2003全国大学生数学建模竞赛b题参考答案

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2003年数学建模B题 lindo应用

2003年数学建模B题    lindo应用

2003年数学建模B题论文露天矿生产的车辆安排问题摘要:露天开采的具有一定开采境界的采掘矿石的独立生产经营单位。

露天矿开采是把覆盖在矿体上部及其周围的浮土和围岩剥去,把废石运到排土场,从敞露的矿体上直接采掘矿石。

当矿体埋藏较浅或地表有露头时,应用露天开采比地下开采优越。

剥去上部岩土的工作称为剥离。

剥离岩土量与采出矿石量的比例称为剥采比,剥采比过大的露天矿,露天开采成本高,应改用地下开采的方法。

露天矿床开拓就是自地表挖掘一系列露天沟道至露天矿场地内各个矿体,建立地面与生产台阶(在开采过程中,逐步形成的阶梯状工作面)的运输联系,从而形成露天采场到选矿厂或碎矿厂、排土场或工业广场之间的运输系统,以保证剥采工作的正常进行。

根据露天矿的运输方式,分为铁路运输开拓,公路运输开拓,平硐溜井开拓,斜坡卷扬(提升)开拓及胶带运输开拓。

而本文通过对原有的对多目标规划模型进行线性和加权,使得多目标的规划问题转化为单目标非线性规划问题,另外在选定7个铲点的时候,通过对于数据的处理和论证,预先选定了5个铲点,而在剩下的5个铲点中搜索最优的2个铲点,大大简化了运算量。

而且搜索出的10组数据是很离散化的,涵盖了各种不同的情况,说明我们的搜索算法是可行的,是可以搜索出最优解的。

而且由于采用线性加权和算法,所以能比较好的反映出各个目标函数的重要程度。

另外,我们对于矿石的品位精度对于总运量和卡车数的影响进行了研究,得出的结果虽然比问题一的最优结果在运输成本上差很多,但是对于对矿石的品位精度有较高要求的时候(比如矿石的价格比较高),这种算法还是给出了最优解的。

通过在计算机上运行 LINGO程序,得到了第一问的最优解。

问题一所选用的铲点为1,2,3,4,8,9,10,共用了7辆铲车,13辆卡车,总运量为87964.8吨公里。

在得出最优解的同时,我们还大致排出了卡车的调度计划。

问题简述:露天矿里有若干个爆破生成的石料堆,每堆称为一个铲位,每个铲位已预先根据铁含量将石料分成矿石和岩石。

数学建模竞赛b题

数学建模竞赛b题
11 10.5 10 9.5 9 8.5 8 样本标准差
学期四的平 均成绩:
74.9
10.29
学期一
学期二
学期三
学期四
各个学期的成绩波动由大到小的顺序是:第二学期>第四学期>第一学期>第三学期。 而且有表格二也证实了这个波动的顺序。这说明第三学期不同学生的成绩之间的差距最小, 第二学期不同学生的成绩之间的差距最大。 1.可以看到各个学生之间的差异是不同的,说明不同的学生的基础条件是有所不 同。基础较好的学生在取得更加优异的成绩上是本身具有优势的。 2.样本标准差呈折线变化,但整体来说,是有逐渐减小的趋势的。这说明虽然基 础条件不同,但是,学生成绩之间的差距是逐渐变小的。即基础条件不太好的学 生取得了进步的。




通过对学生的各学期的成绩的统计处理分析,并针对题目的三个 问题建立了数学模型,在模型的求解过程中,利用统计学软件 Excel计算工具,编写相应的函数,对建立的模型进行求解,得出 相应的结论。 问题一:我们假设第i个学期学生的平均成绩为Xi,则可利用excel 软件来求得Xi的平均值,用所得的平均值来分析说明所给出的学 生的整体情况 问题二:由于现在需要采用适当的方法来评价学生的学习情况, 为此我们把这目的转化为求学生的各学期Xi的变化规律及所能反 映学生成绩波动的方差变化。利用Excel软件编写相应函数关系式, 进行绘图,结合数据和图形,评价学生的学习情况。 问题三:其模型问题二相似,不同之处在于要收集数据,对数据 走向进行预测。为此我们将四个学期的成绩当成一个总体进行分 析。当总体数据n越大,则总体近似服从正态分布,故后两个学期 也近似服从正态分布。因此,可以选择不同的置信区间来估算得 出后两个学期学生的成绩的大致范围。

高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题参考答案

高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题参考答案

交巡警服务平台的设置与调度优化分析摘要本文以实现警察的刑事执法、治安管理、交通管理、服务群众四大职能为宗旨,利用有限的警务资源,根据城市的实际情况与需求合理地设置了交巡警服务平台、分配各平台的管辖范围及调度警务资源。

并分别对题目的各问,作了合理的解答。

问题一:(1)、根据题目所给数据,确定各节点之间的相邻关系和距离,利用Floyd 算法及matlab编程求出两点之间的最短距离,使其尽量满足能在3分钟内有交巡警平台警力到达案发结点的原则,节点去选择平台,把节点分配给离节点距离最近的平台管辖,据此,我们得到了平台的管辖区域划分。

(2)、我们对进出该区的13条交通要道实现快速全封锁的问题,我们认定在所有调度方案中,某种方案中耗时最长的的围堵时间最短即最佳方案,利用0-1变量确定平台的去向,并利用线性规划知识来求解指派问题,求得了最优的调度方案。

(3)、在确定增添平台的个数和具体位置的问题中,我们将尽量保证每个节点都有一个平台可以在三分钟内到达作为主要原则来求解。

我们先找出到达每个平台的时间都超过三分钟的节点,并尝试在这些节点中选取若干个作为新的平台,求出合理的添加方案。

问题二:(1)、按照设置交巡警服务平台的原则和任务,分析现有的服务平台的设置是否合理,我们以各区覆盖率作为服务平台分布合不合理的评价标准,得到C、D、E、F区域平台设置不合理。

并尝试一些新的设置方案使得设置更为合理,最后以覆盖率最低的E区为例,使用一种修改方案得到一个比原方案更合理的交巡警服务平台的设置方案。

(2)、追捕问题要求在最快的时间内抓到围堵罪犯,在罪犯和警察的行动速度一致的前提假设下,我们先设定一个具体较小的时间,编写程序检验在这个时间内是否可以成功抓捕罪犯,不行则以微小时间间隔增加时间,当第一次成功围堵时,这个时间即为最佳围堵方案。

关健字: MATLAB软件,0-1规划,最短路,Floyd算法,指派问题一、问题重述“有困难找警察”,是家喻户晓的一句流行语。

数学建模2003高教杯年b题matlab代码

数学建模2003高教杯年b题matlab代码

数学建模是数学与现实问题结合的一门学科,旨在利用数学知识和方法解决实际生活和工程中的问题。

而2003年高教杯数学建模竞赛是我国高校数学建模领域的重要比赛之一,吸引了大量对数学研究和应用感兴趣的学生参与。

其中,B题是竞赛中的一道问题,下面我们将介绍这道题目并给出对应的Matlab代码。

一、B题题目概述B题的题目较为复杂,主要是关于某公司的生产调度问题。

具体来说,题目要求在考虑生产线上各机器时间限制的条件下,设计出最佳的生产调度方案,以最大化生产效率并确保各产品按时完成。

二、问题分析1. 我们需要建立数学模型来描述该生产调度问题。

可以考虑引入作业调度理论中的相关概念,如作业、机器、加工时间等。

2. 需要考虑问题的约束条件,例如各种产品的生产时间限制、各机器的最大工作时间等。

3. 需要确定优化目标,即在满足约束条件的前提下,如何设计出最佳的生产调度方案。

三、Matlab代码实现在解决这一问题时,可以使用Matlab编程来实现数学模型的构建和优化算法的求解。

以下是一个简单的Matlab代码示例,用于对B题中所描述的生产调度问题进行建模和求解。

```matlab假设产品数为n,机器数为mn = 10;m = 5;初始化生产时间矩阵,其中A(i, j)表示第i个产品在第j台机器上的加工时间A = rand(n, m);设定机器的最大工作时间,假设为100machine_time_limit = 100 * ones(1, m);构建优化模型cvx_beginvariables x(n, m) 定义决策变量x(i, j),表示第i个产品在第j台机器上是否加工maximize(sum(sum(x))) 最大化生产效率subject tofor j = 1:msum(x(:, j).*A(:, j)) <= machine_time_limit(j) 确保每台机器的工作时间不超过限制endsum(x, 2) == ones(n, 1) 确保每个产品都按时完成x >= 0, x <= 1 约束x的取值范围为0到1cvx_end```以上代码利用了Matlab中的cvx工具箱,通过建立数学模型和求解优化问题,可以得到最佳的生产调度方案。

数学建模竞赛试题(2003年)

数学建模竞赛试题(2003年)

数学建模竞赛试题(2003年)姓名:专业:班级:联系电话:寝室地址:是否愿意参加暑假培训:有何专长(比如建模、计算机、英语级别、文字表达能力等):答题正文要求:(1)写清建模分析过程、建立的模型、模型求解及其结果、并对结果给予简单的分析;(2)前4题任选3题必做,第5题选做;(3)可以合作完成,但至多限两人合作,且必须在卷面说明合作的具体情况,比如某人承担了哪部分工作;(4)试卷可以手写或打印,如手写必须做到卷面清晰、字迹工整等.一、某货物运输公司表1有A,B,C,D,E5种型号的汽车.由于运输条件,当地货源等各种因素,每种型号的汽车运输货物到不同城市所得的利润如表1.设一种汽车只能到一个城市,每个城市都只能要一种型号的汽车,应如何安排发货?二、已知网络计划各工序的正常工作、特定工时及相应费用如表2所示,网络图如1所示. 按正常工表226 ①②③④⑤⑥2430222418 18图-1作则从图1中计算出总工期为74天. 关键路线为①→③→④→⑥ . 由表2可得正常工作条件下,总费用为47800元.设正常工作条件下,任务总间接费用8000元. 工期每缩短一天则间接费用减少330元,求最低成本日程.三、SARS是一种传染性极强且难以治愈的流行性传染病. 据研究SARS病毒具有七种形体,因此,它属于非获得性免疫流行病. 试以一个人数为n的区域为例,建立一个数学模型,并且给出在何种条件下,能够有效抑制疾病传播,你们需要考虑的因素包括疫区内人口流动量、治愈率、传染率等诸方面因素. 给出合理的假设及其参数,建立出自己的模型,并以我国的北京、广东两地的疫情为例. 验证自己模型的合理性(数据自己收集),并且给出一套有效控制疫情传播的方案.四、中国足球甲级队比赛,分成甲A和甲B两组进行主客场双循环制,1997年足协决定:12支甲B 球队的前四名将升入甲A,球队排序的原则如下:(1)胜一场积3分,平一场积1分,负一场积0分;(2)球队的名次按积分多少排序,积分高的队排名在前;(3)积分相同的球队,按净胜球的多少排序,净胜球(踢进球数减被踢入球数)多的队排名在前;(4)若积分相同、净胜球数也相同,则按进球数排序,踢进球总数多的队排名在前.以下是甲B联赛(共赛22轮)第19轮后的形势:队名胜平负得失球积分队名胜平负得失球积分武汉雅琪 10 6 3 29/18 36 佛山佛斯弟 8 2 9 26/28 26 深圳平安 9 5 5 34/27 32 辽宁双星 7 4 8 20/19 25 深圳金鹏 8 5 6 32/38 29 上海浦东 7 4 8 28/23 25 河南建业 8 5 6 20/18 29 上海豫园 6 5 8 23/29 23 广州松日 7 7 5 27/19 28 天津万科 5 7 7 22/23 22 沈阳海狮 7 7 5 28/23 28 火车头杉杉 2 3 14 14/48 9 还剩三轮,对阵表如下:上海浦东——深圳平安广州松日——河南建业杉杉——广州松日深圳平安——辽宁双星河南建业——上海浦东广州松日——天津万科深圳平安——沈阳海狮上海豫园——河南建业辽宁双星——天津万科深圳金鹏——上海豫园武汉雅琪——佛斯第沈阳海狮——杉杉沈阳海狮——深圳金鹏天津万科——佛斯第上海豫园——武汉雅琪辽宁双星——深圳金鹏佛斯第——杉杉武汉雅琪——上海浦东试问:武汉雅琪队是否一定可以提前三轮晋升甲A?说明理由.五、附加题:有12个苹果,其中有一个与其它的11个不同,或者比它们轻,或者比它们重,试用没有砝码的天平称量三次,找出这个苹果,并说明它的轻重情况.注:交卷时间:6月9日(周一),具体时间与地点如下:西区:9.50~10.30,地点:3号楼(物理楼)510室(陈老师)南区:9.50~10.30,地点:3—212 (李老师)东区:9.50~10.30,地点:1号楼(主楼)427室(王老师)。

2003高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目第四问.

2003高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目第四问.

2003年的阳春三月,本是个杨柳吐翠,树木萌芽的美好季节,可是,在此时此刻,我国部分地区却爆发了一种可怕的疾病—— SARS 。

一场没有硝烟的战争打破了人们平静祥和的生活, 无情的病魔, 威胁着广大人民群众的健康和生命安全, 这是生命与疾病的斗争, 是人类与病魔的斗争。

没有谁能够想象 SARS 竟然这么大杀伤力出现在人们面前,从轻微的咳嗽,发烧到大范围的扩散, 引起的部分死亡。

一时间,人心惶惶,谣言四起, 每个人都畏惧这种疾病却又无能为力。

在这个关键时刻,伟大的科学研究者向“非典”做出有力的反击。

在迎击这场天灾的战斗中, 医疗战线的英雄冲锋在前, 前仆后继地用汗水和生命筑起了一道血肉堤防。

在全国人民齐心协力,同舟共济,在科学和团结面前, “非典”低下了头。

在这场“非典”攻坚战中,是“传染病数学模型”在安抚民心,使得人们在消灭这种病毒有了一定的勇气与信心, 才能在后来打败了 SARS 这种大传播性的, 恢复正常安宁的生活。

传染病数学模型是指科技工作者分析了这次“非典” 爆发的部分数据后, 建立模型来描述 SARS 病毒的宏观传播过程,有助于从量的方面来分析受感染人数的变化趋势,掌握 SARS 的流行规律,从而及时对疫情进行控制, 提供科学的数据,认清传染的基本要素, 为防病提供必要的依据。

这种措施需要有一个预见性, 这就需要人们通过模型的建立对 SARS 的发病周期、发病人数的变化趋势、疑似人数的变化趋势等来分析和预测。

并为政府和医疗卫生部门进行决策和资料调配提供直接的服务,为相关的研究部门提供科学的数据。

SARS作为新发传染病之一,虽有着其特殊性,但也符合一般传染病的传播规律。

从 SARS 对人民身体健康造成严重危害可以看出及时对传染病建立模型并进行分析和预测对人类的生命健康有着至关重要的作用。

非典已经过去, “传染病模型”却这一概念深入人心,它也在后来一些传染病中被应用广泛,解决了很多问题。

全国大学生数学建模竞赛B题

全国大学生数学建模竞赛B题

“互联网+”时代的出租车资源配置摘要随着“互联网+”时代的到来,针对当今社会“打车难”的问题,多家公司建立了打车软件服务平台,并推出了多种补贴方案,这无论是对乘客和司机自身需求还是对出租车行业发展都具有一定的现实意义。

本文依靠ISM解释结构、AHP-模糊综合评价、价格需求理论、线性规划等模型依次较好的解决了三个问题。

对于问题一求解不同时空出租车资源“供求匹配”程度的问题,本文先将ISM模型里的层级隶属关系进行改进,将影响出租车供求匹配的12个子因素分为时间、空间、经济、其它共四类组合,然后使用经过改进的AHP-模糊综合评价方法建立模型,提出了出租车空载率这一指标作为评价因子的方案,来分析冬季某节假日哈尔滨市南岗区出租车资源“供求匹配”程度。

通过代入由1-9标度法确定的各因素相互影响的系数,得出各个影响因素的权重大小,利用无量纲化处理各影响因素,得出最终评判因子为0.3062,根据“供求匹配”标准,得出哈尔滨市南岗区出租车资源“供求匹配”程度处于供需合理状态的结论。

同理,也得到了哈尔滨市不同区县、不同时间的供求匹配程度,最后作出哈尔滨市出租车“供求匹配”程度图。

对于问题二我们运用价格需求理论建立模型,以补贴前后打车人数比值与空驶率变化分别对滴滴和快的两个公司的不同补贴方案进行求解,依次得到补贴后对应的打车人数及空驶率的变化,再和无补贴时的状态对比,最后得出结论:当各公司补贴金额大于5元时,打车容易,即补贴方案能够缓解“打车难”的状况;当补贴小于5元时,不能缓解“打车难”的状况。

对于问题三,在问题二的模型下,建立了一个寻找最优补贴金额的优化模型,利用lingo软件[1]进行求解算出最佳补贴金额为8元,然后将这个值带入问题二的模型进行验证,经论证合理后将补贴金额按照4种分配方案分配给司机乘客。

关键词:ISM解释结构模型;AHP-模糊综合评价;价格需求理论;线性规划一问题重述交通是社会生活众多产业当中的一项基础产业,不但和社会的经济发展关系紧密,与人们的生活也是息息相关。

2023本科数学建模b题

2023本科数学建模b题

2023本科数学建模b题
2023年本科数学建模竞赛B题
B题交通流量分配优化
问题:
交通流量分配是交通工程领域的重要研究内容,对于提高道路使用效率、缓解交通拥堵具有重要意义。

请你们建立数学模型,解决以下问题:
1. 对于一个城市的道路网络,如何进行最优的交通流量分配,使得总的行驶时间最短?
2. 如果在某些路段实施了交通限制措施(例如限行、限速等),如何调整交通流量分配,以使得总的行驶时间最短?
3. 如何评估交通流量分配的优化效果?
要求:
1. 请根据以上问题,建立数学模型。

模型应包括目标函数、约束条件和决策变量。

2. 在模型中,应考虑实际的道路网络特性,如道路的长度、宽度、车流量等。

3. 对于第二个问题,应考虑不同限制措施对交通流量分配的影响,并给出相应的优化方案。

4. 对于第三个问题,应提出一种有效的评估方法,以量化优化效果。

5. 最后,请根据给定的数据(见附件),对模型进行验证和求解,并给出相应的结果分析。

数学建模2003年B题(出题人亲作)

数学建模2003年B题(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,是从个整数120710 C 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。

sign 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。

2003年数学建模b题matlab代码

2003年数学建模b题matlab代码

2003年数学建模b题matlab代码
(最新版)
目录
1.2003 年数学建模 b 题背景介绍
2.Matlab 代码基本概念
3.2003 年数学建模 b 题 Matlab 代码解决方案
4.总结
正文
【2003 年数学建模 b 题背景介绍】
2003 年数学建模 b 题是一道经典的数学建模题目,主要涉及到的是数学建模和计算机编程的知识。

该题目要求参赛者通过编写计算机程序,解决一个实际的数学问题。

这个问题涉及到的是一个复杂的数学模型,需要参赛者具备良好的数学和编程基础。

【Matlab 代码基本概念】
Matlab 是一种数学软件,可以用来解决各种数学问题。

它具有强大的数据分析和可视化功能,可以进行各种数学运算,包括矩阵运算、微积分、线性代数等。

Matlab 代码就是用 Matlab 语言编写的程序,它可以用来解决各种实际问题。

【2003 年数学建模 b 题 Matlab 代码解决方案】
2003 年数学建模 b 题的解决方案可以通过 Matlab 代码来实现。

具体的解决方案需要根据题目的具体要求来编写,但是通常包括以下几个步骤:
1.读取题目中的数据,并将其转化为 Matlab 可以处理的形式。

2.根据题目中的数学模型,编写 Matlab 代码,进行各种数学运算。

3.根据运算结果,得出最终的答案。

【总结】
2003 年数学建模 b 题是一道需要通过编写 Matlab 代码来解决的数学建模题目。

Matlab 代码具有强大的数学运算和数据处理能力,可以解决各种实际的数学问题。

全国大学生数学建模竞赛b题

全国大学生数学建模竞赛b题

“互联网+”时代的出租车资源配置摘要随着“互联网+”时代的到来,针对当今社会“打车难”的问题,多家公司建立了打车软件服务平台,并推出了多种补贴方案,这无论是对乘客和司机自身需求还是对出租车行业发展都具有一定的现实意义。

本文依靠ISM解释结构、AHP-模糊综合评价、价格需求理论、线性规划等模型依次较好的解决了三个问题。

对于问题一求解不同时空出租车资源“供求匹配”程度的问题,本文先将ISM模型里的层级隶属关系进行改进,将影响出租车供求匹配的12个子因素分为时间、空间、经济、其它共四类组合,然后使用经过改进的AHP-模糊综合评价方法建立模型,提出了出租车空载率这一指标作为评价因子的方案,来分析冬季某节假日哈尔滨市南岗区出租车资源“供求匹配”程度。

通过代入由1-9标度法确定的各因素相互影响的系数,得出各个影响因素的权重大小,利用无量纲化处理各影响因素,得出最终评判因子为0.3062,根据“供求匹配”标准,得出哈尔滨市南岗区出租车资源“供求匹配”程度处于供需合理状态的结论。

同理,也得到了哈尔滨市不同区县、不同时间的供求匹配程度,最后作出哈尔滨市出租车“供求匹配”程度图。

对于问题二我们运用价格需求理论建立模型,以补贴前后打车人数比值与空驶率变化分别对滴滴和快的两个公司的不同补贴方案进行求解,依次得到补贴后对应的打车人数及空驶率的变化,再和无补贴时的状态对比,最后得出结论:当各公司补贴金额大于5元时,打车容易,即补贴方案能够缓解“打车难”的状况;当补贴小于5元时,不能缓解“打车难”的状况。

对于问题三,在问题二的模型下,建立了一个寻找最优补贴金额的优化模型,利用lingo软件[1]进行求解算出最佳补贴金额为8元,然后将这个值带入问题二的模型进行验证,经论证合理后将补贴金额按照4种分配方案分配给司机乘客。

关键词:ISM解释结构模型;AHP-模糊综合评价;价格需求理论;线性规划一问题重述交通是社会生活众多产业当中的一项基础产业,不但和社会的经济发展关系紧密,与人们的生活也是息息相关。

数学建模2003高教杯年b题matlab代码

数学建模2003高教杯年b题matlab代码

数学建模2003高教杯年b题matlab代码
(最新版)
目录
一、数学建模竞赛简介
二、2003 年高教杯数学建模竞赛 B 题概述
三、Matlab 代码应用
四、结论
正文
一、数学建模竞赛简介
数学建模竞赛是一项面向全球高校大学生的竞技活动,旨在通过对现实问题进行抽象、建模和求解,培养学生的创新意识、团队协作精神和实际问题解决能力。

竞赛题目一般来源于工程、物理、经济、社会等多个领域,参赛选手需要运用自己所学的数学知识,对题目进行深入研究,并撰写论文说明模型建立和求解过程。

二、2003 年高教杯数学建模竞赛 B 题概述
2003 年高教杯全国大学生数学建模竞赛(大专组)的 B 题为“抢渡长江”,要求参赛选手建立一个合适的数学模型,对抢渡长江的过程进行优化。

题目中涉及到的问题包括船只的调度、航行速度的控制等,需要参赛选手充分考虑长江的实际情况,如长江的宽度、水流速度等。

三、Matlab 代码应用
在解决该问题时,可以使用 Matlab 编程语言进行建模和求解。

Matlab 是一种广泛应用于科学计算和工程设计的语言,具有强大的数值计算和数据分析功能。

在解决“抢渡长江”问题时,可以首先建立长江的简化模型,包括长江的宽度、水流速度等参数,然后运用 Matlab 中的优化算法,如遗传算法、粒子群算法等,对船只的调度和航行速度进行优化,
从而实现最短时间抢渡长江的目标。

四、结论
通过以上分析,我们可以得出结论:在 2003 年高教杯全国大学生数学建模竞赛(大专组)中,B 题“抢渡长江”可以通过运用 Matlab 编程语言进行建模和求解。

全国大学生数学建模竞赛历年试题

全国大学生数学建模竞赛历年试题

(浙江大学:刘祥官,李吉 分析法、PETRIБайду номын сангаас法、图论方
此)
鸾)
法、排队论方法
最优捕鱼策略问题(北京师范 大学:刘来福)
微分方程、积分、优化(非线性 规划)
节水洗衣机问题(重庆大学: 付鹂)
非线性规划
零件参数设计问题(清华大 学:姜启源)
截断切割问题(复旦大学:谭 微积分、非线性规划、随机模拟 永基,华东理工大学:俞文
微分方程
数码相机定位
非线性方程模型
制动器试验台的控制方法分析
DVD在线租赁问题(清华大学: 谢金星等)
GM
0-1规划 多目标规划
艾滋病疗法的评价及疗效的预
测(天大:边馥萍)
乘公交,看奥运(吉大:方沛
辰,国防科大:吴孟达)
高等教育学费标准探讨
(开放性题目)
眼科病床的合理安排
1999 2000 2001
拟合、规划
足球排名次问题(清华大学: 矩阵论、图论、层次分、整数
蔡大用)
规划
逢山开路问题(西安电子科技 大学:何大可)
图论、插值、动态规划
锁具装箱问题(复旦大学:谭 永基,华东理工大学:俞文 图论、组合数学 此)
飞行管理问题(复旦大学:谭
天车与冶炼炉的作业调度问题 非线性规划、动态规划、层次
永基,华东理工大学:俞文 非线性规划、线性规划
酒后开车问题(清华大学:姜 启源)
微分方程
雨量预报方法的评价问题(复 旦大学:谭永基)
模糊评价 插值
易拉罐形状和尺寸的最优设计
(北理工:叶其孝)
手机“套餐”优惠几何(信息
工程大学:韩中庚)
地面搜索
一笔画问题、数学规划模型

案例四2003高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目B题露天矿生产

案例四2003高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目B题露天矿生产

案例四:2003高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目B题露天矿生产的车辆安排钢铁工业是国家工业的基础之一,铁矿是钢铁工业的主要原料基地。

许多现代化铁矿是露天开采的,它的生产主要是由电动铲车(以下简称电铲)装车、电动轮自卸卡车(以下简称卡车)运输来完成。

提高这些大型设备的利用率是增加露天矿经济效益的首要任务。

露天矿里有若干个爆破生成的石料堆,每堆称为一个铲位,每个铲位已预先根据铁含量将石料分成矿石和岩石。

一般来说,平均铁含量不低于25%的为矿石,否则为岩石。

每个铲位的矿石、岩石数量,以及矿石的平均铁含量(称为品位)都是已知的。

每个铲位至多能安置一台电铲,电铲的平均装车时间为5分钟。

卸货地点(以下简称卸点)有卸矿石的矿石漏、2个铁路倒装场(以下简称倒装场)和卸岩石的岩石漏、岩场等,每个卸点都有各自的产量要求。

从保护国家资源的角度及矿山的经济效益考虑,应该尽量把矿石按矿石卸点需要的铁含量(假设要求都为29.5%1%,称为品位限制)搭配起来送到卸点,搭配的量在一个班次(8小时)内满足品位限制即可。

从长远看,卸点可以移动,但一个班次内不变。

卡车的平均卸车时间为3分钟。

所用卡车载重量为154吨,平均时速28。

卡车的耗油量很大,每个班次每台车消耗近1吨柴油。

发动机点火时需要消耗相当多的电瓶能量,故一个班次中只在开始工作时点火一次。

卡车在等待时所耗费的能量也是相当可观的,原则上在安排时不应发生卡车等待的情况。

电铲和卸点都不能同时为两辆及两辆以上卡车服务。

卡车每次都是满载运输。

每个铲位到每个卸点的道路都是专用的宽60的双向车道,不会出现堵车现象,每段道路的里程都是已知的。

一个班次的生产计划应该包含以下内容:出动几台电铲,分别在哪些铲位上;出动几辆卡车,分别在哪些路线上各运输多少次(因为随机因素影响,装卸时间与运输时间都不精确,所以排时计划无效,只求出各条路线上的卡车数及安排即可)。

一个合格的计划要在卡车不等待条件下满足产量和质量(品位)要求,而一个好的计划还应该考虑下面两条原则之一:1.总运量(吨公里)最小,同时出动最少的卡车,从而运输成本最小;2.利用现有车辆运输,获得最大的产量(岩石产量优先;在产量相同的情况下,取总运量最小的解)。

2002高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题参考答案

2002高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题参考答案

2002高教社杯全国大学生数学建模竞赛B 题 彩票中的数学 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。

评价一个方案的优劣,或合理性如何,主要取决于彩票公司和广大彩民两方面的利益。

事实上,公司和彩民各得销售总额的50%是确定的,双方的利益主要就取决于销售总额的大小,即双方的利益都与销售额成正比。

因此,问题是怎样才能有利于销售额的增加?即公司采用什么样的方案才能吸引广大的彩民积极踊跃购买彩票?具体地讲,问题涉及到一个方案的设置使彩民获奖的可能性有多大、奖金额有多少、对彩民的吸引力有多大、广大彩民如何看待各奖项的设置,即彩民的心理曲线怎样?另外,一个方案对彩民的影响程度可能与区域有关,即与彩民所在地区的经济状况以及收入和消费水平有关。

为此,我们要考查一个方案的合理性问题,需要考虑以上这些因素的影响,这是我们建立模型的关键所在。

1. 模型假设与符号说明彩票摇奖是公平公正的,各号码的出现是随机的; 彩民购买彩票是随机的独立事件;对同一方案中高级别奖项的奖金比例或奖金额不应低于相对低级别的奖金比例或奖金额;根据我国的现行制度,假设我国居民的平均工作年限为T =35年。

jr ---第j 等(高项)奖占高项奖总额的比例,3,2,1=j ;i x ----第i 等奖奖金额均值,71≤≤i ; i p ----彩民中第i 等奖i x 的概率,71≤≤i ;)(i x μ----彩民对某个方案第i 等奖的满意度,即第i 等奖对彩民的吸引力,71≤≤i ;λ----某地区的平均收入和消费水平的相关因子,称为“实力因子”,一般为常数; F ----彩票方案的合理性指标,即方案设置对彩民吸引力的综合指标;2. 模型的准备(1)彩民获各项奖的概率从已给的29种方案可知,可将其分为四类,1K :10选6+1(6+1/10)型、2K : n 选m )/(n m 型、3K :n 选1+m )/1(n m +型和4K :n 选m )/(n m 无特别号型,分别给出各种类型方案的彩民获各奖项的概率公式:● ● 1K :10选6+1(6+1/10)型7611021051-⨯=⨯=p ,7621081054-⨯=⨯=p ,56193101.8102-⨯=⨯=C p 461919110194102.61102-⨯=+=C C C C p , 361101919110110195103.421022-⨯=+=C C C C C C p 261919191101101919110110110196104.199510)23(32-⨯=⨯+⨯⨯-⨯+⨯=C C C C C C C C C C C p● ● 2K :n 选m )/(n m 型m n C p 11=,m n m m C C p 12-=,m n m n m m C C C p 1)1(13+--=,mn m n m m C C C p 1)1(24+--=,m n m n m m C C C p 2)1(25+--=,m n m n m m C C C p 2)1(36+--=,mn m n m m C C C p 3)1(37+--=。

全国大学生数学建模竞赛题目B题

全国大学生数学建模竞赛题目B题

B 题公交车调度
公共交通是城市交通的重要组成部分,作好公交车的调度对于完善城市交通环境、改进市民岀行状况、提高公交公司的经济和社会效益,都具有重要意义。

下面考虑一条公交线路上公交车的调度问题,其数据来自我国一座特大城市某条公交线路的客流调查和运营资料。

该条公交线路上行方向共14站,下行方向共13站,第3-4页给岀的是典型的一个工作日两个运行方向各
站上下车的乘客数量统计。

公交公司配给该线路同一型号的大客车,每辆标准载客100人,据统计客车在该
线路上运行的平均速度为20公里/小时。

运营调度要求,乘客候车时间一般不要超过10分钟,早高峰时一般
不要超过5分钟,车辆满载率不应超过120%,一般也不要低于50%。

试根据这些资料和要求,为该线路设计一个便于操作的全天(工作日)的公交车调度方案,包括两个起点
站的发车时刻表;一共需要多少辆车;这个方案以怎样的程度照顾到了乘客和公交公司双方的利益;等等。

如何将这个调度问题抽象成一个明确、完整的数学模型,指岀求解模型的方法;根据实际问题的要求, 如果要设计更好的调度方案,应如何采集运营数据。

2003年数学建模b题matlab代码

2003年数学建模b题matlab代码

第一部分:主题概述与评估在这篇文章中,我将着重探讨2003年数学建模B题中与matlab代码相关的部分。

在深入撰写之前,我将从简单的概念和背景开始,逐步深入,帮助您更好地理解这个主题。

2003年数学建模B题中的matlab代码部分,是一个值得深入探讨的主题。

在整篇文章中,我将以多个方面评估这个主题,包括但不限于matlab代码在数学建模中的作用、2003年B题的具体要求以及matlab代码的实际编写与应用。

在全面评估这个主题的时候,我会结合我个人的观点和理解,希望能够给您带来一些启发和灵感。

第二部分:主题细节与深入探讨2003年数学建模B题中的matlab代码,是一个非常重要的部分。

在这个主题下,我们需要首先了解2003年B题的具体要求,包括理解清楚问题背景、目标和所需求解的问题。

我会深入探讨matlab代码在解决数学建模问题中的作用。

我们可以探讨matlab代码在数据分析、模型求解、可视化等方面的应用,以及在数学建模比赛中的重要性。

第三部分:个人观点和总结在这篇文章中,我会共享我对2003年数学建模B题中matlab代码的个人观点和理解。

我认为,matlab代码是一个强大的工具,能够帮助我们更好地解决实际的数学建模问题。

在数学建模比赛中,熟练掌握matlab代码的编写和运用,对于团队的竞赛成绩起到至关重要的作用。

这篇文章会以总结和回顾性的内容作为结尾,希望可以帮助您全面、深刻和灵活地理解2003年数学建模B题中matlab代码的重要性。

希望这篇文章能够满足您的要求,如果您对文章内容有任何建议或意见,欢迎与我共享。

2003年数学建模比赛B题中,matlab代码的部分是该比赛中一个非常关键的环节。

matlab是一种用于科学计算和技术计算的高级编程语言和交互式环境,广泛应用于工程、科学和数学领域。

在数学建模比赛中,matlab代码的编写和运用能够帮助参赛选手更好地分析问题、建立模型和进行模拟实验,从而得出准确的结论。

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2003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。

符号:x ij ~ 从i 号铲位到j 号卸点的石料运量 单位 吨;c ij ~ 从i 号铲位到j 号卸点的距离 公里; T ij ~ 从i 号铲位到j 号卸点路线上运行一个周期平均所需时间 分; A ij ~ 从i 号铲位到j 号卸点最多能同时运行的卡车数 辆; B ij ~ 从i 号铲位到j 号卸点路线上一辆车最多可以运行的次数 次; p i ~ i 号铲位的矿石铁含量。

%p =(30,28,29,32,31,33,32,31,33,31)q j ~j 号卸点任务需求 吨 q =(1.2,1.3,1.3,1.9,1.3)*10000ck i ~ i 号铲位的铁矿石储量 万吨 cy i ~ i 号铲位的岩石储量 万吨f i : ~ 描述第i 号铲位是否使用的0-1开关变量,取1为使用;取0为关闭。

模型建立、算法设计与模型求解: 问题一、求运输成本最小的生产计划一.以总运量最小为目标函数求解最佳物流—-第一层规划(1)道路能力约束:一个电铲(卸点)不能同时为两辆卡车服务,一条路线上最多能同时运行的卡车数是有限制的。

卡车从i 号铲位到j 号卸点运行一个周期平均所需时间为53/2+平均速度+距离到⨯=j i T ij (分钟)。

由于装车时间5分钟大于卸车时间3分钟,所以这条路线上在卡车不等待条件下最多能同时运行的卡车数为:⎣⎦5/ij ij T A =;其中最后开始发车的一辆卡车一个班次中在这条路线上最多可以运行的次数为(其他卡车可能比此数多1次)⎣⎦ij ij ij T A B /)5)1(608(⨯-⨯=-,这里5)1(⨯-ij A 是开始装车时最后一辆车的延时时间。

一个班次中这条固定路线上最多可能运行的总车次大约为:ij ij ij B A L ⨯=,总吨数ij L ⨯154。

(2)电铲能力约束:一台电铲不能同时为两辆卡车服务,所以一台电铲在一个班次中的最大可能产量为8×60/5×154(吨)。

(3)卸点能力约束:卸点的最大吞吐量为每小时60/3=20车次,于是一个卸点在一个班次中的最大可能产量为8×20×154(吨)。

(4)铲位储量约束:铲位的矿石和岩石产量都不能超过相应的储藏量。

(5)产量任务约束:各卸点的产量不小于该卸点的任务要求。

(6)铁含量约束:各矿石卸点的平均品位要求都在指定的范围内。

(7)电铲数量约束:电铲数量约束无法用普通不等式表达,可以引入10个0—1变量来标志各个铲位是否有产量。

(8)整数约束:当把问题作为整数规划模型时,流量x ij 除以154为非负整数。

(9)卡车数量约束:不超过20辆。

得到的一种模型为cx iji j ij⨯∑∑==10151min(0)s.t. 5,,1,10,,1,154 ==⨯≤⨯j i BA x ijijij(1)10,,1,1545/60851 =⨯⨯⨯≤∑=i fxij ij(2)5,,1,154208101=⨯⨯≤∑=j i ijx(3)10,,1,100001000043521=⨯≤+⨯≤++i cy x x ck x x x ii i ii i i (4)5,,1,101=≥∑=j qx ji ij(5)5,2,1,0)5.28(0)5.30(101101=⎪⎪⎭⎪⎪⎬⎫≥-⨯≤-⨯∑∑==j p x p xi i ij i i ij (6) 5,,1,10,,1,154154 ===⎥⎥⎦⎥⎢⎢⎣⎢j i x x ijij . (7) 7101≤∑=i if(8)20154,≤⨯∑ji ijijBx (9)二.对最佳物流的结果进行派车—-第二层规划这是组合优化中的一维背包模型,针对快速算法的要求,用启发式方法求近优解。

先用最佳物流修正B ij , 确定卡车一个班次中在这条路线上实际最多可以运行的次数。

然后在以目标为出动总卡车数最少的各路线派车中,把各路线需要的卡车数)*154/(ij ij ij B x e =分成整数部分⎣⎦ij e 和小数部分⎣⎦ij ij e e -,进而可以分配任务让⎣⎦ij e 辆车在i 到j 路线上,每辆往返运输B ij 次。

为了最后实现第二层规划的目标,只需联合处理所有的⎣⎦ij ij e e -时把这些小数组合成最少的整数卡车数。

所需总卡车数的下界显然是⎥⎥⎤⎢⎢⎡=∑j i ij e Y ,0。

如果某种派车方案恰好派出Y 0辆车实现了所有的x ij ,则其即为第二层目标意义下近优解的最优方案。

但由于有联合派车而总公里数不一定最小,故不一定为全局意义下的最佳方案。

出动卡车数最少,意味着出动的卡车利用率要最大。

容易出现的一辆卡车为两个以上路线服务的联合派车,可分为两种情况:⑴有共同铲位(或卸点)的联合派车(V 字形或更复杂);⑵不同铲位且不同卸点之间的联合派车(Z 字形或四边形或更复杂)。

派车方案的空载路线应尽量安排在第一层规划的最佳物流路线内,即使有的超出也要保证超出的路程总和最小,这样才能实现重载路程最小且使卡车空载路程也最小。

而情况⑴的路线不会超出第一层规划的最佳物流路线。

只有情况⑵才会有一部分不在第一层规划的最佳物流路线内。

问题:各路线都是小数的需车数,如何组合使总卡车数最少且如果出现情况⑵时空载超出部分总和尽量小。

如果存在情况⑴,则整体考虑情况⑴形路线需要的卡车数相加的和,先确定和的整数部分的车数并对这些车分配任务(任务的形式为在哪条路线上运几趟,再在哪条路线上运几趟,等等)。

之后已无情况⑴了,再对各个小数进行组合相加试探,在所有动用卡车数最少的情况中,选择超出第一层最佳物流路线的总和最小的,即为最后派车方案,再对这些车分配任务。

由于属情况⑴的为多数,故后面的组合搜索比较简单,常常只有一两个任务属情况⑵。

根据最后派车方案,回代计算出各车辆在各路线的运输次数。

由于整数部分已分配完运输次数,小数乘以对应路线上的B ij 取整计算出小数部分对应的具体运输次数.进一步计算出实际总运量与矿石和岩石的产量。

三、求解过程:(一) 第一层规划求解前面给出的整数规划模型可计算出最优值为总运量85628.62吨公里。

所有路线所需卡车数(实数)的和为12.843。

各路线上需要的整数卡车数为7(这些卡车在一个班次内一直在固定路线上运输):第1辆:从铲位1、3到岩石漏,铲位1到岩石漏运37车,铲位3到岩石漏运5车。

第2辆:从铲位9、10到岩场,铲位9到岩场运33车,铲位10到岩场运5车。

第3辆:从铲位8、10到矿石漏,铲位8到矿石漏运22车,铲位10到矿石漏运6车。

第4辆:从铲位2、8到矿石漏,铲位2到矿石漏运13车,铲位8到矿石漏运3车。

第5辆:从铲位2、4到倒装场Ⅰ和从铲位2、3到倒装场Ⅱ,铲位2到倒装场Ⅰ运3车,铲位4到倒装场Ⅰ运6车,铲位2到倒装场Ⅱ运13车,铲位3到倒装场Ⅱ运1车。

第6辆:从铲位3到倒装场Ⅱ、岩石漏和从铲位10到矿石漏、岩场、倒装场Ⅱ,铲位3到岩石漏运3车,铲位3到倒装场Ⅱ运1车,铲位10到倒装场Ⅱ运23车,铲位10到岩场运10车,铲位10到矿石漏运5车。

对这道题的数据来说,只有共卸点或共铲位情况,没出现⑵型联合派车。

铲位1、2、3、4、8、9、10处各放置一台电铲。

一共使用13辆卡车;总运量为85628.62吨公里;岩石产量为32186吨;矿石产量为38192吨。

问题二、利用现有车辆运输而获得最大的产量一. 在卡车不等待条件下利用现有车辆资源运输,获得最大的产量(岩石产量优先,在产量相同的情况下,取总运量最小的解)卡车不发生等待,即每条路线的车不能过多,否则将增加空载耗油,同时降低设备利用率,所以不一定全部车都用。

第二问的解法和第一问类似,也采用多目标二层规划算法,第一层用整数线性规划,第二层用求派出车辆数最小的启发式方法。

下面是第二问解法与第一问的不同之处。

(一)第一层目标函数的确定由于岩石产量优先,第一层规划计算前先做目标函数取岩石产量最大(∑∑==10143max i j ijx)的试算,来判断岩石产量是否能达到上限492802154208=⨯⨯⨯。

如果是,把岩石的总产量取最大值,即4928010143=∑∑==i j ijx加入到约束条件中,以矿石产量最大为目标;如果否,把岩石产量最大做为目标,求解最佳物流。

为了求岩石(或矿石)产量最大的同时,保证总运量(吨公里)较小,还不影响轻重顺序,运量的加权系数很小。

如{}c x x x x ij i j ij i i i i ⨯-++∑∑∑===101511015210001.0)(max (10)或 {}c x x x iji j iji i i ⨯-+∑∑∑===10151101430001.0)(max(11)为目标函数。

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