数学建模解题思路和方法

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数学建模解题思路与方法
主讲:张琼
zqhxd@sina.com
安师大数计学院ຫໍສະໝຸດ Baidu计教研室
1、对赛题的把握和思路的形成
认真仔细地识题 明确条件和任务 通过关键词捕捉关键信息
这是取得建模成功的首要条件
借助于一系列问题来展开思路(以去年世博会赛题为例) 这个问题与什么问题相似? 如果将问题分解成两个或几个部分会怎样? 综合问题的条件可得到什么结果? 要实现问题的目标需要什么条件? 奥运会、品牌影响力、文化影响力; 旅游业、运输业、消费、投资(房地产)等; 可单独分析上面每个方面,也可综合起来分 析——对经济的影响; 数据和度量影响力的方法(将没有开世博会的 数据与开了世博会的数据进行比较,预测)。
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4、数学建模示例
例 出版社的资源配置问题
目标:获取最大总利润(数学中的最值,即最优化 问题) 出版社的总利润就等于各分社的利润之和。 Max(sum(分社的利润))
机理分析:



分社的利润=销售总额×C/(1+C)(由于本 文中的各课程书目具有同一的利润率C) 销售总额=卖出的书本数(销售量)×书本的 平均定价(单价) 分社的利润=分得的书号数×平均单位书号书 本数(单位销量)×书本的平均定价×C/ (1+C)
测试分析:确定来年的单位销量

确定未发生的事件,显然是预测问题(即要根 据所给的数据进行求解),此时就可根据自己 的分析和擅长处,选择模型。



考虑到现实情况中,决定某一课程单位书号的 销售量主要以下三个主要因素: ⑴该课程教材数量上一年的市场占有率; ⑵上一年用户对该课程教材的满意度; ⑶该课程教材上一年的实际销售量。
2、方法的选择
层次分析法 统计分析 (主成分,因子,聚类) 判别分析 回归分析 模糊建模(GM(1,1)) 图论(略) 遗传算法(略) BP神经网络
2、方法的选择
大家已了解的方法: 层次分析法 统计分析 (主成分,因子,聚类) 判别分析 回归分析 模糊建模(GM(1,1)) 图论(略) 遗传算法(略) BP神经网络
整体思路的形成
对前两步形成的思路结合可得数据进行进一步细 化 ——纵横比较(大方向) ——横向:经济影响(数据基本可得或 替代);纵向:由于时间的久远,举办 城市的经济数据难以查询,从世博会网 站可查阅世博会本身的数据,因而转为 考虑世博会自身的总体影响力(注意数 据指标要可以解释总体影响力——见原 文,排序)
2、方法的选择
我们的选择:
关于排序:
层次分析法(我们的数据层次感不强,且层次 分析要主观确定权重) 主成分,因子(KMO检验没通过) ——多目标决策分析方法:TOPSIS 法。
关于预测:
回归分析 模糊建模(GM(1,1)) 神经网络 (方法上更为现代,误差较小,但有时 有过拟合的现象——模糊粒子化)
题外话:搞好参赛活动三个方面
学生的积极参加是前提 教师的乐于奉献是基础 领导的重视与支持是保障
借助于下意识的联想(灵感)来展开思路
抓住问题的个别条件或关键词展开联想或猜想; 综合所得到的联想和猜想,得到一些结论; 进一步思考找出新思路和方法。
——前几届世博会如何呢?(下意识的) ——影响力与影响是不同的词,文献大 多是分析影响,影响力的大小如何度量 呢? ——进行纵向比较可看出上海世博会的 影响力。进而想到可与奥运会进行横向 比较。
3、数学建模常用的方法



类比法 量纲分析法 差分法 变分法 图论法 层次分析法 数据拟合法 回归分析法 数学规划(线性规划,非线性规划,整数规划, 动态规划,目标规划)
3、数学建模常用的方法



机理分析法 排队方法 对策方法 决策方法 模糊评判方法 时间序列方法 灰色理论方法 现代优化算法(禁忌搜索算法,模拟退火算法, 遗传算法,神经网络)
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