数学建模的多种作战模型
数学建模中的常见模型
数学建模中的常见模型数学建模综合评价模型是一种通过对各个评价指标进行量化，并将它们按照权重进行加权，最终得到一个综合评价值的方法。
这个模型可以应用于多指标决策问题，用于对被评价对象进行排名或分类。
常见的数学建模综合评价模型包括模糊综合评价模型、灰色关联分析模型、Topsis（理想解法）、线性加权综合评价模型、熵值法和秩和比法等。
模糊综合评价模型是一种基于模糊数学理论的方法，它将评价指标的模糊程度考虑在内，得到一个模糊评价结果。
该模型的步骤包括确定评价指标及其权重、构建模糊评价矩阵、进行模糊运算、得到模糊评价结果。
灰色关联分析模型是一种用于分析指标间关联性的方法，它可以帮助我们确定各个指标对被评价对象的影响程度。
该模型的步骤包括确定关联度计算方法、计算各个指标的关联度、得到综合关联度。
Topsis（理想解法）是一种基于距离的方法，它通过计算每个评价对象与理想解的距离，得到一个综合评价值。
该模型的步骤包括确定正负理想解、计算距离、得到综合评价值。
线性加权综合评价模型是一种常用的多指标决策方法，它将各个评价指标的权重与指标值线性组合起来，得到一个综合评价值。
该模型的优点是简单易操作，计算方便，可以对各个指标的重要性进行量化，并将其考虑在评价中。
但是，该模型的权重确定较为主观，且假设指标之间相互独立，不考虑相关性。
熵值法是一种基于信息熵理论的方法，它通过计算每个指标的熵值，得到一个综合评价值。
该模型的步骤包括计算指标的熵值、计算权重、得到综合评价值。
秩和比法是一种用于处理多指标决策问题的方法，它通过计算指标的秩和比，得到一个综合评价值。
该模型的步骤包括编秩、计算秩和比、得到综合评价值。
根据具体的评价需求和问题特点，我们可以选择合适的数学建模综合评价模型来进行评价。
每个模型都有其优点和缺点，需要根据具体情况进行选择和应用。
<span class="em">1</span><spanclass="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [数学建模——评价模型]()[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_sourc e":"vip_chatgpt_mon_search_pc_result","utm_medium":"di stribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_itemstyle="max-width: 100%"] [ .reference_list ]。
数学建模军事建模
类似地，乙方的战斗减员率设为
g = bx
且甲方的战斗有效系数
b = rx p x
rx和 px 是甲方的射击率和命中率。于是
dx dt dy dt ay x u (t ) (2) bx y v(t )
忽略非战斗减员与增援，则模型进一步简化为
y0 2 01 01106 100 2 1100 x0
即y0 / x0 >10，乙方必须 10 倍于甲方的兵力。
美国人分析越南战争： y0 / x0 ＝6 < 8，所以美 国败。
等因素，而仅靠战场上兵力的优劣是很难估计战
争胜负的， 所以用这些模型判断整个战争的结
局是不可能的，但是对于局部战役来说或许还有
参考价值。 更重要的是，建模的思路和方法为
我们借助数学模型讨论社会科学领域中的实际问
题提供了可以借鉴的示例。
数学建模
军事模型
4
一般战争模型
用x( t ) 和y( t ) 表示甲乙交战双方 t 时刻的兵力
数学建模
军事模型
6
正规战模型
甲乙双方都用正规部队作战。我们只须分析甲方的 战斗减员率f ( x, y ) . f 可简单假设为
f ＝ay
其中：a —乙方平均每个士兵对甲方士兵的杀伤率（单位 时间的杀伤数），称为乙方的战斗有效系数。
a ＝ ry py
其中： ry—乙方的射击率（每个士兵单位时间的射击次数) py—乙方的命中率
区域内活动，乙方士兵不是向甲方士兵开火， 而是向
这个隐蔽区域射击，并且不知道杀伤情况。这时甲方战
斗减员率不仅与乙方兵力有关， 而且随着甲方兵力的
增加而增加。
数模竞赛13种建模方法你掌握了几个
数模竞赛13种建模方法你掌握了几个
随着时代的变迁和科技的进步，数据分析和建模已成为当今比赛领域
的热门课题。
数据建模技术比赛中用到的模型有很多。
以下是常用的13
种数据建模方法：
1、线性回归：基于线性模型的数据建模，主要用来预测一个变量与
另一个变量的依赖关系。
2、逻辑回归：也称为分类回归，它是一种二元分类模型，可以用来
预测输入变量的值和输出变量的分类。
3、决策树：通过计算每个属性的信息增益，建立起决定变量的各个
分支，从而建立起决策树的模型。
4、贝叶斯分类：基于贝叶斯定理，它是一种监督学习模型，可以用
来预测输入数据的值和输出分类。
5、K近邻：以其中一特征的值为准，与其周围的K个样本进行比较，得出其对应的分类。
6、支持向量机：SVM是一种监督学习模型， can建立在带有高斯核
的假设基础上，用来预测输入变量的值和输出变量的分类。
7、感知机：它是一种用来处理二元分类任务的线性分类器，它有一
个输入层和一个输出层，它分类输入的数据，返回结果的类。
8、AdaBoost：基于弱分类器的而提升算法。
它把弱分类器结合起来，形成一个更强大的分类器。
数学建模的多种作战模型
数学建模中的作战模型在第一次世界大战期间，F ·W 兰彻斯特（Lanchester ）投身于作战模型的研究，他建立了一些可以从中得到交战结果的数学模型，并得到了一个很重要的“兰彻斯特平方定律”：作战部队的实力同投入战斗的战士人数的平方成正比。
对于一次局部战斗，有些因素可以不考虑，如气候，后勤供应，士气的高低，而有些因素我们把双方看成是相同的，如武器配备，指挥艺术。
还可简单地认为两军的战斗力完全取决于两军的士兵人数。
两军士兵都处于对方火力范围内，由于战斗紧迫，短暂，也不考虑支援部队。
一、 正规战模型：令()X t 表ｔ时刻甲军人数,()y t 表ｔ时刻乙军人数：在以上假设下，显然甲军人数的减员率与乙军人数成正比，同样乙军减员率与甲军人数成正比．可得正规部队对正规部队的作战模型为dxdt aydydtbx =-=-⎧⎨⎪⎩⎪ (1)其中a > 0，b > 0均为常数，积分（1）得ay bx ay bx c 220202-=-= (2)这就是“兰彻斯特平方定律”，（2）式在X-Y 平面上是一族双曲线。
如图17.8所示，双曲线上的箭头表示战斗力随着时间而变化的方向。
由图17.8可知，乙军要想获胜，即要使不等式2020bx ay >成立。
可采用两种方式：(1) 增加a ，即配备更先进的武器；(2) 增加最初投入战斗的人数y 0。
但是，值得注意的是：在上式中，a 增大两倍，结果ay 02也增大两倍，但y 0增大两倍则会使ay 02增大四倍。
这正是两军摆开战场作正规战时兰彻斯特平方定律的意义，说明兵员增加战斗力将大大增加。
如果考虑两军作战时有增援，令)(t f 和)(t g 分别表示甲军和乙军t 时刻的增援率，所谓增援率，就是增援战士投入战斗或战士撤离战斗的速率。
此时正规部队对正规部队的作战模型为⎪⎩⎪⎨⎧+-=+-=)()(t g bx dtdyt f ay dt dx(3)现在回答一开始时提出的问题，设甲军有m=100人，乙军有n=50人，两军装备性能相同，即令ab=1，没有援军，将(2)变为 y b a x c ay x ca2222-=-=(4)将y = 100，x = 50代入(4)式得 10050750022-==ca(5) 再将c/a=7500代入(17.29)式得y t x t 227500()()-= (6) 战斗结束一方人数为零，显然这里乙军x=0，代入(6)式得y y 2750087=≈即甲军战死13人，剩下87人，乙军50人全部被消灭。
数学建模实例-战争模型
2021/4/1
10
矩阵乘积AB的计算量分析
a a a … a 11
12
13
1n
a ....… ...
a a a …a m1
m2
mm-1
mn
b b b … b 11
12
13
1s
b b b … b 21
22
23
2s
......… ...
b b b … b n1
n2
12
1. 《数值分析》第四版，李庆杨编 , 清华大学出版 社,2001
2. 《数值分析基础》，关治等编 , 高教出版社,1998
3.《应用数学基础》，熊洪云等著，天大出版社
参考书
2021/4/1
13
考试方法
2021/4/1
1.闭卷考试占70% 2.平时作业及课堂回答问题占30%
注:平时作业采用指定一组做多媒体
综合战斗力的评价函数 rx p x x 2
2021/4/1
8
游击作战模型
模型假设:
1. 不考虑增援，忽略非战斗减员；
2. 甲乙双方的战斗减员率不光与对方的兵力有关，同样设 为是正比关系；而且与自己一方的士兵数有关
3. Sx、Sy 分别表示甲乙双方的有效活动区域的面积，sx、
sy分别表示甲乙双方一枚炮弹的有效杀伤范围的面积
2021/4/1
2
模型假设
1.设 x(t) 、 y(t)为双方的士兵人数； 2.设x(t) 、 y(t)是连续变化的，并且充分光滑；
3.每一方的战斗减员率取决于双方的兵力，不妨以f(x,y)、
g(x,y)分别表示甲乙双方的战斗减员率； 4. 每一方的非战斗减员率与本方的兵力成正比，甲乙双方
数学建模常用算法模型
数学建模常用算法模型数学建模是将实际问题抽象为数学模型，并利用数学方法求解问题的过程。
在数学建模中，算法模型是解决问题的关键。
下面介绍一些常用的数学建模算法模型。
1.线性规划模型：线性规划是一种用于求解线性约束下的最优化问题的数学方法。
线性规划模型的目标函数和约束条件均为线性函数。
线性规划广泛应用于供需平衡、生产调度、资源配置等领域。
2.非线性规划模型：非线性规划是一种用于求解非线性目标函数和约束条件的最优化问题的方法。
非线性规划模型在能源优化调度、金融风险管理、工程设计等方面有广泛应用。
3.整数规划模型：整数规划是一种在决策变量取离散值时求解最优化问题的方法。
整数规划模型在网络设计、物流调度、制造安排等领域有广泛应用。
4.动态规划模型：动态规划是一种通过将问题分解为多个阶段来求解最优化问题的方法。
动态规划模型在资源分配、投资决策、路径规划等方面有广泛应用。
5.随机规划模型：随机规划是一种在目标函数和约束条件存在不确定性时求解最优化问题的方法。
随机规划模型在风险管理、投资决策、资源调度等方面有广泛应用。
6.进化算法模型：进化算法是一种通过模拟生物进化过程来求解最优化问题的方法。
进化算法模型包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等，被广泛应用于参数优化、数据挖掘、机器学习等领域。
7.神经网络模型：神经网络是一种模仿人脑神经元连接和传递信息过程的数学模型。
神经网络模型在模式识别、数据分类、信号处理等领域有广泛应用。
8.模糊数学模型：模糊数学是一种用于处理不确定性和模糊信息的数学模型。
模糊数学模型在风险评估、决策分析、控制系统等方面有广泛应用。
除了以上常用的数学建模算法模型，还有许多其他的算法模型，如图论模型、动力系统模型、马尔科夫链模型等。
不同的问题需要选择合适的算法模型进行建模和求解。
数学建模算法模型的选择和应用需要根据具体的问题和要求进行。
数学建模模型常用的四大模型及对应算法原理总结
数学建模模型常用的四大模型及对应算法原理总结四大模型对应算法原理及案例使用教程：一、优化模型线性规划线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，在线性回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。
如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。
案例实操非线性规划如果目标函数或者约束条件中至少有一个是非线性函数时的最优化问题叫非线性规划问题，是求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。
建立非线性规划模型首先要选定适当的目标变量和决策变量，并建立起目标变量与决策变量之间的函数关系，即目标函数。
然后将各种限制条件加以抽象，得出决策变量应满足的一些等式或不等式，即约束条件。
整数规划整数规划分为两类：一类为纯整数规划，记为PIP，它要求问题中的全部变量都取整数；另一类是混合整数规划，记之为MIP，它的某些变量只能取整数，而其他变量则为连续变量。
整数规划的特殊情况是0-1规划，其变量只取0或者1。
多目标规划求解多目标规划的方法大体上有以下几种：一种是化多为少的方法，即把多目标化为比较容易求解的单目标，如主要目标法、线性加权法、理想点法等；另一种叫分层序列法，即把目标按其重要性给出一个序列，每次都在前一目标最优解集内求下一个目标最优解，直到求出共同的最优解。
目标规划目标规划是一种用来进行含有单目标和多目标的决策分析的数学规划方法，是线性规划的特殊类型。
目标规划的一般模型如下：设xj是目标规划的决策变量，共有m个约束条件是刚性约束，可能是等式约束，也可能是不等式约束。
设有l个柔性目标约束条件，其目标规划约束的偏差为d+, d-。
设有q个优先级别，分别为P1, P2, …, Pq。
在同一个优先级Pk中，有不同的权重，分别记为[插图], [插图]（j=1,2, …, l）。
数学建模算法汇总
数学建模算法汇总数学建模常用的算法分类全国大学生数学建模竞赛中，常见的算法模型有以下30种：1.最小二乘法2.数值分析方法3.图论算法4.线性规划5.整数规划6.动态规划7.贪心算法8.分支定界法9.蒙特卡洛方法10.随机游走算法11.遗传算法12.粒子群算法13.神经网络算法14.人工智能算法15.模糊数学16.时间序列分析17.马尔可夫链18.决策树19.支持向量机20.朴素贝叶斯算法21.KNN算法22.AdaBoost算法23.集成学习算法24.梯度下降算法25.主成分分析26.回归分析27.聚类分析28.关联分析29.非线性优化30.深度学习算法一、线性回归：用于预测一个连续的输出变量。
线性回归是一种基本的统计学方法，用于建立一个自变量（或多个自变量）和一个因变量之间的线性关系模型，以预测一个连续的输出变量。
这个模型的形式可以表示为：y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βpxp + ε其中，y 是因变量（也称为响应变量），x1， x2， ...， xp 是自变量（也称为特征变量），β0，β1，β2， ...，βp 是线性回归模型的系数，ε 是误差项线性回归的目标是找到最优的系数β0, β1, β2, ...,βp，使得模型预测的值与真实值之间的误差最小。
这个误差通常用残差平方和来表示：RSS = Σ （yi - ŷi）^2其中，yi 是真实的因变量值，ŷi 是通过线性回归模型预测的因变量值。
线性回归模型的最小二乘估计法就是要找到一组系数，使得残差平方和最小。
线性回归可以通过多种方法来求解，其中最常用的方法是最小二乘法。
最小二乘法就是要找到一组系数，使得残差平方和最小。
最小二乘法可以通过矩阵运算来实现，具体地，系数的解可以表示为：β = （X'X）^（-1）X'y其中，X 是自变量的矩阵，包括一个截距项和所有自变量的值，y 是因变量的向量。
线性回归在实际中的应用非常广泛，比如在金融、医学、工程、社会科学等领域中，都可以使用线性回归来预测和分析数据。
数学建模所有模型用途总结
数学建模所有模型用途总结数学建模是一种将实际问题转化为数学模型并通过数学方法求解的方法和技巧。
它在各个领域都有广泛的应用，可以帮助我们更好地理解和解决现实世界中的问题。
本文将总结数学建模的所有模型用途。
1.优化模型优化模型是数学建模中最常见的一种模型。
它通过建立数学模型来寻找使目标函数达到最大或最小的最优解。
优化模型可以应用于生产调度、资源分配、运输路线规划等问题。
例如，在生产调度中，我们可以利用优化模型来确定最佳的生产计划，以最大化产量或最小化成本。
2.预测模型预测模型是根据已有的数据和规律来预测未来的发展趋势。
它可以应用于经济预测、天气预报、股票市场预测等领域。
例如，在经济预测中，我们可以利用预测模型来预测未来的经济增长率，以帮助政府制定相应的宏观经济政策。
3.决策模型决策模型是用于辅助决策的一种模型。
它可以帮助人们在面对复杂的决策问题时做出科学合理的决策。
决策模型可以应用于投资决策、风险评估、市场营销策略等问题。
例如，在投资决策中，我们可以利用决策模型来评估各种投资方案的风险和收益，以帮助投资者做出明智的投资决策。
4.模拟模型模拟模型是通过建立仿真模型来模拟和分析现实世界中的复杂系统。
它可以帮助人们更好地理解系统的运行规律，并提供决策支持。
模拟模型可以应用于交通流量模拟、气候模拟、环境模拟等领域。
例如，在交通流量模拟中，我们可以利用模拟模型来评估不同的交通管理策略对交通流量的影响，以优化交通系统的运行效率。
5.网络模型网络模型是一种描述和分析网络结构和功能的数学模型。
它可以帮助人们研究和优化网络的布局、传输效率、容错性等问题。
网络模型可以应用于电力网络、通信网络、社交网络等领域。
例如，在电力网络中，我们可以利用网络模型来评估不同的电网布局方案，以提高电力系统的可靠性和稳定性。
6.随机模型随机模型是一种描述和分析随机现象的数学模型。
它可以帮助人们研究随机事件的概率分布、统计特性等问题。
随机模型可以应用于风险评估、信号处理、金融风险管理等领域。
初中数学建模30种经典模型
初中数学建模30种经典模型初中数学建模是培养学生综合运用数学知识解决实际问题的一种教学方法和手段。
以下是初中数学建模中的30种经典模型，并对每种模型进行简要介绍：1.线性规划模型：通过建立线性目标函数和线性约束条件，优化解决线性规划问题。
2.排队论模型：研究排队系统中的等待时间、服务能力等问题，以优化系统效率。
3.图论模型：利用图的概念和算法解决实际问题，如最短路径、网络流等。
4.组合数学模型：应用组合数学的方法解决实际问题，如排列组合、集合等。
5.概率模型：利用概率理论分析和预测事件发生的可能性和规律。
6.统计模型：收集、整理和分析数据，通过统计方法得出结论和推断。
7.几何模型：运用几何知识解决实际问题，如图形的面积、体积等。
8.算术平均模型：利用算术平均数来描述和分析数据的集中趋势。
9.加权平均模型：利用加权平均数考虑不同数据的重要性来得出综合结论。
10.正态分布模型：应用正态分布来描述和分析数据的分布情况。
11.投影模型：通过投影的方法解决几何体在平面上的投影问题。
12.比例模型：利用比例关系解决实际问题，如物体的放大缩小比例等。
13.数据拟合模型：根据已知数据点，通过曲线或函数拟合来推测未知数据点。
14.最优化模型：寻找最大值或最小值，优化某种指标或目标函数。
15.路径分析模型：研究在网络或图中找到最优路径的问题。
16.树状图模型：通过树状图的结构来描述和解决问题，如决策树等。
17.随机模型：基于随机事件和概率进行建模和分析。
18.多项式拟合模型：利用多项式函数对数据进行拟合和预测。
19.逻辑回归模型：通过逻辑回归分析，预测和分类离散型数据。
20.回归分析模型：分析自变量和因变量之间的关系，并进行预测和推断。
21.梯度下降模型：通过梯度下降算法来求解最优解的问题。
22.贪心算法模型：基于贪心策略解决最优化问题，每次选择当前最优解。
23.线性回归模型：通过线性关系对数据进行建模和预测。
24.模拟模型：通过构建模拟实验来模拟和分析实际情况。
数学建模主要运用的模型
数学建模主要运用的模型
数学建模是一门跨学科的学科，涉及到多个领域和学科的知识。
在数学建模中，模型是非常重要的一部分，它是问题的抽象表现，是对问题的形式化描述。
本文将介绍数学建模主要运用的模型，包括线性规划模型、非线性规划模型、动态规划模型、贝叶斯网络模型、支持向量机模型等。
线性规划模型是数学建模中应用最广泛的一种模型，它适用于各种资源的优化配置问题。
线性规划模型的目标是在一组线性约束条件下，最大化或最小化某一目标函数的值。
其优点在于求解方法简单，计算效率高，适用范围广泛。
非线性规划模型是指目标函数或约束条件中至少有一个是非线
性的规划模型。
非线性规划模型中的问题通常较为复杂，求解难度较大。
但是，非线性规划模型适用范围广泛，可以解决许多线性规划模型无法解决的问题。
动态规划模型是解决最优化问题的一种方法，特别适用于具有重叠子问题和最优子结构的问题。
动态规划模型的优点在于可以减少计算量，提高计算效率，适用于一些复杂的问题。
贝叶斯网络模型是一种概率图模型，用于描述变量之间的条件依赖关系。
贝叶斯网络模型适用于各种领域的问题，包括数据挖掘、机器学习、生物信息学等。
其优点在于可以处理不确定性问题，提高预测的准确性。
支持向量机模型是一种监督学习方法，用于分类和回归分析。
支
持向量机模型的优点在于可以解决高维数据的分类问题，具有较好的泛化能力和鲁棒性。
总之，数学建模主要运用的模型包括线性规划模型、非线性规划模型、动态规划模型、贝叶斯网络模型、支持向量机模型等。
这些模型在不同的问题中都有着广泛的应用，并且不断地得到发展和完善。
常微分方程在数学建模中的应用之战争模型
常微分方程在数学建模中的应用之战争模型高 瑜 高 艺 王 伟本文详细介绍了以微分方程为基础的正规战争、游击战争、混合战争等三种战争模型的建立，求解，得出三种战争的胜负与初始兵力的关系。
1 引言微分方程作为数学学科的一个中心学科，经过三百余年的不断发展，不论在求解方法上还是在定性理论分析方面日臻完善，使得微分方程模型具有极大的普遍性、有效性与非常丰富的数学内涵。
在高等数学教学中，常微分方程也在不断的被研究与探索，并且融入数学建模思想提高学生的学习兴趣,在现实世界中，能够通过建立微分方程模型研究的实际问题非常之多。
如物理学中的振动现象、化学中物质间反应的酶促作用、生态学中单种群的增长模型、多种群间相互作用的数学模型、经济学中研究经济规律的动态模型、艾滋病防治的数学模型、传染病模型与战争模型。
本文以战争模型为例做简要研究。
第一次世界大战Lanchester 提出预测战役结局的模型，战争分为正规战争，游击战争，混合战争三种类型。
为了便于分析，本文只考虑双方兵力多少和战斗力强弱，并假设兵力因战斗及非战斗减员而减少，因增援而增加，战斗力与射击次数及命中率有关。
2 模型分析设一场战争中有甲乙两方部队。
甲方的兵力为()x t （初始兵力0(0)x x =），增援率为()u t ，乙方兵力为()y t （初始兵力0(0)y y =），增援率为()v t 。
假设每方战斗减员率取决于双方的兵力和战斗力，且每方非战斗减员率与本方兵力成正比。
即有00()(,)(), >0()(,)(), >0(0), (0)x t f x y x u t y t g x y x v t x x y ya ab b ××ì=-+ïï=-+íï==ïî（1） 其中,f g 取决于战争类型。
下面具体分析三种:2.1正规战争若双方均以正规部队作战，甲方战斗减员率只取决于乙方的兵力和战斗力，则(,)f x y ay =（其中a 为乙方每个士兵的杀伤率），y y a r p =，（y r 为射击率，y p 为命中率），(,), x x g x y bx b r p =-=，代入（1）式得：()()()()x t ay x u t y t bx x v t a b ××ì=--+ïíï=--+î （2） 假设没有增援，忽略非战斗减员，则（2）式可简化为()()x t ay y t bx ××ì=-ïíï=-î （3） 由方程（3）得：22ay bx k-=，代入初值得，2200=k ay bx -，此方程为双曲线，如下图：若0k>可得：当0x =时0y >，乙方胜利。
常见数学建模模型
常见数学建模模型数学建模是数学与现实问题相结合的一门学科，通过数学方法和技巧对现实问题进行抽象和描述，从而得到问题的解决方案。
常见数学建模模型有线性规划模型、回归分析模型、离散事件模型和优化模型等。
下面将分别介绍这些常见数学建模模型的基本原理和应用领域。
一、线性规划模型线性规划模型是一种数学模型，用于解决具有线性约束条件的最优化问题。
其基本原理是通过线性目标函数和线性约束条件，找到使目标函数取得最大或最小值的变量取值。
线性规划模型广泛应用于生产调度、物流配送、资源优化等领域。
二、回归分析模型回归分析模型是通过建立变量之间的数学关系，预测或解释一个变量与其他变量之间的关系。
常见的回归分析模型包括线性回归模型、多项式回归模型和逻辑回归模型等。
回归分析模型在市场预测、金融风险评估等领域有广泛的应用。
三、离散事件模型离散事件模型是一种描述系统内离散事件发生和演化的数学模型。
该模型中，系统的状态随着事件的发生而发生改变，事件之间的发生是离散的。
离散事件模型广泛应用于排队系统、供应链管理、网络优化等领域。
四、优化模型优化模型是通过建立目标函数和约束条件，寻找使目标函数取得最大或最小值的变量取值。
常见的优化模型包括整数规划模型、非线性规划模型和动态规划模型等。
优化模型广泛应用于生产调度、资源分配、路径规划等领域。
以上是常见数学建模模型的基本原理和应用领域。
数学建模模型的应用能够帮助我们解决实际问题，优化决策过程，提高效率和准确性。
在实际应用中，我们可以根据具体问题的特点选择合适的数学建模模型，并通过数学方法求解得到最优解。
数学建模常用模型及算法
数学建模常用模型及算法数学建模主要是通过现实世界的数据，利用一定的数学方法和算法，借助计算机，使用一定的软件工具，结合相应的算法去建立一定的数学模型，从而对实际问题进行研究和解决，称之为数学建模。
常用的数学建模模型有基于概率的模型、基于最优性的模型、非线性规划模型、组合优化模型、灰色系统模型、网络流模型、层次分析模型、模糊系统模型等等，而常用的数学建模算法可以分为局部搜索算法、精确算法、启发式算法等三大类。
一、基于概率的模型1. 最大熵模型：是一种最大化熵的统计学方法，应用熵来描述不确定度，并在要求最大熵原则的条件下确定参数，从而最大程度的推广模型中的统计分布，从而达到优化的目的。
2. 贝叶斯模型：贝叶斯模型是基于概率的统计模型，用于描述各种随机现象，主要是通过贝叶斯公式结合先验概率以及似然度来推测结果，求出客观事件发生的概率。
二、基于最优性的模型1. 模糊优化方法：模糊优化方法是以模糊集，而不是确定性集，对优化问题加以解决，是一种基于最优性的模型。
它将目标函数和约束条件分解成模糊函数，然后形成模糊优化模型，用模糊图的方法求得最优解，使问题的解决变得更加容易和有效率。
2. 模拟退火算法：模拟退火算法通过数值模拟来求解最优性模型，是一种模拟对象的能量计算的算法，其本质为元胞自动机和目标函数的计算，基于物理反应速率理论实现，利用“热量”的概念，从而模拟从温度较高到低温过程，求解最终最优解。
三、非线性规划模型1. 单约束模型：单约束模型旨在求解目标函数，给定一个约束条件，求解一个最优解。
2. 线性规划模型：线性规划模型利用线性函数来描述算法模型，尝试求得最大或最小的解。
四、组合优化模型1. 模拟退火算法：模拟退火算法是一种组合优化模型，它能够模拟热力学反应，并利用物理反应速率理论来求解组合优化问题，从而使问题更加容易解决。
2. 遗传算法：遗传算法是一种基于自然进化规律的算法，通过模拟种群的变异和进化过程，来搜索出最优的解。
数学建模30种经典模型matlab
一、概述数学建模是数学与实际问题相结合的产物，通过建立数学模型来解决现实生活中的复杂问题。
Matlab作为一个强大的数学计算工具，在数学建模中具有重要的应用价值。
本文将介绍30种经典的数学建模模型，以及如何利用Matlab对这些模型进行建模和求解。
二、线性规划模型1. 线性规划是数学建模中常用的一种模型，用于寻找最优化的解决方案。
在Matlab中，可以使用linprog函数对线性规划模型进行建模和求解。
2. 举例：假设有一家工厂生产两种产品，分别为A和B，要求最大化利润。
产品A的利润为$5，产品B的利润为$8，而生产每单位产品A 和B分别需要8个单位的原料X和10个单位的原料Y。
此时，可以建立线性规划模型，使用Matlab求解最大化利润。
三、非线性规划模型3. 非线性规划是一类更加复杂的规划问题，其中目标函数或约束条件存在非线性关系。
在Matlab中，可以使用fmincon函数对非线性规划模型进行建模和求解。
4. 举例：考虑一个有约束条件的目标函数，可以使用fmincon函数在Matlab中进行建模和求解。
四、整数规划模型5. 整数规划是一种特殊的线性规划问题，其中决策变量被限制为整数。
在Matlab中，可以使用intlinprog函数对整数规划模型进行建模和求解。
6. 举例：假设有一家工厂需要决定购物哪种机器设备，以最大化利润。
设备的成本、维护费用和每台设备能生产的产品数量均为已知条件。
可以使用Matlab的intlinprog函数对该整数规划模型进行建模和求解。
五、动态规划模型7. 动态规划是一种数学优化方法，常用于多阶段决策问题。
在Matlab 中，可以使用dynamic programming toolbox对动态规划模型进行建模和求解。
8. 举例：考虑一个多阶段生产问题，在每个阶段都需要做出决策以最大化总利润。
可以使用Matlab的dynamic programming toolbox对该动态规划模型进行建模和求解。
数学建模经典教材 优秀解题方法 战斗模型
第六节 战斗模型：高阶线性模型人类会厌倦睡觉，厌倦爱情； 会厌倦唱歌；厌倦跳舞； 但是战争，却永不停歇。
——荷马〈伊利亚特〉很早以前荷马的这句话，一直被人类所证实。
战争是一个古老的而又很新的事情，许多人想逃避却又不得不面对。
决定一场战争胜负的因素是很多的，也是很复杂的，不是一个简单的数学模型所能解决的。
毛主席说：决定战争胜负的是人，而不是一两件新式武器。
哲人说：人心的向背决定战争的胜负。
但人心是模糊的，很难说清楚。
这里，我们不想讨论战争胜负的原因。
只是从数学的角度来探讨决定一场战争胜负的一些因素。
早在第一次世界大战期间，nchester 就指出了几个预测战争结局的数学模型，其中有描述传统的正规战争的，也有考虑稍微复杂的游击战争的，以及双方分别使用正规部队和游击部队的所谓混合战争的，后来人们对这些模型作了改进和进一步的解释，用以分析历史上一些著名的战争，如二次世界大战中的美日硫黄岛之战和1975年结束的越南战争。
Lanchester 提出的模型是非常简单的，他只考虑双方兵力的多少和战斗力的强弱，兵力因战斗减员和非战斗减员而减少，又由后备力量的增援而增加；战斗力即杀伤对方的能力，则与射击率（单位时间的射击次数）、射击命中率以及战争的类型（正规战、游击战）等有关，这些模型当然没有考虑交战双方的政治、经济、社会等因素，而仅靠战场上兵力的优劣是很难估计战争胜负的，所以我们认为用这些模型判断整个战争的结局是不可能的，但是对于局部战役来说还有参考价值。
更重要的是，建模的思路和方法为我们借助数学模型讨论社会科学领域中的实际问题提供了可以借鉴的示例。
一般战争模型用)(t x 和)(t y 表示甲乙交战双方时刻t 的兵力，不妨视为双方的士兵人数， 假设1、每一方的战斗减员率取决于双方的兵力和战斗力，用),(y x f 和),(y x g 表示。
2、第一方的非战斗减员率（由疾病、逃跑等因素引起）与本方的兵力成正比。
战争模型-正规战与游击战【数学建模】
2
n 0 , 乙方胜
y0 2 rx p x s x x r s x 0 y ry 0
n 0 , 平局
n 0 ,甲方胜
设 x0=100, rx/ry=1/2, px=0.1, sx=1(km2), sry=1(m2)
( y 0 / x 0 ) 100
混合战争模型
甲方为游击部队，乙方为正规部队
cy
2
x cxy y bx x (0) x , y (0) y 0 0
y (t )
2 bx n
2
n cy 0 2 bx 0
n 0 乙方胜
2
y0 2b x cx 0 0
2
0
x (t )
乙方必须10倍于甲方的兵力
y (t )
k 0
为判断战争的结局，不求x(t), y(t) 而在相平面上讨论 x 与 y 的关系
dy dx bx ay
ay
2
bx
2
2
k
2
k ay 0 bx 0
k 0 x 0时 y 0
k 0
乙方胜 平方律 模型
k 0
k a
y0 rx p x b x a r p 0 y y
py ~命中率
g ( x , y ) dxy , d rx p x rx s rx / s y
• 忽略非战斗减员
• 假设没有增援
x cxy y dxy x (0) x , y (0) y 0 0
游击战争模型
x cxy y dxy x (0) x , y (0) y 0 0
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数学建模中的作战模型在第一次世界大战期间，F ·W 兰彻斯特（Lanchester ）投身于作战模型的研究，他建立了一些可以从中得到交战结果的数学模型，并得到了一个很重要的“兰彻斯特平方定律”：作战部队的实力同投入战斗的战士人数的平方成正比。
对于一次局部战斗，有些因素可以不考虑，如气候，后勤供应，士气的高低，而有些因素我们把双方看成是相同的，如武器配备，指挥艺术。
还可简单地认为两军的战斗力完全取决于两军的士兵人数。
两军士兵都处于对方火力范围内，由于战斗紧迫，短暂，也不考虑支援部队。
一、 正规战模型：令()X t 表ｔ时刻甲军人数,()y t 表ｔ时刻乙军人数：在以上假设下，显然甲军人数的减员率与乙军人数成正比，同样乙军减员率与甲军人数成正比．可得正规部队对正规部队的作战模型为dxdt aydydtbx =-=-⎧⎨⎪⎩⎪ (1)其中a > 0，b > 0均为常数，积分（1）得ay bx ay bx c 220202-=-= (2)这就是“兰彻斯特平方定律”，（2）式在X-Y 平面上是一族双曲线。
如图17.8所示，双曲线上的箭头表示战斗力随着时间而变化的方向。
由图17.8可知，乙军要想获胜，即要使不等式2020bx ay >成立。
可采用两种方式：(1)增加a ，即配备更先进的武器；(2) 增加最初投入战斗的人数y 0。
但是，值得注意的是：在上式中，a 增大两倍，结果ay 02也增大两倍，但y 0增大两倍则会使ay 02增大四倍。
这正是两军摆开战场作正规战时兰彻斯特平方定律的意义，说明兵员增加战斗力将大大增加。
如果考虑两军作战时有增援，令)(t f 和)(t g 分别表示甲军和乙军t 时刻的增援率，所谓增援率，就是增援战士投入战斗或战士撤离战斗的速率。
此时正规部队对正规部队的作战模型为⎪⎩⎪⎨⎧+-=+-=)()(t g bx dtdyt f ay dt dx(3)现在回答一开始时提出的问题，设甲军有m=100人，乙军有n=50人，两军装备性能相同，即令ab=1，没有援军，将(2)变为 y b a x c ay x ca2222-=-=(4)将y = 100，x = 50代入(4)式得 10050750022-==ca(5) 再将c/a=7500代入(17.29)式得y t x t 227500()()-= (6) 战斗结束一方人数为零，显然这里乙军x=0，代入(6)式得y y 2750087=≈即甲军战死13人，剩下87人，乙军50人全部被消灭。
二、 混合战模型：如果甲军是游击队，乙军是正规部队，由于游击队对当地地形熟，常常位于不易发现的有利地形。
设游击队占据区域R ，由于乙军看不清楚甲军，只好向区域R 射击，但并不知道杀伤情况。
我们认为如下的假设是合理的：游击队x 的战斗减员率应当与x(t)成正比，因为x(t)越大，目标越大，被敌方子弹命中的可能性越大；另一方面游击队x(t)的战斗减员率还与y(t)成正比，因为y(t)越大，火力越强，x 的伤亡人数也就越大。
因此游击队x 的战斗减员率等于cx(t)y(t)，常数c 称为敌方的战斗有效系数。
如果f(t)和g(t)分别为游击队和正规部队增援率，则游击队和正规部队的作战模型为dxdt cxy f t dy dtdx g t =-+=-+⎧⎨⎪⎩⎪()() (7)若无增援f(t)和g(t)，则(7)式为c ac=0:不分胜负-c a x(t)图17.8ydxdt cxydy dtdx =-=-⎧⎨⎪⎩⎪ (8)积分(8)式得cy dx cy dx M 202022-=-= (9)(9)式在x-y 平面上定义了一族抛物线，如图17.9所示：如果M > 0，则正规部队胜，因为当y(t)减小到M c ，部队x 已经被消灭。
同样，如M < 0，则游击队胜。
三、 游击战模型：若甲乙双方都是游击部队，则双方都隐蔽在对方不易发现的区域内活动。
由混合战部分的分析，得游击战数学模型dxdt cxy f t dydtdxy g t =-+=-+⎧⎨⎪⎩⎪()() (10)其中f(t)和g(t)分别是甲军和乙军的增援率，常数c 是乙军的战斗有效系数，常数d 是甲军的战斗有效系数。
如果甲乙双方增援率均为零，则游击战数学模型为dx dtcxy dy dt dxyx x y y =-=-==⎧⎨⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪(),()0000 (11) (11)的解为 cy dx cy dx m -=-=00 (12)(12)式在x-y 平面上定义了一族直线。
如图17.10所示：如果m > 0，则乙方胜；如果m < 0，则甲方胜；如m = 0则双方战平。
几点说明：(1) 在模型(3)中，如果a 、b 、f(t)和g(t)已知，则可用显式求解。
但在模型(7)中，因方程组是非线的，求解困难，可利用计算机求解。
(2) 事前确定战斗有效系数a 、b 、c 和d 的数值通常是不可能的，但是如果对已有图 17.9 0 x(t) 图17.10 线性解-L h的战役资料来确定a 和b(或者c 和d)的适当系数值，那么对于其他类似于同样条件下进行的战斗，a 和b(或c 和d)这些系数就可以认为是已知的了。
因此，在以上意义下，兰彻斯特作战模型仍然具有普遍意义。
J ·H ·Engel 将第二次世界大战时美国和日本为争夺硫磺岛所进行的战斗资料进行分析，发现与兰彻斯特作战数学模型非常吻合，这就说明了兰彻斯特作战数学模型是能够用来描述实际战争的。
下面介绍二战时期著名的硫磺岛战役： 四、硫磺岛战役硫磺岛位于东京以南1062km ，面积仅有20.7km 2，是日军的重要军事基地。
美军想要夺取硫磺岛作为轰炸日本本土时的轰炸机基地，而日本需要硫磺岛作为战斗机基地，以便攻击美国的轰炸机。
美军从1945年2月19日开始进攻，激烈的战斗持续了一个多月，双方伤亡十分惨重，日方守军21500人全部阵亡或被俘，美军投入兵力73000人，伤亡20265人，战争进行到28天时美军宣布占领该岛，实际战斗到36天才停止。
美军有按天统计的战斗减员和增援情况的战地记录，日军没有后援，战地记录全部遗失。
用x(t)和y(t)表示美军和日军在第七天的人数，在正规战模型(1)中加上初始条件，得⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧==-=+-=500,21)0(,0)0()(y x bxdtdyt f ay dt dx(13) ()⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧<≤<≤<≤=其它,065,1300032,600010,54000t t t t f (14)由增援率和每天的伤亡人数可算出x(t),t=1,2,…,36(见图17.11中虚线)，将已有数据代入(13)式，算出x(t)的理论值并与实际值作一比较。
对方程(13)用求和代替积分得 x t x a y f tt()()()()=-+==∑∑011ττττ (15) y t y bx t()()()=-=∑01ττ(16) 为估计b 值在(17.41)式中取t=36，因为y(36)=0，且由x(t)的实际数据可得x ()ττ=∑136=2037000，于是从(16)式估计出b=215002037000=0.0106，再把这个值代入(16)式即可算出y(t)，t=1，2，…，36． 由(15)式估计a 值，令t=36，得a f x y =-==∑∑()()()ττττ36136136(17)其中分子为美军总的伤亡人数20265人，分母可由(16)算出的y(t)，得372500，由(17)式可解出a ==2026537250000544,,.，将a 值代入(15)式得x t y f t t().()()=-+==∑∑0054411ττττ (18)由(18)式可算出美军人数x(t)的理论值．图17.11中用实线表示．与虚线表示的实际值比较，吻合情况相当好。
习题17.41． 方程组 ⎩⎨⎧--='-='cxy by y ayx是正规部队对游击队作战的一个兰彻斯特数学模型，其中游击队y 的非战斗减员率与y(t)成正比．（1）求方程组的轨线． （2）试问哪一方胜利．作战部队的非战斗减员率是指非战斗的原因（如开小差、疾病等）减员。
问题： 两军对垒，现甲军有m 个士兵，乙军有n 个士兵，试计算战斗过程中双方的死亡情况以及最后哪一方失败？这个问题提得很模糊，因为战争是一个很复杂的问题，涉及因素很多，如兵员的多少，武器的先进与落后，两军所处地理位置的有利与不利，士气的高低，指挥员的指挥艺术，后勤供应状况，气候条件等诸多原因。
因此，如果把战争所涉及到的因素都要考虑进去，这样的模型是难以建立的．但是对于一个通常情况下的局部战争，在合理的假设下建立一个作战数学模型，读者将会看到得出的结论是具有普遍意义的。
图17.11 美军兵力实际数据与理论结果的比较。