数学模型与数学建模(Mathematical model and mathematical modeling)

数学模型与数学建模(Mathematical model and mathematical modeling)
数学模型与数学建模(Mathematical model and mathematical modeling)

数学模型与数学建模(Mathematical model and mathematical

modeling)

Edit reference materials for this competition

Competition reference book

L, Chinese Undergraduate Mathematical Contest in modeling, edited by Li Daqian, higher education press (1998).2, mathematical modeling contest tutorials, (a) (two) (three), edited by Ye Qixiao, Hunan Education Publishing House (199319971998).3, mathematical modeling education and international mathematics modeling contest "Engineering Mathematics" album, leaves its filial., "Engineering Mathematics" magazine, 1994).

Two, domestic teaching materials, books

1, mathematical model, Jiang Qiyuan, higher education press (1987 edition, 1993 second edition; the first edition held

in 1992 by the National Education Committee, the second national outstanding teaching award won the "national outstanding teaching award"), mathematical model and computer simulation of.2, Jiang Yuzhao and Xin Pei love series, electronic science and Technology University Press, (1989).3, a mathematical model about selection (to mathematics from the book), Hua Luogeng, Wang Yuan, Wang Ke, Hunan education press; (1991) with the example of.4, mathematical modeling method, Shou Jilin et al, Xi'an Jiao Tong University press (1993),.5 model, Dongpu set country, edited by Tian Yuwen, Southeast University press (1994) the mathematical model of.6.., Zhu Siming, Li Shanglian, Zhongshan University press, 7 (1995), mathematical model,

edited by Chen Yihua, Chongqing University press, (1995) 8, mathematical modeling analysis, edited by Cai Changfeng, Science Press,.9 (1995), mathematical modeling contest tutorials, edited by Li Shangzhi, Jiangsu Education Press, (1996).10, mathematical modeling entry, Xu Quanzhi, Yang Jinhao, Chengdu Electronic Science and Technology Press, 11. (1996), mathematical modeling, Shen Jihong, Shi Jiuyu, Gao Zhenbin Zhang Xiaowei, ed., Harbin Engineering University press, 12. (1996), mathematical models, edited by Wang Shuhe, University of Science & Technology China press, 13. (1996), mathematical model method, Jihuan edited, China University of science and Technology Press, (1996).14, mathematical modeling and experiment, Nanjing Engineering College Mathematical Modeling and Industrial Mathematics discussion class, Hohai University press, (1996).15, mathematical model and mathematical modeling, Liu Laifu and Zeng literary series, Beijing Division Fan Du University Press (1997).16. mathematical modeling, Yuan Zhendong, Hong Yuan, Lin Wuzhong, Jiang Lumin, East China Normal

University press, 17. Mathematical model, Tan Yongji, Yu Wenpi, Fudan University press, (1997).18, the mathematical model of practical course, Fei Peizhi, Yuan layer process editor, Sichuan University press, (1998).19, mathematical modeling the outstanding cases (Base Construction Engineering Mathematics Series), edited by Wang Guoqiang, South China University of Technology press, (1998).20, economic mathematical model (Second Edition) (construction engineering mathematics base, Hong Yi, He Dehua, Cong Books), edited by Chang Zhihua, South China University of Technology press, (1999).21, the mathematical model of lectures, Gongyan Lei, (Peking University press 1999).22,

mathematical modeling cases, edited by Zhu Daoyuan, Southeast University press, (1999), 23, solve the problem

of the mathematical model, Liu Laifu, once wrote, the

Beijing Normal University press, (1999).24, mathematical modeling theory and practice, Wu Xiang, Ng Man Tat, Cheng Ortega ed., National University of Defense Technology press, (1999).25 analysis, mathematical modeling case, Bai Qi Ling, editor, Ocean Press,.26 (2000, Beijing) (College of mathematics experiment, the selection of teaching materials, Xie Yunsun Zhang Zhirang Series), ed., Science Press,.27 (2000), Fu Peng, Gong Lei, mathematical experiment, Liu Qiongsun, He Zhong, ed., Science Press, (2000).

Three. Foreign reference books (Chinese version)

1. Introduction to mathematical model, E.A. Bender, Zhu Yaochen, Xu Weixuan, Popular Science Press (1982). 2, the mathematical model, [door] Kondo Jiro, Guan Rong Zhang: Mechanical Industry Press, (1985).

3, the differential equation model (model series volume first), beauty editor of]W.F.Lucas, Zhu Yumin et al., National University of Defense Technology press, (1988),.4 (political and related models, the application of mathematical model series Vol. second) [W.F.Lucas, beauty editor, Wang Guoqiu et al., National University of Defense Technology press, (1996).5, and the discrete system model (model series volume third), beauty editor of w.F.Lucas, a Ortega et al., National University of Defense Technology press, (1996) model,.6 (Life Sciences, applied mathematics model in fourth volumes), beauty editor of 1W.F.Lucas, Zhai

Xiaoyan et al., National University of Defense Technology press, (1996).7, the mathematical model of continuous dynamical system, and discrete dynamical systems,

1H.B.Grif6ths and A.01dknow [English, Xiao Li, Zhijun (compiler, Science Press, 1 996).8, mathematical modeling -

- case study from four industries in the United Kingdom, (Applied Mathematics Series No. fourth), the

British]D.Burglles, Ye Qixiao, Wu Qingbao, World Book Inc, (1997)

Four, professional reference books

1, the water environment mathematical model,

de]W.KinZE1bach, Yang Rujun, Liu Zhaochang, editor, China Architecture Industry Press, (1987) the mathematical model of.2 science and technology engineering, Humphreys Anqi ed., Railway Press (1988), 3 biomedical model, Qingyi science edited by Hunan science and Technology Press (1990) model and application of.4, crop pest management mathematics, Pu Zhelong ed., Guangdong science and Technology Press (1990),.5 in system science and mathematics model, edited

by Ouyang Liang E, Shandong University press, (1995) the mathematical modeling and research of.6, population ecology, Ma Temple, Anhui Education Press, 7, (1996), modeling new progress in the transformation, optimization, comprehensive method, structure of Sui Yunkang, Dalian University of Technology press, 8, (1986) the genetic model analysis method, Zhu Jun, agriculture press China (1 997). (edited

by Wang Shousong, Department of mathematics, Zhongshan University, April 2001)

Editing the format requirements of this paragraph

A team from A,

B in the optional one, group B teams from C, D choose a topic. The white A4 paper printed on one side;

on each side set aside at least 2.5 cm from the left margin; binding. The first page of the paper is a commitment, and the specific content and format are shown in the second

page of this specification. The second page number for the special page, front and back for the regional and national review of the paper number, specific content and format see page third of this specification. The title and abstract of the paper are written on the third page of the paper, starting from the fourth page, and the main body of the paper. The paper starts with third pages, the page number must be located in the middle of each page footer, with Arabia number from "1" start serial number. There is no header in the paper, and there is no sign in the paper that can show the identity of the person who answers the question. The title of this paper is "three" boldface, and the first title is in boldface No. four, and centered. This paper adopts four other Chinese characters Song typeface, with single spaced pages, print should be avoided in color printing. Abstract: draw attention should be a detailed summary of the concise and to the point (including keywords), occupies an important weight in the whole paper review, please carefully write (note the length of no more than one page, and there is no need to be translated into English). The review will first according to the quality of the paper and the overall structure of the thesis and overview of the preliminary screening. The quotation of

other's achievements or other public information (including

the data found on the Internet) must be clearly listed in the references and references in accordance with the provisions of the reference. The reference in the text uses square brackets to mark the reference number, such as

[1][3], etc., and the book must also point out the page number. The references are listed in the quotation order of the text, in which the book is expressed as: author, title, publication place, publishing house, publishing year. The methods of expression of journal articles in reference books are: author, paper name, Journal name,

Volume number, page number, year of publication. The reference resources in the literature are: author, resource title, URL, access time (month, date). In the premise of not breaking the regulations, each division can increase the other requirements (such as adding other pages and other information on the first page of this specification before or at the end of this paper add blank page etc.); from the beginning to the end of the undertaking, the division shall not have any other requirements of this specification the (or null). The right of interpretation belongs to the Organizing Committee of the National Mathematical Contest for modeling students. [note] division marking the papers before the first page take preservation, and to establish "division marking numbers in the first and second pages" (by the way, "the provisions of division number) division table can be used for marking the record review (division each division to decide whether to use the form in review). After review, the division sent to the national review papers to establish a national unified numbering in the second page "(numbering by the organizing

committee, and last year the same format), and then sent to the national review. The second page (page number) preserved by the National Organizing Committee review before take off, and the establishment of the national review number on page second". The National College Mathematical Contest in modeling was revised in September 12, 2008

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What is mathematical model and mathematical modeling?

Simply put: mathematical models are a mathematical expression of practical problems. Specifically, the mathematical model is an abstract, simplified mathematical structure of some real world for some purpose. Rather, the mathematical model is for a specific object to a specific target, according to the unique inherent laws, make some simplifying assumptions necessary, using appropriate mathematical tools, a mathematical structure is obtained. Mathematical structures can be mathematical formulas, algorithms, tables, diagrams, etc.. Mathematical modeling is the establishment of mathematical models, the process of establishing mathematical models is the process of mathematical modeling (see mathematical modeling process flow chart). Mathematical modeling is a mathematical thinking method, is the use of mathematical language and methods, through the abstract and simplify the establishment of an approximate description and "solve" practical problems of a powerful mathematical means.

First, the mechanism analysis method: the model is deduced from the basic physical law and the structural data of the system. 1. scale analysis -- the most basic and most commonly used method to establish the functional relationship among variables. 2. algebraic method -- the main method for solving discrete problems (discrete data, symbols and graphs). 3. logic method is an important method of mathematical theory research. It is widely used in the fields of sociology and economics, in decision-making, countermeasures and other disciplines. 4. ordinary differential equation - to solve the law of variation between two variables, the key is to establish the expression of "instantaneous rate of change". 5. partial differential equation -- solving the law of variation between dependent variable and more than two independent variables. Two. Data analysis method establishes mathematical model by using statistical method from a large number of observation data. 1. regression analysis - a set of observations (Xi, FI) i=1,2 for function f (x)... N, which determines the expression of a function, is called a mathematical statistical method because it is a static independent data. 2. time series analysis deals with dynamic related data, also known as process statistics. 3. regression analysis - a set of observations (Xi, FI) i=1,2 for function f (x)... N, which determines the expression of a function, is called a mathematical statistical method because it is a static independent data. 4. time series analysis deals with dynamic related data, also known as process statistics. Three, simulation and other methods 1. computer simulation (simulation) - essentially statistical estimation method, equivalent to the sampling test.

Discrete system simulation - there is a set of state variables. Continuous system simulation with analytic expression or system structure diagram. 2. factor test method -- local test on the system, then according to the test results for continuous analysis and modification,

The required model structure is obtained. 3. artificial reality method, based on the understanding of the past behavior of the system and the desired future goals, and taking into account the possible changes in the relevant factors of the system, artificially forming a system. (see: Qi Huan, mathematical modeling method, Huazhong University of science and Technology Press, 1996)

IV. types of questions

Match questions structure has the following parts: background, problems involving wide 1. - social, economic, management, life, environment, natural phenomena, engineering technology, modern science in the new issue. 2. generally, there is a definite practical problem. Two, some assumptions are as follows: 1. only the process and rules of qualitative assumptions, no specific quantitative data;

2. are some survey or statistics;

3. gives a number of parameters or graphics;

4. contains some assumptions of mobility, can play, or players can according to their own collection or simulated data. Three, asked to answer the question often have several problems (generally not only answer: 1.) more definitive answers (basic answers); 2. more detailed or high-level discussion results (often is the optimal scheme formulation and results).

Competition answer paper

To submit a paper, the basic content and format is roughly divided into three parts: first, the title, abstract part:

1. topics - write a more precise topic (not only write A,

B). 2. Abstract --200-300 words, including the main features of the model, modeling methods and main results.

3., when there is more content, it is better to have a directory. Two, the central part: 1. problem raised, problem analysis. 2. models: the complementary hypothesis, clear concept, the introduction of the model parameters; form (with multiple models); for the model; the model of nature; the realization of computer design and calculation method of the 3.

4. result analysis and test.

5. discuss the advantages and disadvantages of the model, improve the direction, and promote new ideas.

6. references -- attention format. Three. Appendix: 1. calculation program, block diagram. 2. solving the calculus and calculating the intermediate result. 3. various graphics and forms.

Edit this paragraph competition questions collection

1992 (A) fertilizer effect analysis problem (Ye Qixiao: Beijing Institute of Technology) (B) experimental data decomposition (East China University of Science and Technology: Yu Wen; Fudan University: Tan Yongji) 1993 (A) frequency design problem of nonlinear intermodulation (Peking University: Xie Zhongjie) (B) football ranking problem (Tsinghua University: Cai Dayong) 1994 (A) of cut paths through mountains (He Dake: Xi'an Electronic and

Science University) (B) the problem of packing locks (Fudan University: Tan Yongji, East China University of Science

and Technology: Yu Wenci) 1995 (A) flight management problems (Fudan University: Tan Yongji, East China

University of Science and Technology: Yu Wenci) (B) scheduling problem of crane and smelting furnace (Zhejiang University: Liu Xiangguan, Li Ji Luan) 1996 (A) the problem of optimal fishing strategy (Beijing Normal University: Liu Laifu) (B) of water-saving washing machine ask Question (Chongqing University: Fu Li) in 1997 (A) design parameters of parts (Tsinghua University: Jiang Qiyuan) (B) cutoff problem (Fudan University: Tan Yongji,

East China University of Science and Technology: Yu Wenci) 1998 (A) risk and return of investment (Chen Shuping: Zhejiang University) (B) routing problem (disaster tour of Shanghai Maritime University: Ding Songkang) 1999 (A) automatic lathe management problems (Peking University: Sun Shanze) (B) drilling layout problem (Zhengzhou University: Lin Yixun) (C) of coal accumulation gangue (Taiyuan University of Technology: Jia Xiaofeng) (D) drilling layout (Zhengzhou University: Lin Yixun) 2000 (A) DNA sequence classification (Meng Dazhi: Beijing University of Technology) (B) order and transportation of steel tubes (Wuhan University: Fei Fusheng) (C) over the Arctic problem (Fudan University: Tan Yongji) (D) (Northeast Dianli University: the problem of detecting cavity the letter of 2001) (A) 3D reconstruction of vessels (Zhejiang University, Wang Guozhao) (B) bus scheduling problem (Tsinghua University: Tan Zeguang) (C) the problem of using funds (Southeast University: Chen Enshui) (D) bus scheduling

problem (Tsinghua University: Tan Zeguang) 2002 (A) the optimization problem of the headlight design (Tan Yongji: Fudan University, East China University of Science and Technology: Yu Wenci) (B) (mathematical problems in lottery The PLA Information Engineering University: Han g) (C) the optimization problem of the headlight design (Tan Yongji: Fudan University, East China University of Science and Technology: Yu Wen) (D) schedule problem (Tsinghua University: Jiang Qiyuan) 2003 (A) spread SARS (LOC) (B) vehicle scheduling problems in open-pit mine production (the Jilin University: Peichen (party) the problem of SARS (C) communication committee) (D) crossing Yangtze River (Huazhong Agricultural University: Yin Jiansu) 2004 (A) Temporary Supermarket Design Problems (Beijing University of Technology: Meng Dazhi) (B) power transmission congestion management (Zhejiang University: Liu Kangsheng) (C) drunk driving problem (Tsinghua University: Jiang Qiyuan) (D) recruitment problem (The PLA Information Engineering University: Han Zhonggeng) 2005 (A) evaluation of water quality of Yangtze River and prediction problem (Han Zhonggeng: The PLA Information Engineering University) (B) DVD online leasing problem (Tsinghua University: Xie Venus) (C) evaluation of rainfall forecast methods (Tan Yongji: Fudan University) (D) DVD online leasing problem (Tsinghua University: Xie Venus, 2006) (A) (Beijing University of Technology press the issue of resource allocation: Meng Dazhi) (B) the prediction problem of AIDS therapy evaluation and the effect of (Tianjin University: Fu Ping) (C) to optimize the cans The problem of designing (Beijing Institute of Technology: Ye Qixiao) (D) monitoring and control of coal mine gas and coal dust (The PLA

Information Engineering University: Han Zhonggeng) 2007 (A) China population growth forecast (B) bus, look at the Olympic Games (C) mobile phone packages preferential geometric (D) body test schedule in 2008 (A) digital camera positioning (B), the standard of higher education tuition, ground search (C), (D) analysis and evaluation of the NBA Calendar 2009 (A) control method of the brake test rig (B) reasonable arrangement for ophthalmic beds (C) satellites and spacecraft tracking control (D) Conference 2010 (A) storage tank the identification and calibration of tank capacity table (B) quantitative assessment of World Expo's influence in Shanghai in 2010 (C) pipeline layout (D) for students The evaluation of dormitory design: C, D is the junior college group competition

Edit this paragraph competition significance

1, cultivate innovative consciousness and creative ability of rapid access to information and data of 2, 3, exercise training to quickly understand and master new knowledge and skills training 4, teamwork and team spirit 5, enhance writing skills and typesetting technology of 6, won the National Award for Paul sent 7 graduate students, won the international level the reward is beneficial to apply for studying abroad 8, more important is the training of

logical thinking and open way of thinking

The social application of editing the mathematical modeling contest

The application of mathematical modeling is a great impetus

and impetus for the contest of mathematical modeling. At present, the first domestic mathematical modeling company - Beijing Noah Mathematical Modeling Technology Co., Ltd. was established in Beijing. Wei Yongsheng, a doctoral student, worked with two other like-minded students in the field of entrepreneurial modeling, from the domain of mathematical modeling that they were familiar with. Wei Yongsheng three people set up a mathematical modeling contest team in April 2003, then won the two prize of state, in 2005 won the

first prize in the international contest of mathematical modeling, the same year in October registered the mathematical modeling in mathematical modeling enthusiasts website, to society, to the direction of the application, they formally established in June last year to the application mathematical modeling for entrepreneurial direction, the formation of entrepreneurial team, opened the road of entrepreneurship. Earlier this month, Beijing's mathematical modeling technology limited company officially registered, Wei Yongsheng entrepreneurial team officially on track. At present, Noah mathematical modeling is its specialization from the perspective of business to expand its strength, mathematical modeling and mathematical model and actively involved in the railway transportation, highway transportation, logistics management and other related solutions and consulting services. Wei Yongsheng explained to reporters, maybe a lot of people do not understand what is the use of mathematical modeling, he cited an example of a train station, to calculate how long a car can not only ensure the passengers were taken away, and to the greatest degree of cost savings, the mathematical model can be calculated by the optimal scheme.

Wei Yongsheng said that their mathematical modeling team has been 6 years of history, with each other, very tacit understanding, but also made dozens of large and small projects. Their business philosophy is to provide a hitherto unknown mathematical modeling and mathematical model of optimal solutions for the direct and potential customers, minimize production cost, realize investment income for the customers. More Atlas

数学建模常用模型方法总结精品

【关键字】设计、方法、条件、动力、增长、计划、问题、系统、网络、理想、要素、工程、项目、重点、检验、分析、规划、管理、优化、中心 数学建模常用模型方法总结 无约束优化 线性规划连续优化 非线性规划 整数规划离散优化 组合优化 数学规划模型多目标规划 目标规划 动态规划从其他角度分类 网络规划 多层规划等… 运筹学模型 (优化模型) 图论模型存 储论模型排 队论模型博 弈论模型 可靠性理论模型等… 运筹学应用重点:①市场销售②生产计划③库存管理④运输问题⑤财政和会计⑥人事管理⑦设备维修、更新和可靠度、项目选择和评价⑧工程的最佳化设计⑨计算器和讯息系统⑩城市管理 优化模型四要素:①目标函数②决策变量③约束条件 ④求解方法(MATLAB--通用软件LINGO--专业软件) 聚类分析、 主成分分析 因子分析 多元分析模型判别分析 典型相关性分析 对应分析 多维标度法 概率论与数理统计模型 假设检验模型 相关分析 回归分析 方差分析 贝叶斯统计模型 时间序列分析模型 决策树 逻辑回归

传染病模型马尔萨斯人口预测模型微分方程模型人口预 测控制模型 经济增长模型Logistic 人口预测模型 战争模型等等。。 灰色预测模型 回归分析预测模型 预测分析模型差分方程模型 马尔可夫预测模型 时间序列模型 插值拟合模型 神经网络模型 系统动力学模型(SD) 模糊综合评判法模型 数据包络分析 综合评价与决策方法灰色关联度 主成分分析 秩和比综合评价法 理想解读法等 旅行商(TSP)问题模型 背包问题模型车辆路 径问题模型 物流中心选址问题模型 经典NP问题模型路径规划问题模型 着色图问题模型多目 标优化问题模型 车间生产调度问题模型 最优树问题模型二次分 配问题模型 模拟退火算法(SA) 遗传算法(GA) 智能算法 蚁群算法(ACA) (启发式) 常用算法模型神经网络算法 蒙特卡罗算法元 胞自动机算法穷 举搜索算法小波 分析算法 确定性数学模型 三类数学模型随机性数学模型 模糊性数学模型

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。

整数规划的两种数学模型解法

规划模型求解 指导老师: 组员: 组员分工 实际的内容: 1·简要介绍线性规划的历史 线性规划是运筹学中最基本、应用最广泛的分支。规划模型是一类有着广泛应用的确定性的系统优化模型,1939年,苏联数学家康托洛维奇出版《生产组织和计划中的数学方法》一书. 1947年,美国数学家丹兹格提出了线性规划问题的单纯形求解方法. 1951年,美国经济学家库普曼斯(J.C.Koopmans,1910—1985)出版《生产与配置的活动分析》一书. 1950~1956年,线性规划的对偶理论出现. 1960年,丹兹格与沃尔夫(P.Wolfe)建立大规模线性规划问题的分解算法. 1975年,康托洛维奇与库普曼斯因“最优资源配置理论的贡献”荣获诺贝尔经济学奖. 1978年,苏联数学家哈奇扬(L.G.Khachian)提出求解线性规划问题的多项式时间算法(内点算法),具有重要理论意义. 1984年,在美国贝尔实验室工作的印度裔数学家卡玛卡(N.Karmarkar)提出可以有效求解实际线性规划问题的多项式时间算法——Karmarkar算法.

线性规划的基本点就是在满足一定约束条件下,使预定的目标达到最优. 现在线性规划已不仅仅是一种数学理论和方法,而且成了现代化管理的重要手段,是帮助管理者与经营者做出科学决策的一个有效的数学技术. 历史表明,重要数学概念对数学发展的作用是不可估量的,函数概念对数学发展的影响,可以说是贯穿古今、旷日持久、作用非凡,回顾函数概念的历史发展,看一看 函数概念不断被精炼、深化、丰富的历史过程,是一件十分有益的事情,它不仅有助于我们提高对函数概念来龙去脉认识的清晰度,而且更能帮助我们领悟数学概念 对数学发展,数学学习的巨大作用。 2·线性规划的原理:线性规划是合理利用、调配资源 的一种应用数学方法。它的基本思路就是在满足一定的约束条件下,使预定的目标达到最优。它的研究内容可归纳为两个方面:一是系统的任务已定,如何合理筹划,精细安排,用最少的资源(人力、物力和财力)去实现这个任务;二是资源的数量已定,如何合理利用、调配,使任务完成的最多。前者是求极小,后者是求极大。线性规划是在满足企业内、外部的条件下,实现管理目标和极值(极小值和极大值)问题,就是要以尽少的资源输入来实现更多的社会需要的产品的产出。因此,线性规划是辅助企业“转轨”、“变型”的十分有利的工具,它在辅助企业经营决策、计划优化等方面具有重要的作用。其一般形式为: n n n n n n b x a x a x a b x a x a x a x c x c x c x f =+++=+++→+++= 2 2222121112121112211min )(

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

《数学建模与数学实验》本科教学日历

《数学建模与数学实验》本科教学日历 数学建模部分 开设课程课程名称数学建模课程编号0701107 施教单位理学院 课内学时 总课时36 课程性质公共基础讲授课时28 修读要求选修实践课时8 选用教材教材名称数学建模教程出版社名称高等教育出版社 出版时间 及版次 2011年出版,第一版印刷时间2011年 其他情况 教学安排 班次授课对象及人数任教教员(指导教员)姓名及职称数学建模A 各专业本科学员 吴孟达教授 段晓君教授 毛紫阳讲师 王丹讲师 数学建模B 各专业本科学员 吴孟达教授 段晓君教授 毛紫阳讲师 王丹讲师 课次节 次 授课内容 教学 方法 采用现代化教学手段(课时) 多媒体电教双语网络实验 1 1 (1)什么是数学建模?数学建模的一般概念 (2)几个数学建模问题 讲授 1 2 (1)数学建模的一般步骤 (2)敏感问题调查案例 讲授 1 2 3 (1)行走步长问题 (2)雨中行走淋雨量最小问题 (3)道路是越多越通畅吗? 讲授 1 4 (1)有奖销售的抽奖策略问题 (2)“非诚勿扰”女生最佳选择问题 (3)网络文章流行度预测和招聘匹配 讲授 1 3 5 (1)线性规划模型基本概念 (2)整数规划模型 (3)0-1规划模型 讲授 1 6 (1)非线性规划 (2)多目标规划 讲授 1 4 7 (1)最短路算法 (2)最小生成树算法 讲授 1 8 (1)最大流算法 (2)PageRank算法 讲授 1 5 9 规划模型上机实践实践 1

课次节 次 授课内容 教学 方法 采用现代化教学手段(课时) 多媒体电教双语网络实验10 图论模型上机实践实践 1 6 11 (1)博弈模型基本概念 (2)Nash平衡和Pareto最优 (3)博弈论案例 讲授 1 12 (1)贝叶斯纳什均衡 (2)拍卖模型 讲授 1 7 13 社会选择理论中的选举问题数学模型-阿罗不可能定理讲授 1 14 越野长袍团体赛排名规则公平性问题讲授 1 8 15 军事作战模型-Lanchester作战模型讲授 1 16 自动化车床管理模型讲授 1 9 17 (1)“边际效应”基本概念 (2)实物交换模型,最佳消费模型、报童售报问题 讲授 1 18 (1)价格弹性模型 (2)合作效益的Shapley值分配模型 讲授 1 10 19 (1)聚类分析基本概念 (2)常用聚类算法 讲授 1 20 (1)方差分析基本概念 (2)单因素方差分析 (3)双因素方差分析 讲授 1 11 21 (1)主成分分析基本概念 (2)因子分析 讲授 1 22 (1)一元回归分析 (2)多元回归分析 (3)多元回归模型的检验与优化 讲授 1 12 23 聚类分析和方差分析上机实践实践 1 24 主成分分析和多元回归分析上机实践实践 1 13 25 (1)遗传算法基本思想 (2)算法步骤 讲授 1 26 遗传算法计算实例讲授 1 14 27 (1)模拟退火算法基本思想 (2)算法步骤 讲授 1 28 模拟退火算法计算实例讲授 1 15 29 (1)蚁群算法基本思想 (2)算法步骤 讲授 1 30 (1)数学建模中的计算机仿真 (2)不可召回的秘书招聘问题 (3)车灯光源优化设计 (4)生命游戏 讲授 1 16 31 遗传算法上机实践实践 1 32 模拟退火算法上机实践实践 1

(完整word版)整数规划的数学模型及解的特点

整数规划的数学模型及解的特点 整数规划IP (integer programming):在许多规划问题中,如果要求一部分或全部决策变量必须取整数。例如,所求的解是机器的台数、人数、车辆船只数等,这样的规划问题称为整数规划,简记IP 。 松弛问题(slack problem):不考虑整数条件,由余下的目标函数和约束条件构成的规划问题称为该整数规划问题的松弛问题。 若松弛问题是一个线性规化问题,则该整数规划为整数线性规划(integer linear programming)。 一、整数线性规划数学模型的一般形式 ∑==n j j j x c Z 1 min)max(或 中部分或全部取整数n j n j i j ij x x x m j n i x b x a t s ,...,,...2,1,...,2,10 ),(.211 ==≥=≥≤∑= 整数线性规划问题可以分为以下几种类型 1、纯整数线性规划(pure integer linear programming):指全部决策变量都必须取整数值的整数线性规划。有时,也称为全整数规划。

2、混合整数线性规划(mixed integer liner programming):指决策变量中有一部分必须取整数值,另一部分可以不取整数值的整数线性规划。 3、0—1型整数线性规划(zero —one integer liner programming):指决策变量只能取值0或1的整数线性规划。 1 解整数规划问题 0—1型整数规划 0—1型整数规划是整数规划中的特殊情形,它的变量仅可取值0或1,这时的 ???? ? ????≥≤+≥+≤-+=且为整数0,5210453233max 2121212121x x x x x x x x x x z

数学建模中常见的十大模型

数学建模常用的十大算法==转 (2011-07-24 16:13:14) 转载▼ 1. 蒙特卡罗算法。该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性,几乎是比赛时必用的方法。 2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用MA TLAB 作为工具。 3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo 软件求解。 4. 图论算法。这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备。 5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。这些算法是算法设计中比较常用的方法,竞赛中很多场合会用到。 6. 最优化理论的三大非经典算法:模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法。这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用。 7. 网格算法和穷举法。两者都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具。 8. 一些连续数据离散化方法。很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只能处理离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。 9. 数值分析算法。如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。 10. 图象处理算法。赛题中有一类问题与图形有关,即使问题与图形无关,论文中也会需要图片来说明问题,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用MA TLAB 进行处理。 以下将结合历年的竞赛题,对这十类算法进行详细地说明。 以下将结合历年的竞赛题,对这十类算法进行详细地说明。 2 十类算法的详细说明 2.1 蒙特卡罗算法 大多数建模赛题中都离不开计算机仿真,随机性模拟是非常常见的算法之一。 举个例子就是97 年的A 题,每个零件都有自己的标定值,也都有自己的容差等级,而求解最优的组合方案将要面对着的是一个极其复杂的公式和108 种容差选取方案,根本不可能去求解析解,那如何去找到最优的方案呢?随机性模拟搜索最优方案就是其中的一种方法,在每个零件可行的区间中按照正态分布随机的选取一个标定值和选取一个容差值作为一种方案,然后通过蒙特卡罗算法仿真出大量的方案,从中选取一个最佳的。另一个例子就是去年的彩票第二问,要求设计一种更好的方案,首先方案的优劣取决于很多复杂的因素,同样不可能刻画出一个模型进行求解,只能靠随机仿真模拟。 2.2 数据拟合、参数估计、插值等算法 数据拟合在很多赛题中有应用,与图形处理有关的问题很多与拟合有关系,一个例子就是98 年美国赛A 题,生物组织切片的三维插值处理,94 年A 题逢山开路,山体海拔高度的插值计算,还有吵的沸沸扬扬可能会考的“非典”问题也要用到数据拟合算法,观察数据的

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.

数学建模与数学实验习题

数学建模与数学实验课程总结与练习内容总结 第一章 1.简述数学建模的一般步骤。 2.简述数学建模的分类方法。 3.简述数学模型与建模过程的特点。 第二章 4.抢渡长江模型的前3问。 5.补充的输油管道优化设计。 6.非线性方程(组)求近似根方法。 第三章 7.层次结构模型的构造。 8.成对比较矩阵的一致性分析。 第五章 9.曲线拟合法与最小二乘法。 10 分段插值法。 第六章 11 指数模型及LOGISTIC模型的求解与性质。 12.VOLTERRA模型在相平面上求解及周期平均值。 13 差分方程(组)的平衡点及稳定性。 14 一阶差分方程求解。 15 养老保险模型。

16 金融公司支付基金的流动。 17 LESLLIE 模型。 18 泛函极值的欧拉方法。 19 最短路问题的邻接矩阵。 20 最优化问题的一般数学描述。 21 马尔科夫过程的平衡点。 22 零件的预防性更换。 练习集锦 1. 在层次分析法建模中,我们介绍了成对比较矩阵概念,已知矩阵P 是成对比较矩阵 31/52a b P c d e f ?? ??=?????? ,(1)确定矩阵P 的未知元素。 (2)求 P 模最大特征值。 (3)分析矩阵P 的一致性是否可以接受(随机一致性指标RI取0.58)。 2. 在层次分析法建模中,我们介绍了成对比较矩阵概念,已知矩阵P 是三阶成对比较矩阵 322P ? ???=?????? ,(1)将矩阵P 元素补全。 (2)求P 模最 大特征值。 (3)分析矩阵P 的一致性是否可以接受。 3.考虑下表数据

(1)用曲改直的思想确定经验公式形式。 (2)用最小二乘法确定经验公式系数。 4.. 考虑微分方程 (0.2)0.0001(0.4)0.00001dx x xy dt dy y xy dt εε?=--????=-++?? (1)在像平面上解此微分方程组。(2)计算0ε=时的周期平均值。(3)计算0.1ε=时,y 的周期平均值占总量的周期平均值的比例增加了多少? 5考虑种群增长模型 '()(1/1000),(0)200x t kx x x =-= (1)求种群量增长最快的时刻。(2)根据下表数据估计参数k 值。 6. 布均匀,若环保部门及时发现并从某时刻起切断污染源,并更新湖水(此处更新指用新鲜水替换污染水),设湖水更新速率是 3 (m r s 单位:)。 (1) 试建立湖中污染物浓度随时间下降的数学模型? 求出污染物浓度降为控制前的5%所需要的时间。 7. 假如保险公司请你帮他们设计一个险种:35岁起保,每月交费400元,60岁开始领取养老金,每月养老金标准为3600元,请估算该保险费月利率为多少(保留到小数点后5位)? 8. 某校共有学生40000人,平时均在学生食堂就餐。该校共有,,A B C 3 个学生食堂。经过近一年的统计观测发现:A 食堂分别有10%,25%的学生经常去B ,C 食堂就餐,B 食堂经常分别有15%,25%的同学去

01型整数规划模型

甲乙公司不合作即竞争下所争取到的不同名专业推广者所建立的不同动态规划模 型的组合方案如下:其中X 为可能竞争到的专业推广者人数,即动态规划模型中第一天的

专业推广者推 广能力的份数,Y 为第二天需要的专业推广者推广能力的份数,即第三天安排从事推广 工作的专业推广者的人数;Z 为第三天需要的专业推广者推广能力的份数,即第三天安排从事推广工作的专业推广者的人数;a 为x 名专业推广者累计从事培训工作出来的兼职推广者的批数(每批20 人),其中,有多种组合方案;甲公司雇佣这些兼职推广者均工作一天,从事推广工作,第二天辞退a ?b 批兼职推广员,其余的b 批继续从事推广工作一天后辞退,即兼职宣传员总共最多雇佣2 天;cost 为花费的成本,即资金的使用数量;F 为不同方案下所达到的总推广效益。上表可以提供给甲公司做决策依据,根据效益的大小甲公司可以决策的目标方向顺序是从①--⑧,即不合作的情况下甲公司可以尽量争取到9 人,如若 不行,考虑争取4 人。 §5.4 0—1型整数规划模型 1、 0—1型整数规划模型概述 整数规划指的是决策变量为非负整数值的一类线性规划,在实际问题的应用中,整数规划模型对应着大量的生产计划或活动安排等决策问题,整数规划的解法主要有分枝定界解法及割平面解法(这里不作介绍,感兴趣的读者可参考相关书籍)。在整数规划问题中,0—1型整数规划则是其中较为特殊的一类情况,它要求决策变量的取值仅为0或1,在实际问题的讨论中,0—1型整数规划模型也对应着大量的最优决策的活动与安排讨论,我们将列举一些模型范例,以说明这个事实。 0—1型整数规划的的数学模型为: 目标函数 n n x c x c x c z M i n M a x +++= 2211)( 约束条件为: ???? ?? ?==≥≤++=≥≤++=≥≤++1 | 0 ) ,() ,() ,(2211222221211 1212111n m n mn m m n n n n x x x b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a , , ,21 这里,0 | 1表示0或1。 2、0—1型整数规划模型的解法

数学建模与数学实验试卷及答案

数学建模与数学实验试卷及答案 二、本题10分(写出程序和结果) 蚌埠学院2010—2011学年第二学期 2,x在 [-5 ,5] 区间内的最小值,并作图加以验证。求函数yxe,,,3《数学建模与数学实验》补考试卷答案 f1=inline('x.^2 +exp(-x)-3') 注意事项:1、适用班级:09数学与应用数学本科1,2班 2、本试卷共1页,附答题纸1页。满分100分。 x=fmin(f1,-5,5) 3、考查时间100分钟。 y=f1(x) 4、考查方式:开卷 fplot(f1,[-5,5]) 一、填空:(每空4分,共60分) x = 0.3517,y== -2.1728 123111,,,,, ,,,,三、本题15分(写出程序和结果) 1. 已知,,则A的秩为 3 ,A的特征值为 A,612B,234,,,, ,,,,,215531,,,,,360000xx,,,12,max2.5fxx,,求解:, stxx..250000,,,1212-1.9766 4.4883 + 0.7734i 4.4883 - 0.7734i ,若令 A([1,3],:)= B([2,3],:),则,x,150001,A(2,:)= 6 1 2 ; 解: xxx,,,22,123,model: 2. 的解为 1.25 ,0.25 0.5 ; xxx,,,521,123max=2.5*x1+x2; ,242xxx,,,123,3*x1+x2<=60000; 装订线内不要答题 2*x1+x2<=50000; 3. 将1234521 分解成质因数乘积的命令为_factor(sym(‘1234521’)),

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

数学建模与数学实验课后习题答案

P59 4.学校共1002名学生,237人住在A 宿舍,333人住在B 宿舍,432人住在C 宿舍。学生要组织一个10人的委员会,使用Q 值法分配各宿舍的委员数。 解:设P 表示人数,N 表示要分配的总席位数。i 表示各个宿舍(分别取A,B,C ),i p 表示i 宿舍现有住宿人数,i n 表示i 宿舍分配到的委员席位。 首先,我们先按比例分配委员席位。 A 宿舍为:A n = 365.21002 10237=? B 宿舍为:B n =323.31002 10333=? C 宿舍为:C n =311.4100210432=? 现已分完9人,剩1人用Q 值法分配。 5.93613 22372 =?=A Q 7.92404 33332 =?=B Q 2.93315 44322 =?=C Q 经比较可得,最后一席位应分给A 宿舍。 所以,总的席位分配应为:A 宿舍3个席位,B 宿舍3个席位,C 宿舍4个席位。

商人们怎样安全过河

由上题可求:4个商人,4个随从安全过河的方案。 解:用最多乘两人的船,无法安全过河。所以需要改乘最多三人乘坐的船。 如图所示,图中实线表示为从开始的岸边到河对岸,虚线表示从河对岸回来。商人只需要按照图中的步骤走,即可安全渡河。总共需要9步。

P60 液体在水平等直径的管内流动,设两点的压强差ΔP 与下列变量有关:管径d,ρ,v,l,μ,管壁粗糙度Δ,试求ΔP 的表达式 解:物理量之间的关系写为为()?=?,,,,,μρ?l v d p 。 各个物理量的量纲分别为 []32-=?MT L p ,[]L d =,[]M L 3-=ρ,[]1-=LT v ,[]L l =,[]11--=MT L μ,Δ是一个无量纲量。 ???? ??????-----=?0310100011110010021113173A 其中0=Ay 解得 ()T y 00012111---=, ()T y 00101102--=, ()T y 01003103--=, ()T y 10000004= 所以 l v d 2111---=ρπ,μρπ112--=v ,p v ?=--313ρπ,?=4π 因为()0,,,,,,=??p l v d f μρ与()0,,,4321=ππππF 是等价的,所以ΔP 的表达式为: ()213,ππψρv p =?

数学建模(整数规划)

整数规划模型

实际问题中 x x x x f z Max Min T n "),(),()(1==或的优化模型 m i x g t s i ",2,1,0)(..=≤x ~决策变量f (x )~目标函数g i (x )≤0~约束条件 多元函数决策变量个数n 和数 线性规划条件极值约束条件个数m 较大最优解在可行域学 规 非线性规划解 的边界上取得划 整数规划

Programming +Integer 所有变量都取整数,称为纯整数规划;有一部分取整数,称为混合整数规划;限制取0,1称为0‐1型整数规划。 型整数规划

+整数线性规划 max(min) n z c x =1j j j n =∑1 s.t. (,) 1,2,,ij j i j a x b i m =≤=≥=∑"12 ,,,0 () n x x x ≥"且为整数 或部分为整数

+例:假设有m 种不同的物品要装入航天飞机,它们的重量和体积分别为价值为w j 和v j ,价值为c j ,航天飞机的载重量和体积限制分别为W 和V ,如何装载使价值最大化? m 1?1 max j j j c y =∑ 1 0j j y =?被装载 s.t. m j j v y V ≤∑0 j ?没被装载1 j m =1 j j j w y W =≤∑ 0 or 1 1,2,,j y j m =="

(Chicago)大学的Linus Schrage教授于1980年美国芝加哥(Chi)Li S h 前后开发, 后来成立LINDO系统公司(LINDO Systems Inc.),网址:https://www.360docs.net/doc/d28197143.html, I)网址htt//li d LINDO: Interactive and Discrete Optimizer (V6.1) Linear(V61) LINGO: Linear Interactive General Optimizer (V8.0) LINDO——解决线性规划LP—Linear Programming,整数规划IP—Integer Programming问题。 LINGO——解决线性规划LP—Linear Programming,非线性规划NLP—Nonlinear Programming,整数规划IP—Integer Programming g g整划g g g 问题。

数学建模实验答案数学规划模型二

实验05 数学规划模型㈡(2学时) (第4章数学规划模型) 1.(求解)汽车厂生产计划(LP,整数规划IP)p101~102 (1) (LP)在模型窗口中输入以下线性规划模型 max z = 2x1 + 3x2 + 4x3 . + 3x2 + 5x3≤ 600 280x1 + 250x2 + 400x3≤ 60000 x1, x2, x3≥ 0 并求解模型。 ★(1) 给出输入模型和求解结果(见[101]): model: TITLE汽车厂生产计划(LP); !文件名:; max=2*x1+3*x2+4*x3; *x1+3*x2+5*x3<600; 280*x1+250*x2+400*x3<60000; end (2) (IP)在模型窗口中输入以下整数规划模型 max z = 2x1 + 3x2 + 4x3 . + 3x2 + 5x3≤ 600 280x1 + 250x2 + 400x3≤ 60000 x1, x2, x3均为非负整数

并求解模型。 LINGO函数@gin见提示。 ★(2) 给出输入模型和求解结果(见[102]模型、结果):model: TITLE汽车厂生产计划(IP); !文件名:; max=2*x1+3*x2+4*x3; *x1+3*x2+5*x3<600; 280*x1+250*x2+400*x3<60000; @gin(x1); @gin(x2); @gin(x3);!将x1,x2,x3限定为整数; end 2.(求解)原油采购与加工(非线性规划NLP,LP且IP)p104~107 模型: 已知 ? ? ? ? ? ≤ ≤ + ≤ ≤ + ≤ ≤ = ) 1500 1000 ( 6 3000 ) 1000 500 ( 8 1000 ) 500 0( 10 ) ( x x x x x x x c 注:当500 ≤x≤ 1000时,c(x) = 10 × 500 + 8( x– 500 ) = (10 – 8 ) × 500 + 8x

数学建模中常见的十大模型

数学建模中常见的十大 模型 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】

数学建模常用的十大算法==转 (2011-07-24 16:13:14) 1. 蒙特卡罗算法。该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性,几乎是比赛时必用的方法。 2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用MATLAB 作为工具。 3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo 软件求解。 4. 图论算法。这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备。 5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。这些算法是算法设计中比较常用的方法,竞赛中很多场合会用到。 6. 最优化理论的三大非经典算法:模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法。这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用。 7. 网格算法和穷举法。两者都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具。

8. 一些连续数据离散化方法。很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只能处理离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。 9. 数值分析算法。如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。 10. 图象处理算法。赛题中有一类问题与图形有关,即使问题与图形无关,论文中也会需要图片来说明问题,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用MATLAB 进行处理。 以下将结合历年的竞赛题,对这十类算法进行详细地说明。 以下将结合历年的竞赛题,对这十类算法进行详细地说明。 2 十类算法的详细说明 蒙特卡罗算法 大多数建模赛题中都离不开计算机仿真,随机性模拟是非常常见的算法之一。 举个例子就是97 年的A 题,每个零件都有自己的标定值,也都有自己的容差等级,而求解最优的组合方案将要面对着的是一个极其复杂的公式和108 种容差选取方案,根本不可能去求解析解,那如何去找到最优的方案呢随机性模拟搜索最优方案就是其中的一种方法,在每个零件可行的区间中按照正态分布随机的选取一个标定值和选取一个容差值作为一种方案,然后通过蒙特卡罗算法仿真出大量的方案,从中选取一个最佳的。另一个例子就是去年的彩票第二问,要求设计一种更好的方案,首先方案的优劣取决于很多复杂的因素,同样不可能刻画出一个模型进行求解,只能靠随机仿真模拟。

《数学建模与数学实验》课程论文

10级信息《数学建模与数学实验(实践)》任务书 一、设计目的 通过《数学建模与数学实验(实践)》实践环节,掌握本门课程的众多数学建模方法和原理,并通过编写C语言或matlab程序,掌握各种基本算法在计算机中的具体表达方法,并逐一了解它们的优劣、稳定性以及收敛性。在熟练掌握C 语言或matlab语言编程的基础上,编写算法和稳定性均佳、通用性强、可读性好,输入输出方便的程序,以解决实际中的一些科学计算问题。 二、设计教学内容 1线性规划(掌握线性规划的模型、算法以及Matlab 实现)。整数线性规划(掌握整数线性规划形式和解法)。 2微分方程建模(掌握根据规律建立微分方程模型及解法;微分方程模型的Matlab 实现)。 3最短路问题(掌握最短路问题及算法,了解利用最短路问题解决实际问题)。 行遍性问题(了解行遍性问题,掌握其TSP算法)。 4回归分析(掌握一元线性回归和多元线性回归,掌握回归的Matlab实现)。 5计算机模拟(掌握Monte-carlo方法、了解随机数的产生;能够用Monte-carlo 解决实际问题)。 6插值与拟合(了解数据拟合基本原理,掌握用利用Matlab工具箱解决曲线拟合问题)。 三、设计时间 2012—2013学年第1学期:第16周共计一周 目录 一、10级信息《数学建模与数学实验(实践)》任务书 (1) 二、饭店餐桌的布局问题 (3) 摘要 (3)

问题重述 (3) 模型假设 (3) 模型分析 (4) 模型的建立和求解 (4) 模型推广 (9) 参考文献 (9) 三、白酒配比销售问题 (10) 摘要 (10) 问题重述 (11) 问题分析 (12) 模型假设 (12) 符号及变量说明 (12) 模型的建立与求解 (13) 模型的检验 (18) 模型的评价与推广 (19) 附录 (21) 饭店餐桌的布局问题 摘要 饭店餐桌的布局对于一个饭店有着很重要的作用。本文讨论的就是饭店餐桌的布局问题,根据实际需求及规定建立模型,同时考虑餐桌的类型及规格,尤其是餐桌的摆放技巧,保证使饭店能容纳的人数达到最大。根据所需餐桌的数量

数学建模统计模型

数学建模

论文题目: 一个医药公司的新药研究部门为了掌握一种新止痛剂的疗效,设计了一个药物试验,给患有同种疾病的病人使用这种新止痛剂的以下4个剂量中的某一个:2 g,5 g,7 g和10 g,并记录每个病人病痛明显减轻的时间(以分钟计). 为了解新药的疗效与病人性别和血压有什么关系,试验过程中研究人员把病人按性别及血压的低、中、高三档平均分配来进行测试. 通过比较每个病人血压的历史数据,从低到高分成3组,分别记作,和. 实验结束后,公司的记录结果见下表(性别以0表示女,1表示男). 请你为该公司建立一个数学模型,根据病人用药的剂量、性别和血压组别,预测出服药后病痛明显减轻的时间.

一、摘要 在农某医药公司为了掌握一种新止痛药的疗效,设计了一个药物实验,通过观测病人性别、血压和用药剂量与病痛时间的关系,预测服药后病痛明显减轻的时间。我们运用数学统计工具m i n i t a b软件,对用药剂量,性别和血压组别与病痛减轻

时间之间的数据进行深层次地处理并加以讨论概率值P (是否<)和拟合度R-S q的值是否更大(越大,说明模型越好)。 首先,假设用药剂量、性别和血压组别与病痛减轻时间之间具有线性关系,我们建立了模型Ⅰ。对模型Ⅰ用m i n i t a b 软件进行回归分析,结果偏差较大,说明不是单纯的线性关系,然后对不同性别分开讨论,增加血压和用药剂量的交叉项,我们在模型Ⅰ的基础上建立了模型Ⅱ,用m i n i t a b软件进行回归分析后,用药剂量对病痛减轻时间不显着,于是我们有引进了用药剂量的平方项,改进模型Ⅱ建立了模型Ⅲ,用m i n i t a b 软件进行回归分析后,结果合理。最终确定了女性病人服药后病痛减轻时间与用药剂量、性别和血压组别的关系模型: Y=1x 3x 1x 3x 2 1 x 对模型Ⅱ和模型Ⅲ关于男性病人用m i n i t a b软件进行回归分析,结果偏差依然较大,于是改进模型Ⅲ建立了模型Ⅳ,用m i n i t a b软件进行回归分析后,结果合理。最终确定了男性病人服药后病痛减轻时间与用药剂量、性别和血压组别的关系模 型:Y=1x1x 3x 2 1 x关键词止痛剂药剂量性别病痛减轻时 间

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