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数学建模课设

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数学建模课设

摘要

汽车刹车距离

1.问题提出

司机在驾驶过程中遇到突发事件会紧急刹车,从司机决定刹车到车完全停住,汽车行驶的距离称为刹车距离,车速越快,刹车距离越长,请问刹车距离与车速之间具有怎样的数量关系?

2.问题分析

问题要求建立刹车距离与车速之间的数量关系,一方面车速是刹车距离的主要影响因素,车速越快,刹车距离越长;另一方面,还有很多其他的因素会影响刹车距离,包括车型、车重、刹车系统的机0械状况、轮胎类型的状况、路面类型的状况、天气的状况、驾驶员的操作技术和身体状况等。若果所有可能的因素都考虑到,就无法建立车速与刹车距离之间的数量关系,所以需要对问题提出合理的简化假设,使得问题可以仅仅考虑车速对刹车距离的影响,从而建立刹车距离与车速之间的函数关系。

需要提出哪几条合理的简化假设?

可以假设车型、轮胎类型、路面条件都相同;假设汽车没有超载;假设刹车系统的机械状况、轮胎状况、天气状况以及驾驶员状况都良好;假设汽车在平直道路上行驶,驾驶员紧急刹车,一脚把刹车踏板踩到底,汽车在刹车过程没有转方向。

这些假设都是为了使得问题可以仅仅考虑车速对刹车距离的影响,这些假设是初步的和粗糙的,在下面的建立数学模型的过程中,还可能随着问题的深入理解而提出新的假设,或者修改原有的假设。至于假设的合理性,一方面可以根据题意和常识来判断,另一方面,还可以等模型建立和求解完毕以后,对其进行检验分析,

首先,仔细分析刹车的过程,发现刹车决定经历两个阶段。

在第一阶段,司机意识到危险,做出刹车决定,并踩下刹车踏板使刹车系统开始起作用,这一瞬间可以称为“反应时间”,非常短暂,但是对于高速行驶的汽车而言,汽车在这一瞬间行驶的距离却不容忽略,汽车在反应时间行驶的距离称为“反应距离”。

在第二阶段,从刹车踏板被踩下、刹车系统开始起作用,到汽车完全停住,这是汽车的制动过程,汽车在制动过程“行驶”(轮胎滑动摩擦地面)的距离为“制动距离”。

根据以上分析,得到刹车距离的初步的数量关系如下:

刹车距离=反应距离+制动距离(1.1)

引入以下符号,并说明单位:

v车速(m/s);

~

d刹车距离(m);

~

d反应距离(m);

~

1

~

k反应时间(s);

1

~

d制动距离(m);

2

于是用文字表达的数量关系式(1.1)可以用数学符号表示为 21d d d += (1.2)

其次,考虑反应距离的子模型,根据常识,可以假设汽车在反应的时间内车

速没有改变,也就是说,在此瞬间汽车做匀速直线运动。

反应时间取决于驾驶员状况和汽车制动系统的灵敏性,司机驾驶员的状况包含反应、警觉、视力等,因人而异,可以考虑平均值,即视为常数;在正常情况下,汽车制动系统的灵敏性都非常的好,与驾驶员状况相比,可以忽略,所以再多增加一条简化假设;驾驶员每一次刹车的反应时间都一样长,于是反应距离的子模型为

v k d 11= (1.3)

再次,考虑制动距离的子模型,在制动过程,汽车的轮胎滑动摩擦地面,车速从v 迅速减慢,直到车速变为0,汽车完全停住,用物理的语言来描述,即汽车制动力使汽车做减速运动,汽车制动力做导致汽车功能的损失,引入以下符号: ~a 汽车制动减速度(m/s 2); ~F 汽车制动力(N ); ~M 汽车质量(kg );

为了建立简单的数学模型,可以假设汽车在制动过程中做匀减速直线运动,减速度为a 是常数,根据牛顿第二定律有 Ma F =

根据功能定理,汽车制动力所做的功等于汽车动能的损失,即 2/22Mv Fd =

所以

)2/(22a v d = 令)2/(12a k =,得到制动的距离的子模型为 222v k d = (1.4) 最后,由(1.2)~(1.4)式,刹车距离的数学模型为 221v k v k d += (1.5)

即刹车距离与车速之间的二次函数关系。

到目前为止,所思考的都限于同一款车型,究竟模型(1.5)的两个系数会不会随着车型而改变?回顾以上的建模过程,不难发现,反应距离的子模型的系数1k 是驾驶员的反应时间,与车型无关;而制动距离的子模型的)2/(12a k =只与制动过程的的减速度a 有关系,那么减速度a 与车型有关吗?其实按照汽车的设计原则,所有车型在额定载荷范围内紧急刹车的减速度都相差无几,也就是说,刹车系统的最大制动力被设计成车重成正比,所以系数2k 也可以被认为是车型无关的,换言之,只要对一款车型测试其在不同车速下的刹车距离(当然要尽量

保持道路、天气、驾驶员、载重等条件一样),然后用测试数据拟合出模型221v k v k d +=的系数1k 和2k ,

那么所得到的刹车距离与车速之间的二次函数经验公式,在相同的道路、天气和驾驶员等条件下,对所有即没有超载,也没有故障的汽车都是有参考作用的。

3.建立模型

本小节给出建立汽车刹车距离的数学模型的规范表达。

表2..2.1是为建立刹车距离的数学模型而引入的数学符号说明。

(1) 假设道路、天气和驾驶员等条件相同,汽车没有超载,也没有故障; (2) 假设汽车在平直道路上行驶,驾驶员紧急刹车,一脚把刹车踏板踩到底,

汽车在刹车过程没有转方向;

(3) 假设驾驶员的反映时间为常数,汽车在反应时间内做匀速直线运动; (4) 假设汽车在制动的过程做匀减速直线运动,减速度a 为常数,制动力所做

的功等于汽车动能的损失;

(5) 假设刹车距离等于反应距离加速制距离。 根据假设(3),立即得到(2.2.3);

v k d 11=

根据牛顿第二定律假设(4)有

ma F =

2/22mv Fd =

所以有(2.2.4);

22kv d =

其中)2/(12a k =

最后,根据假设(5)有(2.2.5)

v k v k d 21+=

(2.2.5)式就是汽车刹车距离的数学模型

4.模型检验

利用由美国提供的刹车距离数据(见表2.2)来进行模型的检验,,表2.2的数据使用英制单位mph (miles per hour ,英里/小时)和ft (英尺),换算率为1mph=0.44704m/s ,1ft=0.3048m 。

表2.2 反应距离和制动距离的实际观测值

车速/mph 反应距离/ft 制动距离/ft 刹车距离/ft 20 范围* 平均值 范围 平均值 22 18~22 20 40~44 42 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 27.5 25~31 28 52.5~58.5 55.5 33 36~45 40.5 69~78 73.5 38.5 47~58 52.5 85.5~96.5 91 44 64~80 72 108~124 116 49.5 82~103 92.5 131.5~152.5 142 55 105~301 118 160~186 173 60.5 132~165 148.5 192.5~225.5 209 66 162~202 182 228~268 248 71.5 196~245 220.5 267.5~316.5 292 77 237~295 266 314~372 343 82.5 283~353 318 365.5~435.5 400.5 88 334~418 376 422~506 464 *范围包括了美国公路局所测试中85%的观测结果

在表2.2的数据中,反应距离是和车速成正比的,很明显,这样的数据是基于反应距离子模型v k d 11=的,其中平均反应时间恰好为75.01=k 秒,所以没有必要用表2.2中反应距离的数据赖来检验反应距离子模型。

而表2.2的制动距离数据则有变化范围(包括美国公路的局所做测试中85%的观测结果)以及平均值,由于刹车距离是反应距离和制动距离之和,所以刹车距离也有变化范围和平均值,应该用表2.2中的制动距离数据来检测制动距离子模型222v k d =,从而达到检验刹车距离的数学模型的目的。

首先,注意到子模型222v k d =意味着2d 与v 成二次函数关系,而2d 与2v 成正比关系。因此,绘制表2.2中的制动距离数据(包括最小值、平均值和最大值)对v 和2v 的散点图(见图2.2),程序如下:

>> v=(20:5:80).*0.44704; >> v2=v.*v;

>> d2=[18,25,36,47,64,82,105,132,162,196,237,283,334

22,31,45,58,80,103,131,165,202,245,295,353,418

20,28,40.5,52.5,72,92.5,118,148.5,182,220.5,266,318,376 ];

>> d2=0.3048.*d2;

>> subplot(2,2,1),plot([v;v;v],d2,'o-k','MarkerSize',2)

title('检验二次函数关系'),xlabel('车速v (m/s )')

ylabel('制动距离的最小值、平均值和最大值(m )') subplot(2,1,2),plot([v2;v2;v2],d2,'o-k','MarkerSize',2)

title('检验正比例关系'),xlabel('车速的平方v^(m^2/s^2)')

51015

2025303540

检验二次函数关系

车速v (m/s )制动距离的最小值、平均值和最大值(m )

0200400600800100012001400

检验正比例关系

车速的平方v (m 2/s 2)

图 2.2

说明 绘图命令利用了MATLAB 函数plot 的语法格式 ,即如果X 和Y 是同型矩阵(不止一行),则plot(X,Y)返回Y 的列向量对应X 的列向量的多重线性图,另外,通过将MarkerSize 设置为2,使得标示符的大小更符合需要。

有图(2.2)得到的直观印象是:制动距离子模型222v k d =经得起来自表2.2的数据检验。

直观的图形检验显然粗糙了一些,不够可靠,下面用最小二乘法,根据表2.2中的车速和制动距离平均值的数据,拟合出制动距离子模型222v k d =中的系数2k ,然后详细考察误差,由(1.7.1)式,拟合2k 的计算公式为

∑∑===13

1

413

1

22/i i i i i v d v k (2.2.6)

其中i v 和i d 为表2.2中的第i 行的车速和制动距离平均值,i=1,2,3,…,13,根据(2.2.6)式,在执行图2.2的绘图程序后,继续输入并执行一下命令: >> k2=sum(v2.*d2(3,:))./sum(v2.*v2) >> r=d2(3,:)-k2.*v.*v

命令窗口显示的计算结果为: k2 =

0.0827 r =

Columns 1 through 8

-0.5131 -1.7923 -2.5261 -4.2384 -4.4909 -5.2647 -5.3406 -4.7187

Columns 9 through 13

-4.0085 -2.6004 0.1151 3.9857 8.8589

所以依据表2.2的数据得到的刹车距离与车速关系的经验公式为

2082678.075.0v v d +=

考察误差,发现当车速不超过65mph (即104.6km/h )时实际值都略小于理论

值,但是当车速更快时,实际值就会大于理论值,而且随着车速的增加,误差会越来越大,这就说明制动距离子模型222v k d =的模型假设适合较低的车速范围内;当车速更高时,可能由于漏了某些不容忽略的因素,导致模型解答不那么令人信服。

计算2k 以及拟合误差的另一种方法是用统计工具箱函数nlinfit 计算,在执行图2.2的绘图程序之后,继续输入并执行一下命令,所得到的计算结果和第一种方法相同:

>> f=@(k,x)k.*x.*x;

>> [k2,r]=nlinfit(v,d2(3,:),f,1) 命令执行的结果: k2 =

0.0827 r =

Columns 1 through 8

-0.5131 -1.7923 -2.5261 -4.2384 -4.4909 -5.2647 -5.3406

-4.7187

Columns 9 through 13

-4.0085 -2.6004 0.1151 3.9857 8.8589

最后,可以再图2.2的两幅子图中分别添加拟合得到的子模型222v k d 的理论值的二次曲线或直线,使得刚才的分析更直观,更容易理解(见图2.3)。 图2.3的绘图程序如下:

>> subplot(2,1,1),plot([v;v;v],d2,'-ok','MarkerSize',2) hold on,plot(v,k2.*v2,'k'),hold off

title('检验二次函数关系'),xlabel('车速v (m/s )')

ylabel('制动距离的最小值、平均值和最大值(m )') subplot(2,1,2),plot([v2;v2;v2],d2,'-ok','MarkerSize',2) hold on,plot(v2,k2.*v2,'k'),hold off

title('检验正比例关系'),xlabel('车速的平方v^(m^2/s^2)')

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2025303540

检验二次函数关系

车速v (m/s )制动距离的最小值、平均值和最大值(m )

0200400600800100012001400

检验正比例关系

车速的平方v (m 2/s 2)

图 2.3

5.模型应用

在道路行驶的汽车保持足够安全的前后车距是非常重要的,人们为此提出了五花

八门的建议,在美国,有人建议“一车长度准则”,即车速每增加10mph ,前后车距应增加一个车身的长度;也有人建议“两秒准则”,即后车司机从前车经过某一标志开始,默数2秒之后到达同一标志,而不管车速如何,刚才建立的刹车距离模型可以用来建议是否足够安全。 按照“一车长度准则”,车速每增加10mph ,前后车距应增加一个车身的长度,这表明前后车距与车速成正比例关系,引入以下符号: D ~前后车距(m ); v ~车速(m/s );

1K ~按照“一车长度准则”,D 与v 之间的比例系数(s )。 于是“一车长度准则”的数学模型为:

v K D 1= (2.2.7)

考虑家庭用的小型汽车,不妨设一车长度为5m ,则

s s

m m

mph m K 1185.1/4704.451051===

所以(2.2.7)式即为

s D 1185.1=

比较(2.2.5)式与(2.2.7)式得

)]([112k K k v D d --=-

所以当211/)(k k K v -<时有D d <,即前后车距大于刹车距离的理论值,可认为足够安全;当211/)(k k K v ->时有D d >,即前后车距小于刹车距离的理论值,不足够安全。

代入75.01=k ,2k =0.082678以及1185.11=K ,计算得到当车速超过4.5m/s (约合16km/h )时,“一车长度准则”就不够安全了,也就是说,“一车长度准则”只适用车速很慢的情况。

另外,还可以通过绘图直观的解释为什么“一车长度准则” 不够安全,用以下程序把表2.2的刹车车距离实测数据和“一车长度准则”都画在同一幅图中(见图2.4):

>> v=(20:5:80).*0.44704;

>> d2=[18,25,36,47,64,82,105,132,162,196,237,283,334 22,31,45,58,80,103,131,165,202,245,295,353,418

20,28,40.5,52.5,72,92.5,118,148.5,182,220.5,266,318,376]; >> d2=0.3048.*d2;

>> k1=0.75;k2=0.082678;K1=1.1185; >> d1=[v;v;v].*k1;d=d1+d2;

>> plot([0,40],[0,K1*40],'k'),hold on plot(0:40,polyval([k2,k1,0],0:40),':k') plot([v;v;v],d,'ok','MarkerSize',2),hold off

title('比较刹车距离实测数据、理论值和一车长度准则') legend('一车长度准则','刹车距离理论值',... '刹车距离的最小值、平均值和最大值',2) xlabel('车速v(m/s)'),ylabel('距离(m)')

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比较刹车距离实测数据、理论值和一车长度准则

车速v(m/s)

距离(m )

图 2.4

6.模型评价

数学建模题型

1、问题描述(问题与假设) 随从们密约, 在河的任一岸, 一旦随从的人数比商人多, 就杀人越货.乘船渡河的方案由商人决定.商人们怎样才能安全过河? 假设:1. 过河途中不会出现不可抗力的自然因素。 2. 当随从人数大于商人数时,随从们不会改变杀人的计划。 3.船的质量很好,在多次满载的情况下也能正常运作。 4. 随从会听从商人的调度。 2、问题模型与求解(公式、图、表、算法或代码等) 模型的建立: x(k)~第k 次渡河前此岸的商人数 x(k),y(k)=0,1,2,3,4; y(k)~第k 次渡河前此岸的随从数 k=1,2,….. s(k)=[ x(k), y(k)]~过程的状态 S~允许状态集合 u(k)~第k 次渡船上的商人数 u(k), v(k)=0,1,2; v(k)~ 第k 次渡船上的随从数 k=1,2….. d(k)=( u(k), v(k))~过程的决策 D~允许决策集合 D={u,v u+v=1,2,u,v=0,1,2} 状态因决策而改变s(k+1)=s(k)+(-1)^k*d(k)~状态转移律 求d(k)∈D(k=1,2,….n),使s(k) ∈S 并按转移律s(k+1)=s(k)+(-1)^k*d(k) 由(4,4)到达(0,0) 数学模型: 模型分析: 由(2)(3)(5)可得 Yk Xk -≥-44 化简得 Yk k ≤X 关键代码:

clear clc n=3;m=3;h=2; m0=0;n0=0; tic LS=0; LD=0; for i=0:n for j=0:m if i>=j&n-i>=m-j|i==n|i==0 LS=LS+1; S(LS,:)=[i j]; end if i+j>0&i+j<=h&(i>=j|i==0) LD=LD+1; D(LD,:)=[i j]; end end end N=15; Q1=inf*ones(2*N,2*N); Q2=inf*ones(2*N,2*N); t=1; le=1; q=[m n]; f0=0; while f0~=1&t

数学模型习题解答解读

上机练习题一 班级: 姓名: 学号: 1.建立起始值=3,增量值=5.5,终止值=44的一维数组x 答案: x=(3:5.5:44) 2.写出计算 Sin(30o )的程序语句. 答案: sin(pi*30/180) 或 sin(pi/6) 3.矩阵??????????=187624323A ,矩阵???? ??????=333222111B ;分别求出B A ?及A 与B 中对应元素之间的乘积. 答案:A = [3,2,3; 4,2,6; 7,8,1] B = [1,1,1; 2,2,2; 3,3,3] A*B ;A.*B 4计算行列式的值1 876243 23=A 。答案:det(A) 5对矩阵 ???? ??????=187624323A 进行下述操作。 (1)求秩。答案:rank(A) (2)求转置。答案:A' (3) 对矩阵求逆,求伪逆。答案:inv(A) ,pinv(A) (4) 左右反转,上下反转。答案:fliplr(A),flipud(A) (5) 求矩阵的特征值. 答案:[u,v]=eig(A) (6) 取出上三角和下三角. 答案:triu(A) tril(A) (7)以A 为分块作一个3行2列的分块矩阵。答案:repmat(a) 6 计算矩阵??????????897473535与???? ??????638976242之和。 >> a=[5 3 5;3 7 4;7 9 8]; >> b=[2 4 2;6 7 9;8 3 6]; >> a+b 7 计算??????=572396a 与?? ????=864142b 的数组乘积。 >> a=[6 9 3;2 7 5]; >> b=[2 4 1;4 6 8];

历年数学建模赛题题目

历年数学建模赛题题目 1992年 (A) 施肥效果分析问题(北京理工大学:叶其孝) (B) 实验数据分解问题(华东理工大学:俞文此; 复旦大学:谭永基)1993年 (A) 非线性交调的频率设计问题(北京大学:谢衷洁) (B) 足球排名次问题(清华大学:蔡大用) 1994年 (A) 逢山开路问题(西安电子科技大学:何大可) (B) 锁具装箱问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此)1995年 (A) 飞行管理问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此) (B) 天车与冶炼炉的作业调度问题(浙江大学:刘祥官,李吉鸾)1996年 (A) 最优捕鱼策略问题(北京师范大学:刘来福) (B) 节水洗衣机问题(重庆大学:付鹂) 1997年 (A) 零件参数设计问题(清华大学:姜启源) (B) 截断切割问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此)1998年 (A) 投资的收益和风险问题(浙江大学:陈淑平) (B) 灾情巡视路线问题(上海海运学院:丁颂康) 1999年 (A) 自动化车床管理问题(北京大学:孙山泽) (B) 钻井布局问题(郑州大学:林诒勋) (C) 煤矸石堆积问题(太原理工大学:贾晓峰) (D) 钻井布局问题(郑州大学:林诒勋) 2000年 (A) DNA序列分类问题(北京工业大学:孟大志) (B) 钢管订购和运输问题(武汉大学:费甫生) (C) 飞越北极问题(复旦大学:谭永基) (D) 空洞探测问题(东北电力学院:关信) 2001年 (A) 血管的三维重建问题(浙江大学:汪国昭) (B) 公交车调度问题(清华大学:谭泽光) (C) 基金使用计划问题(东南大学:陈恩水) (D) 公交车调度问题(清华大学:谭泽光) 2002年

数学建模的经典模板

一、摘要 内容: (1)用1、2句话说明原问题中要解决的问题; (2)建立了什么模型(在数学上属于什么类型),建模的思想(思路),模型特点; (3)算法思想(求解思路),特色; (4)主要结果(数值结果,结论);(回答题目的全部“问题”) (5)模型优点,结果检验;模型检验,灵敏度分析,有无改进,推广 要求 (1)特色和创新之处必须在这里强调; (2)长度 (3)要确保准确、简明、条理、清晰、突出特色和创新点; 二、问题的提出 内容: 用自己的语言阐述背景,条件,要求;重点列出‘问题’也即要求; 要求: (1)不是题目的完整拷贝 (2)根据自己的理解,用自己的语言清楚简明的阐述背景、条件和要求; 三、条件假设 内容 (1)根据题目中的条件做出假设 (2)根据题目中的要求做出假设; 要求 (1)合理性最重要; (2)假设合理且全面,但不欣赏罗列大量的无关假设,关键性假设不能缺; (3)合理假设作用: 简化问题,明确问题,限定模型的适用范围 四、符号约定 五、问题分析 1.名词解释 2.问题的背景分析 3.问题分析 六、模型建立 抽象要求 (1)模型的主要类别:初等模型、微分方程模型、差分方程模型、概率模型、统计预测模型、

优化模型、决策模型、图论模型等 (2)几种常见的建模目的:(对应相对(1)的方法) 描述或解释现实世界的各类现象,常采用机理型分析方法,探索研究对象的内在规律性; 预测感兴趣的时间爱你是否会发生,或者事物的房展趋势,常采用数理统计或模拟的方法; 优化管理、决策或者控制事物,需要合理地定义可量化的评价指标及评价方法; (3)建模过程常见的几个要点: 模型的整体设计、合理的假设、建立数学结构、建立数学表达式; (4)模型的要求: 明确、合理、简洁、具有一般性; 例如:有些论文不给出明确的模型,只是就赛题所给的特殊情况,用凑得方法给出结果,虽然结果大致对,但缺乏一般性,不是建模的正确思路;((与第三点对应)) (5)鼓励创新,特别欣赏独树一帜、标新立异,但要合理 (6)避免出现罗列一系列的模型,又不做评价的现象; 具体要求: (1)基本模型:首先要有数学模型:数学公式、方案等;基本模型,要求完整,正确,简明(2)简化模型:要明确说明,简化思想,依据;简化后的模型尽可能给出; 七、模型求解 每一块内容包括:计算方法设计或选择、算法设计或选择、算法思想依据、步骤及实现、计算框图、所采用的软件名称 写作要求: 1、需要建立数学命题时:命题叙述要符合数学命题的表述规范,尽可能论证严密 2、需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。若采用现有软件,说明采用此软件的理由,软件名称 3、计算过程,中间结果可要可不要的,不要列出 4、设法算出合理的数值结果 5、最终数值结果的正确性或合理性是第一位的 6、对数值结果或模拟结果进行必要的检验。结果不正确、不合理、或误差大时,分析原因,对算法、计算方法、或模型进行修正、改进 7、题目中要求回答的问题,数值结果,结论,须一一列出 8、列数据问题:考虑是否需要列出多组数据,或额外数据对数据进行比较、分析,为各种方案的提出提供依据 9、结果表示:要集中,一目了然,直观,便于比较分析 ▲数值结果表示:精心设计表格;可能的话,用图形图表形式 ▲求解方案,用图示更好 10、必要时对问题解答,作定性或规律性的讨论。最后结论要明确 内容 (1)算法设计或选择,算法的思想依据,步骤; (2)引用或建立必要的数学命题和定理; (3)在不能给出精确解的情况下,需要给出不知一种解法(算法),并进行测试比较,给出

数学模型第三版课后习题答案.doc

《数学模型》作业解答 第七章( 2008 年 12 月 4 日) 1.对于节蛛网模型讨论下列问题: ( 1)因为一个时段上市的商品不能立即售完,其数量也会影响到下一时段的价格,所以第 k 1时段的价格y k 1由第k 1 和第 k 时段的数量x k 1和x k决定,如果仍设x k 1仍只取

决于 y k ,给出稳定平衡的条件,并与节的结果进行比较 . ( 2)若除了 y k 1 由 x k 1 和 x k 决定之外, x k 1 也由前两个时段的价格 析稳定平衡的条件是否还会放宽 . 解:( 1)由题设条件可得需求函数、供应函数分别为: y k 1 f x k 1 x k ) ( 2 x k 1 h( y k ) 在 P 0 (x 0 , y 0 ) 点附近用直线来近似曲线 f , h ,得到 y k 1 y 0 ( x k 1 x k x 0 ), 2 x k 1 x 0 ( y k y 0 ) , 由( 2)得 x k 2 x 0 ( y k 1 y 0 ) ( 1)代入( 3)得 x k 2 x 0 ( x k 1x k x 0 ) 2 2x k 2 x k 1 x k 2x 0 2 x 0 对应齐次方程的特征方程为 2 2 ( ) 2 8 特征根为 1, 2 4 y k 和 y k 1 确定 . 试分 (1) ( 2) (3) 当 8 时,则有特征根在单位圆外,设 8 ,则

1,2 ( ) 2 ( ) 2 8 42 2 4 1,2 1 2 即平衡稳定的条件为 2与 P 207 的结果一致 . ( 2)此时需求函数、供应函数在 P 0 (x 0 , y 0 ) 处附近的直线近似表达式分别为: y k 1 y 0 ( x k 1 x k x 0 ), ( 4) 2 x k 1 x 0 ( y k y k 1 y 0 ) , ( 5) 2 由( 5)得, (x x 0 ) β(y y y k 1 y 0 ) ( 6 ) 2 k 3 k 2 将( 4)代入( 6),得 2( x k 3 x 0 ) ( x k 2 x k 1 x 0 ) ( x k 1 x k x 0 ) 2 2 4 x k 3x k 2 2 x k 1 x k 4 x 0 4 x 0 对应齐次方程的特征方程为 4 3 2 2 0 (7) 代数方程( 7 )无正实根,且 αβ , , 2 4 不是( 7)的根 . 设( 7)的三个非零根分 别为 1, 2, 3,则 1 2 3 4 1 2 2 3 3 1 2 1 2 3 4 对( 7)作变换: , 则 12 3 q 0, p 其中 p 1 (2 2 2 ), q 1(833 2 2 ) 4 12 4 123 6

数学建模及全国历年竞赛题目

数学建模及全国历年竞赛题目 (2010-09-28 21:58:01) 标签: 分类:专业教学 数学建模 应用数学模型 教育 一、数学建模的涵 (一)数学建模的概念 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、简化建立能近似刻画并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。使用数学语言描述的事物就称为数学模型,这个建立数学模型的全过程就称为数学建模。(二)应用数学模型 应用数学去解决各类实际问题,把错综复杂的实际问题简化、抽象为合理的数学结构。通过调查、收集数据资料,观察和研究实际对象的固有特征和在规律,抓住问题的主要矛盾,建立起反映实际问题的数量关系,然后利用数学的理论和方法去分析和解决问题。需要诸如数理统计、最优化、图论、微分方程、计算方法、神经网络、层次分析法、模糊数学,数学软件包如 Mathematica,Matlab,Lingo,Spss,Mapple的使用,甚至排版软件等知识的基础。

(三)数学建模的特点 数学建模具有难度大、涉及面广、形式灵活,对教师和学生要求高等特点;数学建模的教学本身是一个不断探索、不断创新、不断完善和提高的过程。(四)数学建模的指导思想 数学建模的指导思想就是:以实验室为基础、以学生为中心、以问题为主线、以培养能力为目标来组织教学工作。 (五)数学建模的意义 数学建模是联系数学与实际问题的桥梁,是数学在各个领械广泛应用的媒介,是数学科学技术转化的主要途径。通过教学使学生了解利用数学理论和方法去分析和解决问题的全过程,提高他们分析问题和解决问题的能力;提高他们学习数学的兴趣和应用数学的意识与能力,使他们在以后的工作中能经常性地想到用数学去解决问题,提高他们尽量利用计算机软件及当代高新科技成果的意识,能将数学、计算机有机地结合起来去解决实际问题。 1.培养创新意识和创造能力; 2.训练快速获取信息和资料的能力; 3.锻炼快速了解和掌握新知识的技能; 4.培养团队合作意识和团队合作精神; 5.增强写作技能和排版技术;

《数学建模》通识选修课教学大纲

《数学建模》同时选修课课程教学大纲 课程编码: 课程名称:数学建模 总学时:32 讲课学时:32 实验学时:0 学分:2 一说明 1、教学目的及任务 数学建模是继本科生高等数学、工程数学之后进一步提高运用数学知识解决实际问题、基本技能,培育和训练综合能力所开设的一门新学科。通过具体实例引入使学生掌握数学建模基本思想、基本方法、基本类型。学会进行科学研究的一般过程,并能进入一个实际操作的状态。通过数学模型有关的概念、特征的学习和数学模型应用实例的介绍,培养学生双向翻译能力,数学推导计算和简化分析能力,熟练运用计算机能力;培养学生联想、洞察能力、综合分析能力;培养学生应用数学解决实际问题的能力。 2、本课程与其它课程的关系 在学习本课程前需要基本掌握下列课程内容:高等数学、线性代数、概率论与数理统计。由于本课程的学习,只要是使学生掌握数学知识,解决实际问题能力,这种能力提高有助其它专业课的学习。该课程是计算机、信息与计算科学及应用数学各专业的必修课程,是各专业的专业基础课程。离散数学是现代数学的一个重要分支。是计算机科学中基础理论的核心课程,是计算机科学和计算机技术的重要基础课之一。通过这门课程的学习,不但要使学生掌握离散量的结构及其相互间的关系,而且要培养学生的抽象思维,逻辑推理,符号演算和慎密思维的能力。为计算机科学中的数据结构,操作系统,编译理论,算法分析,逻辑设计,系统结构等课程的学习垫定必要的数学基础。 4、本课程的考核办法 平时成绩+期末成绩。 二课程讲授内容 1、绪论(2学时) 基本要求:使学生正确地了解数学描写和数学建模的不同于数学理论的思维特征;了解数学模型的意义及分类;理解建立数学模型的方法及步骤。

数学建模典型例题

一、人体重变化 某人的食量是10467焦/天,最基本新陈代谢要自动消耗其中的5038焦/天。每天的体育运动消耗热量大约是69焦/(千克?天)乘以他的体重(千克)。假设以脂肪形式贮存的热量100% 地有效,而1千克脂肪含热量41868焦。试研究此人体重随时间变化的规律。 一、问题分析 人体重W(t)随时间t变化是由于消耗量和吸收量的差值所引起的,假设人体重随时间的变化是连续变化过程,因此可以通过研究在△t时间内体重W的变化值列出微分方程。 二、模型假设 1、以脂肪形式贮存的热量100%有效 2、当补充能量多于消耗能量时,多余能量以脂肪形式贮存 3、假设体重的变化是一个连续函数 4、初始体重为W0 三、模型建立 假设在△t时间内: 体重的变化量为W(t+△t)-W(t); 身体一天内的热量的剩余为(10467-5038-69*W(t)) 将其乘以△t即为一小段时间内剩下的热量; 转换成微分方程为:d[W(t+△t)-W(t)]=(10467-5038-69*W(t))dt; 四、模型求解 d(5429-69W)/(5429-69W)=-69dt/41686 W(0)=W0 解得: 5429-69W=(5429-69W0)e(-69t/41686) 即: W(t)=5429/69-(5429-69W0)/5429e(-69t/41686) 当t趋于无穷时,w=81; 二、投资策略模型 一、问题重述 一家公司要投资一个车队并尝试着决定保留汽车时间的最佳方案。5年后,它将卖出所有剩余汽车并让一家外围公司提供运输。在策划下一个5年计划时,这家公司评估在年i 的开始买进汽车并在年j的开始卖出汽车,将有净成本a ij(购入价减去折旧加上运营和维修成本)ij

数学模型课后答案

数学模型课后答案

《数学模型》作业答案 第二章(1)(2012年12月21日) 1.学校共1000名学生,235人住在A宿舍,333人住在B宿舍,432人住在C宿舍.学生们要组织一个10人的委员会,试用下列办法分配各宿舍的委员数: (1). 按比例分配取整数的名额后,剩下的名额按惯例分给小数部分较大者; (2). §1中的Q值方法; (3).d’Hondt方法:将A、B、C各宿舍的人数用正整数n=1,2,3,……相除,其商数如下表:

将所得商数从大到小取前10个(10为席位数),在数字下标以横线,表中A 、B 、C 行有横线的数分别为2,3,5,这就是3个宿舍分配的席位.你能解释这种方法的道理吗? 如果委员会从10个人增至15人,用以上3种方法再分配名额,将3种方法两次分配的结果列表比较. 解:先考虑N=10的分配方案, , 432 ,333 ,235321 ===p p p ∑==3 1 . 1000i i p 方法一(按比例分配) , 35.23 1 11 == ∑=i i p N p q , 33.33 1 22 == ∑=i i p N p q 32 .43 1 33 == ∑=i i p N p q 分配结果为: 4 ,3 ,3321 ===n n n 方法二(Q 值方法) 9个席位的分配结果(可用按比例分 配)为: 4 ,3 ,2321===n n n 第10个席位:计算Q 值为

2. 试用微积分方法,建立录像带记数器读数n 与转过时间的数学模型. 解: 设录像带记数器读数为n 时,录像带转过时间为t.其模型的假设见课本. 考虑t 到t t ?+时间内录像带缠绕在右轮盘上的长度,可得,2)(kdn wkn r vdt π+=两边积分,得 ??+=n t dn wkn r k vdt 0 )(2π ) 2 2 2 n wk k(r n πvt +=∴ . 2 2 2n v k w n v rk t ππ+=∴ 《数学模型》作业解答 第三章1(2008年10月14日) 1. 在 3.1节存贮模型的总费用中增加购买货物本身的费用,重新确定最优订货周期和订货批量.证明在不允许缺货模型中结果与原来的一样,而在允许缺货模型中最优订货周期和订货批量都比原来结果减少.

对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的分析与预测

2012年北京师范大学珠海分校数学建模竞赛 题目:对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的分析与预测 摘要 本文研究的是对自数学建模竞赛开展以来各高校建模水平的评价比较和预测问题。我们将针对题目要求,建立适当的评价模型和预测模型,主要解决对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的评价、排序和预测问题。 首先我们用层次分析法来评价广东赛区各校2008年至2011年及全国各大高校1994至2011年数学建模成绩,从而给出广东赛区各校及全国各大高校建模成绩的科学、合理的评价及排序;其次运用灰色预测模型解决广东赛区各院校2012年建模成绩的预测。 针对问题一,首先我们对比了2008到2011年参加建模比赛的学校,通过分析我们选择了四年都参加了比赛的学校进行合理的排序(具体分析过程见表13),同时对本科甲组和专科乙组我们分别进行排序比较。在具体解决问题的过程中,我们先分析得出影响评价结果的主要因素:获奖情况和获奖比例,其中获奖情况主要考虑国家一等奖、国家二等奖、省一等奖、省二等奖、省三等奖,我们采用层次分析法,并依据判断尺度构造出各个层次的判断矩阵,对它们逐个做出一致性检验,在一致性符合要求的情况下,通过公式与matlab求得各大学的权重,总结得分并进行排序(结果见表11);在对广东赛区各高校2012建模成绩预测问题中,我们采用灰色预测模型,我们以华南农业大学为例,得到该校2012年建模比赛获奖情况为:省一等奖、省二等奖、省三等奖及成功参赛奖分别为5、9、8、8(其它各高校预测结果见表10)。 针对问题二,我们对全国各院校的自建模竞赛活动开展以来建模成绩排序采用与问题一相同的数学模型,在获奖情况考虑的是全国一等奖、全国二等奖。运用matlab求解,结果见表12。 针对问题三,我们通过对一、二问排序的解答及数据的分析,得出在对院校进评价和预测时还应考虑到各院的师资力量、学校受重视程度、学生情况、参赛经验等因素,考虑到这些因素,为以后评价高校建模水平提供更可靠的依据。 关键词:层次分析法权向量灰色预测模型模型检验 matlab

2016西建大数学建模通识课结课赛题

A题:能源总量控制下的城市工业企业协调发展问题能源是国民经济的重要物质基础,是工业企业发展的动力,但是过度的能源消耗,会破坏资源和环境,不利于经济的可持续发展。目前我国正处于经济转型的关键时期,而经济的发展离不开能源,国家十三五发展规划中明确提出了要控制能源的消费。对每个工业企业来讲,能源消耗对工业企业的产值、利税等具有直接的影响,同时工业企业的自身发展也有利于社会稳定。如何在控制能源消耗总量的条件下,为工业企业合理配置能源,使得工业企业充分利用能源,并获得较高的产值和利税,是一个具有现实意义的问题。 附件是某城市C上一年度工业企业能源消耗、产值、利税、员工人数的统计数据。请根据这些数据,分析解决以下问题: 问题1:对城市C的产业结构及能源消费特征进行定量分析,并建立数学模型对城市C 的工业企业发展水平进行综合评价。 问题2:假设城市C要求本年度能源消耗总量比上一年度下降5%,请分别建立数学模型,给出使该市的工业企业产值、利税、从业人员受到的影响最小的各工业企业能源分配方案。 问题3:如果城市C要求本年度能源消耗总量比上一年度下降5%,请建立数学模型,给出城市C的各工业企业能源分配方案,使该市的工业企业产值与利税、从业人员受到的综合影响最小。 问题4:如果城市C要求在未来2年,每年能源消耗总量比上一年度下降5%,请建立数学模型,给出该市的各工业企业能源分配方案,使得工业企业产值总量增速不低于8%,并就这一方案对城市C未来2年的利税水平进行定量评估。 问题5:结合上述研究,谈谈如何在能源总量控制的前提下,对城市工业企业进行合理的能源分配,以提高能源利用效率和质量,并阐述你的政策建议。

数学建模案例分析--对策与决策方法建模6决策树法

§6 决策树法 对较为复杂的决策问题,特别是需要做多个阶段决策的问题,最常用的方法是决策树法。决策树法是把某个决策问题未来发展情况的可能性和可能结果所做的预测用树状图画出来。其步骤如下: 1、用方框表示决策点。从决策点画出若干条直线或折线,每条线代表一个行动方案,这样的直线或折线称为方案枝。 2、在各方案枝的末端画一个园圈,称为状态点,从状态点引出若干直线或折线,每条线表示一个状态,在线的旁边标出每个状态的概率,称为概率枝。 3、把各方案在各个状态下的损益期望值算出标记在概率枝的末端。 4、把计算得到的每个方案的损益期望值标在状态点上,然后通过比较,选出损益期望值最小的方案为最优方案。 例1某厂准备生产一种新产品,产量可以在三种水平n1、n2、n3中作决策。该产品在市场上的销售情况可分为畅销、一般和滞销三种情况,分别为S1、S2、S3。通过调查,预测市场处于这三种情况的概率分别为0.5、0.3、0.2。三种决策在各种不同市场情况下的利润见下表: 表1 基于各种决策的各种市场情况的利润表(万元) 我们可以计算每种决策下利润的期望值: 实行在水平n1下生产的利润的期望值为:90×0.5+30×0.3-60×0.2=42 实行在水平n2下生产的利润的期望值为:60×0.5+50×0.3-10×0.2=43 实行在水平n3下生产的利润的期望值为:10×0.5+9×0.3-6×0.2=6.5 由于在水平n2下生产利润的期望值最大,因而应选择产量水平n2生产。 可以应用决策树帮助解决这样的决策问题,把各种决策和情况画在图1上: 图1

图中的方框(□)称为决策点,圆圈(○)称为状态点,从方框出发的线段称为对策分支,表示可供选择的不同对策。在圆圈下面的线段称为概率分支,表示在此种对策下可能出现的各种情况。在概率分支上注明了该情况出现的概率。在每一个概率分支的末端注明了对应对策和对应情况下的收益(利润)。在计算时,我们把相应的期望值写在相应的状态点旁边,再由比较大小后选择最优决策,在图上用∥表示舍弃非最优的对策,并在决策点上注明最优决策所对应的期望利润。 图2 利用决策树还可以解决多阶段的决策问题。 例2 某公司在开发一种新产品前通过调查推知,该产品未来的销售情况分前三年和后三年两种情况。因此生产该产品有两种可供选择的方案:建造大厂和建造小厂。如果建造大厂,投资费用5000万元,当产品畅销时,每年可获利2000万元,当产品滞销时,每年要亏损120万元。如果建造小厂,投资费用1000万元,当产品畅销时,每年可获利300万元,当产品滞销时,每年仍可获利150万元。若产品畅销可考虑在后三年再扩建,扩建投资需2000万元,随后三年每年可获利1000万元;也可不再扩建。预测这六年该产品畅销的概率为0.6,滞销的概率为0.4。试分析该公司开发新产品应如何决策? 根据问题的各种情况可以画出决策树如下:这是一个两阶段的决策问题。注意到图中有两个决策点,反映建小厂的方案中可以分成前三年和后三年两个阶段,并在后三年还要做出一次决策。 图3 把各种数据填到图适当的位置后,由后向前计算获利的期望值。由图可见应采用决策:建造大厂。 500 900 1000*3=3000 300*3=900 6.5

数学建模习题及答案课后习题

第一部分课后习题 1.学校共1000名学生,235人住在A宿舍,333人住在B宿舍,432人住在C宿舍。学生 们要组织一个10人的委员会,试用下列办法分配各宿舍的委员数: (1)按比例分配取整数的名额后,剩下的名额按惯例分给小数部分较大者。 (2)2.1节中的Q值方法。 (3)d’Hondt方法:将A,B,C各宿舍的人数用正整数n=1,2,3,…相除,其商数如 将所得商数从大到小取前10个(10为席位数),在数字下标以横线,表中A,B,C行有横线的数分别为2,3,5,这就是3个宿舍分配的席位。你能解释这种方法的道理吗。 如果委员会从10人增至15人,用以上3种方法再分配名额。将3种方法两次分配的结果列表比较。 (4)你能提出其他的方法吗。用你的方法分配上面的名额。 2.在超市购物时你注意到大包装商品比小包装商品便宜这种现象了吗。比如洁银牙膏50g 装的每支1.50元,120g装的3.00元,二者单位重量的价格比是1.2:1。试用比例方法构造模型解释这个现象。 (1)分析商品价格C与商品重量w的关系。价格由生产成本、包装成本和其他成本等决定,这些成本中有的与重量w成正比,有的与表面积成正比,还有与w无关的因素。 (2)给出单位重量价格c与w的关系,画出它的简图,说明w越大c越小,但是随着w 的增加c减少的程度变小。解释实际意义是什么。 3.一垂钓俱乐部鼓励垂钓者将调上的鱼放生,打算按照放生的鱼的重量给予奖励,俱乐部 只准备了一把软尺用于测量,请你设计按照测量的长度估计鱼的重量的方法。假定鱼池中只有一种鲈鱼,并且得到8条鱼的如下数据(胸围指鱼身的最大周长): 先用机理分析建立模型,再用数据确定参数 4.用宽w的布条缠绕直径d的圆形管道,要求布条不重叠,问布条与管道轴线的夹角 应 多大(如图)。若知道管道长度,需用多长布条(可考虑两端的影响)。如果管道是其他形状呢。

数学建模典型例题(二)

6 小行星的轨道模型 问题 一天文学家要确定一颗小行星绕太阳运行的轨道,他在轨道平面内建立以太阳为原点的直角坐标系,在两坐标轴上取天文测量单位(一天文单位为地球到太阳的平均距离:1.4959787×1011m ).在5个不同的时间对小行星作了5次观察,测得轨道上5个点的坐标数据如表6.1. 表6.1 坐标数据 由Kepler (开普勒)第一定律知,小行星轨道为一椭圆.现需要建立椭圆的方程以供研究(注:椭圆的一般方程可表示为 012225423221=+++++y a x a y a xy a x a . 问题分析与建立模型 天文学家确定小行星运动的轨道时,他的依据是轨道上五个点的坐标数据: (x 1, y 1), (x 2, y 2), (x 3, y 3), (x 4, y 4), (x 5, y 5). 由Kepler 第一定律知,小行星轨道为一椭圆.而椭圆属于二次曲线,二次曲线的一般方程为012225423221=+++++y a x a y a xy a x a .为了确定方程中的五个待定 系数,将五个点的坐标分别代入上面的方程,得 ???? ?????-=++++-=++++-=++++-=++++-=++++.122212221222122212225554253552251454424344224 135342 3333223125242 232222211514213112211y a x a y a y x a x a , y a x a y a y x a x a ,y a x a y a y x a x a ,y a x a y a y x a x a ,y a x a y a y x a x a 这是一个包含五个未知数的线性方程组,写成矩阵

(完整版)数学模型第二章习题答案

15.速度为v 的风吹在迎风面积为s 的风车上,空气密度是ρ ,用量纲分析方法确定风车获得的功率P 与v 、S 、ρ的关系. 解: 设P 、v 、S 、ρ的关系为0),,,(=ρs v P f , 其量纲表达式为: [P]=32-T ML , [v ]=1-LT ,[s ]=2L ,[ρ]=3-ML ,这里T M L ,,是基本量纲. 量纲矩阵为: A=) ??????? ???---ρ()() ()()()()(001310013212s v P T M L 齐次线性方程组为: ?? ? ??=--=+=-++0 30 32221414321y y y y y y y y 它的基本解为)1,1,3,1(-=y 由量纲i P 定理得 1131ρπs v P -=, 1 13ρλs v P =∴ , 其中λ是无量纲常数. 16.雨滴的速度v 与空气密度ρ、粘滞系数μ和重力加速度g 有关,其中粘滞系数的定义是:运动物体在流体中受的摩擦力与速度梯度和接触面积的乘积成正比,比例系数为粘滞系 数,用量纲分析方法给出速度v 的表达式. 解:设v ,ρ,μ,g 的关系为(f v ,ρ,μ,g )=0.其量纲表达式为[v ]=LM 0T -1,[ρ]=L -3MT 0 , [μ]=MLT -2 (LT -1L -1 )-1L -2 =MLL -2T -2 T=L -1 MT -1 ,[g ]=LM 0T -2 ,其中L ,M ,T 是基本量纲. 量纲矩阵为 A=) ()()()()()() (210101101131g v T M L μρ??????????----- 齐次线性方程组Ay=0 ,即 ??? ??==+=+0 2y -y - y -0 y y 0y y -3y -y 431 324321 的基本解为y=(-3 ,-1 ,1 ,1) 由量纲i P 定理 得 g v μρπ1 3 --=. 3 ρ μλg v =∴,其中λ是无量纲常数.

中国研究生数学建模竞赛历届竞赛题目截止

中国研究生数学建模竞赛历届竞赛题目 第一届2004年题目 A题发现黄球并定位 B题实用下料问题 C题售后服务数据的运用 D题研究生录取问题 第二届2005年题目 A题HighwayTravelingtimeEstimateandOptimalRouting B题空中加油 C题城市交通管理中的出租车规划 D题仓库容量有限条件下的随机存贮管理 第三届2006年题目 A题AdHoc网络中的区域划分和资源分配问题 B题确定高精度参数问题 C题维修线性流量阀时的内筒设计问题 D题学生面试问题 第四届2007年题目 A题建立食品卫生安全保障体系数学模型及改进模型的若干理论问题 B题械臂运动路径设计问题 C题探讨提高高速公路路面质量的改进方案 D题邮政运输网络中的邮路规划和邮车调运 第五届2008年题目 A题汶川地震中唐家山堪塞湖泄洪问题 B题城市道路交通信号实时控制问题 C题货运列车的编组调度问题 D题中央空调系统节能设计问题 第六届2009年题目 A题我国就业人数或城镇登记失业率的数学建模 B题枪弹头痕迹自动比对方法的研究 C题多传感器数据融合与航迹预测 D题110警车配置及巡逻方案 第七届2010年题目 A题确定肿瘤的重要基因信息 B题与封堵渍口有关的重物落水后运动过程的数学建模 C题神经元的形态分类和识别 D题特殊工件磨削加工的数学建模 第八届2011年题目 A题基于光的波粒二象性一种猜想的数学仿真 B题吸波材料与微波暗室问题的数学建模 C题小麦发育后期茎轩抗倒性的数学模型 D题房地产行业的数学建模

第九届2012年题目 A题基因识别问题及其算法实现 B题基于卫星无源探测的空间飞行器主动段轨道估计与误差分析C题有杆抽油系统的数学建模及诊断 D题基于卫星云图的风矢场(云导风)度量模型与算法探讨 第十届2013年题目 A题变循环发动机部件法建模及优化 B题功率放大器非线性特性及预失真建模 C题微蜂窝环境中无线接收信号的特性分析 D题空气中PM2.5问题的研究attachment E题中等收入定位与人口度量模型研究 F题可持续的中国城乡居民养老保险体系的数学模型研究 第十一届2014年题目 A题小鼠视觉感受区电位信号(LFP)与视觉刺激之间的关系研究B题机动目标的跟踪与反跟踪 C题无线通信中的快时变信道建模 D题人体营养健康角度的中国果蔬发展战略研究 E题乘用车物流运输计划问题 第十二届2015年题目 A题水面舰艇编队防空和信息化战争评估模型 B题数据的多流形结构分析 C题移动通信中的无线信道“指纹”特征建模 D题面向节能的单/多列车优化决策问题 E题数控加工刀具运动的优化控制 F题旅游路线规划问题 第十三届2016年题目 A题多无人机协同任务规划 B题具有遗传性疾病和性状的遗传位点分析 C题基于无线通信基站的室内三维定位问题 D题军事行动避空侦察的时机和路线选择 E题粮食最低收购价政策问题研究 数据来源:

数学建模选修课策略模型

黑龙江科技大学 题目:选课策略数学模型 班级: 姓名: 学号: 摘要 本问题要求我们为了解决学生最优选课问题,本文利用0-1规划模型先找出目标函数,再列出约束条件,分三步得出对最终问题逐层分析化多目标规划为单目标规划,从而建立模型,模型建立之后,运用LINGO软件求解,得到最优解,满足同学选修课程的数量少,又能获得的学分多。 特点:根据以上分析,特将模型分成以下几种情况,(1)考虑获得最多的学分,而不考虑所选修的课程的多少;(2)考虑课程最少的情况下,使得到的学分最多;(3)同时考虑学分最多和选修科目最少,并且所占比例三七分。在不同的情况下建立不同的模型,最终计算出结果。 关键词 0-1规划选修课要求多目标规划 模型一:同时要求课程最少而且获得的学分最多,并按3:7的重要性建立模型。 模型二:要求选修课的课程最少,学分忽略;约束条件只有,每人至少学习2门数学,3门运筹学,2 门计算机,和先修课的要求建立模型一。 模型三:要求科目最少的情况下,获得的学分尽可能最多,只是目标函数变了,约束条件没变。 一.问题的重述 某学校规定,运筹学专业的学生毕业时必须至少学过两门数学课,三门运筹学课,两门计算机。这些课程的编号,名称,学分,所属类别和选修课的要求如表所示。那么,毕业时最少可以学习这些课程中的哪些课程。 如果某个学生即希望选修课程的数量最少,又希望所获得的学分最多,他可以选修哪些课程?

二.模型的假设及符号说明 1.模型假设 1)学生只要选修就能通过; 2)每个学生都必须遵守规定; 2. 符号说明 1)xi:表示选修的课程(xi=0表示不选,xi=1表示选i=1,2,3,4,5,6,7,8,9); 三.问题分析 对于问题一,在忽略所获得学分的高低,只考虑课程最少,分析题目,有先修课要求,和最少科目限制,建立模型一,计算求出结果; 对于问题二,在模型一的条件下,考虑分数最高,把模型一的结果当做约束条件,建立模型二,计算求出结果; 对于问题三,同时考虑两者,所占权重比一样,建立模型三; 四.模型的建立及求解 模型一 目标函数: min=0.7*(x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9)-0.3*(5*x1+4*x2+4*x3+3*x4+4*x5+3*x6+2*x7+2*x8+3*x 9) 约束条件: x1+x2+x3+x4+x5>=2; x3+x5+x6+x8+x9>=3; x4+x6+x7+x9>=2; 2*x3-x1-x2<=0; x4-x7<=0; 2*x5-x1-x2<=0; x6-x7<=0; x8-x5<=0; 2*x9-x1-x2<=0; 模型的求解: 输入: min=0.7*(x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9)-0.3*(5*x1+4*x2+4*x3+3*x4+4*x5+3*x6+2*x7+2*x8+3*x 9; ); x1+x2+x3+x4+x5>=2; x3+x5+x6+x8+x9>=3; x4+x6+x7+x9>=2; 2*x3-x1-x2<=0; x4-x7<=0; 2*x5-x1-x2<=0; x6-x7<=0; x8-x5<=0; 2*x9-x1-x2<=0; @bin(x1);@bin(x2);@bin(x3);@bin(x4);@bin(x5);@bin(x6);@bin(x7);@bin(x9); 输出: Global optimal solution found.

数学建模课后答案

第一章 4.在1、3节“椅子能在不平的地面上放稳不”的假设条件中,将四脚的连线呈正方形改为长方形,其余不变。试构造模型并求解。 答:相邻两椅脚与地面距离之与分别定义为)()(a g a f 和。f 与g 都就是连续函数。椅子在任何位置至少有三只脚着地,所以对于任意的a ,)()(a g a f 和中至少有一个不为零。不妨设0)0(,0)0(g >=f 。当椅子旋转90°后,对角线互换,0π/2)(,0)π/2(>=g f 。这样,改变椅子的位置使四只脚同时着地。就归结为证明如下的数学命题: 已 知 a a g a f 是和)()(的连续函数,对任意 0)π/2()0(,0)()(,===?f g a g a f a 且,0)π/2(,0)0(>>g f 。证明存在0a ,使0)()(00==a g a f 证:令0)π/2(0)0(),()()(<>-=h h a g a f a h 和则, 由g f 和的连续性知h 也就是连续函数。 根据连续函数的基本性质, 必存在0a (0<0a <π/2)使0)(0=a h ,即0)()(00==a g a f 因为0)()(00=?a g a f ,所以0)()(00==a g a f

8 第二章

10.用已知尺寸的矩形板材加工半径一定的圆盘,给出几种简便有效的排列方法,使加工出尽可能多的圆盘。

第三章 5.根据最优定价模型 考虑成本随着销售量的增加而减少,则设 kx q x q -=0)( (1)k 就是产量增加一个单位时成本的降低 , 销售量x 与价格p 呈线性关系0,,>-=b a bp a x (2) 收入等于销售量乘以价格p :px x f =)( (3) 利润)()()(x q x f x r -= (4) 将(1)(2)(3)代入(4)求出 ka q kbp pa bp x r --++-=02)( 当k q b a ,,,0给定后容易求出使利润达到最大的定价*p 为 b a kb ka q p 2220*+--=

历年全国数学建模试题及其解法归纳

历年全国数学建模试题及解法归纳 赛题解法 93A非线性交调的频率设计拟合、规划 93B足球队排名图论、层次分析、整数规划94A逢山开路图论、插值、动态规划 94B锁具装箱问题图论、组合数学 95A飞行管理问题非线性规划、线性规划 95B天车与冶炼炉的作业调度动态规划、排队论、图论96A最优捕鱼策略微分方程、优化 96B节水洗衣机非线性规划 97A零件的参数设计非线性规划 97B截断切割的最优排列随机模拟、图论 98A一类投资组合问题多目标优化、非线性规划98B灾情巡视的最佳路线图论、组合优化 99A自动化车床管理随机优化、计算机模拟 99B钻井布局0-1规划、图论 00A DNA序列分类模式识别、Fisher判别、人工 神经网络 00B钢管订购和运输组合优化、运输问题 01A血管三维重建曲线拟合、曲面重建

赛题解法 01B 公交车调度问题多目标规划 02A车灯线光源的优化非线性规划 02B彩票问题单目标决策 03A SARS的传播微分方程、差分方程 03B 露天矿生产的车辆安排整数规划、运输问题 04A奥运会临时超市网点设计统计分析、数据处理、优化04B电力市场的输电阻塞管理数据拟合、优化 05A长江水质的评价和预测预测评价、数据处理 05B DVD在线租赁随机规划、整数规划 06A出版社书号问题整数规划、数据处理、优化06B Hiv病毒问题线性规划、回归分析 07A 人口问题微分方程、数据处理、优化07B 公交车问题多目标规划、动态规划、图 论、0-1规划 08A 照相机问题非线性方程组、优化 08B 大学学费问题数据收集和处理、统计分 析、回归分析 2009年A题制动器试验台的控制方法分析工程控制 2009年B题眼科病床的合理安排排队论,优化,仿真,综 合评价 2009年C题卫星监控几何问题,搜集数据

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