高教版《数学建模与数学实验第3版》第6讲非线性规划

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非线性规划(数学建模)

1.023
1.031 1.073 1.311 1.080 1.150 1.213 1.156 1.023 1.076 1.142 1.083 1.161 1.076 1.110 0.965
1.048
1.226 0.977 0.981 1.237 1.074 1.562 1.694 1.246 1.283 1.105 0.766 1.121 0.878 1.326 1.078
m ax ( 1)R (X)Q (X), st .. x xn 1 1 x 2 x i 0 i 1 ,2 , ,n
3个模型均为非线性规划模型。
引例
投资选择问题
某公司在一个时期内可用于投资的总资本为 b万元, 可供选择
的项目有n个。假定对第i个项目的投资总额为ai万元，收益总额为
2.212
1.296 0.688 1.084 0.872 0.825 1.006 1.216 1.244 0.861 0.977 0.922 0.958 0.926 1.146 0.990
引例
收益和风险
每个投资项目的收益率可以看成一个随机变量,其均值可
以用样本均值(历史均值)来近似.因此, 预计第j种投资的平均收益率为
0.978
0.947 1.003 1.465 0.985 1.159 1.366 1.309 0.925 1.086 1.212 1.054 1.193 1.079 1.217 0.889
1.184
1.323 0.949 1.215 1.224 1.061 1.316 1.186 1.052 1.165 1.316 0.968 1.304 1.076 1.100 1.012
max s.t.
R( X ) Q( X ) x1 x2 x8 1, xi 0

非线性规划知识点讲解总结

非线性规划知识点讲解总结1. 非线性规划的基本概念非线性规划是指目标函数和/或约束条件包含非线性项的优化问题。

一般来说，非线性规划问题可以表示为如下形式：\[\min f(x)\]\[s.t. \ g_i(x) \leq 0, \ i=1,2,...,m\]\[h_j(x)=0, \ j=1,2,...,p\]其中，\(x \in R^n\)是优化变量，\(f(x)\)是目标函数，\(g_i(x)\)和\(h_j(x)\)分别表示不等式约束和等式约束。

目标是找到使目标函数取得最小值的\(x\)。

2. 非线性规划的解决方法非线性规划问题的求解是一个复杂的过程，通常需要使用数值优化方法来解决。

目前，常用的非线性规划求解方法主要包括梯度方法、牛顿方法和拟牛顿方法。

（1）梯度方法梯度方法是一种基于目标函数梯度信息的优化方法。

该方法的基本思想是在迭代过程中不断沿着梯度下降的方向更新优化变量，以期望找到最小值点。

梯度方法的优点是简单易实现，但缺点是可能陷入局部最优解，收敛速度慢。

（2）牛顿方法牛顿方法是一种基于目标函数的二阶导数信息的优化方法。

该方法通过构造目标函数的泰勒展开式，并利用二阶导数信息来迭代更新优化变量，以期望找到最小值点。

牛顿方法的优点是收敛速度快，但缺点是计算复杂度高，需要计算目标函数的二阶导数。

（3）拟牛顿方法拟牛顿方法是一种通过近似求解目标函数的Hessian矩阵来更新优化变量的优化方法。

该方法能够克服牛顿方法的计算复杂度高的问题，同时又能保持相对快速的收敛速度。

拟牛顿方法的典型代表包括DFP方法和BFGS方法。

3. 非线性规划的应用非线性规划方法在实际生活和工程问题中都有着广泛的应用。

以下将介绍非线性规划在生产优化、资源分配和风险管理等领域的应用。

（1）生产优化在制造业中，生产线的优化调度问题通常是一个非线性规划问题。

通过对生产线的机器设备、生产工艺和生产速度等因素进行建模，并设置相应的目标函数和约束条件，可以使用非线性规划方法来求解最优的生产调度方案，以最大程度地提高生产效率和减少成本。

第六章非线性规划

第六章非线性规划由前几章知道，线性规划的目标函数和约束条件都是其自变量的线性函数，如果目标函数或约束条件中包含有自变量的非线性函数，则这样的规划问题就属于非线性规划。

第一节基本概念一、非线性规划的数学模型非线性规划数学模型的一般形式是⎪⎩⎪⎨⎧=≥==),,2,1(0)(),,2,1(0)()(min l j x g m i x h x f ji （6.1）其中，X=（n χχχ,,,21 ）T 是n 维欧氏空间E n 中的点（向量），目标函数)(X f 和约束函数)()(X j X i g h 、为X 的实函数。

有时，也将非线性规划的数学模型写成 ⎩⎨⎧=≥),,2,1(0)()(min l j X g X f j (6.2)即约束条件中不出现等式，如果有某一约束条件为等式0)(=X g j ，则可用如下两个不等式约束替代它： ⎩⎨⎧≥-≥0)(0)(X g X g jj模型（6.2）也常表示成另一种形式：{}⎩⎨⎧=≥=⊂∈),,2,1(,0)(|),(min l j X g X R E R X X f j n (6.3)上式中R 为问题的可行域。

若某个约束条件氏“≤”不等式的形式，只需用“-1”乘这个约束的两端，即可将其变成“≥”的形式。

此外，由于[])(m in )(m ax x f X f --=，且这两种情况下求出的最优解相同（如有最优解存在），故当需使目标函数极大化时，只需求其负函数极小化即可。

二、二维问题的图解当只有两个自变量时，求解非线性规划也可像对线性规划那样借助于图解法。

考虑非线性规划问题⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≥≥≥-+=-+-+-=000505)1()2()(min 212122212221x x x x x x x x x X f (6.4)如对线性规划所作的那样，在21Ox x 坐标平面画出目标函数的等值线，它是以点（2.1）为圆心的同心圆，再根据约束条件画出可行域，它是抛物线段ABCD （图6-1）。

数学建摸优秀讲座之非线性规划

D X | gi X 0,hj X 0,X En
问题(1)可简记为 min f X ． X D
定义2 对于问题(1)，设 X * D，若存在 0 ,使得对一切
X D，且 X X * ，都有 f X * f X ，则称X*是f(X)在D上的
局部极小值点（局部最优解）．特别地当 X X*时，若 f X * f X ，
函数，简记：
f : E n E l ,gi : E n E l ,hj : E n E l
其它情况: 求目标函数的最大值或约束条件为小于等于零的情况，都可通过取其相反数化为上述一般形式．
定义1 把满足问题（1）中条件的解 X ( En )称为可行解（或可行
点），所有可行点的集合称为可行集（或可行域）．记为D．即
则称X*是f(X)在D上的严格局部极小值点（严格局部最优解）．
定义3 对于问题(1),设 X * D ,对任意的X D ,都有 f X * f X
则称X*是f(X)在D上的全局极小值点（全局最优解）．特别地当
X X* 时，若f X * f X ，则称X*是f(X)在D上的严格全局极小值点
(1) x=fmincon(@fun,X0,A,b) (2) x=fmincon(‘fun’,X0,A,b,Aeq,beq) (3) x=fmincon(‘fun’,X0,A,b, Aeq,beq,lb,ub)
(4) x=fmincon(‘fun’,X0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,’nonlcon’) (5)x=fmincon(‘fun’,X0,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB,’nonlcon’,options)
.hgji((XX
) )
0 0
i j
1,2,...,m; 1,2,...,l.

数学建模算法非线性规划

第三章非线性规划§1 非线性规划1.1 非线性规划的实例与定义如果目标函数或约束条件中包含非线性函数，就称这种规划问题为非线性规划问题。

一般说来，解非线性规划要比解线性规划问题困难得多。

而且，也不象线性规划有单纯形法这一通用方法，非线性规划目前还没有适于各种问题的一般算法，各个方法都有自己特定的适用范围。

下面通过实例归纳出非线性规划数学模型的一般形式，介绍有关非线性规划的基本概念。

例1 （投资决策问题）某企业有n 个项目可供选择投资，并且至少要对其中一个项目投资。

已知该企业拥有总资金A 元，投资于第),,1(n i i =个项目需花资金i a 元，并预计可收益i b 元。

试选择最佳投资方案。

解设投资决策变量为 ⎩⎨⎧=个项目决定不投资第，个项目决定投资第i i x i 0,1，n i ,,1 =，则投资总额为∑=ni ii xa 1，投资总收益为∑=ni ii xb 1。

因为该公司至少要对一个项目投资，并且总的投资金额不能超过总资金A ，故有限制条件 ∑=≤<ni ii A xa 1另外，由于),,1(n i x i =只取值0或1，所以还有 .,,1,0)1(n i x x i i ==-最佳投资方案应是投资额最小而总收益最大的方案，所以这个最佳投资决策问题归结为总资金以及决策变量（取0或1）的限制条件下，极大化总收益和总投资之比。

因此，其数学模型为：∑∑===ni ii ni ii xa xb Q 11maxs.t. ∑=≤<ni ii A xa 1.,,1,0)1(n i x x i i ==-上面例题是在一组等式或不等式的约束下，求一个函数的最大值（或最小值）问题，其中至少有一个非线性函数，这类问题称之为非线性规划问题。

可概括为一般形式)(min x fq j x h j ,,1,0)(s.t. =≤ (NP)p i x g i ,,1,0)( ==其中T n x x x ][1=称为模型（NP ）的决策变量，f 称为目标函数，i g ),,1(p i =和),,1(q j h j =称为约束函数。

高教版数学建模与数学实验第3版第6讲_非线性规划.ppt

输出极值点 M文件迭代的初值变量上下限参数说明
(6) [x,fval]= fmincon(…) (7) [x,fval,exitflag]= fmincon(…) (8)[x,fval,exitflag,output]= fmincon(…)
注意：
[1] fmincon函数提供了大型优化算法和中型优化算法．默认时: 若在fun函数中提供了梯度（options参数的GradObj设置为’on’），并且只有上下界存在或只有等式约束，fmincon函数将选择大型算法．当既有等式约束又有梯度约束时，使用中型算法．
问题(1)可简记为 min f X ． X D
定义2 对于问题(1),设 X * D ,若存在 0 ,使得对一切
X D ,且 X X * ,都有 f X * f X ,则称X*是f(X)在D上的
局部极小值点（局部最优解）．特别地,当X X* 时，若
f X * f X ,则称X*是f(X)在D上的严格局部极小值点（严格局部最
1112x1 x22 2
0 0
x1 x2
c=[-2 ;-6];A=[1 1; -1 2];b=[2;2];
Aeq=[];beq=[]; VLB=[0;0];VUB=[];
[x,z]=quadprog(H,c,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB)
3．运算结果为：
步骤(5)；否则，缩小步长限制，令
k j
=
k j
j = 1,L, n，返
回步骤(3)，重解当前的线性规划问题；
5)
判断精度：若
k j
j =1,L,n，则点 X k1为近似最优解；
否则，令
k 1 j
=
k j
j =1,L,n，k=k+1，返回步骤(2)．返回

数学建模中的非线性规划问题

数学建模中的非线性规划问题在数学建模领域中，非线性规划问题是一类重要且常见的问题，它在实际应用中具有广泛的意义和价值。

非线性规划问题的研究和解决，对于优化问题的求解和实际应用具有重要的指导作用。

非线性规划问题可以简单地理解为在约束条件下寻找一个或多个使目标函数最优化的变量取值。

与线性规划问题不同，非线性规划问题在目标函数和约束条件中可能存在非线性项，因此其求解难度较大。

不同于线性规划问题的凸性、单调性等属性，非线性规划问题涉及到更多的数学工具和分析方法。

在实际应用中，非线性规划问题的出现非常普遍。

例如，在生产中，企业需要在有限的资源条件下使利润最大化，这就需要解决一个非线性规划问题。

除此之外，非线性规划问题还广泛应用于交通、能源、金融等领域。

不仅如此，非线性规划问题还可以用于统计数据拟合、函数逼近等问题的求解。

因此，研究和解决非线性规划问题具有非常重要的实际意义。

在解决非线性规划问题时，常用的方法主要包括精确解法和近似解法。

精确解法主要包括拉格朗日乘子法、KKT条件等，通过求解一系列方程和方程组来确定最优解。

这类方法通常适用于问题结构相对简单、目标函数和约束条件有良好性质的情况。

然而，对于问题结构复杂、目标函数和约束条件非常复杂的情况，精确解法往往效率较低，难以求解。

因此，在实际应用中，近似解法更为常见。

近似解法主要包括梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、遗传算法等。

这些方法通常基于局部优化思想，通过不断迭代和优化，逐步靠近最优解。

这类方法适用于一般性的非线性规划问题，具有较强的鲁棒性和适应性。

但是，这些方法也有其局限性，如收敛速度慢、易陷入局部最优等。

除了上述方法外，还有一些新的研究方法和算法被提出，如混合整数非线性规划、次梯度法、粒子群优化等。

这些方法在某些特定问题中表现出较好的运用效果，并有望在未来的研究中得到更广泛的应用。

总之，非线性规划问题在数学建模中占据重要地位，对于优化问题的求解和实际应用具有重要的指导作用。

数学教案数学建模中的非线性规划问题

数学教案数学建模中的非线性规划问题一、引言在实际生活和工程领域中，我们经常会遇到各种非线性规划问题。

非线性规划是一种优化问题，它的目标函数和约束条件都是非线性的。

解决非线性规划问题可以帮助我们更好地理解和应用数学知识，同时也可以提高我们的实际问题解决能力。

本教案旨在介绍数学建模中的非线性规划问题，并探究如何求解这类问题。

二、背景知识1. 非线性规划的基本概念非线性规划是在目标函数和约束条件中存在非线性项的优化问题。

目标函数和约束条件可以是非线性的多项式、指数函数、对数函数等形式。

2. 非线性规划的求解方法目前，常用的非线性规划求解方法有梯度法、牛顿法、拟牛顿法等。

这些方法都是基于局部优化的思想，通过迭代逼近全局最优解。

三、教学内容1. 非线性规划问题的数学建模非线性规划问题通常可以通过建立数学模型来描述。

在建模过程中，需要确定目标函数和约束条件，并根据实际问题选择适当的变量和参数。

2. 求解非线性规划问题的基本步骤求解非线性规划问题通常需要经过以下步骤：a. 确定问题的数学模型；b. 将目标函数和约束条件转化为数学表达式；c. 选择合适的求解方法，并考虑收敛性和计算复杂度等因素；d. 编写相应的计算程序，并进行数值计算；e. 对结果进行分析和解释，给出合理的结论。

3. 实际问题的案例分析通过实际问题的案例分析，引导学生了解非线性规划问题的应用场景，并培养学生解决实际问题的能力。

四、教学设计1. 概念讲解通过讲解非线性规划的基本概念和相关知识，引导学生了解非线性规划问题的特点和求解方法。

2. 理论讲解分析非线性规划问题的常见形式，并介绍求解非线性规划问题的基本步骤和方法。

3. 数学建模实践设计几个实际问题的数学建模例子，引导学生通过建立数学模型并求解，解决实际问题。

4. 计算实验利用数学软件（如MATLAB）进行计算实验，演示非线性规划问题的求解过程，并分析计算结果。

5. 案例分析讨论选取一些典型的非线性规划问题的案例，进行讨论和分析，引导学生理解非线性规划问题的应用价值。

大纲解读第六章非线性规划

极值问题 1、识记：（1）无约束极值，（2）斐波那契法，（3）黄金分割法，（4）最佳步长公式，（5）梯度法与共轭梯度法，（6）牛顿法与拟牛顿法。 2、领会：（1）下降算法，（2）算法的收敛性，（3）一维搜索法，（4）梯度法与共轭梯度法，（5）牛顿法与拟牛顿法。 3、应用：无约束极值问题的求解。
（三）有约束极值问题 1、识记：（1）有约束极值问题，（2）起作用约束，（3）可行下降方向，（4）K-T定理。 2、领会：（1）最优性条件，（2）二次规划，（3）罚函数法。 3、应用：（1）有约束问题的求解，（2）罚函数法的应用。
大纲解读第六章非线性规划
一、考核知识点（一）基本概念（二）无约束极值问题（三）有约束极值问题
（一）基本概念基本概念 1、识记：（1）非线性规划，（2）可行解与最优解，（3）梯度，（4）海塞阵，（5）泰勒公式，（6）凸规划。 2、领会：（1）非线性规划问题，（2）极值条件，（3）凸函数与凹函数。 3、应用：非线性规划模型的建立。

数学建模算法与应用第3版

数学建模算法与应用第3版《数学建模算法与应用（第3版）》是一本关于数学建模的教材，主要介绍了数学建模的理论和算法，并通过一系列的案例分析和应用实例来帮助读者理解和掌握数学建模的方法。

以下是该书的一些参考内容。

一、数学建模概述数学建模是将实际问题抽象为数学问题，然后通过数学方法来分析和解决这些问题的过程。

数学建模可以帮助我们了解问题的本质，优化决策，改善问题解决的效率和准确性。

数学建模的基本流程包括问题描述、模型假设、建立数学模型、求解模型、验证和分析解的合理性以及对结果的解释和应用等。

二、数学建模的基本方法和技巧数学建模的方法主要有数学分析法、优化方法、概率统计方法、图论方法、模拟方法等。

其中，数学分析法主要用于建立问题的数学模型，优化方法主要用于求解最优解，概率统计方法主要用于评估和分析问题的随机性，图论方法主要用于描述和分析问题中的关系，模拟方法主要用于通过构建模拟模型来模拟和分析问题。

三、数学建模中常用的数学工具和算法在数学建模中，常用的数学工具包括线性代数、概率论与数理统计、微分方程、数值计算方法等。

线性代数主要用于解决矩阵和线性方程组的问题，概率论与数理统计主要用于分析问题的随机性和不确定性，微分方程主要用于描述问题的变化规律，数值计算方法主要用于求解复杂的数学模型。

四、数学建模的应用实例《数学建模算法与应用（第3版）》通过一系列的应用实例来帮助读者理解和应用数学建模的方法。

这些应用实例涉及到生物医学领域、工程管理领域、金融领域、环境科学领域等。

例如，通过建立生物数学模型，可以分析疾病传播机制和控制策略；通过建立供应链模型，可以优化供应链的运作效率；通过建立金融模型，可以预测和分析金融市场的波动性；通过建立环境模型，可以评估和优化环境保护措施的效果等。

五、数学建模的进展与挑战数学建模作为一门交叉学科，近年来在理论和实践方面取得了很大的进展。

然而，数学建模仍然面临着一些挑战，如建模误差、数据获取与处理、模型求解的效率和准确性等。

数学建模线性和非线性规划

四,线形规划问题的解法及举例
美国一家公司以专门饲养并出售一种实验用的动物而闻名。这种动物的生长对饲料中的三种营养成分特别敏感，即蛋白质、矿物质和维生素。
需要
蛋白质：70克
的
营
矿物质：3克
养
量
维生素：9.1毫克
现有五种饲料，公司希望找出满足动物营养需要使成本达到最低的混合饲料配置。
每一种饲料每磅所含的营养成分
• x = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)
• x = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0)
• x = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options)
• [x,fval] = linprog(...)
• [x,fval,exitflag] = linprog(...)
• 发现算法时非常年轻,以至到日本时,人们以为”线性规划之父”是个老人,而对他无人问津.
Leonid Vitalyevich Kantorovich
• Kantorovich(1912-1986)苏联人,著名数学家和经济学家,教授,年仅18岁获博士学位.因在经济学上提出稀缺资源的最优配置获诺贝尔奖.线性规划对偶理论的提出者,数学规划的三大创始人之一.
请同学翻译上面的句子，你喜欢那一句？你有什么好的表述？
引例1,动物饲料配置问题
美国一家公司以专门饲养并出售一种实验用的动物而闻名。这种动物的生长对饲料中的三种营养成分特别敏感，即蛋白质、矿物质和维生素。
需要
蛋白质：70克
的
营
矿物质：3克
养
量
维生素：9.1毫克
现有五种饲料，公司希望找出满足动物营养需要使成本达到最低的混合饲料配置。

数学建模实验三非线性规划

数学建模试验报告（三）姓名学号班级问题：（非线性规划）某厂向用户提供发动机，合同规定，第一、二、三季度末分别交货40台、60台、80台．每季度的生产费用为（元），其中x 是该季生产的台数．若交货后有剩余，可用于下季度交货，但需支付存储费，每台每季度c 元．已知工厂每季度最大生产能力为100台，第一季度开始时无存货，设a=50、b=0.2、c=4，问工厂应如何安排生产计划，才能既满足合同又使总费用最低．讨论a 、b 、c 变化对计划的影响，并作出合理的解释．.问题的分析和假设：目标函数是总费用（包括生产费用和贮存费），记为y 。

约束条件是生产合同，生产能力的限制。

若每季度的生产费用为 f(x) = ax + bx^2（元）设三季度分别生产量为x , y , 180-x-y 台。

且应满足40≤x≤100，100≤x+y≤180，0≤y≤100，x,y ∈N+（正整数）a=50、b=0.2、c=4则第一季度生产费用T1=50 x + 0.2x^2剩余产品存储到下一季度的费用K1=4（x-40）同理T2=50y + 0.2y^2K2=4(x+y-100)T3=50(180-x-y) + 0.2(180-x-y )^2()2bx ax x f +=建模：总费用F=T1+T2+T3+K1+K2=9000+0.2(x^2+ y^2)+0.2(180-x-y) ^2+4(2x+y-140)令F'x=0F'y=0即0.4x-0.4（180-x-y）+8=00.4y-0.4（180-x-y）+4=0解得x=50 y=60易验证该点处令F''xx≥0F''yy≥0即为F的极小值点。

在通过和边界值的比较知其是定义域上的最小值点。

对以上问题加以整理分析，用matlab实现，m文件为：a=50;b=0.2;c=4;H=diag(2*b*ones(1,3));C=[a+2*c,a+c,a];A1=[-1,0,0;-1,-1,0];b1=[-40,-100]';A2=[1 1 1];b2=180;v1=[0 0 0]';v2=[100 100 100]';[x,faval,exitflag,output,lambada]=quadprog(H,C,A1,b1,A2,b2,v1,v2,[]) y=x'*H*x/2+C*x-140*c求解的Matlab程序代码：a=50;b=0.2;c=4;H=diag(2*b*ones(1,3));C=[a+2*c,a+c,a];A1=[-1,0,0;-1,-1,0];b1=[-40,-100]';A2=[1 1 1];b2=180;v1=[0 0 0]';v2=[100 100 100]';[x,faval,exitflag,output,lambada]=quadprog(H,C,A1,b1,A2,b2,v1,v2,[]) y=x'*H*x/2+C*x-140*c输出结果x =50.000060.000070.0000faval = 11840exitflag = 1output =iterations: 1algorithm: 'medium-scale: active-set'firstorderopt: []cgiterations: []message: 'Optimization terminated.'lambada =lower: [3x1 double]upper: [3x1 double]eqlin: -78ineqlin: [2x1 double]y =11280计算结果与问题分析讨论：问题分析：费用总量最低生产方案是：三个季度分别生产50、60、70台a,b,c对生产方案的影响：a增大或减小对生产方案完全没有影响（无论a为多少，方案都是50、60、70）。

数学建模与数学实验第3版教学设计

数学建模与数学实验第3版教学设计课程概述本课程是针对数学专业高年级学生的一门基础课程，旨在帮助学生掌握数学建模和数学实验的基本方法。

本课程内容主要包括数理统计学、线性规划、非线性规划、动态规划等内容。

通过授课、讲解、实例分析、实验、作业与小组讨论等多种方式提高学生的数学建模与实验能力。

教学目标1.掌握数学建模和数学实验的基本方法2.熟练应用理论知识解决实际问题3.能够独立进行数学建模和实验设计4.\\\及能够有效沟通思想，参与团队合作，提高逻辑分析能力等综合素质\\\教学内容第一章数理统计学1.随机变量及其概率分布2.数学期望、方差3.参数估计与假设检验4.相关分析5.回归分析第二章线性规划1.线性规划模型2.单纯性算法3.对偶理论及其应用第三章非线性规划1.非线性规划模型2.梯度法3.牛顿法第四章动态规划1.状态空间、决策变量和状态转移方程2.常见的动态规划算法3.应用举例授课方式与教学方法1.理论授课：采用讲解、引导式教学的方法，提高学生学习主动性和参与度2.实例分析：结合实例进行生动的案例分析，让学生更加易于理解掌握知识点3.实验设计：通过分组设计实验，让学生能够熟悉和掌握模型设计和分析思路教学评价方法1.日常作业：巩固掌握基础知识2.期末考试：检验学生掌握的知识点和应用能力3.课堂讨论：评价学生的思维能力、分析能力和表达能力，培养学生合作意识参考资源1.《数学建模与实验教程》（徐堃、王维国、唐伟平编著，高等教育出版社）2.《数学建模》（龚春莲，胡建琴编著，清华大学出版社）3.《线性规划理论与方法》（杨安涛，东北师范大学出版社）4.《非线性规划》（邱铁华，北京大学出版社）5.《动态规划》（司守奎，北京大学出版社）总结本课程通过数学建模与实验，让学生在理论的基础上，更加深入到实际中，锻炼其思维能力和动手能力。

掌握数学建模和实验设计方法的同时，也增强了学生的逻辑分析与综合运用能力。

希望通过本课程的学习，能给学生带来更多的挑战和成长。