的资金为x1i(i=1、2、3、4)。第三年投资B项目的资金为x2(由于B项目投资条件的限定在五年内只能进行一次投资)。第2年投资C项目的金额为x3。D项目第i年投资金额为x4j(j=1、2、3、4、5)。那么五年内的投资情况及收益情况将如下表所示: 下面对上述表格进行具体的表述: 总的资金为10万。(以下单位均为:万元) 第一年初:可投资金额:10万可投资项目:A、D项目 A的投资金额:x11(将在第二年末收回) D的投资金额:x41则必有x11+x41=10 第一年错误!未指定书签。末:收回D项目的本利息:x41*(1+6%) 第二年初:可投资金额:x41*(1+6%) 可投资项目:A、C、D项目 A的投资金额:x12 (将在第三年末收回) C的投资金额:x3(将在第五年末收回且x3<3) D的投资金额:x42 则必有x12+x3+x42=x41(1+6%) 第二年末:收回第一年A项目的本利息:x11(1+15%) 第二年D的本利息:

2015年数学建模作业题

数学模型课程期末大作业题 要求: 1)选题方式:共53题,每个同学做一题,你要做的题目编号是你的学号mod52所得的值+1。(例如:你的学号为119084157,则你要做的题为mod(119084157,52)+1=50)。 2)该类题目基本为优划问题,要求提交一篇完整格式的建模论文,文字使用小四号宋体,公式用word的公式编辑器编写,正文中不得出现程序以及程序冗长的输出结果,程序以附录形式附在论文的后面,若为规划求解必须用lingo 集合形式编程,其它可用Matlab或Mathmatica编写。 3)论文以纸质文档提交,同时要交一份文章和程序电子文档,由班长统一收上来,我要验证程序。 1、生产安排问题 某厂拥有4台磨床,2台立式钻床,3台卧式钻床,一台镗床和一台刨床,用以生产7种产品,记作p1至p7。工厂收益规定作产品售价减去原材料费用之余。每种产品单件的收益及所需各机床的加工工时(以小时计)列于下表(表1): 表 到6月底每种产品有存货50件。 工厂每周工作6天,每天2班,每班8小时。 不需要考虑排队等待加工的问题。 在工厂计划问题中,各台机床的停工维修不是规定了月份,而是选择最合

适的月份维修。除了磨床外,每月机床在这6个月中的一个月中必须停工维修;6个月中4台磨床只有2台需要维修。扩展工厂计划模型,以使可作上述灵活安排维修时间的决策。停工时间的这种灵活性价值若何? 注意,可假设每月仅有24个工作日。 5、生产计划 某厂有4台磨床,2台立钻,3台水平钻,1台镗床和1台刨床,用来生产7种产品,已知生产单位各种产品所需的有关设备台时以及它们的利润如表所示: 台镗床,4月—1台立钻,5月—1台磨床和1台立钻,6月—1台刨床和1台水平钻,被维修的设备在当月内不能安排生产。又知从1月到6月份市场对上述7种产品最大需求量如表所示: 量均不得超过100件。现在无库存,要求6月末各种产品各贮存50件。若该厂每月工作24天,每天两班,每班8小时,假定不考虑产品在各种设备上的加工顺序,要求: (a)该厂如何安排计划,使总利润最大; (b)在什么价格的条件下,该厂可考虑租用或购买有关的设备。 34、瓶颈机器上的任务排序 在工厂车间中,经常会出现整个车间的生产能力取决于一台机器的情况(例如,仅有一台的某型号机床,生产线上速度最慢的机器等)。这台机器就称为关键机器或瓶颈机器。此时很重要的一点就是尽可能地优化此机器将要处理的任务计划。

数学建模作业

数学建模作业 :成靖 学号:1408030311 班级:计科1403班 日期:2015.12.30

1.某班准备从5名游泳队员中选4人组成接力队,参加学校的4×100m混合泳接力比赛,5名队员4种泳姿的百米平均成绩如下表所示,问应如何选拔队员组成接力队? 如果最近队员丁的蛙泳成绩有较大的退步,只有1′15"2;而队员戊经过艰苦训练自由泳成绩有所进步,达到57"5,组成接力队的方案是否应该调整? 名队员4种泳姿的百米平均成绩 ij 若参选择队员i加泳姿j 的比赛,记x ij=1, 否则记x ij=0 目标函数: 即 min=66.8*x11+75.6*x12+87*x13+58.6*x14+57.2*x21+66*x22+66.4*x23+53*x24 +78*x31+67.8*x32+84.6*x33+59.4*x34+70*x41+74.2*x42+69.6*x43+57.2*x44+ 67.4*x51+71*x52+83.8*x53+62.4*x54; 约束条件: x11+x12+x13+x14<=1; x21+x22+x23+x24<=1; x31+x32+x33+x34<=1; x41+x42+x43+x44<=1; x51+x52+x53+x54<=1; x11+x21+x31+x41+x51=1; x12+x22+x32+x42+x52=1; x13+x23+x33+x43+x53=1; x14+x24+x34+x44+x54=1; ∑∑ == = 4 1 5 1 j i ij ij x c Z Min

lingo模型程序和运行结果 因此,最优解为x14=1,x21=1,x32=1,x43=1,其余变量为0 成绩为253.2(秒)=4′13"2 即:甲~ 自由泳、乙~ 蝶泳、丙~ 仰泳、丁~ 蛙泳.

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