2020年深圳杯c题论文及代码
2023年深圳杯数学建模 c题
【2023年深圳杯数学建模 C题】一、引言2023年深圳杯数学建模竞赛是一场备受瞩目的比赛，而C题更是备受关注。
本文将从多个角度对2023年深圳杯数学建模 C题进行全面评估，并对其进行深入探讨。
二、题目背景2023年深圳杯数学建模 C题围绕的主题是人工智能在医学影像诊断中的应用。
在当今社会，医学影像诊断一直是医学领域的热点话题。
随着人工智能技术的不断发展和应用，人工智能在医学影像诊断中的角色日益凸显。
C题旨在让参赛选手通过数学建模的方式，探讨人工智能在医学影像诊断中的应用和发展趋势。
三、深度评估1. 人工智能与医学影像诊断的现状分析在当前医学影像诊断领域，人工智能技术已经可以实现医学影像的快速准确识别。
利用深度学习等技术，人工智能在医学影像诊断中能够发挥出色的作用。
然而，人工智能在医学影像诊断中的应用还面临着诸多挑战，如算法的解释性、数据的隐私保护等问题。
2. 人工智能在医学影像诊断中的优势与局限人工智能在医学影像诊断中的优势在于可以大幅提高影像诊断的速度和准确度，同时降低医疗资源的消耗。
然而，人工智能也存在着误诊率高、对新情况的适应性差等局限，这些问题需要我们在建模中综合考虑。
3. 人工智能在医学影像诊断中的未来发展趋势未来，人工智能在医学影像诊断领域将不断拓展应用场景，缩小与人类医生的差距。
随着医学影像数据的积累，人工智能在医学影像诊断中的表现也将会得到进一步提升。
四、广度评估1. 数学建模在医学影像诊断中的应用数学建模技术在医学影像诊断中有着广泛的应用。
卷积神经网络（CNN）在医学影像处理中的运用，可以大幅提升医学影像的诊断准确度，同时也带来了更多的数学建模挑战。
如何通过数学建模技术改进医学影像的诊断效果，是一个需要深入研究的课题。
2. 人工智能在其他医学领域的应用除了医学影像诊断，人工智能在医学领域的其他方面也有着广泛的应用。
比如在疾病预测、药物研发等领域，人工智能都有着重要的作用。
这也是一个值得探讨的广度问题，如何通过数学建模技术在其他医学领域实现更多的突破。
2023年深圳杯数学建模c题思路
2023年深圳杯数学建模c题思路【原创版】目录1.2023 年深圳杯数学建模 C 题概述2.无人机路径规划问题分析3.障碍圆与无人机速度、转弯半径的关系4.无人机与障碍圆的交点计算5.无人机航向确定及验证6.结论与展望正文【2023 年深圳杯数学建模 C 题概述】2023 年深圳杯数学建模竞赛 C 题旨在解决无人机在复杂环境中的航行问题。
题目描述为：有两架无人机需要在满足避开障碍物的前提下，到达各自的目标站点，并且要保证两架无人机不会相撞。
本文将对该问题进行详细分析，并提出相应的解决方案。
【无人机路径规划问题分析】在无人机路径规划问题中，需要考虑无人机的速度、转弯半径、障碍物的位置和无人机的目标站点。
为了解决这个问题，我们可以将问题简化为在二维平面上的点到点路径规划问题。
通过分析题目中给出的条件，我们可以确定无人机的航行策略为：先直线飞行，然后在接近目标站点时进行转弯。
【障碍圆与无人机速度、转弯半径的关系】为了避开障碍物，我们需要确定一个安全距离，即障碍圆的半径。
根据题目中给出的无人机速度和转弯半径，我们可以计算出障碍圆的半径。
同时，我们还需要确保无人机在转弯过程中不会与障碍物相交，这需要我们根据障碍圆和无人机的航向角来确定无人机的转弯半径。
【无人机与障碍圆的交点计算】在确定了障碍圆的半径和无人机的航向角后，我们可以计算出无人机与障碍圆的交点。
这些交点可以帮助我们确定无人机在航行过程中的安全区域，避免与障碍物发生碰撞。
【无人机航向确定及验证】根据无人机与障碍圆的交点，我们可以确定无人机的航向。
在无人机航行过程中，我们需要不断验证无人机是否满足避开障碍物的条件。
如果发现无人机与障碍物相交，我们需要重新计算无人机的航向，以确保无人机的安全。
【结论与展望】本文针对 2023 年深圳杯数学建模 C 题进行了详细分析，提出了一种基于障碍圆的无人机路径规划方法。
该方法考虑了无人机的速度、转弯半径和障碍物的位置，可以有效地帮助无人机避开障碍物，到达目标站点。
2023深圳数学建模c题
2023深圳数学建模c题摘要：1.2023 深圳数学建模c 题概述2.题目分析3.解题思路与方法4.结论正文：【2023 深圳数学建模c 题概述】2023 年深圳数学建模竞赛的C 题以当下热门的人工智能为主题，要求参赛者运用数学知识和技巧，对给定的问题进行建模分析。
此题旨在考查参赛者的数学应用能力、创新思维和团队协作精神，为广大学生提供一个展示自己数学应用水平的平台。
【题目分析】C 题的题目为“基于人工智能的推荐系统”，要求参赛者根据给定的数据，建立一个推荐系统，使得用户能够接收到最适合自己的信息或产品推荐。
题目中涉及到大量的数据处理、算法设计和模型优化，需要参赛者对人工智能领域的知识有较深入的了解。
【解题思路与方法】1.数据预处理：首先，需要对给定的数据进行清洗、筛选和整理，以便后续建模分析。
这可能包括缺失值处理、异常值检测和数据标准化等操作。
2.特征工程：根据题目要求，从原始数据中提取有用的特征，以便构建推荐模型。
这可能包括特征选择、特征提取和特征变换等技术。
3.模型选择与构建：根据题目要求和数据特点，选择合适的推荐模型。
这可能包括基于内容的推荐、协同过滤、深度学习等方法。
4.模型优化与评估：对选定的模型进行参数调整和优化，以提高推荐效果。
同时，需要对模型进行评估，选择最佳模型。
评估方法可能包括准确率、召回率、覆盖率和多样性等指标。
5.结果呈现：将最终推荐的结果以用户友好的方式呈现给用户。
【结论】2023 年深圳数学建模C 题“基于人工智能的推荐系统”要求参赛者充分运用数学知识和技巧，结合人工智能技术，解决实际问题。
在解题过程中，参赛者需要进行数据预处理、特征工程、模型选择与构建、模型优化与评估和结果呈现等步骤。
深圳杯数学建模2023c题
深圳杯数学建模2023c题
摘要：
1.深圳杯数学建模竞赛简介
2.2023 年C 题概述
3.C 题解决方案思路
4.解决C 题的关键步骤
5.总结
正文：
深圳杯数学建模竞赛是中国国内最具影响力的数学建模竞赛之一，旨在通过数学方法和技术解决现实生活中的实际问题。
该竞赛每年吸引了大量的大学生和研究生参加，锻炼了他们的数学建模能力和解决实际问题的能力。
2023 年的深圳杯数学建模竞赛共有A、B、C 三个题目，本文将重点介绍C 题。
C 题的题目为“慢性病的预防与控制”，要求参赛者从慢性病的危险因素、健康状况、生活习惯等多个角度出发，建立数学模型，分析慢性病的预防与控制策略。
该题的难点在于如何将慢性病的多个影响因素综合考虑，建立一个全面、准确、有效的数学模型。
解决C 题的关键步骤如下：
第一步，对慢性病的危险因素进行分析，包括年龄、饮食习惯、身体活动情况、职业等，确定各个因素对慢性病的影响程度。
第二步，根据慢性病的危险因素，建立数学模型。
可以选择建立多个模型，如线性回归模型、决策树模型、神经网络模型等，也可以将多个模型结合使用。
第三步，根据模型的结果，分析慢性病的预防与控制策略。
可以从生活习惯、健康教育、医疗干预等多个方面提出预防与控制策略。
第四步，对模型进行检验和优化。
可以通过增加或删除模型变量、调整模型参数等方式，提高模型的预测准确性。
总之，解决C 题需要参赛者具备扎实的数学建模能力和解决实际问题的能力。
2020年深圳杯c题论文及代码
2020年深圳杯c题论⽂及代码⽆线可充电传感器⽹络充电路线规划摘要⽆线传感器⽹络中包括若⼲传感器以及⼀个数据中⼼，这些传感器的电池均需要能量来维持正常的⼯作，基于此⼀⽅⾯我们需要设计单个移动充电器从数据中⼼出发的合理⽹络充电路线，另⼀⽅⾯传感器⼯作时均会耗电，需要得到要保证各传感器正常⼯作的电池的最低容量，并由此拓展到多个移动充电器的问题。
针对问题⼀，要使得能耗最⼩化，就要保证移动充电器⾏⾛的路程最⼩，所以路线图可看成⽹络图，利⽤地球半径和各传感器的经纬度计算可以得出各个点之间的距离，问题转化为在给定的加权⽹络图中寻找从数据中⼼开始将⽹络图中所有顶点仅遍历⼀遍再回到数据中⼼使得路程最短的问题，即TSP问题，结合模拟退⽕算法和遗传算法，我们可以得到最优的路线⽅案见图⼆。
针对问题⼆，系统正常运⾏需要保证移动充电器跑完⼀圈的过程后各传感器⼀直不低于最低电池容量，可以将此作为约束条件，若要求得每⼀个满⾜题设条件传感器的电池容量最⼩值，可以等价为求传感器总电池容量的最⼩值，这样就将多⽬标问题转化为了单⽬标问题，经简化计算进⼀步转化为线性规划问题，合理设置充电速率r，移动速度v，电池容量最低值f,通过求解我们得到各传感器的最⼩电池容量见图四；在此基础上我们考虑到巡视间隔为1天，保证相邻两次巡视之间传感器的电池电量仍然满⾜要求，得到电池容量见图六。
针对问题三，规划同时派出4个移动充电器进⾏充电的路线可以联系多售货员的旅⾏商问题，以数据中⼼为原点，进⾏⽹络图分区，然后进⼀步分组求得最短巡视路径，通过引⼊均衡度分析不同划分⽅案的合理性，保证总路线最短与均衡度最好，因⽽转化为多⽬标优化问题，基于第⼀问的遗传算法我们得到最优的路线⽅案见图九，结合第⼆问进⼀步得到各电池最低容量见图⼗。
【关键词】模拟退⽕遗传算法 TSP 线性规划分区均衡度1.问题重述1.1问题背景随着物联⽹的快速发展，⽆线传感器⽹络WSN在⽣活中的应⽤也越来越⼴泛。
深圳杯数学建模c题论文
2013年“深圳杯”数学建模夏令营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。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： C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）：洛阳师范学院参赛队员(打印并签名) ：1. 田菲菲2. 梁雪颖3. 王阵东指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：日期：2013年06月01 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：2013年“深圳杯”数学建模夏令营编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：2013年.doc全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：垃圾减量分类活动中社会及个体因素的量化分析摘要由于人类生产和生活的不断发展，产生的垃圾对生态环境及人类生存带来极大的威胁，这逐渐成为重要的社会问题。
本文主要是针对垃圾减量分类的一系列评价及预测进行了建模、求解以及相关分析。
对问题一基于层次分析模型。
根据题意共设七个不同的因素，利用“层次分析法”建立矩阵并进一步计算最大特征值的权重，通过计算并比较他们组合权向量大小得出天景花园的垃圾减量处理效果要好于阳光家园。
对问题二该问题要分析一组随机变量之间的相关性关系,运用相似系数中的相关系数分析试点小区四类垃圾组分本身的数量之间的相关性，得到天景花园和阳光花园各自四类垃圾的相关系数矩阵，由相关系数的大小得到它们之间的相关性。
2020年“深圳杯”数学建模挑战赛C题-无线可充电传感器网络充电路线规划
2020年“深圳杯”数学建模挑战赛C题-⽆线可充电传感器⽹络充电路线规划深圳杯2020——数学建模模拟赛——C题⽂章⽬录依赖库Google or-toolsxlrdmatplotlibsysnumpymathsympy (符号计算)geopy（经纬度换算）计算公式感谢⼤神指点，原⽅案的经纬度换算有问题，故换成geopy库来解决正确版本def compute_euclidean_distance_matrix(locations):distances ={}for fromCounter, fromNode in enumerate(locations):distances[fromCounter]={}for toCounter, toNode in enumerate(locations):if fromCounter == toCounter:distances[fromCounter][toCounter]=0else:distances[fromCounter][toCounter]= geodesic(fromNode, toNode).metersreturn distances先前错误版本经度（东西⽅向）1M实际度：31544206M*cos(纬度)/360°=31544206⋅cos(latitude=36)/360=708883.29m/longtitude纬度（南北⽅向）1M实际度：40030173M360°=40030173/360=111194.92m/latitude第⼀题使⽤first solution strategy获得计算近似解求得结果Route:0 -> 2 -> 1 -> 9 -> 7 -> 6 -> 11 -> 14 -> 15 -> 27 -> 16 -> 13 -> 12 -> 8 -> 10 -> 5 -> 3 -> 28 -> 24 -> 23 -> 29 -> 26 -> 25 -> 18 -> 19 -> 20 -> 17 -> 21 -> 2 2 -> 4 -> 0Distance: 12033m使⽤guided local search获得最优解求得结果Route:0 -> 2 -> 1 -> 9 -> 7 -> 6 -> 14 -> 11 -> 8 -> 12 -> 15 -> 27 -> 16 -> 13 -> 10 -> 5 -> 3 -> 4 -> 22 -> 28 -> 24 -> 23 -> 21 -> 29 -> 26 -> 25 -> 18 -> 19 -> 20 -> 17 -> 0Distance: 11469m第⼆问：数值解法（numerical）要使传感器⼀直⼯作的最低要求：在移动电源⾛完⼀整个回路后，电池容量刚好达到最低要求为最优假设初始条件：当到达该节点时，剩余电池容量刚好为最低要求参数定义：假设每个节点的电池容量：每个节点的电池消耗速度：电池充电速度：最低⼯作电量：移动充电器移动速度：总路程等式时间总花费：电池容量推导：约束条件去掉数据中⼼节点的充电计算根据约束条件得出线性⽅程组组合结果为⼀个29*29的矩阵：化简：转化成形式：其中x ,x ,⋯,x 1230c ,c ,⋯,c 1230r (mA /s )f v (m /s )dst t =tot dst /v +(x −f )/r ∑i =130iix =i t ⋅tot c +i fx =i [dst /v +(x −f )/r ]⋅i =2∑30i i c +i f=⎣⎢⎡x 2⋮x 30⎦⎥⎤+⎣⎢⎡+f −−⋯−v dst ⋅c 2r f ⋅c 2r f ⋅c 30⋮+f −−⋯−vdst ⋅c 30rf ⋅c 2rf ⋅c 30⎦⎥⎤⎣⎢⎡+⋯+r x ⋅c 22r x ⋅c 3030⋮+⋯+rx ⋅c 22rx ⋅c 3030⎦⎥⎤=⎣⎢⎡x 2⋮x 30⎦⎥⎤+⎣⎢⎡+f −−⋯−v dst ⋅c 2r 2f ⋅c 2r 30f ⋅c 30⋮+f −−⋯−vdst ⋅c 30r 2f ⋅c 2r 30f ⋅c 30⎦⎥⎤⎣⎢⎡+⋯+r 2x ⋅c 22r 30x ⋅c 3030⋮+⋯+r 2x ⋅c 22r 30x ⋅c 3030⎦⎥⎤A ⋅X =b ⋅⎣⎢⎡−1rc 2⋮rc 2⋯⋱⋯r c 30⋮−1rc 30⎦⎥⎤=⎣⎢⎡x 2⋮x 30⎦⎥⎤−⎣⎢⎡+f −−⋯−v dst ⋅c 2r f ⋅c 2r f ⋅c 30⋮+f −−⋯−vdst ⋅c 30rf ⋅c 2rf ⋅c 30⎦⎥⎤参数设置1. 速度2. 充电速度3. 最低⼯作值数值解结果nodes battery capacity05145.62715692.65924940.49035168.42044735.35354940.49065373.55774963.28384940.49095168.420104940.490115601.487125396.350134940.490144780.939154940.490165168.420175624.280185168.420194940.490204712.560215168.420225624.280234712.560245168.420A =,b =⎣⎢⎡−1rc 2⋮rc 2⋯⋱⋯rc 30⋮−1rc 30⎦⎥⎤−⎣⎢⎡+f −−⋯−v dst ⋅c 2r f ⋅c 2r f ⋅c 30⋮+f −−⋯−vdst ⋅c 30rf ⋅c 2rf ⋅c 30⎦⎥⎤v =50m /s r =200mA /s f =10mA254894.904264735.353275373.557285145.627nodes battery capacity第⼆问：符号解法（symbolic ）代码已经实现，但是矩阵渲染太⼤导致计算机崩溃，故此可以得出利⽤符号解求解该问题并没有意义。
深圳杯数学建模2023c题
深圳杯数学建模2023c题摘要：一、深圳杯数学建模竞赛介绍1.深圳杯数学建模竞赛背景2.2023年深圳杯数学建模竞赛C题概述二、2023年深圳杯数学建模C题解析1.C题题目概述2.C题问题分析3.C题求解思路三、C题求解过程1.建立数学模型2.模型求解与分析3.结果与讨论四、深圳杯数学建模竞赛的意义与启示1.培养学生的创新能力和实践能力2.提高学生的数学素养和应用能力3.对教育教学改革的启示正文：一、深圳杯数学建模竞赛介绍深圳杯数学建模竞赛是我国著名的数学建模竞赛之一，每年举办一次，旨在培养大学生的创新能力和实践能力，提高学生的数学素养和应用能力。
2023年深圳杯数学建模竞赛共有四个题目，分别为A、B、C、D题，其中C题涉及到了数学建模在实际生活中的应用，具有较高的挑战性和实用性。
二、2023年深圳杯数学建模C题解析1.C题题目概述2023年深圳杯数学建模C题题目为：“某城市交通拥堵问题研究”。
题目要求参赛者针对某城市的交通拥堵问题，建立数学模型，并提出合理的解决方案。
2.C题问题分析交通拥堵问题是现代城市面临的重要问题之一，对于城市的经济发展和社会进步具有重要的影响。
本题要求参赛者针对某城市的交通拥堵问题，分析其产生的原因，建立数学模型，并提出解决方案。
3.C题求解思路对于本题，我们可以从以下几个方面入手：（1）收集某城市的交通数据，包括交通流量、道路宽度、交通设施等；（2）分析交通拥堵产生的原因，如道路设计不合理、交通流量过大等；（3）建立数学模型，如交通流量与时间的关系模型、交通拥堵程度的评估模型等；（4）利用数学模型，提出解决交通拥堵问题的方案，如改进道路设计、调整交通流量等。
三、C题求解过程1.建立数学模型我们可以通过收集某城市的交通数据，利用相关数学方法，建立交通流量与时间的关系模型。
同时，根据交通拥堵程度与交通流量、道路宽度等因素之间的关系，建立交通拥堵程度的评估模型。
2.模型求解与分析利用已建立的数学模型，对某城市的交通拥堵问题进行模拟和分析。
2023深圳杯数学建模c题思路
2023深圳杯数学建模c题思路【引言】2023年深圳杯数学建模竞赛C题要求我们解决一个关于金融领域的数学建模问题。
本文将通过分析金融市场的数据和模型应用，提供一种解决问题的思路。
【问题描述】本次比赛的C题是关于金融资产的风险评估问题。
我们需要建立一个数学模型，来预测不同投资组合的风险指标，并根据这些指标制定最佳的投资策略。
【数据分析】在解决这个问题之前，我们首先需要收集和分析金融市场的数据。
通过获取过去一段时间的股票、债券和期货市场的历史数据，我们可以计算出各种投资组合的收益率、波动率和相关系数等指标。
【模型建立】基于数据分析的结果，我们可以考虑建立一个风险评估模型。
这个模型可以包括以下几个部分：1. 预测模型：基于历史数据，我们可以应用时间序列分析或机器学习算法，来预测未来一段时间内不同投资组合的收益率。
这些预测结果将帮助我们评估不同投资策略的风险水平。
2. 风险指标计算：考虑到投资组合的收益率和波动率对于风险评估的重要性，我们可以使用经典的风险指标，如夏普比率、波动率、最大回撤等来衡量投资组合的风险水平。
3. 投资优化：利用建立的模型和计算的风险指标，我们可以应用优化算法寻找最佳的投资组合。
这个过程需要考虑到投资者的风险偏好和收益目标，以及市场的限制条件。
【模型验证】在完成模型的建立后，我们需要对其进行验证。
通过将模型应用到历史数据上，我们可以与实际发生的市场情况进行对比，评估模型的拟合效果和预测准确度。
如果模型能够较好地拟合历史数据，并且在未来的预测中能够取得较好的效果，那么我们可以认为该模型是可行的。
【实际应用】在模型验证通过后，我们可以将该模型应用到实际的投资决策中。
通过根据模型给出的建议进行投资，我们可以在降低风险的同时获取更好的收益。
当然，市场的变化是无法预测的，我们需要时刻关注市场的动态，及时调整投资策略。
【结论】综上所述，通过对金融市场数据的分析、建立风险评估模型和实际应用，我们可以解决2023年深圳杯数学建模C题中关于金融资产风险评估的问题。
2023年深圳杯数学建模竞赛c题思路
2023年深圳杯数学建模竞赛C题思路一、题目介绍2023年深圳杯数学建模竞赛C题是一个充满挑战的题目，要求参赛选手结合实际情况，利用数学建模的方法解决现实生活中的问题。
本题主要考察参赛选手的创新能力、数学建模能力以及实际问题解决能力。
在本篇文章中，我将对2023年深圳杯数学建模竞赛C题进行深度分析和全面评估，并提供一些思路和方法，帮助参赛选手更好地理解和解决这个题目。
二、理解题目我们需要深入理解题目。
2023年深圳杯数学建模竞赛C题可能涉及到各种不同的领域和问题，比如经济、环境、社会等方面。
参赛选手需要明确题目中所涉及的具体内容和要求，例如提出的问题、需要分析的数据、可能的限制条件等。
只有深入理解了题目，才能更好地展开建模和分析工作。
三、建模方法在解决2023年深圳杯数学建模竞赛C题时，选手可以采取多种建模方法。
可以通过建立数学模型来描述和分析问题，利用统计学方法对数据进行分析，或者运用优化理论来寻找最佳解决方案。
还可以考虑运用图论、微分方程、概率统计等数学工具，以及结合计算机模拟等方法。
综合运用各种建模方法，可以更全面地解决题目中涉及的问题。
四、解决方案在构建数学模型的基础上，参赛选手需要提出合理的解决方案。
解决方案应该包括具体的步骤和方法，以及相应的分析和论证。
参赛选手可以通过数据的收集和整理、模型的建立和求解，以及结果的解释和验证等步骤，得出可行的解决方案。
在这个过程中，要不断思考，灵活运用各种数学工具，寻找最佳的解决方案。
五、个人观点我认为，2023年深圳杯数学建模竞赛C题是一个很有挑战性和启发性的题目。
参赛选手需要具备良好的数学基础和建模能力，能够灵活运用各种数学方法解决现实生活中的复杂问题。
参赛选手还需要具备创新思维和团队合作能力，能够在有限的时间内，提出切实可行的解决方案。
我相信，通过参加这样的竞赛，可以促进选手们的综合能力和创新能力的提升，对他们的未来学习和工作都会有很大的帮助。
深圳杯c题 定稿
答卷编号：（）论文题目：（同时标明A、B、C、D之一）垃圾减量分类活动中社会及个体因素的量化分析（C）组别：本科生参赛队员信息(必填)：参赛学院：机械工程学院垃圾减量分类过程分析摘要本文根据附件所给的两个深圳社区垃圾减量分类过程的定量描性和表格数据，结合附件对台湾地区地区的成功案例的分析并结合自身生活体会，运用灰色关联度分析法和模糊层次分析法，得出了定量描述垃圾减量分类过程中各因素影响（包括社会和个体因素）的数学模型。
之后结合所用建模方法对数据的要求，引入其余附件和相关资料对模型进行修改，得出了对实际决策具有一定指导意义的模型。
具体解答过程如下：问题一：垃圾减量分类过程主要受内在、社会、个体三方面因素影响。
我们运用灰色关联度法研究了内在因素的影响，其中数据处理运用MATLAB软件；对于缺少数据的社会和个体因素，我们用模糊层次分析法得出了定量描述四个主要子因素对减量分类结果的影响。
问题二：我们运用SPSS软件在显著性水平0.01 的情况下对四类垃圾组分进行Person相关分析，并对不同垃圾之间的相关性进行双侧检验得出了四类垃圾本身存在的相关性。
各项激励措施对减量分类结果的影响我们在回答问题一时已有定量模型来描述，解决这个问题我们利用问题一的结论进行了归纳处理，回答了激励措施影响减量分类结果的原因。
问题三：解答问题一中社会和个体因素时遇到了缺少数据难以处理的困局，我们根据建模过程对数据的需求得出应在社会和个体因素投入更多精力获取数据的结论。
对数据量要求不高是灰色模型和模糊层次分析法显著的优点之一，模型推广时，我们可根据建模要求，设置少量对三类主要因素的抽样数据，这样就可检测工作效果。
问题四：深圳市未来推进垃圾减量分类工作应主要从社会和个体因素给予考虑。
因为内在因素多为宏观经济因素，这种因素难以调控。
社会因素中政策性因素对垃圾减量分类影响最大，显然深圳市最急需做的事借鉴台湾地区成功经验出台针对自己的政策。
数学建模2020c题matlab源程序
数学建模2020c题matlab源程序【实用版】目录一、数学建模 2020c 题概述二、Matlab 在数学建模中的应用三、2020c 题 matlab 源程序解析四、结论正文一、数学建模 2020c 题概述数学建模是一种运用数学方法和技术来解决实际问题的过程，其目的是通过建立数学模型，揭示问题的本质和规律，从而为解决实际问题提供理论依据。
2020c 题是数学建模竞赛中的一道题目，它涉及到了复杂的数学方法和技术，需要参赛者运用深厚的数学功底和灵活的思维方式来完成。
二、Matlab 在数学建模中的应用Matlab 是一种功能强大的数学软件，它既可以用于数学计算，也可以用于数据分析和可视化。
在数学建模过程中，Matlab 可以提供丰富的工具箱和函数，帮助用户解决各种复杂的数学问题。
例如，在 2020c 题中，Matlab 可以用于构建和求解数学模型，进行数据分析和绘图，从而为解题提供强大的支持。
三、2020c 题 matlab 源程序解析2020c 题的 matlab 源程序主要包括以下几个部分：（1）问题分析：这部分主要通过对题目的阅读和理解，明确问题的背景和要求，为构建数学模型打下基础。
（2）模型构建：这部分是数学建模的核心，需要根据问题的实际情况，构建出一个符合题意的数学模型。
在 2020c 题中，我们需要建立一个描述人口增长和资源消耗关系的模型。
（3）模型求解：这部分主要是运用 Matlab 的数学工具箱和函数，对建立的数学模型进行求解。
在 2020c 题中，我们需要运用 Matlab 的符号运算和数值计算功能，求解模型中的参数，从而得到人口增长和资源消耗的关系。
（4）结果分析：这部分主要是对模型求解的结果进行分析，得出问题的解决方案。
在 2020c 题中，我们需要根据模型求解的结果，分析人口增长和资源消耗的关系，从而为解决实际问题提供理论依据。
四、结论总的来说，数学建模 2020c 题是一道需要运用深厚数学功底和灵活思维方式的题目。
2023深圳杯c题解析
2023深圳杯c题解析一、题目背景介绍2023年深圳杯竞赛C题旨在考察选手对于动态规划问题的理解和应用能力。
本题背景设定为一家公司，公司员工可以互相借用物品，但每次借用需要支付一定的费用。
题目要求我们计算公司员工借用物品的总费用，以便为公司提供更合理的收费策略。
二、题目要求分析1.数据范围：员工数量不超过500，物品数量不超过1000，借用费用不超过10000。
2.输入格式：第一行为一个整数n，表示员工数量。
接下来一行包含n个整数，表示每位员工借用的物品数量。
最后一行为n个整数，表示每次借用的费用。
3.输出格式：输出公司员工借用物品的总费用。
三、解题思路与方法本题可以使用动态规划求解。
我们可以设立一个dp数组，其中dp[i]表示前i个员工借用物品的总费用。
状态转移方程为：dp[i] = dp[i-1] + max(0, borrow[i] - borrow[i-1]) * cost[i]。
四、代码实现与注释```pythondef main():n = int(input())borrow = list(map(int, input().split()))cost = list(map(int, input().split()))dp = [0] * (n + 1)for i in range(1, n + 1):dp[i] = dp[i - 1] + max(0, borrow[i] - borrow[i - 1]) * cost[i - 1]print(dp[n])if __name__ == "__main__":main()```五、拓展与优化1.优化空间复杂度：只用一个dp数组即可求解，无需额外存储。
2023深圳数学建模c题
2023深圳数学建模c题（原创版）目录1.2023 深圳数学建模 c 题概述2.题目分析3.题目解答思路4.总结正文【2023 深圳数学建模 c 题概述】2023 年深圳数学建模竞赛的 C 题，题目具有一定的挑战性，需要参赛者运用数学知识、逻辑思维和创新能力来解决问题。
本题旨在考查参赛者的数学应用能力和解决实际问题的能力。
【题目分析】C 题的题目为：“某城市为了解决交通拥堵问题，计划对城市道路进行改造。
现有城市道路的路况数据，需要根据这些数据来制定改造方案。
请你根据所给数据，分析城市道路的拥堵状况，并给出合理的改造方案。
”题目要求参赛者首先对所给数据进行分析，了解城市道路的拥堵状况，然后根据分析结果，提出合理的改造方案。
这就需要参赛者运用数学方法对数据进行处理，提取有效信息，进而提出解决问题的方案。
【题目解答思路】解答这道题目，可以分为以下几个步骤：1.数据预处理：首先，需要对所给数据进行预处理，清洗出有效数据，并对数据进行归一化处理，以便后续分析。
2.数据分析：根据题目要求，需要分析城市道路的拥堵状况。
可以从以下几个方面进行分析：a.找出拥堵路段：通过分析数据，找出城市中拥堵的路段。
b.找出拥堵时段：分析数据，找出城市中拥堵的时间段。
c.拥堵程度分析：对拥堵路段和拥堵时段进行程度分析，以便后续制定改造方案。
3.制定改造方案：根据分析结果，提出合理的改造方案。
可以从以下几个方面考虑：a.道路拓宽：对于拥堵路段，可以考虑将道路拓宽，以提高通行能力。
b.增设道路：在城市规划允许的情况下，可以考虑增设新的道路，以分散交通流量。
c.优化交通信号：对于拥堵时段，可以考虑优化交通信号灯的配时，提高路口的通行效率。
d.鼓励公共交通：鼓励市民使用公共交通工具，减少私家车上路，降低交通拥堵。
【总结】2023 年深圳数学建模竞赛 C 题要求参赛者运用数学知识和创新思维，解决实际问题。
通过数据分析和制定改造方案，参赛者可以充分展示自己的数学应用能力。
2020数模竞赛c题范文
2020数模竞赛c题范文摘要：1.题目背景介绍2.题目分析3.解题思路4.具体解题步骤5.总结与建议正文：尊敬的读者，您好！本文为您解析2020年数模竞赛C题，帮助您更好地理解和解决该题目。
以下是本题的详细解题过程。
一、题目背景介绍2020年数模竞赛C题涉及到的背景知识如下：（此处简要介绍题目背景，以便读者了解题目意义）二、题目分析在分析题目时，我们需要关注以下几个方面：1.题目所给出的条件2.题目要求求解的目标3.题目中的限制条件（此处对题目进行分析，找出关键信息）三、解题思路根据题目分析，我们可以提出以下解题思路：1.思路一：解决问题的关键方法2.思路二：解决问题的辅助方法3.思路三：验证解的正确性（此处简要描述解题思路，为下文具体步骤做铺垫）四、具体解题步骤根据解题思路，以下是具体解题步骤：1.步骤一：根据题目条件，建立数学模型2.步骤二：运用思路一，解决模型中的关键问题3.步骤三：运用思路二，优化模型求解过程4.步骤四：运用思路三，验证解的正确性5.步骤五：根据解的实际情况，进行总结与分析（此处详细描述解题步骤，注意突出可读性和实用性）五、总结与建议通过以上解题过程，我们可以得出以下总结与建议：1.针对数模竞赛题目，首先要充分了解题目背景和条件2.在解题过程中，要善于发现关键信息，并提出解题思路3.按照解题思路，逐步推进解题步骤，注意灵活运用方法4.最后，对解题过程进行总结和分析，提高解题能力（此处对解题过程进行总结，并提供一些建议，以帮助读者提高解题能力）希望本文能为您在解决2020年数模竞赛C题时提供有益的帮助。
深圳杯数学建模夏令营题目
数学建模作业题目1、深圳杯数学建模夏令营题目（3）A题计划生育政策调整对人口数量、结构及其影响的研究B题基因组组装C题垃圾焚烧厂的经济补偿问题2、吉林省第五届数学建模竞赛试题（2）E题汽车租赁调度问题F题：阶梯电价的效用分析3、西北工业大学校数模竞赛试题（2）A题西安市经开区公共自行车服务系统设计B题食品价格变动分析4、浙江大学城市学院第八届数学建模竞赛题目（2）A题：外汇交易策略算法设计B题：雾霾时空分布研究5、井冈山大学第七届“井冈杯”数学建模竞赛试题（2）A题：课表编排问题B题：客房预定的价格和数量问题6、第十一届五一数学建模联赛(原苏北) （1）B题：能源总量控制问题7、第七届华中数学建模邀请赛赛题发布（2）A题：加速度检测仪数据校正B题：互联网搜索引擎的排名与设计8、第十六届华东杯大学生数学建模邀请赛试题（3）A电力网络出租车打车模式的现状和未来污水排放问题9、南京信息工程大学第八届数学建模竞赛赛题（2）A 污染气体的传播扩散B 乳腺癌病因分析10、北京交通大学数学建模校赛赛题（1）电梯运输策略问题11、武汉科技大学（2）A题：装配线平衡问题的随机算例生成B题：研究生研究水平的成因分析12、广州六校数学建模联赛题目（2）A题：中国GDP是否超过美国B题：反服贸团体游行的人数13、同济大学数学建模竞赛本科组赛题（2）A题经济金三角C题基因重排14、甘肃农业大学第十届数学建模竞赛试题（1）B题石油资源的开发与储备15江西理工大学数学建模竞赛题目（1）高层建筑火灾中的烟雾扩散建模与仿真以上为2014年各校试题。
从以上题目或者自行收集2014各高校的数学建模比赛试题（与我院数学建模选拔赛相同的不算，自己收集以上题目的信息)中选一作一篇不少于15页的论文。
论文格式如下●论文用白色A4纸单面打印；上下左右各留出至少2.5厘米的页边距；从上面装订。
●论文第一页为搜索的高校姓名与学号、班级。
●论文题目和摘要写在论文第二页上，从第三页开始是论文题目内容与论文正文。
深圳杯数学建模2023c题
深圳杯数学建模2023c题【原创实用版】目录1.深圳杯数学建模竞赛简介2.2023 年 C 题概述3.C 题选址和调度方案的关键因素4.如何解决 C 题5.结论正文深圳杯数学建模竞赛是中国范围内的一项重要数学建模竞赛，旨在通过数学方法和技术解决实际问题。
该竞赛每年举办一次，吸引了大量来自全国各地的大学生参加。
2023 年的竞赛共有三道题目，其中 C 题是关于自动驾驶电动物料车换电站的选址和调度方案。
C 题要求参赛者首先考虑换电站的选址，需要综合考虑交通便利性、电力供应等因素。
其次，参赛者需要制定合理的调度方案，确保物料车能够及时进行电池更换。
为了解决这个问题，参赛者需要掌握一定的数学建模知识，如时间序列分析、ARMA 模型等。
在解决 C 题时，选址和调度方案的关键因素是需要综合考虑的。
换电站的选址要考虑周围的交通情况和电力设施状况，以便为物料车提供便捷的电池更换服务。
同时，调度方案需要根据电池的续航里程、物料车的运行时间等因素进行制定，确保电池更换的及时性和效率。
为了解决 C 题，参赛者可以采用多种数学建模方法。
例如，可以使用时间序列分析方法对物料车的运行数据进行分析，预测电池的续航里程；可以使用 ARMA 模型对电力需求进行预测，以便为换电站的电力供应提供参考。
综合运用这些方法，参赛者可以制定出合理的选址和调度方案，提高物料车的运行效率。
总之，2023 年深圳杯数学建模竞赛的 C 题要求参赛者针对自动驾驶电动物料车换电站的选址和调度方案进行分析。
在解决这个问题时，参赛者需要考虑多种因素，并运用数学建模方法进行分析和预测。
2023深圳杯c题解析
2023深圳杯c题解析【实用版】目录1.2023 年深圳杯 C 题背景及要求2.解题思路概述3.建立数学模型4.求解最优飞行航迹5.确定第一个到达目的站点的无人机6.总结与展望正文一、2023 年深圳杯 C 题背景及要求2023 年深圳杯 C 题是一个关于平面上两架无人机协同避障航迹规划的问题。
题目要求解决两个问题：第一，找到两架无人机的最优飞行航迹，以确保它们能够避开障碍圆且不相撞；第二，确定第一个到达目的站点的无人机。
二、解题思路概述解决这个问题需要考虑两个方面：第一，找到两架无人机的最优飞行航迹；第二，确定第一个到达目的站点的无人机。
为了解决这个问题，我们需要建立一个数学模型，通过求解模型中的问题来得到最优解。
三、建立数学模型我们首先需要建立一个平面坐标系，以障碍圆的圆心为原点，半径为500 米的障碍圆分别位于 x 轴和 y 轴上。
两架无人机分别从 a、b 两站同时出发，以恒定速率 10m/s 飞向 b 站和 a 站执行任务。
飞行过程中两架无人机必须避开障碍圆、并且不得碰面（即两架无人机的连线必须保持与障碍圆处于相交状态）。
无人机的转弯半径不小于 30m。
四、求解最优飞行航迹为了求解最优飞行航迹，我们需要考虑无人机的飞行路径以及速度。
假设两架无人机分别为 UAV1 和 UAV2，它们的初始位置分别为 A 和 B，目的站点为 C。
我们需要找到一条路径，使得 UAV1 和 UAV2 都能够避开障碍圆，且它们到达目的站点的时间最短。
五、确定第一个到达目的站点的无人机根据题目要求，我们需要确定第一个到达目的站点的无人机。
为了解决这个问题，我们可以通过计算两架无人机到达目的站点的时间来判断。
首先，我们需要计算 UAV1 和 UAV2 到达目的站点所需的时间，然后比较这两个时间，即可得出哪个无人机先到达目的站点。
六、总结与展望本文针对 2023 年深圳杯 C 题进行了分析和解答，通过建立数学模型，求解最优飞行航迹，以及确定第一个到达目的站点的无人机，解决了题目中提出的问题。
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无线可充电传感器网络充电路线规划摘要无线传感器网络中包括若干传感器以及一个数据中心，这些传感器的电池均需要能量来维持正常的工作，基于此一方面我们需要设计单个移动充电器从数据中心出发的合理网络充电路线，另一方面传感器工作时均会耗电，需要得到要保证各传感器正常工作的电池的最低容量，并由此拓展到多个移动充电器的问题。
针对问题一，要使得能耗最小化，就要保证移动充电器行走的路程最小，所以路线图可看成网络图，利用地球半径和各传感器的经纬度计算可以得出各个点之间的距离，问题转化为在给定的加权网络图中寻找从数据中心开始将网络图中所有顶点仅遍历一遍再回到数据中心使得路程最短的问题，即TSP问题，结合模拟退火算法和遗传算法，我们可以得到最优的路线方案见图二。
针对问题二，系统正常运行需要保证移动充电器跑完一圈的过程后各传感器一直不低于最低电池容量，可以将此作为约束条件，若要求得每一个满足题设条件传感器的电池容量最小值，可以等价为求传感器总电池容量的最小值，这样就将多目标问题转化为了单目标问题，经简化计算进一步转化为线性规划问题，合理设置充电速率r，移动速度v，电池容量最低值f,通过求解我们得到各传感器的最小电池容量见图四；在此基础上我们考虑到巡视间隔为1天，保证相邻两次巡视之间传感器的电池电量仍然满足要求，得到电池容量见图六。
针对问题三，规划同时派出4个移动充电器进行充电的路线可以联系多售货员的旅行商问题，以数据中心为原点，进行网络图分区，然后进一步分组求得最短巡视路径，通过引入均衡度分析不同划分方案的合理性，保证总路线最短与均衡度最好，因而转化为多目标优化问题，基于第一问的遗传算法我们得到最优的路线方案见图九，结合第二问进一步得到各电池最低容量见图十。
【关键词】模拟退火遗传算法 TSP 线性规划分区均衡度1.问题重述1.1问题背景随着物联网的快速发展，无线传感器网络WSN在生活中的应用也越来越广泛。
无线传感器网络中包括若干传感器以及一个数据中心。
传感器从环境中收集信息后每隔一段时间将收集到的信息发送到数据中心。
数据中心对数据进行分析并回传控制信息。
影响WSN生命周期最重要的一个因素是能量。
提供能量的方式之一是电池供电，利用移动充电器定期为传感器的电池补充能量，这种方式供电的网络也被称为无线可充电传感器网络WRSN。
1.2求解问题在WRSN系统中，传感器从环境中收集信息并将收集到的信息传递给数据中心。
当一个传感器的电量低于一个阈值时便无法进行正常的信息采集工作，为了让WRSN正常运转，移动充电器需要定期为传感器进行充电以避免其电量低于阈值。
为了减小移动充电器在路上的能量消耗，需要合理地规划移动充电器的充电路线。
请考虑以下问题：问题一：根据每个节点的经纬度，考虑当只派出一个移动充电器时，如何规划移动充电路线才能最小化移动充电器在路上的能量消耗。
问题二：知道每个节点的经纬度、能量消耗速率，假设传感器的电量只有在高于f(mA)时才能正常工作，移动充电器的移动速度为v(m/s)、移动充电器的充电速率为r（mA/s），在只派出一个移动充电器的情况下，若采用问题一规划出来的充电路线，每个传感器的电池的容量应至少是多大才能保证整个系统一直正常运行？问题三：知道每个节点的经纬度、能量消耗速率，假设传感器的电量只有在高于f(mA)时才能正常工作，移动充电器的移动速度为v(m/s)、移动充电器的充电速率为r（mA/s），但为了提高充电效率，同时派出4个移动充电器进行充电，在这种情况下应该如何规划移动充电器的充电路线以最小化所有移动充电器在路上的总的能量消耗？每个传感器的电池的容量应至少是多大才能保证整个系统一直正常运行？2、问题分析2.1 问题一分析：问题一属于典型的旅行商问题，该问题是在寻求一个充电器由起点出发，通过所有给定的传感器位置点之后，最后再回到原点的最小路径。
问题的求解有多种方式，我们在这里采用模拟退火算法和遗传算法来求解此问题。
附件一给出了29个传感器以及数据中心的经纬度，先将经纬度转换为弧度，再利用地球半径计算可以得出各个点之间的距离，从而可以求得这些点的距离矩阵，根据以上两种不同的求解方式会得出不同的最短路径（即最优路径），再对结果进行分析比较，得到最佳路线规划方案。
2.2 问题二分析：若将每一个传感器的电池容量都视作一个目标，则此问题属于多目标优化问题，在此题中，若要求得每一个满足题设条件传感器的电池容量最小值，可以等价为求传感器总电池容量的最小值，这样就将多目标问题转化为了单目标问题，根据题意，我们可以合理假设移动充电器的巡逻速率和频率，从而得到约束条件：在移动充电器巡逻一个周期（即绕所有点走一圈）内，每个传感器的电池容量最低不能低于f(mA),利用这一条件，我们可以建立不等式约束，从而进一步将问题转化为线性规划问题，利用线性规划的求解方式解得每一传感器满足题设条件的电池容量最小值。
2.3 问题三分析：问题三属于多个售货员的最佳旅行售货员问题，题目要求同时派出4个移动充电器进行充电，在这种情况下规划移动充电器的充电路线，使得移动充电器在路上总的能量消耗最小。
因此本文首先考虑以数据中心为原点，进行网络图分区，然后进一步分组利用遗传算法求得最短巡视路径，在第二问的解法基础上计算每个分区内传感器满足题设条件的电池容量最小值。
在分区时，我们引入均衡度的概念，它是最大路程和最小路程的差值与最大路程的比值，比值越小，表示分区路线均衡度越好（即路线长度差距较小）。
3、模型假设1.假设移动充电器匀速行进；2.假设题目所给数据真实可靠；3.假设地球是一个标准的球体，半径是6371km；4.假设移动充电器在传感器处的时间消耗仅用于充电；5.假设移动充电器的电池电量足够大，且不需要在数据中心进行充电；4、定义与符号说明5、模型的建立与求解数据分析基于对附录1所给数据的初步分析，可以做出数据中心与29个传感器的散点图，本文下一步将利用Matlab 求出数据中心到各点的最短距离，即网络图的最短路径树并作图。
(求解程序参见附录)图一 传感器分布情况5.1.1 问题一模型的建立转化为TSP 问题后，我们需要得到的是由数据中心（起点）经所有传感器的一条最短环路。
给数据中心编号为1，传感器依次编号为2,3...30，最后数据中心再重复编号为31。
在此基础上我们可以建立距离矩阵31*31ij ）（d D =，其中ij d 表示i ，j 两点间的距离。
则问题是由1出发，走过中间所有的点，到达31的一个最短路径。
我们的解空间是所有固定起点与终点的循环排列组合。
31}{2,3...30}...1|...{313021311===ππππππ的循环排列，）为，，，（），，（S 则我们可以建立如下数学模型：∑=+=31131211),...,,(min i i i d f πππππ （1）..t s 01≥+i i d ππ 30...,2,1=i （2） }31...,2,1{i ∈π 31...,2,1=i （3） 对于此类型的模型，我们通常可以使用模拟退火或者遗传算法来进行求解，多次退火（遗传）后得到最优的一组解。
5.1.2 问题一模型的求解模拟退火算法的求解1.模拟退火算法简介模拟退火算法得益于材料统计力学的研究成果。
统计力学表明材料中粒子的不同结构对应于粒子的不同能量水平。
在高温条件下，粒子的能量较高，可以自由移动和重新排列。
在低温条件下，粒子的能量较低。
如果从高温开始，非常缓慢的降温（退火过程），粒子就可以在每个温度下达到热平衡。
当系统完全冷却时，最终形成处于低能状态的晶体。
而将这种过程用数学方式来描述及展现，就是我们的模拟退火算法及其计算过程。
2.模拟退火算法求解过程（1）解空间。
在模型建立中我们已经说明了解空间S ，首先可以选取初始解为（1,2...31），再利用蒙特卡洛法求得一个较好的初始解。
（2）目标函数。
目标函数为走过所有的传感器的路径长度。
∑=+=31131211),...,,(min i i i d f πππππ （4） （3）新解的产生。
利用2变换法任选排列中两序号v u ,，交换其位置变为逆序，得到新路径。
（4）代价函数差。
)()(1111+-+-+-+=∆v v u u v u v u d d d d f ππππππππ （5）（5）接受准则。
⎩⎨⎧∆=,/-exp 1）（，T f P 00≥∆<∆f f （6） 如果0<∆f ，则接受新的路径，否则以概率)/(exp T f ∆-接受新的路径。
（6）降温。
利用选定的降温系数α进行降温，取新的温度T 为T α，本文选用999.0=α。
（7）结束条件。
用选定的终止温度3010-=e ，判断退火过程是否结束。
3.模拟退火算法求解结果图二 模拟退火计算结果由图像容易看出求得的最优移动充电器巡视路径为0-17-20-19-18-25-26-29-21-23-24-28-22-4-3-5-10-8-12-13-16-27-15-14-11-6-7-9-1-2-0，最短路径长度经计算为11.5064千米。
遗传算法求解：求解遗传算法的参数设定如下：交叉概率为1能保证种群的充分进化，一般而言，变异发生的可能性较小，本文取0.1。
1.遗传算法编码策略：用遗传算法解决TSP ，一个旅程很自然的表示为n 个传感器位置的排列，但基于二进制编码的交叉和变异操作不能适用，本文采用十进制编码，用随机数列3121w w w 作为染色体，其中10≤≤i w （30.,3,2 =i ），01=w ，131=w ；每一个随机序列都和种群中的一个个体相对应，例如，问题中的一个染色体为：[]78.0,69.0,56.0,11.0,87.0,74.0,45.0,82.0,23.0式中：编码位置i 为目标i ，位置i 的随机数表示目标i 在巡回中的顺序。
将这些随机数按升序排列得到如下巡回：5-2-9-4-8-7-3-1-62.遗传算法求解过程：（1）初始种群：利用经典的近似算法——改良圈算法求得一个较好的初始种群。
对于随机产生的初始圈：）（）（302,302,3111111≤<≤<<≤=+-+-v u v v v u u u v u C ππππππππππ ， 交换u 与v 之间的顺序，此时的新路径为：3111111ππππππππ ++--v u u v v u 。
记()()1111+-+-+-+=∆v v u u v u v u d d d d f ππππππππ，若0<∆f ，则以新路径修改旧路经，直到不能修改为止，就得到一个比较好的可行解。
直到产生M 个可行解，并把这M 个可行解转换成染色体编码。
（2）目标函数：目标函数为侦察所有目标的路径长度，适应度函数就取为目标函数。