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2014年数学建模作业:线性规划及lingo编程

2014年数学建模作业:线性规划及lingo编程
2014年数学建模作业:线性规划及lingo编程

2014年数学建模作业:线性规划及lingo编程

Ⅰ-1 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和调试工序每天能力不变,而设备B能力增加到32,问最优生产计划如何变化?

Ⅰ-2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5年。

(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?

表证券信息

市政

B 代办机

2 15 5.4

C 政府 1 4 5.0

D 政府 1 3 4.4

Ⅰ-3 一家保姆服务公司专门向顾主提供保姆服务。根据统计,下年的需求是:春季6000工(1人做1天为1个工),夏季7500工,秋季5500工,冬季9000工。公司新招聘的保姆必须经过5天的培训才能上岗。每个保姆每季度工作(新保姆包括培训)65天。保姆从该公司而不是从雇主那里得到报酬,每人每月工资800元。春季开始时公司拥有120名保姆,在每个季度结束时,将有15%的保姆自动离职。

(1)如果公司不允许解雇保

(2)姆,请你为公司制定下一年的招聘计划;哪些季度的增加不影响招聘计划?可以增加多少?

(2)如果公司允许解雇保姆,请你为公司制定下一年的招聘计划。

Ⅰ-4一条装配线由一系列工作站组成,被装配或制造的产品在装配线上流动的过程中,每站都要完成一道或几道工

序,假定一共有六道工序,这些工序按先后次序在各工作站上完成,关于这些工序有如下的数据:

另外工艺流程特别要求,在任一给定的工作站上,不管完成哪些工序,可用的总时间不能超过10分钟,如何将这些工序分配给各工作站,以使所需的工作站数为最少?

Ⅰ-5 一条装配线含有一系列的工作站,在最终产品的加工过程中每个工作站执行一种或几种特定的任务.装配线周期是指所有工作站完成分配给它们各自的任务所花费时间中的最大值.平衡装配线的目标是为每个工作站分配加工任务,尽可能使每个工作站执行相同数量的任务,其最终标准是装配线周期最短.不适当的平衡装配线将会产生瓶颈------有较少任务的工作站将被迫等待其前面分配了较多任务的工作站.

问题会因为众多任务间存在优先关系而变的更复杂,任务的分配必须服从这种优先关系. 这个模型的目标是最小化装配线周期。有2类约束:

1)要保证每件任务只能也必须分配到一个工作站来加工; 2)要保证满足任务间的所有优先关系.

如何将这些工序分配给各工作站,以使装配线周期最短,最短周期为多少?

(A) (B)

(C)

(F)

(G)

(K)

(J)

(I)

(H)

(E)

(D)

HIMCM 2014美国中学生数学建模竞赛试题

HIMCM 2014美国中学生数学建模竞赛试题 Problem A: Unloading Commuter Trains Trains arrive often at a central Station, the nexus for many commuter trains from suburbs of larger cities on a “commuter” line. Most trains are long (perhaps 10 or more cars long). The distance a passenger has to walk to exit the train area is quite long. Each train car has only two exits, one near each end so that the cars can carry as many people as possible. Each train car has a center aisle and there are two seats on one side and three seats on the other for each row of seats.To exit a typical station of interest, passengers must exit the car, and then make their way to a stairway to get to the next level to exit the station. Usually these trains are crowded so there is a “fan” of passengers from the train trying to get up the stairway. The stairway could accommodate two columns of people exiting to the top of the stairs.Most commuter train platforms have two tracks adjacent to the platform. In the worst case, if two fully occupied trains arrived at the same time, it might take a long time for all the passengers to get up to the main level of the station.Build a mathematical model to estimate the amount of time for a passenger to reach the street level of the station to exit the complex. Assume there are n cars to a train, each car has length d. The length of the platform is p, and the number of stairs in each staircase is q. Use your model to specifically optimize (minimize) the time traveled to reach street level to exit a station for the following: 问题一:通勤列车的负载问题 在中央车站,经常有许多的联系从大城市到郊区的通勤列车“通勤”线到达。大多数火车很长(也许10个或更多的汽车长)。乘客走到出口的距离也很长,有整个火车区域。每个火车车厢只有两个出口,一个靠近终端, 因此可以携带尽可能多的人。每个火车车厢有一个中心过道和过道两边的座椅,一边每排有两个座椅,另一边每排有三个座椅。走出这样一个典型车站,乘客必须先出火车车厢,然后走入楼梯再到下一个级别的出站口。通常情况下这些列车都非常拥挤,有大量的火车上的乘客试图挤向楼梯,而楼梯可以容纳两列人退出。大多数通勤列车站台有两个相邻的轨道平台。在最坏的情况下,如果两个满载的列车同时到达,所有的乘客可能需要很长时间才能到达主站台。建立一个数学模型来估计旅客退出这种复杂的状况到达出站口路上的时间。假设一列火车有n个汽车那么长,每个汽车的长度为d。站台的长度是p,每个楼梯间的楼梯数量是q。使用您的模型具体来优化(减少)前往主站台的时间,有如下要求: Requirement 1. One fully occupied train's passengers to exit the train, and ascend the stairs to reach the street access level of the station. 要求1.一个满载乘客的火车,所有乘客都要出火车。所有乘客都要出楼梯抵达出主站台的路上。 Requirement 2. Two fully occupied trains' passengers (all passengers exit onto a common platform) to exit the trains, and ascend the stairs to reach the street access level

数学建模 线性规划模型

数学建模线性规划模型 数学建模教案,线性规划模型 一、问题的提出 在生产管理和经营活动中经常提出一类问题,即如何合理地利用有限的人力、物力、财力等资源,以便得到最好的经济效果。 例1 若需在长为4000mm的圆钢上,截出长为698mm和518mm两种毛坯,问怎样截取才能使残料最少, 初步分析可以先考虑两种“极端”的情况: (1)全部截出长为698mm的甲件,一共可截出 EQ F(4000,698) ?5件,残料长为510mm。 (2)全部截出长为518mm的乙件,一共可截出 EQ F(4000,518) ?7件,残料长为374mm。由此可以想到,若将 x个甲件和y 个乙件搭配起来下料,是否可能使残料减少,把截取条件数学化地表示出来就是: 698 x + 518y ? 4000 x ,y都是非负整数 目标是使:z = EQ F(698x + 518y,4000) (材料利用率)尽可能地接近或等于1。(尽可能地大) 该问题可用数学模型表示为: 目标函数 : max z = EQ F(698x + 518y,4000) 满足约束条件: 698 x + 518y ? 4000 , (1) x ,y都是非负整数 . (2) 例2 某工厂在计划期内要安排生产I 、II两种产品,已知生产单位产品所需的设备台数及A、B两种原料的消耗,如下表所示。

I II 设备 1 2 8台数 原材料A 4 0 16kg 原材料B 0 4 12kg 该工厂每生产一件产品I可获利 2 元,每生产一件产品II可获利 3 元,问应如何安排生产计划使工厂获利最多, 这问题可以用以下的数学模型来描述:设 x, x分别表示在计划期内产品I、II 的产量。 1 2 因为设备的有效台数为8 ,这是一个限制产量的条件,所以在确定I 、II的产量时,要考虑不超过设备的有效台数,即可用不等式表示为: x + 2x ? 8 . 1 2同理,因原材料A 、B的限量,可以得到以下不等式: 4 x ? 16 1 4 x ? 12. 2 该工厂的目标是在不超过所有资源限量的条件下,如何确定产量x、x以得到最大 1 2的利润。若用 z 表示利润,这时z = 2x + 3 x。综上所述,该计划问题可用数学模型表 1 2 示为: 目标函数 : max z = 2x + 3 x 1 2 满足约束条件: x + 2x ? 8 1 2 4 x ? 16 1 4 x ? 12. 2

线性规划模型及其举例

线性规划模型及其举例 摘要:在日常生活中,我们常常对一个问题有诸多解决办法,如何寻找最优方案,成为关键,本文提出了线性规划数学模型及其举例,在一定约束条件下寻求最优解的过程,目的是想说明线性规划模型在生产中的巨大应用。 关键词:资源规划;约束条件;优化模型;最优解 在工农业生产与经营过程中,人们总想用有限的资源投入,获得尽可能多的使用价值或经济利益。如:当任务或目标确定后,如何统筹兼顾,合理安排,用最少的资源(如资金、设备、原材料、人工、时间等)去完成确定的任务或目标;企业在一定的资源条件限制下,如何组织安排生产获得最好的经济效益(如产品量最多,利润最大)。 一.背景介绍 如果产出量与投入量存在(或近似存在)比例关系,则可以写出投入产品的线性函数式: 1()n i ij j j f x a x ==∑,1,2,,,1i m m =+ (1) 若将(1)式中第(1m +)个线性方程作为待求的目标函数,其余m 个线性方程作为资源投入的限制条件(或约束条件),则(1)式变为: OPT. 1()n j j j f x c x ==∑ ST. 1 n ij j j a x =∑> ( =, < )i b , 1,2,,i m = (2) 0,j x ≥ 1,2,,j n =… (2)式特点是有n 个待求的变量j x (1,2,,j n =…);有1个待求的线性目标函数()f x ,有m 个线性约束等式或不等式,其中i b (1,2,,i m =…)为有限的资源投入常量。将客观实际问题经过系统分析后,构建线性规划模型,有决策变量,目标函数和约束条件等构成。 1.决策变量(Decision Variable,DV )在约束条件范围内变化且能影响(或限定)目标函数大小的变量。决策变量表示一种活动,变量的一组数据代表一个解决方案,通常这些变量取非负值。 2.约束条件(Subject To,ST )在资源有限与竞争激烈的环境中进行有目的性的一切活动,都

数学建模练习试题

2011年数学建模集训小题目 1.求下列积分的数值解 ? +∞ +-?23 2 2 3x x x dx 2.已知)s i n ()()c o s (),(2h t h t h t e h t f h t ++++=+,dt h t f h g ?=10 ),()(,画出 ]10,10[-∈h 时,)(h g 的图形。 3.画出16)5(2 2=-+y x 绕x 轴一周所围成的图形,并求所产生的旋转体的体积。 4.画出下列曲面的图形 (1)旋转单叶双曲面 14 92 22=-+z y x ; (2)马鞍面xy z =; 5.画出隐函数1cos sin =+y x 的图形。 6.(1)求函数x x y -+=12 ln 的三阶导数; 法一:syms x y dy; >> y=log((x+2)/(1-x)); >> dy=diff(y,3) dy = (6/(1-x)^3+6*(x+2)/(1-x)^4)/(x+2)*(1-x)-2*(2/(1-x)^2+2*(x+2)/(1-x)^3)/(x+2)^2*(1-x)-2*(2/(1-x)^2+2*(x+2)/(1-x)^3)/(x+2)+2*(1/(1-x)+(x+2)/(1-x)^2)/(x+2)^3*(1-x)+2*(1/(1-x)+(x+2)/(1-x)^2)/(x+2)^2 (2)求向量]425.00[=a 的一阶向前差分。 7.求解非线性方程组 (1)?????=-+=-+060622x y y x (2)???=+=++5 ln 10tan 10cos sin y x y e y x 8.求函数186)(2 3-++=x x x x f 的极值点,并画出函数的图形。 9.某单位需要加工制作100套钢架,每套用长为2.9m ,2.1m 和1m 的圆钢各一根。已知原料长6.9m ,问应如何下料,使用的原材料最省。 10. 某部门在今后五年内考虑给下列项目投资,已知: 项目A ,从第一年到第四年每年年初需要投资,并于次年末回收本利115%; 项目B ,从第三年初需要投资,到第五年末能回收本利125%,但规定最大投资额不超过4万元;

数学建模(教案)第一章--线性规划

数学建模 第一章 线性规划 §1 线性规划 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,而线性规划(Linear Programming 简记LP)则是数学规划的一个重要分支。自从1947年G. B. Dantzig 提出求解线性规划的单纯形方法以来,线性规划在理论上趋向成熟,在实用中日益广泛与深入。特别是在计算机能处理成千上万个约束条件和决策变量的线性规划问题之后,线性规划的适用领域更为广泛了,已成为现代管理中经常采用的基本方法之一。 1.1 线性规划的实例与定义 例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B A 、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C B A 、、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 乙机床时总利润最大,则21,x x 应满足 (目标函数) 2134m ax x x z += (1) s.t. ( 约 束 条 件 ) ?????? ?≥≤≤+≤+0 ,781022122 121x x x x x x x (2) 这里变量21,x x 称之为决策变量,(1)式被称为问题的目标函数,(2)中的几个不等式是问题的约束条件,记为s.t.(即subject to)。

上述即为一规划问题数学模型的三个要素。由于上面的目标函数及约束条件均为线性函数,故被称为线性规划问题。 总之,线性规划问题是在一组线性约束条件的限制下,求一线性目标函数最大或最小的问题。 在解决实际问题时,把问题归结成一个线性规划数学模型是很重要的一步,但往往也是困难的一步,模型建立得是否恰当,直接影响到求解。而选取适当的决策变量,是我们建立有效模型的关键之一。 1.2 线性规划的Matlab 标准形式 线性规划的目标函数可以是求最大值,也可以是求最小值,约束条件的不等号可以是小于号也可以是大于号。为了避免这种形式多样性带来的不便,Matlab 中规定线性规划的标准形式为 b Ax x c x T ≤ that such min 其中c 和x 为n 维列向量,b 为m 维列向量,A 为n m ?矩阵。 例如线性规划 b Ax x c x T ≥ that such max 的Matlab 标准型为 b Ax x c x T -≤-- that such min 1.3 线性规划问题的解的概念 一般线性规划问题的标准型为 ∑==n j j j x c z 1min (3) ∑==≤n j i j ij m i b x a 1,,2,1 s.t.Λ (4) 可行解 满足约束条件(4)的解),,,(21n x x x x Λ=,称为线性规划问题的可行解,而使目标函数(3)达到最小值的可行解叫最优解。

运筹学作业习题

线性规划建模及单纯形法 思考题 主要概念及内容: 线性规划模型结构(决策变量,约束不等式、等式,目标函数);线性规划标准形式; 可行解、可行集(可行域、约束集),最优解;基、基变量、非基变量、基向量、非基 向量;基本解、基本可行解、可行基、最优基。 复习思考题: 1、线性规划问题的一般形式有何特征? 2、建立一个实际问题的数学模型一般要几步? 3、两个变量的线性规划问题的图解法的一般步骤是什么? 4、求解线性规划问题时可能出现几种结果,哪种结果反映建模时有错误? 5、什么是线性规划的标准型,如何把一个非标准形式的线性规划问题转化成标准形式。 6、试述线性规划问题的可行解、基本解、基本可行解、最优解、最优基本解的概念及它 们之间的相互关系。 7、试述单纯形法的计算步骤,如何在单纯形表上判别问题具有唯一最优解、有无穷多个 最优解、无界解或无可行解。 8、在什么样的情况下采用人工变量法,人工变量法包括哪两种解法? 9、大M 法中,M 的作用是什么?对最小化问题,在目标函数中人工变量的系数取什 么?最大化问题呢? 10、什么是单纯形法的两阶段法?两阶段法的第一段是为了解决什么问题?在怎样的情 况下,继续第二阶段? 作业习题 1、将下列线性规划问题化为标准型 (1)???????≥=--+-≥-+-≤+-++-+=0,,953413223183622453max 4214321432143214321x x x x x x x x x x x x x x x x x x x z (2)???????≤≥=+-+-≥-+--≤--++++=0 ,0,15 2342722351232243min 4214321432143214 321x x x x x x x x x x x x x x x x x x x f 2、(1)求出下列不等式组所定义的多面体的所有基本解和基本可行解(极点): ?????≥≤++-≤++0,,1243263323 21321321x x x x x x x x x (2)对下述线性规划问题找出所有基本解,指出哪些是基本可行解,并确定最优解. ??? ????≥=-=+-+=+++++=)6,,1(00 31024893631223max 61532143213 21K K j x x x x x x x x x x x x x x z j 3、用图解法求解下列线性规划问题

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

数学建模线性规划

线性规划 1.简介: 线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法.在经济管理、交通运输、工农业生产等经济活动中,提高经济效果是人们不可缺少的要求,而提高经济效果一般通过两种途径:一是技术方面的改进,例如改善生产工艺,使用新设备和新型原材料.二是生产组织与计划的改进,即合理安排人力物力资源. 线性规划所研究的是:在一定条件下,合理安排人力物力等资源,使经济效果达到最好.规划问题。一般地,求线性目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值的问题,统称为线性线性约束条件的解叫做可行解,由所有可行解组成的集合叫做可行域。 (x)都是线性函数,则该模型称为在优化模型中,如果目标函数f(x)和约束条件中的g i 线性规划。 2.线性规划的3个基本要素 (1)决策变量 (2)目标函数f(x) (x)≤0称为约束条件) (3)约束条件(g i 3.建立线性规划的模型 (1)找出待定的未知变量(决策变量),并用袋鼠符号表示他们。 (2)找出问题中所有的限制或者约束,写出未知变量的线性方程或线性不等式。

(3)找到模型的目标或判据,写成决策变量的线性函数,以便求出其最大值或最小值。以下题为例,来了解一下如何将线性规划用与实际的解题与生活中。 生产计划问题 某工厂生产甲乙两种产品,每单位产品消耗和获得的利润如表 试拟订生产计划,使该厂获得利润最大 解答:根据解题的三个基本步骤 (1)找出未知变量,用符号表示: 设甲乙两种产品的生产量分别为x 1与x 2 吨,利润为z万元。 (2)确定约束条件: 在这道题目当中约束条件都分别为:钢材,电力,工作日以及生产量不能为负的限制 钢材:9x 1+5 x 2 ≤360, 电力:4x 1+5 x 2 ≤200, 工作日:3x 1+10 x 2 ≤300, x 1≥0 ,x 2 ≥0, (3)确定目标函数: Z=7x 1+12 x 2

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

2014年美国数学建模大赛(MCM)试题译文

2014年美国数学建模大赛(MCM)试题译文 王景璟大连理工大学 问题A:超车之外靠右行原则 在一些开车必须靠右行驶的国家(比如:美国,中国,以及其他除了英国,澳大利亚,和一些前英国殖民地的国家),行驶在多车道高速路必须遵循一个规则,那就是要求驾驶员在超车之外的情况下,必须在最靠右的车道行驶,超车时,他们向左变道,超车,然后再回到之前行驶的车道。 构建一个数学模型来分析该规则在车流量很少和很大的时候的执行情况。你最好能考察车流量与安全的之间的相互关系,过低或是过量的速度限制的作用(速度设置过低或是过高),以及/或者其他在该问题陈述中没有明确提到的因素。该原则是否能有效促进更好的车流量?如果无效,请建议和分析其他更有助于提高车流量、安全、以及其他你认为重要的因素的其他方案(可以完全不包括该原则)。 在开车靠左行的国家,讨论一下你的方案在经过对方向的简单修改之后或是添加额外的要求之后是否也适用。 最后,以上原则取决于人们遵循交通规则的判断力。如果道路上的车流完全在智能系统(要么是道路体系的一部分,要么是包含在使用道路的所有车辆的设计之中)的控制之下,该改变在多大程度上会影响你先前分析的结果? 问题B: 大学教练联盟 《体育画报》,一本体育爱好者的杂志,正在寻找上世纪“最好的大学教练”,包括男性和女性。建立一个数学模型以从诸如大学曲棍球,曲棍球,橄榄球,棒球,垒球,篮球,或足球等运动的男性或女性教练中选出最好的一个教练或几个教练(过去的或现在的)。分析中使用的时间分界线是否有影响?即在1913执教和在2013年执教有不同吗?清晰地表达你们模型中的评判标准。讨论你们的模型如何能广泛地应用于两种性别及所有可能的体育运动。分别选出你模型中3种不同运动的前5位教练。 除了MCM格式及要求,准备一篇1-2页的文章给《体育画报》以解释你们的结论并包括一份能让体育迷们看懂的对你们数学模型的非技术性解释。 问题C:使用网络模型测量影响力

数学建模-线性规划

-1- 第一章线性规划 §1 线性规划 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,而线性规划(Linear Programming 简记LP)则是数学规划的一个重要分支。自从1947 年G. B. Dantzig 提出 求解线性规划的单纯形方法以来,线性规划在理论上趋向成熟,在实用中日益广泛与深入。特别是在计算机能处理成千上万个约束条件和决策变量的线性规划问题之后,线性 规划的适用领域更为广泛了,已成为现代管理中经常采用的基本方法之一。 1.1 线性规划的实例与定义 例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1 x 台甲机床和2 x 乙机床时总利润最大,则1 2 x , x 应满足 (目标函数)1 2 max z = 4x + 3x (1) s.t.(约束条件) ?? ? ?? ? ? ≥ ≤ + ≤ + ≤ , 0 7 8 2 10 1 2 2 1 2 1 2 x x x x x x x (2) 这里变量1 2 x , x 称之为决策变量,(1)式被称为问题的目标函数,(2)中的几个不等式是问题的约束条件,记为s.t.(即subject to)。由于上面的目标函数及约束条件均为线性

非线性规划模型

非线性规划模型 在上一次作业中,我们对线性规划模型进行了相应的介绍及优缺点,然而在 实际问题中并不是所有的问题都可以利用线性规划模型求解。实际问题中许多都 可以归结为一个非线性规划问题,即如果目标函数和约束条件中包含有非线性函数,则这样的问题称为非线性规划问题。一般来说,解决非线性的问题要比线性的问题难得多,不像线性规划有适用于一般情况的单纯形法。对于线性规划来说,其可行域一般是一个凸集,只要存在最优解,则其最优解一定在可行域的边界上达到;对于非线性规划,即使是存在最优解,却是可以在可行域的任一点达到,因此,对于非线性规划模型,迄今为止还没有一种适用于一般情况的求解方法,我们在本文中也只是介绍了几个比较常用的几个求解方法。 一、非线性规划的分类1无约束的非线性规划当问题没有约束条件时,即求多元函数 的极值问题,一般模型为 I r m i n f(X) X 一0 此类问题即为无约束的非线性规划问题 1.1无约束非线性规划的解法 1.1.1 一般迭代法 即为可行方向法。对于问题J mnf(X) [X X O 给出f (X)的极小点的初始值X(O),按某种规律计算出一系列的X(k)(k =1,2,…), 希望点阵{X (k)}的极限X "就是f (X)的一个极小点。 由一个解向量X(k)求出另一个新的解向量X(kI) 向量是由方向和长度确定的,所以XZ I)=X k「k P k(k =12…) 即求解A和P k,选择'k和P k的原则是使目标函数在点阵上的值逐步减小,即 f (X0) 一f (X1) 一- f (X k) 一. 检验{X(k)}是否收敛与最优解,及对于给定的精度;7,是否IIlf(X k JlF ; 1.1.2 一维搜索法 当用迭代法求函数的极小点时,常常用到一维搜索,即沿某一已知方向求目标函数的极小点。一维搜索的方法很多,常用的有: (1)试探法(“成功一失败”,斐波那契法,0.618法等); (2)插值法(抛物线插值法,三次插值法等); (3)微积分中的求根法(切线法,二分法等)。考虑一维极小化问题 a?f(t) 若f (t)是[a,b]区间上的下单峰函数,我们介绍通过不断地缩短[a,b]的长度,来

数学建模习题——线性规划

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,其他证券的收益需按50%的税率纳税.此 表四 问:(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? 解:设利润函数为M(x),投资A 、B 、C 、D 、E 五种类型的证券资金分别为12345,,,,x x x x x 万元,则由题设条件可知

12345123452341234512345123451234512345()0.0430.0270.0250.0220.0451000400 225 1.4()9154325(),,,,0 M x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x =++++++++≤++≥++++≤++++++++≤++++≥ 利用MATLAB 求解最优解,代码如下: c=[-0.043 -0.027 -0.025 -0.022 -0.045]; A=[1 1 1 1 1;0 -1 -1 -1 0;0.6 0.6 -0.4 -0.4 3.6;4 10 -1 -2 -3]; b=[1000;-400;0;0]; Aeq=[]; beq=[]; vlb=[0;0;0;0;0]; vub=[]; [x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub) 运行结果如下:

数学建模之线性规划

第一章 线性规划 §1 线性规划 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,而线性规划(Linear Programming 简记LP)则是数学规划的一个重要分支。自从1947年G. B. Dantzig 提出求解线性规划的单纯形方法以来,线性规划在理论上趋向成熟,在实用中日益广泛与深入。特别是在计算机能处理成千上万个约束条件和决策变量的线性规划问题之后,线性规划的适用领域更为广泛了,已成为现代管理中经常采用的基本方法之一。 1.1 线性规划的实例与定义 例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B A 、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C B A 、、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 乙机床时总利润最大,则2 1,x x 应满足 (目标函数)2134m ax x x z += (1) s.t.(约束条件)???????≥≤≤+≤+0 ,781022122 121x x x x x x x (2) 这里变量21,x x 称之为决策变量,(1)式被称为问题的目标函数,(2)中的几个不等式 是问题的约束条件,记为s.t.(即subject to)。由于上面的目标函数及约束条件均为线性函数,故被称为线性规划问题。 总之,线性规划问题是在一组线性约束条件的限制下,求一线性目标函数最大或最小的问题。 在解决实际问题时,把问题归结成一个线性规划数学模型是很重要的一步,但往往也是困难的一步,模型建立得是否恰当,直接影响到求解。而选适当的决策变量,是我们建立有效模型的关键之一。 1.2 线性规划的Matlab 标准形式 线性规划的目标函数可以是求最大值,也可以是求最小值,约束条件的不等号可以是小于号也可以是大于号。为了避免这种形式多样性带来的不便,Matlab 中规定线性规划的标准形式为 b Ax x c x T ≤ that such min beq x Aeq =? ub x lb ≤≤ 其中c 和x 为n 维列向量,A 、Aeq 为适当维数的矩阵,b 、beq 为适当维数的列向 量。 例如线性规划 b Ax x c x T ≥ that such max

2014年下学期数学实验与数学建模作业习题8

2014年下学期数学实验与数学建模作业习题8 1.轮船的甲板成近似半椭圆面形为了得到甲板的面积。首先测量得到横向最大相间8.534米;然后等间距地测得纵向高度,自左向右分别为:0.914, 5.060, 7.772, 8.717, 9.083, 9.144, 9.083, 8.992, 8.687, 7.376, 2.073,计算甲板的面积。 【1】命令: x=0:0.711:8.534; y2=[0,0.914^2,5.060^2,7.772^2,8.717^2,9.083^2,9.144^2,9.083^2,8.992^2, 8.687^2,7.376^2,2.073^2,0]; %plot(x,y2,'*'); a=polyfit(x,y2,2) 【2】结果: a = -5.2832 46.5248 -16.7465 得y^2=-5.2832*x^2+46.5248*x-16.7465,即y^2/85.68+(x-4.4031)^2/16.2175=1 故面积=0.5*a*b*pi=58.56. 2.物体受水平方向外力作用,在水平直线上运动。测得位移与受力如表8.1 表8.1 X 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 F 20 21 21 20 19 18.5 18.0 13.5 9 4.5 0 求(a) 物体从位移为0到0.4所做的功; (b) 位移为0.4时的速度是多少? 【1】命令: x=0:0.1:1.0; f=[20,21,21,20,19,18.5,18.0,13.5,9,4.5,0]; plot(x,f,'*');hold on; a=polyfit(x,f,2) f2=-34.4988*x.*x+14.8625*x+19.5979; plot(x,f2); syms t y=-34.4988*t.*t+14.8625*t+19.5979; w=vpa(int(y,t,0,0.4),8) V=diff(y);t=2;v=eval(V)

数学建模 运筹学模型(一)

运筹学模型(一) 本章重点: 线性规划基础模型、目标规划模型、运输模型及其应用、图论模型、最小树问题、最短路问题 复习要求: 1.进一步理解基本建模过程,掌握类比法、图示法以及问题分析、合理假设的内涵. 2.进一步理解数学模型的作用与特点. 本章复习重点是线性规划基础模型、运输问题模型和目标规划模型.具体说来,要求大家会建立简单的线性规划模型,把实际问题转化为线性规划模型的方法要掌握,当然比较简单.运输问题模型主要要求善于将非线性规划模型转化为运输规化模型,这种转化后求解相当简单.你至少把一个很实际的问题转化为用表格形式写出的模型,至于求解是另外一回事,一般不要求.目标模型一般是比较简单的线性规模模型在提出新的要求之后转化为目标规划模型.另外,关于图论模型的问题涉及到最短路问题,具体说来用双标号法来求解一个最短路模型.这之前恐怕要善于将一个实际问题转化为图论模型.还有一个最小数的问题,该如何把一个网络中的最小数找到.另外在个别场合可能会涉及一笔划问题. 1.营养配餐问题的数学模型 n n x C x C x C Z ++=211m i n ????? ?? ??=≥≥+++≥+++≥+++??) ,,2,1(0, ,, 22112222212111212111n j x b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a t s j m n mn m m n n n n 或更简洁地表为 ∑== n j j j x C Z 1 m i n ??? ??? ?==≥≥??∑=),,2,1,,2,1(01 n j m i x b x a t s j n j i j ij 其中的常数C j 表示第j 种食品的市场价格,a ij 表示第j 种食品含第i 种营养的数量,b i 表示人或动物对第i 种营养的最低需求量. 2.合理配料问题的数学模型 有m 种资源B 1,B 2,…,B m ,可用于生产n 种代号为A 1,A 2,…,A n 的产品.单位产品A j 需用资源B i 的数量为a ij ,获利为C j 单位,第i 种资源可供给总量为b i 个单位.问如何安排生产,使总利润达到最大? 设生产第j 种产品x j 个单位(j =1,2,…,n ),则有 n n x C x C x C Z +++= 2211m a x

线性规划与数学建模简介

第十三章线性规划与数学建模简介 【授课对象】理工类专业学生 【授课时数】6学时 【授课方法】课堂讲授与提问相结合 【基本要求】1、了解数学模型的基本概念、方法、步骤; 2、了解线性规划问题及其数学模型; 3、了解线性规划问题解的性质及图解法. 【本章重点】线性规划问题. 【本章难点】线性规划问题、线性规划问题解的性质、图解法. 【授课内容】 本章简要介绍数学建模的基本概念、方法、步骤,并以几个典型线性规划问题为例,介绍构建数学模型的方法及其解的性质。 §1 数学建模概述 一、数学建模 数学建模是构造刻划客观事物原型的数学模型并用以分析、研究和解决实际问题的一种科学方法。运用这种科学方法,必须从实际问题出发,遵循从实践到认识再实践的认识规律,围绕建模的目的,运用观察力、想象力的抽象概括能力,对实际问题进行抽象、简化,反复探索,逐步完善,直到构造出一个能够用于分析、研究和解决实际问题的数学模型。因此,数学建模是一种定量解决实际问题的创新过程。 二、数学模型的概念 模型是人们对所研究的客观事物有关属性的模拟。例如在力学中描述力、 量和加速度之间关系的牛顿第二定律F=ma就是一个典型的(数学)模型。一般地,可以给数学模型下这样的定义:数学模型是磁于以部分现实世界为一定目的而做的抽象、简化的数学结构。 通俗而言,数学模型是为了一定目的对原型所作的一种抽象模拟,它用数学 式子,数学符号以及程序、图表等描述客观事物的本质特征与内在联系。 三建立数学模型的方法和步骤 建立数学模型没有固定模式。下面介绍一下建立模型的大体过程: 1.建模准备 建模准备是确立建模课题的过程。这类课题是人们在生产和科研中为了使 认识和实践过一步发展必须解决的问题。因此,我们首先要发现这类需要解决的实际问题。其次要弄清所解决问题的目的要求并着手收集数据。进行建模筹划,组织必要的人力、物力等,确立建模课题。 2.模型假设 作为建模课题的实际问题都是错综复杂的、具体的。如果不对这些实际问题进行抽象简化,人们就无法准确把握它的本质属性,而模型假设就是根据建模的目的对原型进行抽象、简化,抓住反映问题本质属性的主要因素,简化掉那些非本质的

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