2015年数学建模作业题
2015全国大学生数学建模竞赛B题
“互联网+”时代的出租车资源配置摘要随着“互联网+”时代的到来，针对当今社会“打车难”的问题，多家公司建立了打车软件服务平台，并推出了多种补贴方案，这无论是对乘客和司机自身需求还是对出租车行业发展都具有一定的现实意义。
本文依靠ISM解释结构、AHP-模糊综合评价、价格需求理论、线性规划等模型依次较好的解决了三个问题。
对于问题一求解不同时空出租车资源“供求匹配”程度的问题，本文先将ISM模型里的层级隶属关系进行改进，将影响出租车供求匹配的12个子因素分为时间、空间、经济、其它共四类组合，然后使用经过改进的AHP-模糊综合评价方法建立模型，提出了出租车空载率这一指标作为评价因子的方案，来分析冬季某节假日市南岗区出租车资源“供求匹配”程度。
通过代入由1-9标度法确定的各因素相互影响的系数，得出各个影响因素的权重大小，利用无量纲化处理各影响因素，得出最终评判因子为0.3062，根据“供求匹配”标准，得出市南岗区出租车资源“供求匹配”程度处于供需合理状态的结论。
同理，也得到了市不同区县、不同时间的供求匹配程度，最后作出市出租车“供求匹配”程度图。
对于问题二我们运用价格需求理论建立模型，以补贴前后打车人数比值与空驶率变化分别对滴滴和快的两个公司的不同补贴方案进行求解，依次得到补贴后对应的打车人数及空驶率的变化，再和无补贴时的状态对比，最后得出结论：当各公司补贴金额大于5元时，打车容易，即补贴方案能够缓解“打车难”的状况；当补贴小于5元时，不能缓解“打车难”的状况。
对于问题三，在问题二的模型下，建立了一个寻找最优补贴金额的优化模型，利用lingo软件[1]进行求解算出最佳补贴金额为8元，然后将这个值带入问题二的模型进行验证，经论证合理后将补贴金额按照4种分配方案分配给司机乘客。
关键词：ISM解释结构模型；AHP-模糊综合评价；价格需求理论；线性规划一问题重述交通是社会生活众多产业当中的一项基础产业，不但和社会的经济发展关系紧密，与人们的生活也是息息相关。
2015年数学建模国赛A题
二、 问题分析
问题一要建立直杆影子长度变化的数学模型， 首先需知道太阳影子长度计算 公式，故引入太阳高度角[1]这个概念。即若已知某时刻太阳高度角的大小和直 杆高度，根据其满足的三角函数关系便可得到此时太阳影子长度。太阳高度角与 观测地地理纬度、地方时角和太阳的赤纬[2]相关。其中太阳赤纬是太阳直射点 所在纬度，与日期有关；时角由当地经度及其所用时区时间决定，故根据影长、 太阳赤纬、时角计算公式可求得直杆影子长度变化模型，并根据模型分析影子长 度关于各参数的变化规律。将附件一中直杆的有关数据直杆影长变化模型中，可 求出该直杆的具体影长变化公式。根据所建立的模型，运用 MATLAB 软件便可得 到影子长度随时间的变化曲线。 问题二需根据某固定直杆在水平地面上的太阳影子顶点坐标数据， 建立数学 模型确定直杆所处的地点。首先由问题一可推测影子长度与时间的关系，故可将 太阳影子长度与对应时间进行拟合，得到影长与时间关系模型。当某个时刻影长 得到极小值时，该时刻为太阳与直杆距离最近，即地方时正午 12 时，结合当地 所使用的标准时间便可得到当地经度。 最后利用太阳高度角与直杆长度以及影长 满足的三角关系式，便可得到影长关于直杆高度、直杆所在地点的纬度的函数关 系式，即得到了有关太阳影子顶点坐标与直杆地点经纬度的模型。将附件一中影 子顶点坐标数据应用于该直杆位置模型，可得到直杆所在位置。用相对误差分析 法分析误差[3](168-169 页)，若所得的相对误差小于 2.5%，认为得到的模型合 理。 问题三可根据光照成影原理和太阳高度角计算公式建立影长与时间变 化模型，根据相关数据，运用 MATLAB 软件拟合可得到直杆所在位置的经纬 度。令年份均为 2015 年，根据太阳赤纬角计算公式，可求解具体的日期。 将附件 2 和附件 3 时间和对应直杆影长数据分别代入模型中，通过拟合计
全国大学生数学建模2015年国二a题
2015高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： A我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：参赛队员(打印并签名) ：1.2.3.指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：日期：年月日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：太阳影子定位摘要本文研究了太阳影子定位问题，基于天球坐标系相关知识、球面几何理论以及相似度理论，对不同情况下的数据，建立了相应的数学模型并得到了最优的匹配地点与日期。
问题1中，利用球面三角形余弦定理给出了太阳高度角公式，并建立了影子长度变化的数学模型，定性的分析了影子长度关于时角、当地纬度以及赤纬角的变化规律：(1). 时角的绝对值越大，影子长度越大；(2). 在同一经度上（即时角一定），当地纬度与此时的太阳赤纬之差越大，影子长度越大；(3). 在同一纬度不同经度上，当地经度和此时太阳直射点所在的经度之差越大，影子长度越大。
用所建的模型，得到了2015年10月22日北京时间9:00-15:00之间天安门广场3米高的直杆的太阳影子长度的变化曲线。
2015年 全国研究生数学建模竞赛 C题
2015年全国研究生数学建模竞赛C题（由华为公司命题）移动通信中的无线信道“指纹”特征建模一、背景介绍移动通信产业一直以惊人的速度迅猛发展，已成为带动全球经济发展的主要高科技产业之一，并对人类生活及社会发展产生了巨大的影响。
在移动通信中，发送端和接收端之间通过电磁波来传输信号，我们可以想象两者之间有一些看不见的电磁通路，并把这些电磁通路称为无线信道。
无线信道与周围的环境密切相关，不同环境下的无线信道具有一些差异化的特征。
如何发现并提取这些特征并将其应用于优化无线网络，是当前的一个研究热点。
类比人类指纹，我们将上述无线信道的差异化的特征称为无线信道“指纹”。
无线信道“指纹”特征建模，就是在先验模型和测试数据的基础上，提取不同场景或不同区域内无线信道的差异化的特征，进而分析归纳出“指纹”的“数学模型”，并给出清晰准确的“数学描述”。
在典型的无线信道中，电磁波的传输不是单一路径的，而是由许多因散射（包括反射和衍射）而形成的路径所构成的。
由于电磁波沿各条路径的传播距离不同，因此相同发射信号经由各条路径到达接收端的时间各不相同，即多径的时延之间有差异。
此外，各条路径对相同发射信号造成的影响各不相同，即多径的系数之间有差异。
如左下图所示：12工程上，考虑到多径系数及多径时延的影响，在保证精度的前提下，可以用“离散线性系统”为无线信道建模。
需要注意的是，该模型中的信号及多径系数均为复数。
理想信道测量可以理解为获取该系统的单位序列响应，即获取单位脉冲“”经无线信道传输后被接收到的信号，如右上图所示。
上述理想信道测量的结果用公式表述如下:其中，“”为离散信号的样点标识，这里假设共有“”个样点；“”是当前时刻的路径总数；“”为当前时刻第条路径上的信道系数，通常是复数；“”为当前时刻第条路径的时延，且已折算成样点数，即延迟了“”个样点。
显然，复信号“”给出了当前时刻的完整信道。
需要强调的是，上述各个参数，包括“”、“”和“”都会随着时间而变化，即各个参数具有时变性。
历年全国数学建模试题及解法归纳(2015)
历年全国数学建模试题及解法归纳赛题解法93A非线性交调的频率设计拟合、规划93B足球队排名图论、层次分析、整数规划94A逢山开路图论、插值、动态规划94B锁具装箱问题图论、组合数学95A飞行管理问题非线性规划、线性规划95B天车与冶炼炉的作业调度动态规划、排队论、图论96A最优捕鱼策略微分方程、优化96B节水洗衣机非线性规划97A零件的参数设计非线性规划97B截断切割的最优排列随机模拟、图论98A一类投资组合问题多目标优化、非线性规划98B灾情巡视的最佳路线图论、组合优化99A自动化车床管理随机优化、计算机模拟99B钻井布局 0-1规划、图论00A DNA序列分类模式识别、Fisher判别、人工神经网络00B钢管订购和运输组合优化、运输问题01A血管三维重建曲线拟合、曲面重建赛题解法01B 公交车调度问题多目标规划02A车灯线光源的优化非线性规划02B彩票问题单目标决策03A SARS的传播微分方程、差分方程03B 露天矿生产的车辆安排整数规划、运输问题04A奥运会临时超市网点设计统计分析、数据处理、优化04B电力市场的输电阻塞管理数据拟合、优化05A长江水质的评价和预测预测评价、数据处理05B DVD在线租赁随机规划、整数规划06A出版社书号问题整数规划、数据处理、优化06B Hiv病毒问题线性规划、回归分析07A 人口问题微分方程、数据处理、优化07B 最佳交通线路查询多目标规划、图论08A 照相机问题非线性方程组、优化08B 大学学费问题数据收集和处理、统计分析、回归分析09A制动器试验台的控制方法分析物理模型，计算机仿真09B 眼科病房的合理安排综合评价，决策与预测10A储油罐的变位识别与罐容标定微积分理论，数值计算10B2010上海世博会影响力的评价综合评价，统计分析11A城市表层重金属污染分析综合评价，统计分析11B交巡警服务平台的设置与调度图论，动态规划12A葡萄酒的评价综合评价，统计分析12B太阳能小屋的设计多目标规划13A车道被占用对城市道路通行能力的影响交通流理论，排队论13B碎纸片的拼接复原算法14A嫦娥三号软着陆轨道设计与控制策略微分方程，最优化问题14B创意平板折叠桌微积分，几何赛题发展的特点：1.对选手的计算机能力提出了更高的要求：赛题的解决依赖计算机，题目的数据较多，手工计算不能完成，需要使用计算机软件。
太阳影子定位-2015高教社杯全国大学生数学建模竞赛题
2015高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目（请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”）A题太阳影子定位如何确定视频的拍摄地点和拍摄日期是视频数据分析的重要方面，太阳影子定位技术就是通过分析视频中物体的太阳影子变化，确定视频拍摄的地点和日期的一种方法。
1.建立影子长度变化的数学模型，分析影子长度关于各个参数的变化规律，并应用你们建立的模型画出2015年10月22日北京时间9:00-15:00之间天安门广场（北纬39度54分26秒,东经116度23分29秒）3米高的直杆的太阳影子长度的变化曲线。
2.根据某固定直杆在水平地面上的太阳影子顶点坐标数据，建立数学模型确定直杆所处的地点。
将你们的模型应用于附件1的影子顶点坐标数据，给出若干个可能的地点。
3. 根据某固定直杆在水平地面上的太阳影子顶点坐标数据，建立数学模型确定直杆所处的地点和日期。
将你们的模型分别应用于附件2和附件3的影子顶点坐标数据，给出若干个可能的地点与日期。
4．附件4为一根直杆在太阳下的影子变化的视频，并且已通过某种方式估计出直杆的高度为2米。
请建立确定视频拍摄地点的数学模型，并应用你们的模型给出若干个可能的拍摄地点。
如果拍摄日期未知，你能否根据视频确定出拍摄地点与日期？太阳影子定位摘要本文通过分析物体的太阳影子变化，利用太阳影子定位技术建立确定视频拍摄的地点和日期的模型。
针对问题一，首先通过分析知影子长度的变化主要影响参数为：当地的经度λ、纬度ϕ、时刻t、直杆长度l、季节J（日期N)等，引入地理学参数：太阳赤纬δ、时角α及太阳高度角h 0，建立一个能够刻画影子长度变化和各个参数间关系的模型：⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⋅⋅-+-=h l h l t 000tan)cos cos sin sin sin arccos(300151δϕδϕλ；其次以实例对模型进行检验，在误差可允许的范围内，认为模型正确；进而对模型采用控制变量法分析影子长度关于各个参数的变化规律；然后求解出满足条件影子长度12时15分是最短，大约3.674米（表3）。
2015年全国大学生数学建模竞赛A题
太阳影子定位（一）摘要根据影子的形成原理和影子随时间的变化规律，可以建立时间、太阳位置和影子轨迹的数学模型，利用影子轨迹图和时间可以推算出地点等信息，从而进行视频数据分析可以确定视频的拍摄地点。
本文根据此模型求解确定时间地点影子的运动轨迹和对于已知运动求解地点或日期。
直立杆的影子的位置在一天中随太阳的位置不断变化，而其自身的所在的经纬度以及时间都会影响到影子的变化。
但是影子的变化是一个连续的轨迹，可以用一个连续的函数来表达。
我们可以利用这根长直杆顶端的影子的变化轨迹来描述直立杆的影子。
众所周知，地球是围绕太阳进行公转的，但是我们可以利用相对运动的原理，将地球围绕太阳的运动看成是太阳围绕地球转动。
我们在解决问题一的时候，利用题目中所给出的日期、经纬度和时间，来解出太阳高度角ｈ，太阳方位角Α，赤纬角δ，时角Ω，直杆高度Ｈ和影子端点位置（x0，y o），从而建立数学模型。
影子的端点坐标是属于时间的函数，所以可以借助时间写出参数方程来描述影子轨迹的变化。
问题二中给出了日期和随时间影子端点的坐标变化，可以根据坐标变化求出运用软件拟合出曲线找到在正午时纵坐标最小，横坐标最大，影子最短的北京时间，根据时差与经度的关系，求出测量地点的经度。
根据太阳方位角Α，赤纬角δ，时角Ω，可以求出太阳高度角ｈ。
再结合问题一中的表达式，建立方程求解测量地点的纬度Ф。
我们在求解第三问的思路也是沿用之间的模型，但第三问上需要解出日期。
对于问题四的求解，先获取自然图像序列或者视频帧，并对每一帧图像检测出影子的轨迹点；然后确定多个灭点，并拟合出地平线；拟合互相垂直的灭点，计算出仿射纠正和投影纠正矩阵；进而还原出经过度量纠正的世界坐标；在拟合出经过度量纠正世界坐标中的影子点的轨迹，利用前面几问中的关系求出经纬度。
关键字：太阳影子轨迹Matlab曲线拟合（二）问题重述确定视频拍摄地点和拍摄日期是视频数据分析的重要方面，太阳影子定位技术就是通过分析视频中物体的太阳影子变化，确定视频拍摄的地点和日期的一种方法。
同济2015数学建模题目
2015年同济大学数学建模竞赛A题深空探测电磁波是无线通信中或雷达探测目标时传递信息的载体，它在传播过程中会碰到各种各样的障碍物或待探测的目标，形成电磁散射，影响通信质量或给雷达探测目标提供信息，因此研究电磁波与障碍物或目标的相互作用过程具有广泛的应用。
电磁散射的强度与电磁波所碰到的物体或目标的几何形状和材料性质相关，一般可用雷达横截面积来度量。
假定某雷达发射一束电磁波，经过长距离传播后在空中碰到一球形目标，请建立数学模型计算以下情况的电磁散射雷达横截面积。
计算时假定来波是一频率为300兆赫兹的平面波+ (经过长距离传播后可用平面波近似), 以球心为原点建立坐标系, 入射波的极化方向沿x +方向，球形目标半径为0.5米，其周围没有其它物体。
假定球形目标方向，入射方向沿z是一个无损耗的介质体，相对介电常数为3.0，相对磁导率为1.0。
请提供相关数学模型公式、计算程序及结果显示图形。
结果只要显示沿纬度方向观察且角度在0到180度之间的极化分量雷达横截面积曲线。
如果我们使用这一模型来探测太空中有无天体快速靠近地球，那么需要几个探测雷达，以及如何测定该可疑天体的速度，地球到该天体运行轨迹的距离。
2015年同济大学数学建模竞赛B题太极大师的奥秘在太极大师陈小旺和大力士的对抗赛中，大力士想尽一切办法试图将太极大师在规定的时间内推出指定的圆圈区域（见图1）。
比赛规定：大力士只能推大师的腹部（见图2），且不能向上举起对方。
大力士不断变换方向发起冲击，但三个回合均以大师获胜告终。
试建立数学模型讨论下列问题：1.很多情况下，任凭大力士如何冲击，大师的双脚纹丝不动。
试用数学模型解释大师如何能在大力士不同方向的冲击下双脚保持不动；2. 大师在推力下双脚发生滑动时，如何能止住滑动；3. 大师在感觉到大力士冲击力的方向以后，需要在多长时间内调整好自己的状态才能确保自己不被推动。
假设大师体重75kg，腹部中心距离脚底1.1m，腿长0.9m，脚底摩擦系数为0.4。
2015年美赛数学建模题目
2015 Contest ProblemsMCM PROBLEMSPROBLEM A: Eradicating EbolaThe world medical association has announced that their new medication could stop Ebola and cure patients whose disease is not advanced. Build a realistic, sensible, and useful model that considers not only the spread of the disease, the quantity of the medicine needed, possible feasible delivery systems, locations of delivery, speed of manufacturing of the vaccine or drug, but also any other critical factors your team considers necessary as part of the model to optimize the eradication of Ebola, or at least its current strain. In addition to your modeling approach for the contest, prepare a 1-2 page non-technical letter for the world medical association to use in their announcement.PROBLEM B: Searching for a lost planeRecall the lost Malaysian flight MH370. Build a generic mathematical model that could assist "searchers" in planning a useful search for a lost plane feared to have crashed in open water such as the Atlantic, Pacific, Indian, Southern, or Arctic Ocean while flying from Point A to Point B. Assume that there are no signals from the downed plane. Your model should recognize that there are many different types of planes for which we might be searching and that there are many different types of search planes, often using different electronics or sensors. Additionally, prepare a 1-2 page non-technical paper for the airlines to use in their press conferences concerning their plan for future searches.ICM PROBLEMSPROBLEM C: Managing Human Capital in OrganizationsClick the title below to download a PDF of the 2015 ICM Problem C.Your ICM submission should consist of a 1 page Summary Sheet and your solution cannot exceed 20 pages for a maximum of 21 pages.Managing Human Capital in OrganizationsPROBLEM D: Is it sustainable?Click the title below to download a PDF of the 2015 ICM Problem D.Your ICM submission should consist of a 1 page Summary Sheet and your solution cannot exceed 20 pages for a maximum of 21 pages.Is it sustainable?。
2015年全国大学生数学建模竞赛B题
“互联网+”时代的出租车资源配置摘要近几年来，随着燃油价格、维修等费用的上涨，导致了出租车运行成本显著上涨，“打车难”成了人们关注的一个热点问题。
为了缓解大城市打车难的问题，打车软件应运而生。
本文通过Matlab拟合和定性分析以及计算等方法，建立演化博弈模型，针对打车难问题设计出了合理的补贴方案。
针对问题一，根据2014年各省拥有的出租车总数量情况和城市人口情况，发现北京、上海、杭州、武汉等城市具有拥有出租车数量较多，常驻人口多，流动人口大，出租车需求量大等特点，所以选取这四个城市，查找高峰期与非高峰期时刻的出租车需求量和实载量数据，以实载量与需求量的比值作为指标，通过计算，分析出不同时空的出租车资源的供求匹配程度，在凌晨一点时上海出租车需求量大，其次是杭州、北京，武汉需求量小，早上七点时，北京出租车需求量大，其次是上海、杭州，武汉需求量小，下午一点时，北京需求量大，其次是上海、杭州，武汉需求量小，晚上19点时，上海出租车需求量大，其次是北京、杭州，武汉需求量小，但总体供小于求。
并采用Matlab软件画出各个城市对应的供求关系图。
针对问题二，建立出租车司机与乘客对打车软件使用意向的演化博弈模型，通过乘客与出租车司机效益的对比，对模型求解与分析，得出结论，认为乘客由于出租车价格偏高而不愿意使用打车软件，又通过计算，发现出租车司机使用打车软件后由于较高的燃油费导致收入增加不明显，而不太愿意使用打车软件。
所以公司只在司机收入方面部分缓解了打车难这个问题。
针对问题三，通过分析传统打车方式下的出租车的供求关系，可以看出打车软件的出现却有其现实意义，但在实践过程中也存在一些不足，比如部分出租车司机抱怨有较高的燃油费，收入相对来说偏低。
面对燃油价格的变化，出租车经营者不能按照自己目标制定出租车经营策略。
本文根据燃油价格变化情况，以达到利润最大化为目标，制定了基于经营合理利润水平的出租车补贴方案；又根据出租车经营利润的变化率与燃油价格变化率成正比，制定了基于燃油价格变化率的出租车补贴方案。
2015年数学建模作业题
数学模型课程期末大作业题要求:1）选题方式：共53题，每个同学做一题，你要做的题目编号是你的学号mod52所得的值+1。
(例如：你的学号为119084157，则你要做的题为mod(119084157,52)+1=50)。
2）该类题目基本为优划问题，要求提交一篇完整格式的建模论文，文字使用小四号宋体，公式用word的公式编辑器编写，正文中不得出现程序以及程序冗长的输出结果，程序以附录形式附在论文的后面，若为规划求解必须用lingo 集合形式编程，其它可用Matlab或Mathmatica编写。
3）论文以纸质文档提交，同时要交一份文章和程序电子文档，由班长统一收上来，我要验证程序。
1、生产安排问题某厂拥有4台磨床，2台立式钻床，3台卧式钻床，一台镗床和一台刨床，用以生产7种产品，记作p1至p7。
工厂收益规定作产品售价减去原材料费用之余。
每种产品单件的收益及所需各机床的加工工时（以小时计）列于下表（表1）：表到6月底每种产品有存货50件。
工厂每周工作6天，每天2班，每班8小时。
不需要考虑排队等待加工的问题。
在工厂计划问题中，各台机床的停工维修不是规定了月份，而是选择最合适的月份维修。
除了磨床外，每月机床在这6个月中的一个月中必须停工维修；6个月中4台磨床只有2台需要维修。
扩展工厂计划模型，以使可作上述灵活安排维修时间的决策。
停工时间的这种灵活性价值若何？注意，可假设每月仅有24个工作日。
5、生产计划某厂有4台磨床，2台立钻，3台水平钻，1台镗床和1台刨床，用来生产7种产品，已知生产单位各种产品所需的有关设备台时以及它们的利润如表所示：台镗床，4月—1台立钻，5月—1台磨床和1台立钻，6月—1台刨床和1台水平钻，被维修的设备在当月内不能安排生产。
又知从1月到6月份市场对上述7种产品最大需求量如表所示：量均不得超过100件。
现在无库存，要求6月末各种产品各贮存50件。
若该厂每月工作24天，每天两班，每班8小时，假定不考虑产品在各种设备上的加工顺序，要求：（a）该厂如何安排计划，使总利润最大；（b）在什么价格的条件下，该厂可考虑租用或购买有关的设备。
2015年数学建模试题
城市学院2015年数学建模试题（开卷）专业：物流管理班级：一班学号：201438030104 姓名：陈亮1．游泳接力队员的选择和分配问题某游泳队拟选用甲，乙，丙，丁四名游泳队员组成一个4*100m混合游泳接力队，参加锦标赛。
这四名队员的100m 自由泳，蛙泳，蝶泳，仰泳的成绩如下表一所示。
问：如何选择和分配甲，乙，丙，丁四名队员各自游什么姿势，才有可能取得最好成绩？请建立数学模型，并写出用工具Matlab或Lingo软件的求解程序。
model:sets:person/1..4/;position/1..4/;link(person,position):c,x;endsetsdata:c= 56,63,57,55,74,69,77,76,61,65,63,62,63,71,67,62;enddatamin=@ sum(link:c*x);@ for(person(i):@ sum(position(j):x(i,j))<=1;);@ for(position(i):@ sum(person(j):x(j,i))=1;);@ for(link:@ bin(x));End解得：Global optimal solution found.Objective value: 249.0000Objective bound: 249.0000Infeasibilities: 0.000000Extended solver steps: 0Total solver iterations: 0Variable Value Reduced Cost C( 1, 1) 56.00000 0.000000 C( 1, 2) 63.00000 0.000000 C( 1, 3) 57.00000 0.000000 C( 1, 4) 55.00000 0.000000 C( 2, 1) 74.00000 0.000000 C( 2, 2) 69.00000 0.000000 C( 2, 3) 77.00000 0.000000 C( 2, 4) 76.00000 0.000000 C( 3, 1) 61.00000 0.000000 C( 3, 2) 65.00000 0.000000 C( 3, 3) 63.00000 0.000000 C( 3, 4) 62.00000 0.000000 C( 4, 1) 63.00000 0.000000 C( 4, 2) 71.00000 0.000000 C( 4, 3) 67.00000 0.000000 C( 4, 4) 62.00000 0.000000 X( 1, 1) 0.000000 56.00000 X( 1, 2) 0.000000 63.00000 X( 1, 3) 1.000000 57.00000 X( 1, 4) 0.000000 55.00000 X( 2, 1) 0.000000 74.00000 X( 2, 2) 1.000000 69.00000 X( 2, 3) 0.000000 77.00000 X( 2, 4) 0.000000 76.00000 X( 3, 1) 1.000000 61.00000 X( 3, 2) 0.000000 65.00000 X( 3, 3) 0.000000 63.00000 X( 3, 4) 0.000000 62.00000 X( 4, 1) 0.000000 63.00000 X( 4, 2) 0.000000 71.00000 X( 4, 3) 0.000000 67.00000 X( 4, 4) 1.000000 62.00000Row Slack or Surplus Dual Price1 249.0000 -1.0000002 0.000000 0.0000003 0.000000 0.0000004 0.000000 0.0000005 0.000000 0.0000006 0.000000 0.0000007 0.000000 0.0000008 0.000000 0.0000009 0.000000 0.000000求解得到结果为x13=x22=x31=x44=1,其他变量为0，成绩为249s，即派甲参加蝶泳，乙参加蛙泳，丙参加自由泳，丁参加仰泳的比赛。
15年国赛建模B题
2015高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目（请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”）B题“互联网+”时代的出租车资源配置出租车是市民出行的重要交通工具之一，“打车难”是人们关注的一个社会热点问题。
随着“互联网+”时代的到来，有多家公司依托移动互联网建立了打车软件服务平台，实现了乘客与出租车司机之间的信息互通，同时推出了多种出租车的补贴方案。
请你们搜集相关数据，建立数学模型研究如下问题：(1) 试建立合理的指标，并分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程度。
(2) 分析各公司的出租车补贴方案是否对“缓解打车难”有帮助？(3) 如果要创建一个新的打车软件服务平台，你们将设计什么样的补贴方案，并论证其合理性。
1选取几个打车平台的补贴方案去分析，比如：快的打车补贴变化2014年1月20日快的打车乘客车费返现10元，司机奖励10元2014年2月17日快的打车乘客返现11元，司机返5-11元[10]2014年2月18日快的打车乘客返现13元[11]2014年3月4日快的打车乘客返现10元/单，司机端补贴不变[6]2014年3月5日快的打车乘客补贴金额变为5元2014年3月22日快的打车乘客返现3—5元2014年5月17日软件乘客补贴“归零”2014年7月9日，将司机端补贴降为2元/单。
[12]2014年8月9日，滴滴、快的两大打车软件再出新规，全面取消司机端现金补贴。
滴滴打车1月10日，滴滴打车乘客车费立减10元、司机立奖10元2月17日，滴滴打车乘客返现10-15元，新司机首单立奖50元2月18日，滴滴打车乘客返现12至20元3月7日，滴滴打车乘客每单减免随机“6-15元”3月23日，滴滴打车乘客返现3-5元5月17日，打车软件乘客补贴“归零”7月9日，软件司机端补贴降为2元/单8月12日，滴滴打车取消对司机接单的常规补贴2分析传统出租车公司的补贴方案3最后一定要联系到是否对“缓解打车难”有帮助上，结论是：有一定帮助，但并未完全解决问题（），同时产生了新的问题。
数学建模考题2015年
1、产生一个1x10的随机矩阵，大小位于（-5 5），并且按照从大到小的顺序排列好！（注：要程序和运行结果的截屏，共10分）
2、求半径为r 的圆的面积和周长，分别采用脚本文件和函数文件进行编写， r 值由input 指令从键盘给出，数据的输出采用disp 指令；并且说明脚本式文件和函数文件的特点。
（20分）
3、 级数求和：64
1111111n(1)261263*(631)64*(641)n ss n ===++++++++∑ （10分） 4. 执行矩阵A 和B
⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=987654321,136782078451220124B A
下列的运算:A+5*cos(B)、A.*B 、 A*B 、A./B 、B.\A 、A/B ， B\A ，分别解释数组运算和矩阵运算的区别。
（10分） 5、设 f(x)=x^5-4x^4+3x^2-2x+6 （10分）
（1）取x=[-2,8]之间函数的值（取100个点），画出曲线，看它有几个零点。
（提示：用polyval 函数）
（2）用roots 函数求此多项式的根
6、求解多项式01223=+++x x x 的根，分别采用
（1）多项式求根命令roots ；
（2）数值求零命令fzero ；
（3）符号运算命令solve ，并将符号变量结果转化为数值解；（20分）
7、求方程组的根,分别采用数值运算fsolve 和符号运算solve ，数值运算的初始值为x0 = [-5; -5]，要求显示符号运算得到结构体的每个元素的具体数值. （20分）
21
x 21x 21e x 2x e x x 2--=+-=-。
2015全国大学生数学建模竞赛D题(专科组)
众筹筑屋规划方案设计摘要本题针对众筹筑屋规划问题，以容积率大小为指标，综合分析众筹屋建设方案表、核算相关数据、各种房型建设约束范围、参筹登记网民对各种房型的满意比例和相关说明，运用线性规划、检验法分别建立了收益最大化模型、检验方法模型，运用EXCEL、LINGO等数学软件得出了相应的各种房型的套数。
最后，我们从收益最大化的角度对方案II进行了评价，与方案I作对比得到了新方案更优的结论。
针对问题一，根据题目给出数据对开发成本、收益、容积率、增值税,建立数学模型。
1.成本=开发成本+土地支付的金额+税收成本（所有收入的5.56%）2.收益（L)=(各建筑每平米的售价-每各建筑平米开发成本)*各建筑建筑面积*各房屋套数-购地成本-税收3.容积率=总建筑面积/土地所有面积4.增值税将其他类型的房型根据普通和非普通房型面积比例分摊，再分类为普通宅和非普通宅分别计算增值额和扣除项目金额。
再由附件二得出数学模型增值额:iiiizpnez-=∑=1111分别计算普通房型和非普通房型的增值税，整合得出增值税。
针对问题二，根据所给房型的建设约束范围、参筹满意度比例等条件，确定各种房型的对应比例。
在考虑总成本即开发成本、扣除项目金额和地价最小的前提下运用线性规划思想，建立了收益最大化模型。
以容积率小于或等于2.28为条件，同时为了确定各种房型的建房套数和网民对各种房型的满意比例之间的对应关系，我们引入了0—1规划并运用LINGO数学软件分别对11个房型进行线性规划分析，从而得到11种房型的套数。
针对问题三，我们在问题一和问题二的基础上，首先，本文还对模型的误差进行了定性分析；利用lingo软件对问题二中的方案II进行了检验，恰当地对新的方案址进行了评价；最后对众筹筑房问题进行了推广。
本文建模思路清晰，观点独到，分析全面，特色分明。
关键词：众筹筑屋 0-1规划 LINGO EXCEL§1 问题的重述众筹筑屋是互联网时代一种新型的房地产形式。
2015年数学建模试题
一、填空题（每题8分，共40分）1. 所谓数学建模的五步建模法是指下列五个基本步骤，按一般顺序可以写出为_提出问题；__选择建模方法__ ；推导模型公式 __求解模型__；__回答问题___；2. 学校共有1000名学生，235人住在A宿舍，333人住在B宿舍，432人住在C宿舍.学生们要组织一个10人的委员会.若按Q值方法，则A宿舍委员数为__2个_；B宿舍委员数为__3个__；C宿舍委员数为___5个__.x，时刻t的人口数为)(t x，若人口增长率是常数r，那么人口增长问题的马3. 设开始时的人口数为尔萨斯模型应为 .分配工作甲做________；工人乙做________；工人丙做________；工人丁做________，可使总成本最少.5. 设年利率为0.05，则10年后20万元的现值按照复利计算应为 .二、建模题（每题20分，共60分）1.【贷款修路问题】某市政府拟货款10亿元人民币修建一条高速公路，估计公路建成后每天可收取35万元车辆过路费.另外，每年养路费和职工工资等开支费用为2 000万元.（1）若银行货款的年利率为8%，问市政府需要多少年才能还清这笔货款？（2）如果每天所收车辆过路费只有30万元，那么该市政府能否还清货款？（3）如果该公路只能收费20年，问每天至少要收费多少过路费才能还清货款？2.【效益合理分配问题】某甲（农民）有一块土地，若从事农业生产可收入1万元.若将土地租给某乙（企业家）用于工业生产，可收入3万元.当旅店老板请企业家参与经营时，收入达4万元.为促成最高收入的实现，试用Shapley值方法分配各人所得.3.【货款买房问题】当前货款买房成为人们生活的热点.有的买房由于缺少资金，必须向银行货款，月利息按银行最新标准计算，货款期限自定.请建立数学模型，解决按月还款的货款买房问题.。
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数学模型课程期末大作业题要求:1）选题方式：共53题，每个同学做一题，你要做的题目编号是你的学号mod52所得的值+1。
(例如：你的学号为119084157，则你要做的题为mod(119084157,52)+1=50)。
2）该类题目基本为优划问题，要求提交一篇完整格式的建模论文，文字使用小四号宋体，公式用word的公式编辑器编写，正文中不得出现程序以及程序冗长的输出结果，程序以附录形式附在论文的后面，若为规划求解必须用lingo 集合形式编程，其它可用Matlab或Mathmatica编写。
3）论文以纸质文档提交，同时要交一份文章和程序电子文档，由班长统一收上来，我要验证程序。
1、生产安排问题某厂拥有4台磨床，2台立式钻床，3台卧式钻床，一台镗床和一台刨床，用以生产7种产品，记作p1至p7。
工厂收益规定作产品售价减去原材料费用之余。
每种产品单件的收益及所需各机床的加工工时（以小时计）列于下表（表1）：表到6月底每种产品有存货50件。
工厂每周工作6天，每天2班，每班8小时。
不需要考虑排队等待加工的问题。
在工厂计划问题中，各台机床的停工维修不是规定了月份，而是选择最合适的月份维修。
除了磨床外，每月机床在这6个月中的一个月中必须停工维修；6个月中4台磨床只有2台需要维修。
扩展工厂计划模型，以使可作上述灵活安排维修时间的决策。
停工时间的这种灵活性价值若何？注意，可假设每月仅有24个工作日。
5、生产计划某厂有4台磨床，2台立钻，3台水平钻，1台镗床和1台刨床，用来生产7种产品，已知生产单位各种产品所需的有关设备台时以及它们的利润如表所示：台镗床，4月—1台立钻，5月—1台磨床和1台立钻，6月—1台刨床和1台水平钻，被维修的设备在当月内不能安排生产。
又知从1月到6月份市场对上述7种产品最大需求量如表所示：量均不得超过100件。
现在无库存，要求6月末各种产品各贮存50件。
若该厂每月工作24天，每天两班，每班8小时，假定不考虑产品在各种设备上的加工顺序，要求：（a）该厂如何安排计划，使总利润最大；（b）在什么价格的条件下，该厂可考虑租用或购买有关的设备。
34、瓶颈机器上的任务排序在工厂车间中，经常会出现整个车间的生产能力取决于一台机器的情况（例如，仅有一台的某型号机床，生产线上速度最慢的机器等）。
这台机器就称为关键机器或瓶颈机器。
此时很重要的一点就是尽可能地优化此机器将要处理的任务计划。
此问题的目的是为在单台机器上的任务调度提供一个简单的模型，此模型可以结合多种不同的目标函数进行使用。
在这里我们将看到如何最小化总处理时间，平均处理时间，以及总超时时间。
在一台机器上将要处理一组任务。
任务的执行不具有抢先性（即一旦一个任务开始执行，就不允许被打断）。
对于每个任务i ，都给出了它的发布时间和持续时间。
对于最后一个优化目标（总超时时间），也需要使用截止时间（规定的最后完成时间）来对系统的超时长度进行度量，即度量任务完成时间超出规定时间的长度。
下表中列出了我们的问题要使用的各种数据。
我们希望求出下面这些目标的最优值：计划总需时（makespan）的最小值，平均处理时间的最小值，或总超时时间的最小值。
35、油画制造有一家油画公司有一些大型客户，它们一直有稳定的需求，此公司每周需要为这些客户制造 5 批油画，每批油画都完全相同。
每批油画都在同一个制造过程中完成，所有批油画都要使用同一支调和画笔，在绘制两批油画之间必须清洗此画笔。
第1到5 批油画的绘制时间分别为40，35，45，32，和50 分钟。
清洗时间取决于所使用的颜色和颜料类型。
例如，如果在使用水性颜料使用油性颜料，或者在使用深色后使用浅色，则需要较长的清洗时间。
下表中给出了清洗时间数组CLEAN ，其中CLEANij表示在第i 批油画之后绘制第j 批油画所需的清洗时间。
的时间（绘制时间和清洗时间）。
那么应采取什么顺序绘制这些批次的油画？所指定的顺序将每周重复执行，因此总清洗时间中也应计入一周的最后一批油画与下周的第一批油画之间所需的清洗时间。
36、生产线平衡有一家电子工厂有一条生产线生产一种放大器，此生产线由四个工作台组成。
生产放大器要经过12 道工序，这些工序之间存在先决关系约束。
下表列出了每道工序需要花费的时间（分钟），并列出了所有的直接先决关系（表格中PCB 是印刷电路板的简称）。
制造管理人员希望在满足先决关系的条件下将这些工序分配到四个工作台上，以使生产线得到平衡，从而使生产周期尽可能缩短，即缩短组装一台放大器所需的总时间。
每道工序都需要分配到一个工作台上，并且在进行此工序时不许打断。
每个工作台在一个时刻都只能进行一道工序。
由于每个工作台上的每个工序都对每个放大器重复执行一次，因此我们称一台放大器组装所需的总时间为一个生产周期。
当一台放大器完成组装之后，则工作台1 到3 上的放大器都将移动到下一个工作台上，并且在第一个工作台上开始组装新一台放大器。
37、自行车生产规划有一家公司生产儿童自行车。
在下表中给出了明年预期的销售量（以千辆为单位计）。
此公司的生产能力为每个月30,000 辆自行车。
通过工人加班，可以将产量提高50%，但是会将每辆自行车的生产成本从30 欧元提高到40 欧元。
底都需要支出 5 欧元的存储费用。
我们假定此公司的库存能力是无限的（即虽然此公司的实际库存能力是有限的，但不会给我们这个例子带来限制）。
现在是一月一日，在下面的十二个月里面每个月应生产和存储多少辆自行车才能够满足此销售预期，并最小化总成本？38、考试日程安排有一所工程大学每个学期三年级学生都需要根据其希望在第四年内学习的内容（可以从“生产规划”和“质量和安全管理”中选择）从11 门课程中选择8 门。
在学生选择了下一个学年内的学习方向后，则在此学期内有些课程即变为必修课。
这些必修课程是统计学（S），图模型与算法（GMA），生产管理（PM），离散系统与事件（DSE）。
其他可选的课程为：数据分析（DA），数值分析（NA），数学规划（MP），C++，Java（J），逻辑规划（LP），以及软件工程（SE）时间。
安排两天用于考试，每天可用安排考试的时间段为：8:00-10:00，10:15 - 12:15， 14:00 -16:00，16:15- 18:15。
在安排考试时间时需要考虑到有些学生同时选定了一些课程，因此这些课程的考试就不能安排在同时进行。
表14.4.1 列出了这些有冲突的考试。
请帮助Edeetee 女士制定一份考试时间表，以使得每个学生每个时刻都只需参加一门考试。
39 玻璃杯生产规划在法国北部有一家公司主要生产饮水用玻璃杯。
当前此公司销售六种不同类型的玻璃杯（V1 到V6），这些杯子按照1000 个为一批进行生产，此公司希望为下面12个月的生产做出规划。
可以生产小数数目批（不足1000 个）。
下表列出了未来12 个星期预期每种类型的杯子的需求量。
子为单位）。
已知每种杯子的每一批的生产成本和库存成本（单位为欧元），以及需要的工人和机器工作时间（小时）以及需要的储存空间（单位为货箱数）。
限制工人每周的总工时不能超过390 小时，机器每周的总工时不能超过850 小时。
库存空间足够保存1000 个货箱。
那么在每个时期内每种类型的杯子应各生产多少个才能够使生产和库存成本最小化？40、物料需求规划Minorette 公司生产两种大型儿童玩具车：蓝色集装箱卡车和红色油罐卡车。
每种类型的玩具车都由13 个部件组装而成。
图8.1 列出了这些部件的分解图8.1：组件分解（Gozinto 图）其中轮轴，底盘，蓝色或红色驾驶室可以由此公司自己组装，也可以转包给别的公司。
下表列出了自己组装和转包这些组件的成本以及此公司的产能。
在组装成本中未计入购买原料的费用。
量为0。
那么Minorette 公司购买或转包这些组件的数量各为多少才能够在满足需求的同时又能够最小化生产成本？41、电子元件生产规划为增加利润，一家小公司希望提高其最畅销产品的产量。
这家公司的主要业务之一是生产IC 卡和电子徽章。
这家公司也生产这些卡和徽章的各个元件。
因此对这些元件的生产进行良好的规划就成了此工厂取得成功的决定因素。
在这个例子中对这些元件的需求都来源于此公司内部，因此很容易对其进行预测。
在未来的六个月内，计划生产四种元件，型号分别为X43-M1，X43-M2，Y54-N1， Y54-N2。
这些元件的产量受到产能变化的影响，并且每次产能改变后都需要重新进行控制和调整，因此会带来不可忽略的费用。
因此公司希望最小化这些改变带来的费用，以及生产和库存的成本。
在下表中列出了每种产品每个时期内的需求量，生产和库存成本，初始库存量，以及最后希望保留的库存量。
当产量发生变化时，需要对机器和控制系统进行重新调整。
由此带来的费用与产量较前一月的改变量（提高或上升）成正比。
产量每提高一个产品单位，则需要支出 1 欧元；产量每降低一个产品单位，只需要支出0.50 欧元。
为最小化由于产量改变引起的费用，以及生产和库存成本，应采取何种生产方案？42、玻璃纤维生产规划有一家公司生产玻璃纤维，产量以立方米为单位计算。
这家公司希望对未来六个星期的生产进行规划。
产能有一定上限，且在每个时期产能的上限都不同。
规划所覆盖的整个期间的每周需求量都已知。
不同时期的生产和存储的费用也不相同。
下表中列出了这些数据。
43、货车载荷平衡有三节铁路货车车厢，其最大允许载重均为100 公担（1 公担=100 千克），将使用这三节车厢运输16 个箱子。
下表中列出了这些箱子的重量，单位为公担。
应如何将箱子分配到各个货车上，才能使每节货车实际载重均不超过最大允许载重，且使装载量最大的车厢的装载量最小？表格9.1：箱子属性对问题进行求解：在所有箱子都装到车上之前，我们选择最重的尚未装车的箱子，并将它放到实际载重最轻的货车上。
44、储存罐注入5 艘油船抵达了一个化工厂。
这些油船中装有液体载荷，这些液体不允许混合： 1200 吨苯，700 立方米丁醇，1000 立方米丙醇，450 立方米苯乙烯，1200 立方米四氢呋喃（THF）。
在此化工厂里有九个不同大小的存储罐。
有一些存储罐已经装有一些液体。
下表列出了每储存罐的属性（单位为吨）。
应将这些船中装载的液体分别装载到哪个储存罐中才能使未使用的储存罐容量最大（问题1），或怎样才能使保留未用的储存罐数目最多？45、汽车租赁有一家小型汽车租赁公司，此公司有94 辆可供出租的汽车，分布于10 个代理点中。
每个代理点的位置都将以地理坐标X 和Y 的形式给出，单位为千米。
我们假定两个代理点之间的距离约为它们之间欧氏距离（即最短距离）的 1.3 倍。
下表给出了各个代理点的位置坐标，以及第二天早晨汽车租赁的需求量和前一天晚上各个代理点拥有的汽车数。