全国大学生数学建模优秀论文---B题：产品销量预测
数学建模论文 最优产销方案
题目最优产销方案的建模与分析摘要本文研究的是手工产品产销的最优化问题，根据所给信息中，我们假定：（1）如果当月的需求不能得到满足，顾客愿意等待该需求在后续的某个月内得到满足，但公司需要对产品的价格进行打折，用缺货损失来表示。
（2）对新招聘的工人进行培训，对解聘的工人给予一定的补助金。
在此基础上根据产品需求和各项成本费用，以“利润=总产值-总成本”为依据建立使利润最大化的最优产销方案，即模型一。
继而，根据该公司的销售情况预测，在某个月进行降价促销，对此方案运作下，求出使公司利润最大化的最优产销方案。
我们假设，如果公司选择在销售量较少的一月份进行促销，那么一月份的产品需求增加，但同时二、三月份的产品需求会受到影响，即有相应的降低，根据假设我们建立了模型二——一月份（淡季）的促销方案；同理，如果公司选择在销售量较大的四月份进行促销，则四月份的产品需求也相应增加，但五、六月份的产品需求就降低，从而我们建立了模型三——四月份（旺季）的促销方案。
上述三个模型均为线性规划模型，我们采用LinGo软件进行编程，并对所得的程序结果进行了分析，然后将模型二，三分别与模型一进行比较分析，从而得到最优的产销规划方案，并得出一定的结论。
最后，通过对最优产销方案的选取，我们发现不进行促销，那么公司将获得最大的效益。
关键字：最优产销方案线性规划降价促销合理价格 linGo软件一、问题重述某企业主要生产一种手工产品，在现有的营销策略下，年初对上半年6个月的产品需求预测如表1所示。
月加班时间不得超过10个小时。
1月初的库存量为200台。
产品的销售价格为240元/件。
该产品的销售特点是，如果当月的需求不能得到满足，顾客愿意等待该需求在后续的某个月内得到满足，但公司需要对产品的价格进行打折，可以用缺货损失来表示。
6月末的库存为0（不允许缺货）。
各种成本费用如表2所示。
（1）若你是公司决策人员，请建立数学模型并制定出一个成本最低、利润最大的最优产销方案；（2）公司销售部门预测：在计划期内的某个月进行降价促销，当产品价格下降为220元/件时，则接下来的两个月中6%的需求会提前到促销月发生。
2011年全国大学生数学建模竞赛B题一等奖论文
承
诺
书
我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮 件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问 题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果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明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反 竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
此时巡警服务台的工作量不均衡度为 8.4314。 由 1） ，2）可知现有巡警服务台的工作量极其不均衡且有些地方出警时间过 长。针上述问题，题目要求再增加 2—5 个巡警服务台来解决上述问题。 本文首先建立集合覆盖的 0-1 规划模型，然后利用 MATLAB 对模型进行求 解，可得到初步的分配方案，最后再引入工作量不均衡度，通过计算求解可确定 增加巡警服务台的数目与位置。 问题二： （1）本文定义了两个评价原则： 原则一：巡警能在 3min 之内到达案发路口 原则二：巡警服务台的工作量均衡度尽量小。 根据以上两个原则对该城区现有巡警服务台的设置方案的合理性进行评价。 若现有巡警服务台的设置不合理， 本文则提出三种方案对全城的巡警服务台 设置进行优化： 方案一： 保持现有巡警服务台的个数和位置， 再在其他路口增设巡警服务台； 方案二：保持现有巡警服务台的个数，但对其位置进行调整； 方案三： 不考虑现有巡警服务台的设置情况， 重新确定全城的最佳巡警服务 台数目与位置。 （2）当该市某路口发生重大刑事案件时，犯罪嫌疑人已逃跑，由于在案发 3min 后巡警才能接到报警，为了快速搜捕嫌疑犯，将调度全市交巡警服务平台 警力围堵嫌疑犯。 因为警车相对于嫌疑犯车延迟三分钟行驶， 而且巡警不知道嫌 疑犯逃跑方向，所以此问题可转化为以下模型：对于任意时间 t ，嫌疑犯驾车逃
《2024年2016年全国大学生数学建模竞赛B题解题分析与总结》范文
《2016年全国大学生数学建模竞赛B题解题分析与总结》篇一一、引言全国大学生数学建模竞赛（CUMCM）是衡量各高校数学类学科学生学习与实践能力的标志性竞赛之一。
其中，B题以真实问题的复杂性吸引了广大参赛选手的关注。
本文将对B题的具体题目内容、解题过程、常见方法和误区进行分析，并结合实例对竞赛结果进行总结，以期为其他参赛同学提供一定的参考。
二、题目分析B题通常关注某一实际领域的复杂问题，涉及多个因素的综合考量。
其要求参赛者通过建立数学模型，解决实际问题。
具体问题包括某个地区的旅游经济预测和资源合理配置。
针对此问题，首先需要对旅游业的各项数据进行详细分析，然后构建适当的数学模型，并使用合适的数学工具和软件进行计算和模拟。
三、解题过程1. 数据收集与分析：收集该地区的历史旅游数据，包括游客数量、消费水平、旅游景点分布等。
同时，分析该地区的经济、文化、交通等影响旅游业的因素。
2. 模型构建：根据收集的数据和实际情况，选择合适的数学模型进行建模。
常见的模型包括时间序列预测模型（如ARIMA 模型）、多元回归模型等。
3. 模型求解与验证：利用数学软件（如MATLAB、SPSS等）对模型进行求解，并对模型的预测结果进行验证。
验证方法包括与历史数据进行对比、进行敏感性分析等。
4. 资源合理配置：根据预测结果和实际情况，制定合理的资源分配方案，如旅游景点的开发策略、交通设施的优化配置等。
四、常见方法与误区1. 常见方法：在建模过程中，应选择合适的数学模型和方法。
对于时间序列预测问题，常用的有ARIMA模型、指数平滑法等；对于多元回归问题，则需要考虑各因素之间的相互关系。
同时，还应充分利用计算机技术进行数据分析和模拟。
2. 误区提示：在建模过程中，要避免陷入一些常见的误区。
例如，过分追求模型的复杂性和精确度而忽视模型的实用性和可解释性；忽视数据的预处理和清洗工作；忽略模型的验证和修正等。
五、实例分析以某次B题竞赛的优秀解决方案为例，详细分析其解题过程和关键点。
全国大学生数学建模竞赛B题优秀论文
(１） 表示客流量随时间的变化值,R、ＲW、RG分别表示上海国际旅游入境人数本底值、外国游客入境人数本底值、港澳台游客入境人数本底值;
（2）R１表示20１0年1、2、3、4、11、１2月上海国际旅游入境实际人数，Ｒ2表示世博会期间上海国际旅游入境实际人数,RZ表示2０1０年上海国际旅游总入境实际人数;
最后,通过对模型结果的分析，量化评估上海世博会的影响力。从世博会对以上各个指标的贡献率可以看出：世博会极大地促进了旅游业的发展,并且对上海的财政收入做出了巨大的贡献。在分析所得结果的基础上,客观评价此模型，并指出其优点和缺点。
关键词：上海 世博会 影响力 本底趋势线 内插值
1.问题重述
201０年上海世博会是首次在中国举办的世界博览会。从１851年伦敦的“万国工业博览会”开始，世博会正日益成为各国人民交流历史文化、展示科技成果、体现合作精神、展望未来发展等的重要舞台。请你们选择感兴趣的某个侧面,建立数学模型，利用互联网数据,定量评估2010年上海世博会的影响力。
2.模型的假设与符号说明
２.1模型的假设
201０年上海世博会作为一场世界级的盛宴,要对其影响力进行定量评估,尚存在一些不确定因素。故为了研究方便，我们给出以下假设：
(1)假设世博会不受偶然事件严重冲击和干扰；
(２)假设旅游人数只受主要因素影响，其他一些因素可以忽略,比如天气等因素；
（３)假设世博会期间每月游览总人数波动不大，非世博会期间每月游览总人数波动也不大。
第二步,用Ｅxｃel的指数模型、乘幂模型和SＰＳＳ的指数-三角函数复合模型 、直线-逻辑线增长复合模型 、直线-三角函数复合模型 对各个指标进行拟合,确定有关参数，获得各个指标的趋势线模型和方程,并计算各年的本底值;
数学建模 汽车销量预测
数学建模汽车销量预测在当今汽车市场竞争越来越激烈的时代，汽车销量成为衡量企业实力的重要指标之一。
因此，汽车销量预测成为汽车企业必须要面对的一个问题。
在这个问题中，数学建模将会是一种非常好的方法来解决这个预测问题。
在数学建模中，需要从多方面的角度来考虑汽车销量预测，其中包括以下几点：1.市场历史数据分析了解汽车市场的历史数据可以为汽车销量预测提供非常有价值的基础数据。
这些数据可能包括销售数量、价格、销售地区、汽车供应链等等。
通过对这些历史数据进行分析，可以发现某些趋势和模式，从而为汽车销量预测提供参考。
2.消费者心理分析消费者心理分析可以帮助企业更好地了解消费者的想法和消费动态。
例如，年轻人可能更喜欢酷炫的车型和高科技配置，而家庭用户可能更注重车内空间和舒适性。
通过研究消费者需求，可以更准确地预测汽车销售量。
3.经济环境分析经济环境是影响汽车销量的一个重要因素。
例如，通货膨胀、利率变化、人口流动等都可能对汽车销量造成影响。
因此，在汽车销量预测中，必须充分考虑当前的经济环境因素。
在汽车市场上，竞争环境也是一个非常重要的因素。
通过研究竞争对手的产品定位、价格、推广等信息，可以更好地预测销量。
此外，也可以通过在市场上进行调研，了解消费者的购买意愿和竞争对手的销售情况来预测销量。
5.数学建模最后，将以上四个方面的因素结合起来，通过数学建模来预测汽车销量。
数学建模是一种利用数学工具来分析和解决实际问题的方法，而在汽车销量预测中，可以采用统计分析、时间序列分析、回归分析等方法来进行建模。
在进行数学建模时，需要注意各个因素之间的影响关系，避免偏差和误差，提高预测的准确性。
此外，也需要不断对模型进行验证和更新，以保证预测的效果。
综上所述，在汽车销量预测中，数学建模是一种非常有用的工具。
通过分析多个方面的因素，并利用数学建模来处理和预测数据，可以帮助企业更好地掌握汽车市场的动态，从而更好地制定销售策略和计划，提高市场竞争力。
2011年全国大学生数学建模竞赛B题一等奖论文
台的节点集合， cij i I , j J 为巡警服务台 j 到达路口 i 的最短距离。 引入 0-1 变量 sij i I , j J ，当路口 i 分配给巡警服务台 j 管辖是为 1 ，当路口 i 不分配给巡警服务台 j 管辖是为 0。即：
1 , 路口i分配给服务台j管辖 sij 0 ，路口i不分配给服务台j管辖
92 ，j 1, 2 92 ， j 1, 2
20 ； 92
1 , 路口i分配给服务台j管辖 2. sij 其中： i 1, 2 92 ，j 1, 2 20 ； 0 ，路口i不分配给服务台j管辖 ， uij 3km 0 3. kij 其中 i 1, 2 20， j 1, 2 92 uij 3km 1 ， 1 ，服务台i对要道j进行封锁 3. xij ，其中 i 1, 2 20 ， j 1, 2 92 ； 0 ，服务台i不对要道j进行封锁 4.. c j ： j 巡警服务台的工作量，其中 j 1, 2 24 ；
二、问题分析ຫໍສະໝຸດ 建模思路问题一： （1）问题要求在城区 A 的 20 个巡警服务台位置确定的情况下，按照 3min 到达案发地的原则为各服务平台分配管辖范围。 本文引入经典离散定位理论中的 最大集合覆盖模型进行求解。 记 I {1, 2
92} 为城区 A 的所有路口节点集合，J {1, 2
20} 为城区 A 巡警服务
由题目的要求可知，当 cij 3km 时，路口 i 可能分配给巡警服务台 j ，也可
4
能分配给其他可在 3min 到达 i 路口的巡警服务台， 而不分配给平台 j ， 故有 s ij 1 ； 当 cij 3km 时，巡警服务台 j 不可能在规定的时间内到达路口 i ，故此时路口 i 不 能分配给巡警服务台 j 管辖，故此时 sij 0 。 根据上述的分配原则及每个路口只由一个巡警服务台进行管辖、 每个巡警服 务台至少要管辖一个路口，可建立最大集合覆盖模型，并借助数学软件 MATLAB 进行求解。 （2）问题要求调度全区 20 个交巡警服务平台的警力资源，对进出 A 区的 13 条交通要道进行快速全封锁，且每个平台的警力最多封锁一个路口。本文将 问题转化为：从 20 个服务平台中选出 13 个对 13 条交通要道进行封锁，且这 13 个平台所用的时间要最小的规划问题。 本文引入 0-1 变量表示一个巡警服务台是否封锁一条交通要道， 从而建立这个 问题的 0-1 规划模型，并借助数学软件 LINGO 进行求解。 （3）根据问题一（1）的分配方案可知： 当标号为 39、61、28、29、38、92 的路口有案件发生时，标号为 2、7、15、 16、20 的巡警服务台的出警时间将超过 3min，即出警时间过长。 此时每个巡警服务台的工作量分别为：
全国大学生数学建模优秀论文 B题：产品销量预测
承诺书我们仔细阅读了数学建模竞赛选拔的规则.我们完全明白，在做题期间不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人研究、讨论与选拔题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反选拔规则的, 如果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明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守选拔规则，以保证选拔的公正、公平性。
如有违反选拔规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们选择的题号是（从A/B/C中选择一项填写）：队员签名：1.2.3.日期：年月_日编号专用页评阅编号（评阅前进行编号）：评阅记录（评阅时使用）：评阅人评分备注B 题 产品销量预测摘要产品销量预测问题是当前世界上所有企业最关心的问题之一。
企业若想长期生存发展，就必须做销量预测。
本文对产品的销量及其影响因素进行了讨论。
对于问题一，鉴于比例系数未知，给出比例系数为每一产品在单位时间内平均吸引k 个顾客，使其购买k 个该产品这一假设，建立Malthus 模型，预测出0t 时刻的产品销量0()x t 。
分析得Malthus 模型所得结果只与实际销售量在初始阶段的增长情况比较符合，不宜用于销售量的中、长期预测。
对于问题二，结合问题一并假设一个消费者仅购买一种该产品。
此时问题可理解为在某时刻t 时，产品销量的增长率既与到时刻t 为止的已经购买该种产品消费者数目)(t x 成正比，也与尚未购买该产品的潜在消费者数目)(t x N 成正比。
建立Logistic 模型，预测出0t 时的产品销量0()x t 。
分析得，产品销售情形与此模型非常相似，特别在销售后期更加吻合。
对于问题三，根据产品生命周期理论，结合龚柏兹曲线，运用三段对数和法，建立模型，预测出市场容量N 。
对于问题四，考虑到影响产品销量的因素有广告、企业竞争、产品竞争、消费者的购买能力、国家的经济水平等。
结合本文，选取广告、企业竞争、产品竞争三个因素分别建立独家销售的广告模型、竞争销售的广告模型、同类产品的竞争模型来预测0t 时的产品销量0()x t 。
2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题获奖论文
2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括我2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：基于背包算法的太阳能小屋的研究与设计摘要本文针对太阳能小屋上光伏电池铺设问题,运用贪婪算法,通过局部最优来逼近整体最优.针对三个问题,分别得出了光伏电池的铺设方案和对应的逆变器选择,架空后光伏电池与水平面夹角的最优解以及小屋对太阳辐射的最大化利用的设计方案.对于问题一,首先对光伏电池的性价比K 进行了纵向比较,选出了性价比最高的三种光伏电池312,,A B B .为了使剩余面积达到最少,采用整数背包算法,从而在设计太阳能小屋时,需在建筑物外表面（屋顶及外墙）铺设光伏电池,光伏电池组件所产生的直流电需要经过逆变器转换成220V 交流电才能供家庭使用,并将剩余电量输入电网.不同种类的光伏电池每峰瓦的价格差别很大,且每峰瓦的实际发电效率或发电量还受诸多因素的影响,如太阳辐射强度、光线入射角、环境、建筑物所处的地理纬度、地区的气候与气象条件、安装部位及方式（贴附或架空）等.因此,在太阳能小屋的设计中,研究光伏电池在小屋外表面的优化铺设是很重要的问题.附件中提供了相关信息.请参考附件提供的数据,对下列三个问题,分别给出小屋外表面光伏电池的铺设方案,使小屋的全年太阳能光伏发电总量尽可能大,而单位发电量的费用尽可能小,并计算出小屋光伏电池35年寿命期内的发电总量、经济效益（当前民用电价按0.5元/kWh 计算）及投资的回收年限.在求解每个问题时,都要求配有图示,给出小屋各外表面电池组件铺设分组阵列图形及组件连接方式（串、并联）示意图,也要给出电池组件分组阵列容量及本题要求我们,根据题目所提供的大同典型气象年气象数据,选择铺设电池的方案,可见光伏电池的发电量或发电效率只考虑受辐射影响即可,其余如坏境、地区气候等受制因素均可不必考虑.（1）对于问题一,有三个子问题需要解决：第一是要选定光伏电池组件的几种排列方式,利用多重最优化思想,首先要对每种光伏电池的性价比K 进行纵向比较,选出性价比最大的前三种光伏电池,依次是：312,,A B B .用这三种光伏电池对各个平面进行铺设,同时对小部分的空余面积用面积较小的薄膜电池C 进行插空;然后采用整数背包模型,利用Matlab,确定各平面每种光伏电池的最大范围个数;最后对每个平面光伏电池数进行优化,结合实际情况,确定光伏电池数量及平面位置.第二是按照逆变器的选配要求,选配相应的逆变器的容量和数量,同时画出相应的电路连线图;第三是根据计算公式计算出光伏电池在35年寿命期内的发电总量、经济效益及投资的回收年限.（2）对于问题二,可以类比考虑为房顶可以以屋檐为轴活动,使得房顶可以最大限度吸收太阳光照辐射最强时的太阳辐射.设太阳辐射强度为w,房顶可吸收太阳辐射强度为wf的关系式.而当房顶“可动”,(θ(θ,当房顶“固定”时,θ不变,可求出)f)9. α：太阳高度角10.H：屋顶最高点距地面高度4.5≤H8.2≤11.h：室内空间净空高度距地面高度4.5≤h8.2≤12.a：东西面墙的宽153≤≤a13.b：南北面墙的长15≤b3≤14.S：屋顶面积4模型假设1. 假设题目所给的数据真实可靠;2. 假设实际影响每峰瓦的实际发电效率或发电量的因素,如环境、建筑物所处的地理纬度、地区的气候等,均不会影响其发电效率或发电量. 3. 假设空气中的尘埃、水汽等等不会对太阳辐射强度产生影响 4. 假设同一时刻阳光照射在房屋同一面的太阳高度角相等 5. 假设铺设的电池的厚度不会对其他电池采光产生影响 6. 假设地球绕太阳公转轨道是正圆形. 7. 假设逆变器不安装在小屋外表面8. 假设周围环境对光伏电池发电量不产生影响5模型的建立与求解4S ,1w ,2w ,…,24w 和1p ,2p ,…,24p 均为正数）建立以下数学模型：∑==241max j j j x p z ,使得 ∑=≤241j k j j S x w ,其中ij N j ∈,j x 0≥,{}4,3,2,1∈k 且j x ,k S , j w , j p 均为正数 采用动态规划算法对整数背包模型进行求解：a.划分阶段K ：将供选择的光伏电池按1,2,…,n 排序,每个阶段可装入一种光伏电池;b.确定决策变量：k x 表示装入第k 种物品的件数;k s 表示背包中允许装入前k 种光伏电池的总面积．c.建立状态转移方程：k k k k x w s s +=-1;决策集合为：⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⎥⎦⎤⎢⎣⎡≤≤=为整数k x w s x x s D k k k k k ,,0)(,⎤⎢⎡k s k s位置通过对大同气象数据进行处理,我们得到了1S 平面每平米光辐射量总量1Q , 用3,2,1,=i s i 分别表示312,,A B B 的面积;i η表示光伏电池转化率,i v 表示每种光伏电池所带来的年收益;i V 表示使用年限内的总收益; i w 光伏电池的花费; i M 单位面积上第i 种光伏电池的利润.根据上述公式,求解结果如下：由表格可知,3S 面的单位面积利润为负,因此不铺设3S .下面我们仅对1S ,2S ,4S 进行光伏电池的铺设.以1S 为例,由于3A 2B 1B 是按利润与面积比按从大到小排列的,所以我们在保证12个3A 全部被铺后,其次铺2B ,最后铺1B ,从而得到图三：西面4S5.1.2选配相应的逆变器的容量和数量,同时画出相应的电路连线图由于逆变器的花费费用与逆变器的输入电压呈正相关,按照逆变器的选配要求,根据前一步我们算出的光伏电池312,,A B B 在各个平面上的分布个数,对光伏电池进行串、并联分组阵列铺设,铺设方案如下图：图四（顶面S 1） 图五(南面S 2)图六（西面S3）5.1.3计算小屋光伏电池35年寿命期内的发电总量、经济效益及投资的回收年限经计算得,太阳能小屋的发电量为17047.54hkw⋅;经济效益为76854.11元;回报年限为20.58年.5.2 问题二的求解5.2.1确定屋顶与水平面的夹角θ的表达式以小屋所在点做地球的切平面xOy,以O点为垂点做xOy面的法向由O点向任意方向引一射线OM作为太阳射线,为方便计算设其模为1. 分析可得：（１）需先将OM分解为XOY平面内一向量ON与Y轴上一向量OL的合成向量.下图为空间直角坐标系：图九平面直角坐标系（3）过O点做小屋平面的法线OA（4）将OK 与OJ 分解到OA 所在直线上,则OA =θαθαcos sin sin cos cos +-A ,=)(θf θαθαcos sin sin cos cos +-A ,其中θ为架空后光伏电池与水平面倾角.分析可知当θ与太阳直射辐射强度最强时刻太阳高度角互余时, 则第一季度即前三个月的整体平均δ可用matlab 求出（计算代码见附录二）： 计算公式为=第一季度δ2/)sin(45.23365/404365/222πχχππ⎰d =12.15=第二季度δ2/)sin(45.23365/586365/404πχχππ⎰d =89.14又由于δ分别代入上式求和可得将第k季度对)(θf求导取极点即可求出当θ=︒7.51.5.2.3用架空方式对各面的光伏电池进行铺设（1）首先是对于屋顶的铺设,由于屋顶的天窗需要空出,所以对屋顶划分为四个区域分别进行架空,具体的划分方式为：图十五对屋顶进行分片需要说明的是,架空时的屋顶与水平面的夹角为上述所求θ=︒7.51（2）其次,对于南面与西面,我们将继续采用贴附方式对光伏电池进行铺设, 光伏电池的铺设方案与逆变器的选择见问题一.5.2.4小屋光伏电池35年寿命期内的发电总量、经济效益及投资的回收年限经计算得,太阳能小屋的发电量为22161.81hkw⋅;经济效益为92224.93元;回报年限为18.2年.5.3问题三的求解5.3.1求得最大屋顶面积要获得最多的太阳辐射量就要使光伏电池的面积最大和倾角最佳,因此就要有最大的屋顶面积,建立线性规划方程，目标函数为22)S-+b=，(max hHa使得⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤≤≤≤≤≤≤15,374*4.58.24.58.2b a b a h H . 用Matlab 得出最优解,为计算、画图方便,h b a ,,取整数解： 根据以上数据和附件7中小屋的建设要求,画出各墙面的平面图：图十五 顶面 图十六 北立面图十七 东立面 图十八 南立面注：单位面积为mm,房子的朝向为南偏西 15（即13点钟方向）．6模型评价优点：我们采用了多重最优化的思想,多次选择最优,使得得到的结果更精确,更好的解决了实际问题,背包算法的应用,简化了求解过程;缺点：本文在求太阳能小屋发电量时,没有考虑周围环境遮挡物对其影响.参考文献[1]屈睿瑰,建筑节能中太阳辐射量的分析与确定,广西轻工业,6:81-82,2007. [2]王文波,数学建模及其基础知识详解,武昌：武汉大学出版社,2006[3]高天,翟延慧,王梦光,特殊多维背包问题的约束简化方法--不等式单约束生法 .东北师大学报自然科学版.34(3):21-25,2002.[4]李娟,方平,周明,一种求解背包问题的混合遗传算法.南昌航空工业学院学报, (3):31-35, 1998.附录附表一：product_N=1:3;weight=[1276640 1635150 1938396]; %第i 件物品的单件重量 % W = [200 265 320];% n = [46.1 37.91 45.98];% value = W.*n./100;value = [283.21 132.69 134.17];per_value=value./weight;Total_value=0;oneturn = abs(sum(weight));turn = floor(b/oneturn);if turn >= 1Total_weight = mod(b,oneturn); elseTotal_weight = b;endenddisp('电池总个数')length(product_N)*turn + sum(ii)disp('各类电池个数,按顺序排')zz = turn.*ones(1,length(product_N)); zz = zz + ii附录二：的matlab求法：1.第一季度clc;clear all;close all;LLine = 222*pi/365;Hline = 404*pi/365;func=inline('23.45.*sin(x)','x'); Result=quadl(func,LLine,Hline) syms xF=int(23.45.*sin(x),x,LLine,Hline) % Result=vpa(F)δ的matlab求法:第四季度clc;clear all;close all;LLine = 768*pi/365;Hline = 950*pi/365;func=inline('23.45.*sin(x)','x'); Result=quadl(func,LLine,Hline) syms xF=int(23.45.*sin(x),x,LLine,Hline)delta((ii-1)*length(t)+jj) = a_delta(ii); end endphi = 40.1;sind_alpha = sind(phi).*sind(detia)+cosd(phi).*cosd(detia).*cosd(omega); alpha = asind(sind_alpha);cosd_A = (sind(detia)-sind(alpha).*sind(phi))./(cosd(alpha).*cosd(phi)); 面积（2m ）单价（wp /元）性价比K290390 4.80.355556 1171240 4.80.379761。
2003全国大学生数学建模竞赛B题优秀论文(出题人亲作)
2003高教社杯全国大学生数学建模竞赛B 题参考答案注意：以下答案是命题人给出的，仅供参考。
各评阅组应根据对题目的理解及学生的解答，自主地进行评阅。
问题分析：本题目与典型的运输问题明显有以下不同： 1． 运输矿石与岩石两种物资； 2． 产量大于销量的不平衡运输； 3． 在品位约束下矿石要搭配运输； 4． 产地、销地均有单位时间的流量限制； 5． 运输车辆每次都是满载，154吨/车次； 6． 铲位数多于铲车数意味着最优的选择不多于7个产地； 7． 最后求出各条路线上的派出车辆数及安排。
运输问题对应着线性规划，以上第1、2、3、4条可通过变量设计、调整约束条件实现；第5条使其变为整数线性规划；第6条用线性模型实现的一种办法，是从120710 C 个整数规划中取最优的即得到最佳物流；对第7条由最佳物流算出各条路线上的最少派出车辆数（整数），再给出具体安排即完成全部计算。
对于这个实际问题，要求快速算法，计算含50个变量的整数规划比较困难。
另外，这是一个二层规划，第二层是组合优化，如果求最优解计算量较大，现成的各种算法都无能为力。
于是问题变为找一个寻求近优解的近似解法，例如可用启发式方法求解。
调用120次整数规划可用三种方法避免：（1）先不考虑电铲数量约束运行整数线性规划，再对解中运量最少的几个铲位进行筛选；（2）在整数线性规划的铲车约束中调用sign 函数来实现；（3）增加10个0－1变量来标志各个铲位是否有产量。
这是一个多目标规划，第一问的目标有两层：第一层是总运量（吨公里）最小，第二层是出动卡车数最少，从而实现运输成本最小。
第二问的目标有：岩石产量最大；矿石产量最大；运量最小，三者的重要性应按此序。
合理的假设主要有：1. 卡车在一个班次中不应发生等待或熄火后再启动的情况；2. 在铲位或卸点处因两条路线（及以上）造成的冲突时，只要平均时间能完成任务即可，不进行排时讨论；3. 空载与重载的速度都是28km/h ，耗油相差却很大，因此总运量只考虑重载运量；4. 卡车可提前退出系统。
2011年全国大学生数学建模竞赛B题优秀论文
i 1, 2, 20
j 1, 2, ,92
（4）
根据上述模型，我们使用 Lingo 及 MatLab 软件进行求解，工作量均衡度 σ=7.7018， 各平台管辖的路口结果见表 2： 表 2 A 区各平台管辖的路口 平台 管辖的路口 到达最远路口时间（min）
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
2
三、符号定义
各符号及含义见表 1。 表1 符号 v tij pj S Ge（S） N M q σ T C(t) 符号含义说明 含义 交巡警的速度 交巡警从第 i 个平台到第 j 个路口节点所需时间 第 j 个路口节点的发案率 满足时间要求的路口节点的集合 集合 S 元素的个数 表示区内到任一平台时间均超过 3min 的路口数 表示区内路口总数 平台设置合理度 工作量均衡度 封锁完所有要道的总用时 完全封锁这个逃逸范围的最少路口集合
12250300350400450500100150200250300350400450500550f交通服务平台服务范围图表示交叉路口表示服务平台表示交通服务平台的服务范围增加平台后f区各平台管辖示意图522最佳围堵的全市交巡警平台调度模型交巡警平台围堵嫌犯是动态的过程全市80个平台参与围堵当交巡警的最短围堵时间小于嫌犯的逃逸时间减去案发至报警的3min则实现成功围堵
由于一个平台的警力最多封锁一个路口， 则
j 1
13
ij
1
（5）
设第 i 个平台封锁第 j 个关键路口节点的时间为 tij，则封锁完所有要道的总用时 T 以用时最长的为准，即
T max tij ij
i
为实现快速封锁，选取总用时最短的方案。
《2024年2016年全国大学生数学建模竞赛B题解题分析与总结》范文
《2016年全国大学生数学建模竞赛B题解题分析与总结》篇一一、引言2016年全国大学生数学建模竞赛B题是一道涉及复杂系统建模与优化的题目，要求参赛者分析某地区农产品流通系统的问题，建立相应的数学模型并解决实际管理决策问题。
本文旨在深入探讨此题目的解题思路、方法和总结，以供参考。
二、题目背景及问题分析本题主要涉及农产品流通系统的管理与优化问题。
背景中提供了详细的农产品销售和物流数据，要求我们通过建立数学模型，分析现有问题并提出解决方案。
问题主要涉及以下几个方面：1. 农产品流通系统的现状分析；2. 农产品销售和物流过程中的瓶颈与问题；3. 优化农产品流通系统的策略与方法。
三、解题思路与方法针对上述问题，我们首先进行了系统的分析，然后提出了以下解题思路与方法：1. 现状分析：通过收集和分析农产品销售和物流数据，了解现有系统的运作情况，找出瓶颈和问题。
2. 建立数学模型：根据问题特点，选择合适的数学模型进行建模。
在本题中，我们选择了网络流模型、线性规划模型等。
3. 问题诊断：运用建立的数学模型对问题进行诊断，找出关键因素和影响程度。
4. 优化策略：根据诊断结果，提出优化策略和方法，包括改进物流网络、优化价格策略等。
5. 实施与评估：将优化策略付诸实施，并定期进行评估，根据评估结果进行调整和优化。
四、具体实施步骤1. 数据收集与整理：收集农产品销售和物流数据，进行整理和清洗。
2. 建立数学模型：根据问题特点，选择合适的数学模型进行建模。
在本题中，我们建立了网络流模型和线性规划模型。
3. 问题诊断与瓶颈分析：运用建立的数学模型对问题进行诊断，找出关键因素和瓶颈。
通过分析数据，我们发现物流网络中的某些环节存在瓶颈，导致农产品流通效率低下。
4. 提出优化策略：针对诊断结果，我们提出了一系列优化策略和方法。
包括改进物流网络结构、优化价格策略、引入先进的仓储和运输技术等。
5. 实施与评估：将优化策略付诸实施，并定期进行评估。
产品销量的预测
B 题：产品销量预测设有某种新产品要推向市场, t 时刻的销量为),(t x 由于产品性能良好, 每个产品都是一个宣传品, 因此, t 时刻产品销量()x t 与t 有关。
1， 设t 时刻产品销量的增长率dxdt与)(t x 成正比, 预测0t 时的产品销量0()x t ； 2， 设考虑到产品销售存在一定的市场容量N , 统计表明dtdx与该产品的潜在容量)(t x N 成正比, 预测0t 时的产品销量0()x t ；3， 试考虑影响产品销量的其他因素，并建立模型，预测0t 时的产品销量0()x t .摘要在经济学与管理学领域里，人们经常遇到涉及有关经济量的变化，如增长、速率、边际分析等，通常是根据动态平衡法，遵循净变化率=输入率-输出率的规则，建立起诸经济量之间的相应的微分方程模型，用以描述并解释各个经济量之间的变化规律，从而做出正确的决策及预测分析。
本文首先针对问题一和问题二，建立了简单的数学模型。
例如问题二中的模型实际上就是著名的逻辑斯蒂(logistic)模型,它在人口、虫口模型中应用广泛，并且也被用来预测经济学中一些产品销量等问题，著名的生物增长S型曲线就是通过此模型得到的。
文章给出了逻辑斯蒂模型，并解释了它在产品销量问题中的应用，分析了逻辑斯蒂方程的一些简单性质。
针对问题三我们有三种种思路，第一：考虑到在现实中，影响产品销量的因素有很多，此时问题二中的模型就显得太过简单，文章加入了其他的现实因素，比如价格，产品寿命损耗等因素，改进了原来的模型，并简要分析说明了模型的优越性。
第二：运用线性回归的知识建立数学模型。
第三：因为线性回归方程中汽车销量需要知道影响因素的一些数据，但我们却并不知道，所以通过线性回归得到的方程还不够。
这里还有许多其他不确定因素所以我们采用方法二灰色预测的方法来预测汽车销量。
关键词：逻辑斯蒂模型，改进的模型，线性回归，灰色预测一、 问题重述 B 题：产品销量预测设有某种新产品要推向市场, t 时刻的销量为),(t x 由于产品性能良好, 每个产品都是一个宣传品, 因此, t 时刻产品销量()x t 与t 有关。
2009年全国大学生数学建模-产销问题
2009高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果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明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）：我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：参赛队员(打印并签名) ：1.2.3.指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：日期：年月日产销问题数学模型摘要本文主要针对不同月份市场需求量的不同、生产成本以及各种限制条件建立数学模型求解线性最优解。
在生产企业中，产品的成本由多方面组成：原材料成本、库存成本、外包费用以及员工工资等等。
而在该产品当月的需求不能得到满足时，顾客愿意等待该需求的后续的某个月内得到满足，但公司需要对产品价格进行打折，因此还要考虑缺货损失。
同时，由于各月的产品需求不同，需要的工人的数也随之变化，还必须考虑工人的培训费用、加班费用以及解聘费用等。
该产品的销售价格不变，产品需求也大概是一个定值，故一般在成本最低时其利润就最大，故此题第一问就是求一个最小值问题。
由以上分析可知，此题属于多元函数的条件极值问题，其目标函数就是成本最小，而约束条件则是各种成本因素，线性规划是解决这类问题的有效方法。
我们可以用比较熟悉的LINGO软件进行求解。
使用LINGO将大大简化我们的劳动量，但是输入时要遵守该软件的输入规则。
最后得到第一问的答案为最小成本是897496元，而第二问，从计算结果可看出，降价促销会引起总收入减少，但促销带来的增长会使需求的变化变得平稳引起总成本的下降。
数学建模产品生产销售问题论文
产品生产销售优化问题一、问题重述：某企业生产一种手工产品，在现有的营销策略下，根据往年经验，现对下半年6个月的产品需求预测如表1所示。
7月初工人数为12人，工人每月工作21天，每天工作8小时，按规定，工人每个月加班时间不得超过10个小时。
7月出的库存量为400台。
产品的销售价格为260元/件。
该产品的销售特点是，如果当月的需求不能得到满足，顾客愿意等待该需求在后续的某个月内得到满足，但公司需要对产品的价格进行打折，可以用缺货损失来表示。
12月末的库存为0（不允许缺货）。
各种成本费用如表2所示。
表2 产品各项成本费用（1）建立数学模型并制定出一个成本最低、利润最大的最优产销方案；（2）预测：在计划期内的某个月进行降价促销，当产品价格下降为240元/件时，则接下来的两个月中6%的需求会提前到促销月发生。
试就7月份（淡季）促销和11月份（旺季）促销两种方案以及不促销最优方案（1）进行对比分析，进而选取最优的产销方案。
二．问题分析：通过对产品生产销售优化问题的分析，可把问题转化为生产成本最低问题，而生产成本又与原料成本，库存成本，缺货成本，包装成本，培训成本，解雇费用，工人正常工资和加班工资有关，总成本=原料及包装成本+库存成本+缺货成本+培训成本+解雇费用+工人正常工资+加班工资，要使成本最小.利润最大，就必须求出成本最低方案。
由上面部分，可设每月生产的产品数量X i，每月的缺货量Y i,,每月的库存量Z i,每月解雇的工人数M i ,每月培训的工人数N i ,每月所有工人总加工时间T i ,每月的工人数S i ,其中i=1,2,3,4,5,6.可得总成本的表达式为：M=61120201010050201618i i i i i iiX Y Z Mi N S T =++++++∑再根据题中约束条件，可列出线性关系，利用线性方程规划原理，使用Lindo软件，得出最优解，再根据程序运行结果对7月份和11月份促销方案进行判断、并改变相应的数字利用Lindo求解，得到最优结果与未促销时的方案比较得到最优的产销规划方案。
产品销量预测模型
2012年河南科技大学数学建模第二次模拟训练承诺书我们仔细阅读了数学建模竞赛选拔的规则.我们完全明白，在做题期间不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人研究、讨论与选拔题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反选拔规则的, 如果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明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守选拔规则，以保证选拔的公正、公平性。
如有违反选拔规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： B队员签名：1.2.3.日期： 2012 年月--日2012年河南科技大学数学建模第二次模拟编号专用页评阅编号（评阅前进行编号）：评阅记录（评阅时使用）：评阅人评分备注B 题产品销量预测摘要对产品销售量的预测，无论是对于整体掌控市场的发育与成长态势的政策制定者，还是对于研究市场行情以制定营销策略的厂商而言，都具有极其重要的作用。
本文针对市场上新产品进入市场的销量预测的实际问题，确定模型应有的变量，做出一般的假设并确定约束条件，从而建立有效的模型，以更好的解决新产品进入市场的销量预测问题。
对于问题一，经过分析可设()=dxkx t dt ，从而建立简单的Malthus 模型，很好地解决了产品销售量的预测问题。
对于问题二，针对市场中存在市场容量N 这一约束条件，又有=k[N-x(t)]dxdt，则可建立阻滞增长模型，即可得到产品的销售量在一定时间内迅速增加，达到一定时期后销售量开始趋于稳定。
对于问题三，综合考虑各个影响产品销售量的因素，通过筛选和忽略微小因素，主要考虑产品价格、产品广告投入、消费者习惯等因素，并引用媒体广告产出的模型，分别建立各因素与销售量的函数关系式，并通过这些关系式的组合，得到一种新的新产品扩散模型。
通过该模型与logistic 模型和巴斯新产品扩散模型比较来进行模型检验，并通过Matlab 编程画图可以得出，该模型和两种已知的模型的曲线走向一致。
《2024年2016年全国大学生数学建模竞赛B题解题分析与总结》范文
《2016年全国大学生数学建模竞赛B题解题分析与总结》篇一一、引言全国大学生数学建模竞赛是衡量我国高等院校学生数学应用能力和创新意识的重要比赛。
在众多题型中，B题因其对实际问题的深刻解析与数学知识结合，往往能引发广泛关注。
本文将针对2016年B题进行详细的解题分析与总结，以期为今后的学习和研究提供参考。
二、题目概述B题主要围绕某大型零售商的库存管理问题展开，要求参赛者根据历史销售数据和库存数据，建立数学模型，优化库存策略。
问题涵盖了数学建模、统计分析以及实际应用的多个方面。
三、解题分析（一）数据准备与分析首先，对给定的历史销售和库存数据进行清洗与整理，以得到一个清晰的、可以用于分析的数据集。
在处理数据的过程中，要注意对数据的完整性和准确性的校验，以确保模型建立的准确性。
（二）模型建立根据数据的特性，选择合适的数学模型进行建模。
对于库存管理问题，常用的模型包括预测模型、优化模型等。
在建立模型时，要充分考虑数据的时效性、商品之间的关联性以及库存成本等因素。
（三）模型求解与验证使用数学软件或编程语言对模型进行求解，并利用实际数据进行验证。
在求解过程中，要注意模型的复杂度与求解效率的平衡，同时要确保模型的准确性。
在验证阶段，可以通过对比模型的预测结果与实际结果，来评估模型的性能。
（四）策略制定与优化根据模型的求解结果，制定相应的库存管理策略。
同时，要考虑到策略的灵活性和可操作性。
在策略实施后，要定期对策略进行评估和优化，以适应市场变化和需求变化。
四、解题总结（一）关键点把握在解决B题时，关键在于对数据的准确理解和处理、选择合适的数学模型以及模型的求解与验证。
同时，要充分考虑到实际应用的场景和需求，确保模型的实用性和可操作性。
（二）团队协作的重要性数学建模竞赛不仅是对个人能力的考验，更是对团队协作能力的检验。
在解题过程中，团队成员要充分发挥各自的专业优势，相互协作、共同探讨，才能取得好的成绩。
（三）创新意识的体现在解决实际问题时，要注重创新意识的体现。
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承诺书
我们仔细阅读了数学建模竞赛选拔的规则.
我们完全明白，在做题期间不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人研究、讨论与选拔题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反选拔规则的, 如果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明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守选拔规则，以保证选拔的公正、公平性。
如有违反选拔规则的行为，我们将受到严肃处理。
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队员签名：1.
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日期：年月_日
编号专用页评阅编号（评阅前进行编号）：。