数学建模例题讲解
数学建模例题
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例1 怎样使饮料罐制造用材最省的问题.首先,把饮料罐假设为正圆柱体(实际上由于制造工艺等要求,它不可能正好是数学上的正圆柱体,但这样简化确实是近似的、合理的).在这种简化下,我们就可以来明确变量和参数了,例如可以假设:V一罐装饮料的体积,r一半径,h一圆柱高,b一制罐铝材的厚度,l一制造中工艺上必须要求的折边长度。
上面的诸多因素中,我们先不考虑l这个因素.于是:由于易拉罐上底的强度必须要大一点,因而在制造上其厚度为罐的其他部分厚度的3倍.因而制罐用材的总面积A=,每罐饮料的体积V是一样的,因而V可以看成是一个常数(参数),解出A:代入A得:从而知道,用材最省的问题就是求半径r使A(r)达到最小。
A(r)的表达式就是一个数学模型。
可以用多种精确的或近似的方法求A(r)最小时相应的r。
从而求得例3 数据拟合模型在数学建模过程中,常常需要确定一个变量依存于另一个或更多的变量的关系,即函数。
但实际上确定函数的形式(线性形式、乘法形式、幂指形式或其它形式)时往往没有先验的依据。
只能在收集的实际数据的基础上对若干合乎理论的形式进行试验,从中选择一个最能拟合有关数据,即最有可能反映实际问题的函数形式,这就是统计学中的拟合回归方程问题。
“人口问题”是我国最大社会问题之一,估计人口数量和发展趋势是我们制定一系列相关政策的基础。
有人口统计年鉴,可查的我国从1949年至1994年人口数据智料如下:年份1949 1954 1959 1964 1969 1974 1979 1984 1989 1994人口数(百万)541.67602.66672.09704.99806.71908.59975.421106.761176.74分析:(1)在直角坐标系上作出人口数的图象。
(2)估计出这图象近似地可看做一条直线。
(3)用以下几种方法(之一)确定直线方程,并算出1999年人口数。
方法一:先选择能反映直线变化的两个点,如(1949,541.67),(1984,1034.75)二点确定一条直线,方程为N = 14.088 t – 26915.842代入t =1999,得N »12.46亿方法二:可以多取几组点对,确定几条直线方程,将t = 1999代入,分别求出人口数,在取其算数平值。
数学建模课堂PPT(部分例题分析)
![数学建模课堂PPT(部分例题分析)](https://img.taocdn.com/s3/m/fd629c8b4128915f804d2b160b4e767f5acf80f0.png)
在解决实际问题时,概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件,例如股票价格波动、
市场需求等。
概率论中的随机过程和数理统计 中的回归分析在金融、保险等领
域有广泛应用。
概率论与数理统计
概率论与数理统计是研究随机现 象的数学分支,用于对不确定性
和风险进行量化分析。
在解决实际问题时,概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件,例如股票价格波动、
例题三:股票价格预测模型
要点一
总结词
要点二
详细描述
描述如何预测股票价格的走势
股票价格预测模型旨在通过分析历史数据和市场信息,来 预测股票价格的走势。该模型通常采用时间序列分析、回 归分析、机器学习等方法,来建立股票价格与相关因素之 间的数学关系。例如,可以使用ARIMA模型或神经网络模 型来预测股票价格的走势。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小,应选择简单模型以避免过拟合;如果数据量较大, 可以选择复杂模型以提高预测精度。
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的适用范围。例如,逻 辑回归模型适用于二分类问题,而K均值聚类模型则适用 于无监督学习中的聚类问题。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小,应选择简单模型以避免过拟合;如果数据量较大, 可以选择复杂模型以提高预测精度。
例题三:股票价格预测模型
总结词
分析模型的假设条件和局限性
详细描述
股票价格预测模型通常基于一些假设条件,如假设股票 价格是随机的或遵循一定的规律。然而,在实际情况下 ,股票价格受到多种因素的影响,如公司业绩、宏观经 济状况、市场情绪等。因此,这些模型可能存在局限性 ,不能完全准确地预测股票价格的走势。
全国数学建模例题
![全国数学建模例题](https://img.taocdn.com/s3/m/af6fec1b302b3169a45177232f60ddccda38e6af.png)
全国数学建模例题
以下是一个全国数学建模竞赛的例题:
题目:某地区近年来发生了多起自然灾害,为了更好地预防和应对灾害,需要对该地区的边坡进行稳定性评估。
边坡的稳定性评估可通过计算其稳定性指数来衡量,稳定性指数高表示边坡稳定,稳定性指数低表示边坡存在倾覆的风险。
现有一座边坡,其高度为H,坡度为α,坡面上分布有多个点,每个点的坡面高度记为hi(i=1,2,3,...,n)。
已知边坡的重力稳定系数为K,稳定性指数计算公式如下:
SI = Σ(K⋅hi⋅cos(α))^2 - H^2
请你们设计一个数学模型,利用给定的数据计算该边坡的稳定性指数,并分析稳定性指数与边坡参数的关系。
要求:
1. 给出稳定性指数计算公式的推导过程;
2. 设计算法和程序,输入边坡的参数(H, α, hi)和重力稳定系数K,输出稳定性指数SI;
3. 分析稳定性指数与边坡参数的关系,并给出相应的结论和建议。
请根据以上要求给出你们的建模方案和解答步骤。
以上是一个示例的全国数学建模竞赛题目,实际的题目内容和难度会因年份和级别的不同而有所变化。
在数学建模竞赛中,参赛者需要运用数学知识和建模技巧,解决现实问题并给出合理的建议和结论。
数学建模蒙特卡洛法例题
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蒙特卡洛方法是一种基于随机抽样的数学建模和计算方法,常常用于估算复杂问题的数值解。
以下是一个用蒙特卡洛方法解决的简单例题:问题:估算圆周率π的值假设我们想使用蒙特卡洛方法来估算圆周率π的值。
我们可以通过在一个正方形内随机生成点,并计算落在一个四分之一圆内的点的比例来实现这一目标。
在一个边长为2R的正方形内(R是半径)生成随机点的坐标。
对于每个点,计算它到原点的距离(使用欧几里得距离公式:√(x² + y²))。
如果该距离小于等于半径R,说明点落在四分之一圆内。
统计落在四分之一圆内的点的数量。
使用以下公式估算圆周率π的值:π≈ 4 * (四分之一圆内的点数) / (总点数)。
Python代码示例:import randomdef monte_carlo_pi(num_samples):inside_circle = 0for _ in range(num_samples):x = random.uniform(-1, 1)y = random.uniform(-1, 1)distance = x**2 + y**2if distance <= 1:inside_circle += 1pi_estimate = 4 * inside_circle / num_samplesreturn pi_estimate# 使用10000个随机点估算π的值num_samples = 10000estimated_pi = monte_carlo_pi(num_samples)print(f"估算的π值为: {estimated_pi}")通过增加生成随机点的数量(num_samples),您可以提高估算π值的精度。
蒙特卡洛方法的优点之一是,它的精度随着样本数量的增加而提高,因此可以灵活地控制估算的准确性。
这个例子演示了如何使用蒙特卡洛方法估算π的值,但这个方法也可以应用于解决各种其他复杂问题。
数学建模例题解析
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1.贷款问题小王夫妇计划贷款20万元购买一套房子,他们打算用20年的时间还清贷款。
目前,银行的利率是0.6%/月。
他们采用等额还款的方式(即每月的还款额相同)偿还贷款。
(1)在上述条件下,小王夫妇每月的还款额是多少?共计付了多少利息?(2)在贷款满5年后,他们认为他们有经济能力还完余下的款额,打算提前还贷,那么他们在第6年初,应一次付给银行多少钱,才能将余下全部的贷款还清?(3)如果在第6年初,银行的贷款利率由0.6%/月调到0.8%/月,他们仍然采用等额还款的方式,在余下的15年内将贷款还清,那么在第6年后,每月的还款额应是多少?(4)某借贷公司的广告称,对于贷款期在20年以上的客户,他们帮你提前三年还清贷款。
但条件是:(i)每半个月付款一次,但付款额不增加,即一次付款额是原付给银行还款额的1/2;(ii)因为增加必要的档案、文书等管理工作,因此要预付给借贷公司贷款总额10%的佣金。
试分析,小王夫妇是否要请这家借贷公司帮助还款。
解答:(1)贷款总月数为N=20*12=240,第240个月的欠款额为0,即。
利用式子(元),即每个月还款1574.70元,共还款(元),共计付利息177928.00元。
(2)贷款5年(即5*12=60个月)后的欠款额为,利用公式:,所以,(元)(3)元,即第六年初,贷款利率,所以余下的15年,每个月还款额为:(元)(4)按照借贷公司的条件(i)每半个月付款一次,但付款额不增加,即一次付款额是原付给银行还款额的,付款的时间缩短,但是前17年的付款总额不变。
帮忙提前三年还清需要资金数:。
对于条件(ii)佣金数:分析:因为预付佣金20000元,按照银行存款利率/月,17年的存款本息为即在第17年需要给付借贷公司的钱少于给付银行的钱。
所以建议请这家借贷公司帮助还款。
2.冷却定律与破案按照Newton冷却定律,温度为T的物体在温度为的环境中冷却的速度与温差成正比。
用此定律建立相应的微分方程模型。
数学建模传染病模型例题
![数学建模传染病模型例题](https://img.taocdn.com/s3/m/f17fdfced1d233d4b14e852458fb770bf68a3b60.png)
以下是一个简单的数学建模传染病模型的例题:
问题:假设有一个小岛上住着100个人,其中有1个是传染病源。
初始时,这个人不知道自己已经患病,所以没有采取隔离措施。
其他人也不知道有传染病源在岛上。
假设每天,每个健康的人都有可能接触并感染患病的人,感染的概率是p。
另外,健康的人每天也有1个单位的时间用于自我保护,减少被感染的风险。
假设在t天后,岛上有x个人被感染。
我们需要找出p和时间t的关系,以及如何通过调整p来控制传染病的传播。
假设:
1. 每个人每天只能接触一次患病的人。
2. 每个人每天有1个单位的时间用于自我保护。
3. 每个人接触患病的人后,有p的概率被感染。
4. 初始时,只有1个人是患病者。
5. 没有新的外来感染者进入岛上。
模型建立:
根据上述假设,我们可以建立如下的微分方程模型:
dx/dt = p * (100 - x) * (1/100) - x/100
其中,x表示被感染的人数,p表示感染概率,t表示时间。
求解模型:
通过求解这个微分方程模型,我们可以得到x与t的关系。
由于这个方程较为简单,我们可以直接求解它,找出x的解。
然后我们可以根据解的情况,讨论p对x的影响,从而找到控制传染病传播的方法。
通过上述模型和求解过程,我们可以了解传染病的传播情况以及如何通过调整感染概率p来控制其传播。
这个例题可以帮助我们理解数学建模在传染病控制中的应用,并为实际的传染病控制提供理论支持。
数学建模例题和答案
![数学建模例题和答案](https://img.taocdn.com/s3/m/38d7bd1d42323968011ca300a6c30c225901f01c.png)
数学建模例题和答案
题目:
一个汽车公司拥有两个工厂,分别生产两种型号的汽车,A型和B型,每种型号的汽车都有一定的销售价格。
现在,该公司需要在两个工厂中生产A型和B型汽车,使得总收入最大。
答案:
1、建立数学模型
设A型汽车在第一个工厂生产的数量为x,在第二个工厂生产的数量为y,A型汽车的销售价格为a,B型汽车的销售价格为b,则该公司的总收入可以表示为:
总收入=ax+by
2、确定目标函数
由于题目要求使得总收入最大,因此可以将总收入作为目标函数,即:
最大化Z=ax+by
3、确定约束条件
由于两个工厂的生产能力有限,因此可以设置约束条件:
x+y≤M,其中M为两个工厂的总生产能力
4、求解
将上述模型转化为标准的数学规划模型:
最大化Z=ax+by
s.t. x+y≤M
x≥0,y≥0
由于该模型是一个线性规划模型,可以使用数学软件进行求解,得到最优解:
x=M,y=0
即在第一个工厂生产M件A型汽车,在第二个工厂不生产B型汽车,此时该公司的总收入最大,为Ma。
数学建模简单例题
![数学建模简单例题](https://img.taocdn.com/s3/m/e41fc213366baf1ffc4ffe4733687e21af45ffaf.png)
数学建模简单例题
近年来,数学建模迅速发展,成为数学教育的重要组成部分。
不仅如此,数学建模也在实际应用中扮演着重要角色。
以下是举出的一些简单例题,介绍如何应用数学建模解决实际问题。
例1:汽车路线优化
假设有A、B、C三个城市,从A到B需要经历200公里,从B到C需要经历300公里。
同时,存在有限路段,要求尽可能明确最短路径。
此时,可以建立一个图,将A、B、C三个城市看作三个顶点,再建立若干边,表示每条路径的距离,再使用迪杰斯特拉算法,计算出最短路径。
例2:工厂设备调配
假想一家公司有3台生产设备,每台设备有不同的生产能力和每日最大生产量,要求给出每天各台设备的最优配置,以达到每日最大生产量。
给定三台设备的生产能力和每日最大生产量,建立这个问题的数学模型,可以采用最短路径算法的思想,建立一张图,把每台设备看成一个顶点,再建立若干边,表示每台设备的最大生产能力,最后根据路径的长度,计算出各台设备的最优配置。
以上是两个简单的数学建模例题,为了解决具体实际问题,数学建模不仅仅可以使用上述算法,还可以使用线性规划、最优化、反问题等方法来解决实际问题。
本文就介绍了数学建模的一些基础原理,
并举出了几个例子,希望能对读者有所帮助。
数学建模数据拟合例题解析建模及代码
![数学建模数据拟合例题解析建模及代码](https://img.taocdn.com/s3/m/1c657cb805a1b0717fd5360cba1aa81144318f81.png)
数学建模数据拟合例题解析近年来,数学建模在各个领域得到了广泛的应用,其中数据拟合作为数学建模中重要的一环,更是被广泛应用于实际问题中。
本文将以一个例题为例,通过建模和代码的方法,解析数据拟合的过程,帮助读者更好地理解和应用数据拟合的方法。
1. 问题描述假设我们有一组实验数据,数据中包含了一个变量x和一个变量y,我们想通过这组实验数据,建立一个数学模型来描述x和y之间的关系,并且用这个模型来预测其他x对应的y值。
2. 数据分析我们需要对实验数据进行分析,观察数据的分布规律以及x和y之间的关系。
通常情况下,我们可以通过绘制散点图的方式来直观地观察数据的分布情况。
3. 数据拟合模型的选择在观察了实验数据的分布规律之后,我们需要选择一个适合的数据拟合模型来描述x和y之间的关系。
常用的数据拟合模型包括线性回归模型、多项式拟合模型、指数拟合模型、对数拟合模型等。
在选择模型时,需要考虑模型的复杂程度、拟合效果以及实际问题的需求。
4. 模型建立选择了数据拟合模型之后,我们需要利用实验数据来建立模型,通常可以通过最小二乘法或者最大似然估计的方法来确定模型的参数。
以线性回归模型为例,假设模型为y=ax+b,我们需要通过最小二乘法来确定参数a和b的取值,使得模型能够最好地拟合实验数据。
5. 模型评估建立模型之后,我们需要对模型进行评估,以确定模型的拟合效果。
常用的评估指标包括决定系数R^2、均方误差MSE等。
通过这些评估指标,我们可以了解模型的拟合效果如何,并且对模型进行优化和改进。
6. 模型预测我们可以利用建立的模型来进行预测,预测其他x对应的y值。
通过模型预测,我们可以更好地理解实验数据中x和y之间的关系,从而为实际问题的决策提供支持。
通过以上的解析,我们可以清楚地了解了数据拟合的整个过程,包括数据分析、模型选择、模型建立、模型评估以及模型预测等环节。
通过这些方法和步骤,我们可以更好地理解和应用数据拟合的方法,在实际问题中更好地解决实际问题。
数学建模例题:锁具装箱
![数学建模例题:锁具装箱](https://img.taocdn.com/s3/m/69dcf9b2f71fb7360b4c2e3f5727a5e9856a2732.png)
2. 排序
将待装箱的锁具按照体积从小到大或数量 从少到多进行排序。
4. 优化
根据所采用的算法(贪心算法、遗传算法 或模拟退火算法),对装箱的结果进行优 化,以提高空间利用率或寻找最优解。
3. 装箱
按照排序后的顺序,逐个将锁具放入箱子 中,如果箱子的剩余容量不足以放入当前 锁具,则将该锁具放入下一个箱子。
问题的目标
• 锁具装箱问题的目标是寻找一种 最优的装箱方案,使得在满足每 个箱子装载数量限制的前提下, 所有箱子的装载总重量最小化。 具体来说,我们需要确定每个箱 子中锁具的数量和种类,以便在 满足总重量限制的条件下最小化 装箱成本。同时,还需要考虑到 锁具的体积和形状,以确保箱子 能够充分利用空间,避免浪费。
和相应的箱子尺寸。
优缺点分析
优点:
混合整数规划方法能够综合考虑锁具 的固定需求和装箱体积最大化两个目
标,得到最优解。
该方法具有通用性,可以应用于其他 类似的装箱问题,只需根据实际情况 调整模型参数即可。
缺点:
由于锁具的形状和尺寸差异较大,对 于某些特殊形状的锁具,可能难以找 到合适的装箱方案。
在实际操作中,还需要考虑装箱成本、 运输便利性等因素,这些在本例中未 作考虑。
算法复杂度分析
时间复杂度
贪心算法的时间复杂度为O(nlogn),其中n为待装箱的锁具数量;遗传算法的时间复杂 度为O(t*n*m),其中t为迭代次数,n为锁具数量,m为种群规模;模拟退火算法的时
间复杂度为O(t*n),其中t为迭代次数,n为锁具数量。
空间复杂度
贪心算法的空间复杂度为O(n),需要存储待装箱的锁具列表;遗传算法和模拟退火算 法的空间复杂度分别为O(m)和O(1),其中m为种群规模。
数学建模例题及解析
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.例1差分方程——资金(de)时间价值问题1:抵押贷款买房——从一则广告谈起每家人家都希望有一套(甚至一栋)属于自己(de)住房,但又没有足够(de)资金一次买下,这就产生了贷款买房(de)问题.先看一下下面(de)广告(这是1991年1月1日某大城市晚报上登(de)一则广告),任何人看了这则广告都会产生许多疑问,且不谈广告中没有谈住房面积、设施等等,人们关心(de)是:如果一次付款买这栋房要多少钱呢银行贷款(de)利息是多少呢为什么每个月要付1200元呢是怎样算出来(de)因为人们都知道,若知道了房价(一次付款买房(de)价格),如果自己只能支付一部分款,那就要把其余(de)款项通过借贷方式来解决,只要知道利息,就应该可以算出五年还清每月要付多少钱才能按时还清贷款了,从而也就可以对是否要去买该广告中所说(de)房子作出决策了.现在我们来进行数学建模.由于本问题比较简单无需太多(de)抽象和简化.a.明确变量、参数,显然下面(de)量是要考虑(de):需要借多少钱,用记;月利率(贷款通常按复利计)用R记;每月还多少钱用x记;借期记为N个月.b.建立变量之间(de)明确(de)数学关系.若用记第k个月时尚欠(de) 款数,则一个月后(加上利息后)欠款 , 不过我们又还了x元所以总(de)欠款为k=0,1,2,3,而一开始(de)借款为.所以我们(de)数学模型可表述如下(1)c. (1)(de)求解.由(2)这就是之间(de)显式关系.d.针对广告中(de)情形我们来看(1)和(2)中哪些量是已知(de).N=5年=60个月,已知;每月还款x=1200元,已知 A.即一次性付款购买价减去70000元后剩下(de)要另外去借(de)款,并没有告诉你,此外银行贷款利率R也没告诉你,这造成了我们决策(de)困难.然而,由(2)可知60个月后还清,即,从而得(3)A和x之间(de)关系式,如果我们已经知(3)表示N=60,x=1200给定时0A.例如,若R =0.01,则由(3)可算得道银行(de)贷款利息R,就可以算出053946元.如果该房地产公司说一次性付款(de)房价大于70000十53946=123946元(de)话,你就应自己去银行借款.事实上,利用图形计算器或Mathematica这样(de)数学软件可把(3)(de)图形画出来,从而可以进行估算决策.以下我们进一步考虑下面两个问题.注1问题1标题中“抵押贷款”(de)意思无非是银行伯你借了钱不还,因而要你用某种不动产(包括房子(de)产权)作抵押,即万一你还不出钱了,就没收你(de)不动产.例题1某高校一对年青夫妇为买房要用银行贷款60000元,月利率0.01,贷款期25年=300月,这对夫妇希望知道每月要还多少钱,25年就可还清.假设这对夫妇每月可有节余900元,是否可以去买房呢解:现在(de)问题就是要求使 (de)x,由(2)式知现=60000,R=0.01,k=300,算得x=632元,这说明这对夫妇有能力买房.例题2 恰在此时这对夫妇看到某借贷公司(de)一则广告:“若借款60000元,22年还清,只要;(i)每半个月还316元;(ii)由于文书工作多了(de)关系要你预付三个月(de)款,即316×6=1896元.这对夫妇想:提前三年还清当然是好事,每半个月还316元,那一个月不正好是还632元,只不过多跑一趟去交款罢了;要预付18%元,当然使人不高兴,但提前三年还清省下来(de)钱可是22752元哟,是1896元(de)十几倍哪这家公司是慈善机构呢还是仍然要赚我们(de)钱呢这对夫妇请教你给他们一个满意(de)回答.具体解法略.问题2:养老基金今后,当年青人参加工作后就要从其每月工资中扣除一部分作为个人 (de)养老基金,所在单位(若经济效益好(de)话)每月再投入一定数量(de)钱,再存入某种利息较高而又安全(de)“银行”(也可称为货币市场)到60岁退休时可以动用.也就是说,若退休金不足以维持一定(de)生活水平时,就可以动用自己(de)养老基金,每月取出一定(de)款项来补贴不足部分.假设月利率及=0.01不变,还允许在建立养老基金时自己可以一次性地存入A(不论多少),每月存入y元(个人和单位投入(de)总和);通常从一笔钱0三十一岁开始到六十岁就可以动用.这当然是一种简化(de)假设,但作为估算仍可作为一种考虑(de)出发点.本问题实际上有两个阶段,即退休前和退休后,其数学模型为其中x为每月要从养老基金中提出(de)款项.习题1 某大学年青教师小李从31岁开始建立自己(de)养老基金,他把已有(de)积蓄1万元也一次性地存入,已知月利率为0.01 (以复利计),每月存入300元,试问当小李60岁退休时,他(de)退休基金有多少又若,他退休后每月要从银行提取l000元,试问多少年后他(de)退休基金将用完你能否根据你了解(de)实际情况建立一个较好(de)养老基金(de)数学模型及相应(de)算法和程取软件).习题2 渔业(林业)管理问题设某养鱼池(或某海域)一开始有某种鱼条,鱼(de)平均年净繁殖率为R,每年捕捞x条,记第N年有鱼条,则池内鱼数按年(de)变化规律为注意,在实际渔业经营中并不按条数计算而是以吨记数(de).若对某海域(de)渔业作业中=100000吨,R=0.02,x=1000吨,试问会不会使得若干年后就没有鱼可捕捞了(资源枯竭了)例2比例分析法——席位分配问题:某学校有三个系联合成立学生会,(1)试确定学生会席位分配方案.(2)若甲系有100名,乙系60名,丙系40名.学生会设20个席位,分配方案如何(3)若丙系有3名学生转入甲系,3名学生转入乙系,分配方案有何变化(4)因为有20个席位(de)代表会议在表决提案时有可能出现10: 10(de)平局,会议决定下一届增加1席,若在第(3)问中将学生会席位增加一席呢(5)试确定一数量指标衡量席位分配(de)公平性,并以此检查(1)—(4).公平而又简单(de)席位分配办法是按人数(de)比例分配,若甲系有100名,乙系60名,丙系40名.学生会设20个席位,三个系分别应有10,6,4个席位.如果丙系有6名学生转入其他两系学习,各系人数如表所示系别学生人数所占比例(%)按比例分配(de)席位按惯例分配(de)席位甲10310乙636第二列所示,按比例分配席位时,出现了小数(见表中第四列).在将取得整数(de)19席分配完毕后,剩下(de)1席按照惯例分给余数最大(de)丙系,于是三个系仍分别占有10、6、4个席位.因为有20个席位(de)代表会议在表决提案时有可能出现10:10(de)平局,会议决定下一届增加1席,于是他们按照上述惯例重新分配席位,计算(de)结果令人吃惊:总席位增加1席,丙系反而减少1席,见下表.看来,要解决这个矛盾,必须重新研究所谓惯例分配方法,提出更加“公平”(de)办法.下面就介绍这样一个席位分配模型.设A、B两方人数分别是p1 和p2,分别占有n1 和n2 个席位,则两方每个席位所代表(de)人数分别是p1 /n12和p2/n2.很明显,仅当这两个数值相等时,席位(de)分配才是公平(de).但是,通常它们不会相等,这时席位分配得不公平.不公平(de)程度可以用数值来表示,它衡量(de)是“绝对不公平”.从下表所举(de)例子来看,A、B之间(de)“绝对不公平”与C、D之间是一样(de).但是从常识(de)角度看,A、B之间显然比C、D之间存在着更加严重(de)不公平.所以“绝对不公平”不是一个好(de)衡量标准.p n p/n p1/n1-p2/n2 A120101212-10=2B1001010C102010102102-100=2D100010100为了改进绝对标准,我们自然想到用相对标准.因为p/n越大,每个席位代表(de)人数越多,或者说,总人数一定时分配(de)席位越少.所以,如果p1/n13>p2/n2,则A方是吃亏(de),或者说,对A是不公平(de),由此,我们这样定义“相对不公平”:若p1/n1>p2/n2,则称为对A(de)相对不公平值,记做若p1/n1<p2/n2,则称为对B(de)相对不公平值,记做假设A、B两方已分别占有n1和n2个席位,我们利用相对不公平(de)城念来讨论,当总席位再增加1席时,应该给且A方还是B方不失一般性,可设p1/n1>p2/n2,即此时对A方不公平, ,有定义.当再分配1个席位时,关于p/n(de)不等式有以下三种可能:1)p1/(n1十1)>p2/n2,这说明即使A方增加1席,仍然对A不公平,所以这1席当然应给A方;2)p1/(n1十1)<p2/n2,说明当A方增加1席位,将对B不公平,此时应参照式,计算对B(de)相对不公平值3)说明当B方增加1席时,将对A方不公平,此时计算得对A (de)相对不公平值是(注意:在p1/n1p2/n2(de)假设下,不可能出现p1/n1<p2/(n2+1)(de)情况因为公平(de)席位分配方法应该使得相对不公平(de)数值尽量地小,所以如果则这1席应给A方;反之应给B方.根据(3)、(4)两式,(5)式等价于并且不难证明1从上述第1)种情况(de)p1/(n1十1)>p2/p2也可推出. 于是我们(de)结论是:当(6)式成立时,增加(de)1席应分配A方;反之,应分配给B方.若记,则增加(de)1席位应分配给Q值较大(de)一方.将上述方法可以推广到有m方分配席位(de)情况.下面用这个方法,重新讨论本节开始时提出(de),三个系分配21个席位(de)问题.首先每系分配1席,然后计算:甲系n1=1,乙系, n2=1,丙系,n3=1,因为最大,所以第4席应分配给甲系,继续计算:甲系n1=2,将与上面(de)相比,最大,第5席应分给乙系,继续计算.如此继续,直到第21席分配给某个系为止(详见列表).n甲系乙系丙系1(4)(5)578(9)2(6)(8)(15)3(7)(12)(21)4(10)(14)5(11)(18)6(13)7(16)8(17)9(19)10(20)11可以看出,用Q值法,丙系保住了它险些丧失(de)1席.你觉得这个方法公平吗习题:学校共1000名学生,235入住在A宿合,333人住在B宿合,432人住在C宿合.学生们要组织一个10人(de)委员会,试用下列办法分配各宿舍(de)委员数.1)惯例(de)方法,印按比例分配完整数名额后,剩下名额给余数最大者. 2)Q值方法.如果委员会从10人增至15人,分配名额将发生什么变化 ,例3 状态转移问题——常染色体遗传模型随着人类(de)进化,人们为了揭示生命(de)奥秘,越来越注重遗传学(de)研究,特别是遗传特征(de)逐代传播,引起人们(de)注意.无论是人,还是动植物都会将本身(de)特征遗传给下一代,这主要是因为后代继承了双亲(de)基因,形成自己(de)基因对,基因对将确定后代所表现(de)特征.下面,我们来研究两种类型(de)遗传:常染色体遗传和x—链遗传.根据亲体基因遗传给后代(de)方式,建立模型,利用这些模型可以逐代研究一个总体基因型(de)分布.在常染色体遗传中,后代从每个亲体(de)基因对中各继承一个基因,形成自己(de)基因对,基因对也称基因型.如果我们所考虑(de)遗传特征是有两个基因A和控制(de),那么就有三种基因对,记为AA,A,.例如,金草鱼由两个遗传基因决定花(de)颜色,基因型是AA(de)金鱼草开红花,型(de)开粉红色花,而型(de)开白花.又如人类(de)眼睛(de)颜色也是提高通过常染色体遗传控制(de).基因型是(de)人,眼睛是棕色,基因型是(de)人,眼睛是兰色.这里因为都表示了同一外部特征,我们认为基因A 支配基因,也可以认为基因对于A 来说是隐性(de)农场(de)植物园中某种植物(de)基因型为AA,A 和.农场计划采用AA 型(de)植物与每种基因型植物相结合(de)方案培育植物后代.那么经过若干年后,这种植物(de)任一代(de)三种基因型分布如何 第一步:假设:令 ,2,1,0=n .(1) 设n n b a ,和n c 分别表示第n 代植物中,基因型为AA,Aa 和aa(de)植物占植物总数(de)百分率.令)(n x 为第n 代植物(de)基因型分布:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=n n n n c b a x )(当n=0时⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=000)0(c b a x表示植物基因型(de)初始分布(即培育开始时(de)分布),显然有1000=++c b a(2) 第n 代(de)分布与第n-1代(de)分布之间(de)关系是通过上表确定(de).第二步:建模根据假设(2),先考虑第n 代中(de)AA 型.由于第n-1代(de)AA 型与AA 型结合,后代全部是AA 型;第n-1代(de)Aa 型与AA 型结合,后代是AA 型(de)可能性为1/2,第n-1代(de)aa 型与AA 型结合,后代不可能是AA 型.因此,当 ,2,1,0=n 时11102/1---•++•=n n n n c b a a即2/11--+=n n n b a a 类似可推出2/11--+=n n n b c a 0=n c将式相加,得111---++=++n n n n n n c b a c b a根据假设(1),有1000=++=++c b a c b a n n n对于式、式和式,我们采用矩阵形式简记为,2,1,)1()(==-n Mx x n n其中⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=00012/1002/11M ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=n n n n c b a x )(式递推,得)0()2(2)1()(x M x M Mx x n n n n ====--式给出第代基因型(de)分布与初始分布(de)关系.为了计算出n M ,我们将M 对角化,即求出可逆矩阵P 和对角阵D,使1-=PDP M因而有,2,1,1==-n P PD M n n其中⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=n n nnn D 321321000000000λλλλλλ这里321,,λλλ是矩阵M(de)三个特征值.对于式中(de)M,易求得它(de)特征值和特征向量:0,2/1,1321===λλλ因此⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=00002/10001D ,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=0011 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=0112 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=1213 所以[]⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--==100210111321P通过计算1-=P P ,因此有)0(1)0()(x P PD x M x n n n -==⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=0001002101110000)21(0010100210111c b a n 即⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=--00011)(000)2/1()2/1(0)2/1(1)2/1(11c b a c b a x n n n n n n n n ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡+--++=--0)2/1()2/1()2/1()2/1(010010000c b c b c b a n n n n所以有⎪⎩⎪⎨⎧=+=--=--0)2/1()2/1()2/1()2/1(1010010n n n n n n n c c b b c b a当∞→n 时0)2/1(→n,所以从式得到0,1→→n n b a 和n c =0即在极限(de)情况下,培育(de)植物都是AA 型. 第三步:模型讨论若在上述问题中,不选用基因AA 型(de)植物与每一植物结合,而是将具有相同基因型植物相结合,那么后代具有三代基因型(de)概率如下表:并且)0()(x M xn n =,其中⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=14/1002/1004/11M M(de)特征值为2/1,1,1321===λλλ通过计算,可以解出与21,λλ相对应(de)两个线性无关(de)特征向量1 和2 ,及与3λ相对应(de)特征向量3 :⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=1011 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=1002 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=1213 因此[]⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--==111200101321P⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=-02/1011102/111P)0(1)0()(x P PD x M x n n n -==⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=00002/1011102/11)2/1(0001001111200101c b a n n所以有⎪⎩⎪⎨⎧-+==++=++010000100)2/1()2/1()2/1()2/1()2/1(bb c c b b b b a a n nn n n n当∞→n 时0)2/1(→n,所以从式得到0,)2/1(00→+→n n b b a a 和00)2/1(b c c n +→因此,如果用基因型相同(de)植物培育后代,在极限情况下,后代仅具有基因AA 和aa. 例4 合作对策模型在经济或社会活动中,几个社会实体(个人、公司、党派、国家)相互合作或结成联盟,常能获得比他们单独行动更多(de)经济或社会效益.这样合理地分配这些效益是合作对策要研究(de)问题.请看下面(de)例子.问题一:经商问题甲、乙、丙三人经商,若单干,每人仅能获利1元;甲乙合作可获利7元;甲丙合作可获利5元;乙丙合作可获利4元;三人合作可获利10元,问三人合作时如何分配10元(de)收入.甲(de)收入应按照甲对各种形式(de)合作(de)贡献来确定.对于某一合作(de)贡献定义为:有甲参加时这个合作(de)收入与无甲参加时这个合作(de)收入之差.例如甲对甲乙二人合作(de)贡献是7—1=6 (因为甲乙合作获利7元,而乙单干仅获利1元).甲可以参加(de),合作有四个:甲自己(单干视为合作(de)特例)、甲乙、甲丙、甲乙丙.甲对这些合作(de)贡献分别是甲:1一0=1元;甲乙:7—1=6元;甲内:5—1=4元;甲乙丙:10—4=6元,甲应分得(de)收入是这四个贡献(de)加权平均值,加权因子将由下面(de)一般模型给出.这个问题叫做3人合作对策,是对策论(de)一部分,这里介绍它(de)一种解法.一般(de)n人合作对策模型可以叙述如下:记n人集合为I=,如果对于I中 (de)任一子集,都对应一个实值函数v(s),满足则称为定义在I上(de)特征函数.所谓合作对策是指定义了特征函数(de)I中n个人(de)合作结果,用向量值函数来表示.在实际问题中.常可把I中各种组合(de)合作获得(de)利益定义为特征函数,上式表示合作规模扩大时,获利不会减少.不难看出,如将三人经商问题中合作(de)获利定义为特征函数v,v是满足(1)、(2)(de).为了确定,Shapley在1953年首先制定了一组应该满足(de)公理,然后证明了满足这组公理(de)(de)唯一解是其中是I中包含{i}(de)所有子集,是集合s中(de)人数,是加权因子,由确定.(3)式中可看作成员{i}对合作s(de)贡献;表示对所有包含{i}(de)集合求和.称为由v定义(de)合作(de)Shapley值.我们用(3)、(4)计算三人经商问题中各个人应得到(de)收入.甲、乙、丙分别记作{1},{2},{3},包含{1}(de)集合有{1}、{1,2}、{1,3}、{1,2,3},计算结果列入下表.S{1}{1,2}{1,3}{1,2,3}V(s)17510V(s-{1})0114V(s)- V(s-{1})1 6 4 612 23 W()1/31/61/61/3W()[V(s)-V(s-{1})]1/31 2/3 2.同样可以算出乙、丙应得收入为=3.5元,=元.问题二:三城镇(de)污水处理方案沿河有三城镇1、2和3,地理位置如图4;6所示.污水需处理后才能排入河中.三城镇或者单独建立污水处理厂,或者联合建厂,用管道将污水集中处理(污水应于河流(de)上游城镇向下游城镇输送).以Q 表示污水量(吨/秒),工表示管道长度(公里).按照经验公式,建立处理厂(de)费用为712.0173Q P =,铺设管道(de)费用为LQ P 51.0266.0=.今已知三城镇(de)污水量分别为5,3,5321===Q Q Q .L(de)数值38,202312==L L .试从节约总投资(de)角度为三城镇制定污水处理方案;包括是单独还是联合建厂;如果联合,如何分担投资额等.三城镇或单干或不同形式(de)联合,共有五种方案.下面一一计算所需(de)投资.方案一 三城镇都单干.投资分别为总投资:方案二城1、2合作.这时城1、2将从节约投资(de)角度对联合还是分别建厂作出决策,所以城1、2(de)投资为:=3500C(3)=2300总投资:方案三城2、3合作.C(1)=2300总投资:方案四城1、3合作.C(2)=1600总投资:方案五三城镇合作=5560总投资:比较五个方案可知,应该选择三城合作,联合建厂(de)方案. 下面(de)问题是如何分担总额为5560(de)费用.城3(de)负责人提出,联合建厂(de)费用按三城(de)污水量之比5:3:5分担,铺设管道费应由城1、2担负.城2(de)负责人同意,并提出从城2到城3(de)管道费由城1、2按污水量之比5:3分担;从城1到城2(de)管道费理应由城1自己担负.城1(de)负责人觉得他们(de)提议似乎是合理(de),但因事关重大,他没有马上表示同意;而是先算了一笔账.联合建厂(de)费用是4530)535(73712.0=++,城2到城3(de)管道费是730,城1到城2(de)管道费是300,按上述办法分配时,城3负担(de)费用为1740,城2(de)费用为1320,域1(de)费用为2500.结果出乎意料之外,城3和城2(de)费用都比单独建厂时少,而城1(de)费用却比单独建厂时(de)C(1)还要多.城1(de)负责人当然不能同意这个方法,但是一时他又找不出公平合理(de)解决办法.为了促成联合(de)实现,你能为他们提供一个满意(de)分担费用(de)方案吗首先,应当指出,城3和城2负责人提出(de)办法是不合理(de):从前面(de)计算我们知道,三城联合,才能使总投资节约了640(de)效益应该分配给三城,使三城分配(de)费用都比他们单干时要少,这是为促成联合所必须制定(de)一条原则.至于如何分配,则是下面要进一步研究(de)问题. 把分担费用转化为分配效益,就不会出现城1联合建厂分担(de)费用反比单独建厂费用高(de)情况.将三城镇记为I={1,2,3},联合建厂比单独建厂节约(de)投资定义为特征函数.于是有v(φ)=0,v({1})=v({2})=v({3})=0,v({1,2})=c(1)+c(2)-c(1,2)=2300+1600-3500=400,v({2,3})=c(2)+c(3)-c(2,3)=1600+2300-3650=250,v({1,3})=0,v(I)=c(1)+c(2)+c(3)-c(1,2,3)=640.S {1} {1,2} {1,3} {1,2,3} V(s) 0 400 0 640 V(s-{1}) 0 0 0 250 V(s)- V(s-{1})0 400 0 39012 23 W()1/31/61/61/3W()[V(s)-V(s-{1})] 0 67 0 130即197)(1=v ϕ同理得321)(2=v ϕ,122)(3=v ϕ那么, 城1分担(de)费用为2300-197=2103, 城2分担(de)费用为1600-321=1279, 城3分担(de)费用为2300-122=2178,合计5560. 习题:某甲(农民)有一块土地.如果从事农业生产可年收入100元;如果将土地租给某企业家用于工业生产,可年收入200元;如果租给某旅店老板开发旅游业,可年收入300元;当旅店老板请企业家参与经营时,年收入可达400元.为实现最高收入,试问如何分配各人(de)所得才能达成协议例5动态规划模型有不少动态过程可抽象成状态转移问题,特别是多阶段决策过程(de)最优化如最短路径问题,最优分配,设备更新问题,排序、生产计划和存储等问题.动态规划是一种将复杂问题转化为一种比较简单问题(de)最优化方法,它(de)基本特征是包含多个阶段(de)决策.1951年,美国数学家贝尔曼(R.Bellman)等人,提出了解决多阶段决策问题(de)“最优化原理”,并研究了许多实际问题,从而创建了动态规划·动态规划方法(de)基本思想是:将一个复杂问题分解成若干个阶段,每一个阶段作为一个小问题进行处理,从而决定整个过程(de)决策,阶段往往可以用时间划分这就具有“动态”(de)含义,然而,一些与时间无关(de)静态规划中(de)最优化问题,也可人为地把问题分成若干阶段,作为一个多阶段决策问题来处理,计算过程单一化,便于应用计算机.求解过程分为两大步骤,①先按整体最优化思想递序地求出各个可能状态(de)最优化决策;②再顺序地求出整个题(de)最优策略和最优路线.下面,结合一个求最短路径(de)例子,来说明动态规划(de)一些基本概念.最短路径问题如图所示(de)交通网络,节点连接线路上(de)数字表示两地距离,计算从A 到E(de)最短路径及长度.1.阶段.把所要处理(de)问题,合理地划分成若干个相互联系(de)阶段,通常用k 表示阶段变量.如例中,可将问题分为4个阶段,k=1,2,3,4. 2.状态和状态变量.每一个阶段(de)起点,称为该阶段(de)状态,描述过程状态(de)变量,称为状态变量,它可以用一个数、一组数或一个向量来描述,常用k x 来表示第k 阶段(de)某一状态.如果状态为非数量表示,则可以给各个阶段(de)可能状态编号,i x i k =)(()(i k x 表示第k 个阶段(de)第i 状态).第k 阶段状态(de)集合为},,,,,{)()()2()1(T k i k k k k x x x x X =如例6中,第3阶段集合可记为}3,2,1{},,{},,{321)3(3)2(3)1(33===C C C x x x X3.决策和决策变量.决策就是在某一阶段给定初始状态(de)情况下,从该状态演变到下一阶段某状态(de)选择.即确定系统过程发展(de)方案.用一个变量来描述决策,称这个变量为决策变量.设)(k k x u 表示第k 个阶段初始状态为k x (de)决策变量.)(k k x D 表示初始状态为k x (de)允许决 策集合,有)(k k x u ∈)(k k x D ={k u }如例6中},,{)(3211B B B A D =,若先取2B ,则21)(B A u =. 4.策略和子策略.由每段(de)决策)(k k x u 组成(de)整个过程(de)决策变量序列称为策略,记为n P ,1,即n P ,1=)}(,),(),({2211n n x u x u x u从阶段k 到阶段n 依次进行(de)阶段决策构成(de)决策序列称为k 子策略,记为n k P ,即)(1,x P n k =)}(,),(),({11n n k k k k x u x u x u ++显然,k=1时(de)k 子策略就是策略.如例6,选取路径E D C B A →→→→221就是一个子策略.从允许策略集中选出(de)具有最佳效果(de)策略称为最优策略. 5.状态转移方程.系统在阶段k 处于状态k x ,执行决策)(k k x u (de)结果是系统状态(de)转移,即由阶段K(de)状态k x 转移到阶段K 十1(de)状态1+k x 适用于动态规划方法求解(de)是一类具有无后效性(de)多阶段决策过程.无后效性又称马尔科夫性,指系统从某个阶段往后(de)发展,完全由本阶段所处(de)状态以及其往后(de)决策决定,与系统以前(de)状态及决策无关,对于具有无后效性(de)多阶段过程,系统由阶段k 向阶段k+1(de)状态转移方程为))(,(1k k k k k x u x T x =+意即1+k x 只与k x ,)(k k x u 有关,而与前面状态无关.))(,(k k k k x u x T 称为变换函数或算子.分确定型和随机型,由此形成确定型动态规划和随机型动态规划. 6.指标函数和最优指标函数.在多阶段决策中,可用一个数量指标来衡量每一个阶段决策(de)效果,这个数量指标就是指标函数,为该阶段状态变量及其以后各阶段(de)决策变量(de)函数,设为n k V ,即n k x x u x V V n k k k n k n k ,,2,1),,,,(1,, ==+指标(de)含义在不同(de)问题中各不相同,可以是距离、成本、产品产 量、资源消耗等.例6中,指标(de)含义就是距离,指标函数为A 到E(de)距离,为各阶段路程(de)和.最常见(de)指标函数取各阶段效果之和(de)形式,即∑==nk j j j j n k u x V V ),(,指标函数nk V ,(de)最优值,称为相应(de)最优指标函数,记为)(k k x fnk k k optV x f ,)(=式中opt 是最优化之意,根据问题要求取max 或min . 7.动态规划最优化原理.贝尔曼指出“作为整个过程(de)最优策略具有这样(de)性质:即无论过去(de)状态和决策如何,对前面(de)决策所形成(de)状态而言,余下(de)诸决策必须构成最优策略”基于这个原理,可有如下定理:定理 若策略*,1n P 是最优策略,则对于任意(de)k(1<k<n),它(de)子策略*,n k P 对于以),(*1*11*---=k k k k u x T x 为起点(de)k 到n 子过程来说,必是最优策略. 实质上,动态规划(de)方法是从终点逐段向始点方向寻找最短路径(de)一种方法.8.动态规划(de)数学模型.利用最优化原理,可以得到动态规划(de)数学模型)}(),({)(11+++=k k k k k k k x f u x V opt x f ))(1,,1,(k k k x D u n n k ∈-=0)(11=++n n x f这是一个由后向前(de)递推方程.下面以例6(de)最短路径问题说明这种递序解法.指标函数为两点之间(de)距离,记为),(k k u x d ,例中共分4个阶段. (倒推) 第4阶段2)(),()(5114=+=E f E D d D f 3)(),()(5224=+=E f E D d D f 5)(),()(5334=+=E f E D d D f 0)(5=E f第3阶段6835)(),(624)(),(min )(2421141113=⎭⎬⎫⎩⎨⎧=+=+=+=+=D f D C d D f D C d C f},,{11*4,3E D C P =4431)(),(826)(),(min )(2422141223=⎭⎬⎫⎩⎨⎧=+=+=+=+=D f D C d D f D C d C f},,{22*4,3E D C P =6651)(),(1239)(),(min )(3433243333=⎭⎬⎫⎩⎨⎧=+=+=+=+=D f D C d D f D C d C f},,{33*4,3E D C P =第2阶段7734)(),(1367)(),(min )(2321131112=⎭⎬⎫⎩⎨⎧=+=+=+=+=C f C B d C f C B d B f},,,{221*4,2E D C B P =7734)(),(826)(),(min )(2322131222=⎭⎬⎫⎩⎨⎧=+=+=+=+=C f C B d C f C B d B f},,,{222*4,2E D C B P =91468)(),(945)(),(min )(3333232332=⎭⎬⎫⎩⎨⎧=+=+=+=+=C f C B d C f C B d B f},,,{223*4,2E D C B P =第1阶段10111192)(),(74)(),(1073)(),(min )(323221211=⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧=+=+=+=+=+=+=B f B A d B f B A d B f B A d A f},,,,{221*4,1E D C B A P =故最短路径为E D C B A →→→→221,从A 到E(de)最短距离为10. 上述步骤可归纳为下述递推公式)}(),(m in{)(11+++=k k k k k k x f u x d x f 1,2,3,4(=k )0)(55=x f此递推关系叫做动态方程,即最短路径问题(de)动态规划模型,应用动态规划方法解决问题(de)关键是根据所给问题建立具体(de)动态规划模型,建立动态规划模型时(de)主要困难在于:如何将所遇到(de)最优化解释为合适(de)多段决策过程问题.从例6看出,划分I 阶段、定义状态、确定指标函数,是动态规划模型化时(de)主要工作,其合适性决定应用动态规划(de)成败.建模时,除将实际问题根据时间和空间恰当地划分若干阶段外,还须明确下列几点: (1)正确选择状态变量,使它既能描述过程(de)状态,又。
数学建模比赛例题解析
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数学建模比赛例题解析
数学建模比赛通常提供一些实际问题,要求参赛者使用数学方法进行分析和解决。
以下是一个典型的数学建模比赛例题以及解析示例:
例题:某城市树木的生长速度问题
问题描述:某个城市的市政部门想要了解该城市内树木的生长速度,以便合理安排树木修剪和绿化工作。
为了解答该问题,需要参赛者进行如下任务:
1. 收集并分析该城市内树木的生长数据;
2. 建立数学模型,描述树木生长的规律;
3. 根据模型,预测未来某个时间点树木的高度;
4. 提出合理的树木修剪和绿化方案。
解析示例:
1. 收集并分析数据:参赛者可以通过实地调查和测量,收集不同树木在不同时间点的高度数据。
例如,可以选择20棵树木
作为样本,每个月测量它们的高度,记录在数据表中。
2. 建立数学模型:参赛者可以通过分析数据,找到树木生长的规律,建立数学模型描述树木的高度与时间的关系。
例如,可以假设树木的生长速度是线性增加的,即高度随时间的增加而增加。
3. 预测未来高度:根据建立的数学模型,参赛者可以使用已有数据预测未来某个时间点树木的高度。
例如,可以根据已有数据的拟合曲线,计算未来6个月后树木的预计高度。
4. 提出修剪和绿化方案:参赛者可以根据已有数据和预测结果,提出合理的修剪和绿化方案。
例如,可以根据树木的生长速度
和最佳高度范围,制定修剪方案,并根据城市规划要求,提出绿化方案。
总结:数学建模比赛的例题通常要求参赛者通过数据分析和数学建模,解决实际问题。
参赛者需要收集数据、建立模型、预测结果和提出解决方案。
数学建模典型例题
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数学建模典型例题The document was prepared on January 2, 2021一、人体重变化某人的食量是10467焦/天,最基本新陈代谢要自动消耗其中的5038焦/天.每天的体育运动消耗热量大约是69焦/千克天乘以他的体重千克.假设以脂肪形式贮存的热量100% 地有效,而1千克脂肪含热量41868焦.试研究此人体重随时间变化的规律.一、问题分析人体重Wt随时间t变化是由于消耗量和吸收量的差值所引起的,假设人体重随时间的变化是连续变化过程,因此可以通过研究在△t时间内体重W的变化值列出微分方程.二、模型假设1、以脂肪形式贮存的热量100%有效2、当补充能量多于消耗能量时,多余能量以脂肪形式贮存3、假设体重的变化是一个连续函数4、初始体重为W三、模型建立假设在△t时间内:体重的变化量为Wt+△t-Wt;身体一天内的热量的剩余为Wt将其乘以△t即为一小段时间内剩下的热量;转换成微分方程为:dWt+△t-Wt=Wtdt;四、模型求解d5429-69W/5429-69W=-69dt/41686W0=W解得:e-69t/416865429-69W=5429-69W即:Wt=5429/69-5429-69W/5429e-69t/41686当t趋于无穷时,w=81;二、投资策略模型一、问题重述一家公司要投资一个车队并尝试着决定保留汽车时间的最佳方案.5年后,它将卖出所有剩余汽车并让一家外围公司提供运输.在策划下一个5年计划时,这家公司评估在年i的开始买进汽车并在年j的开始卖出汽车,将有净成本a ij二、问题分析本问题是寻找成本最低的投资策略,可视为寻找最短路径问题.因此可利用图论法分析,用Dijkstra算法找出最短路径,即为最低成本的投资策略.三、条件假设除购入价折旧以及运营和维护成本外无其他费用;四、模型建立二511 7 三 64166 13 8四一 912 8 1120五10六运用Dijikstra算法1 2 3 4 5 60 4 6 9 12 206 9 12 209 12 2012 2020可发现,在第二次运算后,数据再无变化,可见最小路径已经出现即在第一年买进200辆,在第三年全部卖出,第三年再买进200第六年全部卖出.三、飞机与防空炮的最优策略一、问题重述:红方攻击蓝方一目标,红方有2架飞机,蓝方有四门防空炮,红方只要有一架飞机突破蓝方的防卫则红方胜.其中共有四个区域,红方可以其中任意一个接近目标,蓝方可以任意布置防空炮,但一门炮只能防守一个区域,其射中概率为1.那么双方各采取什么策略 二、问题分析该问题显然是红方与蓝方的博弈问题,因此可以用博弈论模型来分析本问题. 1、对策参与者为两方红蓝两方2、红军有两种行动方案,即两架飞机一起行动、两架飞机分开行动.蓝军有三种防御方案,即四个区域非别布置防空炮记为1-1-1-1、一个区域布置两架一个没有另外两个分别布置一个记为2-1-1-0、两个区域分别布置两架飞机另外两个没有记为2-2-0-0.显然是不需要在某个区域布置3个防空炮的.三、问题假设:(1) 红蓝双方均不知道对方的策略.(2) 蓝方可以在一个区域内布置3,4门大炮,但是大炮数量大于飞机的数量,而一门大炮已经可以击落一架飞机,因而这种方案不可取.(3) 红方有两种方案,一是让两架飞机分别通过两个区域去攻击目标,另一种是让两架飞机通过同一区域去攻击目标.(4) 假设蓝方四门大炮以及红方的两架飞机均派上用场,且双方必须同时作出决策.四、模型建立A= 1 0B= 0 1 没有鞍点,故用混合策略模型解决本问题设蓝方采取行动i 的概率为 xii=1,2,3,红方采取行动j 的概率为yjj=1,2,则蓝方与红方策略集分别为:S1={x=x1,x2,x30< xi<1,∑xi=1}, S2={y=y1,y20< yi<1,∑yi=1}. 五、模型求解下列线性规划问题的解就是蓝军的最优混合策略x Max v10x1+x 2+x 3 >v1 x 1+x 2+x 3 >v1 x 1+x 2+x 3 =1xi<=1下列线性规划问题的解就是红军的最优混合策略y Min v2 y 2 <v2 y 1+y 2 <v2 y 1+ y 2 <v2 y 1+y 2= 1 yi<=1四、雷达计量保障人员分配开展雷达装备计量保障工作中,合理分配计量保障人员是提高计量保障效能的关键.所谓合理分配是指将计量保障人员根据其专业特长、技术能力分配到不同的工作岗位上,并且使得所有人员能够发挥出最大的军事效益.现某雷达团共部署12种型号共16部雷达,部署情况及计量保障任务分区情说明:1.保障任务分区域进行保障;2.B 、H 、L 型雷达分为两个保障任务,分别为B 1、B 2、H 1、H 2、L 1、L 2,其它雷达为一个保障任务;3.同一区域多部相同雷达等同于一部雷达的保障任务; 4.不同区域的相同雷达看作不同保障任务; 5.每个保障人员只能保障一个任务; 6.每个保障任务只由一个保障人员完成.雷达的重要性由其性能和所担负的作战任务共同决定,即使同一型号的雷达在不同区域其重要性也可能不同.各雷达的重要性如下表所示表中下标表示雷达该雷达团修理所现在有10名待分配计量保障人员,他们针对不同保障任务的计量保障能力量化指标如下表所示:问题:如何给该团三个营分配计量保障人员,使他们发挥最大军事效益一、问题分析:该问题是人员指派问题,目的是得到最大效益.根据保障能力测试与雷达重要性定义出效益矩阵,用0—1整数规划方法来求解,得到最大效益矩阵.二、模型假设1.保障任务分区域进行保障;2.B、H、L型雷达分为两个保障任务,分别为B1、B2、H1、H2、L1、L2,其它雷达为一个保障任务;3.同一区域多部相同雷达等同于一部雷达的保障任务;4.不同区域的相同雷达看作不同保障任务;5.每个保障人员只能保障一个任务;6.每个保障任务只由一个保障人员完成.三、模型建立根据题目列出保障人员能力量化指标矩阵:⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=007.09.03.08.04.002.05.03.06.08.08.06.08.03.07.02.06.07.03.07.03.04.06.07.08.07.05.06.03.05.05.07.04.02.02.01.02.02.0001.02.02.02.06.01.006.04.02.08.05.03.03.06.03.0003.03.04.03.002.0004.09.05.02.01.08.08.08.08.06.08.08.008.06.07.08.06.08.005.07.03.03.03.03.07.07.05.03.003.06.03.07.06.07.08.05.02.02.07.02.02.05.08.06.02.002.05.005.05.0007.05.04.03.04.04.004.07.04.06.04.0000009.005.05.05.05.05.005.05.05.05.05.05.0005.005.09.08.07.0006.04.04.03.09.07.06.07.08.04.07.003.08.0A 根据题目,设保障任务的重要性向量),...,,(21i b b b B =,bi 表示第i 个任务的重要性.列出保障任务重要性向量:[]7.07.06.08.09.07.06.09.09.07.08.07.07.07.08.09.09.08.0=B 我们用二者的乘积表示效益矩阵: T *=B A R .我们设元素rij 表示第i 个人完成j 件事的效益,Xij 表示第i 个人去保障第j 件任务,如果是,其值为1,否则为0.利用这一个矩阵和0-1规划,我们就可以列出方程:∑=<=ni ij x 11,m<=nmodel: sets: M/1..10/; N/1..18/:a; allowedM,N:b,r,x; endsets data:a= ; b= 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; enddatamax=sumallowedi,j:xi,jri,j;forMi:forNj:ri,j=ajbi,j;forMi:sumNj:xi,j=1;forNj:sumMi:xi,j<=1;forMi:forNj:binxi,j;End解得最大效益为,分配方案为:第5、7、8号保障人员分配到区域1,其中8号承担A型,5、7号承担B1,B2型;第1、2、3、4、9号保障人员分配到区域2,其中第9号保障人员承担F型2号G型,1、3号承担H1,H2型,4号I型;第6、10号保障人员分配到区域3,6号F型、10号J型.。
数学建模例题解析
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1.贷款问题小王夫妇计划贷款20万元购买一套房子,他们打算用20年的时间还清贷款。
目前,银行的利率是%/月。
他们采用等额还款的方式(即每月的还款额相同)偿还贷款。
(1)在上述条件下,小王夫妇每月的还款额是多少共计付了多少利息(2)在贷款满5年后,他们认为他们有经济能力还完余下的款额,打算提前还贷,那么他们在第6年初,应一次付给银行多少钱,才能将余下全部的贷款还清(3)如果在第6年初,银行的贷款利率由%/月调到%/月,他们仍然采用等额还款的方式,在余下的15年内将贷款还清,那么在第6年后,每月的还款额应是多少(4)某借贷公司的广告称,对于贷款期在20年以上的客户,他们帮你提前三年还清贷款。
但条件是:(i)每半个月付款一次,但付款额不增加,即一次付款额是原付给银行还款额的1/2;(ii)因为增加必要的档案、文书等管理工作,因此要预付给借贷公司贷款总额10%的佣金。
试分析,小王夫妇是否要请这家借贷公司帮助还款。
解答:(1)贷款总月数为N=20*12=240,第240个月的欠款额为0,即A A =0。
利用式子x =A 0A (1+A )A(1+A )A −1=200000×0.006×(1+0.006)240(1+0.006)240−1=1574.699=1574.70(元),即每个月还款元,共还款1574.70×240=377928.00(元),共计付利息元。
(2)贷款5年(即5*12=60个月)后的欠款额为A60,利用公式:A A=A0(1+A)A−A(1+A)A−1(1+A)−1,所以,A60=200000×(1+0.006)60−1574.70×(1+0.006)60−10.006=173034.90(元)(3)A60=173034.90元,即第六年初,贷款利率0.8%,所以余下的15年,每个月还款额为:A=A60A(1+A)A(1+A)A−1=173034.9×0.008×(1+0.008)180(1+0.008)180−1=1817.33(元)(4)按照借贷公司的条件(i)每半个月付款一次,但付款额不增加,即一次付款额是原付给银行还款额的12⁄,付款的时间缩短,但是前17年的付款总额不变。
数学建模传染病模型例题
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数学建模传染病模型例题摘要:I.引言- 数学建模在传染病研究中的重要性- 常见传染病模型简介II.指数增长模型- 基本定义与假设- 传染病传播的数学表示- 指数增长模型的应用案例III.逻辑斯蒂增长模型- 基本定义与假设- 传染病传播的数学表示- 逻辑斯蒂增长模型的应用案例IV.传染病模型的优化与控制- 优化目标与方法- 控制策略与效果评估- 案例分析V.总结与展望- 数学建模在传染病控制中的贡献- 未来研究方向与挑战正文:I.引言数学建模是一种通过数学方法对实际问题进行抽象和描述的技术,能够帮助人们深入理解问题的本质,并为实现问题的解决提供有力支持。
在传染病研究领域,数学建模同样具有重要的价值。
通过建立合适的数学模型,可以揭示传染病的传播规律,预测疾病发展趋势,为制定公共卫生政策提供科学依据。
本文将介绍两种常见的传染病模型:指数增长模型和逻辑斯蒂增长模型,并探讨如何利用这些模型进行传染病控制。
II.指数增长模型指数增长模型是一种简单的传染病模型,它假设感染者数量随时间呈指数增长。
模型基于以下三个基本假设:1.感染者一旦感染,就会立即传播给其他人;2.每个感染者在感染期间接触的其他人数量相同;3.感染者传播给其他人的概率与感染者数量成正比。
根据这些假设,我们可以得到传染病传播的数学表示:dN/dt = kN,其中N 表示感染者数量,t 表示时间,k 是一个正比例常数。
指数增长模型在研究天花、麻疹等传染病的传播过程中得到了广泛应用。
然而,该模型过于简化,无法准确描述现实生活中传染病的复杂传播过程。
III.逻辑斯蒂增长模型逻辑斯蒂增长模型是在指数增长模型的基础上引入一个感染阈值λ的概念。
感染者数量达到阈值后,感染者传播给其他人的速度会减慢。
模型基于以下假设:1.感染者一旦感染,就会立即传播给其他人;2.每个感染者在感染期间接触的其他人数量相同;3.感染者传播给其他人的概率与感染者数量成正比,但当感染者数量超过阈值λ时,传播概率会逐渐降低。
数学建模微积分模型例题
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数学建模微积分模型例题
以下是一个简单的数学建模微积分例题:
题目:有一根细棒,其长度为10米,质量为1千克。
我们需要计算这根细棒的弯曲程度。
首先,我们需要理解什么是弯曲程度。
弯曲程度可以理解为细棒弯曲的弧长与其原长的比值。
因此,我们可以用以下数学模型表示细棒的弯曲程度:设细棒的原长为L 米,弯曲的弧长为s 米,则弯曲程度y = s / L。
接下来,我们需要考虑如何计算弯曲的弧长s。
由于细棒弯曲时形成的是一个圆弧,因此我们可以使用微积分的知识来求解。
设细棒在弯曲过程中形成的圆弧的半径为r 米,圆心角为θ度,则弧长s = r ×θ。
由于细棒的质量分布均匀,因此我们可以认为细棒在弯曲过程中形成的圆弧的半径r 是恒定的。
同时,我们知道细棒的总质量M = 1 千克,因此我们可以计算出细棒在弯曲过程中形成的圆心角θ。
设细棒在弯曲过程中形成的圆心角为θ度,则θ= M ×g / (r ×g)。
其中g 是重力加速度,g = 9.8 m/s^2。
将以上模型整合,我们可以得到以下微积分方程:
y = s / L = r ×θ/ L = (M ×g / (r ×g)) ×90°/ L
其中,y 是弯曲程度,s 是弯曲的弧长,L 是细棒的原长,r 是圆弧的半径,θ是圆心角。
这是一个简单的数学建模微积分例题,通过这个例题我们可以理解数学建模的基本思路和方法。
数学建模最小生成树例题
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数学建模最小生成树例题例题1:某城市计划建设一条高速公路,需要在若干个村庄之间选择一条最优路径。
已知各个村庄之间的距离,请使用最小生成树算法为高速公路选择最优路径。
参考答案:最小生成树算法可以用于解决此类问题。
常用的最小生成树算法有Kruskal算法和Prim算法。
1. Kruskal算法:按照边的权重从小到大排序,依次将边加入生成树,如果加入的边与已选择的边不构成环,则加入,否则不加入。
2. Prim算法:首先选择权重最小的边加入生成树,然后从剩余的边中选择一条与已选择的边相连且权重最小的边加入生成树,直到所有边都加入生成树。
例题2:一个通信网络由若干个节点和边组成,节点代表城市,边代表通信线路。
已知各个城市之间的距离和通信需求,请使用最小生成树算法为该通信网络设计一个最优的通信线路网。
参考答案:最小生成树算法可以用于解决此类问题。
通过最小生成树算法,我们可以找到一个包含所有节点且边的总权重最小的树形结构,以满足各个城市之间的通信需求。
常用的最小生成树算法有Kruskal算法和Prim算法。
1. Kruskal算法:按照边的权重从小到大排序,依次将边加入生成树,如果加入的边与已选择的边不构成环,则加入,否则不加入。
2. Prim算法:首先选择权重最小的边加入生成树,然后从剩余的边中选择一条与已选择的边相连且权重最小的边加入生成树,直到所有边都加入生成树。
例题3:一个城市的电力网由多个节点和边组成,节点代表发电厂或变电站,边代表输电线路。
已知各个节点之间的电抗和传输功率,请使用最小生成树算法为该城市电力网设计一个最优的输电线路。
参考答案:最小生成树算法可以用于解决此类问题。
通过最小生成树算法,我们可以找到一个包含所有节点且边的总电抗最小的树形结构,以满足各个节点之间的电力传输需求。
常用的最小生成树算法有Kruskal算法和Prim算法。
1. Kruskal算法:按照边的电抗从小到大排序,依次将边加入生成树,如果加入的边与已选择的边不构成环,则加入,否则不加入。
数学建模例题
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数学建模例题以下是一个数学建模的例题:问题:一个团队参加一场马拉松比赛。
比赛开始时,队伍成员每人的速度相同,但每个人的吃饭和喝水速度不同。
比赛中途,队伍可以随时停下来休息,但停止的时间会减少他们完成比赛的时间。
请问如何制定一个最佳的策略,使得团队尽快完成比赛?解决方案:1. 定义变量和参数:- $n$:队伍中的人数- $v$:每个人的速度 (单位:米/秒)- $t$:每个人消化一份食物所需的时间 (单位:秒/份)- $w$:每个人补充一份水所需的时间 (单位:秒/份)- $d$:比赛的总距离 (单位:米)- $x$:团队停止的次数2. 假设每个人在比赛过程中需要吃饭和喝水。
团队需要在决定停下来的次数和时间时进行优化。
3. 设定目标函数:团队完成比赛所需的总时间。
- 团队完成比赛所需的总时间 $T$ = 团队行进的总时间 + 停止的总时间4. 停止策略:- 对于每个人,计算他们在比赛中吃饭和喝水的次数,以及每次停止的时间。
- 假设每个人停止次数相同,并且每次停止时间相同。
- 设定停止次数为$x$,停止时间为$t_{stop}$。
- 团队行进的总时间 $T_{run}$ = $\frac{d}{v}$- 停止的总时间 $T_{stop}$ = $x \cdot t_{stop}$- 其中,$t_{stop}$ = $t + w$ (每次停止吃饭和喝水的总时间)5. 目标函数和约束条件:- 目标函数:$T = T_{run} + T_{stop}$- 约束条件:$T_{stop} \geq t_{stop}$- 约束条件:$x \leq \frac{T_{run}}{t_{stop}}$6. 使用优化算法求解最优策略:- 将问题转化为数学优化问题,使用约束优化算法,如拉格朗日乘数法或KKT条件法,求解目标函数$T$的最小值。
- 根据最优策略,确定停止的次数$x$和停止的时间$t_{stop}$。
以上是一个通过数学建模来解决马拉松比赛的问题的例子。
数学建模例题解析
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数学建模例题解析Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】1.贷款问题小王夫妇计划贷款20万元购买一套房子,他们打算用20年的时间还清贷款。
目前,银行的利率是%/月。
他们采用等额还款的方式(即每月的还款额相同)偿还贷款。
(1)在上述条件下,小王夫妇每月的还款额是多少共计付了多少利息(2)在贷款满5年后,他们认为他们有经济能力还完余下的款额,打算提前还贷,那么他们在第6年初,应一次付给银行多少钱,才能将余下全部的贷款还清(3)如果在第6年初,银行的贷款利率由%/月调到%/月,他们仍然采用等额还款的方式,在余下的15年内将贷款还清,那么在第6年后,每月的还款额应是多少(4)某借贷公司的广告称,对于贷款期在20年以上的客户,他们帮你提前三年还清贷款。
但条件是:(i)每半个月付款一次,但付款额不增加,即一次付款额是原付给银行还款额的1/2;(ii)因为增加必要的档案、文书等管理工作,因此要预付给借贷公司贷款总额10%的佣金。
试分析,小王夫妇是否要请这家借贷公司帮助还款。
解答:(1)贷款总月数为N=20*12=240,第240个月的欠款额为0,即A A=0。
利用式子x =A 0A (1+A )A(1+A )A −1=200000×0.006×(1+0.006)240(1+0.006)240−1=1574.699=1574.70(元),即每个月还款元,共还款1574.70×240=377928.00(元),共计付利息元。
(2)贷款5年(即5*12=60个月)后的欠款额为A 60,利用公式:A A =A 0(1+A )A −A (1+A )A −1(1+A )−1,所以,A 60=200000×(1+0.006)60−1574.70×(1+0.006)60−10.006=173034.90(元)(3) A 60=173034.90元,即第六年初,贷款利率0.8%,所以余下的15年,每个月还款额为:A =A 60A (1+A )A(1+A )A −1=173034.9×0.008×(1+0.008)180(1+0.008)180−1=1817.33(元)(4)按照借贷公司的条件(i)每半个月付款一次,但付款额不增加,即一次付款额是原付给银行还款额的12⁄,付款的时间缩短,但是前17年的付款总额不变。
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1 (a) 0 l (b a) k 0 a
2 2
k 0 (a b) 4 k 2 0l 2 2
3 0 l 2 (a b) 2
不同区域(全局最优一定局部 最优),k=1情况 分三种情况
郊区方案1
(1).0 c 3( z a)
最近两年成绩对比
全国成绩(本科一等奖)
赛区 北京 上海 江苏 山东 四川 广东 河南 2011 2012 17 14 7 9 18 11 18 11 18 17 14 12 12 14
与生源情况没有太多的关联!
江苏赛区成绩(本科)
2011年获全国一等奖学校(11所):
3队 东南大学 江南大学 2队 南京邮电大学 南京理工大学 南京信息工 程大学 1队 南京大学 河海大学 南京师范大学 江苏 大学 解放军理工大学 南师大泰州学院
(3)
3.l (a b)
2
4 1( y * 0) 2 k
2
3 0 l (a b)
三种可能方案(取决于最优点位置)
4 (): 1 0 l (b a) 2 1( y* a) k
(2)
(b a)
4 4 4 3.l (a b) 1( y* 0) 1 l ( a b ) 1 k2 2 2 k k
数学建模竞赛:一项以实际问题为背景,以
解决实际问题为目的的大规模基础性创新型
竞赛。它是数学思维、数学逻辑及数学知识 综合应用的竞赛,是数学知识学习的竞赛。
竞赛过程中需要学习许多东西(知识、方法、实现 手段等)。
竞赛倡导有独特的见解和构思、需要有大胆
的猜测,科学的论证,合理 的应用。
竞赛没有固定的模式、没有固定的方法、没
郊区方案3
(3).c
2
3( z 5)
2 2 2
z 0 c a z 0 m l c b z
0 m 2b z 0 2a z d dz 2 c 2 a z 2 2 l c 2 b z 2
B(l , b)
0
0
P( x, y) 2 k 0
一般数学模型(函数极值知识)
( x, y , z ) 0 x 2 ( y a ) 2 0 ( c x ) 2 ( z y ) 2
2 y ( 0 m) (b c) 2 (b z ) 2
解方法,数学上已经可以处理。
最优解的必要条件:
0 x l 0 y a
降维处理(删繁就简 )
B(l , b)
A(0, a )
P( x, y) A '(0, 2 y a)
Q ( x, 0)
( y ) 0 l (b 2 y a) k 0 y
(最提倡的方法)
删繁就简 降维处理
简化问题的过程是创造性最直接的体现过程;
包括猜测、大胆设想、直接经验积累与应用 、 间接经验的在综合应用等若干手段。
对于一些特殊的问题通常也尽可能地转化为 我们熟知的问题,便于寻找规律
如果没有更好的办法,数值方法也是比较有
效的手段。当然这类方法的创造性往往不够 。 多做一些离散优化问题的建模训练。
B(l , b) B(c, z )
A(0, a)
P( x, y)
一般解法
( x, y ) 0 (| AP | | BP |) k 0 y
0 ( x (a y ) (l x) (b y ) ) k 0 y
2 2 2 2
二元函数求最小值问题,高等数学中有求
三 数学技能的综合训练,数学知识自 主学习 建模过程处处涉及技能训练
建模的一般步骤: 资料查阅、咨询及数据分析等过程; 通过模型假设简化设计问题; 通过模型建立与求解给出数学结果; 通过检验与应用说明模型的有效性与作用。
数模问题来源实际,具有专业特点,具有一
定难度,涉及因素多,需要综合各种因素考 虑问题。 离不开文献查找、阅读理解; 从大量的数据中查找有用信息并正确处理。 成员之间的相互讨论、知识咨询必不可少, 查阅文献能力,阅读能力,数据分析能力,团 结协作能力,沟通能力
讲座内容
数学建模及数学建模竞赛 数学建模竞赛发展过程 数学技能综合训练,体验创新过程 如何撰写数模竞赛论文
一 数学建模及数学建模竞赛
数学模型:一般指用数学的语言和工具,对 所关心的实际问题的部分信息进行数学描述。 解、结果验证与结果应用的的整个过程。
数学建模:通常指问题的数学描述、模型求
建模竞赛对个人知识要求
初等数学知识
微积分知识
代数知识 (差)微分方程 知识 最优化知识 随机数学知识(数理统计) 数值分析方法 计算机仿真(初步的程序编译) 常用数学软件知识(matlab,lingo等)
一些建模例子
生产计划与管理(1996,优化) 产品参数设计(1997,随机,优化) DNA分类 (2000,代数,数理统计) 三维图象重建(2002,图像处理,优化) 最优的渡河策略(2003,初等数学,优化) 高速公路收费广场优化设置(2003国际赛,优化) 饮酒驾车问题 (2004,常微分方程,优化) 雪道设计 (2011国际赛,微积分,优化)
1 ( y ) (a) 0 l 2 ( z a) 2 k 0 a ( 0 m) (l c) 2 (b z ) 2
郊区方案2
(2). 3( z a) c 3( z a)
0 (a z 3c) 2 2 z ( 0 m) (l c) (b z ) 2 d 0 0 m 2(b z ) 2 2 dz 2 2 (l c) (b z )
二大学生数学建模竞赛发展
起源于1985年的美国大学生数学建模竞赛
,并逐步向其他国家开放; 中国有2,3所学校的几个队1990年首次参 加美赛;1992年已有十几所学校参赛。 1992年由教育部发起全国大学生数学建模 竞赛;1999年分为本专科组竞赛; 2000年首次发起交叉学科数模竞赛(美赛 );
在线租赁服务 (2005,数据处理 优化 ) 彩票问题(2004,概率统计 优化) 运输与调度(2003,优化) 公铁查询系统(2006,数据处理 优化) 卫星测控 (2010,初等数学 优化) 重金属污染(2011,偏微分方程 优化) 交巡警平台优化(2011,优化 ) 社会网络(2012国际赛,随机 优化) 太阳能小屋设计(2012,组合优化)
竞赛问题分为: 连续性问题与离散型问题 确定性问题与随机问题 数值分析法与优化 每年两个问题,从中选择一题,题型为上述 分类的组合。优化问题偏重离散优化,大体 上分为随机离散优化问题,确定性离散优化 问题。连续性优化问题近几年已经不常见, 因为这类问题的处理软件较多,许多学生直 接套用。
4 (): 1 0 l (b a) 2 1( y* a) k
1 (a) 0 l (b a) k 0 a
2 2
(2)
4 4 (b a) 2 1 l (a b) 2 1 k k
2
k 0 (a b) 4 k 0l 2 2
建模过程中经常碰到不熟悉的知识或现
有的数学知识不能解决的问题,需要学 新知识。 建模的方法应有创造性,模型简单,有 一定的新意,能够得到满意的结果。 写出好论文 自主学习能力,创新能力,语言组织能 力 文档处理能力
三 建模案例 :(2010C题)
某油田计划在铁路线一侧建造两家
炼油厂,同时在铁路线上增建一个 车站,用来运送成品油。 针对方案涉及城、郊两个区域,城区 需要考虑一定的拆迁补偿(见下图), 设计最优方案。
2
0 ( z y) ( 0 +m)( z b) z ( x c) 2 ( y z ) 2 (l c)2 ( z b)2
同一个区域,不用共用管线
B(l , b) B(c, z ) A(0, a )
A '(0, a)
同一个区域,利用共用管线
2 2
2 0 (2 y a b) d k 0 dy l 2 (b 2 y a)2
ab y* 2 2
kl 4 k2
最优解成立条件
也即
0 y* a
4 4 (b a) 2 1 l (a b) 2 1 k k
2011年,媒体竞赛(以多媒体方式记录数模竞 赛过程); 数学建模竞赛不是数学竞赛,参赛队同学以 工科为主,且工科同学成绩明显好于理科。 数学建模 竞赛也不是名校学生的竞赛。所有 的同学在同一个舞台竞技,普通学校的成绩 一点也不比名校差。 全国赛,每年九月的第二周周末进行,为期3 天。今年为9月13日至9月16日。
有固定的结果。仅仅借用别人的成果不会取 得好的竞赛成绩,必须在他人成果的基础上 根据问题的本身特点有一定的创新。
数学建模竞赛基本情况:
教育部高教司主办的几项大赛事之一。
2012年全国2万多队,6万多名大学生参赛。 江苏赛区88所学校,1143队参赛,是全国活
动开展最好的赛区之一。
对个人能力的培养: 竞赛是数学学习的补充与深化,有助于: 了解数学(从抽象到具体,从枯燥到有趣) 认识数学(解决实际问题工具) 促进数学学习方法的转变: 从机械学习向主动学习转变 从被动接受向探索学习转变 从独立学习向团队学习转变 从理解性学习向创新性学习转变