数学建模实训报告

目录

实训项目一线性规划问题及lingo软件求解 (1)

实训项目二lingo中集合的应用 (7)

实训项目三lingo中派生集合的应用 (9)

实训项目四微分方程的数值解法一 (13)

实训项目五微分方程的数值解法二 (15)

实训项目六数据点的插值与拟合 (17)

综合实训作品 (18)

每次实训课必须带上此本子，以便教师检查预习情况和记录实验原始数据。实验时必须遵守实验规则。用正确的理论指导实践袁必须人人亲自动手实验，但反对盲目乱动，更不能无故损坏仪器设备。这是一份重要的不可多得的自我学习资料袁它将记录着你在大学生涯中的学习和学习成果。请你保留下来，若干年后再翻阅仍将感到十分新鲜，记忆犹新。它将推动你在人生奋斗的道路上永往直前！

项目一：线性规划问题及lingo软件求解

一、实训课程名称数学建模实训

二、实训项目名称线性规划问题及lingo软件求解

三、实验目的和要求了解线性规划的基本知识，熟悉应用LINGO解决线性规划问题的一般方法

四：实验内容和原理

内容一：

某医院负责人每日至少需要下列数量的护士

班次时间最少护士数

1 6:00-10:00 60

2 10:00-14:00 70

3 14:00-18:00 60

4 18:00-22:00 50

5 22:00-02:00 20

6 02:00-06:00 30

每班的护士在值班的开始时向病房报道，连续工作8个小时，医院领导为满足每班所需要的护士数，最少需要多少护士。

内容二：

内容三

五：主要仪器及耗材

计算机与Windows2000/XP系统；LINGO软件

六：操作办法与实训步骤

内容一：

考虑班次的时间安排，是从6时开始第一班，而第一班最少需要护士数为60，故x1>=60 ，又每班护士连续工作八个小时，以此类推，可以看出每个班次的护士可以为下一个班次工作四小时，据此可以建立如下线性规划模型：

程序编程过程：

min=x1+x2+x3+x4+x5+x6;

x1>=60;

x1+x2>=70;

x2+x3>=60;

x3+x4>=50;

x4+x5>=20;

x5+x6>=30;

编程结果：

Global optimal solution found.

Objective value: 150.0000

Infeasibilities: 0.000000

Total solver iterations: 3

Variable Value Reduced Cost

X1 60.00000 0.000000

X2 10.00000 0.000000

X3 50.00000 0.000000

X4 0.000000 1.000000

X5 30.00000 0.000000

X6 0.000000 0.000000

Row Slack or Surplus Dual Price

1 150.0000 -1.000000

2 0.000000 -1.000000

3 0.000000 0.000000

4 0.000000 -1.000000

5 0.000000 0.000000

6 10.00000 0.000000

7 0.000000 -1.000000

内容二：

（1）max=6*x1+4*x2;

2*x1+3*x2<100;

4*x1+2*x2<120;

x1,x2分别表示两种型号生产数量。

所以，生产产品A1、A2分别为20、20件时，可使利润最大，最大为200元。（2）

所以，当产品A1的利润在（2.6666667,8）时，不影响产品的生产数量。

（3）

所以，当装配工序的工时在（60,180）时，不改变产品种类，只需调整数量。（4）加放产品A3，建立新的线性规划问题

max=6*x1+4*x2+5*x3;

2*x1+3*x2+4*x3<=100;

@gin(x1);

@gin(x2);

@gin(x3);

内容三：

（1）设生产I 产品为x1,生产II为x2, 生产III 产品为x3,则有：

max=3*x1+2*x2+2.9*x3;

8*x1+2*x2+10*x3<300;

10*x1+5*x2+8*x3<400;

2*x1+13*x2+10*x3<420;

@gin(x1);

@gin(x2);

@gin(x3);

所以，当月仅生产产品Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ数量分别为24、24、5时工厂的利益最大，最大利润为134.5千元。

（2）max=3*x1+2*x2+2.9*x3-18;

8*x1+2*x2+10*x3<300;

10*x1+5*x2+8*x3<460;

2*x1+13*x2+10*x3<420;

@gin(x1);

@gin(x2);

@gin(x3);

借用其他工厂的设备B 60台时时，可生产产品Ⅰ数量31、产品Ⅱ数量26，此时每月最大利润为127千元，比不借用设备时的利润少7.5千元。所以借用B设备不合算。

（3）如果投入两种新产品，设每月生产的数量分别为x4、x5，则：

max=3*x1+2*x2+2.9*x3+2.1*x4+1.87*x5;

8*x1+2*x2+10*x3+12*x4+4*x5<300;

10*x1+5*x2+8*x3+5*x4+4*x5<400;

2*x1+13*x2+10*x3+10*x4+12*x5<420;

@gin(x1);

@gin(x2);

@gin(x3);

@gin(x4);

@gin(x5);

投产产品IV、V后，该工厂生产产品I、II、III、IV、V数量分别为26、19、1、1、8时，每月最大利润为135.96千元，比不投产该产品时多增加利润1.46千元。故投产产品IV、I在经济上合算。

（4）max=4.5*x1+2*x2+2.9*x3;

9*x1+2*x2+10*x3<300;

4*x1+13*x2+10*x3<420;

@gin(x1);

@gin(x2);

@gin(x3);

改进后，要使得每月利润最大，则需生产产品I、II、III数量分别为22、24、2，最大利润为152.8千元。所以改进结构对原计划有影响。使得利润比为改进之前多18.3千元。

七:项目分析

线性规划模型只是忽略一些外在因素所建立的模型，理论比较简单，但涉及的方面不全，所以要运用到实际中还需要多方面的考虑。

项目二：lingo中集合的应用

一、实训课程名称数学建模实训

二、实训项目名称lingo中集合的应用

三、实验目的和要求熟悉应用LINGO解决规模较大线性规划问题的一般方法，熟悉集合的应用

四：实验内容和原理

采用lingo中的集合语言，编程求解下列两个问题

内容一：某医院负责人每日至少需要下列数量的护士

班次时间最少护士数

1 6:00-8:00 60

2 8:00-10:00 50

3 10:00-12:00 70

4 12:00-14:00 40

5 14:00-16:00 60

6 16:00-18:00 40

7 18:00-20:00 50

8 20:00-22:00 30

9 22:00-00:00 20

10 00:00-02:00 30

11 02:00-04:00 30

12 04:00-06:00 30

每班的护士在值班的开始时向病房报道，连续工作6个小时，医院领导为满足每班所需要的护士数，最少需要多少护士。

内容二：某个百货商场对售货人员（周200元）的需求经统计如下表,

星期 1 2 3 4 5 6 7

人数16 15 12 14 16 18 19

为了保证销售人员充分休息，销每周工作5天，休息2天。问要使工资开支最省至少需要多少售货员？且给出一个销售人员工作时间安排表。

五：主要仪器及耗材

计算机与Windows2000/XP系统；LINGO软件

六：操作办法与实训步骤

内容一：

model:

sets:

class/c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,c8,c9,c10,c11,c12/:required,hire;

endsets

data:

required=60 50 70 40 60 40 50 30 20 30 30 30;

enddata

min=@sum(class(i):hire(i));

@for(class(j):

@sum(class(i)|i#le#3:hire(@wrap(j-i+1,12)))>=required(j));

end

所以最少需要180名护士。

内容二：

model:

sets:

days/z1,z2,z3,z4,z5,z6,z7/:required,hire;

endsets

data:

required=16 15 12 14 16 18 19;

enddata

min=200*@sum(days(i):hire(i));

@for(days(j):

@sum(days(i)|i#le#5:hire(@wrap(j-i+1,7)))>=required(j));

end

所以要使工资开支最省至少需要22名售货员，工资开资最省为4400元。

项目三：lingo中派生集合的应用

一、实训课程名称数学建模实训

二、实训项目名称lingo中派生集合的应用

三、实验目的和要求熟悉应用LINGO解决规模较大线性规划问题的一般方法，熟悉派生集合、稀疏集合的应用

四：实验内容和原理

采用lingo中的集合语言，编程求解下列两个问题

内容一：

内容二：

计算6个产地8个销地的最小费用运输问题。产销单位运价如下表。

单

位销地

运

价

产地B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 产量

A1 6 2 6 7 4 2 5 9 60

A2 4 9 5 3 8 5 8 2 55

A3 5 2 1 9 7 4 3 3 51

A4 7 6 7 3 9 2 7 1 43

A5 2 3 9 5 7 2 6 5 41

A6 5 5 2 2 8 1 4 3 52

销量35 37 22 32 41 32 43 38

五：主要仪器及耗材

计算机与Windows2000/XP系统；LINGO软件

六：操作办法与实训步骤

内容一：

程序：

model:

SETS:

CITIES/1,2,3,4,5,6,7,8,9,10/:L;

ROADS(CITIES,CITIES)/

1,2 1,3

2,4 2,5 2,6 3,4 3,5 3,6

4,7 4,8 5,7 5,8 5,9 6,8 6,9

7,10 8,10 9,10/:D;

ENDSETS

DATA:

D= 6 5

3 6 9 7 5 11

9 1 8 7 5 4 10

5 7 9;

L=0,,,,,,,,,;

ENDDATA

@FOR(CITIES(i)|i#GT#1:

L(i)=@MIN(ROADS(j,i):L(j)+D(j,i)););

END

结果：

所以，从城市1到城市10的最短路径长度为17，具体路径为：1—2—4—8—10

内容二：

程序：

model:

sets:

gongying/1..6/:chandi;

xuqiu/1..8/:xiaodi;

link(gongying,xuqiu):yunjia,c;

endsets

data:

chandi=60 55 51 43 41 52;

xiaodi=35 37 22 32 41 32 43 38;

yunjia=

6 2 6

7 4 2 5 9

4 9

5 3 8 5 8 2

5 2 1 9 7 4 3 3

7 6 7 3 9 2 7 1

2 3 9 5 7 2 6 5

5 5 2 2 8 1 4 3;

enddata

min=@sum(link(i,j):c*yunjia);

@for(gongying(i):@sum(xuqiu(j):c(i,j))<=chandi(i));

@for(xuqiu(j):@sum(gongying(i):c(i,j))=xiaodi(j));

end

结果：

Global optimal solution found.

Objective value: 664.0000 Infeasibilities: 0.000000

Total solver iterations: 15

所以最小费用为664.

项目四：微分方程的数值解法一

一、实训课程名称数学建模实训

二、实训项目名称微分方程求解

三、实验目的和要求1、学会用Matlab求简单微分方程的解析解.

2、学会用Matlab求微分方程的数值解

四：实验内容和原理

1、求方程的通解。

2、求微分方程组，在初始条件下的特解。

3、求方程，分别用ode45,ode15s求解，并画出函数图形。

五：主要仪器及耗材

计算机与Windows2000/XP系统；MATLAB软件

六：操作办法与实训步骤

1、

>> dsolve('(x^2-1)*Dy+2*x*y-sin(x)=0')

ans =

1/2*(sin(x)+2*exp(-2*x/(x^2-1)*t)*C1*x)/x

2、

>> [x,y]=dsolve('Dx+x+y=0','Dy+x-y=0','x(0)=1,y(0)=0','t');

>> x=simple(x)

x =

(-1/4*2^(1/2)+1/2)*exp(2^(1/2)*t)+(1/4*2^(1/2)+1/2)*exp(-2^(1/2)*t) >> y=simple(y)

y =

-1/4*2^(1/2)*(exp(2^(1/2)*t)-exp(-2^(1/2)*t))

3、

M_文件：

function dx=l(t,x)

dx=zeros(2,1);

dx(1)=x(1)-0.1*x(1)*x(2)+0.01*t;

dx(2)=-x(2)+0.4*x(1)*x(2)+0.04*t;

程序（ode45）：

>> [t,x]=ode45('l',[0,100],[30 20]);

>> plot(t,x(:,1),'-',t,x(:,2),'*')

程序(ode15s):

>> [t,x]=ode15s('l',[0,100],[30 20]);

>> plot(t,x(:,1),'-',t,x(:,2),'*')

项目五：微分方程的数值解法二

一、实训课程名称数学建模实训

二、实训项目名称微分方程求解

三、实验目的和要求熟悉并掌握用matlab解微分方程的解析解和数值解

四：实验内容和原理

一个慢跑者在平面上沿圆以恒定的速率v=1跑步,设圆方程为: x=10+20cost, y=20+20sint. 突然有一只狗攻击他. 这只狗从原点出发,以恒定速率w跑向慢跑者,狗的运动方向始终指向慢跑者.分别求出w=20,w=5时狗的运动轨迹.

五：主要仪器及耗材

计算机、matlab软件

六：操作办法与实训步骤

当w=20

建立M文件h,M文件如下

function dy=h(t,y)

dy=zeros(2,1);

dy(1)=20*(10+20*cos(t)-y(1))/sqrt((10+20*cos(t)-y(1))^2+(20+20*sin(t)-y(2))^2);

dy(2)=20*(20+20*sin(t)-y(2))/sqrt((10+20*cos(t)-y(1))^2+(20+20*sin(t)-y(2))^2);

程序如下：

取t0=0,tf=10

[t,y]=ode45('h',[0 10],[0 0]);

>> t=0:0.1:2*pi;

>> X=10+20*cos(t);

>> Y=20+20*sin(t);

>> plot(X,Y,'-')

>> hold on

plot(y(:,1),y(:,2),'*')

当W=5

建立M文件l，M文件如下

function dy=l(t,y)

dy=zeros(2,1);

dy(1)=5*(10+20*cos(t)-y(1))/sqrt((10+20*cos(t)-y(1))^2+(20+20*sin(t)-y(2))^2);

dy(2)=5*(20+20*sin(t)-y(2))/sqrt((10+20*cos(t)-y(1))^2+(20+20*sin(t)-y(2))^2);

程序如下：

取t0=0,tf=10

[t,y]=ode45('l',[0 10],[0 0]);

>> t=0:0.1:2*pi;

>> X=10+20*cos(t);

>> Y=20+20*sin(t);

>> plot(X,Y,'-')

>> hold on

plot(y(:,1),y(:,2),'*')

项目六:数据点的插值与拟合

一、实训课程名称数学建模实训

二、实训项目名称数据点的插值与拟合

三、实验目的和要求了解插值、最小二乘拟合的基本原理，掌握用MATLAB计算一维插值和两种二维插值的方法，掌握用MATLAB作最小二乘多项式拟合和曲线拟合的方法

四：实验内容和原理

附件1列出了采样点的位置、海拔高度及其所属功能区等信息，现要求你们通过数学建模来完成以下任务：

(1) 给出8种主要重金属元素在该城区的空间分布，并分析该城区内不同区域重金属的污染程度。

五：主要仪器及耗材

计算机与Windows2000/XP系统；MATLAB软件

六：操作办法与实训步骤

在matlab中输入：

x=[];

y=[];

z=[];

cx=0:100:28654;

cy=5000:100:18449;

cz=griddata(x,y,z,cx,cy','cubic');

meshz(cx,cy,cz),rotate3d

xlabel('X'),ylabel('Y'),zlabel('Z')

figure(2),contour(cx,cy,cz,15,'r');

综合实训作品

基于枚举法和曲线积分法公路选址问题的求解

摘要

城区公路选址是一项利民工程，为将该工程做好，建设部门在设计时应最大限度减少造价，从而节约成本，达到费用最省。为此目的，本文利用函数化思想建立模型求解并给出了五种不同要求下的最优方案。

由题目所给数据（图1）可知，直线AB右上方单位区域中的单位建设费用小于AB左下的单位建设费用，且数据矩阵关于其次对角线对称。因而转弯点（无论一个或两个）均应位于AB右上区域。

问题1要求至多1个转弯点且在网格点上，可分0个和1个转弯点两种情况。对于0个转弯点，即直线AB，通过几何方法得出建设费用为14.9907百万元。对于1个转弯点在网格点上的问题，我们利用函数化思想建立函数关系模型，运用枚举法和权重法，并利用编程直接输出最小费用。比较可知，恰有一个转弯点时较无转弯点为优。其方案是选择坐标为（5,6）或（6,5）的点，建设费用最小为14.707百万元。

对于问题3，要求转弯点在网格线上，即至少有一个坐标为整数，分一个转弯点和两个转弯点两种情况。因为整数最优点是最接近理想最优点的整数点，我们可以先算出只有两个转弯点时且转弯点在网格点的费用，计算得出最优转弯点为（4,7）和（7,4）时，建设费用最小，为14.6241百万元。在此基础上将循环语句中的步长1修改为0.01，运行结果说明，一个转弯点的最优选择是（6，4.57），费用为14.6989百万元；两个转弯点的最优选择是（3.62,7）和（7,3.62），费用为14.6201百万元。因而选择两个转弯点更优。

对于问题4，坐标点可以为区间[0,9]中的任意实数值，我们在问题三解法的基础上对最优点的两个坐标均用步长0.01循环，得出最优转弯点为(3.58,7.32)和（7.32,3.58），此时最小费用为14.54百万元。可见较问题3的答案更优。

对于问题5，每个点的单位建设费用都不同，且单位建设费用是连续函数。我们用曲线积分方法建立总费用模型，求出变下限积分函数的最小值，得出最优点为（5.30,5.30）,最优建设费用为14.707百万元，与问题1相同。

最后，我们针对问题的实际情况，对论文的优缺点做了评价，提出了几个改进方向，以便用于指导实际应用。

关键词：函数化建模编程枚举法最优方案曲线积分法

一、问题重述

某区政府计划在下列区域（见图1）修建一条从A（0,9）到B（9,0）的直线型公路，由于涉及路面拆迁等因素，各地段建设费用有所不同，图1中的数字代表该区域公路单位建设费用（单位：百万元）。未标数字的任何地方单位建设费用均为1。图1的每个网格长与宽都是1个单位。每个网格的边界上建设费用按该地区最小单位费用计算。

请你按建设部门的如下具体要求，从建设费用最省的角度，给出最优的方案。

（1）公路至多只能有1个转弯点，且转弯点只能建在图1所示的网格点上。

（3）公路至多只能有2个转弯点，且转弯点只能建在图1所示的网格线上。

（4）公路至多只能有2个转弯点，转弯点可以建在图1所示区域的任何位置。

（5）如果各区域的单位建设费用为（百万元），公路至多只能有1个转弯点，转弯点可以建在图1所示区域的任何位置。

图1

二、问题分析

针对问题一：需要求出当公路至多只能有1个转弯点且转弯点只能建在图1所示的网格点上

时所需的费用最省的目标值。

首先，我们计算出没有转弯点时花费为14.9907百万元。对于有一个转弯点的,我们利用函数化建模思想将W与、的关系用数学方程式表达出来，接着利用编程将函数关系式进行运算，使用枚举法得出所有可能的转弯点的值，最后通过查找语句找出所得数据中的最小值，在与没有转弯点的花费比较，较小的即为可用的最优方案。

针对问题三：需要求出当公路至多只能有2个转弯点且转弯点只能建在图1所示的网格线上时所需的费用最省的目标值，坐标点至少有一个为小数，在只有两个转弯点时且转弯点在网格点的基础上设定x或y其一必为小数，即步长改为0.01，和只有两个转弯点时且转弯点在网格点类似。

针对问题四：需要求出当公路至多只能有2个转弯点但转弯点可以建在图1所示区域的任何位置时所需的费用最省的目标值。此时，坐标点为0-9之间的任意实数，有两种情况：一种为有一个转弯点，另一种为有两个转弯点。在问题一与只有两个转弯点时且转弯点在网格点的基础上，针对第一种情况，只需将第一问的程序中的步长改为0.01；针对第二种情况，只需将只有两个转弯点时且转弯点在网格点程序中的步长改为0.01，通过比较两种情况下的值，可得出最优方案。

针对问题五：如果各区域的单位建设费用为（百万元），公路至多只能有1个转弯点，转弯点可以建在图1所示区域的任何位置。因为每个点的单位建设费用不同，但又是连续变化的，故我们可以利用微积分法思想，假设在极小的一段路程内建设费用是相同的，由此建立一个积分方程，通过编码找出花费最小值，从而得出最优方案。

三、模型的假设

1、区域内所有位置的路面状况均相同

2、不考虑软件计算带来的极小误差

3、不考虑转弯点的设置对公路建设费用的影响

4、在区域内设置转弯点不受地形条件的限制

四、符号说明

（1）：单转弯点的坐标；

（2）：双转弯点中靠近A点的坐标；

（3）：双转弯点中靠近B点的坐标；

（4）:总建设费用；

（5）：单位区域的公路长度；

（6）：第条路段单位建设费用；

（7）：第条路段费用；（8）：第条路段与网格线交点的横坐标矩阵；

（9）：第条路段与网格线交点的纵坐标矩阵；

五、模型的建立与求解

5.1 至多只能有1个转弯点且转弯点只能建在网格点上。

5.1.1建立模型

（1）没有转弯点时：

W= （百万元）

（2）有一个转弯点时：

利用函数化思想，建立与、的函数关系：

第1步：在网格点上任取一点（图1），根据直线两点式方程：，可得直线的方程为

图1

第2步：由直线方程可求得AP与x=i(i=0、1、2……)和y=j(j=yp……8、9)的

所有交点，并按x从小到大的排序，

（，）（i=1，2,3，4……）

取（，）和（，）则可以根据它们的中点得到这两点的路段需要的加权权重，即：

因此对于有，累加可得AP段公路的费用。PB段公路的费用同理可得。

故此总费用的表达式为：

5.1.2 软件求解

根据枚举法，利用Matlab软件求解（程序见chengxuyi），流程图如图2：

图2 求解的流程图

从程序运行结果可以看出，使得W最小的点的坐标为（5,6）和（6,5），此时，=14.707百万元。

因为14.707<14.9907

所以，将转弯点设在坐标为（5,6）或（6,5）的网格点上时，能使建设费用最省，即为最优的方案。如图3：

图3

5.2下面计算只有两个转弯点且转弯点在网格时的情况

5.2.1判断公路的大致走向

5.2.1.1 公路在直线AB的上方

以直线AB为对称轴，上方区域的单位建设费用要低于其下方对应区域的单位建设费用。如图4所示，若有某段公路在直线AB的下方，则以直线AB为对称轴，得到与

其对称的公路。两公路长度相等，但下方价格明显高与上方，故公路应在直线AB的上方。

图4

5.2.1.2 公路呈向下趋势

若公路趋势如图5所示，路段向上，水平或竖直，则连接,则易得公路的建设费用低于A- P1- P2段的建设费用

图5

所以，我们得到公路的大致走向，如图6所示：

图6

5.2.2 建立模型

第一步：根据两点的位置关系，在网格点上任取两点，，如图7。根据直线两点式方程：，得到直线A , , 的方程：

A ：（y–9）m = （m - 9）x

:(y - n)(a - m)=(b - n)(x - m)

(y - b)（9 - a）=-b ( x - a)

图7

第二步：根据直线方程可求得直线A 与x=i(i=0、1、2……)和y=j(j=yp……8、

9)的所有交点，并按x从小到大的排序，即：

（，）（i=1，2,3，4……）

取（，）和（，）则可以根据它们的中点得到这两点的路段需要的加权权重，即：

第3步：对于有，累加得到A 段公路的费用，同理得到, 段公路的费用。

故整条公路的总费用表达式为：

5.2.2 软件求解

5.2.2.1当有两个转弯点时

编写Matlab编程，利用枚举法，得到所有可能得到的两个转弯点的情况时所需要的总建设费用W，程序见chengxuer，分析流程图如图8：

图8 求两个转弯点在网格点上时的流程图

经过分析，得出使得W最小的两点坐标为（4,7）和（7,4），此时，=14.6241百万元。

所以，将两转弯点分别设在坐标为（4,7）和（7,4）的网格点上时，能使建设费用最省，即为最优的方案。如图9：

图9 两转弯点在网格点上时的最优方案

5.3至多只能有2个转弯点且转弯点只能建网格线上。

5.3.1 建立模型

5.3.1.1 有两个转弯点

在第二问的基础上，我们可推出公路的大致走向，如图10

图10 公路的大致走向

第1 步：根据两点的位置关系，在网格点上任取两点，，得到直线A , , 的方程：

A ：（y–9）m = （m - 9）x

:(y - n)(a - m)=(b - n)(x - m)

：(y - b)（9 - a）=-b ( x - a)

第2 步：在坐标满足条件的情况下，如果n为整数根据直线方程可求得直线A 与x=i(i=0、1、2……)和y=j(j=yp……8、9)的所有交点，并按x从小到大的排序，即：

（，）（i=1，2,3，4……）

取（，）和（，）则可以根据它们的中点得到这两点的路段需要的加权权重，即：

若n为小数，则取n的整数部分再加1，重复上述步骤；

如果m为整数，同样方法得到（，），若m为小数，则取m的整数部分，然后计算得到（，）。

第3步：对于有，累加得到A 段公路的费用，同理得到, 段公路的费用。

故整条公路的总费用表达式为：

5.3.1.2 有一个转弯点

与设立两个转弯点相比，只需在网格线上任取一个点P，思想和方法都与之相同

5.3.2 软件求解

5.3.2.1 有两个转弯点

以只有两个转弯点且转弯点在网格点上的程序为基础，将循环中的步长设为0.01，在m或n为整数且a或b为整数的条件下，寻找最优解。程序见chengxusan，流程图以A 为例显示了取整与求取线段与网格线交点的过程，其他步骤同上。如图11。

图11 两个转弯点下的部分流程图

5.3.2.2设一个转弯点

编程思路与设两个转弯点的情况相同，程序见chengxusi。

5.3.3 结果

设一个转弯点时，使W最小的转弯点坐标为（6，4.57），=14.6989；

设两个转弯点时，使W最小的转弯点坐标为（3.62,7）和（7,3.62），=14.63。

所以最优方案为：设立两个转弯点，其坐标分别是（3.62,7）和（7,3.62）

5.4至多只能有2个转弯点但转弯点可以建在所示区域的任何位置。

该问中，转弯点坐标都为实数，在问题二的基础上只需要改变x，y的步长，比较步长0.1和0.01，分析结果为步长是0.01时所花费用最省，即两个转弯点的坐标为(3.58,7.32),（7.32,3.58）时，建设费用为14.54百万元。

5.5 单位建设费用连续变化

5.5.1缩小转弯点所在区间

以AB所在直线为x轴，AB的中垂线为y轴建立平面直角坐标系。以点A、B焦点，任意画一椭圆，如图12：

图12

两圆的半径差为dr，当dr足够小时，我们可将②区域内的单位造价视为均匀的，设三个区域内的造价分别为，由条可知，，是P沿椭圆逆时针转过某一微小弧度所对应位置, C,D 分别是B与圆②相交的两个点，分别计算路线A-P-B和路线A- -B所对应的总造价：

+

+ + )+

+ B)= P+PB)=

同理可证得：

以此类推可知将转弯点设在y轴上可使建设费用最省。在如图13所示的坐标系下，转弯点在直线y =x上

图13 转弯点的位置

5.5.2 建立模型

第一步：在线段上取极小的一段dS，此时，其建设费用可看作是均匀的，设此时t = （1）

第二步：对线段上的任意一点（x , y），设其参数方程为：

且令x = x( z ) =z ;

第三步：

因为x = x( z ) =z ，所以

是公路所在直线的斜率，用k 表示，所以

；（2）

第四步：根据直线两点式方程：，得到直线AP、PB的直线方程：

AP：

PB：

由于点P在直线y = x上，所以：

AP：（3）

PB：（4）

第五步：对x积分，得到W的表达式：

（5）

将（1）-（4）代入（5）得：

（6）

所以，该问题转化求函数式（6）的最小值问题

以直线AB为对称轴，上方区域的单位建设费用要低于其下方对应区域的单位建设费用。所以，转弯点应选在直线y=x上且位于直线AB的上方，即m>4，可缩短程序运行的时间。

利用Matlab软件编程，以0.01为步长，解出W在区间[4,8.99]上的最小值。程序见chengxuwu。

5.2.3.2结果

当m=5.30时，W最小，Wmin=14.707百万元。

所以，将转弯点设在（5.30,5.30）处，可使建设费用最少，为最优方案。

六、模型的推广与改进方向

1、枚举法只适用于个体数量较少的情况下

2、根据题目要求，分析出合适区域，在不影响最优方案的选择情况下适当缩短步长，以减少程序中不必要的循环计算进而缩短运算时间。

七、模型的优缺点

1、模型的优点

由于模型运用了枚举法，从而使得建立出该模型后比较直观，易于理解且算法的正确性比较容易证明。

2、模型的缺点

当数据量庞大时，程序运行时间稍长，对计算机的性能要求过高。

参考文献

[1]谢军占，吕常影. 亚当?斯密的公路经济理论[J]. 长安大学学报(社会科学版).第8卷第3期. 2006年9月

[2]徐秀华. Matlab软件在数学建模中的应用[J]. 科技与生活.2010年第13期

[3] 赵修坤微积分第三版国防工业出版社2012 年8月

数学建模感想

学习数学建模心得体会 这学期参加数学建模培训，使我感触良多：它所教给我们的不单是一些数学方面的知识，更多的其实是综合能力的培养、锻炼与提高。它培养了我们全面、多角度考虑问题的能力，使我们的逻辑推理能力和量化分析能力得到很好的锻炼和提高。它还让我了解了多种数学软件，以及运用数学软件对模型进行求解。 到目前为止，我们已经学习科学计算与数学建模这门课程半个学期了，渐渐的对这门课程有点了解了。我觉得开设数学建模这一门学科是应了时代的发展要求，因为随着科学技术的发展，特别是计算机技术的飞速发展和广泛应用，科学研究与工程技术对实际问题的研究不断精确化、定量化、数字化，使得数学在各学科、各领域的作用日益增强，而数学建模在这一过程中的作用尤为突出。在前一阶段的学习中我了解到它不仅仅是参加数学建模比赛的学生才要学的，也不仅仅是纯理论性的研究学习，这门课程是在实际生产生活中有很大的应用，突破了以前大家对数学的误解，也在一定程度上培养了我们应用数学工具解决实际问题的能力。具体结合教材内容说，在很多时候课本里的都是引用实际生产生活的例子，这样我们更能够切切实实感受到这门课程对实际生产生活的帮助，而并非是我们空想着学这门课有什么作用啊，简直是浪费时间啊什么的。现在我就说说我到目前为止学到了什么，首先，我知道了数学建模的基本步骤：第一步我们肯定是要将现实问题的信息归纳表述为我们的数学模型，然后对我们建立的数学模型进行求解，这一步也可以说是数学模型的解答，最后一步我们要需要从那个数学世界回归到现实世界，也就是将数学模型的解答转化为对现实问题的解答，从而进一步来验证现实问题的信息，这一步是非常重要的一个环节，这些结果也需要用实际的信息加以验证。 这个步骤在一定程度上揭示了现实问题和数学建模的关系，一方面，数学建模是将现实生活中的现象加以归纳、抽象的产物，它源于现实，却又高于现实，另一方面，只有当数学模型的结果经受住现实问题的检验时，才可以用来指导实践，完成实践到理论再回归到实践的这一循环。 数学模型主要是将现实对象的信息加以翻译，归纳的产物。通过对数学模型的假设、求解、验证，得到数学上的解答，再经过翻译回到现实对象，给出分析、决策的结果。其实，数学建模对我们来说并不陌生，在我们的日常生活和工作中，经常会用到有关建模的概念。例如，我们平时出远门，会考虑一下出行的路线，以达到既快速又经济的目的；一些厂长经理为了获得更大的利润，往往会策划出一个合理安排生产和销售的最优方案……这些问题和建模都有着很大的联系。而在学习数学建模训练以前，我们面对这些问题时，解决它的方法往往是一种习惯性的思维方式，只知道该这样做，却不很清楚为什么会这样做，现在，我们这种陈旧的思考方式己经在被数学建模训练中培养出的多角度、层次分明、从本质上区分问题的新颖多维的思考方式所替代。这种凝聚了许多优秀方法为一体的思考方式一旦被你把握，它就转化成了你自身的素质，不仅在你以后的学习工作中继续发挥作用，也为你的成长道路印下了闪亮的一页。 数学建模所要解决的问题决不是单一学科问题，它除了要求我们有扎实的数学知识外，

数学建模培训课程体系设计

数学建模培训课程体系设计探讨 王茂芝，徐文皙，郭科 （成都理工大学信息管理学院，四川成都 610059） 摘要：数学建模培训的目标是培养学生应用数学解决实际问题的能力．对参与数学建模培训的学生的能力要求主要包括： 对数学学科的宏观驾驭能力，分析和解决问题以及数学建模的能力，数学模型的求解能力以及对计算机工具和数学软件的使 用能力，数学迁移能力和创新能力等．数学建模培训课程体系设计包括以下几个阶段：准备阶段，建模预处理阶段，专题培 训阶段及模拟和实战阶段． 关键词：数学建模；工科数学；数学教学改革 中图分类号： G642.3，O29 文献标识码： A 文章编号：1004–9894（2005）01–0079–03 全国大学生数学建模活动对于全方位提高学生的素质 和能力；提升教师的教学水平、业务能力和科研水平；促进 工科数学的教学改革等方面都起到了积极有效的推动作 用．《数学模型》和《数学实验》课程的开设，数学实验室 的建立等多种教学方式、措施和手段的出现都是数学建模活 动的开展带来的实际教学改革成果．本文作者根据多年来组 织、指导全国大学生数学建模的实际，针对在数学建模培训 过程中所讲授的内容以及开设的专题，从数学学科的角度对 数学建模培训课程体系的设置进行一些探讨． 1 数学建模培训的目标 数学建模是把数学作为一种工具，并应用它解决实际问 题的教学活动方式．由于实际问题背景的复杂性和广泛性， 同时也因为数学学科涵盖范围的广泛性，导致在数学建模培 训过程中相关课程（或专题）的开设既要考虑到点，又要照 顾到面．在点和面相结合的同时，重点培养并提高学生的多

种能力．这样才能达到应用数学解决实际问题的目的 [1~3]． 由于大学生数学建模竞赛的主要参赛对象是大学二、三 年级的学生，所以参与培训的学生一般都具有一定的数学基础（基本都学过《线性代数》《高等数学》《概率论与数理统计》这 3门基础课程）．同时，由于数学建模集中培训（集 训）的时间有限，不可能在这么短的时间里把数学的相关基础课程和专业课程进行详尽地讲解．比较现实和可行的方法是：根据数学建模的目标要求以及数学学科的特点，通过开设一些专题讲座，有针对性地提高学生的能力． 1.1 数学建模培训的能力要求 经过多年的实践和探索，我们认为对于参与数学建模培 训的学生的能力要求有以下几个方面． 第一是对数学学科的宏观驾驭能力．也就是通过培训， 使学生对数学的学科划分、专业设置、相关课程设置、学科特点等都有一定的理解和认识．这实际上是一个占领制高点的过程，对于后续课程有一个清晰的脉络和清醒的认识．这 一步的完成在很大程度上可以使整个培训过程达到事半功 倍的效果．但前提是要求参与培训讲解的指导老师需要有较好的数学素养． 第二是对于一个给定的复杂问题背景，要学会理清两个 问题．一是透过问题背景知道告诉了我们什么已知信息；二是要求我们明确做什么，解决什么问题．然后紧密联系上面两个问题，实现两个量化．一是对已知条件的符号化和量化； 二是对需解决问题的转化和量化．最后，再联系自己对数学知识的把握、对数学建模方法的领悟，借助一系列数学工具（方程、函数、矩阵、向量等）把量化后的符号（变量）组 织起来建立数学模型． 第三是数学模型的求解能力，以及对计算机和数学软件

数学建模实验报告

在下面的题目中选做100分的题目，给出详略得当的答案。 一.通过举例简要说明数学建模的一般过程或步骤。(15分) 答：建立数学模型的方法大致有两种，一种是实验归纳的方法，即根据测试或计算数据，按照一定的数据，按照一定的数学方法，归纳出系统的数学模型；另一种是理论分析的方法，具体步骤有五步（以人口模型 为例）： 1、明确问题，提出合理简化的假设：首先要了解问题的实际背景，明确题目的要求，收集各种必要的信息 2、建立模型：据所做的假设以及事物之间的联系，构造各种量之间的关系。（查资料得出数学式子或算法）。 3、模型求解：利用数学方法来求解上一步所得到的数学问题，此时往往还要做出进一步的简化或假设。注意要尽量采用简单的数学公具。例如：马尔萨斯模型，洛杰斯蒂克模型 4、模型检验：根据预测与这些年来人口的调查得到的数目进行对比检验 5、模型的修正和最后应用：所建立的模型必须在实际应用中才能产生效益，根据预测模型，制定方针政策，以实现资源的合理利用和环境的保护。 二.把一张四条腿等长的正方形桌子放在稍微有些起伏的地面上，通常只有三只脚着地，然而 只需稍为转动一定角度，就可以使四只脚同时着地，即放稳了。(1) 请用数学模型来描述和证明这个实际问题; (2)讨论当桌子是长方形时，又该如何描述和证明？(15分) 答： 模型假设： 1．椅子四条腿一样长，椅脚与地面的接触部分相对椅子所占的地面面积可视为一个点。 2．地面凹突破面世连续变化的，沿任何方向都不会出现间断（没有向台阶那样的情况），即地面可看作数学上的连续曲面。 3．相对椅脚的间距和椅子腿的长度而言，地面是相对平坦的，即使椅子在任何位置至少有三条腿同时着地。4．椅子四脚连线所构成的四边形是圆内接四边形，即椅子四脚共圆。 5．挪动仅只是旋转。 我们将椅子这两对腿的交点作为坐标原点，建立坐标系，开始时AC、BD这两对腿都在坐标轴上。将AC和BD这两条腿逆时针旋转角度θ。记AC到地面的距离之和为f(θ)。记BD到 地面的距离之和为g(θ)。易得f(θ)，g(θ)至少有一个为零。

数学建模培训心得体会

数学建模培训的心得体会 9月12-15日三天三夜的数学建模竞赛结束了，然而数学建模留给我的记忆将 永远烙在大二那个炎热而又短暂的暑假。 我想参加完数学建模的同学最难忘的应该是暑假40天的培训吧。暑期培训共 分为三个阶段，三个阶段的工作在教练组组长陈老师的精心安排下，环环相扣，任务难度梯度增加。培训以培养学生创新性思维，主动探究能力为主，同时提高学生论文写作能力与LINGO、MATLAB等数学软件的运用能力。 第一阶段（7月5日-7月14日）：初训、选拔、组队。数学建模竞赛报名通 知下达后，同学们积极报名，到7月5日登记时，包括数科院、国商院、物信院、生科院四个学院有150多人报名，而现实是学校计划派出25支队伍参赛，也就是 假期培训将淘汰近一半的人，大家将面临的选拔是严酷的，每个人都绷紧了神经，绝对不能出岔子，尽最大努力留下来。第一次确定队里成员的时候，我们根据各自的优势做了初步的分工：吴珍（队长）主要负责编程兼攻建模，杨负责写作，我主要负责建模。经过第一阶段的培训我们有过分歧和不快，也经过了严肃的自我反思，并确定了最终的分工：我负责写作，杨负责建模，重新组队后我们重新出发，但在承诺书上我们仍然意志坚定地选择了我们三个紧紧抱成一团，进军建模竞赛。我们逐渐形成了一个固定模式：每次做完题后我们都会进行自我反思，并在分工上不断协调，从而不断进步。 第二阶段（7月15日-7月29日）：强化训练。我们是36队和35、37、38、39队被分在文津楼514教室培训。老师布置的题难度逐渐增大，主要包括数学建 模中常用的方法和范例讲评，包括人口预测模型、灰色预测模型、运筹与优化模型、微分方程模型、层次分析法、数据拟合、主成分分析等。我主要负责查找资料与写作。我们5个队开始了第二阶段忙碌的培训并结下了深厚的友谊。这阶段老师会针对我们各自的论文单独地指正，注意论文中的每一个细小的格式问题，并加强培养我们的创新性思维，主动探究能力同时提高LINGO、MATLAB等数学软件的运用能力。 第三阶段（8月13日-8月28日）：冲刺阶段。这是暑期培训的最后一阶段，以模拟竞赛为主。先由教练老师先后编选两个数学模型题（A,B），各小队要在规 定的三天内完成一个建模题，做题过程完全模拟真实建模大赛流程。每进行一次模拟竞赛都会进行一次学生集体评题。第三阶段共进行了两次模拟竞赛，每次竞赛完毕，教练老师们都会对每个队的建模论文细致地讲评，包括写作、建模思路、解题方法等。 8月29日上午，暑期建模培训的最后一天，校领导及数科院各领导来看望参 加培训的学生，并召开了动员大会，使学生以积极向上的心态参加9月12日-9月15日的竞赛。饱含泪水与汗水的暑期培训正式结束，收获了知识与友谊的我们514全体成员信心满满期待建模竞赛到来。 暑假40天的培训，苦是必然的。每天的生活起居在炎炎烈日下变得非常规律，虽然放假了每天早上还是不能贪睡，每天7点老老实实的起床奔向阳光苑2楼，买一个荷叶饼夹菜，背着电脑啃着饼急匆匆赶往文津楼，爬5层，扑进教室，打开电脑，写永远都不能让人满意的论文，做着让自己头大的题，等着老师来点名。查资料的时候端着电脑到处找信号，趴在地上下载资料。电脑没电了，偷偷跑进空教室，跟楼管阿姨打游击，经常被阿姨无情赶出来。中午下课了，经常为了完成论文大家

数学建模实验报告

数学建模实验报告

一、实验目的 1、通过具体的题目实例，使学生理解数学建模的基本思想和方法，掌握 数学建模分析和解决的基本过程。 2、培养学生主动探索、努力进取的的学风，增强学生的应用意识和创新 能力，为今后从事科研工作打下初步的基础。 二、实验题目 （一）题目一 1、题目：电梯问题有r个人在一楼进入电梯，楼上有n层。设每个 乘客在任何一层楼出电梯的概率相同，试建立一个概率模型，求直 到电梯中的乘客下完时，电梯需停次数的数学期望。 2、问题分析 （1）由于每位乘客在任何一层楼出电梯的概率相同，且各种可能的情况众多且复杂，难于推导。所以选择采用计算机模拟的 方法，求得近似结果。 （2）通过增加试验次数，使近似解越来越接近真实情况。 3、模型建立 建立一个n*r的二维随机矩阵，该矩阵每列元素中只有一个为1，其余都为0，这代表每个乘客在对应的楼层下电梯（因为每 个乘客只会在某一层下，故没列只有一个1）。而每行中1的个数 代表在该楼层下的乘客的人数。 再建立一个有n个元素的一位数组，数组中只有0和1,其中1代表该层有人下，0代表该层没人下。 例如： 给定n=8;r=6（楼8层，乘了6个人）,则建立的二维随机矩阵及与之相关的应建立的一维数组为： m = 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 c = 1 1 0 1 0 1 1 1 4、解决方法（MATLAB程序代码）：

n=10;r=10;d=1000; a=0; for l=1:d m=full(sparse(randint(1,r,[1,n]),1:r,1,n,r)); c=zeros(n,1); for i=1:n for j=1:r if m(i,j)==1 c(j)=1; break; end continue; end end s=0; for x=1:n if c(x)==1 s=s+1; end continue; end a=a+s; end a/d 5、实验结果 ans = 6.5150 那么，当楼高11层，乘坐10人时，电梯需停次数的数学期望为6.5150。 （二）题目二 1、问题：某厂生产甲乙两种口味的饮料,每百箱甲饮料需用原料6 千克,工人10名,可获利10万元;每百箱乙饮料需用原料5千 克,工人20名,可获利9万元.今工厂共有原料60千克,工人 150名,又由于其他条件所限甲饮料产量不超过8百箱.问如何 安排生产计划,即两种饮料各生产多少使获利最大.进一步讨 论: 1)若投资0.8万元可增加原料1千克,问应否作这项投资. 2)若每百箱甲饮料获利可增加1万元,问应否改变生产计划. 2、问题分析 （1）题目中共有3个约束条件，分别来自原料量、工人数与甲饮料产量的限制。 （2）目标函数是求获利最大时的生产分配，应用MATLAB时要转换

数学建模心得体会3篇_心得体会

数学建模心得体会3篇_心得体会 数学建模学习心得（2）： 数学建模是一个经历观察、思考、归类、抽象与总结的过程，也是一个信息捕捉、筛选、整理的过程，更是一个思想与方法的产生与选择的过程。它给学生再现了一种“微型科研”的过程。数学建模教学有利于激发学生学习数学的兴趣，丰富学生数学探索的情感体验；有利于学生自觉检验、巩固所学的数学知识，促进知识的深化、发展；有利于学生体会和感悟数学思想方法。同时教师自身具备数学模型的构建意识与能力，才能指导和要求学生通过主动思维，自主构建有效的数学模型，从而使数学课堂彰显科学的魅力。 为了使描述更具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象，这种语言就是数学。使用数学语言描述的事物就称为数学模型。有时候我们需要做一些实验，但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代替而进行相应的实验，实验本身也是实际操作的一种理论替代。 1. 只有经历这样的探索过程，数学的思想、方法才能沉积、凝聚，从而使知识具有更大的智慧价值。动手实践、自主探索与合作交流是学生学习数学的重要方式。学生的数学学习活动应当是一个主动、活泼的、生动和富有个性的过程。因此，在教学时我们要善于引导学生自主探索、合作交流，对学习过程、学习材料、学习发现主动归纳、提升，力求建构出人人都能理解的数学模型。 教师不应只是“讲演者”，而应不时扮演下列角色：参谋——提一些求解的建议，提供可参考的信息，但并不代替学生做出决断。询问者——故作不知，问原因、找漏洞，督促学生弄清楚、说明白，完成进度。仲裁者和鉴赏者——评判学生工作成果的价值、意义、优劣，鼓励学生有创造性的想法和作法。 2. 数学建模对教师、对学生都有一个逐步的学习和适应的过程。教师在设计数学建模活动时，特别应考虑学生的实际能力和水平，起始点要低，形式应有利于更多的学生能参与。在开始的教学中，在讲解知识的同时有意识地介绍知识的应用背景，在数学模型的应用环节进行比较多的训练；然后逐步扩展到让学生用已有的数学知识解释一些实际结果，描述一些实际现象，模仿地解决一些比较确定的应用问题；再到独立地解决教师提供的数学应用问题和建模问题；最后发展成能独立地发现、提出一些实际问题，并能用数学建模的方法解决它。 3.由于知识产生和发展过程本身就蕴含着丰富的数学建模思想，因此老师既要重视实际问题背景的分析、参数的简化、假设的约定，还要重视分析数学模型建立的原理、过程，数学知识、方法的转化、应用，不能仅仅讲授数学建模结果，忽略数学建模的建立过程。 4.数学应用与数学建模的目的并不是仅仅为了给学生扩充大量的数学课外知识，也不是仅仅为了解决一些具体问题，而是要培养学生的应用意识，提高学生数学能力和数学素质。因此我们不应该沿用老师讲题、学生模仿练习的套路，而应该重过程、重参与，从小培养学数学已经成为当代高科技的一个重要组成部分和思想库，培养学生应用数学的意识和能力也已经成为数学教学的一个重要方面。而应用数学去解决各类实际问题就必须建立数学模型。小学数学教学的过程其实就是教师引导学生不断建模和用模的过程。因此，用建模思想指导小学数学教学显得愈发重要。 数学建模心得体会 一年一度的全国数学建模大赛在今年的9 月21 日上午8 点拉开战幕，各队将在3 天72 小时内对一个现实中的实际问题进行模型建立，求解和分析，确定题目后，我们队三人分头行动，一人去图书馆查阅资料，一人在网上搜索相关信息，一人建立模型，通过三人的

数学建模实践心得

数学建模实践心得 大学以来的第一个暑假,我参加了数学建模培训, 来作为一次暑期社会实践。或许并不像其他社会实践队可以走出校园,接触社会,但我们可以通过这次的培训,更系统化,更具体化地学习数学建模,并进一步理解其所体现的一些思想和精神。 数学建模是接触实际科学问题的第一步,利用所学的知识,利用各种数学和计算机工具,为某一具体问题建立抽象模型,并解决问题、最后撰写论文,给出客观的评价。 在两个星期的数学建模培训的过程中,我学到了很多知识,比如 LINGO软件、MATLAB软件和一些算法,可以说,这是迄今为止任何一门课程都无法比拟的,各种从未接触过的高级数学软件,令人眼花缭乱的编程和神秘的多维图像。 当初参加校级数学建模比赛的时候,起初我和我的队友都激情高昂的,但是随着三天的建模下来,我们的斗志越来越低迷,出于对数学建模的不了解,可以说,无从下手,自然最后只能草草结束。经过那次的接触后,我明白首先我们要加强建模技能和拓展课外知识面;再者,态度也是主导因素之一,态度决定一切,如果抱着试一试的态度,是不会有什么结果的。 其实,数学建模的一些思想和为人处世之道是相通的。在生活中,无论做什么事情,我们都要端正自己的态度,时常给自己一点鼓励,要相信自己的潜力,把自己融入激情之中,不要越做越懈怠。江南春曾说过“最终你相信什么,就能成为什么”。 在数学建模的培训中,我接触到一些参加过国赛的学长和学姐。执着和认真,是我在建模时从他们候身上找到的共同点。认真的人改变自己,执着的人改变命运。的确,在数学建模的过程中,只有驱除浮躁,踏实做事,全神贯注,注重每一个细节,才能把事情做好。

在和他们交流的过程中,曾有一位学姐说道,要想有进步,就要踏踏实实学好理论、弄懂原理、看会例题、做好练习,而不是浮在面上。参加数学建模培训,还要放正心态,急功近利的想法是要不得的。数学建模的思想是在潜移默化中作用于你,而非立竿见影。所以要真正学到有益的知识和思想才是最重要的,而非顾于是否获奖之类的。 数学建模,通过利用数学知识,对一些生活中的实际问题建立模型。所以,它需要的不仅仅是数学的逻辑思维,还需要计算机编程能力,论文写作能力,其实更重要的是团队协作能力。我想,这对以后的工作与生活,有非常大的帮助的,对人生更是如此。 在建模的三天里,初看题目,感觉摸不着头脑,没有相关理论的基础,没有高人 的指点,三个伙伴只能借助唯一的网络,去找寻找问题的入手点。在反复的搜索之后,我们终于有了初步的理解。写论文的过程,我们可以说是“痛并快乐的”。当然,在数学方法上,我们很多地方也感觉困难重重,所以不断地查询资料,理解它们的含义,让比赛的过程成为我们学习的动力。虽然最终没有取得预期的结果, 但是,过程带来的快乐,远远超越了结果。令我感触最深的是,知识的扩充,和 交识了一些新朋友。 与我建模的两位同学,可以说,初次接触,不了解对方。相对于其他建模小组而言,我们还需要在短暂的几天内去了解彼此。不过,还好,我们都是随和的性子,很快就熟悉起来。在建模的过程中,我们仨一同讨论,一同努力,一同交上一份尽心尽力的答卷。可以说,我们合作的过程也可以算是一种锻炼,怎样才能更好的沟通,怎样才能各抒己见,但最终可以把各自的观点融于一体,也算是一种挑战。学会与他人合作,在相互的谦虚中学习彼此的长处,汲取对方的优点,接收别人的建议。或许,三天的交流,并不长,也并不深入,但起码,我们成为了朋友,曾经一起为数学建模奋斗过。我想,这也是数学建模的另一番魅力所在。短短的三天,可以拉近三个性格迥异的人。

《数学建模实验》

《数学建模》上机作业 信科05-3 韩亚 0511010305

实验1 线性规划模型 一、实验名称：线性规划模型—设备的最优配备问题。 二、实验目的：掌握线性规划模型的建模方法，并能用数值算法或MATLAB 库函数求解。 三、实验题目：某商店拟制定某种商品7—12月的进货、售货计划，已知商店仓库最大容量为1500件，6月底已存货300件，年底的库存以不少于300件为宜，以后每月初进货一次，假设各月份该商品买进、售出单价如下表。 四、实验要求： 1、若每件每月的库存费用为0.5元，问各月进货、售货各为多少件，才能使净收益最多？建立数学模型。 2、利用相应的数值方法求解此问题的数学模型。 3、谈一谈你对这类线性规划问题的理解。 4、举一个简单的二维线性规划问题，并针对此问题将你所了解的线性规划的求解方法作出总结。 5、用软件lindo 或lingo 求解上述问题。（选做题） 6、编写单纯形算法的MATLAB 程序。（选做题） 五、实验内容： 解：设第i 个月进货xi 件，销售yi 件，则下半年总收益为销售收入减去进货费和仓库储存费之和，所以目标函数为： 12 11109871211109711109871211109875.232427252628252528262729) 2345(5.0)2345)300(6(5.07x x x x x x y y y y y y y y y y y x x x x x x z y ------+++++++++++++++++-= 整理后得： 900 24255.28275.2831255.25295.27295.31121110987121110987-------+++++=x x x x x x y y y y y y z 由于仓库的容量为1500件，每个月的库存量大于0，小于1500，所以有如下约束条件

暑期数学建模培训心得精选版

暑期数学建模培训心得 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】

暑期数学建模培训心得 说起心得最想说的一句话就是：“年年岁岁花相似，岁岁年年人不同”，去年的时候我也参加了建模培训，以为今年老师和去年讲的差不多，觉得自己不用怎么听就行了，反正内容差不多，其实不然，在此期间，确实有的老师和去年讲的题目一样，可是却发现去年对那些题目根本没有真的理解，还有去年很难理解的东西今年看着比去年好理解多了，有时心里想去年要是静下心来，说不定早理解了。今年只要愿意看，就会理解一些东西，发现并不是像自己想象的那样难。有时人不是被问题的本身打败，有时没进入就被自己打败了。今年培训的时候，我们见到了不同的面孔，接触了不同的老师，不同的风格。我是计教班的学生，培训的老师有的是数教班的老师，可能要不是建模培训，就无法一览他们的风采。我同学问我：“你在学校参加培训给你们钱不？”我说：“我们跟老师们学到了知识，我们不交钱就好了，怎么给我们钱呀？”的确，我们参加了培训，可能失掉打工的机会，但是我不后悔，在培训的过程中我学到了知识，我们还没有毕业，最重要的是提高自己各方面的知识。而不应该只看到眼前的一点利。在培训的过程中，我体验到了友情的温暖。那天我生病了，他们陪我一起看病，那给我力量的双手，那关爱的眼神，那关切的话语，那每一个平凡再也不能平凡的动作。我想不仅仅是一杯水的问题，这一切在脑海里都定格了，他们都是我一生的朋友！他们都说我们是大部队，确实，共同的兴趣，共同的追求，永恒的友谊！总之，今年的培训，比去年学到了多了一点，其实学习是靠自己的，“师傅领进门，关键是靠自己嘛！”老师只是引导我们，要想让暑期培训的知识起到立竿见影的效果，自己可得好好的“消化”呀！不然的话会觉得用不上，不会用，消化的过程需要静下心来。这是我从去年的和今年的培训中得到的。

暑期数学建模培训心得

暑期数学建模培训心得 我在大二暑期参加了数学建模培训，培训的这段日子过得很充实，很有意义；经历了很多，也收获了很多。 以前在大一时就曾听说过数学建模这一学科，但只是很肤浅的了解，还错误的以为这门学科只是跟数学有关系，只要数学学好了，学好数学建模就轻而易举了。因为自己数学一直很好，对数学建模很感兴趣，也很自信，于是，大二时毫无疑问地选修了数学建模这门专业选修课，但是选择了以后才发现根本不像自己想象的那样简单。选修课时，对数学建模有了进一步了解，数学建模主要包括三大部分的内容：统计，优化，微分和差分。但是这也只是表面上的了解而已，上课老师只针对某一部分，告诉你要针对这一部分具体该怎么做，只是一种固定的模式，没有自己的任何建模思想。 前面这些都是以前对数学建模的想法和认识的不断加深。直到暑假开始进行数学建模的培训，才真正了解了数学建模，真正认识了数学建模，也更加对数学建模产生了兴趣。 培训前期也就是提高班的时候，我们主要是讲基础一些的数学建模知识，比方说时间序列，灰色系统，智能算法，等等。这些都是我们从未接触过的东西，本来接受起来就很难，再加上每天课很紧，从早上八点到下午六点半，除了吃饭时间，老师都一直在不辞辛苦地给我们讲课，一天中基本没有什么课下自由学习的时间，在课上的效率一定要保证很高。更困难的是，整天坐在机房里，电脑的强辐射以及教室很大，人很多，天气燥热，听课效果极差，让我在第二天就打起了退堂鼓：真的坚持不下去了，好想回家；但是庆幸的是，我最终克服了疲倦心理，忍耐坚持了下来。刚刚开始的这次心理波动，让我很有体会，有时在做某些事时，当你感觉自己坚持不下去了，那就咬牙再多坚持一下下，挺过去，那么你就会发现，你的坚持是对的，最终你会得到比你所期待得到的更多。忍耐坚持，应该算是我在培训中上的第一课吧。 在第一阶段的培训中，还有一件让人难忘的事，就是提高班也是第一次的选拔考试。考试要考一天，上午是优化，下午考编程，sas和matlab。本来做好了复习，第二天信心满满参加考试，但是，很不顺利，不是因为自己做不上题目，而是自己执行力太差，浪费了大量时间。首先，对于图片、表格的处理方面，一

数学建模实验

数学建模课程实验报告 专题实验7 班级数财系1班学号2011040123 丛文 实验题目常微分方程数值解 实验目的 1．掌握用MATLAB求微分方程初值问题数值解的方法； 2．通过实例学习微分方程模型解决简化的实际问题； 3．了解欧拉方法和龙格库塔方法的基本思想。 实验容 (包括分 析过程、 方法、和 代码，结 果) 1. 用欧拉方法和龙格库塔方法求下列微分方程初值问题的数值 解，画出解的图形，对结果进行分析比较 解；M文件 function f=f(x,y) f=y+2*x; 程序； clc;clear; a=0;b=1; %求解区间 [x1,y_r]=ode45('f',[a b],1); %调用龙格库塔求解函数求解数值 解； %% 以下利用Euler方法求解 y(1)=1;N=100;h=(b-a)/N; x=a:h:b;

for i=1:N y(i+1)=y(i)+h*f(x(i),y(i)); end figure(1) plot(x1,y_r,'r*',x,y,'b+',x,3*exp(x)-2*x-2,'k-');%数值解与真解图 title('数值解与真解图'); legend('RK4','Euler','真解'); xlabel('x');ylabel('y'); figure(2)

plot(x1,abs(y_r-(3*exp(x1)-2*x1-2)),'k-');%龙格库塔方法的误差 title('龙格库塔方法的误差') xlabel('x');ylabel('Error'); figure(3) plot(x,abs(y-(3*exp(x)-2*x-2)),'r-')%Euler方法的误差 title('Euler方法的误差') xlabel('x');ylabel('Error');

数学建模论文

问题重述 一垂钓俱乐部鼓励垂钓者将钓上的鱼放生，打算按照放生的鱼的重量给与鼓励，俱乐部只准备了一把软尺用于测量，让我们根据钓上的鱼的长度来估计它的体重。现假定鱼池中只有一种鲈鱼，并且测得到8条鱼的如下数据： 问题分析 我们都知道鲈鱼的体重主要由鱼的身长、胸围决定。一般来说，鲈鱼的胸围越大，鱼的体重会越重，身长越长，体重也越重。但影响鲈鱼体重的因素并不唯一，我们要考虑单一变量对鱼体重的影响，即身体长度与体重的关系和胸围与体重的关系，我们要根据已知数据，利用相关软件进行模拟，来确定鲈鱼体重与身长、胸围之间的数量规律。 模型假设 1．假设池塘里只有一种鲈鱼，不存在其他鱼种。 2．假设池塘里鲈鱼数量众多，分布均匀，密度相同。 3．假设鲈鱼全都正常生长，没有人为因素影响鲈鱼的发育与成长。 4．假设鲈鱼的体态用与胸围等周长，鲈鱼的躯干近似呈圆柱形。 5．假设鲈鱼的身长和胸围与体重成正相关关系。 符号说明 模型一：建立鲈鱼的身长与鲈鱼的体重的模型

为了研究鲈鱼身长与体重的关系，我们利用已测量的数据，取出身长及体重的数据，利用MATLAB 软件画出散点图，如下： 30 32 34 36 3840 42 44 46 身长 体重 身长与体重散点图 方法一：我们把图形可以近似看成一条抛物线，身长与体重近似成二次函数关系 通过多次拟合可得： W=1.6247*L^2-59.3124*L+709.7392 (1) 根据拟合的函数，我们画出拟合图：

30 32343638404244464850 身长与体重拟合图 从拟合图上看，大部分原始数据在拟合函数附近，说明用二次函数拟合的效果较好. 方法二： 根据散点图决定利用三次多项式拟合得到的各项系数如下： 1 -80 3008 -37262 从而得到了拟合函数： 37262 3008802 3 -+-=L L L W 30 32 34 36 3840 42 4446 4005006007008009001000 110012001300 1400根据拟合数据得到的图形 L(cm) W (g )

体会：数学建模的学习心得体会

数学建模的学习心得体会 通过对专题七的学习，我知道了数学探究与数学建模在中学中学习的重要性，知道了什么是数学建模，数学建模就是把一个具体的实际问题转化为一个数学问题，然后用数学方法去解决它，之后我们再把它放回到实际当中去，用我们的模型解释现实生活中的种种现象和规律。 知道了数学建模的几点要求：一个是问题一定源于学生的日常生活和现实当中，了解和经历解决实际问题的过程，并且根据学生已有的经验发现要提出的问题。同时，希望同学们在这一过程中感受数学的实用价值和获得良好的情感体验。当然也希望同学们在这样的过程当中，学会通过实际上数学探究本身应该说在平时教学当中，老师有些在课堂上也是这样教学的，他更重要的意义就是引导老师增加一种教学方式，首先就是这个问题就是有点儿全新性，解决的方案不是很明了，这样学生要有一个尝试，一个探索的过程查询资料等手段来获取信息，之后采取各种合作的方式解决问题，养成与人交流的能力。 实际上数学探究本身应该说在平时教学当中，老师有些在课堂上也是这样教学的，他更重要的意义就是引导老师增加一种教学方式，首先就是这个问题就是有点儿全新性，解决的方案不是很明了，这样的话学生要有一个尝试，一个探索的过程。数学探究活动的关健词就是探究，探究是一个活动或者是一个过程，也是一种学习方式，我们比较强调是用这样的方式影响学生，让他主动的参与，在这个活动当中得到更多的知识。 探究的结果我们认为不一定是最重要的，当然我们希望探究出来一个结果，通过这种活动影响学生，改变他的学习方式，增加他的学习兴趣和能力。我们也关心，大家也可以看到在标准里面，有非常突出的数学建模的这些内容，但是它

数学建模实验六

数学建模实验六 一、上机用Lindo 软件解决货机装运问题。 某架货机有三个货仓：前仓、中仓、后仓。三个货舱所能装载的货物的最大重量和体积都有限，如表所示，并且，为了保持飞机的平衡，货舱中实际装载货物的重量必须与其最大容许重量成正比例 三个货舱装载货物的最大容许重量和体积 四类装运货物的信息 应如何安排装运，使该货机本次飞行获利最大？ 解答过程： 模型建立： 决策变量：用x ij 表示第i 种货物装入第j 个货舱的重量（吨），货舱j=1、2、3分别表示前仓、中仓、后仓。 决策目标是最大化总利润，即Max Z=3100（x11+x12+x13）+3800（x21+x22+x23）+3500（x31+x32+x33）+2850（x41+x42+x43） 约束条件为： 1） 共装载的四种货物的总重量约束，即 x11+x12+x13<=18 x21+x22+x23<=15 x31+x32+x33<=23 x41+x42+x43<=12 2)三个货舱的重量限制，即 x11+x21+x31+x41<=10 x12+x22+x32+x42<=16 x13+x23+x33+x43<=8 3）三个货舱的空间限制，即 480x11+650x21+580x31+390x41<=6800 480x12+650x22+580x32+390x42<=8700 480x13+650x23+580x33+390x43<=5300 4）三个货舱装入重量的平衡约束，即 8 43 33231316423222121041312111x x x x x x x x x x x x +++=+++=+++ 模型求解

数学建模实验

数学建模实验项目一梯子问题 一、实验目的与意义： 1、进一步熟悉数学建模步骤； 2、练习Matlab优化工具箱函数； 3、进一步熟悉最优化模型的求解过程。 二、实验要求： 1、较能熟练应用Matlab工具箱去求解常规的最优化模型； 2、注重问题分析与模型建立，熟悉建模小论文的写作过程； 3、提高Matlab的编程应用技能。 三、实验学时数： 2学时 四、实验类别： 综合性 五、实验内容与步骤： 一幢楼房的后面是一个很大的花园。在花园中紧靠着楼房建有一个温室，温室高10英尺，延伸进花园7英尺。 清洁工要打扫温室上方的楼房的窗户。他只有借助于梯子，一头放在花园中，一头靠在楼房的墙上，攀援上去进行工作。他只有一架20米长的梯子，你认为他能否成功？能满足要求的梯子的最小长度是多少？步骤： 1．先进行问题分析，明确问题； 2．建立模型，并运用Matlab函数求解； 3．对结果进行分析说明； 4．设计程序画出图形，对问题进行直观的分析和了解（主要用画线函数plot，line）5．写一篇建模小论文。 数学建模实验项目二养老基金问题 一、实验目的与意义： 1、练习初等问题的建模过程； 2、练习Matlab基本编程命令； 二、实验要求： 3、较能熟练应用Matlab基本命令和函数； 4、注重问题分析与模型建立，了解建模小论文的写作过程； 5、提高Matlab的编程应用技能。 三、实验学时数： 1学时 四、实验类别： 综合性 五、实验内容与步骤： 某大学青年教师从31岁开始建立自己的养老基金，他把已有的积蓄10000元也一次性地存入，已知月利率为0.001（以复利计），每月存入700元，试问当他60岁退休时，他的退休基金有多少？又若，他退休后每月要从银行提取1000元，试问多少年后他的基金将用完？ 微分方程实验项目一狐狸与野兔问题

数学建模报告

数学建模 班级：姓名：学号： 概述 数学模型（Mathematical Model）是一种模拟，是用数学符号、数学式子、程序、图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻划，它或能解释某些客观现象，或能预测未来的发展规律，或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略。数学模型一般并非现实问题的直接翻版，它的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析，又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识。这种应用知识从实际课题中抽象、提炼出数学模型的过程就称为数学建模（Mathematical Modeling）。 不论是用数学方法在科技和生产领域解决哪类实际问题，还是与其它学科相结合形成交叉学科，首要的和关键的一步是建立研究对象的数学模型，并加以计算求解。数学建模和计算机技术在知识经济时代的作用可谓是如虎添翼。 数学建模应用 数学是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，一直是和各种各样的应用问题紧密相关的。数学的特点不仅在于概念的抽象性、逻辑的严密性，结论的明确性和体系的完整性，而且在于它应用的广泛性，自从20世纪以来，随着科学技术的迅速发展和计算机的日益普及，人们对各种问题的要求越来越精确，使得数学的应用越来越广泛和深入，特别是在21世纪这个知识经济时代，数学科学的地位会发生巨大的变化，它正在从国家经济和科技的后备走到了前沿。经济发展的全球化、计算机的迅猛发展，数理论与方法的不断扩充使得数学已经成为当代高科技的一个重要组成部分和思想库，数学已经成为一种能够普遍实施的技术。培养学生应用数学的意识和能力已经成为数学教学的一个重要方面。 意义 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。 数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象，也包含抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。这里的描述不但包括外在形态，内在机制的描述，也包括预测，试验和解释实际现象等内容。

数学建模学习心得体会

数学建模学习心得体会 【1】数学建模学习心得体会 数学建模是一个经历观察、思考、归类、抽象与总结的过程，也是一个信息捕捉、筛选、整理的过程，更是一个思想与方法的产生 与选择的过程。它给学生再现了一种“微型科研”的过程。数学建 模教学有利于激发学生学习数学的兴趣，丰富学生数学探索的情感 体验;有利于学生自觉检验、巩固所学的数学知识，促进知识的深化、发展;有利于学生体会和感悟数学思想方法。同时教师自身具备数学 模型的构建意识与能力，才能指导和要求学生通过主动思维，自主 构建有效的数学模型，从而使数学课堂彰显科学的魅力。 为了使描述更具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象，这种语言就是数学。使用数学语言描述的事物就称为数学模型。有时候我们需要做一些 实验，但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代 替而进行相应的实验，实验本身也是实际操作的一种理论替代。1. 只有经历这样的探索过程，数学的思想、方法才能沉积、凝聚，从 而使知识具有更大的智慧价值。动手实践、自主探索与合作交流是 学生学习数学的重要方式。学生的数学学习活动应当是一个主动、 活泼的、生动和富有个性的过程。因此，在教学时我们要善于引导 学生自主探索、合作交流，对学习过程、学习材料、学习发现主动 归纳、提升，力求建构出人人都能理解的数学模型。 教师不应只是“讲演者”，而应不时扮演下列角色：参谋——提一些求解的建议，提供可参考的信息，但并不代替学生做出决断。 询问者——故作不知，问原因、找漏洞，督促学生弄清楚、说明白，完成进度。仲裁者和鉴赏者——评判学生工作成果的价值、意义、 优劣，鼓励学生有创造性的想法和作法。 2.数学建模对教师、对学生都有一个逐步的学习和适应的过程。教师在设计数学建模活动时，特别应考虑学生的实际能力和水平，

数学建模实验报告

内江师范学院 中学数学建模 实验报告册 编制数学建模组审定牟廉明 专业: 班级:级班 学号: 姓名: 数学与信息科学学院 2016年3月 说明 1.学生在做实验之前必须要准备实验,主要包括预习与本次实验相关的理论知识,熟练与本次实验相关的软件操作,收集整理相关的实验参考资料,要求学生在做实验时能带上充足的参考资料;若准备不充分,则学生不得参加本次实验,不得书写实验报告; 2.要求学生要认真做实验,主要就是指不得迟到、早退与旷课,在做实验过程中要严格遵守实验室规章制度,认真完成实验内容,极积主动地向实验教师提问等;若学生无故旷课,则本次实验成绩不合格; 3.学生要认真工整地书写实验报告,实验报告的内容要紧扣实验的要求与目的,不得抄袭她人的实验报告; 4.实验成绩评定分为优秀、合格、不合格,实验只就是对学生的动手能力进

行考核,跟据所做的的情况酌情给分。根据实验准备、实验态度、实验报告的书写、实验报告的内容进行综合评定。

实验名称:数学规划模型(实验一)指导教师: 实验时数: 4 实验设备:安装了VC++、mathematica、matlab的计算机 实验日期:年月日实验地点: 实验目的: 掌握优化问题的建模思想与方法,熟悉优化问题的软件实现。 实验准备: 1.在开始本实验之前,请回顾教科书的相关内容; 2.需要一台准备安装Windows XP Professional操作系统与装有数学软件的计算机。 实验内容及要求 原料钢管每根17米,客户需求4米50根,6米20根,8米15根,如何下料最节省？若客户增加需求:5米10根,由于采用不同切割模式太多,会增加生产与管理成本,规定切割模式不能超过3种,如何下料最节省？ 实验过程: 摘要:生活中我们常常遇到对原材料进行加工、切割、裁剪的问题,将原材料加工成所需大小的过程,称为原料下料问题。按工艺要求,确定下料方案,使用料最省,或利润最大就是典型的优化问题。以此次钢管下料问题我们采用数学中的线性规划模型、对模型进行了合理的理论证明与推导,然后借助于解决线性规划的专业软件Lingo 11、0对题目所提供的数据进行计算从而得出最优解。 关键词:钢管下料、线性规划、最优解 问题一 一、问题分析: (1)我们要分析应该怎样去切割才能满足客户的需要而且又能使得所用原料比较少; (2)我们要去确定应该怎样去切割才就是比较合理的,我们切割时要保证使用原料的较少 的前提下又能保证浪费得比较少; (3)由题意我们易得一根长为17米的原料钢管可以分别切割成如下6种情况(如表一): 表一:切割模式表 模式 4m钢管根数 6m钢管根数8m钢管根数余料/m 1 4 0 0 1 2 1 2 0 1 3 2 0 1 1 4 2 1 0 3 5 0 1 1 3 6 0 0 2 1