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2021研究生数学建模c题论文

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2021研究生数学建模c题论文

2021年“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛ABC题的分析:

A题疫苗生产问题思路。

第一问确定答案,其他题思路新冠肺炎肆虐全球,给世界带来了深重的灾难。各国为控制疫情纷纷研发新冠疫苗。假定疫苗生产需要经过CJ1工位、CJ2工位、CJ3工位以及 CJ4工位等4个工艺流程。

每个工艺流程一次性均能处理100剂疫苗,这100剂疫苗装进一个加工箱一起送进工位的设备进行处理。而且,只有按照CJ1-CJ2-CJ3-CJ4的顺序在4个工位都进行了加工以后,才算完成生产。

为防止疫苗包装出现混乱,某疫苗生产公司生产部门规定,每个工位不能同时生产不同类型的疫苗,疫苗生产不允许插队。

即进入第一个工位安排的每类疫苗的生产顺序一旦确定就要一直保持不变,而且前一种类型的疫苗离开某个工位后,后一种类型的疫苗才能进入这个工位。

B题消防救援问题赛题思路。

赛题描述

随着我国经济的高速发展,城市空间环境复杂性急剧上升,各种事故灾害频发,安全风险不断增大,消防救援队承担的任务也呈现多样化、复杂化的趋势。对于每一起出警事件,消防救援队都会对其进行详细的记录。

问题1:

将每天分为三个时间段(0:00-8:00为时段Ⅰ,8:00-16:00为时段Ⅱ,16:00-24:00为时段Ⅲ),每个时间段安排不少于5人值班。

假设消防队每天有30人可安排值班,请根据附件数据,建立数学模型确定消防队在每年2月、5月、8月、11月中第一天的三个时间段各应安排多少人值班。

问题2:

以该地2016年1月1日至2019年12月31日的数据为基础,以月份为单位,建立消防救援出警次数的预测模型。

以2020年1月1日至2020年12月31日的数据作为模型的验证数据集,评价模型的准确性和稳定性,并对2021年各月份的消防救援出警次数进行预测。

问题3:

依据7种类别事件的发生时间,建立各类事件发生次数与月份关系的多种数学模型,以拟合度最优为评价标准,确定每类事件发生次数的最优模型。

问题4:

请建立数学模型,分析该地区2016-2020年各类事件密度在空间上的相关性,并且给出不同区域相关性最强的事件类别(事件密度指每周每平方公里内的事件发生次数)。

问题5:

请建立数学模型,分析该地各类事件密度与人口密度之间的关系(人口密度指每平方公里内的人口数量)。

问题6:

目前该地有两个消防站,分别位于区域J和区域N,综合考虑各种因素,建立数学模型,确定如果新建1个消防站,应该建在哪个区域?

如果在2021-2029年每隔3年新建1个消防站,则应依次建在哪些区域?

思路:

基本和国赛的消防救援题差不多,还简单一点,属于路径优化问题。

C题数据驱动的异常检测与预警问题赛题思路。

题目描述

推动生产企业高质量发展,最根本的底线是保证安全、防范风险,而生产过程中产生的数据能够实时反映潜在的风险。

某生产企业某日00:00:00-22:59:59由生产区域的仪器设备记录的时间序列数据(已经进行数据脱敏),本题未给出数据的具体名称,这些数据可能是温度、浓度、压力等与安全密切相关的数据。

建立数学模型,完成以下问题:

问题1:

给出的数据都可能存在波动,且所有波动都在安全值范围内。有些波动可能是正常性波动,例如随着外界温度或者产量变化的波动,或者可能是传感器误报。

这些波动具有规律性、独立性、偶发性等特点,并不能产生安全风险,我们视为非风险性异常,不需要人为干预;有些波动具有持续性、联动性等特点。

这些异常性波动的出现是生产过程中的不稳定因素造成的,预示着可能存在安全隐患,我们视为风险性异常,需要人为干预、分析和评定风险等级。

请建立数学模型,给出判定非风险性异常数据和风险性异常数据的方法。

问题2:

结合问题1的结果,建立数学模型,给出风险性异常数据异常程度的量化评价方法,要求使用百分制(0-100分)对每个时刻数据异常程度进行评价(分值越高表示异常程度越高)。

应用所建立的模型和附件1的数据,找到数据中异常分值最高的5个时刻及这5个时刻对应的异常传感器编号,每个时刻只填写5个异常程度最高的传感器编号,异常传感器不足5个则无需填满。

如果得分为0,可以不用填写异常传感器编号,并给出数学模型对所得结果进行评价。

思路:

经典的异常分析问题,异常数据一般可以用机器学习的方法做,常用的聚类。

kmeans、dbscan、决策树、孤立深林、LSTM,以上模型都可以套用进来。

数学建模论文写作 一、写好数模答卷的重要性 1. 评定参赛队的成绩好坏、高低,获奖级别,数模答卷,是唯一依据。 2. 答卷是竞赛活动的成绩结晶的书面形式。 3. 写好答卷的训练,是科技写作的一种基本训练。 二、答卷的基本内容,需要重视的问题 1.评阅原则 假设的合理性,建模的创造性,结果的合理性,表述的清晰程度。 2.答卷的文章结构 题目(写出较确切的题目;同时要有新意、醒目) 摘要(200-300字,包括模型的主要特点、建模方法和主要结论) 关键词(求解问题、使用的方法中的重要术语) 1)问题重述。 2)问题分析。 3)模型假设。 4)符号说明。 5)模型的建立(问题分析,公式推导,基本模型,最终或简化模型等)。 6)模型求解(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;引用或建立必要的数学命题和定理;求解方案及流程。) 7)进一步讨论(结果表示、分析与检验,误差分析,模型检验) 8)模型评价(特点,优缺点,改进方法,推广。) 9)参考文献。 10)附录(计算程序,框图;各种求解演算过程,计算中间结果;各种图形,表格。) 3. 要重视的问题 1)摘要。 包括: a. 模型的数学归类(在数学上属于什么类型); b. 建模的思想(思路); c. 算法思想(求解思路); d. 建模特点(模型优点,建模思想或方法,算法特点,结果检验,灵敏度分析,模型检验……); e. 主要结果(数值结果,结论;回答题目所问的全部“问题”)。 ▲ 注意表述:准确、简明、条理清晰、合乎语法、要求符合文章格式。务必认真校对。 2)问题重述。 3)问题分析。 因素之间的关系、因素与环境之间的关系、因素自身的变化规律、确定研究的方法或模型的类型。 5)模型假设。 根据全国组委会确定的评阅原则,基本假设的合理性很重要。 a. 根据题目中条件作出假设 b. 根据题目中要求作出假设 关键性假设不能缺;假设要切合题意。 6) 模型的建立。 a. 基本模型: ⅰ)首先要有数学模型:数学公式、方案等; ⅱ)基本模型,要求完整,正确,简明; b. 简化模型: ⅰ)要明确说明简化思想,依据等; ⅱ)简化后模型,尽可能完整给出; c. 模型要实用,有效,以解决问题有效为原则。 数学建模面临的、要解决的是实际问题,不追求数学上的高(级)、深(刻)、难(度大)。 ⅰ)能用初等方法解决的、就不用高级方法; ⅱ)能用简单方法解决的,就不用复杂方法; ⅲ)能用被更多人看懂、理解的方法,就不用只能少数人看懂、理解的方法。 d.鼓励创新,但要切实,不要离题搞标新立异。数模创新可出现在: ▲ 建模中,模型本身,简化的好方法、好策略等; ▲ 模型求解中; ▲ 结果表示、分析、检验,模型检验; ▲ 推广部分。 e.在问题分析推导过程中,需要注意的问题: ⅰ)分析:中肯、确切; ⅱ)术语:专业、内行; ⅲ)原理、依据:正确、明确; ⅳ)表述:简明,关键步骤要列出; ⅴ)忌:外行话,专业术语不明确,表述混乱,冗长。 7)模型求解。 a. 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。 b. 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。 c. 计算过程,中间结果可要可不要的,不要列出。 d. 设法算出合理的数值结果。 8) 结果分析、检验;模型检验及模型修正;结果表示。 a. 最终数值结果的正确性或合理性是第一位的; b. 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。 c. 题目中要求回答的问题,数值结果,结论,须一一列出; d. 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; e. 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。 9)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。 10)模型评价 优点突出,缺点不回避。 改变原题要求,重新建模可在此做。 推广或改进方向时,不要玩弄新数学术语。 11)参考文献 12)附录 详细的结果,详细的数据表格,可在此列出,但不要错,错的宁可不列。主要结果数据,应在正文中列出,不怕重复。检查答卷的主要三点,把三关: a. 模型的正确性、合理性、创新性 b. 结果的正确性、合理性 c. 文字表述清晰,分析精辟,摘要精彩 三、关于写答卷前的思考和工作规划 答卷需要回答哪几个问题――建模需要解决哪几个问题; 问题以怎样的方式回答――结果以怎样的形式表示; 每个问题要列出哪些关键数据――建模要计算哪些关键数据; 每个量,列出一组还是多组数――要计算一组还是多组数。 四、答卷要求的原理 1. 准确――科学性; 2. 条理――逻辑性; 3. 简洁――数学美; 4. 创新――研究、应用目标之一,人才培养需要; 5. 实用――建模、实际问题要求。 五、建模理念 1. 应用意识 要解决实际问题,结果、结论要符合实际; 模型、方法、结果要易于理解,便于实际应用;站在应用者的立场上想问题,处理问题。 2. 数学建模 用数学方法解决问题,要有数学模型; 问题模型的数学抽象,方法有普适性、科学性,不局限于本具体问题的解决。 3. 创新意识 建模有特点,更加合理、科学、有效、符合实际;更有普遍应用意义;不单纯为创新而创新。

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2021数学建模c题论文

数学建模论文写作 一、写好数模答卷的重要性 1. 评定参赛队的成绩好坏、高低,获奖级别,数模答卷,是唯一依据。 2. 答卷是竞赛活动的成绩结晶的书面形式。 3. 写好答卷的训练,是科技写作的一种基本训练。 二、答卷的基本内容,需要重视的问题 1.评阅原则 假设的合理性,建模的创造性,结果的合理性,表述的清晰程度。 2.答卷的文章结构 题目(写出较确切的题目;同时要有新意、醒目) 摘要(200-300字,包括模型的主要特点、建模方法和主要结论) 关键词(求解问题、使用的方法中的重要术语) 1)问题重述。 2)问题分析。 3)模型假设。 4)符号说明。 5)模型的建立(问题分析,公式推导,基本模型,最终或简化模型等)。 6)模型求解(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;引用或建立必要的数学命题和定理;求解方案及流程。) 7)进一步讨论(结果表示、分析与检验,误差分析,模型检验) 8)模型评价(特点,优缺点,改进方法,推广。) 9)参考文献。 10)附录(计算程序,框图;各种求解演算过程,计算中间结果;各种图形,表格。) 3. 要重视的问题 1)摘要。 包括: a. 模型的数学归类(在数学上属于什么类型); b. 建模的思想(思路); c. 算法思想(求解思路); d. 建模特点(模型优点,建模思想或方法,算法特点,结果检验,灵敏度分析,模型检验……); e. 主要结果(数值结果,结论;回答题目所问的全部“问题”)。 ▲ 注意表述:准确、简明、条理清晰、合乎语法、要求符合文章格式。务必认真校对。 2)问题重述。 3)问题分析。 因素之间的关系、因素与环境之间的关系、因素自身的变化规律、确定研究的方法或模型的类型。 5)模型假设。 根据全国组委会确定的评阅原则,基本假设的合理性很重要。 a. 根据题目中条件作出假设 b. 根据题目中要求作出假设 关键性假设不能缺;假设要切合题意。 6) 模型的建立。 a. 基本模型: ⅰ)首先要有数学模型:数学公式、方案等; ⅱ)基本模型,要求完整,正确,简明; b. 简化模型: ⅰ)要明确说明简化思想,依据等; ⅱ)简化后模型,尽可能完整给出; c. 模型要实用,有效,以解决问题有效为原则。 数学建模面临的、要解决的是实际问题,不追求数学上的高(级)、深(刻)、难(度大)。 ⅰ)能用初等方法解决的、就不用高级方法; ⅱ)能用简单方法解决的,就不用复杂方法; ⅲ)能用被更多人看懂、理解的方法,就不用只能少数人看懂、理解的方法。 d.鼓励创新,但要切实,不要离题搞标新立异。数模创新可出现在: ▲ 建模中,模型本身,简化的好方法、好策略等; ▲ 模型求解中; ▲ 结果表示、分析、检验,模型检验; ▲ 推广部分。 e.在问题分析推导过程中,需要注意的问题: ⅰ)分析:中肯、确切; ⅱ)术语:专业、内行; ⅲ)原理、依据:正确、明确; ⅳ)表述:简明,关键步骤要列出; ⅴ)忌:外行话,专业术语不明确,表述混乱,冗长。 7)模型求解。 a. 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。 b. 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。 c. 计算过程,中间结果可要可不要的,不要列出。 d. 设法算出合理的数值结果。 8) 结果分析、检验;模型检验及模型修正;结果表示。 a. 最终数值结果的正确性或合理性是第一位的; b. 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。 c. 题目中要求回答的问题,数值结果,结论,须一一列出; d. 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; e. 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。 9)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。 10)模型评价 优点突出,缺点不回避。 改变原题要求,重新建模可在此做。 推广或改进方向时,不要玩弄新数学术语。 11)参考文献 12)附录 详细的结果,详细的数据表格,可在此列出,但不要错,错的宁可不列。主要结果数据,应在正文中列出,不怕重复。检查答卷的主要三点,把三关: a. 模型的正确性、合理性、创新性 b. 结果的正确性、合理性 c. 文字表述清晰,分析精辟,摘要精彩 三、关于写答卷前的思考和工作规划 答卷需要回答哪几个问题――建模需要解决哪几个问题; 问题以怎样的方式回答――结果以怎样的形式表示; 每个问题要列出哪些关键数据――建模要计算哪些关键数据; 每个量,列出一组还是多组数――要计算一组还是多组数。 四、答卷要求的原理 1. 准确――科学性; 2. 条理――逻辑性; 3. 简洁――数学美; 4. 创新――研究、应用目标之一,人才培养需要; 5. 实用――建模、实际问题要求。 五、建模理念 1. 应用意识 要解决实际问题,结果、结论要符合实际; 模型、方法、结果要易于理解,便于实际应用;站在应用者的立场上想问题,处理问题。 2. 数学建模 用数学方法解决问题,要有数学模型; 问题模型的数学抽象,方法有普适性、科学性,不局限于本具体问题的解决。 3. 创新意识 建模有特点,更加合理、科学、有效、符合实际;更有普遍应用意义;不单纯为创新而创新。

构造数学模型。2021年数学建模国赛c题的研究意义和价值是构造数学模型,量化分析其供货特征,保障企业生产重要性,数学是一门学科。

数学建模--教学楼人员疏散--获校数学建模二等 数学建模人员疏散本题是由我和我的好哥们张勇还有我们区队的学委谢菲菲经过数个日夜的精心准备而完成的,指导老师沈聪.摘要 文章分析了大型建筑物内人员疏散的特点,结合我校1号教学楼的设定火灾场景人员的安全疏散,对该建筑物火灾中人员疏散的设计方案做出了初步评价,得出了一种在人流密度较大的建筑物内,火灾中人员疏散时间的计算方法和疏散过程中瓶颈现象的处理方法,并提出了采用距离控制疏散过程和瓶颈控制疏散过程来分析和计算建筑物的人员疏散。 关键字 人员疏散 流体模型 距离控制疏散过程 问题的提出教学楼人员疏散时间预测学校的教学楼是一种人员非常集中的场所,而且具有较大的火灾荷载和较多的起火因素,一旦发生火灾,火灾及其烟气蔓延很快,容易造成严重的人员伤亡。对于不同类型的建筑物,人员疏散问题的处理办法有较大的区别,结合1号教学楼的结构形式,对教学楼的典型的火灾场景作了分析,分析该建筑物中人员疏散设计的现状,提出一种人员疏散的基础,并对学校领导提出有益的见解建议。 前言建筑物发生火灾后,人员安全疏散与人员的生命安全直接相关,疏散保证其中的人员及时疏散到安全地带具有重要意义。火灾中人员能否安全疏散主要取决于疏散到安全区域所用时间的长短,火灾中的人员安全疏散指的是在火灾烟气尚未达到对人员构成危险的状态之前,将建筑物内的所有人员安全地疏散到安全区域的行动。人员疏散时间在考虑建筑物结构和人员距离安全区域的远近等环境因素的同时,还必须综合考虑处于火灾的紧急情况下,人员自然状况和人员心理这是一个涉及建筑物结构、火灾发展过程和人员行为三种基本因素的复杂问题。随着性能化安全疏散设计技术的发展,世界各国都相继开展了疏散安全评估技术的开发及研究工作,并取得了一定的成果(模型和程序),如英国的CRISP、EXODUS、STEPS、Simulex,美国的ELVAC、EVACNET4、EXIT89,HAZARDI,澳大利亚的EGRESSPRO、FIREWIND,加拿大的FIERA system和日本的EVACS等,我国建筑、消防科研及教学单位也已开展了此项研究工作,并且相关的研究列入了国家“九五”及“十五”科技攻关课题。一般地,疏散评估方法由火灾中烟气的性状预测和疏散预测两部分组成,烟气性状预测就是预测烟气对疏散人员会造成影响的时间。众多火灾案例表明,火灾烟气毒性、缺氧使人窒息以及辐射热是致人伤亡的主要因素。其中烟气毒性是火灾中影响人员安全疏散和造成人员死亡的最主要因素,也就是造成火灾危险的主要因素。研究表明:人员在CO浓度为4X10-3浓度下暴露30分钟会致死。此外,缺氧窒息和辐射热也是致人死亡的主要因素,研究表明:空气中氧气的正常值为21%,当氧气含量降低到12%~15%时,便会造成呼吸急促、头痛、眩晕和困乏,当氧气含量低到6%~8%时,便会使人虚脱甚至死亡;人体在短时间可承受的最大辐射热为2.5kW/m2(烟气层温度约为200℃)。 图1 疏散影响因素 预测烟气对安全疏散的影响成为安全疏散评估的一部分,该部分应考虑烟气控制设备的性能以及墙和开口部对烟的影响等;通过危险来临时间和疏散所需时间的对比来评估疏散设计方案的合理性和疏散的安全性。疏散所需时间小于危险来临时间,则疏散是安全的,疏散设计方案可行;反之,疏散是不安全的,疏散设计应加以修改,并再评估。 图2 人员疏散与烟层下降关系(两层区域模型)示意图 疏散所需时间包括了疏散开始时间和疏散行动时间。疏散开始时间即从起火到开始疏散的时间,它大体可分为感知时间(从起火至人感知火的时间)和疏散准备时间(从感知火至开始疏散时间)两阶段。一般地,疏散开始时间与火灾探测系统、报警系统,起火场所、人员相对位置,疏散人员状态及状况、建筑物形状及管理状况,疏散诱导手段等因素有关。 疏散行动时间即从疏散开始至疏散结束的时间,它由步行时间(从最远疏散点至安全出口步行所需的时间)和出口通过排队时间(计算区域人员全部从出口通过所需的时间)构成。与疏散行动时间预测相关的参数及其关系见图3。 图3 与疏散行动时间预测相关的参数及其关系模型的分析与建立 我们将人群在1号教学楼内的走动模拟成水在管道内的流动,对人员的个体特性没有考虑,而是将人群的疏散作为一个整体运动处理,并对人员疏散过程作了如下保守假设: u 疏散人员具有相同的特征,且均具有足够的身体条件疏散到安全地点;u 疏散人员是清醒状态,在疏散开始的时刻同时井然有序地进行疏散,且在疏散过程中不会出现中途返回选择其它疏散路径;u 在疏散过程中,人流的流量与疏散通道的宽度成正比分配,即从某一个出口疏散的人数按其宽度占出口的总宽度的比例进行分配u 人员从每个可用出口疏散且所有人的疏散速度一致并保持不变。 以上假设是人员疏散的一种理想状态,与人员疏散的实际过程可能存在一定的差别,为了弥补疏散过程中的一些不确定性因素的影响,在采用该模型进行人员疏散的计算时,通常保守地考虑一个安全系数,一般取1.5~2,即实际疏散时间为计算疏散时间乘以安全系数后的数值。 1号教学楼平面图 教学楼模型的简化与计算假设 我校1号教学楼为一幢分为A、B两座,中间连接着C座的建筑(如上图),A、B两座为五层,C座为两层。A、B座每层有若干教室,除A座四楼和B座五楼,其它每层都有两个大教室。C座一层即为大厅,C座二层为几个办公室,人员极少故忽略不考虑,只作为一条人员通道。为了重点分析人员疏散情况,现将A、B座每层楼的10个小教室(40人)、一个中教室(100)和一个大教室(240人)简化为6个教室。 图4 原教室平面简图在走廊通道的1/2处,将1、2、3、4、5号教室简化为13、14号教室,将6、7、8、9、10号教室简化为15、16号教室。此时,13、14、15、16号教室所容纳的人数均为100人,教室的出口为距走廊通道两边的1/4处,且11、13、15号教室的出口距左楼梯的距离相等,12、14、16号教室的出口距右楼梯的距离相等。我们设大教室靠近大教室出口的100人走左楼梯,其余的140人从大教室楼外的楼梯疏散,这样让每一个通道的出口都得到了利用。由于1号教学楼的A、B两座楼的对称性,所以此简图的建立同时适用于1号教学楼A、B两座楼的任意楼层。 图5 简化后教室平面简图 经测量,走廊的总长度为44米,走廊宽为1.8米,单级楼梯的宽度为0.3米,每级楼梯共有26级,楼梯口宽2.0米,每间教室的面积为125平方米. 则简化后走廊的1/4处即为教室的出口,距楼梯的距离应为44/4=11米。对火灾场景做出如下假设:u 火灾发生在第二层的15号教室;u 发生火灾是每个教室都为满人,这样这层楼共有600人;u 教学楼内安装有集中火灾报警系统,但没有应急广播系统;u 从起火时刻起,在10分钟内还没有撤离起火楼层为逃生失败; 对于这种场景下的火灾发展与烟气蔓延过程可用一些模拟程序进行计算,并据此确定楼内危险状况到来的时间.但是为了突出重点,这里不详细讨论计算细节.人员的整个疏散时间可分为疏散前的滞后时间,疏散中通过某距离的时间及在某些重要出口的等待时间三部分,根据建筑物的结构特点,可将人们的疏散通道分成若干个小段。在某些小段的出口处,人群通过时可能需要一定的排队时间。于是第i 个人的疏散时间ti 可表示为:式中, ti,delay为疏散前的滞后时间,包括觉察火灾和确认火灾所用的时间; di,n为第n 段的长度; vi,n 为该人在第n 段的平均行走速度;Δtm,queue 为第n 段出口处的排队等候时间。最后一个离开教学楼的人员所有用的时间就是教学楼人员疏散所需的疏散时间。假设二层的15号教室是起火房间,其中的人员直接获得火灾迹象进而马上疏散,设其反应的滞后时间为60s;教学内的人员大部分是学生,火灾信息将传播的很快,因而同楼层的其他教室的人员会得到15号教室人员的警告,开始决定疏散行动.设这种信息传播的时间为120s,即这批人的总的滞后时间为120+60=180秒;因为左右两侧为对称状态,所以在这里我们就计算一面的.一、三、四、五层的人员将通过火灾报警系统的警告而开始进行疏散,他们得到火灾信息的时间又比二层内的其他教室的人员晚了60秒.因此其总反应延迟为240秒.由于火灾发生在二楼,其对一层人员构成的危险相对较小,故下面重点讨论二,三,四,五楼的人员疏散.为了实际了解教学楼内人员行走的状况,本组专门进行了几次现场观察,具体记录了学生通过一些典型路段的时间。参考一些其它资料[1、2、3] ,提出人员疏散的主要参数可用图6 表示。在开始疏散时算起,某人在教室内的逗留时间视为其排队时间。人的行走速度应根据不同的人流密度选取。当人流密度大于1 人/ m2时,采用0. 6m/ s 的疏散速度,通过走廊所需时间为60s ,通过大厅所需时间为12s ;当人流密度小于1 人/m2 时,疏散速度取为1. 2m/ s ,通过走廊所需时间为30s ,通过大厅所需时间为6s。 图6 人员疏散的若干主要参数 Pauls[4]提出,下楼梯的人员流量f 与楼梯的有效宽度w 和使用楼梯的人数p 有关,其计算公式为: 式中,流量f 的单位为人/ s , w 的单位为mm。此公式的应用范围为0. 1 < p/ w < 0. 55 。 这样便可以通过流量和室内人数来计算出疏散所用时间。出口的有效宽度是从通道的实际宽度里减去其两侧边界层而得到的净宽度,通常通道一侧的边界层被设定为150mm。 3 结果与讨论 在整个疏散过程中会出现如下几种情况: (1) 起火教室的人员刚开始进行疏散时,人流密度比较小,疏散空间相对于正在进行疏散的人群来说是比较宽敞的,此时决定疏散的关键因素是疏散路径的长度。现将这种类型的疏散过程定义为是距离控制疏散过程; (2) 起火楼层中其它教室的人员可较快获得火灾信息,并决定进行疏散,他们的整个疏散过程可能会分成两个阶段来进行计算: 当f进入2层楼梯口流出2层楼梯口时, 这时的疏散就属于距离控制疏散过程;当f进入2层楼梯口> f流出2层楼梯口时, 二楼楼梯间的宽度便成为疏散过程中控制因素。现将这种过程定义为瓶颈控制疏散过程; (3) 三、四层人员开始疏散以后,可能会使三楼楼梯间和二楼楼梯间成为瓶颈控制疏散过程; (4) 一楼教室人员开始疏散时,可能引起一楼大厅出口的瓶颈控制疏散过程; (5) 在疏散后期,等待疏散的人员相对于疏散通道来说,将会满足距离控制疏散过程的条件,即又会出现距离控制疏散过程。 起火教室内的人员密度为100/ 125 = 0.8 人/m2 。然而教室里还有很多的桌椅,因此人员行动不是十分方便,参考表1 给出的数据,将室内人员的行走速度为1.1m/ s。设教室的门宽为1. 80m。而在疏散过程中,这个宽度不可能完全利用,它的等效宽度,等于此宽度上减去0. 30m。则从教室中出来的人员流量f0为: f0=v0×s0×w0=1.1×0.8×4.7=4.1(人/ s) (3)式中, v0 和s0 分别为人员在教室中行走速度和人员密度, w0 为教室出口的有效宽度。按此速度计算,起火教室里的人员要在24.3s 内才能完全疏散完毕。 设人员按照4.1 人/ s 的流量进入走廊。由于走廊里的人流密度不到1 人/ m2 ,因此采用1. 2m/s的速度进行计算。可得人员到达二楼楼梯口的时间为9.2s。在此阶段, 将要使用二楼楼梯的人数为100人。此时p/ w=100/1700=0.059 < 0. 1 , 因而不能使用公式2 来计算楼梯的流量。采用Fruin[5]提出的人均占用楼梯面积来计算通过楼梯的流量。根据进入楼梯间的人数,取楼梯中单位宽度的人流量为0.5人 /(m. s) ,人的平均速度为0. 6m/ s ,则下一层楼的楼梯的时间为13s。这样从着火时刻算起,在第106.5s(60+24.3+9.2+13)时,着火的15号教室人员疏散成功。以上这些数据都是在距离控制疏散过程范围之内得出的。 起火后120s ,起火楼层其它两个教室(即11和13号教室)里的人员开始疏散。在进入该层楼梯间之前,疏散的主要参数和起火教室中的人员的情况基本一致。在129.2s他们中有人到达二层楼梯口,起火教室里的人员已经全部撤离二楼大厅。因此,即将使用二楼楼梯间的人数p1 为: p1 = 100 ×2 = 200 (人) (4)此时f进入2层楼梯口>f流出2层楼梯口,从该时刻起,疏散过程由距离控制疏散过渡到由二楼楼梯间瓶颈控制疏散阶段。由于p/ w =200/1700= 0.12 ,可以使用公式2 计算二楼楼梯口的疏散流量f1 , 即:?/P> 0.270.73 f1 = (3400/ 8040) × 200 = 2.2人/ s) (5) 式中的3400 为两个楼梯口的总有效宽度,单位是mm。而三、四层的人员在起火后180s 时才开始疏散。三层人员在286.5s(180+106.5)时到达二层楼梯口,与此同时四层人员到达三层楼梯口,第五层到达第四层楼梯口。此时刻二层楼梯前尚等待疏散人员数p′1: p′1 = 200 - (286.5 – 129.2) ×2.2 = -146.1(人) <0 (6) 所以,二层楼的人员已经全部到达一层此后,需要使用二层楼梯间的人数p2 : p2 = 100×3=300 (人) (7)相应此阶段通过二楼楼梯间的流量f 2 :0.270.73 f2 = (3400/8040) × 200 = 2.5(人/ s) (8) 这┤送ü楼楼梯的疏散时间t1 : t1 = 300÷2.5 = 120 ( s) (9) 因为教学楼三、四、五层的结构相同,所以五层到四层,四层到三层和三层到二层所用的时间相等,因此人员的疏散在楼梯口不会出现瓶颈现象所以,通过二楼楼梯的总体疏散时间T : T = 286.5+ 120×3 = 646.5 ( s) (10) 最终根据安全系数得出实际疏散时间为T实际: T实际 =646.5×(1.5~2)=969.75~1293( s) (11)图7 二楼楼梯口流量随时间的变化曲线图 关于几点补充说明:以上是我们只对B座二楼的15号教室起火进行的假设分析和计算,此时当人员到达一楼即视为疏散成功。同理,当三楼起火的时候,人员到达二楼即视为疏散成功,四楼、五楼以此类推。因为1号教学楼A、B座结构的对称性所以楼层的其他教室起火与此是同一个道理。所以本文上述的分析与计算同时适用于A、B两座楼。另外当三层以上(包括三楼)起火的时候,便体现出C座二楼的作用。当B座的三楼起火的时候,B座二楼的人员肯定是在B座三楼人员后对起火做出应对反应,所以会出现当三楼人员疏散到二楼的时候,二楼的人员也开始疏散的情况,势必造成二楼楼梯口出现瓶颈现象。因为A、B座的三、四、五楼并没有连接,都是独立的结构,出现火灾不会直接从B座的三楼威胁到A座三楼及其他楼层人员的安全,所以为了避免上述二楼楼梯口出现瓶颈现象的发生,我们让二楼的所有人员向A座的二楼转移,这样就会让起火楼层的人员能够更快的疏散到安全区域。当B座的四、五楼起火的时候也同样让二楼的人员向A座的二楼转移,为二楼以上的人员疏散创造条件。同理,A座也是如此。 在对火灾假设分析和计算的时候,我们并没有对大教室的后门楼梯的疏散做出计算,由于1号教学楼的特殊性,A座的四楼和B座的五楼没有大教室,所以大教室的后门楼梯疏散人员的速度是很快的,不会在大教室后门的楼梯出现瓶颈现象。 关于1号教学楼的几个出口:u 大厅有一个大门u A座一楼靠近正厅有一个门u A座大教室旁边有一个门u B座中教室靠近大厅正门侧面的窗户可以作为一个应急出口u A、B座的底层都有一个地下室(当烟气蔓延太快来不及疏散,受烟气威胁的时候可以作为一个逃生去向)u A、B座大教室各有一个后门 合计: 8个出口致校领导的一封信尊敬的校领导,你们好。针对我校1号教学楼,我们数学建模小组通过实际测量、建立模型、模型分析,得出如下结论:一旦1号教学楼发生火灾,人员有可能不能全部安全疏散。以上的分析是按一种很理想的条件进行的,并没有进行任何修正。实际上人在火灾中的行为是很复杂的,尤其是没有经过火灾安全训练的人,可能会出现盲目乱跑、逆向行走等现象,而这也会延长总的疏散时间。 该模型在现阶段是一个人员疏散分析模型的基础,目前属于理论上的模型,以上的计算结果都是通过手算或文曲星计算得到的。模型中的人员行走速度是通过多次观察该教学楼内下课时人员的行走速度和参照Fru2in 给出的疏散时人员行走速度、NFPA 中给出的人员行走速度以及目前人员疏散模型中通用的计算速度等修正而得到的,具有较为广泛的通用性。而预测的疏散时间是根据建筑物的结构特点和人员行走速度而得到的,在计算疏散所用时间的时候在剔除疏散前人员的滞后时间(或称预移动时间) 外,所得到的时间是合理的。对于疏散前人员的滞后时间,参考T. J . Shields 等试验结论:75 %人员在听到火灾警报后的15~40 s 才开始移动,而整个疏散所用的时间为646.5 s。在该例中起火教室的反应滞后时间为60 s ,这是从开始着火时刻算起的。预移动时间与不同类型的建筑物、建筑物中人员的自身特点和建筑物中的报警系统有着很大的关系,它是一个很不确定的数值。本文中所用的预移动时间不到整个疏散过程中所用的时间的 10 %。二楼楼梯口流量随时间的变化曲线如图7所示。由上可知,二层以上的所有人通过二楼楼梯所需的时间为646.5 s ,这比前面设定的可用安全疏散时间要长,因而不能保证有关人员全部安全疏散出去。楼梯的宽度和大厅的正门显然是制约人员疏散的一个瓶颈。造成这种情况的基本原因是该教学楼的疏散通道安排不当,楼梯通道的宽度不够,对此可以适当增大楼梯的总宽度;或者在教学楼的每个分支上再修一个楼梯,则人员的疏散会更加的畅通;最好是分别在A座和B座新建一个象正门一样的出口,这样将大大的缓解了大厅正门疏散人员的压力,不至于造成大厅人员堵塞而影响楼上人员的疏散。另一方面,学校还应多增加一些消防设施,每个教室都该配备灭火器;学校还应加强学生消防意识的培养和教育,形式可以多样化、新颖化,比如做报告,上实践课,做消防演习等等。让他们了解一些消防逃生的常识,学会一些消防器材的使用,并让他们对自己所使用的教学楼有充分发认识和了解,一旦发生火灾好知道采取何种疏散方法才能在最短的时间内到达安全区域。如果学校经费有限,也可以不花一分钱就可以消除这个消防隐患,就是合理安排上课的教室,避免每个楼层的所有教室都被用于上课。每层至少可以空出几个,这样就会大大的缓解人员疏散不利带来的危险。但是这样也有弊端,就是没有充分利用教室的使用价值,浪费资源。

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2021研究生建模论文

队伍编号是参赛队提交论文的重要信息码之一,将在2021年10月13日8:00公布,届时队长可登陆中国研究生创新实践系列大赛管理平台,进入个人中心-我的赛事-下载试题/上传论文功能中查看队伍编号,请各参赛队队长查看后牢记队伍编号。3 竞赛试题下载及论文上传流程竞赛试题统一通过中国研究生创新实践系列大赛管理平台发布,队长登陆账号,进入个人中心-我的赛事功能进行竞赛试题的下载及论文上传。具体流程详见《“华为杯”第十八届中国研究生数学建模竞赛下载试题及上传论文操作手册》(附件1),请务必仔细阅读。(链接见文末)

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奥运会临时超市网点设计模型(小三黑体,题目直接用竞赛试题题目,不必另起) 摘要 (一级标题,4号黑体,居中)(论文其他内容小4号宋体字,单倍行距,左侧装订)本文根据题目附录中提供的问卷调查数据,利用关系数据库查询语言,从不同侧面进行了准确统计,找出了运动会期间观众在出行方式、餐饮方式以及消费额(非餐饮)三方面所反映的规律:大部分(约72%)的观众坐公交和地铁出行;过半数(约52%)的观众选择西餐作为餐饮方式;绝大部分(约88%)的观众消费额在300以下,其中200到300之间人数约占44%。根据观众在出行方式、餐饮方式以及消费额(非餐饮)三方面所反映的规律,对不同消费档次(非餐饮)的观众进行统计,分别测算出题目(图2)中20个商区的人流量分布:A1:6.83% A2:5.09% A3:5.63% A4:6.19% A5:6.72% A6:11.73% A7:5.04% A8:4.49% A9:3.95% A10:3.40%B1:2.81% B2:2.26% B3:4.55% B4:3.95% B5:4.49% B6:7.27% C1:1.69% C2:2.60% C3:5.39% C4:5.84%在解决了问题1、2的基础上,对不同消费档次的观众赋予不同消费档次指数,然后,通过对综合购买力的分析以及对各消费档次观众的消费水平进行全面、综合考查,并以此为依据对问题3建立了线性优化模型,运用数学软件MATLAB编程对模型进行二维搜索,得到了模型最优解,设计出了各商区两种类型迷你超市网MS的分布方案: 商区网类型 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10小MS个数 5 4 4 4 5 8 4 3 3 2大MS个数 5 4 4 5 5 9 4 4 3 3 商区网类型 B1 B2 B3 B4 B5 B6 C1 C2 C3 C4小MS个数 2 3 4 3 4 6 2 2 4 3大MS个数 2 1 3 3 3 5 1 2 4 5最后,通过综合分析,我们建立的模型能够准确描述各商区消费水平,得出两种不同类型MS个数分布基本均衡,既满足了奥运会期间的购物需求,又考虑了商业赢利。关键词(一级标题,四号黑体,居中)人流量;二维搜索;消费档次指数;线性优化模型;综合购买力(3-5个)(第一页只有摘要和关键词,而且论文从这一页开始编页号,页码居中)一. 问题的提出(一级标题,四号黑体,居中)2008年北京奥运会的建设工作已经进入全面设计和实施阶段。奥运会期间,在比赛主场馆的周边地区需要建设由小型商亭构建的临时商业网点,称为迷你超市(Mini Supermarket, 以下记做MS)网,以满足观众、游客、工作人员等在奥运会期间的购物需求,主要经营食品、奥运纪念品、旅游用品、文体用品和小日用品等。在比赛主场馆周边地区设置的这种MS,在地点、大小类型和总量方面有三个基本要求:满足奥运会期间的购物需求、分布基本均衡和商业上赢利。图1给出了比赛主场馆的规划图。作为真实地图的简化,在图2中仅保留了与本问题有关的地区及相关部分:道路(白色为人行道)、公交车站、地铁站、出租车站、私车停车场、餐饮部门等,其中标有A1-A10、B1-B6、C1-C4的黄色区域是规定的设计MS网点的20个商区。为了得到人流量的规律,一个可供选择的方法,是在已经建设好的某运动场(图3)通过对预演的运动会的问卷调查,了解观众(购物主体)的出行和用餐的需求方式和购物欲望。假设我们在某运动场举办了三次运动会,并通过对观众的问卷调查采集了相关数据,参照采集的数据,请你按以下步骤对图2的20个商区设计MS网点:1. 根据附录中给出的问卷调查数据,找出观众在出行、用餐和购物等方面所反映的规律。 2. 假定奥运会期间(指某一天)每位观众平均出行两次,一次为进出场馆,一次为餐饮,并且出行均采取最短路径。依据1的结果,测算图2中20个商区的人流量分布(用百分比表示)。3. 如果有两种大小不同规模的MS类型供选择,给出图2中20个商区内MS网点的设计方案(即每个商区内不同类型MS的个数),以满足上述三个基本要求。4. 阐明你的方法的科学性,并说明你的结果是贴近实际的。(图2,图3请见附录2)。二. 问题假设(一级标题,四号黑体,居中)1.奥运会期间(指某一天)每位观众平均出行两次,一次为进出场馆,一次为餐饮,并且出行均采取最短路径。2.观众在一天内的行程如下: 进场馆——>出场餐饮——>餐饮完回场馆——>出场馆且进场馆和出场馆路径相同,出场餐饮和餐饮完回场路径相同。3.出场餐饮与餐饮完回场馆时不考虑出行方式,只按餐饮方式采取最短路径。4.各场馆内进出口与看台一一对应(即进场时一个进口只能到达唯一确定看台,出场时一个出口对应唯一看台,看台之间不能相互跨越)。5.每位观众通过出行或餐饮路径上所有商区(包括看台出口所对的商区)。6.三个场馆人数固定(A区为10万人,B区为6万人,C区为4万人),每个看台人数固定,均为1万人(即商区A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8、A9、A10、B1、B2、B3、B4、B5、B6、C1、C2、C3、C4对应的二十个看台每个均为一万人)。7.观众在奥运期间的出行方式、餐饮方式、消费额档次均不变,且服从问卷调查所得规律。三. 假设合理性分析及说明(一级标题,四号黑体,居中)根据最短路径原则,观众从各车站或停车场到场馆往返路径相同;同理,餐饮往返路径也相同。因此只须考虑观众看完比赛从场馆到车站或停车场的路径(下称第一类路径)以及观众出场馆到达餐饮地点的路径(下称第二类路径)即可。即对各商区人流量只须计算这两类路径的人流量,各商区总人流量为观众走这两类路径人流量的2倍。为方便计算,本模型中人流量仅为第一类和第二类路径人流量之和。从图2可以看出,各场馆到餐饮地点或者无车可乘或者相距很近无须乘车,故在观众出场馆餐饮时只根据餐饮方式采取最短路径,忽略出行方式。四. 符号约定(一级标题,四号黑体,居中)W: 出行方式为公交(东西);N: 出行方式为公交(南北);E: 出行方式为地铁东;R: 出行方式为地铁西;P: 出行方式为私车;T: 出行方式为出租;C: 餐饮方式为中餐;F: 餐饮方式为西餐;B: 餐饮方式为商场;五. 模型建立与求解(一级标题,四号黑体,居中)1. 问题1求解根据附录中给出的问卷调查数据,我们利用数据库编程(Visual Basic +SQL关系数据查询语言)首先统计得出了三次问卷调查中按年龄、出行方式、餐饮方式、消费水平分档的各类人数,如表1所示。……………………………………………………………………………………………………………………………………………..为了能清楚看出观众在出行、用餐和购物等方面反映的情况,用百分比表示各出行方式、餐饮方式、消费额档次人群的分布情况,如表2所示:(略)………………………………………………….………………………………………………………………………………………………………2.问题2求解商区人流量与平均购物欲望是影响商区选址的主要因素。各商区人流量与观众出行方式、餐饮方式有关。商区人流量的消费档次水平分布,体现了该商区人流的平均购物欲望。因此,以消费档次水平为划分标准,分别按出行方式及餐饮方式对人群进行统计,不同消费档次水平人数及百分比表示如表3所示:……………………………………………..……………………………………………...……………………………………………3.问题3求解…………………………………………..………………………………………….商区Z的综合购买力(百万元)H =商区Z各个消费档次购买力之和。各个消费档次购买力为:该消费档次人流量╳消费档次指数根据以上标准可以建立以总出售能力最小作为目标函数的模型: Min f=m1╳( + + )+m2╳( + + )约束条件为: ╳m1+ ╳m2>= (i=1,2……10) ╳m1+ ╳m2>= (j=1,2……6) ╳m1+ ╳m2>= (k=1,2,3,4) , , , , , >=1且为整数 m1=1 && m1<=4 m2=m1+0.2; while m2<=7 s1=0;vlb=[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1];vub=[];a=[-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2];%b=[-20.1020,-13.4069,-15.3143,-16.7830,-18.4440,-35.2131,-16.7830,-15.0859,-13.4069,-11.7279,-10.0663,-8.3783,-13.4027,-10.0663,-11.7363,-21.7978,-5.9456,-7.7796,-14.9323,-17.3817];b=[-20.1027,-15.0825,-16.7618,-18.4591,-20.1203,-35.2161,-15.1094,-13.4121,-11.7328,-10.0535,-8.3921,-6.7038,-13.4033,-11.7418,-13.4121,-21.7996,-5.0290,-7.7802,-15.8503,-17.3827];c=[m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2];[x,lam]=lp(c,a,b,vlb,vub) for i=1:20 s1=s1+x(i)*m1+x(20+i)*m2; end if min_value>s1 min_value=s1; t=x; p=m1; q=m2; end m2=m2+0.2; end m1=m1+0.2;endplot(j,x);附录2:图二图三

论文(答卷)用白色A4纸,上下左右各留出2.5厘米的页边距。论文题目用三号黑体字、一级标题用四号黑体字,并居中。论文中其它汉字一律采用小四号黑色宋体字,行距用单倍行距。论文从正文开始编写页码,页码必须位于每页页脚中部,用阿拉伯数字从“1”开始连续编号引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料) 必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中均明确列出。正文引用处用方括号标示参考文献的编号,如[1][3]等;引用书籍还必须指出页码。参考文献按正文中的引用次序列出,其中书籍的表述方式为: [编号] 作者,书名,出版地:出版社,出版年。 参考文献中期刊杂志论文的表述方式为: [编号] 作者,论文名,杂志名,卷期号:起止页码,出版年。 参考文献中网上资源的表述方式为: [编号] 作者,资源标题,网址,访问时间(年月日)。

2019年数学建模c题论文

这是07年数模比赛获奖的:乘公交 看奥运二 符号说明 :第i条公汽线路标号,i=1,2 …10400,当 时, 表示上行公汽路线, 当 时, 表示与上行路线 相对应的下行公汽路线; :经过第i条公汽路线的第g个公汽站点标号; :第j条地铁路线标号, j=1,2; :经过第j条地铁线路的第h个地铁站点标号; :转乘n次的路线; :选择第k种路线的总时间; :选择第k种路线公汽换乘公汽的换乘次数; :选择第k种路线地铁换乘地铁的换乘次数; :选择第k种路线地铁换乘公汽的换乘次数; :选择第k种路线公汽换乘地铁的换乘次数; :第k种路线、乘坐第m辆公汽的计费方式,其中: 表示实行单一票价, 表示实行分段计价; :第k种路线,乘坐第m辆公汽的费用; :选择第k种路线的总费用; :选择第k种路线,乘坐第m辆公汽需要经过的公汽站个点数; :选择第k种路线,乘坐第n路地铁需要经过的地铁站个点数; :表示对于第k种路线的第m路公汽的路线是否选择步行, 为0-1变量, 表示不选择步行, 表示选择步行; :对于第k种路线的第n路地铁的路线是否选择步行, 为0-1变量, 表示不选择步行, 表示选择步行;三 模型假设3.1基本假设1、相邻公汽站平均行驶时间(包括停站时间): 3分钟2、相邻地铁站平均行驶时间(包括停站时间): 2.5分钟3、公汽换乘公汽平均耗时:5分钟(其中步行时间2分钟)4、地铁换乘地铁平均耗时:4分钟(其中步行时间2分钟)5、地铁换乘公汽平均耗时:7分钟(其中步行时间4分钟)6、公汽换乘地铁平均耗时:6分钟(其中步行时间4分钟)7、公汽票价:分为单一票价与分段计价两种;单一票价:1元其中分段计价的票价为:0 ~20站:1元21~40站:2元40站以上:3元8、地铁票价:3元(无论地铁线路间是否换乘)9、假设同一地铁站对应的任意两个公汽站之间可以通过地铁站换乘,且无需支付地铁费3.2 其它假设10、查询者转乘公交的次数不超过两次;11、所有环行公交线路都是双向的;12、地铁线T2也是双向环行的;13、各公交车都运行正常,不会发生堵车现象;14、公交、列车均到站停车四 问题的分析在北京举行奥运会期间,公众如何在众多的交通路线中选择最优乘车路线或转乘路线去看奥运,这是我们要解决的核心问题。针对此问题,我们考虑从公交线路的角度来寻求最优线路。首先找出过任意两站点(公众所在地与奥运场地)的所有路线,将其存储起来,形成数据文件。这些路线可能包含有直达公交线路,也有可能是两条公交线路通过交汇而形成的(此时需要转乘公交一次),甚至更多公交线路交汇而成。然后在这些可行路线中搜寻最优路线。对于路线的评价,我们可以分别以总行程时间,总转乘次数,总费用为指标,也可以将三种指标标准化后赋以不同权值形成一个综合指标。而最优路线则应是总行程时间最短,总费用最少或总转乘次数最少,或者三者皆有之。之所以这样考虑目标,是因为对于不同年龄阶段的查询者,他们追求的目标会有所不同,比如青年人比较热衷于比赛,因而他们会选择最短时间内到达奥运赛场观看比赛。而中年人则可能较倾向于综合指标最小,即较快、较省,转乘次数又不多。老年人总愿意以最省的方式看到奥运比赛。而对于残疾人士则总转乘次数最少为好。不同的路线查询需求用图4.1表示如下: 图4.1 公交线路查询目标图经分析,本问题的解决归结为一个求最短路径的问题,但是传统的Dijkstra最短路径算法并不适用于本问题,因为Dijkstra算法采用的存储结构和计算方法难以应付公交线路网络拓扑的复杂性,而且由于执行效率的问题,其很难满足实时系统对时间的严格要求。为此我们在实际求解的过程中,采用了效率高效得广度优先算法,其基本思路是每次搜索指定点,并将其所有未访问过的近邻点加入搜索队列,循环搜索过程直到队列为空。此方法在后文中有详细说明。五 建模前的准备为了后面建模与程序设计的方便,在建立此模型前,我们有必要做一些准备工作。5.1数据的存储由于所给的数据格式不是很规范,我们需要将其处理成我们需要的数据存储格式。从所给文件中读出线路上的站点信息,存入txt文档中,其存储格式为:两行数据,第一行表示上行线上的站点信息,第二行表示下行线的站点信息,其中下行路线标号需要在原标号的基础上加上520,用以区分上行线和下行线。如果上行线与下行线的站点名不完全相同,那么存储的两行数据相应的不完全相同,以公交线L009为例:L009: L529: L529为L009所对应的下行线路。如果下行线是上行线原路返回,那么存储的两行数据中的站点信息刚好顺序颠倒,以公交线路L001为例:L001: 3914 0128 0710L521: 如果是环线的情况(如图5.1所示),则可以等效为两条线路:顺时针方向:S1→S2→S3→S4→S1→S2→S3→S4;逆时针方向:S1→S4→S3→S2→S1→S4→S3→S2。 经过分析,此两条”单行路线”线路的作用等同于原环形路线 图5.1 环行线路示意图以环形公交线L158为例,此环形路线存储数据如下:L153: 1212 812 171 172 1585 1215 2606 1212 812 171 172 1585 1215 2606L673: 3513 172 2600 811 170 2355 649 534 2606 1215 3513 172 2600 811 170 2355 649在这里,L153被看作成上行路线,L673被当成下行路线。这样对于每条公交线路都可以得到两行线路存储信息。5.2搜寻经过每个站点的公交路线处理5.1所得信息,找出通过每个站点的所有公交路线,并将它们存入数据文件中。例如,通过搜寻得出经过站点S0001的线路和经过站点S0002的线路如下:经过S0001的线路有:L421经过S0002的线路有:L027 L152 L365 L395 L4855.3统计任意两条公交线路的相交(相近)站点依次统计出任意两条公交线路之间相交(相近)的站点,将其存入1040×1040的矩阵A中,但是这个矩阵的元素是维数不确定的向量,具体实现的时候可以将用队列表示。例如:公交线路L001与公交线路L025相交的站点为A[1][25]={S0619,S1914,S0388,S0348}。六 模型的建立与求解6.1模型一的建立 该模型针对问题一,仅考虑公汽线路,先找出经过任意两个公汽站点 与 最多转乘两次公汽的路线,然后再根据不同查询者的需求搜寻出最优路线。6.1.1 公汽路线的数学表示任意两个站点间的路线有多种情况,如果最多允许换乘两次,则换乘路线分别对应图6.1的四种情况。该图中的A、B为出发站和终点站,C、D、E、F为转乘站点。 图6.1 公汽路线图对于任意两个公汽站点 与 ,经过 的公汽线路表示为 ,有 ;经过 的公汽线路表示为 ,有 ;1)直达的路线 (如图6.1(a)所示)表示为: 2)转乘一次的路线 (如图6.1(b)所示)表示为: 其中:SC为 , 的一个交点;3)转乘两次的路线 (如图6.1(c)所示)表示为: 通过以上转乘路线的建模过程,可以看出不同转乘次数间可作成迭代关系,进而对更多转乘次数的路线进行求寻。不过考虑到实际情况,转乘次数以不超过2次为佳,所以本文未对转乘三次及三次以上的情形做讨论。6.1.2最优路线模型的建立 找出了任意两个公汽站点间的可行路线,就可以对这些路线按不同需求进行选择,找出最优路线了:1)以时间最短作为最优路线的模型:行程时间 等于乘车时间与转车时间之和。 (6.1式)其中,第k路线是以上转乘路线中的一种或几种。2)以转乘次数最少作为最优路线的模型: (6.2式)此模型等效为以上转乘路线按直达、转乘一次、两次的优先次序来考虑。3)以费用最少作为最优路线的模型: (6.3式)其中, (6.4式)6.1.3模型的算法描述针对该问题的优化模型,我们采用广度优先算法找出任意两个站点间的可行路线,然后搜索出最优路线。现将此算法运用到该问题中,结合图6.2叙述如下:(该图中的 、 、 、 、 表示公汽站点, 、 、 、 、 、 表示公汽线路。其中(a)、(b)、(c)图分别表示了从点 到点 直达、转乘一次、转乘两次的情况) 图6.2 公交直达、转乘图(1)首先输入需要查询的两个站点 与 (假设 为起始站, 为终点站);(2)搜索出经过 的公汽线路 (i=1,2,…,m)和经过 的公汽线路 ( =1,2, …,n),存入数据文件;判断是 与 是否存在相同路线,若有则站点 与 之间有直达路线(如图6.2中的 ),则该路线是换乘次数最少(换乘次数等于0)的路线,若有多条直达路线,则可以在此基础上找出时间最省的路线;这样可以找出所有直达路线,存入数据文件;(3)找出经过 的公汽线路 (如图6.2中的 )中的另一站点 和经过 的公汽线路 中的另一站点 。判断 与 中是否存在相同的点,若存在(如图6.2中的 )则站点 与 间有一次换乘的路线(如图6.2中的 与 ),该相同点即为换乘站点;这样又找出了一次换乘路线,存入数据文件;(4)再搜索出经过 (如图6.2中的 )线路上除了站点 的另一站点 (如图6.2中的 )的公汽线路 (如图6.2中的 ),找出公汽线路 上的其他站点 ;判断,如果 与经过 的公汽线路 中的其他站点 存在相同的点(如图6.2中的 ),则 与 间有二次换乘的路线(如图6.2中的 、 、 ),该相同点和点 是换乘站点;将此二次换乘的路线存入数据文件中;(5)对上述存储的经过两个站点 与 的不同路线,根据不同模型进行最优路线进行搜索,得出查询者满意的最优路线。6. 1. 4模型一的求解根据以上算法和前面建立的模型一,用VC++进行编程(程序见附录)就可以得出不同目标下的最优路线。1) 以耗时最少为目标的最优路线起始站S3359到终到站S1828耗时最少为64 min,耗时最少的最优路线(转乘次数较少,费用较省的路线)有28条(注:表6.1选择了其中的10条表示);起始站S1557到终到站S0481耗时最少为106 min,耗时最少的最优路线有2条;起始站S0971到终到站S0485耗时最少为106 min,耗时最少的最优路线有2条;起始站S0008到终到站S0073耗时最少为67 min,耗时最少的最优路线有2条;起始站S0148到终到站S0485耗时最少为106 min,耗时最少的最优路线有3条;起始站S0087到终到站S3676耗时最少为46 min,耗时最少的最优路线有12条;其耗时最少的最优路线如表6.1所示。表6.1 耗时最少的最优路线表起始站 公汽线路 中转站 公汽线路 中转站 公汽线路 终到站 转乘次数 所需费用S3359 L0535 S2903 L1005 S1784 L0687 S1828 2 3S3359 L0535 S2903 L1005 S1784 L0737 S1828 2 3S3359 L0123 S2903 L1005 S1784 L0687 S1828 2 3S3359 L0123 S2903 L1005 S1784 L0737 S1828 2 3S3359 L0652 S2903 L1005 S1784 L0687 S1828 2 3S3359 L0652 S2903 L1005 S1784 L0737 S1828 2 3S3359 L0844 S2027 L1005 S1784 L0687 S1828 2 3S3359 L0844 S2027 L1005 S1784 L0737 S1828 2 3S3359 L0844 S1746 L1005 S1784 L0687 S1828 2 3S3359 L0844 S1746 L1005 S1784 L0737 S1828 2 3S1557 L0604 S1919 L0709 S3186 L0980 S0481 2 3S1557 L0883 S1919 L0709 S3186 L0980 S0481 2 3S0971 L0533 S2517 L0810 S2480 L0937 S0485 2 3S0971 L0533 S2517 L0296 S2480 L0937 S0485 2 3S0008 L0198 S3766 L0296 S2184 L0345 S0073 2 3S0008 L0198 S3766 L0296 S2184 L0345 S0073 2 3S0148 L0308 S0036 L0156 S2210 L0937 S0485 2 3S0148 L0308 S0036 L0156 S3332 L0937 S0485 2 3S0148 L0308 S0036 L0156 S3351 L0937 S0485 2 3S0087 L0541 S0088 L0231 S0427 L0097 S3676 2 3S0087 L0541 S0088 L0231 S0427 L0982 S3676 2 3S0087 L0541 S0088 L0901 S0427 L0097 S3676 2 3S0087 L0541 S0088 L0901 S0427 L0982 S3676 2 3S0087 L0206 S0088 L0231 S0427 L0097 S3676 2 3S0087 L0206 S0088 L0231 S0427 L0982 S3676 2 3S0087 L0206 S0088 L0901 S0427 L0097 S3676 2 3S0087 L0206 S0088 L0901 S0427 L0982 S3676 2 3S0087 L0974 S0088 L0231 S0427 L0097 S3676 2 3S0087 L0974 S0088 L0231 S0427 L0982 S3676 2 3S0087 L0974 S0088 L0901 S0427 L0097 S3676 2 3S0087 L0974 S0088 L0901 S0427 L0982 S3676 2 32) 以转乘次数最少为目标的最优路线起始站S3359到终到站S1828的最少转乘次数为1次,转乘次数最少的最优路线(所需时间较短,费用较省的路线)有2条;起始站S1557到终到站S0481的最少转乘次数为2次,转乘次数最少的最优路线有2条与耗时最少的最优路线相同(表示在表6.1中,下同);起始站S0971到终到站S0485的最少转乘次数为1次,转乘次数最少的最优路线有1条;起始站S0008到终到站S0073的最少转乘次数为1次,转乘次数最少的最优路线有9条;起始站S0148到终到站S0485的最少转乘次数为2次,转乘次数最少的最优路线有3条与耗时最少的最优路线相同;起始站S0087到终到站S3676的最少转乘次数为2次,转乘次数最少的最优路线有6条与耗时最少的最优路线相同;其余转乘次数最少的最优路线路线如表6.2所示。表6.2 转乘次数最少的最优路线表起始站 公汽线路 中转站 公汽线路 终到站 耗时 所需费用S3359 L0956 S1784 L0687 S1828 101 3S3359 L0956 S1784 L0737 S1828 101 3S0971 L0533 S2184 L0937 S0485 128 3S0008 L0679 S0291 L0578 S0073 83 2S0008 L0679 S0491 L0578 S0073 83 2S0008 L0679 S2559 L0578 S0073 83 2S0008 L0679 S2683 L0578 S0073 83 2S0008 L0679 S3614 L0578 S0073 83 2S0008 L0875 S2263 L0345 S0073 83 2S0008 L0875 S2303 L0345 S0073 83 2S0008 L0875 S3917 L0345 S0073 83 2S0008 L0983 S2083 L0057 S0073 83 23)以费用最少为目标的最优路线起始站S3359到终到站S1828的最少费用为3元,最少费用的最优路线(所需时间较短,转乘次数较少的路线)有30条,其中28条路线所需时间为64 min,转乘次数为2次,另外两条路线所需时间为101 min,转乘次数为1次;起始站S1557到终到站S0481的最少费用为3元,最少费用的最优路线有2条,所需时间为106 min,转乘次数为2次;起始站S0971到终到站S0485的最少费用为3元,最少费用的最优路线有3条,其中两条所需时间为106 min,转乘次数为2次,另外一条所需时间为128 min,转乘次数为1次;起始站S0008到终到站S0073的最少费用为2元,最少费用的最优路线有9条,所需时间为83 min,转乘次数为1次;起始站S0148到终到站S0485的最少费用为3元,最少费用的最优路线有3条,所需时间为106min,转乘次数为2次;起始站S0087到终到站S3676的最少费用为3元,最少费用的最优路线有12条,所需时间为46 min,转乘次数为2次;最少费用的最优路线表示在表6.1和表6.2中。 6.2.1模型二的建立 该模型针对问题二,将公汽与地铁同时考虑,找出可行路线,然后寻找最优路线。对于地铁线路,也可以将其作为公交线路,本质上没有什么区别,只不过乘车费用、时间,换乘时间不一样罢了。因此地铁站可等效为公交站,地铁和公交的转乘站即可作为两者的交汇点。因此该模型的公交换乘路线模型与模型一中的基本相同。现建立模型二下的最优路线模型。1)以时间最短的路线作为最优路线的模型:可行路线的总时间为乘公交(公汽和地铁)时间与公汽与地铁换乘、公汽间、地铁间换乘时间之和。 (6.5式)其中,第k路线为同时考虑公汽与地铁的转乘路线中的一种或几种。2)以转乘次数最少的路线作为最优路线的模型: (6.6式)此模型等效为以上转乘路线按直达、转乘一次、两次(包括公交与地铁间的转乘)的优先次序来考虑。3)以费用最少的路线作为最优路线的模型:可行路线的费用为乘公交和地铁费用的总和。 (6.7式)其中, 仍满足(6.4式)。6.2.2模型二的求解 不难发现,问题一是问题二解的一部分。在问题二中,新产生的最优解主要源于在通过换乘地铁、换乘附近相近站点的路线上,如下图所示: 从点A到B,图(a)表示的是通过两公交线路上相邻公汽站S1,S2进行一次转乘;图(b)表示利用地铁站进行二次转乘;图(c)表示利用另一条公汽路线为中介进行二次转乘。铁路线路引入给题目的求解增加了难度,为了形象了解为数不多的两条铁路间的交叉关系,我们通过matlab编程(程序见附录)作出了两条铁路的位置关系图,如图6.3所示。 图6.3 T1与T2铁路位置关系图注:图四中的直线表示T1铁路线,圆表示T2铁路线,数值表示站点,例如1表示T1铁路线上的D1铁路站,26表示T2铁路线上的D26铁路站。此图与网上查询到的北京地铁示意图(如图6.4所示)相吻合。 图6.4 北京地铁示意图同样将地铁线路等效为公交线路得出任意两个站点间的可行线路,再将目标函数分别用模型二建立的模型表达式表达,用VC++进行编程(程序见附录)求得出考虑地铁情况的最优路线。1)以转乘次数最少为目标的最优路线起始站S0008到终到站S0073的最少转乘次数为1次,转乘次数最少的最优路线有1条;起始站S0087到终到站S3676的最少转乘次数为0次,即有直达路线,直达下的最优路线有1条;起始站S0148到终到站S0485的最少转乘次数为2次,转乘次数最少的最优路线有10条;起始站S0971到终到站S0485的最少转乘次数为2次,转乘次数最少的最优路线有20条(注表6.4中罗列其中10条);起始站S1557到终到站S0481的最少转乘次数为2次,转乘次数最少的最优路线有17条(注表6.4中罗列其中10条);起始站S3359到终到站S1828的最少转乘次数为2次,转乘次数最少的最优路线有2条。2)以耗时最少为目标的最优路线起始站S3359到终到站S1828耗时最少为64 min,耗时最少的最优路线(转乘次数较少,费用较省的路线)有28条(注:表6.1选择了其中的10条表示);起始站S1557到终到站S0481耗时最少为109 min,耗时最少的最优路线有17条与转乘次数最少的最优路线相同;起始站S0971到终到站S0485耗时最少为96 min,耗时最少的最优路线有20条与转乘次数最少的最优路线相同;起始站S0008到终到站S0073耗时最少为55 min,耗时最少的最优路线有3条;起始站S0148到终到站S0485耗时最少为87.5 min,耗时最少的最优路线有10条与转乘次数最少的最优路线相同;起始站S0087到终到站S3676耗时最少为33 min,耗时最少的最优路线有1条与转乘次数最少的最优路线相同;3) 最少费用的最优路线起始站S3359到终到站S1828的最少费用为3元,最少费用的最优路线(所需时间较短,转乘次数较少的路线)有2条;起始站S1557到终到站S0481的最少费用为3元,最少费用的最优路线有17条;起始站S0971到终到站S0485的最少费用为5元,最少费用的最优路线有20条;起始站S0008到终到站S0073的最少费用为2元,最少费用的最优路线有1条;起始站S0148到终到站S0485的最少费用为5元,最少费用的最优路线有10条;起始站S0087到终到站S3676的最少费用为2元,最少费用的最优路线有1条;在此种情况下,我们就只考虑可以通过地铁站换乘的情况,不通过地铁站的情况即为模型1的求解结果。模型2的求解结果见附件1。6.3.1模型三的建立 该模型针对问题三,将步行方式考虑在了出行方式当中,更符合实际。因为当出发点与换乘点、终点站或转乘站与转乘站之间只相隔几个站时,当然该段选择步行方式更优。因此作出如下假设:一、如果存在某段路线,其两端点站之间相隔站点数小等于2(即至多经过4个站点),则该段线路选择步行方式到达目的地。其他的情况用模型二来处理。其中路线的两端点站之间相隔站点数是根据公交直达换乘路线来确定的。二、相邻公交站点(包括地铁站)间平均步行时间为5分钟。三、如果在公汽线路上选择步行,则公汽间换乘次数减少1;如果在地铁线路上选择步行,则地铁间换乘次数减少1,直达线路除外。直达和转乘一次、两次的路线需要步行的路段示意图如图6.5所示。图中(a)表示出发点A与终点站B间能直达,相隔的站点数等于2所以选择步行;图中(b)表示出发点A与终点站B间通过一次换乘能到达,其中路段AC的站点数等于2所以选择步行,同样如果CB路段的站点数小等于2,则也采取步行的方式;图中(c)选择步行方式的依据类似。 图6.5 步行示意图是否选择步行方式的函数: (6.8式)其中 表示第m路公交路线是否步行, 表示第n路地铁线路是否步行; 对于直达路线,如果出发点与终点站之间相隔站点数小等于2则步行,否则乘车。对于需要转乘的路线的最优路线模型讨论如下:1)以时间最短的路线作为最优路线的模型:路线总时间等于乘车时间加上步行时间,再加上转乘时间。 (6.9式)其中,第k路线为同时考虑公汽与地铁的转乘路线中的一种或几种。2)以转乘次数最少的路线作为最优路线的模型:每步行一次就少换乘一次车。 (6.20式)此模型等效为以上转乘路线按直达、转乘一次、两次、三次(包括公交与地铁间的转乘)的优先次序来考虑。3)以费用最少的路线作为最优路线的模型: (6.21式)其中, 仍满足(6.4式)。七 模型的优缺点及改进7.1模型的评价7.1.1 模型优点1、模型是由简单到复杂一步步建立的,使得更贴近实际。2、本文的模型简单,其算法直观,容易编程实现。3、本文模型比较注重数据的处理和存储方式,大大提高了查询效率。4、本文模型注重效率的提高,通过大量的特征信息的提取,并结合有效的算法,使其完全可以满足实时系统的要求。7.1.2 模型缺点在建模与编程过程中,使用的数据只是现实数据的一种近似,因而得出的结果可能与现实情况有一定的差距。7.2 模型的改进以上模型主要是从公交线路出发,寻找公交线路的交叉站作为换乘站点,进而找出经过任意两个站点的可能乘车路线。我们也可以从公交站点的角度出发,用图论的方法建立有向赋权图(如图7.1所示),此向赋权图是针对问题三建立的图论模型,问题一、问题二只是此模型的简化。图7.1中 表示公汽线路标号,该线路是公汽线路 的上行线或下行线, 、 、 、 、 、 是公汽线路 上的站点标号; 表示地铁线路标号,该地铁线路是双向行驶的, 、 、 、 、 是地铁线路 上的站点标号;公汽 与地铁 可以在公汽站 和地铁站 间换乘。如果图7.1中的地铁线路替换成公汽线路,为了表示公汽间换乘所需的时间或者费用,应将同一个换乘站点用两个站点来表示。 图7.1 公交线路的有向赋权图根据不同的目标,给不同的站点间的边赋上不同的权值。然后利用图论的相关算法,找出相应的最短路径。1)当以时间最短为目标时,给每条边赋上时间的权值。给同一线路上任意两个站点间的边赋值时,其权值等于站点间的公交线路段数与平均时间的乘积。当某段线路的两段点间间隔站点数小等于3时,选择步行,该线路的权值等于步行时间。不同公汽和地铁间进行换乘时需要赋给不同的权值,以表示换乘时间。例如(如图7.1):当j>4时, 到 的边权值 ;, 从 到 不需要的转车,但根据假设应选择步行,其边权值 ;,从 到 要么乘公交,然后转车,要么步行,根据步行的假设条件, 到 的站点间隔数小于2,因此选择步行,其边权值 ;,当g>4时, 与 之间的边权值 ;, 到 的边权值 ; 到 的边权值 ;当j>4、g>4时, 到 的路径长度为: ;当 、g>4时,则从 到 选择步行,再乘地铁到 ,其路径长度为; ;找出任意两点间可行路线的路径长度后,再搜索出其中的最短路径的的可行路线作为时间的最优路线。2)当以费用最省为目标时,则给每条边赋上费用的权值。公汽站点间的边权按(6.4式)赋值。当公汽线路 按单一票价计费,对于 上任意两个公汽站点 和 间,若 ,则选择步行 ;若 ,则 ;当公汽线路 按分段计价,若 ,则 ;若 ,则 ;若 ,则 ;若 ,则 ;地铁线路 上任意两个站点 和 间,若 ,则选择步行 ;若 ,则 ;换乘站点 与 间的边权值均为0,即 ;则从 通过站点 换乘 到 的一条可行路线的路径长度为:若 , ,则从 到 选择步行, ;若 , ,则 ;同样可以找出任意两点间可行路线的路径长度,然后再搜索出最短路径作为费用的最优路线。

赛题回顾2019高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目C 题 机场的出租车问题大多数乘客下飞机后要去市区(或周边)的目的地,出租车是主要的交通工具之一。国内多数机场都是将送客(出发)与接客(到达)通道分开的。送客到机场的出租车司机都将会面临两个选择:(A) 前往到达区排队等待载客返回市区。出租车必须到指定的“蓄车池”排队等候,依“先来后到”排队进场载客,等待时间长短取决于排队出租车和乘客的数量多少,需要付出一定的时间成本。(B) 直接放空返回市区拉客。出租车司机会付出空载费用和可能损失潜在的载客收益。在某时间段抵达的航班数量和“蓄车池”里已有的车辆数是司机可观测到的确定信息。通常司机的决策与其个人的经验判断有关,比如在某个季节与某时间段抵达航班的多少和可能乘客数量的多寡等。如果乘客在下飞机后想“打车”,就要到指定的“乘车区”排队,按先后顺序乘车。机场出租车管理人员负责“分批定量”放行出租车进入“乘车区”,同时安排一定数量的乘客上车。在实际中,还有很多影响出租车司机决策的确定和不确定因素,其关联关系各异,影响效果也不尽相同。请你们团队结合实际情况,建立数学模型研究下列问题:(1) 分析研究与出租车司机决策相关因素的影响机理,综合考虑机场乘客数量的变化规律和出租车司机的收益,建立出租车司机选择决策模型,并给出司机的选择策略。(2) 收集国内某一机场及其所在城市出租车的相关数据,给出该机场出租车司机的选择方案,并分析模型的合理性和对相关因素的依赖性。(3) 在某些时候,经常会出现出租车排队载客和乘客排队乘车的情况。某机场“乘车区”现有两条并行车道,管理部门应如何设置“上车点”,并合理安排出租车和乘客,在保证车辆和乘客安全的条件下,使得总的乘车效率最高。(4) 机场的出租车载客收益与载客的行驶里程有关,乘客的目的地有远有近,出租车司机不能选择乘客和拒载,但允许出租车多次往返载客。管理部门拟对某些短途载客再次返回的出租车给予一定的“优先权”,使得这些出租车的收益尽量均衡,试给出一个可行的“优先”安排方案。赛题思路优秀论文展示由于篇幅过长,2019国赛优秀论文C题”获取此题全套优秀论文,可直接扫码下方二维码进群获取。

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2022数学建模c题优秀论文

数学建模论文写作 一、写好数模答卷的重要性 1. 评定参赛队的成绩好坏、高低,获奖级别,数模答卷,是唯一依据。 2. 答卷是竞赛活动的成绩结晶的书面形式。 3. 写好答卷的训练,是科技写作的一种基本训练。 二、答卷的基本内容,需要重视的问题 1.评阅原则 假设的合理性,建模的创造性,结果的合理性,表述的清晰程度。 2.答卷的文章结构 题目(写出较确切的题目;同时要有新意、醒目) 摘要(200-300字,包括模型的主要特点、建模方法和主要结论) 关键词(求解问题、使用的方法中的重要术语) 1)问题重述。 2)问题分析。 3)模型假设。 4)符号说明。 5)模型的建立(问题分析,公式推导,基本模型,最终或简化模型等)。 6)模型求解(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;引用或建立必要的数学命题和定理;求解方案及流程。) 7)进一步讨论(结果表示、分析与检验,误差分析,模型检验) 8)模型评价(特点,优缺点,改进方法,推广。) 9)参考文献。 10)附录(计算程序,框图;各种求解演算过程,计算中间结果;各种图形,表格。) 3. 要重视的问题 1)摘要。 包括: a. 模型的数学归类(在数学上属于什么类型); b. 建模的思想(思路); c. 算法思想(求解思路); d. 建模特点(模型优点,建模思想或方法,算法特点,结果检验,灵敏度分析,模型检验……); e. 主要结果(数值结果,结论;回答题目所问的全部“问题”)。 ▲ 注意表述:准确、简明、条理清晰、合乎语法、要求符合文章格式。务必认真校对。 2)问题重述。 3)问题分析。 因素之间的关系、因素与环境之间的关系、因素自身的变化规律、确定研究的方法或模型的类型。 5)模型假设。 根据全国组委会确定的评阅原则,基本假设的合理性很重要。 a. 根据题目中条件作出假设 b. 根据题目中要求作出假设 关键性假设不能缺;假设要切合题意。 6) 模型的建立。 a. 基本模型: ⅰ)首先要有数学模型:数学公式、方案等; ⅱ)基本模型,要求完整,正确,简明; b. 简化模型: ⅰ)要明确说明简化思想,依据等; ⅱ)简化后模型,尽可能完整给出; c. 模型要实用,有效,以解决问题有效为原则。 数学建模面临的、要解决的是实际问题,不追求数学上的高(级)、深(刻)、难(度大)。 ⅰ)能用初等方法解决的、就不用高级方法; ⅱ)能用简单方法解决的,就不用复杂方法; ⅲ)能用被更多人看懂、理解的方法,就不用只能少数人看懂、理解的方法。 d.鼓励创新,但要切实,不要离题搞标新立异。数模创新可出现在: ▲ 建模中,模型本身,简化的好方法、好策略等; ▲ 模型求解中; ▲ 结果表示、分析、检验,模型检验; ▲ 推广部分。 e.在问题分析推导过程中,需要注意的问题: ⅰ)分析:中肯、确切; ⅱ)术语:专业、内行; ⅲ)原理、依据:正确、明确; ⅳ)表述:简明,关键步骤要列出; ⅴ)忌:外行话,专业术语不明确,表述混乱,冗长。 7)模型求解。 a. 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。 b. 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。 c. 计算过程,中间结果可要可不要的,不要列出。 d. 设法算出合理的数值结果。 8) 结果分析、检验;模型检验及模型修正;结果表示。 a. 最终数值结果的正确性或合理性是第一位的; b. 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。 c. 题目中要求回答的问题,数值结果,结论,须一一列出; d. 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; e. 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。 9)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。 10)模型评价 优点突出,缺点不回避。 改变原题要求,重新建模可在此做。 推广或改进方向时,不要玩弄新数学术语。 11)参考文献 12)附录 详细的结果,详细的数据表格,可在此列出,但不要错,错的宁可不列。主要结果数据,应在正文中列出,不怕重复。检查答卷的主要三点,把三关: a. 模型的正确性、合理性、创新性 b. 结果的正确性、合理性 c. 文字表述清晰,分析精辟,摘要精彩 三、关于写答卷前的思考和工作规划 答卷需要回答哪几个问题――建模需要解决哪几个问题; 问题以怎样的方式回答――结果以怎样的形式表示; 每个问题要列出哪些关键数据――建模要计算哪些关键数据; 每个量,列出一组还是多组数――要计算一组还是多组数。 四、答卷要求的原理 1. 准确――科学性; 2. 条理――逻辑性; 3. 简洁――数学美; 4. 创新――研究、应用目标之一,人才培养需要; 5. 实用――建模、实际问题要求。 五、建模理念 1. 应用意识 要解决实际问题,结果、结论要符合实际; 模型、方法、结果要易于理解,便于实际应用;站在应用者的立场上想问题,处理问题。 2. 数学建模 用数学方法解决问题,要有数学模型; 问题模型的数学抽象,方法有普适性、科学性,不局限于本具体问题的解决。 3. 创新意识 建模有特点,更加合理、科学、有效、符合实际;更有普遍应用意义;不单纯为创新而创新。

数学建模论文范文--利用数学建模解数学应用题数学建模随着人类的进步,科技的发展和社会的日趋数字化,应用领域越来越广泛,人们身边的数学内容越来越丰富。强调数学应用及培养应用数学意识对推动素质教育的实施意义十分巨大。数学建模在数学教育中的地位被提到了新的高度,通过数学建模解数学应用题,提高学生的综合素质。本文将结合数学应用题的特点,把怎样利用数学建模解好数学应用问题进行剖析,希望得到同仁的帮助和指正。 一、数学应用题的特点 我们常把来源于客观世界的实际,具有实际意义或实际背景,要通过数学建模的方法将问题转化为数学形式表示,从而获得解决的一类数学问题叫做数学应用题。数学应用题具有如下特点:第一、数学应用题的本身具有实际意义或实际背景。这里的实际是指生产实际、社会实际、生活实际等现实世界的各个方面的实际。如与课本知识密切联系的源于实际生活的应用题;与模向学科知识网络交汇点有联系的应用题;与现代科技发展、社会市场经济、环境保护、实事政治等有关的应用题等。 第二、数学应用题的求解需要采用数学建模的方法,使所求问题数学化,即将问题转化成数学形式来表示后再求解。 第三、数学应用题涉及的知识点多。是对综合运用数学知识和方法解决实际问题能力的检验,考查的是学生的综合能力,涉及的知识点一般在三个以上,如果某一知识点掌握的不过关,很难将问题正确解答。 第四、数学应用题的命题没有固定的模式或类别。往往是一种新颖的实际背景,难于进行题型模式训练,用“题海战术”无法解决变化多端的实际问题。必须依靠真实的能力来解题,对综合能力的考查更具真实、有效性。因此它具有广阔的发展空间和潜力。 二、数学应用题如何建模 建立数学模型是解数学应用题的关键,如何建立数学模型可分为以下几个层次: 第一层次:直接建模。 根据题设条件,套用现成的数学公式、定理等数学模型,注解图为: 将题材设条件翻译 成数学表示形式应用题 审题 题设条件代入数学模型 求解 选定可直接运用的 数学模型第二层次:直接建模。可利用现成的数学模型,但必须概括这个数学模型,对应用题进行分析,然后确定解题所需要的具体数学模型或数学模型中所需数学量需进一步求出,然后才能使用现有数学模型。第三层次:多重建模。对复杂的关系进行提炼加工,忽略次要因素,建立若干个数学模型方能解决问题。第四层次:假设建模。要进行分析、加工和作出假设,然后才能建立数学模型。如研究十字路口车流量问题,假设车流平稳,没有突发事件等才能建模。三、建立数学模型应具备的能力 从实际问题中建立数学模型,解决数学问题从而解决实际问题,这一数学全过程的教学关键是建立数学模型,数学建模能力的强弱,直接关系到数学应用题的解题质量,同时也体现一个学生的综合能力。3.1提高分析、理解、阅读能力。 阅读理解能力是数学建模的前提,数学应用题一般都创设一个新的背景,也针对问题本身使用一些专门术语,并给出即时定义。如1999年高考题第22题给出冷轧钢带的过程叙述,给出了“减薄率”这一专门术语,并给出了即时定义,能否深刻理解,反映了自身综合素质,这种理解能力直接影响数学建模质量。3.2强化将文字语言叙述转译成数学符号语言的能力。 将数学应用题中所有表示数量关系的文字、图象语言翻译成数学符号语言即数、式子、方程、不等式、函数等,这种译释能力是数学建成模的基础性工作。例如:一种产品原来的成本为a元,在今后几年内,计划使成本平均每一年比上一年降低p%,经过五年后的成本为多少? 将题中给出的文字翻译成符号语言,成本y=a(1-p%)53.3增强选择数学模型的能力。 选择数学模型是数学能力的反映。数学模型的建立有多种方法,怎样选择一个最佳的模型,体现数学能力的强弱。建立数学模型主要涉及到方程、函数、不等式、数列通项公式、求和公式、曲线方程等类型。结合教学内容,以函数建模为例,以下实际问题所选择的数学模型列表:函数建模类型 实际问题 一次函数 成本、利润、销售收入等 二次函数 优化问题、用料最省问题、造价最低、利润最大等 幂函数、指数函数、对数函数 细胞分裂、生物繁殖等 三角函数 测量、交流量、力学问题等 3.4加强数学运算能力。 数学应用题一般运算量较大、较复杂,且有近似计算。有的尽管思路正确、建模合理,但计算能力欠缺,就会前功尽弃。所以加强数学运算推理能力是使数学建模正确求解的关键所在,忽视运算能力,特别是计算能力的培养,只重视推理过程,不重视计算过程的做法是不可取的。 利用数学建模解数学应用题对于多角度、多层次、多侧面思考问题,培养学生发散思维能力是很有益的,是提高学生素质,进行素质教育的一条有效途径。同时数学建模的应用也是科学实践,有利于实践能力的培养,是实施素质教育所必须的,需要引起教育工作者的足够重视。加强高中数学建模教学培养学生的创新能力摘要:通过对高中数学新教材的教学,结合新教材的编写特点和高中研究性学习的开展,对如何加强高中数学建模教学,培养学生的创新能力方面进行探索。 关键词:创新能力;数学建模;研究性学习。 《全日制普通高级中学数学教学大纲(试验修订版)》对学生提出新的教学要求,要求学生: (1)学会提出问题和明确探究方向; (2)体验数学活动的过程; (3)培养创新精神和应用能力。 其中,创新意识与实践能力是新大纲中最突出的特点之一,数学学习不仅要在数学基础知识,基本技能和思维能力,运算能力,空间想象能力等方面得到训练和提高,而且在应用数学分析和解决实际问题的能力方面同样需要得到训练和提高,而培养学生的分析和解决实际问题的能力仅仅靠课堂教学是不够的,必须要有实践、培养学生的创新意识和实践能力是数学教学的一个重要目的和一条基本原则,要使学生学会提出问题并明确探究方向,能够运用已有的知识进行交流,并将实际问题抽象为数学问题,就必须建立数学模型,从而形成比较完整的数学知识结构。 数学模型是数学知识与数学应用的桥梁,研究和学习数学模型,能帮助学生探索数学的应用,产生对数学学习的兴趣,培养学生的创新意识和实践能力,加强数学建模教学与学习对学生的智力开发具有深远的意义,现就如何加强高中数学建模教学谈几点体会。 一.要重视各章前问题的教学,使学生明白建立数学模型的实际意义。 教材的每一章都由一个有关的实际问题引入,可直接告诉学生,学了本章的教学内容及方法后,这个实际问题就能用数学模型得到解决,这样,学生就会产生创新意识,对新数学模型的渴求,实践意识,学完要在实践中试一试。 如新教材“三角函数”章前提出:有一块以O点为圆心的半圆形空地,要在这块空地上划出一个内接矩形ABCD辟为绿册,使其册边AD落在半圆的直径上,另两点BC落在半圆的圆周上,已知半圆的半径长为a,如何选择关于点O对称的点A、D的位置,可以使矩形面积最大? 这是培养创新意识及实践能力的好时机要注意引导,对所考察的实际问题进行抽象分析,建立相应的数学模型,并通过新旧两种思路方法,提出新知识,激发学生的知欲,如不可挫伤学生的积极性,失去“亮点”。 这样通过章前问题教学,学生明白了数学就是学习,研究和应用数学模型,同时培养学生追求新方法的意识及参与实践的意识。因此,要重视章前问题的教学,还可据市场经济的建设与发展的需要及学生实践活动中发现的问题,补充一些实例,强化这方面的教学,使学生在日常生活及学习中重视数学,培养学生数学建模意识。 2.通过几何、三角形测量问题和列方程解应用题的教学渗透数学建模的思想与思维过程。 学习几何、三角的测量问题,使学生多方面全方位地感受数学建模思想,让学生认识更多现在数学模型,巩固数学建模思维过程、教学中对学生展示建模的如下过程: 现实原型问题 数学模型 数学抽象 简化原则 演算推理 现实原型问题的解 数学模型的解 反映性原则 返回解释 列方程解应用题体现了在数学建模思维过程,要据所掌握的信息和背景材料,对问题加以变形,使其简单化,以利于解答的思想。且解题过程中重要的步骤是据题意更出方程,从而使学生明白,数学建模过程的重点及难点就是据实际问题特点,通过观察、类比、归纳、分析、概括等基本思想,联想现成的数学模型或变换问题构造新的数学模型来解决问题。如利息(复利)的数列模型、利润计算的方程模型决策问题的函数模型以及不等式模型等。 3.结合各章研究性课题的学习,培养学生建立数学模型的能力,拓展数学建模形式的多样性式与活泼性。 高中新大纲要求每学期至少安排一个研究性课题,就是为了培养学生的数学建模能力,如“数列”章中的“分期付款问题”、“平面向是‘章中’向量在物理中的应用”等,同时,还可设计类似利润调查、洽谈、采购、销售等问题。设计了如下研究性问题。 例1根据下表给出的数据资料,确定该国人口增长规律,预测该国2000年的人口数。 时间(年份) 人中数(百万) 39 50 63 76 92 106 123 132 145 分析:这是一个确定人口增长模型的问题,为使问题简化,应作如下假设:(1)该国的政治、经济、社会环境稳定;(2)该国的人口增长数由人口的生育,死亡引起;(3)人口数量化是连续的。基于上述假设,我们认为人口数量是时间函数。建模思路是根据给出的数据资料绘出散点图,然后寻找一条直线或曲线,使它们尽可能与这些散点吻合,该直线或曲线就被认为近似地描述了该国人口增长规律,从而进一步作出预测。 通过上题的研究,既复习巩固了函数知识更培养了学生的数学建模能力和实践能力及创新意识。在日常教学中注意训练学生用数学模型来解决现实生活问题;培养学生做生活的有心人及生活中“数”意识和观察实践能力,如记住一些常用及常见的数据,如:人行车、自行车的速度,自己的身高、体重等。利用学校条件,组织学生到操场进行实习活动,活动一结束,就回课堂把实际问题化成相应的数学模型来解决。如:推铅球的角度与距离关系;全班同学手拉手围成矩形圈,怎样围使围成的面积最大等,用砖块搭成多米诺牌骨等。 四、培养学生的其他能力,完善数学建模思想。 由于数学模型这一思想方法几乎贯穿于整个中小学数学学习过程之中,小学解算术运用题中学建立函数表达式及解析几何里的轨迹方程等都孕育着数学模型的思想方法,熟练掌握和运用这种方法,是培养学生运用数学分析问题、解决问题能力的关键,我认为这就要求培养学生以下几点能力,才能更好的完善数学建模思想: (1)理解实际问题的能力; (2)洞察能力,即关于抓住系统要点的能力; (3)抽象分析问题的能力; (4)“翻译”能力,即把经过一生抽象、简化的实际问题用数学的语文符号表达出来,形成数学模型的能力和对应用数学方法进行推演或计算得到注结果能自然语言表达出来的能力; (5)运用数学知识的能力; (6)通过实际加以检验的能力。 只有各方面能力加强了,才能对一些知识触类旁通,举一反三,化繁为简,如下例就要用到各种能力,才能顺利解出。 例2:解方程组 x+y+z=1 (1) x2+y2+z2=1/3 (2) x3+y3+z3=1/9 (3) 分析:本题若用常规解法求相当繁难,仔细观察题设条件,挖掘隐含信息,联想各种知识,即可构造各种等价数学模型解之。 方程模型:方程(1)表示三根之和由(1)(2)不难得到两两之积的和(XY+YZ+ZX)=1/3,再由(3)又可将三根之积(XYZ=1/27),由韦达定理,可构造一个一元三次方程模型。(4)x,y,z 恰好是其三个根 t3-t2+1/3t-1/27=0 (4) 函数模型: 由(1)(2)知若以xz(x+y+z)为一次项系数,(x2+y2+z2)为常数项,则以3=(12+12+12)为二次项系数的二次函f(x)=(12+12+12)t2-2(x+y+z)t+(x2+y2+z2)=(t-x)2+(t-y)2+(t-z)2为完全平方函数3(t-1/3)2,从而有t-x=t-y=t-z,而x=y=z再由(1)得x=y=z=1/3,也适合(3) 平面解析模型 方程(1)(2)有实数解的充要条件是直线x+y=1-z与圆x2+y2=1/3-z2有公共点后者有公共点的充要条件是圆心(O、O)到直线x+y的距离不大于半径。 总之,只要教师在教学中通过自学出现的实际的问题,根据当地及学生的实际,使数学知识与生活、生产实际联系起来,就能增强学生应用数学模型解决实际问题的意识,从而提高学生的创新意识与实践能力。数学建模随着人类的进步,科技的发展和社会的日趋数字化,应用领域越来越广泛,人们身边的数学内容越来越丰富。强调数学应用及培养应用数学意识对推动素质教育的实施意义十分巨大。数学建模在数学教育中的地位被提到了新的高度,通过数学建模解数学应用题,提高学生的综合素质。本文将结合数学应用题的特点,把怎样利用数学建模解好数学应用问题进行剖析,希望得到同仁的帮助和指正。 一、数学应用题的特点 我们常把来源于客观世界的实际,具有实际意义或实际背景,要通过数学建模的方法将问题转化为数学形式表示,从而获得解决的一类数学问题叫做数学应用题。数学应用题具有如下特点: 第一、数学应用题的本身具有实际意义或实际背景。这里的实际是指生产实际、社会实际、生活实际等现实世界的各个方面的实际。如与课本知识密切联系的源于实际生活的应用题;与模向学科知识网络交汇点有联系的应用题;与现代科技发展、社会市场经济、环境保护、实事政治等有关的应用题等。 第二、数学应用题的求解需要采用数学建模的方法,使所求问题数学化,即将问题转化成数学形式来表示后再求解。 第三、数学应用题涉及的知识点多。是对综合运用数学知识和方法解决实际问题能力的检验,考查的是学生的综合能力,涉及的知识点一般在三个以上,如果某一知识点掌握的不过关,很难将问题正确解答。 第四、数学应用题的命题没有固定的模式或类别。往往是一种新颖的实际背景,难于进行题型模式训练,用“题海战术”无法解决变化多端的实际问题。必须依靠真实的能力来解题,对综合能力的考查更具真实、有效性。因此它具有广阔的发展空间和潜力。 二、数学应用题如何建模 建立数学模型是解数学应用题的关键,如何建立数学模型可分为以下几个层次: 第一层次:直接建模。 根据题设条件,套用现成的数学公式、定理等数学模型,注解图为: 将题材设条件翻译 成数学表示形式 应用题 审题 题设条件代入数学模型 求解 选定可直接运用的 数学模型 第二层次:直接建模。可利用现成的数学模型,但必须概括这个数学模型,对应用题进行分析,然后确定解题所需要的具体数学模型或数学模型中所需数学量需进一步求出,然后才能使用现有数学模型。 第三层次:多重建模。对复杂的关系进行提炼加工,忽略次要因素,建立若干个数学模型方能解决问题。 第四层次:假设建模。要进行分析、加工和作出假设,然后才能建立数学模型。如研究十字路口车流量问题,假设车流平稳,没有突发事件等才能建模。 三、建立数学模型应具备的能力 从实际问题中建立数学模型,解决数学问题从而解决实际问题,这一数学全过程的教学关键是建立数学模型,数学建模能力的强弱,直接关系到数学应用题的解题质量,同时也体现一个学生的综合能力。 3.1提高分析、理解、阅读能力。 阅读理解能力是数学建模的前提,数学应用题一般都创设一个新的背景,也针对问题本身使用一些专门术语,并给出即时定义。如1999年高考题第22题给出冷轧钢带的过程叙述,给出了“减薄率”这一专门术语,并给出了即时定义,能否深刻理解,反映了自身综合素质,这种理解能力直接影响数学建模质量。 3.2强化将文字语言叙述转译成数学符号语言的能力。 将数学应用题中所有表示数量关系的文字、图象语言翻译成数学符号语言即数、式子、方程、不等式、函数等,这种译释能力是数学建成模的基础性工作。 例如:一种产品原来的成本为a元,在今后几年内,计划使成本平均每一年比上一年降低p%,经过五年后的成本为多少? 将题中给出的文字翻译成符号语言,成本y=a(1-p%)5 3.3增强选择数学模型的能力。 选择数学模型是数学能力的反映。数学模型的建立有多种方法,怎样选择一个最佳的模型,体现数学能力的强弱。建立数学模型主要涉及到方程、函数、不等式、数列通项公式、求和公式、曲线方程等类型。结合教学内容,以函数建模为例,以下实际问题所选择的数学模型列表: 函数建模类型 实际问题 一次函数 成本、利润、销售收入等 二次函数 优化问题、用料最省问题、造价最低、利润最大等 幂函数、指数函数、对数函数 细胞分裂、生物繁殖等 三角函数 测量、交流量、力学问题等 3.4加强数学运算能力。 数学应用题一般运算量较大、较复杂,且有近似计算。有的尽管思路正确、建模合理,但计算能力欠缺,就会前功尽弃。所以加强数学运算推理能力是使数学建模正确求解的关键所在,忽视运算能力,特别是计算能力的培养,只重视推理过程,不重视计算过程的做法是不可取的。 利用数学建模解数学应用题对于多角度、多层次、多侧面思考问题,培养学生发散思维能力是很有益的,是提高学生素质,进行素质教育的一条有效途径。同时数学建模的应用也是科学实践,有利于实践能力的培养,是实施素质教育所必须的,需要引起教育工作者的足够重视。

根据全国大学生数学建模系统,安徽赛区共有62所高校参赛,1393支队伍成功提交论文,其中中国知网查重系统的文献库相似度或全国大学生数学建模竞赛论文自建库相似度查验,相似度高于45%论文有214篇。按照安徽省教育厅发布的《2022年全国大学生数学建模竞赛安徽赛区赛项规程》规定,任何一个相似度大于等于:(1)25%的参赛论文不能报送全国评阅;(2)30%以上不能上报赛区一等奖;(3)35%以上不能上报赛区二等奖;(4)45%以上不能上报赛区三等奖。

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