数学建模小实例

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数学建模在生活中的应用

数学建模在生活中的应用

数学建模在生活中的应用数学建模是将真实世界中的问题转化为数学模型并进行求解的过程。

这样就可以通过分析数学模型得出对问题的解决方案和预测未来发展趋势。

现代生活中数学建模的应用非常广泛,以下是其中的几个例子。

1. 交通流量预测城市交通拥堵是一个普遍存在的问题,交通流量预测可以帮助城市规划者和交通管理部门更好地组织交通流量。

数学建模可以通过收集历史交通数据、道路拓扑结构、公共交通等因素,建立交通流量预测模型。

在此基础上,通过计算预测出交通流量峰值,及时采取合适的交通管理措施来避免拥堵。

2. 风险评估与保险在金融领域中,数学建模可以用于风险评估和保险计算。

对于保险公司来说,通过数学建模可以评估风险和建立合适的保险方案。

这样保险公司不仅可以根据风险程度收取合理的保费,而且可以保证公司的盈利。

3. 医疗应用医学研究因其数据复杂性而需要使用数学建模。

医学数学建模主要应用于疾病预测、疾病分类、治疗优化等方面。

例如,肿瘤生长模型可以帮助医生预测肿瘤的发展趋势,从而为合适的治疗方案提供基础。

4. 客流管理在公共交通系统,数学建模可以用于客流管理。

这些模型可以帮助人们更好地规划使用公共交通工具的时间和路线。

通过收集历史客流数据和公共交通运营数据,建立客流管理模型,就可以在客流高峰期和交通停机时间段内提供更好的公共交通服务。

5. 工业生产优化数学建模可以为工业企业提供优化生产方案的支持。

生产优化模型可以在减少物料浪费、提高生产效率和优化工程任务分配的同时,最小化生产成本。

总之,数学建模在现代生活中的应用非常广泛。

通过数学建模的分析、设计和优化,我们可以在各个领域中提高效率,提高准确性,从而更好地满足人们的需求。

数学建模实例

数学建模实例

数学建模实例
数学建模是将实际问题转化为数学模型,通过对模型进行分析和求解来解决问题的一种方法。

以下是数学建模的一些实例:
1. 客流热力学模型:在城市轨道交通拥挤情况下,建立客流热力学模型,分析出客流分布的状况,有效提高轨道交通系统的运行性能。

2. 互联网广告投放模型:针对互联网广告投放的问题,建立数学模型,分析各种广告投放策略的影响,提出最佳的广告投放策略。

3. 股票价格预测模型:针对股票市场,建立数学模型,通过对历史数据的分析和预测,预测未来股票价格的走势,为投资决策提供科学依据。

4. 生态系统模型:建立生态系统稳定性数学模型,探究物种间相互作用的影响,预测生态系统发展趋势,为环境保护提供科学依据。

5. 智能交通路网模型:建立智能交通路网数学模型,分析路网拥堵状况,提出最优路径,实现交通系统的智能化管理。

6. 供应链管理模型:建立供应链管理数学模型,分析供应链各环节的影响,优化供应链各环节的质量和效率,提升企业综合效益。

7. 机器学习模型:应用机器学习算法,通过对大量历史数据的分析和学习,预测未来数据的走势,为商业决策提供科学依据。

数学建模简单13个例子

数学建模简单13个例子

出,黄灯起的是警告的作用,意思是马上
要转红灯了,假如你能停住,请立即停车。
停车是需要时间的,在这段时间内,车辆
仍将向前行驶一段距离 L。这就是说,在
离街口距离为 L处存在着一条停车线(尽
管它没被画在地上),见图。对于那些黄
D
灯亮时已过线的车辆,则应当保证它们仍 能穿过马路。
L
马路的宽度D是容易测得的,问题的关键在于L的确
则所提问题变为在自然数集上求解方程
7
(2ki 1) 26
i 1
于是,我们有了该问题的数学语言表达——数学模型
求解: 用反证法容易证明本问题的解不存在。
返回
3、相遇问题
某人平时下班总是按预定时间到达某处,然 然后他妻子开车接他回家。有一天,他比平时提早 了三十分钟到达该处,于是此人就沿着妻子来接他 的方向步行回去并在途中遇到了妻子,这一天,他 比平时提前了十分钟到家,问此人共步行了多长时 间?
1、从包汤圆(饺子)
通常,1公斤面, 1公斤馅,包100个汤圆(饺子)
今天,1公斤面不变,馅比 1公斤多了,问应多包几 个(小一些),还是少包几个(大一些)?
问题
圆面积为S的一个皮,包成体积为V的汤圆。若 分成n个皮,每个圆面积为s,包成体积为v。
S
s s … s (共n个)
vv
v
V
V和 nv 哪个大? 定性分析
4、爬山问题
某人早8时从山下旅店出发沿一条路径上山,下午5 时到达山顶并留宿,次日早8时沿同一路径下山,下午5 时回到旅店,则这人在两天中的同一时刻经过途中的 同—地点,为什么?
解法一: 将两天看作一天,一人两天的运动看作一天两人 同时分别从山下和山顶沿同一路径相反运功,因为两 人同时出发,同时到达目的地,又沿向一路径反向运 动,所以必在中间某一时刻t两人相遇,这说明某人在 两天中的同一时刻经过路途中的同一地点。

生活中的若干建模实例3

生活中的若干建模实例3

p1 p2 这时不公平程度可用 来衡量。 n1 n2 如 p1 120, p2 100, n1 n2 10 p1 p2 则 2 n1 n2
又如 p1 1020, p2 1000, n1 n2 10
pபைடு நூலகம் p2 不妨设 > n1 n2
p1 p2 则 2 n1 n2
显然 p1 - p2 只是衡量的不公平的绝对程度,但是
Q1最大,于是这1席应分给甲系.
Q3最大,于是这1席应分给丙系.
评注
1.席位的分配应对各方都要公平 2.解决问题 的关键在于建立衡量公平程度既合 理又简明的数量指标。 这个模型提出的相对不公平值 它是确定分配方案的前提.
rA , rB
§3 双层玻璃窗的功效问题
我们注意到北方有些建筑物的窗户是双层的,即 窗户装两层玻璃且中间留有一定空隙,如图所示 墙 墙
当总席位增加1席时,计算
Qi p i2 ni ( ni 1) , i =1,2, ,m
则增加的一席应分配给Q值大的一方. 这种席位分配的方法称为Q值法. 下面用Q值法重新讨论本节开始提出的甲乙 丙三系分配21个席位的问题.
先按照比例将整数部分的19 席分配完毕,有
n1 10,n2 6,n3 3
由假设(3),任何位置至少有三只脚着地,所以 对于任意的θ, f ( ), g( ) 至少有一个为0.
当θ=0时,不妨设
g(0) 0, f (0) 0
这样改变椅子的位置使四只脚同时着地就归结 为证明如下的数学命题:
已知f ( )和g ( )都是 的连续函数,对任意 , f ( ) g ( ) 0且g ( 0) 0,f ( 0) 0,则存在 0使 f ( 0 ) g ( 0 ) 0

简单数学建模100例

简单数学建模100例

“学”以致用-----简单数学建模应用问题100例数学教学过程中学习了一个数学公式后,需要做大量的应用题,通过训练来加深理解所学公式。

但是在生活中又有多少实际问题是可以直接套用公式的呢?理想状态下的公式直接运用,在生产及生活中的实例是少之又少。

为此学生总感到学了数学没有什么实际用处,所以对学习数学少有兴趣。

数学建模的引入对培养学生利用数学方法分析、解决实际问题的能力开辟了一条有效的途径,让中职学生从中体会到数学是来源于生活并应用于生活的.数学建模是一种思维方式,它是一个动态的过程,通过此过程可以将一个实际的问题,经过模型准备、模型假设、模型构成、模型解析、模型检验与应用等五个具体步骤,转变为可以用数学方法(公式)来解决的,在理想状态下的数学问题,上述的整个流程统称为数学建模如果想解决某个实际问题(也许它和数学没有直接的关系),可以按下面流程对问题进行数学建模。

一.模型准备先了解该问题的实际背景和建模目的,尽量弄清要建模的问题属于哪一类学科的问题,可能需要用到哪些知识,然后学习或复习有关的知识,为接下来的数学建模做准备.由于人们所掌握的专业知识是有限的,而实际问题往往是多样和复杂的,模型准备对做好数学建模问题是非常重要的.二.模型假设有了模型准备的基础,要想把实际问题变为数学问题还要对其进行必要合理的简化和假设.明确了建模目的又掌握了相关资料,再去除一些次要因素.以主要矛盾为主来对该实际问题进行适当的简化并提出一些合理的假设。

模型假设不太可能一蹴而就,可以在模型的不断修改中得到逐步完善.三.模型构成在模型假设的基础上,选择适当的数学工具并根据已知的知识和搜集的信息来描述变量之间的关系或其他数学结构(如数学公式、定理、算法等).做模型构成时可以使用各种各样的数学理论和方法,但要注意的是在保证精度的条件下尽量用简单的数学方法是建模时要遵循的一个原则.四.模型解析在模型构成中建立的数学模型可以采用解方程、推理、图解、计算机模拟、定理证明等各种传统的和现代的数学方法对其进行求解,其中有些可以借助于计算机软件来做这些工作。

数学建模中的优化算法应用实例

数学建模中的优化算法应用实例

数学建模中的优化算法应用实例数学建模是一种有效的解决实际问题的方法,而优化算法则是数学建模中不可或缺的工具之一。

优化算法能够寻找最优解,最大化或最小化某个目标函数,有着广泛的应用领域。

本文将介绍数学建模中的几个优化算法应用实例,以展示其在实际问题中的作用和价值。

一、车辆路径规划优化在实际的物流配送领域中,如何合理地规划车辆路径,使得总运输成本最小、配送效率最高,是一个关键问题。

优化算法在车辆路径规划中起到了至关重要的作用。

通过建立数学模型,基于某个目标函数(如最小化总运输成本),可以采用遗传算法、模拟退火算法等优化算法,快速找到最优解,从而提高物流配送的效率和效益。

二、资源分配优化在资源分配问题中,常常需要考虑到各种限制条件,如最大化利润、最小化生产成本等。

优化算法能够帮助决策者在有限的资源下做出最优的分配决策。

例如,对于生产调度问题,可以利用线性规划等优化算法,将生产计划与订单需求进行匹配,使得生产成本最小化、交货期最短化。

三、供应链优化供应链管理中的优化问题也是实际应用中的重点关注点之一。

通过数学建模和优化算法,可以实现供应链中物流、库存、订单等多个环节的优化。

例如,在供应链网络设计中,可以使用整数规划算法来寻找最优仓储和配送中心的位置,从而降低总运输成本;在需求预测和库存管理中,可以利用模拟退火算法等优化算法,提高供应链的响应速度和利润率。

四、机器学习模型参数优化在机器学习领域,模型参数的选择对模型的性能和准确性有着重要的影响。

通过建立数学模型,可以将模型参数优化问题转化为参数寻优问题,进而采用优化算法求得最优参数。

例如,在神经网络的训练过程中,可以利用遗传算法、粒子群优化算法等进行参数调整,提高模型的预测准确性和泛化能力。

五、能源系统优化能源系统的优化是实现可持续发展的重要方向之一。

通过优化算法,可以针对能源系统进行容量规划、发电机组简化和能源分配等问题的优化。

例如,在微电网系统优化中,可以利用整数规划等算法,实现可再生能源与传统能源的协同供电,最大化清洁能源的利用率。

简单数学建模实例

简单数学建模实例

简单数学建模实例随着社会和科技的发展,数学建模已经越来越成为各个领域的重要手段。

而简单数学建模实例的模拟与实验,也成为了学生学习数学和拓展实际应用的重要方式。

在此,我们将为大家介绍一些简单的数学建模实例。

(一)瓶子里的气体假设一个恒定体积的瓶子装满的气体,其中含有 x % 的氮气,y % 的氧气和 z % 的二氧化碳。

现在在瓶子中加入一定量的氧气,使得瓶子中氮气的百分比降至 v %。

问原瓶子中氧气的百分比是多少?这个问题只需要列出守恒方程即可:氧气的质量与氮气和二氧化碳的质量之和等于瓶子中气体的总质量。

再加上一个初始状态的方程,就可以得到两个关于 y 和 z 的一元二次方程,解它们即可。

(二)小球的弹性碰撞两个小球,一个重量为 m1,在速度为 v1 的情况下运动;另一个球的重量为 m2,在速度为 v2 的情况下静止。

两个小球弹性碰撞后,速度分别为 u1 和 u2。

问 u1 和 u2 在什么情况下相等?这个问题需要利用动能守恒和动量守恒的规律,分别列出两个守恒方程,然后解方程即可。

其中,动能守恒方程是指碰撞前后的总动能是守恒的;动量守恒方程是指碰撞前后的总动量也是守恒的。

(三)植物生长的模拟植物的生长是与光、水、温度等因素有关的,而光照强度、水分充足和温度适宜是保证植物生长的基本条件。

因此,我们可以利用数学方法,建立植物生长与光照强度、水分和温度之间的关系模型。

具体地说,我们可以将光照强度、水分和温度三个因素定量化,例如化学计量法,然后建立该物种的生长速度与光照强度、水分和温度之间的函数关系。

最后,可以通过改变各个因素来预测植物的生长速度。

(四)自然灾害预测自然灾害如洪水、地震、气象灾害等都是由物理或化学规律导致的,因此可以利用数学方法,预测或模拟这些自然灾害。

例如,可以通过建立地震发生的概率模型,分析地震的分布规律和发生的时间等信息,从而预警或预测地震。

在预测洪水方面,我们可以通过搜集洪水历史数据、雨量和地下水位等信息,建立预警模型。

简单数学建模应用例子

简单数学建模应用例子

5
建模实例
图中椅脚连线为正 方形ABCD,对角线 AC与x轴重合 椅子 绕中心点旋转角度 后,正方形ABCD转 至A`B`C`D`的位置, 所以对角线AC与x
2024/5/10
6
建模实例
轴的夹角 表示了椅子的位置。 其次要把椅子脚着地,用数学符号表示出 来,如果用某个变量表示椅脚与地面的竖 直距离,那么当这个距离为零时就是椅脚 着地了,椅子在不同的位置椅脚与地面的 距离不同,所以这个距离就是位置变量 的 函数。
2024/5/10
27
建模实例
阻滞增长模型(Logistic模型)
将增长率r表示为人口x(t)的函数r(x),按照前 面的分析,r(x)应是x的减函数。一个最简单的 假设是设 r(x)为x的线性函数, r(x)=r-sx, s>0, 这里r相当于x=0时的增长率,称为固有增长率, 它与指数模型中的增长率r不同,显然,对于 任意的x>0,增长率r(x)<r。为确定系数s的意 义,引入自然资源和环境条件所能容纳的最大 人口数量xm, 称为最大人口容量。
2024/5/10
15
建模实例
安全渡河条件下的状态集称为允许状态集合, 记作S,不难写出
S={(x,y)|x=0, y=0, 1, 2, 3; x=y=1,2} - (1)
记第k次渡船上的商人数为uk ,随从数为vk ,将 二维向量dk = (uk,vk)定义为决策,允许决集合 记作D,由小船的容量可知
2024/5/10
14
建模实例
用状态变量表示某一岸的人员状况,决策变量 表示船上的人员状况,可以找出状态随决策变 化的规律。问题转化为在状态的充许变化范围 内,确定每一步的决策,达到渡河的目标 模型的过成: 记第k次渡河前此岸的商人数为xk随从数为yk, k=1,2,……,xk , yk =0,1,2,3,将二维向量 sk=(xk,yk)定义为状态,

数学教学中的数学建模案例

数学教学中的数学建模案例

数学教学中的数学建模案例数学建模是指运用数学原理与方法解决实际问题的过程。

在数学教学中,数学建模可以帮助学生将抽象的数学概念与实际问题相结合,提高他们解决问题的能力和应用数学的能力。

本文将介绍几个数学建模在数学教学中的典型案例。

案例一:用数学建模解决实际问题我们以一个实例开始,假设一个园区的供电系统需要进行优化和改造,以降低能耗和成本。

为了解决这个问题,我们可以通过数学建模来分析和优化供电系统。

首先,我们可以收集园区的用电数据,包括用电量、峰谷电价等信息。

然后,我们可以建立数学模型,使用线性规划等方法来优化供电系统的运行。

通过调整供电系统的负荷分配和电源配置,我们可以找到一种最优方案,以达到降低能耗和成本的目标。

在数学教学中,我们可以通过这个案例引导学生运用数学知识和方法解决实际问题。

学生可以根据实际场景,收集数据,建立数学模型,并利用计算机软件进行模拟和优化。

这样,学生不仅可以巩固数学知识,还可以提高他们的问题解决能力和创新思维。

案例二:用数学建模解决交通流问题交通流问题是城市规划中的一个重要问题。

如何合理安排信号灯的时序,以及交通流的优化调度,都是需要运用数学建模来解决的。

我们可以以某个路口的交通流问题为例。

假设某个路口存在交通拥堵问题,我们需要通过数学建模来优化车辆的行驶路径和交通信号。

首先,我们可以通过收集交通流数据,包括车辆数量、车速等信息。

然后,我们可以建立数学模型,使用图论等方法来分析交通网络的拓扑结构,考虑车辆的速度、密度等因素,并结合交通信号的控制,来优化交通流的调度和路口的通行效率。

在数学教学中,我们可以通过这个案例让学生了解到数学在交通规划中的应用。

学生可以通过收集数据、建立数学模型,运用图论等数学知识,来解决交通流问题。

通过这种实践性的学习,学生可以更好地理解数学的应用和实际问题的解决方法。

案例三:用数学建模解决金融风险问题金融风险管理是银行和其他金融机构需要处理的一个重要问题。

数学建模建模实例

数学建模建模实例
min f = ∑∑ cij xij
s.t.
m n
n
i =1 j =1
∑x
j =1 m i =1
ij
≤ ai = bj
i=1,2,…,m J=1,2,…,n i=1,…,m;j=1,…,n
∑x
ij
xij ≥ 0
ห้องสมุดไป่ตู้
5.当销量之和大于产量之和时 这类运输问 当销量之和大于产量之和时,这类运输问 当销量之和大于产量之和时 题称为销大于产的运输问题,其数学模型为 销大于产的运输问题 题称为销大于产的运输问题 其数学模型为
min f = ∑∑ cij xij
s.t.
m n
∑x
j =1 m i =1
n
i =1 j =1
ij
= ai = bj
i=1,2,…,m J=1,2,…,n i=1,…,m;j=1,…,n
∑x
ij
xij ≥ 0
1.产地产量之和与销地销量之和相等的运输 产地产量之和与销地销量之和相等的运输 产地产量之和与销地销量之和 产销平衡运输问题. 问题称为产销平衡运输问题 问题称为产销平衡运输问题 2.约束条件数是产地数与销地数之和 约束条件数是产地数与销地数之和m+n 约束条件数是产地数与销地数之和 3.决策变量数是产地数与销地数之积 决策变量数是产地数与销地数之积m n 决策变量数是产地数与销地数之积 4. 产量之和大于销量之和时 有产大于销的运 产量之和大于销量之和时,有产大于销的运 输问题,其数学模型为 输问题 其数学模型为
f =21x11+25x12+7x13+15x14+51x21+51x2237x23+15x24 约束条件: 约束条件 x11+x12+x13+x14=2000 x21+x22+x23+x24=1100 x11+x21=1700 x12+x22=1100 x13+x23=200 x14+x24=100 xij ≥ 0, i=1,2; j= 1,2,3,4

数学建模实验报告经典实例

数学建模实验报告经典实例

《数学建模》实验报告计算过程如下, 结果如下:画图程序命令如下:函数图象如下:实验题目二: 编写利用顺序Guass消去法求方程组解的M-函数文件,并计算方程组的解解: M-函数文件如下:方程组的计算结果如下:实验题目三: 编写“商人们安全过河”的Matlab程序解: 程序如下:function foot=chouxiang%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 程序开始需要知道商人数, 仆人数, 船的最大容量n=input('输入商人数目:');nn=input('输入仆人数目:');nnn=input('输入船的最大容量:');if nn>nn=input('输入商人数目:');nn=input('输入仆人数目:');nnn=input('输入船的最大容量:');end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 决策生成jc=1; % 决策向量存放在矩阵“d”中, jc为插入新元素的行标初始为1for i=0:nnnfor j=0:nnnif (i+j<=nnn)&(i+j>0) % 满足条件D={(u,v)|1<=u+v<=nnn,u,v=0,1,2}d(jc,1:3)=[i,j 1]; %生成一个决策向量后立刻将他扩充为三维(再末尾加“1”)d(jc+1,1:3)=[-i,-j,-1]; % 同时生成他的负向量jc=jc+2; % 由于一气生成两个决策向量,jc指标需要往下移动两个单位endendj=0;end再验证:程序结果说明在改变商人和仆人数目, 其他条件不变的条件下。

可能无法得到结果。

程序结果说明在改变商人和仆人数目,其他条件不变的条件下。

可能无法得到结果。

数学建模与实例分析的案例展示

数学建模与实例分析的案例展示

数学建模与实例分析的案例展示数学建模是一种将实际问题通过数学方法进行描述、分析、求解的过程。

通过建立数学模型,可以对问题进行系统、科学的研究和分析。

本文将通过实例展示数学建模的应用,以及如何进行实例分析。

【引言】数学建模的目的在于用数学的语言和方法来解释和解决实际问题,可以应用于各个领域,如经济、金融、环境、物流等。

下面将分别从不同领域的实例进行展示。

【实例一:经济领域】在经济领域中,数学建模可以帮助我们理解经济运行机制、预测市场走势等。

以股票市场为例,我们可以通过建立数学模型来分析股市变动的规律和预测未来的趋势。

通过对历史数据的分析和统计,我们可以选取合适的模型,并通过参数估计和预测方法来得出结果。

这种方法可以为投资者提供决策依据,帮助其降低风险、提高收益。

【实例二:环境领域】在环境领域中,数学建模可以帮助我们分析和解决一些环境问题,如空气质量监测、水资源管理等。

以空气质量监测为例,我们可以利用数学建模来预测和评估空气质量的变化趋势。

通过对大量的监测数据进行分析,我们可以建立空气质量模型,并通过模型的模拟和验证来预测和评估不同因素对空气质量的影响。

这种方法可以帮助环保部门及时采取措施,改善和保护环境质量。

【实例三:物流领域】在物流领域中,数学建模可以帮助我们提高物流效率、降低成本。

以物流路径规划为例,我们可以利用数学建模来确定最优的物流路径和调度方案。

通过建立数学模型,我们可以考虑到不同的约束条件,如时间、成本、距离等,以及考虑不同的变量和参数,如车辆数量、货物数量等。

通过模型求解的过程,我们可以得到最优的物流路径和调度方案,从而提高物流效率、降低成本。

【结论】数学建模是一种将实际问题转化为数学问题的过程,通过建立数学模型来分析和解决问题。

本文通过经济、环境和物流领域的实例展示,说明了数学建模的应用和意义。

通过数学建模,我们可以更加科学地理解和解决实际问题,为决策提供参考和支持。

因此,数学建模在现代社会中具有重要的推广和应用价值。

常用数学建模方法及实例

常用数学建模方法及实例

常用数学建模方法及实例数学建模是将实际问题转化为数学模型,通过数学方法进行求解和分析的过程。

常用的数学建模方法包括线性规划、整数规划、非线性规划、图论、动态规划等。

一、线性规划线性规划是一种用于求解线性约束下目标函数的最优值的方法。

它常用于资源分配、生产计划、供应链管理等领域。

例1:公司有两个工厂生产产品A和产品B,两种产品的生产过程需要使用原材料X和Y。

产品A和产品B的利润分别为10和8、工厂1每小时生产产品A需要1个单位的X和2个单位的Y,每小时生产产品B需要2个单位的X和1个单位的Y。

工厂2每小时生产产品A需要2个单位的X和1个单位的Y,每小时生产产品B需要1个单位的X和3个单位的Y。

公司给定了每种原材料的供应量,求使公司利润最大化的生产计划。

二、整数规划整数规划是线性规划的一种扩展,要求变量的取值为整数。

整数规划常用于离散决策问题。

例2:公司有5个项目需要投资,每个项目的投资金额和预期回报率如下表所示。

公司有100万元的投资资金,为了最大化总回报率,应该选择哪几个项目进行投资?项目投资金额(万元)预期回报率1207%2306%3409%4104%5508%三、非线性规划非线性规划是一种求解非线性目标函数下约束条件的最优值的方法。

它广泛应用于经济、金融和工程等领域。

例3:公司通过降低售价和增加广告费用来提高销售额。

已知当售价为p时,销量为q=5000-20p,广告费用为a时,销售额为s=p*q-2000a。

已知售价的范围为0≤p≤100,广告费用的范围为0≤a≤200,公司希望最大化销售额,求最优的售价和广告费用。

四、图论图论是一种用于研究图(由节点和边组成)之间关系和性质的数学方法,常用于网络分析、路径优化、社交网络等领域。

例4:求解最短路径问题。

已知一个有向图,图中每个节点表示一个城市,每条边表示两个城市之间的道路,边上的权重表示两个城市之间的距离。

求从起始城市到目标城市的最短路径。

五、动态规划动态规划是一种通过将问题划分为子问题进行求解的方法,常用于求解最优化问题。

数学建模的简单实例

数学建模的简单实例

,
x4
,
x5
)
xi xi
1,2,3,4,5,6, xi1 4, i
i
1,2,3,4,5;
1,2,3,4
求A
9
模型的递推解法
问题的工艺要求只牵涉相邻两槽中弹子个数的差异 因此, 可以考虑前n 1槽已构成锁具, 再添加第n个槽
时仍能构成锁
构造集合
An
(
x1
,
x2 ,,
xn )
xi xi
1,2,3,4,5,6, xi1 5, i
新建B5 不建B5
;
y jk B j到C k的运量;
16
2 55
5 55
min z
cij xij
dkj ykj e11 e2 2 e3 3 e5 5
s.t.
i1 j1
k 1 j6
55
xij Qi i 1,2, (生产能力限制)
j 1
55
2
ykj xik , k 1,2,3,4,5, (仓库输出限制)
3
方桌问题的数学模型
已知: f ( )及g( )非负连续 且对有f ( ) g( ) 0
求证: 存在, 使f ( ) g( ) 0
4
证明: 为确定起见, 无妨设g(0) 0
1、 若f (0) 0, 取 0, 即得证。 2、 若f (0) 0, 构造函数h( ) f ( ) g( )
)在


间[0,
2
]上








部条

于 是存 在 (a, b)使h( ) f ( ) g( ) 0 又由已知有f ( ) g( ) 0

高中数学课程的数学建模实例

高中数学课程的数学建模实例

高中数学课程的数学建模实例一、引言在高中数学课程中,数学建模是一种运用数学工具和方法解决实际问题的过程。

通过数学建模,学生可以培养解决问题的能力,提高数学应用的实际意义。

本文将介绍一个关于人口增长的数学建模实例,以帮助读者理解数学建模的过程和应用。

二、问题描述我们的问题是研究某国家的人口增长情况。

假设该国家的初始人口为P0,年出生率为b,年死亡率为d,年移民率为m。

我们的目标是通过数学建模预测未来几年该国家的人口变化情况。

三、数学建模过程1. 建立数学模型根据问题描述,我们可以建立如下的数学模型:P(n) = P(n-1) + (b - d + m) * P(n-1)2. 参数确定为了具体分析人口增长情况,我们需要确定参数的值。

例如,我们可以设定初始人口P0为100万人,出生率b为0.02,死亡率d为0.01,移民率m为0.005。

3. 模型求解通过数学计算,我们可以得到每年的人口变化情况。

四、结果分析根据我们的数学模型和参数设定,我们可以得到未来几年该国家的人口变化情况。

通过分析结果,我们可以得出以下结论:- 该国家的人口将呈现稳定增长的趋势。

- 人口增长速度受到出生率、死亡率和移民率的影响。

- 出生率上升、死亡率下降、移民率增加都会导致人口增长速度加快。

五、讨论和改进在实际应用过程中,我们可以对模型进行改进,考虑更多的因素,如经济发展状况、教育水平等对人口增长的影响。

同时,我们还可以对模型进行优化,提高计算效率和预测准确度。

六、结论通过以上的数学建模实例,我们可以看出数学建模在高中数学课程中的重要性和实际应用价值。

通过参与数学建模,学生可以深入了解数学与现实问题的联系,培养解决问题的能力和创新思维。

综上所述,高中数学课程中的数学建模实例为学生提供了一个锻炼自己的机会,通过运用数学工具和方法解决实际问题,提高数学应用的实际意义。

学生可以通过参与数学建模,加深对数学的理解和应用,为将来的学习和工作打下坚实基础。

数学建模简单实例

数学建模简单实例
18
一些简单实例
% 用二分法求山崖高度 k = 0.05; g = 9.81; left = 0.0; right = 3.9; eps = 1.0; while (abs(eps) > 0.1) t2 = (left + right) / 2; t1 = 3.9 - t2; h2 = 340 * t2; h1 = g * (t1 + exp(-k * t1) / k) / k - g / k^2; eps = h1 - h2; if (eps > 0) left = t2; 运行结果为: else >> shanyagaodu1 right = t2; t2 = end 0.1871 end h= t2 63.6130 h = 340 * t2
2 2
A(0,b) 航母,速度V1
θ1 θ2
O
B(0,-b) 护卫舰,速度V2
X
令:
a2 1 2ab h 2 b, r 2 a 1 a 1
10
一些简单实例
则上式可简记成 :
x ( y - h) r y (tan 2 ) x b (护卫舰的路线方程) y (tan 1 ) x b (航母的路线方程)
n
25
an=0
一些简单实例
对第二问:假设还贷k个月后,利率发生了
变化。则第k个月后还应还给银行的总金额
为:
ak= a0(1+r)k-x[(1+r)k-1]/[(1+r)-1]
而我们可以将此总金额作为最初的贷款额,
而需还贷的时间则是n-k个月。
26
D L
间内,车辆仍将向前行驶一段距离 L。
4
一些简单实例

3.数学建模之优化模型实例

3.数学建模之优化模型实例

3.数学建模之优化模型实例3.优化模型实例数学建模资料优化建模例1 钢管下料问题某钢管零售商从钢管厂进货,将钢管按照顾客的要求切割后售出。

从钢管厂进货时得到的原料钢管都是19米长。

1) 现有一客户需要50根4米长、20根6米长和15根8米长的钢管。

应如何下料最节省?2) 零售商如果采用的不同切割模式太多,将会导致生产过程的复杂化,从而增加生产和管理成本,所以该零售商规定采用的不同切割模式不能超过3种。

此外,该客户除需要1)中的三种钢管外,还需要10根5米长的钢管。

应如何下料最节省?数学建模资料优化建模问题1)的求解问题分析首先,应当确定哪些切割模式是可行的。

所谓一个切割模式,是指按照客户需要在原料钢管上安排切割的一种组合。

例如,我们可以将19米长的钢管切割成3根4米长的钢管,余料为7米显然,可行的切割模式是很多的。

其次,应当确定哪些切割模式是合理的。

通常假设一个合理的切割模式的余料不应该大于或等于客户需要的钢管的最小尺寸。

在这种合理性假设下,切割模式一共有7种,如表1所示。

数学建模资料优化建模表1 钢管下料的合理切割模式4米钢管根数6米钢管根数8米钢管根数余料(米) 4 0 0 3 3 1 0 1 2 0 1 3模式1 模式2 模式3 模式4 模式5 模式6 模式71 1 0 02 13 00 1 0 23 1 1 3数学建模资料优化建模问题化为在满足客户需要的条件下,按照哪些种合理的模式,切割多少根原料钢管,最为节省。

而所谓节省,可以有两种标准,一是切割后剩余的总余料量最小,二是切割原料钢管的总根数最少。

下面将对这两个目标分别讨论。

数学建模资料优化建模模型建立决策变量用xi 表示按照第i种模式(i=1, 2, 。

, 7) 切割的原料钢管的根数,显然它们应当是非负整数。

决策目标以切割后剩余的总余料量最小为目标,则由表1可得Min Z13x1 x2 3x3 3x4 x5 x6 3x7(32)以切割原料钢管的总根数最少为目标,则有Min Z 2 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7(33)下面分别在这两种目标下求解。

数学建模的应用实例

数学建模的应用实例

数学建模的应用实例《数学建模的应用实例》嘿,同学们!你们知道吗?数学建模可太神奇啦!它就像一把万能钥匙,能打开好多好多现实生活中的难题之门。

比如说,我们经常会在电视上看到天气预报。

那天气预报是怎么来的呢?这里面就有数学建模的功劳!气象学家们会收集大量的数据,像温度、湿度、风速等等。

然后,他们用数学建模的方法,把这些数据整合起来,建立起一个复杂的数学模型。

通过这个模型,就能预测出未来的天气情况啦!这难道不神奇吗?再想想我们坐公交车的时候。

公交公司要怎么安排车辆的发车时间和数量呢?这也需要数学建模呀!他们要考虑到不同时间段的乘客数量,路线的长短,还有交通状况等等。

就好像是在搭一个超级复杂的积木城堡,每一块积木都不能放错地方。

如果安排不好,要么车上挤得要命,要么空车乱跑,那多浪费资源呀!还有哦,我们去超市买东西的时候。

超市的老板怎么决定进多少货呢?这也得靠数学建模!他们得考虑商品的销量、保质期、存储成本等等。

这不就像是在玩一场精心策划的游戏,稍有不慎就会输得很惨吗?记得有一次,我们班组织春游。

老师让我们计算需要准备多少食物和水。

我们几个小伙伴就一起商量,先统计了参加春游的人数,然后估计每个人大概会吃多少、喝多少。

这不也是一种小小的数学建模嘛!我们算来算去,可认真啦,就怕准备少了大家不够吃,准备多了又浪费。

我还听说,在建筑设计中,数学建模也很重要呢!建筑师们要计算房子能承受多大的重量,怎样的结构更稳固。

这就好比是给房子打造一副坚不可摧的骨架,要是算错了,那房子可就危险啦!数学建模就像是一个神奇的魔法棒,在我们生活的方方面面挥舞着,解决着各种各样的问题。

它能让复杂的事情变得清晰,让困难的问题变得简单。

难道我们不应该好好学习数学建模,让它帮助我们解决更多的难题吗?我觉得呀,数学建模的世界就像一个巨大的宝藏,等着我们去探索和发现!只要我们用心去学,一定能在这个神奇的世界里收获满满!。

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数学建模小实例
Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】
1、司乘人员配备问题
某昼夜服务的公交路线每天各时间区段内需司机和乘务人员如下:
设司机和乘务人员分别在各时间区段一开始上班,并连续工作八小时,问该公交线路至少配备多少名司机和乘务人员
解: 设i x为第i班应报到的人员
i,建立线性模型如下:
)6,
(
,2,1
LINGO程序如下:
MODEL:
min=x1+x2+x3+x4+x5+x6;
x1+x6>=60;
x1+x2>=70;
x2+x3>=60;
x3+x4>=50;
x4+x5>=20;
x5+x6>=30;
END
得到的解为:
x1=60,x2=10,x3=50,x4=0,x5=30,x6=0;
配备的司机和乘务人员最少为150人。

2、铺瓷砖问题
要用40块方形瓷砖铺下图所示形状的地面,但当时市场上只有长方形瓷砖,每块大小等于方形的两块。

一人买了20块长方形瓷砖,试着铺地面,结果无法铺好。

试问是这人的功夫不到家还是这个问题根本无解呢
解答:
3、 棋子颜色问题
在任意拿出黑白两种颜色的棋子共n 个,随机排成一个圆圈。

然后在两颗颜色相同的棋子中间放一颗黑色棋子,在两颗颜色不同的棋子中间放一颗白色棋子,放完后撤掉原来所放的棋子,再重复以上的过程,这样放下一圈后就拿走前次的一圈棋子,问这样重复进行下去各棋子的颜色会怎样变化呢
分析与求解:
由于在两颗同色棋子中放一颗黑色棋子,两颗不同色的棋子中间放一颗白色棋子,故可将黑色棋子用1表示,白色棋子用-1表示。

这是因为-1×(-1)=1,1×1=1,这代表两颗同色棋子中放一颗黑色棋子;1×(-1)= -1,这代表两颗不同色的棋子中间放一颗白色棋子。

设棋子数为n ,12,,,n a a a 为初始状态。

当n=3时
步数 状态(舍掉偶次项) 0 1a 2a 3a 1 21a a 32a a 13a a 2 31a a 21a a 32a a 3 32a a 31a a 21a a
4 12a a 23a a 31a a 说明当n=3时,经过3步进入初始状态。

当n=4时
步数 状态(舍掉偶次项)
0 1a 2a 3a 4a 1 21a a 32a a 43a a 14a a 2 31a a 42a a 31a a 42a a 3 4321a a a a 4321a a a a 4321a a a a 4321a a a a
4 242322
21a a a a 24232221a a a a 24232221a a a a 24232221a a a a 说明当n=4时,经过4步全变为黑色棋子。

既不循环也不全为黑子
结论:当棋子数为n 2时,至多经过n 2次操作,就可以全部变为黑子,当棋子数不为
n 2时则一般不能全变为黑子。

Matlab 程序:进行实验 %棋子颜色问题演示
% 1---黑子,-1 -----白子 n=4; %定义棋子数
times=6;%定义迭代次数 x0=zeros(1,n);
x1=zeros(1,n); %定义数组 for i=1:n k=rand(1,1); if(k> x0(i)=1; else x0(i)=-1; end
end; % 赋初值 x0
for i=1:times i
for k=1:n-1
x1(k)=x0(k)*x0(k+1); end
x1(n)=x0(n)*x0(1); x1 %显示各次结果 x0=x1; end
程序语句解释:
(m,n),产生一个m ×n 的0矩阵,通常用于定义一个指定大小的矩阵.zeros(1,n)则产生一个全部为0的行向量。

(m,n),产生一个m ×n 的随机矩阵,每个元素都服从[0,1]上的均匀分布.rand(1,1)则产生一个服从[0,1]上的均匀分布的数字。

4. 选修课策略问题
某学校规定,运筹学专业的学生毕业时必须至少学习过两门数学课、三门运筹学课和两门计算机课。

这些课程的编号、名称、学分、所属类别和先修课要求如表1所示。

那么,毕业时学生最少可以学习这些课程中哪些课程。

如果某个学生既希望选修课程的数量少,又希望所获得的学分多,他可以选修哪些课程
1不考虑学分情形:
记i=1,2,…,9表示9门课程的编号。

设1=i x 表示第i 门课程选修,0=i x 表示第i 门课程不选。

问题的目标为选修的课程总数最少,即
约束条件包括两个方面: 第一方面是课程数量的约束: 每个人最少要学习2门数学课,则 每个人最少要学习3门运筹学课 ,则 每个人最少要学习2门计算机课,则有: 第二方面是先修课程的关系约束:
如“数据结构”的先修课程是“计算机编程”,这意味着如果14=x ,必须
17=x ,这个条件可以表示为74x x ≤(注意当04=x 时对7x 没有限制)。

这样,所有课
程的先修课要求可表为如下的约束
“最优化方法”的先修课是“微积分”和“线性代数”,有:
“数据结构”的先修课程是“计算机编程”,有:
“应用统计”的先修课是“微积分”和“线性代数”,有: “计算机模拟”的先修课程是“计算机编程”,有: “预测理论”的先修课程是“应用统计”,有: “数学实验”是“微积分”和“线性代数”,有:
这样一来,总的0-1规划模型为:
解得:
1236791,1,1,1,1,1x x x x x x ======。

即选修课程为:微积分,线性代数.最优化方法,计算机模拟,计算机编程,数学实验。

LINGO 程序为: model: sets:
item/1..9/:c,x; endsets data:
c=5,4,4,3,4,3,2,2,3; enddata
min=@sum(item(i):x(i));!课程最少; x(1)+x(2)+x(3)+x(4)+x(5)>=2; x(3)+x(5)+x(6)+x(8)+x(9)>=3; x(4)+x(6)+x(7)+x(9)>=2; x(3)<=x(1); x(3)<=x(2); x(4)<=x(7); x(5)<=x(1); x(5)<=x(2); x(6)<=x(7); x(8)<=x(5); x(9)<=x(1); x(9)<=x(2);
@for(item(i):@bin(x(i))); end
2 考虑学分情形:
当要求学分最多时,设各门课程学分为i c ,则增加学分最大的目标函数为: 这样总的双目标0-1规划模型为:
当把选修课程指定为6门时,对学分最大求最优,解得:
1235791,1,1,1,1,1x x x x x x ======。

最大学分为z=22。

即选修课程为:微积分,线性代数.最优化方法, 应用统计,计算机编程,数学实验。

学分达到22分。

LINGO 程序为: model: sets:
item/1..9/:c,x;
endsets
data:
c=5,4,4,3,4,3,2,2,3;
enddata
max=@sum(item(i):c(i)*x(i));
@sum(item(i):x(i))=6; !课程为6门; x(1)+x(2)+x(3)+x(4)+x(5)>=2;
x(3)+x(5)+x(6)+x(8)+x(9)>=3;
x(4)+x(6)+x(7)+x(9)>=2;
x(3)<=x(1);
x(3)<=x(2);
x(4)<=x(7);
x(5)<=x(1);
x(5)<=x(2);
x(6)<=x(7);
x(8)<=x(5);
x(9)<=x(1);
x(9)<=x(2);
@for(item(i):@bin(x(i)));
end。

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