数学建模 离散问题建模方法及案例分析

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数学建模专题汇总-离散模型

数学建模专题汇总-离散模型

离散模型§ 1 离散回归模型一、离散变量如果我们用0,1,2,3,4,…说明企业每年的专利申请数,申请数是一个离散的变量,但是它是间隔尺度变量,该变量类型不在本章的讨论的被解释变量中。

但离散变量0和1可以用来说明企业每年是否申请专利的事项,类似表示状态的变量才在本章的讨论中。

在专利申请数的问题中,离散变量0,1,2,3和4等数字具有具体的经济含义,不能随意更改;而在是否申请专利的两个选择对象的选择问题中,数字0和1只是用于区别两种不同的选择,是表示一种状态。

本专题讨论有序尺度变量和名义尺度变量的被解释变量。

离散选择模型 1离散选择模型2二、离散因变量在讨论家庭是否购房的问题中,可将家庭购买住房的决策用数字1 表示,而将家庭不购买住房的决策用数字0表示。

10yes x no⎧=⎨⎩ 如果x 作为说明某种具体经济问题的自变量,则应用以前介绍虚拟变量知识就足够了。

如果现在考虑某个家庭在一定的条件下是否购买住房问题时,则表示状态的虚拟变量就不再是自变量,而是作为一个被说明对象的因变量出现在经济模型中。

因此,需要对以前讨论虚拟变量的分析方法进行扩展,以便使其能够适应分析类似家庭是否购房的问题。

因为在家庭是否购房问题中,虚拟因变量的具体取值仅是为了区别不同的状态,所以将通过虚拟因变量讨论备择对象选择的回归模型称为离散选择模型。

离散选择模型3三、线性概率模型现在约定备择对象的0和1两项选择模型中,下标i 表示各不同的经济主体,取值0或l 的因变量i y 表示经济主体的具体选择结果,而影响经济主体进行选择的自变量i x 。

如果选择响应YES的概率为(1/)i p y =i x ,则经济主体选择响应NO的概率为1(1/)i i p y -=x ,则(/)1(1/)0(0/)i i i i i i E y p y p y =⨯=+⨯=x x x =(1/)i i p y x =。

根据经典线性回归,我们知道其总体回归方程是条件期望建立的,这使我们想象可以构造线性概率模型(1/)(/)i i i i i p y x E y x '===x β011i k ik i x x u βββ=++++描述两个响应水平的线性概率回归模型可推知,根据统计数据得到的回归结果离散选择模型4并不一定能够保证回归模型的因变量拟合值界于[0,1]。

数学建模(6离散概率模型)

数学建模(6离散概率模型)

的概率为α。
的概率为 95%
如果要求控制y值,适合 解方程组:
怎么办? 即可
数学建模(6离散概率模型).pptx(3/3)
R2(t)
子系统2推进
可控宇宙火箭推进点火系统
检查每个子系统,子系统1(通讯系统)是并联的,可靠 性为0.998,子系统2(推进系统)是串联的,可靠性为0.8208。 这两个子系统是串联的,所以整个系统的可靠性是两个子系统 可靠性的乘积: Rs(t)=R1(t)*R2(t)=0.998*0.8208=0.8192
pptx13人的健康状况分为健康和疾病两种状态设对特定年龄段的人今年健康明年保持健康状态的概率为08而今年患病明年转为健康状态的概率为07健康与疾病人的健康状态随着时间的推移会随机地发生转变保险公司要对投保人未来的健康状态作出估计订保险金和理赔金的数额若某人投保时健康问10年后他仍处于健康状态的概率n1只取决于x
奥兰多 0.6 坦帕 0.3
0.4
0.6
奥兰多P
坦帕q
0.3 汽车租赁例中奥兰多和坦帕的马尔可夫链
4.模型求解
n 0 1 2 奥兰多 1 0.6 0.48 0.444 0.4332 0.42996 0.428988 0.428696 0.428696 0.428696 0.428696 0.428696 0.428696 0.428696 0.428696 坦帕 0 0.4 0.52 0.556 0.5668 0.57004 0.571012 0.571012 0.571012 0.571012 0.571012 0.571012 0.571012 0.571012 0.571012
对每个状态从当前状态向下一个状态的转移概率之和为1。
例1:汽车租赁

【数学建模学习】第三章 离散模型

【数学建模学习】第三章 离散模型
部分可按 h(n − 2) 种方式完成。于是,得差分方程
h(n) = 2h(n −1) + 2h(n − 2) , (n = 3,4,)
其特征方程为 特征根
λ2 − 2λ − 2 = 0
λ1 = 1+ 3 , λ2 = 1− 3
则通解为
h(n) = c1(1+ 3)n + c2 (1− 3)n , (n = 3,4,) 利用条件 h(1) = 3, h(2) = 8 ,求得
-182-
ci (i = 1,,2k ) 为任意常数。 (III)求非齐次方程(1)的一个特解 yt 。若 yt 为方程(2)的通解,则非齐次方
程(1)的通解为 yt + yt 。 求非齐次方程(1)的特解一般要用到常数变易法,计算较繁。对特殊形式的 b(t)
也可使用待定系数法。例如,当 b(t) = bt pk (t) , pk (t) 为 t 的 k 次多项式时可以证明: 若 b 不是特征根,则非齐次方程(1)有形如 bt qk (t) 的特解, qk (t) 也是 t 的 k 次多项 式;若 b 是 r 重特征根,则方程(1)有形如 btt r qk (t) 的特解。进而可利用待定系数法 求出 qk (t) ,从而得到方程(1)的一个特解 yt 。
a0 yn+t + a1 yn+t−1 + + an yt = 0
(2)
容易证明,若序列 yt(1) 与 yt(2) 均为(2)的解,则 yt = c1 yt(1) + c2 yt(2) 也是方程(2)的
解,其中
c1, c2
为任意常数。若
yt(1) 是方程(2)的解,
y
( t
2)

数学建模简明教程课件:离散模型

数学建模简明教程课件:离散模型
①最高层:这一层次中只有一个元素,一般它是分析问题 的预定目标或理想结果,因此也称为目标层.
5
②中间层:这一层次中包含了为实现目标所涉及的中间环 节,它可以由若干个层次组成,包括所需考虑的准则、子准则 ,因此也称为准则层.
③最低层:这一层次包括了为实现目标可供选择的各种措 施、决策方案等,因此也称为措施层或方案层.
16
⑤若A的最大特征值λmax对应的特征向量为W=(w1,…,
wn)T,则
aij
wi wj
, i, j 1,2,, n ,即
w1 w1
w1
w1 w2
wn
w2 w2
w2
A w1 w2
wn
wn wn
wn
w1 w2
wn
17
定理6.3 n阶正互反矩阵A为一致矩阵当且仅当其最大特
征根λmax=n,且当正互反矩阵A非一致时,必有λmax>n. 根据定理6.3,我们可以由λmax是否等于n来检验判断矩阵A
当CR<0.10时,认为层次总排序结果具有较满意的一致性
并接受该分析结果.
26
6.1.2 层次分析法的应用
在应用层次分析法研究问题时,遇到的主要困难有两个: (1)如何根据实际情况抽象出较为贴切的层次结构; (2)如何将某些定性的量作比较,接近实际以定量化处理. 层次分析法对人们的思维过程进行了加工整理,提出了一 套系统分析问题的方法,为科学管理和决策提供了较有说服力 的依据.但层次分析法也有其局限性,主要表现在: (1)它在很大程度上依赖于人们的经验,主观因素的影响很 大,它至多只能排除思维过程中的严重非一致性,却无法排除 决策者个人可能存在的严重片面性.
3
6.1.1 层次分析法的基本原理与步骤

离散事件系统建模方法论

离散事件系统建模方法论

离散事件系统建模方法论离散事件系统是由一系列特定事件组成的系统,每个事件都是离散的,即在一段时间内只发生一次,与此相对的是连续事件系统。

离散事件系统广泛应用于工业、交通、电子、金融等领域,在系统建模和控制中起到重要作用。

本文就离散事件系统建模方法论进行探讨。

一、离散事件系统的特性离散事件系统具有以下几个特性:1. 系统状态具有离散性。

2. 事件是一个重要组成部分且发生的时刻难以预测。

3. 系统状态只有在事件发生时才会发生变化。

4. 事件与状态转移有直接关系。

由于离散事件系统具有这些特性,因此建模时应该将这些特性纳入考虑。

二、建模方法论离散事件系统建模的基本方法包括:状态转移图法、Petri网法、自动机法、时序图法等。

1. 状态转移图法状态转移图法是一种离散事件系统建模方法,其核心思想是将系统的状态与事件相结合。

状态转移图法主要由以下几个部分组成:①系统状态集合。

②从一个系统状态到另一个系统状态的转移条件。

③从一个系统状态到另一个系统状态的转移动作。

④特定条件下事件的发生。

状态转移图法的优点在于其能够清晰地反映出系统中状态之间的关系,方便后续分析和控制决策。

2. Petri网法Petri网是由基尔霍夫(G. K. Chkhov)于1962年提出,是一种结构图形表示、描述并行系统运行行为的方法。

Petri网法主要由以下几个部分组成:①模型中所包含的各种元素。

②元素间的关系及规则。

③模型中元素的特性。

④模型的描述语言及语法。

Petri网法与状态转移图法相比,其表示能力更强,可描述更加复杂的系统结构和行为。

3. 自动机法自动机是一种能够自主进行动作和响应的离散事件系统。

在自动机法中,系统的行为由内部处理过程和输入/输出信号共同决定。

自动机法主要由以下几个部分组成:①状态集合。

②从一个状态到另一个状态的转移条件。

③输入/输出信号。

④内部处理过程。

自动机法适用于快速响应、实时控制等需要快速决策的系统。

4. 时序图法时序图法是一种对系统时间序列进行表示的方法。

数学建模离散优化模型与算法设计

数学建模离散优化模型与算法设计

数学建模离散优化模型与算法设计数学建模在离散优化问题的解决中起着重要的作用。

离散优化问题是指在给定的离散集合上寻找最优解的问题,一般包括整数规划、组合优化、排班优化等。

数学建模则是将实际问题转化为数学模型的过程,在离散优化问题中,需要设计相应的数学模型,并通过算法求解最优解。

离散优化问题的数学模型通常包括目标函数和约束条件两个方面。

目标函数用于衡量解的优劣程度,约束条件则是对解的限制条件。

通过定义合适的目标函数和约束条件,可以将实际问题转化为一个数学优化问题。

在构建数学模型时,需要考虑实际问题的特点。

例如,在排班优化问题中,需要考虑员工的需求以及工作时间的限制,将员工的排班安排转化为一个数学模型。

在整数规划问题中,需要考虑变量的取值范围,将问题转化为整数规划模型。

在数学建模的基础上,需要设计相应的算法来求解离散优化问题。

常见的算法包括贪心算法、动态规划算法、遗传算法等。

选择合适的算法取决于问题的规模和特点。

贪心算法是一种简单而直观的算法,每一步都选择当前最优的解来构建解空间,在一些问题上具有较好的效果。

动态规划算法则通过将问题划分为一系列子问题,并保存子问题的解,从而避免重复计算,提高计算效率。

遗传算法则是一种模拟生物进化的算法,通过遗传、交叉和变异等操作来最优解。

除了算法设计,还需要考虑算法的优化。

例如,在排班优化问题中,可以通过合理的约束条件和目标函数设计,来减少空间,提高算法效率。

此外,还可以使用启发式算法等方法来加速过程。

总之,数学建模在离散优化问题的解决中起着重要的作用。

通过合适的数学模型和算法设计,可以有效地求解离散优化问题,并得到最优解。

在实际应用中,还需要考虑问题的特点来选择合适的算法,并通过优化算法提高求解效率。

数学建模离散模型PPT学习教案

数学建模离散模型PPT学习教案

1
1
1
1
2
2
2
2
4
(1)
竞赛图的 3种形式
34
34
(2)
34
(3)
3
(4)
• 具有唯一的完全路径,如(1);
• 双向连通图——任一对顶点存在两条 有向路径相互连通,如(4);
• 其他,如(2), (3) 。
竞赛 图的 性质
• 必存在完全路径;
• 若存在唯一的完全路径,则由它确定的
顶点顺序与按得分排列的顺序一致,如
第21页/共31页
层次分析法的优点
• 系统性——将对象视作系统,按照分 解、比 较、判 断、综 合的思 维方式 进行决 策—— 系统分 析(与 机理分 析、测 试分析 并列) ;
• 实用性——定性与定量相结合,能处 理传统 的优化 方法不 能解决 的问题 ;
• 简洁性——计算简便,结果明确,便 于决策 者直接 了解和 掌握。
• 怎样简化计算正互反阵的最大特征根和特征向量?
• 为什么用特征向量作为权向量? • 当层次结构不完全或成对比较阵有空缺时怎样用 层次分析法?
第20页/共31页
1. 正互反阵的最大特征根和特征向量的性质 2. 正互反阵最大特征根和特征向量的简化计算
根法——取列向量的几何平均 幂法——迭代算法 3. 特征向量作为权向量——成对比较的多步累积效应 4.不完全层次结构中组合权向量的计算 5. 残缺成对比较阵的处理 6. 更复杂的层次结构
最大特征根 1
2

权n向量
w1(3)
w2(3)

wn(3)
第11页/共31页
组合权向量
第 3层 对 第 2层 的计 算结果

数学建模—王艳宁:离散数学模型初步

数学建模—王艳宁:离散数学模型初步
0 1 A 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 v1 0 0 v2 1 1 v3 0 0 v4 0 0 v5
2) 对有向图 G (V , E ) ,其邻接矩阵 A (aij ) ,其中:
1, 若(vi , v j ) E , aij 0, 若(vi , v j ) E.
方案层对C2(费用) 的成对比较阵
1 1/ 3 1/ 8 B2 3 1 1 / 3 8 3 1
同样求第3层(方案)对第2层每一元素(准则)的权向量 方案层对C1(景色) 的成对比较阵
1 B1 1 / 2 1 / 5 2 1 1/ 2 5 2 1
方案层对目标的组合权向量为 (0.300, 0.246, 0.456)T
组合 权向量
第2层对第1层的权向量
第1层O 第2层C1,…,Cn 第3层P1, …,Pm
w ( w1 ,, wn )
( 2) ( 2) ( 2)
T
第3层对第2层各元素的权向量
( 3) ( 3) ( 3) T
wk ( wk 1 ,, wkm ) , k 1,2,, n
Ci : C j aij
选 择 旅 游 地
1 2 A 1/ 4 1/ 3 1/ 3
1 A (aij ) nn , aij 0, a ji aij
1/ 2 1 1/ 7 1/ 5 1/ 5 4 7 1 2 3 3
3 5 5 A~成对比较阵 1 / 2 1 / 3 A是正互反阵 1 1 1 1
0 3 7 8 u1 0 u 2 A 6 0 u3 4 0 u 4
对于无向赋权图的邻接矩阵可类似定义.

离散最优化模型

离散最优化模型


华中农业大学 李治
离散优化模型 装箱问题的分类 一维装箱问题 更多的是带约束的装箱问题, 如二维装箱问题(条形装箱问题、剪裁 问题)、三维装箱问题、变容装箱问题、 有色装箱问题、对偶装箱问题等。 在竞赛中应注意区分和鉴别

华中农业大学 李治
一维0/1背包问题
指问题
如求6个人做6项工作的最优指派,收益情况如下表。
人 1 2 3 4 5 6

工作1 20 17 9 12 — —
工作2 15 15 12 8 7 —
工作3 16 33 18 11 10 —
工作4 5 12 16 27 21 6
工作5 4 8 30 19 10 11
x1+
x3 +3*x4+ 2*x6 +3*x7+ 4*x8>100;
@gin(x1);@gin(x2);@gin(x3);@gin(x4); @gin(x5);@gin(x6);@gin(x7); end

华中农业大学 李治
离散优化模型 指派问题 例2 设有n件工作B1, B2, … Bn,分派给n人A1, A2, … An去做,每人只做一件工作且每件工作只派一 个人去做,设Ai完成Bj的工时为cij,问应如何分派才能 完成全部工作的总工时最少.
x j 1,否则 x j 0。
背包问题的数学模型描述如下:
max
n
c
j 1
n
jxj
s.t. w j x j W x j {0,1}, j 1,2,, n
j 1
华中农业大学 李治
通常引入的决策变量有0-1变量,整数变量等。 三、设法用决策变量表示目标函数
在用决策变量表示目标函数时,有时需要 引入中间变量,有时要利用取整函数、符号函数、 绝对值函数等等。 四、仔细分析约束条件 决策变量满足的约束主要有两方面:一 是自身应有的约束,如非负约束、取整约束 等等;二是题目要求及客观实际的约束,这 种约束又可分为“硬约束”与“软约束”。

数学建模 实验六 离散模型

数学建模 实验六 离散模型

集美大学计算机工程学院实验报告课程名称:数学建模指导教师:付永钢 实验成绩: 实验项目编号:实验六实验项目名称:离散模型 班级:计算12姓名: 学号: 上机实践日期:2014.12上机实践时间: 2 学时一、实验目的了解离散模型的建模,掌握对离散数据的插值、迭代等处理原理和方法。

二、实验内容1、对教材第8章(P270图1)中所给出的比赛得出的竞赛图给出对应的邻接矩阵,然后计算该矩阵的最大特征值,并计算该特征值对应的特征向量,将该特征向量进行归一化处理;同时,对该邻接矩阵,利用式T e Ae s )1....,1,1,1(,)1(== )1()(-=k k As s , k=1,2,….进行迭代,对该迭代向量进行归一化处理,计算迭代200次以后的结果,与前面计算出的归一化特征向量值进行比较,得出你的结论。

2、对第7章中给出的差分方程)1(1k k k x bx x -=+,对不同的参数b=1.7, b=2.7, b=3.31, b=3.46, b=3.56分别计算迭代100次的结果,观察其中的单周期收敛,倍周期收敛,4倍周期收敛,混沌等现象。

3、阅读水流量估计的模型求解过程,跟随该模型求解过程中所给出的代码进行逐一尝试,了解对离散数据进行通常建模处理的一般过程和思路。

三、实验使用环境WindowsXP 、Lindo.6.1四、实验步骤1、循环比赛的名次模型求解(1)分析图1,得到邻接矩阵:(2)记定点的得分向量为s=(s1,s2,……sn )T,其中si 是顶点i 的得分(3)归一化特征值向量值:图1通过MATLAB得到结果:结果分析:通过分析MATLAB得到的记过可知该矩阵的最大特征值为2.2324,对应的特征向量为:-0.5561,-0.3841,-0.5400,-0.2653,-0.3503,-0.2419。

归一化后的结果为:0.2379,0.1643,0.2310,0.1135,0.1489,0.1035,所以得到排出的名次为{1,3,2,5,4,6}结果分析:由于以上结果可知,任一列的特征向量排序均为{1,3,2,5,4,6},与利用计算出的归一化特征值排序的结果一致,但迭代200次后的特征向量与前面的特征向量结果不一致。

数学建模离散模型实用教案

数学建模离散模型实用教案

定义一致性比率 CR = CI/RI
当CR<0.1时,通过一致性检验
第第9九页页,/共共313页1。页
“选择旅游地”中
准则层对目标的成对比较阵
准则层对目标的权
1 1/ 2
向量(xiàngliàng)
2
1
及一致性检验
A 1/ 4 1/ 7
最大特征(tèzhēng)根 =5.073
1/ 3
1/ 5
…Cn
1 2 5
B1 1/ 2 1
2
1/ 5 1/ 2 1
1 1/ 3 1/8
B 2
3
1
1/ 3
8 3 1
…Bn
最大特征(tèzhēng)根 1
2
…n
权向量
w1(3)
w2(3)

wn(3)
第第1十1一页页,/共共313页1。页
组合(zǔhé) 权向量
第3层对第2层的计算结果
k
1
2
3
4
5
w(2)
0.595 0.082 0.429 0.633 0.166
0.26
w(3) 0.277 k 0.129
3.005 k
0.236 0.682 3.002
0.429 0.142
3
0.193 0.175
0.166 0.668
3.009
3
30.4 750. 0550 .090
CI k 0.003 0.001
策 • 涉问及题经济、社会等方面的因素
(b • 作比较判断时人的主观选择起相当大的 èij 作用,各因素的重要性难以量化 ǐn g) • Saaty于1970年代提出层次分析法
AHP (Analytic Hierarchy Process)

离散事件系统的建模与仿真强烈推荐.ppt

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0.0
8
11.2 排队服务系统的数学建模
排队服务系统的模型分类和表示
分类:按照排队系统的三大组成要素(到达 时间分布X、服务时间分布Y、服务台数目 Z),进行分类。
表示:X/Y/Z。D/M/1
M--负指数分布 D--定长分布 Ek--K阶爱尔朗分布 GI--独立的随机分布
0.0
9
11.2 排队服务系统的数学建模
00空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢

离散数学建模

离散数学建模

离散建模专业计算机科学与技术班级姓名学号授课教师二 O 一七年十二月离散建模是离散数学与计算机科学技术及IT技术应用间的联系桥梁。

也是学习离散数学的根本目的。

它有两部分内容组成:1.离散建模概念与方法2.离散建模应用实例一.离散建模概念与方法1.1离散建模概念在客观世界中往往需要有许多问题等待人们去解决。

而解决的方法很多,最为常见的方法是将客观世界中的问题域抽象成一种形式化的数学表示称数学模型,从而将对问题域的求解变成为对数学表示式的求解。

而由于人们对数学的研究已有数千年历史,并已形成了一整套行之有效的对数学求解的理论与方法,因此用这种数学方法去解决实际问题可以取得事倍功半的作用。

而采用这种方法的关键之处是数学模型的建立,它称为数学建模,而当这种数学模型是建立在有限集或可列集之上时,此种模型的建立称离散建模。

1.2.离散建模方法(1)两个世界理论在离散建模中有两个世界,一个是现实世界另一个是离散世界。

现实世界是问题域产生的世界,离散世界则是一种数学世界,它有三个特性:离散世界采用离散数学语言,该语言具有简洁性且表达力丰富。

离散世界所表示的是一种抽象符号,它是一种形式化符号体系。

离散世界中的环境简单,它在离散建模时设立,可以屏蔽大量无关信息对问题求解的干扰。

为求解问题须将问题域转换成离散模型,然后对离散模型求解,再逆向转换成现实世界中的解.(2)两个世界的转换在离散建模方法中需要构作两种转换,即由现实世界到离散世界的转换以及由离散世界到现实世界的逆转换,而其中第一种转换尤为重要,这种转换我们一般即称之为离散建模。

下面对两种转换作介绍:现实世界到离散世界的转换该转换又称离散建模或简称转换。

这种转换是离散建模方法的核心。

它实际上是将现实世界中的问题转换成离散世界中的离散模型。

这种过程是将问题域中问题采取屏蔽语义、简化环境、强化关系所形成的一种抽象化、形式化过程,在转换时所要采用下面几种手段:1.选取一种离散语言,亦即是选择一个离散数学学科门类,(如图论,代数系统,数理逻辑及关系等,也可以选择其中的一些子门类如图论中的树,代数系统中的群论等等),以此学科的符号体系作为一种形式语言称离散语言。

(数学建模)第八章 离散模型

(数学建模)第八章 离散模型

对A确定不一致的允许范围
已知:n 阶一致阵的唯一非零特征根为n 可证:n 阶正互反阵最大特征根 n, 且 =n时为一致阵 n 定义一致性指标: CI CI 越大,不一致越严重
n 1
为衡量CI 的大小,引入随机一致性指标 RI——随机模 拟得到aij , 形成A,计算CI 即得RI。 Saaty的结果如下
• 处理问题类型:决策、评价、分析、预测等。
• 建立层次分析结构模型是关键一步,要有主要决 策层参与。 • 构造成对比较阵是数量依据,应由经验丰富、判 断力强的专家给出。
例1 国家 实力分析
国家综合实力
国民 收入
军事 力量
科技 水平
社会 稳定
对外 贸易
美、俄、中、日、德等大国
例2 工作选择
贡 献 收 入
Aw w
成对比较阵和权向量 比较尺度aij
Saaty等人提出1~9尺度——aij 取值 1,2,… , 9及其互反数1,1/2, … , 1/9
• 便于定性到定量的转化:
尺度 a ij
C i : C j的重要性
1 相同
2
3 稍强
4
5 强
6
7
8
9 绝对强
明显强
aij = 1,1/2, ,…1/9
组合 权向量
第2层对第1层的权向量
w
(2)
第1层O
第2层C1,…Cn 第3层P1, …Pm
( w1 , , w n )
(2) (2)
T
第3层对第2层各元素的权向量
wk
(3) (3) (3) T
( w k 1 , , w km ) , k 1, 2 , , n
(3)

常用数学建模方法及实例

常用数学建模方法及实例

常用数学建模方法及实例数学建模是将实际问题转化为数学模型,通过数学方法进行求解和分析的过程。

常用的数学建模方法包括线性规划、整数规划、非线性规划、图论、动态规划等。

一、线性规划线性规划是一种用于求解线性约束下目标函数的最优值的方法。

它常用于资源分配、生产计划、供应链管理等领域。

例1:公司有两个工厂生产产品A和产品B,两种产品的生产过程需要使用原材料X和Y。

产品A和产品B的利润分别为10和8、工厂1每小时生产产品A需要1个单位的X和2个单位的Y,每小时生产产品B需要2个单位的X和1个单位的Y。

工厂2每小时生产产品A需要2个单位的X和1个单位的Y,每小时生产产品B需要1个单位的X和3个单位的Y。

公司给定了每种原材料的供应量,求使公司利润最大化的生产计划。

二、整数规划整数规划是线性规划的一种扩展,要求变量的取值为整数。

整数规划常用于离散决策问题。

例2:公司有5个项目需要投资,每个项目的投资金额和预期回报率如下表所示。

公司有100万元的投资资金,为了最大化总回报率,应该选择哪几个项目进行投资?项目投资金额(万元)预期回报率1207%2306%3409%4104%5508%三、非线性规划非线性规划是一种求解非线性目标函数下约束条件的最优值的方法。

它广泛应用于经济、金融和工程等领域。

例3:公司通过降低售价和增加广告费用来提高销售额。

已知当售价为p时,销量为q=5000-20p,广告费用为a时,销售额为s=p*q-2000a。

已知售价的范围为0≤p≤100,广告费用的范围为0≤a≤200,公司希望最大化销售额,求最优的售价和广告费用。

四、图论图论是一种用于研究图(由节点和边组成)之间关系和性质的数学方法,常用于网络分析、路径优化、社交网络等领域。

例4:求解最短路径问题。

已知一个有向图,图中每个节点表示一个城市,每条边表示两个城市之间的道路,边上的权重表示两个城市之间的距离。

求从起始城市到目标城市的最短路径。

五、动态规划动态规划是一种通过将问题划分为子问题进行求解的方法,常用于求解最优化问题。

数学建模 离散问题建模方法及案例分析

数学建模 离散问题建模方法及案例分析

组成一个9阶的Steiner三元系。
• Steiner三元系的存在性:


容易见到:
n 1. 3 2
2.
2 (n 1)
1847年,Kirkman证明了: STS(n)存在当且仅当 n 6k 1 或者 6k 3 。
Steiner三元系的图形表示:
3. Steiner三元系的推广—平衡不完全区组设计


截断切割是指将物体沿某个切割平面切成两部分。
从一个长方体内加工出一个已知尺寸、位置预定的 长方体(两个长方体对应的平面相互平行),通常要经 过6次切割。 假定切割费用与切割时扫过的面积成正比,则需要 考虑的不同切割方案的总数是多少?

• •
(其它要求和其它问题略)
• 二. 分析和结果


首先考虑到一共需要切割6次。按照排列,不同方 案应该有 6! 720 种。
• 关于算法复杂性(complexity)
• 问题—算法—结果

An algorithm is considered “good” if the required number of elementary computational steps is bounded by a polynomial in the size of the problem.
二. 分析和建模
关于组合设计
1. Euler36军官问题和正交拉丁方
设 S {a1 , a2 ,, an } 是一个n元集合。A是一个 n n 阶
矩阵,它的元素为S中的元素。如果S 中的每一个元素都 恰好在A的每一行中出现一次,同时在A的每一列中出现 一次, 那么就称A为S上的一个n阶拉丁方。 假设A和B都是n阶拉丁方,A (aij ), B (bij ) 。如果 n 2 个有序对 (aij , bij ) 各不相同。则称该两个拉丁方正 交。
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• 平衡不完全区组设计的存在性: • 容易见到, B(k,λ; n)存在的必要条件是: k (k 1) n(n 1) ; 1) (k 1) (n 1) 。 2)
• 有人证明了,除了少数情况,以上条件也是充分的。
回到原问题:由于董事会人数的关系,任意两位董事分在同组
的次数不可能做到完全平衡。只能力求平衡。以九名在职董事为 例 ,可以安排如下:
• 一. 问题的提出广大学
生的需求, 图书馆对具有代表性的300位同学中进行了
调查。要求被调查的学生在科技图书、中国小说、外国
文学、教辅读物等十大类书籍中选出自己的最喜欢的三 种并排出顺序。(调查结果略)
假定这十种图书每册的平均价格为(元/册)
图书种类
1
2
3
j
j
subject to
cjxj c
xj X
j
j

2011.7

• 2. Steiner三元系
设S是一个n元集合,B是由S的一些三元子集组成的 集合。如果S中的任意一对不同的元素,都恰好同时包 含在B的唯一的一个三元子集中, 则称( S, B )组成一个 n 阶的Steiner三元系, 记作STS(n)。 •
• • 例如: (1,2,3), (1,4,5), (1,6,7), (2,4,6), (2,5,7), (3,4,7), (3,5,6) 组成一个7阶的Steiner三元系。 (1,2,3), (4,5,6), (7,8,9);(1,4,7), (2,5,8), (3,6,9); (1,5,9), (2,6,7), (3,4,8);(1,6,8), (2,4,9), (3,5,7)。
• 正交拉丁方的存在性
• 1782年,Euler猜测,当 n 2(mod4) 时,n阶正交拉丁 方都不存在。 其中,2阶的不存在性是显然的。6阶的不存在性是 Tarry在1900年证明的。也就是说,36军官问题确实没 有解。 • 直到1960年, Euler的猜想最终被推翻。Shrikhande, Bose, Parker证明了:除了2和6两种特殊情况, n阶正交 拉丁方都存在。
• 设:第j类图书的平均单价为c j ,进货量为 x j ,
( j 1,2,10)
则进货总量和经费总量分别为:
xj
j
cjxj
j
• 于是对于藏书量和经费的目标可分别表示为:
max
xj
j
min
cjxj
j
• 关于效用函数:
首先根据学生的喜好程度的排序,定义一个权值:
这里可以将学生偏爱的三类以及其它类的图书分别赋值
然而,因为如果两次相继的加工是切割一对相互 平行的平面,那么交换其顺序对整个切割费用将不 产生任何影响。

这种相互平行的平面一共有3对。其中的1对在加 工顺序中相邻的共5!种,有某2 对相邻的共4!种, 3 对都相邻的有3!种。 根据组合学中的容斥原理便可得到结果:


6!3 5!3 4!3! 426
二. 分析和建模
关于组合设计
1. Euler36军官问题和正交拉丁方
设 S {a1 , a2 ,, an } 是一个n元集合。A是一个 n n 阶
矩阵,它的元素为S中的元素。如果S 中的每一个元素都 恰好在A的每一行中出现一次,同时在A的每一列中出现 一次, 那么就称A为S上的一个n阶拉丁方。 假设A和B都是n阶拉丁方,A (aij ), B (bij ) 。如果 n 2 个有序对 (aij , bij ) 各不相同。则称该两个拉丁方正 交。

要设计一个连接这9个通讯站的局部网络,使总费 用最省. (假定连线费用与距离成正比).
二.问题的分析和建模


最小连接问题:
树—连通无圈图.
树的性质:
1.任意两点间存在唯一的路; 2.边数等于点数减1; 3.任意去掉一条边,树就变得不连通; 4.任意去掉一个非悬挂点,树就变得不连通;
5.任意添加一条边,就可得到唯一的圈.
7, 5, 3, 1,记第j类图书的权为 w j ;
• 构造出购书方案总的效用函数:
wj x j
j
“尽最大可能满足学生希望”的目标就是:
max w j x j
j
综合起来,便得到原问题的数学模型:
max
xj
j
min
cjxj
j
max w j x j
这是一个多目标最优化问题。 根据本问题的特点,可以采用将次要目标改成 约束的方法,即将它改为: max w j x j
组别 上午第一节 上午第二节 上午第三节
1 15 39 4
2 29 68 --
3 48 1 27
4 36 -18
5 7 24 35
6 -57 69
组别 下午第一节
1 123
2 49
3 58
4 67
下午第二节
下午第三节
19
25
456
34
37
789
28
16
下午第四节
26
38
59
147
2.计数问题案例---- 截断切割(CMCM1997-B) • 一.问题的提出


藏书量问题:藏书量通常是考量图书馆规模等级的 重要指标。因此,总希望尽可能大。
尽最大可能满足学生希望: 这是一种所谓消费者的偏好问题,经济学中采用效 用函数的方法处理。---就是定义一个递增(有时也可 能是递减)的函数来表示消费者对不同商品的喜好程 度,来度量原来不能度量的东西,把偏序改为全序。
离散问题建模方法 及案例分析
上海海事大学 丁颂康
skding@
一. 离散数学的研究对象

离散数学是“研究离散变量相互关 系和结构的数学理论的总称。包括集 合论、数论、有限群论、组合数学、
图论、数理逻辑、可行计算理论等。”
-----《辞海》

离散数学研究的对象是有限集合。
• 关于算法复杂性(complexity)
• 问题—算法—结果

An algorithm is considered “good” if the required number of elementary computational steps is bounded by a polynomial in the size of the problem.
组成一个9阶的Steiner三元系。
• Steiner三元系的存在性:


容易见到:
n 1. 3 2
2.
2 (n 1)
1847年,Kirkman证明了: STS(n)存在当且仅当 n 6k 1 或者 6k 3 。
Steiner三元系的图形表示:
3. Steiner三元系的推广—平衡不完全区组设计
(种)
3.最优性问题案例一---通讯网络的最小Steiner树 (MCM1991-B) 一.问题的提出

9个通讯站位于以下坐标点处:
a (0,15) b (5,20) c (16,24) d (20,20) e (33,25) f (23,1 ) g (35,7) h (25,0) i (10,3) 1
注:3,4两条性质说明,就连通的意义而言,树具有极小性.
• • •
子图—生成子图—生成树 最小生成树 最小生成树的Kruskal算法和管梅谷算法 —避圈和破圈 三角形中到三个顶点距离之和最小的点 — Steiner点


推广— Steiner树

直角距离
最优性问题案例二---- 图书馆购书策略
4
5
6
7
8
9
10 14
平均价格 22 20 24 18 18 16 20 12 15
请你帮图书馆出个主意,应该按照怎样的比例添置
新书。这里,既要考虑经费、图书馆藏书量等因素, 又要尽最大可能满足学生希望。 (2005-B DVD租赁)
二. 分析与建模
• 经费问题:通常图书馆购置新书的经费是有限的, 所以希望越小越好。


截断切割是指将物体沿某个切割平面切成两部分。
从一个长方体内加工出一个已知尺寸、位置预定的 长方体(两个长方体对应的平面相互平行),通常要经 过6次切割。 假定切割费用与切割时扫过的面积成正比,则需要 考虑的不同切割方案的总数是多少?

• •
(其它要求和其它问题略)
• 二. 分析和结果


首先考虑到一共需要切割6次。按照排列,不同方 案应该有 6! 720 种。
---- J.Edmonds & R.M.Karp (1960) P --- NP --- NP-C

二. 离散问题建模方法
根据许多数学家的描述,离散问题通常 以以下三种形式出现: “ Does the arrangement exist? ” “ How many arrangements are there? ” “ What is a best arrangement? ” 这就是存在性问题、计数问题和最优性 问题。
该集合的大小又是与某些参数的组合数 有关。因此,也常常被称为组合结构。
• •
讨论的问题类型很多,主要有: 安排(arrangement)、分类(grouping)、
排序(ordering)、选择(selection)等。
• • •
变量的“离散性” —对象通常是以个体形式
出现„„
问题的“离散性” — 二分问题、七桥问题、 八后问题、二十问问题„„ 方法的“离散性” — 由问题的离散性带来 方法上的离散性。不存在统一的求解模式:常 用的有整数规划、图论、数理逻辑等方法。更 大量的则是枚举法以及所谓的启发式算法„„
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