摘要随着科学技术的迅速发展,数学建模这个词会越来越多的出现在现代人的生产、工作和社会活动中。众所周知,建立数学模型是沟通摆在面前的实际问题与数学工具之间的一座必不可少的桥梁。本文就是运用了数学建模的有关知识解决了部分生活与生产问题。例如,本文中的第一类是解决自来水供应问题,第二类是数学专业学生选课问题,第三类是饮料厂的生产与检修计划问题,这些都是根据数学建模的知识解决的问题。不仅使问题得到了解决,还进一步优化了数学模型,使数学建模问题变得可实用性!关键词: 数学建模 Lingo软件 模型正文 第一类:自来水供应问题:齐齐哈尔市梅里斯区华丰大街周围共4个居民区:园丁一号,政府六号,华丰一号,英雄一号。这四个居民区的自来水供应分别由A、B、C三个自来水公司供应,四个居民区每天需要得到保证的基本生活用水量分别为30,70,10,10千吨,但由于水源紧张,三个自来水公司每天最多只能分别提供50,60,50千吨自来水。由于管道输送等问题,自来水公司从水库向各个居民区送水所需付出的饮水管理费不同(见表1),其他管理费用都是450元/千吨。根据公司规定,各居民区用户按照统一标准900元/千吨收费。此外,四个居民区都向公司申请了额外用水,分别为每天50,70,20,40千吨。该公司应如何分配用水,才能获利最多?饮水管理费(元/千吨) 园丁一号 政府六号 华丰一号 英雄一号A 160 130 220 170B 140 130 190 150C 190 200 230 /(注意:C自来水公司与丁之间没有输水管道)模型建立:决策变量为A、B、C三个自来水公司(i=1,2,3)分别向园丁一号,政府六号,华丰一号,英雄一号四个居民区(j=1,2,3,4)的供水量。设水库i向j区的日供水量为x(ij),由题知x34=*x11+130*x12+220*x13+170*x14+140*x21+130*x22+190*x23+150*x24+190*x31+200*x32+230*x33;约束条件:x11+x12+x13+x14=50; x21+x22+x23+x24=60; x31+x32+x33=50; x11+x21+x31<=80; x1+x21+x31>=30; x12+x22+x32<=140; x12+x22+x32>=70; x13+x23+x33<=30; x13+x23+x33>=10; x14+x24<=50;x14+x24>=10; x(ij)>=0; 用lingo软件求解:Min=160*x11+130*x12+220*x13+170*x14+140*x21+130*x22+190*x23+150*x24+190*x31+200*x32+230*x33;x11+x12+x13+x14=50; x21+x22+x23+x24=60;x31+x32+x33=50; x11+x21+x31<=80; x11+x21+x31>=30; x12+x22+x32<=140;x12+x22+x32>=70;x13+x23+x33<=30; x13+x23+x33>=10;x14+x24<=50;x14+x24>=10;x34=0;x11>=0;x12>=0;x13>=0;x14>=0;x21>=0;x22>=0;x23>=0;x24>=0;x31>=0;x32>=0;x33>=0;运行结果:Global optimal solution found at iteration: 14 Objective value: Value Reduced Cost X11 X12 X13 X14 X21 X22 X23 X24 X31 X32 X33 X34 Row Slack or Surplus Dual Price 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 灵敏度分析:Ranges in which the basis is unchanged: Objective Coefficient Ranges Current Allowable Allowable Variable Coefficient Increase Decrease X11 X12 X13 X14 X21 X22 X23 X24 X31 X32 X33 Righthand Side Ranges Row Current Allowable Allowable RHS Increase Decrease 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 第二类:数学专业学生选课问题 学校规定,数学专业的学生毕业时必须至少学习过两门数学课、一门计算机课、一门运筹学课。这些课程的编号、名称、所属类别要求如下表:课程编号 课程名称 所属类别 先修课要求1 微积分 数学 2 数学结构 数学;计算机 计算机编程3 解析几何 数学 4 计算机模拟 计算机;运筹学 计算机编程5 计算机编程 计算机 6 数学实验 运筹学;计算机 微积分;线性代数模型的建立与求解:用xi=1表示选课表中的六门课程(xi=0表示不选,i=1,2…,6)。问题的目标为选课的课程数最少,即:min=x1+x2+x3+x4+x5+x6;约束条件为:x1+x2+x3>=2;x2+x4+x5+x6>=1;x4+x6>=1;x4+x2-2*x5<=0;x6-x1<=0;@bin(x1); @bin(x2); @bin(x3); @bin(x4); @bin(x5); @bin(x6);运行结果:Global optimal solution found at iteration: 0 Objective value: Value Reduced Cost X1 X2 X3 X4 X5 X6 Row Slack or Surplus Dual Price 1 2 3 4 5 6 第三类:饮料厂的生产与检修计划 某饮料厂生产一种饮料用以满足市场需要。该厂销售科根据市场预测,已经确定了未来四周该饮料的需求量。计划科根据本厂实际情况给出了未来四周的生产能力和生产成本,如下图。每周当饮料满足需求后有剩余时,要支出存贮费,为每周每千箱饮料千元。如果工厂必须在未来四周的某一周中安排一次设备检修,检修将占用当周15千箱的生产能力,但会使检修以后每周的生产能力提高5千箱,则检修应该放在哪一周,在满足每周市场需求的条件下,使四周的总费用(生产成本与存贮费)最小?周次 需求量(千箱) 生产能力(千箱) 成本(千元/千箱)1 15 30 25 40 35 45 25 20 合计 100 135 模型建立:未来四周饮料的生产量分别记作x1,x2,x3,x4;记第1,2,3周末的库存量分别为y1,y2,y3;用wt=1表示检修安排在第t周(t=1,2,3,4)。输入形式:min=*x1+*x2+*x3+*x4+*(y1+y2+y3);x1-y1=15;x2+y1-y2=25;x3+y2-y3=35;x4+y3=25;x1+15*w1<=30;x2+15*w2-5*w1<=40;x3+15*w3-5*w2-5*w1<=45;x4+15*w4-5*(w1+w2+w3)<=20;w1+w2+w3+w4=1;x1>=0;x2>=0;x3>=0;x4>=0;y1>=0;y2>=0;y3>=0;@bin(w1);@bin(w2);@bin(w3);@bin(w4);运行结果:Global optimal solution found at iteration: 0 Objective value: Value Reduced Cost X1 X2 X3 X4 Y1 Y2 Y3 W1 W2 W3 W4 Row Slack or Surplus Dual Price 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 参考文献【1】 杨启帆,边馥萍。数学建模。浙江大学出版社,1990【2】 谭永基,数学模型,复旦大学出版社,1997【3】 姜启源,数学模型(第二版)。高等教育出版社,1993【4】 姜启源,数学模型(第三版)。高等教育出版社2003
你说的模型通常应该是指遥感的数值模型,尤其是遥感反演模型,输入和输出变量都应该是有物理意义的遥感参数。你首先应该从GIS软件中分析卫星图像上都有哪些可利用的遥感参数,再根据实测的数据值建立关系,这样模型就基本上出来了,这种数值模型可以是一个简单的函数,或者是个复杂的方程组,可以利用解析的物理方法建立模型,也可以用统计回归的方法建立模型。例如你从森林遥感图像中可以得到陆地温度数据,那你就可以利用陆地温度和风速的关系建立个预测天气的数值模型。
论文模型构建方法如下:
首先要明确撰写论文的目的。
建模通常是由一些部门根据实际需要而提出的,也许那些部门还在经济上提供了资助,这时论文具有向特定部门汇报的目的,但即使在其他情况下,都要求对建模全过程作一个全面的、系统的小结,使有关的技术人员读了之后,相信模型假设的合理性,理解在建立模型过程中所用方法的适用性,从而确信该模型的数据和结论,放心地应用于实践中。
当然,一篇好的论文是以作者所建立的模型的科学性为前提的。其次,要注意论文的条理性。
(一)问题提出和假设的合理性
在撰写论文时,应该把读者想象为对你所研究的问题一无所知或知之甚少的一个群体,因此,首先要简单地说明问题的情景,即要说清事情的来龙去脉。
列出必要数据,提出要解决的问题,并给出研究对象的关键信息的内容,它的目的在于使读者对要解决的问题有一个印象,以便擅于思考的读者自己也可以尝试解决问题。历届建模竞赛的试题可以看作是情景说明的范例。
对情景的说明,不可能也不必要提供问题的每个细节。由此而来建立模型还是不够的,还要补充一些假设,模型假设是建立模型中非常关键的一步,关系到模型的成败和优劣。所以,应该细致地分析实际问题,从大量的变量中筛选出最能表现问题本质的变量,并简化它们的关系。这部分内容就应该在论文的“问题的假设”部分中体现。
由于假设一般不是实际问题直接提供的,它们因人而异,所以在撰写这部分内容时要注意以下几方面:
(1)论文中的假设要以严格、确切的语言来表达,使读者不致产生任何曲解。
(2)所提出的假设确实是建立模型所必需的,与建立模型无关的假设只会扰乱读者的思考。
(3)假设应验证其合理性。假设的合理性可以从分析问题过程中得出,例如从问题的性质出发做出合乎常识的假设;或者由观察所给数据的图像,得到变量的函数形式;也可以参考其他资料由类 推得到。对于后者应指出参考文献的相关内容。
(二)模型的建立
在做出假设后,我们就可以在论文中引进变量及其记号,抽象而确切地表达它们的关系,通过一定的方法,最后顺利地建立方程式或归纳为其他形式的问题,此处,一定要用分析和论证的方法,即说理的方法,让读者清楚地了解得到模型的过程上下文之间切忌逻辑推理过程中跃度过大,影响论文的说服力,需要推理和论证的地方,应该有推导的过程而且应该力求严谨。
引用现成定理时,要先验证满足定理的条件。论文中用到的各种符号,必须在第一次出现时加以说明。总之,要把得到模型的过程表达清楚,使读者获得判断模型科学性的一个依据。
(三)模型的计算与分析
把实际问题归结为一定的问题后,就要求解或进行分析。在数值求解时应对计算方法有所说明,并给出所使用软件的名称或者给出计算程序。还可以用计算机软件绘制曲线和曲面示意图,来形象地表达数值计算结果。基于计算结果,可以用由分析方法得到一些对实践有所帮助的结论。
有些模型需要作稳定性或其他定性分析。这时应该指出所依据的理论,并在推理或计算的基础上得出明确的结论。
在模型建立和分析的过程中,带有普遍意义的结论可以用清晰的定理或命题的形式陈述出来。结论使用时要注意的问题,可以用助记的形式列出。定理和命题必须写清结论成立的条件。
(四)模型的讨论
对所作的模型,可以作多方面的讨论。例如可以就不同的情景,探索模型将如何变化。或可以根据实际情况,改变文章一开始所作的某些假设,指出由此模型的变化。还可以用不同的数值方法进行计算,并比较所得的结果。有时不妨拓广思路,考虑由于建模方法的不同选择而引起的变化。
通常,应该对所建立模型的优缺点加以讨论比较,并实事求是地指出模型的使用范围。
除正文外,论文和竞赛答卷都要求写出摘要。我们不要忽视摘要的写作。因为它会给读者和评卷人第一印象。摘要应把论文的主要思路、结论和模型的特色讲清楚,让人看到论文的新意。
语言是构成论文的基本元素。建模论文的语言与其他科学论文的语言一样,要求达意、干练。不要把一句句子写得太长,使人不甚卒读。语言中应多用客观陈述句,切忌使用你、我、他等代名词和带主观意向的语句。在英语论文写作中应多用被动语态,科学命题与判断过程一般使用现在时态。
最后,论文的书写和附图也都很重要。附图中的图形应有明确的说明,字迹力求端正。
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