数学建模资源分配
席位分配问题数学建模
席位分配问题是一个常见的实际问题，涉及到资源的分配和管理。
为了解决这个问题，我们可以使用数学建模的方法，通过建立数学模型来分析和优化席位的分配方案。
一、问题描述假设有一个大型会议，需要分配给不同的参与者席位。
每个参与者可能有不同的资格和需求，我们需要根据一定的规则来分配席位。
具体问题包括：1. 参与者数量和席位数量2. 参与者的资格和需求3. 席位分配的规则和标准二、数学建模为了解决席位分配问题，我们可以使用以下数学模型：1. 参与者集合P：表示所有的参与者。
2. 席位集合S：表示所有的席位。
3. 资格矩阵A：表示每个参与者的资格情况，每一行表示一个参与者，每一列表示一个资格类型（例如，专业、身份等）。
4. 需求矩阵D：表示每个参与者对席位的需求情况，每一行表示一个参与者，每一列表示一个席位类型（例如，地点、时间等）。
5. 分配规则R：表示席位的分配规则和标准，如按照资格优先、按照需求优先、按照公平分配等。
根据以上描述，我们可以建立如下的数学模型：目标函数：最小化席位浪费（即席位数与参与者需求之差）约束条件：1. 资格约束：每个参与者的资格必须满足分配规则的要求。
2. 需求约束：每个参与者所需席位类型必须得到满足。
3. 数量约束：总的席位数必须不超过总席位数量。
4. 可行性约束：分配的席位必须是有效的，即不存在冲突和重复的情况。
三、求解方法根据上述数学模型，我们可以使用以下方法进行求解：1. 枚举法：逐个尝试所有可能的席位分配方案，找到满足约束条件的方案。
这种方法需要大量的计算时间和空间，但在某些情况下可能找到最优解。
2. 优化算法：使用优化算法如遗传算法、粒子群算法等，通过不断迭代找到最优解。
这种方法需要一定的编程知识和技能，但通常能够快速找到满意的解。
3. 启发式算法：使用启发式算法如模拟退火、蚁群算法等，通过不断尝试找到满意解。
这种方法相对简单易行，但可能无法找到最优解。
4. 数学软件求解：使用专门的数学软件如Matlab、Python等，通过编程求解上述数学模型。
亚太区数学建模c题
亚太区数学建模c题数学建模在现代科学研究和工程技术领域中扮演着重要的角色。
本文将讨论亚太区数学建模竞赛的C题，并提供一种解决方案。
这个题目是关于人口增长和资源分配的问题。
在这个问题中，我们需要分析一个城市的人口增长和资源分配情况。
根据题目要求，我们需要考虑城市的建筑密度、土地利用率以及资源的供应和需求。
我们的目标是找到一种资源分配方案，使得城市的人口增长和资源利用达到最佳的平衡。
首先，我们需要建立一个数学模型来描述城市的人口增长和资源分配。
我们可以使用差分方程来模拟人口增长的变化，如下所示：$\frac{dP}{dt} = rP(1-\frac{P}{K})$其中，P表示城市的人口数量，t表示时间，r表示人口的增长率，K表示城市的容量上限。
这个方程描述了人口数量随时间变化的规律，考虑到城市的容量限制，人口的增长率会随着人口数量的增加而减小。
接下来，我们需要考虑资源的供应和需求。
假设资源的供应量为S，人口的需求量为D。
我们可以使用一个资源分配模型来描述资源的供应和需求之间的关系，如下所示：$\frac{dS}{dt} = rS(1-\frac{S}{K}) - aD$其中，S表示资源的供应量，D表示人口的需求量，r表示资源的增长率，K表示资源的容量上限，a表示资源供应量对人口需求的影响系数。
这个方程描述了资源供应量随时间变化的规律，考虑到资源的容量限制，资源的增长率会随着资源供应量的增加而减小，而资源的供应量还受到人口需求的影响。
为了找到最佳的资源分配方案，我们需要优化资源供应和人口增长的平衡。
我们可以使用最优化方法，比如说最大化人口增长和资源利用的效率。
我们可以定义一个目标函数，如下所示：$maximize \quad \frac{dP}{dt} - \frac{dS}{dt}$这个目标函数表示了人口增长和资源利用的效率，我们的目标是找到使得目标函数达到最大值的资源分配方案。
最后，我们可以使用数值方法，如Euler方法，来求解这个数学模型。
数学建模竞赛试题--AD-HOC网络资源分配问题
Ad Hoc网络中的区域划分和资源分配问题Ad Hoc网络是当前网络和通信技术研究的热点之一，对于诸如军队和在野外作业的大型公司和集团来说，Ad Hoc网络有着无需基站、无需特Array定交换和路由节点、随机组建、灵活接入、移动方便等特点，因而具有极大的吸引力。
在Ad Hoc网络中，节点之间的通信均通过无线传输来完成，由于发射功率以及信道（即频率）的限制，节点的覆盖范围有限，当它要与其覆盖范围之外的节点进行通信时，可以通过中间节点转发，如右图所示。
对一个指定区域，用一系列称为一跳覆盖区的小区域将其有重叠地完全覆盖，对每个一跳覆盖区分配一个信道，处于几个一跳覆盖区重叠部分的节点同时使用几个信道工作。
在同一个一跳覆盖区内的用户使用同一个信道相互通信；不同一跳覆盖区的用户之间通过中间节点转发。
如图中，节点A,B间的通信可由路由A-C-D-B或A-C-E-F-B实现。
如果区域中任意两个节点都能通信，则称之为连通。
现在，需要在一个1000 1000(面积单位)的区域内构建一个Ad Hoc网络，请你完成以下工作：（1）将此正方形区域用若干个半径都是100的圆完全覆盖，要求相邻两个圆的公共面积不小于一个圆面积的5%，最少需要多少个圆（如果一个圆只有部分在正方形区域中，也按一个计算）？若给每个圆分配一个信道，使得有公共部分的圆拥有不同的信道，最少需要几个信道？怎样分配（用示意图标出）？如果将上面的5%改为18%，其它不变，结果又如何？对以上两种划分，若每个公共部分中心和相应圆心各恰有一个节点，讨论网络的抗毁性。
（即从节点集合中随机地抽掉2%、5%、10%、15%等数量的节点后网络是否仍然连通）（2）设正方形区域中有一中心在（550，550）、长轴与正方形水平的一条边成30度角、长度为410、短轴为210的椭圆形湖泊。
节点仅能设置在地面上，假设一跳覆盖区圆的半径可以在75~100间随意选择，两个面积不等的圆相交，它们之间的公共面积应不小于大圆面积的5%，其他假设同（1），研究使全部圆半径之和为最小的区域分划和信道分配方案。
数学建模-农场资源配置问题
数学建模-农场资源配置问题农场资源配置最优化【摘要】资源是社会经济活动中⼈⼒、物⼒和财⼒的总和，是经济发展的基本物质条件。
资源配置是对相对稀缺的资源在各种不同⽤途上加以⽐较做出的选择。
由于农业⽣产资源的稀缺性，建设现代农业的过程中，必须对有限的资源进⾏合理配置，⽤最少的资源耗费得到最⼤的⽣产产出，获得最佳的经济效益，实现资源配置的最优化。
避免农业⽣产资源的闲置和浪费。
按照市场配置⽅式，努⼒发挥市场在资源配置中的指导作⽤，依托组织、产业和技术优势，⼤⼒开发境外资源，全⾯整合和优化配置资源。
应充分利⽤产业发展，合理调配各种资源实现资源的最优配置。
本⽂以某农户拥有100亩⼟地和25000元可供投资为前提，建⽴数学模型，确定每种农作物应该种植多少亩，以及奶⽜和母鸡应该各蓄养多少，使年净现⾦收⼊最⼤。
在此⽂中我们通过对农户投资的合理设置及其分配使得收⼊最⼤化问题⽽进⾏研究，通过精密细致的理论研究和数据分析，和LINGO 软件的运作求解，寻求农户的⼟地和劳作时间的最优化设置，试图从⼩⾓度透视农户投资的最优化。
数模⽅法及主要结果：在本题中，我们先进⾏问题重述，接着进⾏问题假设，排除了外部变化对结果的影响，然后对符号进⾏设定，由于涉及的未知量较多，并没有使⽤常规的图解法，于是建⽴基于⽬标函数与约束条件的线性规划模型，从⽽转化到对该线性模型最优解的探讨，接着进⾏问题分析和建⽴模型及运⽤了LINGO软件进⾏模型求解，得到了问题所需的最优解——农民出去打⼯才能获得最⼤利润。
【关键字】资源优化配置；农户投资；数学建模⼀、问题重述某农户拥有100亩⼟地和25000元可供投资，每年冬季（9⽉份中旬⾄来年5⽉中旬），该家庭的成员可以贡献 3500h的劳动时间，⽽夏季为4000h。
如果这些劳动时间有富余，该家庭中的年轻成员将去附近的农场打⼯，冬季每⼩时6.8元，夏季每⼩时7.0元。
现⾦收⼊来源于三种农作物（⼤⾖、⽟⽶和燕麦）以及两种家禽（奶⽜和母鸡）。
数学建模选课分班问题
数学建模选课分班问题
数学建模选课分班问题是指在学校的数学建模选修课程中，需要将学生分配到不同的班级中。
这个问题涉及到多个因素，包括学生的兴趣、能力水平、性别等，以及班级的容量和教师资源等。
在解决数学建模选课分班问题时，可以采用以下几种方法：
1.基于规则的分班方法：根据一些规则和标准，将学生分配到班级中。
例如，可以根据学生的兴趣和能力水平将他们分为不同的班级，以便更好地满足他们的学习需求。
2.基于优化算法的分班方法：利用数学建模中的优化算法，通过最小化某个目标函数来确定最佳的分班方案。
例如，可以将学生的分班问题建模为一个最小化总班级差异的问题，然后使用遗传算法或线性规划等方法求解最优解。
3.基于机器学习的分班方法：利用机器学习算法，通过学习历史数据和模式来预测学生在数学建模中的表现，并根据预测结果将学生分配到适合他们的班级。
这种方法可以根据学生的个性化需求和特点来进行分班。
在实际应用中，数学建模选课分班问题需要综合考虑多个因素，并进
行权衡和平衡。
例如，要避免班级之间的差异过大，同时也要注意班级容量和教师资源的合理分配。
为了更好地解决数学建模选课分班问题，可以采用多种方法的组合，例如先利用基于规则的方法进行初步分班，然后利用优化算法和机器学习算法进行微调和优化。
总之，数学建模选课分班问题是一个复杂的问题，需要综合考虑多个因素，并运用合适的方法进行求解。
通过合理的分班方案，可以更好地满足学生的学习需求，并提高数学建模课程的教学效果。
数学建模分配问题模型
数学建模分配问题模型数学建模是一种通过数学方法解决实际问题的方法。
在实际生活中，我们经常会遇到分配问题，即将一定数量的资源分配给不同的需求方。
这些资源可以是金钱、人力、材料等，需求方可以是个人、企业、机构等。
为了合理地分配资源，我们可以使用数学建模的方法进行分析和优化。
一般来说，分配问题可以分为两类：最优化问题和约束问题。
最优化问题的目标是使得某个指标达到最大或最小值，比如最大化利润、最小化成本等。
约束问题则是在一定的条件下寻找满足需求的最优解。
下面我们将分别介绍这两类问题的数学建模方法。
对于最优化问题，我们首先需要确定一个目标函数。
目标函数描述了我们希望优化的指标，可以是一个或多个变量之间的函数关系。
然后，我们需要确定一组约束条件。
约束条件反映了资源的限制以及需求方的限制，可以是等式或不等式。
最后，我们需要确定决策变量，即需要分配的资源量或决策方案。
通过求解目标函数在约束条件下的最优解，就可以得到最佳的分配方案。
以货物运输为例，假设有一批货物需要从仓库分配给不同的销售点，我们希望通过最优化分配来降低运输成本。
我们可以将每个销售点的需求量作为约束条件，将货物的运输成本作为目标函数。
然后，我们需要确定每个销售点的分配量作为决策变量，通过求解目标函数在约束条件下的最优解，就可以得到最佳的分配方案，从而降低运输成本。
对于约束问题，我们需要确定一组约束条件，这些条件可能是资源的限制、需求方的限制或其他限制。
然后，我们需要确定决策变量，即需要分配的资源量或决策方案。
通过在约束条件下寻找满足需求的最优解，就可以得到合理的分配方案。
以人力资源分配为例，假设有一定数量的员工需要分配到不同的项目中，每个项目对员工的技能要求不同。
我们希望通过合理的分配来最大化项目的效益。
我们可以将每个项目的效益作为约束条件，将员工的技能水平作为决策变量。
通过在约束条件下寻找满足需求的最优解，就可以得到最佳的分配方案，从而最大化项目的效益。
基于数学建模的资源优化分配模型
基于数学建模的资源优化分配模型资源优化分配模型是一种基于数学建模方法的决策模型，旨在通过合理的资源分配策略来实现资源的最大化利用和效益。
在资源优化分配模型中，首先需要确定目标函数，即所需优化的目标。
目标函数可以根据具体的应用场景来确定，如最大化利润、最小化成本、最大化效益、最大化服务质量等。
根据目标函数的设定，可以进一步确定约束条件和决策变量。
约束条件是指对资源分配进行限制的条件。
这些约束条件可以是资源的供给限制、技术限制、市场条件等。
例如，一家生产企业在分配生产资源时可能会考虑工人的工作时间、机器的使用时间、原材料的供应量等。
这些约束条件需要根据实际情况加以确定，并在模型中进行描述和考虑。
决策变量是指在资源分配过程中可供调整的变量。
决策变量的选取与模型的复杂性和实际可行性有关。
常见的决策变量包括：产品生产量、资源的分配比例、生产线的配置等。
在实际应用中，决策变量的选取需要综合考虑多个方面的因素，例如成本、效益、风险等。
在基于数学建模的资源优化分配模型中，常用的数学方法包括线性规划、整数规划、动态规划、模拟等。
不同的数学方法适用于不同的问题，根据实际情况选择合适的方法进行建模和求解。
线性规划是一种常用的数学方法，适用于目标函数和约束条件都是线性关系的问题。
线性规划通过数学优化理论和算法来求解最优的资源分配方案。
整数规划则是在线性规划的基础上增加了整数变量的限制，在某些问题中可以更好地反映实际情况。
动态规划是一种适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题的优化方法。
通过将问题分解为多个子问题，并保存子问题的最优解，动态规划可以高效求解问题的最优解。
在资源优化分配模型中，动态规划可以用于处理具有时序关系的问题，例如生产计划、库存管理等。
模拟是一种基于随机数生成的数学方法，适用于对不确定性因素进行建模和分析的问题。
通过随机数的生成和运算，模拟可以模拟一系列可能的情况，从而评估各种资源分配策略的效果。
在资源优化分配模型中，模拟可以用于评估不同决策方案的风险和不确定性。
出租车资源配置数学建模
出租车资源配置数学建模出租车资源配置是城市交通管理的重要组成部分，也是市民生活中不可缺少的服务。
如何高效合理地配置出租车资源，对于缓解交通拥堵、提高出租车服务质量和增加司机收入都具有重要意义。
本文将对出租车资源配置问题进行数学建模与分析，以期为实现优质出租车服务、促进城市交通可持续发展提供指导意义。
首先，我们需要确定影响出租车资源配置的因素。
出租车资源配置主要受到市场需求、城市道路交通规划、司机收益和乘客出行习惯等多方面因素的影响。
因此，通过调查和研究，我们可以得出以下指标：1. 日均出租车需求量：该指标反映市场需求的大小，是决定资源配置数量的重要因素。
2. 出租车利用率：衡量出租车资源利用程度的指标，反映出租车行业的效益水平。
3. 路径选择效率：路网状况对出租车运营效能的影响指标，需考虑路况、车流量、限行等因素。
4. 司机工作负荷：司机收入和服务效率的关键指标，需要考虑出车率和等待乘客时间等。
基于以上指标，我们可以建立基础模型。
首先，根据日均出租车需求量，我们可以确定城市出租车资源总量。
因为城市规模和出租车服务商数量不同，我们可以根据当地实际情况进行合理分配，以确保资源利用率最大化。
然后，我们根据出租车需求的高峰时段，确定每个时段的出租车资源需求量，并将之与出租车数量进行比对，再进行调整和分配，以确保出租车利用率最大化。
其次，为了提高路径选择效率，我们需要对城市道路交通规划进行分析和规划。
我们通过模拟乘客上下车点，计算出租车到达目的地的最短路径，并结合路况和车流量等因素，确定出租车行驶路线，以减少通行时间。
同时，为了应对特殊情况和限行政策，我们可以将路线进行多种组合和调整，以避开交通拥堵和限行区域，确保出租车到达目的地的速度和效率，从而提高出租车行业的效益水平。
最后，为了降低司机工作负荷，我们可以通过计算司机出车率、乘客等待时间等指标，确定不同时段的服务区域和出车数量，以确保司机收入与服务效率最优化。
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。
数学建模在资源分配中的应用
数学建模在资源分配中的应用数学建模是一种通过建立数学模型来解决实际问题的方法。
它的应用范围非常广泛，其中之一就是在资源分配中的应用。
资源分配是一项重要的决策过程，不仅涉及到经济、环境等方面的问题，也牵涉到社会公平和效率等方面的考量。
在资源分配中，数学建模可以提供决策者们一个量化的工具，帮助他们做出科学合理的决策，以实现资源的最优配置。
一、问题描述在资源分配中，我们可以遇到各种各样的问题。
比如，一个城市有多个公园和多个学校，如何合理地分配教育资源和休闲资源成为了一个重要的问题。
这个问题可以用数学建模来解决。
我们需要考虑多个因素，比如学校的位置、学生人数、学校的规模等，以及公园的位置、面积、居民数量等。
通过建立数学模型，我们可以得到一个最优的资源配置方案。
二、数学建模数学建模可以从不同的角度出发，具体的建模方法也有所不同。
在资源分配中，一种常用的建模方法是线性规划。
线性规划是一种通过线性的数学模型来描述问题，并通过最小化或最大化一个线性目标函数来得到最优解的方法。
在我们的问题中，可以将公园和学校看作是决策变量，可以设置一个线性目标函数，比如使得公园面积与学校规模的乘积最大化，来优化资源的分配。
同时，我们还需要加入一些约束条件，比如每个学校的学生数量不得超过规定的上限，以及每个公园的面积不得超过规定的上限等等。
通过解决这个线性规划问题，我们可以得到一个最优的资源分配方案。
三、模型求解要求解线性规划问题，我们可以使用一些数学软件，比如MATLAB、Python等。
这些软件提供了一些强大的数值计算和优化工具，可以帮助我们高效地求解问题。
首先，我们需要将问题转化为数学模型并进行数值计算。
然后，通过这些数学软件提供的优化算法，可以得到一个最优解。
同时，我们还可以对模型进行灵敏度分析，比如调整一些参数的值，观察最优解的变化情况，以评估模型的鲁棒性和稳定性。
四、实际应用数学建模在资源分配中的应用不仅仅局限于公园和学校的问题，还可以应用于其他领域。
中学数学建模经典例题
中学数学建模经典例题中学数学建模经典例题包括：1.最大利润问题：某公司生产一种产品，每件成本为3元，售价为10元，年销售量为10万件。
为了扩大销售量，公司计划通过广告宣传来增加销售量。
经调查发现，广告费用与年销售量之间的关系可以近似地用函数y=−0.2x+10来表示，其中x为广告费用（单位：万元）。
问：广告费用为多少时，公司可获得最大年利润？2.最小费用问题：某公司需要将货物从甲地运往乙地，由于路途遥远，需要采用飞机、火车、汽车三种运输方式来完成。
运输方式的费用分别为x万元、y万元、z万元。
三种运输方式的单程运输能力分别为10万吨、15万吨、5万吨，而货物的总重量为35万吨。
为确保运输过程顺利进行，单程运输能力不能超过总重量。
请为该公司设计一个总费用最少的运输方案，并求出最少的总费用。
3.最小路径问题：某城市有若干个居民小区，每个小区有一定数量的居民。
为了方便居民出行，市政府计划修建地铁连接这些小区。
已知任意两个小区之间的距离可以近似地用欧几里得距离来表示，而修建地铁的费用与小区之间的距离成正比。
问：市政府应该如何规划地铁线路，使得总费用最低？4.人口预测问题：某城市的人口数量在过去几年里呈现出指数增长的趋势。
已知该城市的人口数量在过去的几年中每年以10%的速度增长，并且目前该城市的人口数量为50万。
我们要预测未来5年该城市的人口数量。
5.资源分配问题：某公司拥有一定的资源，需要将其分配给若干个项目以获得最大的收益。
每个项目的收益与分配到的资源数量成正比，而不同项目之间的收益增加率是不同的。
问：公司应该如何分配资源，使得总收益最大？这些例题涵盖了中学数学建模的多个方面，包括函数模型、最优化问题、线性规划等。
通过这些例题的解答，可以帮助学生提高数学建模的能力和解题技巧。
研究生数学建模优化问题
研究生数学建模优化问题
研究生数学建模优化问题可以涉及各种不同的学科和领域。
以下是一些常见的研究生数学建模优化问题的例子：
1. 生产优化问题：如何最大化生产效率，同时最小化生产成本和资源使用。
这包括生产线排程问题、物流和供应链管理等。
2. 资源分配问题：如何最优地分配有限的资源，以满足不同需求。
例如，如何在一所学校中分配教师、教室和学生资源，以实现最佳的学习效果。
3. 运输路径问题：如何找到最短路径或最优路径来满足特定的要求。
这包括最短路径问题、旅行商问题等。
4. 网络优化问题：如何设计最优的网络结构，以实现最大的性能和容量。
例如，如何在一个电信网络中设计最佳的数据传输路由。
5. 风险管理问题：如何评估和管理风险，以保护资产和最小化损失。
这包括投资组合优化、保险精算等问题。
6. 环境优化问题：如何最小化对环境的影响，同时最大化资源保护和可持续发展。
例如，如何设计最优的城市公共交通系统，以减少交通拥堵和空气污染。
以上只是一些研究生数学建模优化问题的例子，实际上，优化问题几乎可以应用于任何领域。
研究生在解决这些问题时，通常需要使用数学模型和优化算法，以寻找最优的解决方案。
数学建模资源分配
目录一、问题重述 (2)二、符号说明 (2)三、模型假设 (3)四、问题分析 (3)五、模型建立与求解 (4)六、模拟程序设计 (6)七、误差分析 (7)八、模型的应用 (7)九、模型评价 (7)十、小结 (8)十一、参考文献 (10)一、问题重述某储蓄所每天的营业时间是上午九点到下午五点，根据经验每天不同的时 间段所需要的服务员数量如下：储蓄所可以雇佣全时和半时两类服务员。
全时服务员每天报酬 100 元，从 上午 9;00 到下午 5:00，但中午 12:00 到下午 2:00 之间必须安排一小时的午餐 时间。
储蓄所每天可以雇佣不超过 3 名的半时服务员， 每个半时服务员必须连续 工作 4 小时，报酬 40 元。
问该储蓄所应如何雇佣全时和半时两类服务员？如果 不能雇佣半时服务员， 每天至少增加多少费用？如果雇佣半时服务员的数量没有 限制，每天可以减少多少费用？二、符号说明时间段(时)9-10 10-11 11-12 12-1 1-2 2-3 3-4 4-5 服务 4 3 4 6 5 6 8 8y1,y2,y3,y4,y5 —————— 1:00 至 2:00 为x2.半时服务员从 9:00 至 1:00 以小时为单位的人数；x1———————————— 12:00 至 1:00 为为全时服务员人数；x2———————————— 1:00 至 2:00 为为全时服务员人数；三、模型假设1. 题中所给的数据是在微小的范围内变化的数据。
2. 所给的数据基本上有效。
3. 目标函数就是所求的资源分配方案。
四、问题分析本问题是一个资源决策分配的最优化问题数学模型。
主要是针对根据不同的报酬雇佣全时与半时服务员的如何分配问题 , 首先应定义了相关的决策变量，对不同的条件约束 ,列出对应的目标函数 ,利用相关的工具进行操作 ,最后对结果进行分析.问题的关键1. 定义相关的决策变量 . 列出目标函数。
2. 转化为定量说明。
数学建模实际问题的数学解决方案
数学建模实际问题的数学解决方案在现实生活中，我们经常会遇到各种各样的问题，而数学建模就是一种将现实问题转化为数学模型，并通过数学工具和方法来解决问题的方法。
数学建模可以应用到诸如经济学、物理学、生物学等各个领域，为实际问题提供了可行的解决方案。
本文将介绍数学建模在实际问题中的应用，并展示一些常用的数学解决方案。
一、交通流量优化问题交通流量优化一直是城市管理中的难题之一。
通过数学建模，我们可以将交通流量问题转化为网络流问题，并通过求解最小割-最大流问题来得到最优的交通流量方案。
这样可以有效减少交通拥堵，提高交通效率。
二、资源分配问题在资源有限的情况下，如何合理地进行资源分配是一个重要的问题。
通过数学建模，我们可以将资源分配问题抽象为线性规划问题，并通过线性规划的求解方法得到最佳的资源分配方案。
这样可以最大限度地提高资源利用效率，满足不同领域的需求。
三、生产调度问题生产调度是企业管理中的关键问题之一。
通过数学建模，我们可以将生产调度问题转化为作业车间调度问题，并通过调度算法来对作业顺序进行优化，以达到最短的生产时间和最高的生产效率。
四、投资组合问题在金融领域，如何进行投资组合是一个重要的问题。
通过数学建模，我们可以将投资组合问题转化为线性规划问题，并通过求解最优解来选择最佳的投资组合，以最大化收益或者最小化风险。
五、物流路径规划问题对于物流公司来说，如何选择最佳的物流路径是一个重要的问题。
通过数学建模，我们可以将物流路径规划问题转化为图论问题，并通过求解最短路径或最小生成树来确定最佳的物流路径，以提高物流效率。
综上所述，数学建模在实际问题中的应用广泛且重要。
通过将现实问题转化为数学模型，并通过数学工具和方法来解决问题，我们可以提高问题的解决效率和准确性。
数学建模为我们提供了一个可以量化和优化问题的途径，为实际问题提供了科学的解决方案。
因此，数学建模不仅在学术研究中有重要作用，也在现实生活中具有广泛的应用前景。
数学建模在社会资源分配中的应用
数学建模在社会资源分配中的应用随着社会发展和经济进步，社会资源的分配问题日益突出。
如何合理、高效地利用社会资源，成为了当代社会面临的重要挑战。
为了解决这一问题，数学建模成为了一种有效的工具。
本文将探讨数学建模在社会资源分配中的应用，并分析其优势和局限性。
一、数学建模在社会资源分配中的优势数学建模是将实际问题转化为数学模型，并通过数学方法求解的过程。
在社会资源分配中，数学建模具有以下优势：1. 系统性：数学建模可以对资源分配问题进行系统的分析和综合考虑。
通过建立适当的数学模型，可以将资源和需求进行量化，并考虑各种因素之间的相互作用，从而更全面地评估资源的分配效果。
2. 精确性：数学建模具有较高的精确性。
与传统的经验判断相比，数学建模可以通过数学方法得出准确的分析和结论。
这有助于决策者更准确地把握资源分配的情况，避免主观偏差的影响。
3. 预测性：数学建模可以利用历史数据和趋势进行预测。
通过建立适当的数学模型，可以对未来的社会资源需求和供应进行预测，为决策者提供参考依据。
这有助于及时调整资源分配策略，以满足社会的需求。
二、数学建模在社会资源分配中的应用案例在实际应用中，数学建模在社会资源分配中有多种应用形式。
以下将介绍几个典型案例：1. 教育资源分配：教育资源是社会资源分配中的重要组成部分。
通过数学建模，可以量化各个学校的师资、设施、教材等资源，并结合学生人数、地区经济发展水平等因素，建立相应的数学模型。
通过分析和模拟，可以得出合理的资源分配方案，以提高教育资源的效益。
2. 医疗资源分配：医疗资源是社会资源中的紧缺资源之一。
数学建模可以帮助评估医疗资源的需求和供应情况，优化医疗资源的分布。
例如，可以建立数学模型来评估不同地区的医院床位利用率、医生数量等指标，并据此确定合理的资源调配策略，以满足患者的医疗需求。
3. 能源资源分配：能源资源是社会发展的重要支撑。
数学建模可以帮助分析能源需求和供应之间的平衡关系，优化能源资源的配置。
人力资源问题的数学模型
人力资源问题的数学模型引言：人力资源管理是组织中十分重要的一个方面，它涉及到招聘、培训、员工福利、绩效评估等各个方面。
如何科学地管理人力资源成为组织追求高效运作的关键。
为了更好地管理人力资源，数学模型成为解决这一问题的强有力工具。
本文将探讨人力资源管理问题的数学建模方法，并给出一些实例分析。
一、招聘效率模型招聘新员工是组织发展的重要环节，而招聘的效率直接影响到新员工的质量和组织整体的效率。
建立招聘效率模型能够帮助企业预测招聘过程中所需的时间和资源，并找到提高效率的方法。
1.1 招聘时间模型假设某公司需要招聘N名新员工，每天能面试K名候选人，那么招聘需要的时间可以通过以下公式计算：招聘时间 = 向上取整(N/K)例如，公司需要招聘100名新员工，每天能面试10名候选人，那么招聘需要的时间为10天。
1.2 招聘成本模型招聘成本包括广告费、招聘人员的工资等。
招聘成本可以通过以下公式计算：招聘成本 = 广告费 + 招聘人员工资例如，某公司在招聘过程中投入了10000元的广告费，招聘人员的月薪为5000元，招聘时间为10天，那么招聘成本为：招聘成本 = 10000 + 5000 * (10/30) = 18333.33元1.3 招聘效率改进方法通过数学模型，可以进行各种假设和模拟实验来改进招聘效率。
例如，通过调整面试官的数量和候选人的预筛选方式，可以减少招聘时间和成本。
二、培训需求模型培训是人力资源管理中的核心环节，它能提高员工的能力水平和工作满意度。
为了合理安排培训资源，需要建立培训需求模型。
2.1 员工绩效评估模型员工绩效评估是确定员工培训需求的重要依据。
通过对员工的绩效指标进行评估和分析，可以确定出需要培训的员工群体。
2.2 培训资源分配模型根据员工的培训需求和组织的培训资源，可以建立培训资源分配模型。
该模型可以通过数学方法来优化培训资源的利用率，使得培训资源得到最大化的利用。
三、员工流失预测模型员工流失对组织的稳定运作造成负面影响，通过建立员工流失预测模型，可以提前预测员工流失的概率，采取相应的措施来降低员工的流失率。
数学建模“教你如何进行人员分配”的问题
如何进行人员分配“A公司”是一家从事建筑工程的公司，现有41个专业技术人员，其结构和相应的工资水平分布如表1所示：表1 人员结构及工资情况目前，公司承接4个工程项目，其中2项是现场施工，分别在A地和B地，主要工作在现场完成；另外2项是工程设计，分别在C地和D地，主要工作在办公室完成。
由于4个项目来源于不同客户，并且工作的难易程度不同，因此，各项目的合同对有关技术人员的收费标准不同，具体情况如表2：表2 不同项目和各种人员的收费标准为了保证工程质量，各项目中必须保证专业人员结构符合客户的要求，具体情况如表3所示：表3 各项目对专业技术人员结构的要求说明：（1）项目D，由于技术要求较高，人员配备必须是助理工程师以上，技术员不能参加；（2）高级工程师相对稀少，而且是保证质量的关键，因此，各项目客户对高级工程师的配备要求不能少于一定数目的限制。
各项目对其他专业人员也有不同的限制或要求；（3）各项目客户对总人数都有限制；（4）由于C，D两项目是在办公室完成，所以每人每天有50元的管理费开支；由于收费是按人工计算的，而且4个项目总共同时最多需要的人数是10+16+11+18=55，多于公司现有人数41，应如何合理地分配现有的人员力量，使公司每天的直接受益最大？2011年高教社杯全国大学生数学建模竞赛选拔赛题目如何进行人员分配摘要人力资源管理是一个公司进行人力资源分配的重要工作，合理地安排人力资源，能够为企业带来最大的经济效益。
公司不只要对现有的人员进行任务分配，还要使公司的人力资源结构保持一个科学的比例。
本模型旨在为A建筑公司提供一个良好的人员分配方案，达到公司获利最大的目的，以及怎样在以后的人员招聘中使人力资源结构保持一个良好的比例。
在公司现有的情况下，通过分析各种影响因素，排除掉一些不必要的干扰因素，运用整数线性规划和分支定界法的知识建立数学模型，并使用LINGO软件进行编程求解，得出公司人员分配的最佳方案。
数学建模论文(分配问题)精品
【关键字】政治、方案、情况、方法、问题、有效、深入、充分、合理、公平、召开、建立、提出、研究、关键、理想、工程、资源、任务、分析、推广、规划、管理公平席位的分配系别：机电工程系模具班学号： 1号摘要：分配问题是日常生活中经常遇到的问题，它涉及到如何将有限的人力或其他资源以“完整的部分”分配到下属部门或各项不同任务中。
分配问题涉及的内容十分广泛，例如：大到召开全国人民代表大会，小到某学校召开学生代表大会，均涉及到将代表名额分配到各个下属部门的问题。
代表名额的分配（亦称为席位分配问题）是数学在人类政治生活中的一个重要应用，应归属于政治模型。
而当代表的人数在总和没有发生变化的情况下，所占比例却发生了变化时，一个如何分配才能使分配公平的问题就摆在了我们的面前。
因此，我们要通过建立数学模型来确定一种能够使分配公平的方法来分配关键字：理想化原则; 整数规划; 席位公平分配问题的提出：某学院有3个系共200名学生，其中甲系100人，乙系60人，丙系40人，现要选出20名学生代表组成学生会。
如果按学生人数的比例分配席位，那么甲乙丙系分别占10、6、4个席位，这当然没有什么问题（即公平）。
但是若按学生人数的比例分配的席位数不是整数，就会带来一些麻烦。
比如甲系103人，乙系63人，丙系34人，怎么分？问题重述学院的最初人数见下表，此系设20个席位代表。
甲乙丙总人数１００６０４０２００学生人数比例：100/200 60/200 40/200按比例分配方法：分配人数=学生人数比例初按比例分配席位：甲乙丙共10 6 4 20若出现学生转系情况：甲乙丙总人数103 63 34200学生人数比例：103/200 63/200 34/200按例分配方法：比例分配出现最小数时，先按整数分配席位，余下的按小数的大小分配席位按比例分配席位：甲乙丙10.815 6.615 3.57按比例分配席位,丙系却缺少一席的情况,按比例分配席位的方法有缺陷,试建立更合理的分配方法.模型假设分配席位的情况单位人数席位数A单位 X n mB单位 Y n。
数学建模在教育资源分配中的价值体现在哪里
数学建模在教育资源分配中的价值体现在哪里在当今教育领域，资源的合理分配是一个至关重要的问题。
教育资源的有限性与教育需求的不断增长之间的矛盾，使得如何实现公平、高效的资源分配成为了教育管理者和决策者所面临的巨大挑战。
而数学建模作为一种有效的工具，在解决这一问题上发挥着不可忽视的作用。
数学建模能够帮助我们清晰地理解教育资源分配所涉及的各种因素和关系。
比如，学生的数量、学校的地理位置、师资力量、教学设施等都是影响资源分配的重要因素。
通过数学建模，可以将这些复杂的因素转化为具体的数学变量和方程，从而建立起一个能够反映教育资源分配实际情况的数学模型。
这样一来，我们就能够更加直观地了解各个因素之间的相互作用和影响，为制定合理的资源分配方案提供坚实的理论基础。
数学建模为教育资源分配提供了科学的预测和分析手段。
以学校招生为例，通过建立数学模型，可以根据过去几年的招生数据、人口增长趋势、区域发展规划等因素，预测未来几年不同地区的学生数量变化。
基于这些预测结果，教育部门可以提前规划学校的建设和师资的配备，避免出现教育资源短缺或过剩的情况。
同样，对于教学设施的更新和购置，也可以通过数学建模来分析不同设备的使用频率、寿命和成本等因素，从而确定最优的采购方案，提高资源的利用效率。
数学建模有助于实现教育资源分配的公平性。
在教育资源分配中，公平是一个核心原则。
然而，如何衡量公平却是一个复杂的问题。
数学建模可以通过建立公平性指标，如学生人均教育资源占有量、城乡教育资源差距等，来定量地评估资源分配的公平程度。
通过对这些指标的分析和优化，可以使教育资源更加公平地分配到不同地区、不同学校和不同群体的学生手中，减少因地域、经济条件等因素造成的教育机会不平等。
此外，数学建模还能够为教育资源分配方案的制定提供多目标优化的思路。
在实际情况中，教育资源分配往往需要同时考虑多个目标，如提高教育质量、降低成本、保证公平性等。
数学建模可以将这些目标转化为数学函数，并通过求解多目标优化问题，找到一个在各个目标之间达到平衡的最优解。
资源分配问题的数学建模与解法研究
资源分配问题的数学建模与解法研究1. 引言资源分配问题是指在特定条件下，将有限的资源分配给各个需求方，以使资源得到最优的利用的问题。
该问题涉及到多个领域，如供应链管理、项目管理和人力资源管理等。
为了解决资源分配问题，在实际工作中我们需要进行数学建模并寻求相应的解法。
本文将讨论资源分配问题的数学建模和解法研究。
2. 数学建模数学建模是一个抽象概念，是指将实际问题转化为数学问题的过程。
在资源分配问题中，我们需要确定以下几个关键因素进行建模：资源可分配量、需求量、约束条件和优化目标。
2.1 资源可分配量资源可分配量是指一定时间内可供分配的资源数量。
根据不同的资源类型，可分配量可以是物质资源、人力资源或财务资源等。
我们需要对不同资源的可用量进行量化和统计，以便在建模中进行计算和分析。
2.2 需求量需求量是指各个需求方对资源的实际需求量。
需求量可以是实际数据，也可以是根据历史数据或经验进行估计得出的预测值。
在建模过程中，我们需要获取和处理需求量数据，并进行适当的数学转化和归纳。
2.3 约束条件约束条件是指对资源分配过程中的限制条件。
这些限制条件可能包括可用资源的限制、时间限制、成本限制和技术限制等。
在建模过程中，我们需要将约束条件转化为数学表达式，并将其考虑到解法中。
2.4 优化目标优化目标是指在资源分配过程中需要最大化或最小化的指标。
例如，在供应链管理中，我们可能希望最小化成本或最大化利润。
在项目管理中，我们可能希望最小化项目完成时间或最大化项目效益。
在建模过程中，我们需要明确优化目标，并将其转化为数学目标函数。
3. 解法研究针对资源分配问题，已经发展出了多种解法，包括线性规划、整数规划、动态规划和启发式算法等。
3.1 线性规划线性规划是一种基于线性数学模型的优化方法。
它将资源分配问题转化为一个线性目标函数和一组线性约束条件的优化问题。
通过线性规划方法，我们可以求解出最优的资源分配方案，使得目标函数达到最大或最小值。
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目录一、问题重述 (2)二、符号说明 (2)三、模型假设 (3)四、问题分析 (3)五、模型建立与求解 (4)六、模拟程序设计 (6)七、误差分析 (7)八、模型的应用 (7)九、模型评价 (7)十、小结 (8)十一、参考文献 (10)一、问题重述某储蓄所每天的营业时间是上午九点到下午五点，根据经验每天不同的时 间段所需要的服务员数量如下：储蓄所可以雇佣全时和半时两类服务员。
全时服务员每天报酬 100 元，从 上午 9;00 到下午 5:00，但中午 12:00 到下午 2:00 之间必须安排一小时的午餐 时间。
储蓄所每天可以雇佣不超过 3 名的半时服务员， 每个半时服务员必须连续 工作 4 小时，报酬 40 元。
问该储蓄所应如何雇佣全时和半时两类服务员？如果 不能雇佣半时服务员， 每天至少增加多少费用？如果雇佣半时服务员的数量没有 限制，每天可以减少多少费用？二、符号说明时间段(时)9-10 10-11 11-12 12-1 1-2 2-3 3-4 4-5 服务 4 3 4 6 5 6 8 8y1,y2,y3,y4,y5 —————— 1:00 至 2:00 为x2.半时服务员从 9:00 至 1:00 以小时为单位的人数；x1———————————— 12:00 至 1:00 为为全时服务员人数；x2———————————— 1:00 至 2:00 为为全时服务员人数；三、模型假设1. 题中所给的数据是在微小的范围内变化的数据。
2. 所给的数据基本上有效。
3. 目标函数就是所求的资源分配方案。
四、问题分析本问题是一个资源决策分配的最优化问题数学模型。
主要是针对根据不同的报酬雇佣全时与半时服务员的如何分配问题 , 首先应定义了相关的决策变量，对不同的条件约束 ,列出对应的目标函数 ,利用相关的工具进行操作 ,最后对结果进行分析.问题的关键1. 定义相关的决策变量 . 列出目标函数。
2. 转化为定量说明。
3. 列出目标函数。
(1) 分析问题，收集资料。
需要搞清楚需要解决的问题，分析有可能的情况。
(2) 建立模拟模型，编制模拟程序。
按照一般的建模方法，对问题进行适当的假设。
也就是说，模拟模型未必要将被模拟系统的每个细节全部考虑。
模拟模型的优劣将通过与实际系统有关资料的比较来评价。
如果一个“粗糙”的模拟模型已经比较符合实际系统的情况，也就没有必要建立费时、复杂的模型。
当然，如果开始建立的模型比较简单，与实际系统相差较大，那么可以在建立了简单模型后，逐步加入一些原先没有考虑的因素，直到模型达到预定的要求为止。
编写模拟程序之前，要先画出程序框图或写出算法步骤。
然后选择合适的计算机语言，编写模拟程序。
(3) 运行模拟程序，计算结果。
为了减小模拟结果的随机性偏差，一般要多次运行模拟程序。
(4) 分析模拟结果，并检验。
模拟结果一般说来反映的是统计特性，结果的合理性、有效性，都需要结合实际的系统来分析，检验，以便提出合理的对策、方案。
以上步骤是一个反复的过程，在时间和步骤上是彼此交错的。
比如模型的修改和改进，都需要重新编写和改动模拟程序。
模拟结果的不合理，则要求检查模型，并修改模拟程序。
五、模型建立与求解问题一的回答设全时服务员每天雇佣时间从 12:00 至 1:00 人数为 x1,1:00 至 2:00 为x2. 半时服务员从 9:00 至 1:00 以小时为单位分别为 y1,y2,y3,y4,y5.则列出模型如下 :Min=100x1+100x2+40y1+40y2+40y3+40y4+40y5 约束条件如下 :x1+x2+y1>=4x1+x2+y1+y2>=3x1+x2+y1+y2+y3>=4x2+y1+y2+y3+y4>=6x1+y2+y3+y4+y5>=6x1+x2+y4+y5>=8x1+x2+y5>=8y1+y2+y3+y4+y5<=3x1,x2,y1,y2,y3,y4,y5>=0, 且为整数. 所求的结果如下由结果分析：问题一的回答：雇佣全时服务员 7 人,半时服务员 3 人.其中 12:00-1:00 全时服务员 3 名， 1： 00-2： 00 全时服务员 4 名。
11： 00-12： 00 雇佣半时服务员2 人， 12： 00-1： 00 雇佣半时服务员 1 人。
.问题二的回答：不能雇佣半时服务员 ,则全时服务员 11 人,其中 12:00-1:00 全时服务员 5 名， 1： 00-2： 00 全时服务员 6 名。
最小费用 1100 元, 即每天至少增加 280 元.问题三的回答：如果雇佣半时服务员的数量没有限制 ,则应雇佣全时服务员0 人,半时服务员 14 人,其中雇佣半时服务员 9： 00—— 10： 00 为 4 人， 11： 00- 12： 00 为 2 人， 12： 00-1： 00 为 8 人。
且最少费用 560 元, 即每天减少 260 元.六、模拟程序设计Max =-100*x1-100*x2-40*y1-40*y2-40*y3-40*y4-40*y5; x1+x2+y1>=4;x1+x2+y1+y2>=3;x1+x2+y1+y2+y3>=4;x2+y1+y2+y3+y4>=6;x1+y2+y3+y4+y5>=6;x1+x2+y4+y5>=8;x1+x2+y5>=8;y1+y2+y3+y4+y5<=3;y1+y2+y3+y4+y5<=3;end七、误差分析对于题目中给出的数据，采用了直接使用 ,这对问题的回答不会造成影响。
对于问题中的要求人员应为整数解，这对于模型的建立没有影响，但对模型的求解法求解是基于表达式的，所以在模型求解时存在一定的误差。
八、模型的应用本模型可用于资源决策分配的最优化问题数学模型的问题，适用范围广 ,操作简单。
如产品分发问题 ,时间安排问题,股票投资问题等九、模型评价模型的优点：模型实用范围较广，问题结果清晰透彻，具有合理可靠性，适用于多个同类问题。
模型的缺点：模型操作得细心，需使用多种数据处理工具。
十、小结数学建模是一个经历观察、思考、归类、抽象与总结的过程，也是一个信息捕捉、筛选、整理的过程，更是一个思想与方法的产生与选择的过程。
它给学生再现了一种“微型科研”的过程。
数学建模教学有利于激发学生学习数学的兴趣，丰富学生数学探索的情感体验；有利于学生自觉检验、巩固所学的数学知识，促进知识的深化、发展；有利于学生体会和感悟数学思想方法。
同时教师自身具备数学模型的构建意识与能力，才能指导和要求学生通过主动思维，自主构建有效的数学模型，从而使数学课堂彰显科学的魅力。
为了使描述更具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象，这种语言就是数学。
使用数学语言描述的事物就称为数学模型。
有时候我们需要做一些实验，但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代替而进行相应的实验，实验本身也是实际操作的一种理论替代。
1. 只有经历这样的探索过程，数学的思想、方法，才能沉积、凝聚，从而使知识具有更大的智慧价值。
动手实践、自主探索与合作交流是学生学习数学的重要方式。
学生的数学学习活动应当是一个主动、活泼的、生动和富有个性的过程。
因此，在教学时我们要善于引导学生自主探索、合作交流，对学习过程、学习材料、学习发现主动归纳、提升，力求建构出人人都能理解的数学模型。
教师不应只是“讲演者”，而应不时扮演下列角色：参谋——提一些求解的建议，提供可参考的信息，但并不代替学生做出决断。
询问者——故作不知，问原因、找漏洞，督促学生弄清楚、说明白，完成进度。
仲裁者和鉴赏者——评判学生工作成果的价值、意义、优劣，鼓励学生有创造性的想法和作法。
2. 数学建模对教师、对学生都有一个逐步的学习和适应的过程。
教师在设计数学建模活动时，特别应考虑学生的实际能力和水平，起始点要低，形式应有利于更多的学生能参与。
在开始的教学中，在讲解知识的同时有意识地介绍知识的应用背景，在数学模型的应用环节进行比较多的训练；然后逐步扩展到让学生用已有的数学知识解释一些实际结果，描述一些实际现象，模仿地解决一些比较确定的应用问题；再到独立地解决教师提供的数学应用问题和建模问题；最后发展成能独立地发现、提出一些实际问题，并能用数学建模的方法解决它。
3. 由于知识产生和发展过程本身就蕴含着丰富的数学建模思想，因此老师既要重视实际问题背景的分析、参数的简化、假设的约定，还要重视分析数学模型建立的原理、过程，数学知识、方法的转化、应用，不能仅仅讲授数学建模结果，忽略数学建模的建立过程。
4.数学应用与数学建模的目的并不是仅仅为了给学生扩充大量的数学课外知识，也不是仅仅为了解决一些具体问题，而是要培养学生的应用意识，提高学生数学能力和数学素质。
因此我们不应该沿用老师讲题、学生模仿练习的套路，而应该重过程、重参与，从小培养学数学已经成为当代高科技的一个重要组成部分和思想库，培养学生应用数学的意识和能力也已经成为数学教学的一个重要方面。
而应用数学去解决各类实际问题就必须建立数学模型。
小学数学教学的过程其实就是教师引导学生不断建模和用模的过程。
因此，用建模思想指导小学数学教学显得愈发重要。
十一、参考文献[1] 熊启才，《数学模型方法及应用》，重庆：重庆大学出版社 ,2005.[2] 姜启源，谢金星，叶俊 , 《数学建模》，高等教育出版社， 2010.。