“合理安排时间”建模案例
数学建模作业实验线性规划实验模板
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数学建模作业(实验3线性规划实验)基本实验1.生产计划安排某公司使用三种操作装配三种玩具——玩具火车、玩具卡车和玩具汽车。
对于三种操作可用时间限制分别是每天430分钟、460分钟和420分钟, 玩具火车、玩具卡车和玩具汽车的单位收入分别是3美元、2美元和5美元。
每辆玩具火车在三种操作的装配时间分别是1分钟, 3分钟和1分钟。
每辆玩具卡车和每辆玩具汽车相应的时间是( 2, 0, 4) 和( 1, 2, 0) 分钟( 零时间表示不使用该项操作) 。
( 1) 将问题建立成一个线性规划模型, 确定最优的生产方案。
( 2) 对于操作1, 假定超过它当前每天430分钟能力的任何附加时间必须依靠每小时50美元的加班获得。
每小时成本包括劳动力和机器运行费两个方面。
对于操作1, 使用加班在经济上有利吗? 如果有利, 最多加多少时间?( 3) 假定操作2的操作员已同意每天加班工作两小时, 加班费是45美元一小时。
还有, 操作自身的成本是一小时10美元。
这项活动对于每天收入的实际结果是什么?( 4) 操作3需要加班时间吗?解答解:设生产玩具火车、玩具卡车和玩具汽车的数量分别为X1, X2, X3, 则目标函数为:3X1+2X2+5X3约束条件:X1+2X2+X3<=4303X1+2X3<=460X1+4X2<=420X1>=0; X2>=0; X3>=0最优值为目标函数取得最大。
LINGO程序max=3*x1+2*x2+5*x3;x1+2*x2+x3<=430;3*x1+2*x3<=460;x1+4*x2<=420;运行结果Globaloptimalsolutionfound.Objectivevalue:1350.000Infeasibilities:0.000000Totalsolveriterations:2ModelClass:LPTotalvariables:3Nonlinearvariables:0Integervariables:0Totalconstraints:4Nonlinearconstraints:0Totalnonzeros:10Nonlinearnonzeros:0VariableValueReducedCostX10.0000004.000000X2100.00000.000000X3230.00000.000000RowSlackorSurplusDualPrice11350.0001.00000020.0000001.00000030.0000002.000000420.000000.000000( 1) 由运行结果可得, 最优的生产方案为:玩具火车、玩具卡车和玩具汽车的生产数量分别为: 0、100、230; 收入为1350.( 2) 由DualPrice第二行可知, 当操作1每增加1分钟收入增加1美元, 因此50/60<1, 使用加班在经济上是有利的; Rangesinwhichthebasisisunchanged: ObjectiveCoefficientRanges:CurrentAllowableAllowable VariableCoefficientIncreaseDecreaseX13.0000004.000000INFINITYX22.0000008.0000002.000000X35.000000INFINITY2.666667RighthandSideRanges:CurrentAllowableAllowableRowRHSIncreaseDecrease2430.000010.00000200.00003460.0000400.000020.000004420.0000INFINITY20.00000分析可知, 最多增加10分钟。
数学建模(全国)----眼科病床的合理安排
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数学建模(全国)----眼科病床的合理安排 -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN眼科病床的合理安排摘要本文在对相关数据进行整理和对数据深层次的分析基础上,首先确定了以床位服务强度ρ和累积满意度ψ为主的评价指标体系,并用该指标体系评价FCFS 模型和NAFCFS 优化模型的优劣。
通过指标体系对FCFS 模型相关问题的分析,可以发现通过改变不同类病人的入院优先顺序是可以有效地实现资源的优化配置的。
NAFCFS 优化模型实质上是在FCFS 模型病人入院排列次序规则的基础上,增加了时刻i t 时满意度高者优先入院治疗的规则,在NAFCFS 优化模型下病人入院的优先规则如下:1.病人在不同门诊时间登记的,按先来先服务的原则;2.病人在同一门诊时间登记的,根据入院时间相对应的周几,再按照相应中满意度的高低进入医院,知道医院没有空余的床位为止;3如有剩余的人数进入下一天,则它在下一天优先入院;4.依次类推。
在NAFCFS 优化模型下的某天累积满意度11223344a v a v a v a v ψ=+++,其中1v 、2v 、3v 和4v 分别是白内障(双眼)、白内障(单眼)、青光眼及视网膜病人在一周内不同时刻相应的的满意度的评价表,NAFCFS 优化模型的满意度评价满意度评价表是NAFCFS 优化模型中病人入院优先顺序的重要表现方式,通过该评价表可以预测某个病人何时可以入院治疗的大概区间,并可针对具体的预期结果向医院管理方提出可行性建议。
同时,NAFCFS 优化模型已在一定程度上优化了FCFS 模型,但也有其局限性,在本文中对此也有相关论述。
关键字:评价指标体系累计满意度函数 NAFCFS 排队论一、问题重述医院就医排队是大家都非常熟悉的现象,它以这样或那样的形式出现在我们面前,例如,患者到门诊就诊、到收费处划价、到药房取药、到注射室打针、等待住院等,往往需要排队等待接受某种服务。
推荐-数学建模优秀眼科病床的合理安排的数学模型 精品 精品
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眼科病床的合理安排的数学模型摘要医院就医排队是大家都非常熟悉的现象,怎样减少排队等待时间是病人关心和医院关注的问题,而眼科病床也需要作出合理安排。
问题一定义了评价指数,指数1:手术前最短等待时间与最短准备时间的差与最短准备时间的比值,指数2:队长与手术后观察时间的比值,以评价该问题的病床安排模型的优劣。
在问题二的解决过程中,需对四种疾病病人分类进行处理。
针对各类病人的门诊、住院、手术和恢复时间的差异和病床安排方法对它们的影响,将时间统一成星期一至七来处理。
由于手术时间不变且和星期紧密相关,同星期的同类疾病病人就诊与出院人数应服从一定分布,并基于题中数据给出各分布的参数。
同时,由手术安排的时间限制和各类疾病的术后恢复时间,给出病床安排方法的权重因子。
最终,通过设定初始时间,运用计算机随机模拟的方法,得到安排病床前各类病人的等待人数,并求出其权重因子。
依病人总权重高低,安排住院,以此保证安排的合理性。
对于问题三,根据历史数据,统计出当时住院病人、等待住院病人的人数和等待入住的时间,再通过人工神经网络拟合数据,得出病人门诊时大致入住的时间区间。
问题四主要利用了问题二求解过程中的权重-时间关系。
因手术安排的时间限制和各类疾病的术后恢复时间的不同,一周内各星期为各类病人安排床位权重会存在差异。
因此,问题四的处理方法在于:将不同调整方案下的各类病人一周内随时间变化的权重加和,找出其中权重随时间波动相对较小的方案,即为最优的手术时间安排方案。
问题五将每种类型的病人得到的床位数作为服务窗口的个数,病人到达服从Possion流过程,病人的住院时间服从负指数分布,此系统属于排队论中的M/M/c/ 系统。
为了满足所有病人在系统内的平均逗留时间最短,运用整型规划方法,求得白内障病人(单眼手术)、白内障病人(双眼手术)、外伤病人、青光眼病人、视网膜疾病病人分到的床位数之比为10:15:9:12:33,所有病人在系统内的平均逗留时间为9.0037天。
利用数学模型解决时间问题
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利用数学模型解决时间问题时间是我们生活中非常重要的因素之一。
我们常常面临需要高效利用时间的问题,因此利用数学模型来解决时间问题就变得非常有意义。
数学模型可以帮助我们合理安排时间,提高工作效率,实现更好的时间管理。
本文将以不同情境为例,介绍如何利用数学模型解决时间问题。
1.任务调度问题任务调度是一个常见的时间问题。
假设我们有N个任务需要完成,每个任务所需的时间分别为t1,t2,t3,...,tN。
我们要找到一种最佳的调度方式,使得总的完成时间最短。
为了解决这个问题,我们可以使用图论中的关键路径方法。
首先,我们将每个任务作为一个节点,用有向边连接各个任务。
边的权值为任务所需的时间。
然后,我们可以使用拓扑排序算法找到任务的顺序,使得前驱节点的完成时间早于后继节点的开始时间。
最后,我们计算节点的最早开始时间和最迟开始时间,并确定关键路径。
关键路径上的节点需要被严格按照顺序执行,以保证总的完成时间最短。
2.列车时刻表安排问题在列车运行管理中,时刻表的合理安排是非常重要的。
我们需要考虑列车的出发时间、到达时间、停车时间等因素,来保证列车之间的间隔合理、运行安全。
为了解决这个问题,我们可以使用运筹学中的整数规划模型。
我们将列车时刻表安排视为一个线性规划问题,设定目标函数和约束条件。
目标函数可以是最小化列车之间的时间间隔或最小化整个列车运行时间。
约束条件可以包括列车的出发时间、到达时间、停车时间等。
3.路线选择问题在日常生活中,我们经常面临选择最短路线的问题。
比如我们要从A地点到B地点,有多个不同的路线可供选择。
我们希望找到一条最短的路线,以节省时间和能源。
为了解决这个问题,我们可以使用图论中的最短路径算法,比如迪杰斯特拉算法或弗洛伊德算法。
我们将地点抽象成图的节点,道路抽象成边,并为边赋予权值(比如距离或时间)。
然后,我们可以使用最短路径算法找到从起点到终点的最短路径,并计算出最短路径的长度。
这样,我们就可以选择最短路径来解决路线选择问题。
数学建模时间安排参考
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数学建模时间安排参考
竞赛信息
数学建模时间安排
在上午8:30分拿到题目以后,就要潜心研究题目,吃透研究透题目。
在中午的时候确定做哪个题目,然后就要开始查找文献资料。
确定做哪个题最迟不能拖到晚上8:30分,也就是说一定要在拿到题目后12个小时内确定选题。
查找资料的工作则要在第二天的上午10整前结束了,第一天就这么过,并要适当休息下,保证以后几天的精力。
当然如果体力充沛的话可以不用睡觉,本人在两次全国赛中80个小时最多休息了4个小时,在浙大有个记录是连续5天不睡觉的,这个记录偶是不敢破,毕竟没那么好的体力。
在第一天的时候理解题意是最关键的,并且一定要理解透彻,并且理解的越快越好。
第二天中午开始则要开始动笔写论文了,一边分析问题一边写论文。
如果到题目做完了再写则来不及了。
在下午的时候则要把模型构建好了,并开始求解,到第三天中午的时候则要基本完成模型的求解了。
到第三天晚上则要基本完成论文了。
并要不断的修改论文,开始最后最关键的一环,艰苦卓越的修改修改再修改的过程。
这个时间安排是最理想的,能达到如此的队一般都能取得较好的成绩,但是很多队大都是前松后紧,我们队也是,慢热。
结果往往时间不够,最后的环节没做好导致前功尽弃。
这个教训很是深刻啊。
数学建模方法之时间序列
![数学建模方法之时间序列](https://img.taocdn.com/s3/m/5a1c52777375a417866f8f80.png)
(
S
(1) t
St(2) )
S
(1) t
1 1
(S
(1) t
S
( t
2)
)
因
S (1) 0
S (2) 0
16.41
yˆ1
S (1) 0
16.41
yˆ 2
S1(1)
1 1
(S1(1)
S1(2) )
16.41 1 (16.41 16.41) 1 0.4
16.41
yˆ 3
S
(1) 2
1 1
(S
(1) 2
S
(2) 2
)
16.89 1 (16.89 16.60) 17.37 1 0.4
以此类推,计算结果如表中所述,最后,计算预测标准误差,
n
2
S
( yt yˆt )
t 1
8.72 1.21
n2
6
由于此例中数据基本上属于变化比较平稳的情况,二次指数平滑的预
测效果反而不如一次指数平滑。
yt1 yˆt1
1
16.41
16.41
( yt1 yˆt1 )2
2
17.62
16.89
16.41
1.21
1.46
3
16.15
16.59
16.89 -0.74
0.55
4
15.54
16.17
16.59 -1.05
1.10
5
17.24
16.59
16.17
1.07
1.14
6
16.83
16.68
16.59
3
16.15
16.59 16.60 17.37 -1.22 1.49
时间序列模型经典案例
![时间序列模型经典案例](https://img.taocdn.com/s3/m/2ffbfe34a66e58fafab069dc5022aaea998f417c.png)
时间序列模型经典案例
时间序列模型是一种以时间为基础的统计模型,旨在对给定的时间序列数据进行建模
和分析。
它的基本策略是使用历史先前的行为来预测未来的行为。
它可以用于一些经济领域,如股市价格预测、可用机器预测成本、销售预测、金融账户预测和疾病蔓延预测等等。
在这种情况下,时间序列模型可以帮助人们找出未来的可能性和未来可能出现的潜在变异。
其中,一个经典的时间序列模型案例就是服务水平分析。
服务水平分析是一种应用时
间序列分析的方法,用来评估服务和/或产品的可用性、可靠性和性能。
它通过定时监测
服务或产品的可用性,反映回客户的使用情况以评估服务或产品的能力。
服务水平分析可
以对质量、可靠度和性能感兴趣的组织有所帮助,因为可以根据“服务水平政策”来识别
并跟踪服务或产品的可用性和服务质量的缺陷。
时间序列模型的另一个经典案例是客流量预测。
客流量预测是一种应用时间序列模型
的方法,它可以用来预测某一段时期内客流量的实际变化趋势。
它具有很强的精准性和灵
活性,可以精确推断客流量的预测水平,从而向组织有关以及如何优化客流资源分配方面
发出更多建议。
此外,时间序列模型的应用还包括气象分析、饮用水质量预测、能源需求识别和预测、环境污染预测以及各种其他社会问题预测等等。
例如,应用气象分析模型来识别和预测气
温变化可以帮助人们更好地处理气象灾害,而应用能源需求识别和预测则可以为能源市场
提供更多信息,进而实现环境友好型、可持续发展的社会。
合理安排时间加案例
![合理安排时间加案例](https://img.taocdn.com/s3/m/11cb38fefc0a79563c1ec5da50e2524de518d01f.png)
合理安排时间加案例一些年轻的职场新人小明,工作强度大,任务繁重,经常感到压力山大,时间不够用。
他希望能够合理安排时间,提高工作效率,减少压力。
他采取了以下措施:1.设定明确目标:首先,小明明确了自己的工作目标和生活目标。
他知道自己想在职场上取得成功,同时也渴望有足够的时间陪伴家人和朋友。
设定明确的目标可以帮助小明确定自己的优先事项,避免陷入琐事和次要的任务中。
2.制定计划:小明将每天的工作和生活任务都列在清单上,并按照优先级排序。
他充分考虑紧急程度和重要性,将重要且紧急的任务放在优先位置,避免因为琐事而浪费时间。
他每天早上和晚上抽出一些时间来制定计划,确保自己始终有清晰的方向和目标。
3.制定时间表:小明了解到,时间的管理需要有一个明确的框架。
他制定了一份详细的时间表,将每个工作任务和活动都安排在固定的时间段内。
他为不同类型的任务设置了不同的时间段,比如专注工作的时间、休息放松的时间和社交交际的时间,这样可以更好地控制时间,并避免过度投入其中一项工作导致疲惫和厌倦。
4.集中注意力:小明意识到,集中注意力是提高工作效率的关键。
他在专注工作的时间段内,尽量避免干扰和分心的因素。
他关闭了手机和电脑上的社交软件,将注意力完全放在当前的任务上。
他还学会了一些集中注意力的技巧,比如番茄工作法和专注呼吸法,来提高自己的专注能力。
5.合理分配时间:小明不再试图一次性完成所有的任务。
他意识到,人的精力是有限的,过度投入会导致疲劳和效率低下。
因此他合理分配时间,将大任务切割成小任务,并在任务之间设置休息的时间段,以保持自己的精力和动力。
通过以上措施,小明取得了明显的效果。
他发现自己在工作中更加高效,完成任务的质量也得到了提高。
同时,他也有更多的时间用来陪伴家人和朋友,从而增加了自己的幸福感。
综上所述,合理安排时间可以帮助我们更好地管理工作和生活。
通过设定明确目标、制定计划、制定时间表、集中注意力和合理分配时间,我们能够提高工作效率,减少压力,达到更好的工作和生活平衡。
优化时间管理的日程安排模板案例与经验分享
![优化时间管理的日程安排模板案例与经验分享](https://img.taocdn.com/s3/m/e566d3fb1b37f111f18583d049649b6648d7091c.png)
优化时间管理的日程安排模板案例与经验分享时间是我们最宝贵的资源之一,如何有效地管理时间成了现代人亟需解决的问题。
本文将为大家分享一种优化时间管理的日程安排模板,同时结合个人经验,帮助大家更好地进行时间管理。
一、确定个人时间管理目标在开始安排日程前,我们首先需要明确自己的时间管理目标。
这可以是提高工作效率、平衡工作与生活、专注学习等。
不同的目标会对日程安排有不同的影响。
二、每日日程安排模板下面是一个每日日程安排模板的例子,你可以根据自己的情况进行调整:时间段 | 任务-------------------------------------早晨 6:00-7:00 | 运动/冥想早晨 7:00-8:00 | 早餐与清晨准备上午 8:00-9:00 | 邮件和消息处理上午 9:00-11:00| 重要工作任务一上午 11:00-12:00| 同事会议/团队讨论午餐 12:00-13:00| 午餐休息下午 13:00-14:00| 重要工作任务二下午 14:00-15:00| 会议/电话沟通下午 15:00-17:00| 日常工作处理傍晚 17:00-18:00| 锻炼/放松晚餐 18:00-19:00| 晚餐与家庭时间晚上 19:00-21:00| 学习/个人发展晚上 21:00-22:00| 阅读/放松活动晚上 22:00-23:00| 准备睡眠以上是一个简单的模板,你可以根据个人习惯和工作安排进行调整。
重要的是将时间段与任务相对应,并制定固定的安排。
三、经验分享与注意事项1. 根据优先级安排任务:根据工作的紧急性和重要性安排任务的顺序,优先处理重要且紧急的任务。
这样可以确保重要事项得到妥善处理,避免拖延现象的发生。
2. 合理规划休息时间:在安排日程时,不要忽视休息和放松的时间。
疲劳会导致效率降低,合理的休息可以帮助身心恢复,提高工作效率。
3. 留出弹性时间:在日程安排中,合理地留出一些弹性时间,以应对突发事件或任务延误的情况。
学生时间管理矩阵案例
![学生时间管理矩阵案例](https://img.taocdn.com/s3/m/2e105e3fbfd5b9f3f90f76c66137ee06eff94e18.png)
学生时间管理矩阵案例介绍时间管理对学生来说是非常重要的,它可以帮助学生合理安排时间,提高学习效率,减少工作压力。
时间管理矩阵是一种常用的时间管理工具,通过将任务划分为紧急与重要的四个象限,帮助学生更好地管理时间。
本文将介绍一个学生的时间管理矩阵案例,以帮助读者更好地理解和应用时间管理矩阵。
案例小明是一名大学生,他经常感到时间不够用,总是感到学习压力很大。
于是,他决定尝试使用时间管理矩阵来改善自己的时间管理。
他首先列出了自己的任务清单,包括学习、课外活动、社交等。
第一象限: 紧急且重要在时间管理矩阵中,第一象限代表了紧急且重要的任务,这些任务需要立即处理并且对个人的长期目标有重大影响。
小明在这个象限中列出了以下任务: - 完成明天的课程作业 - 准备下周的考试 - 安排健身时间 - 参加学术研讨会为了高效完成这些任务,小明采取了以下措施: - 每天晚上预留专注学习的时间,完成课程作业和复习计划。
- 制定一个详细的备考计划,合理分配时间,集中精力备考。
- 安排每周固定的健身时间,保持身体健康。
- 参加学术研讨会,提升学术能力,并和同行交流学习。
第二象限: 不紧急但重要第二象限代表了不紧急但重要的任务,这些任务对个人的长期发展非常重要,但不需要立即处理。
小明在这个象限中列出了以下任务: - 深入研究感兴趣的课题- 参加志愿活动 - 阅读专业书籍 - 制定个人学习计划为了有效管理这些任务,小明采取了以下措施: - 每个星期日安排固定的时间进行深入研究感兴趣的课题。
- 参加志愿活动,为社会做出贡献。
- 每天预留时间阅读专业书籍,拓宽知识面。
- 制定个人学习计划,包括长期和短期目标,明确规划学习内容和时间。
第三象限: 紧急但不重要第三象限代表了紧急但不重要的任务,这些任务对个人的长期发展没有重要影响,但需要立即处理。
小明在这个象限中列出了以下任务: - 回复社交媒体上的留言 - 看电视剧和电影 - 泡图书馆 - 参加派对和聚会为了合理处理这些任务,小明采取了以下措施: - 每天设置固定的社交媒体时间,回复留言并与朋友保持联系。
关于人员时间安排问题的数学建模
![关于人员时间安排问题的数学建模](https://img.taocdn.com/s3/m/39038fd76f1aff00bed51e18.png)
关于人员时间安排问题的数学建模本题涉及公司对人员进行时间安排的问题,安排的策略既不能浪费人力资源,同时又使他们在自己的工作时间内发挥应有的效益。
目的是使最省人力、最省开支的目的,达到公司事半功倍的效果。
我们采用的是对题目进行各时间段落实,采用列出方程组,解出最优解的方案。
建立的关于人员时间安排问题的模型S=(X+Y)×800+(Z+W)×900,最后对各未知数之间的关系的分析、解剖,分析得出的结果:S=38000,X=10,Y=15,Z=20,W=0。
此模型涉及到线形方程的最优解,反映了此人员时间安排及工程预算、工程测量等工作安排的实际问题,对其他各领域方面的深入研究也有一定的指导意义。
一.(1)问题的提出某公司的营业时间是上午8点到21点,服务人员中途需要1小时的吃饭和休息时间。
每人的工作时间为8小时,上午8点到17点的工作人员月工资为800元,中午12点到21点工作的人员的工资为900元。
为保证营业时间内部有人值班,公司安排四个班次,其班次休息私见安排都有所安排。
问如何安排服务人员既满足需求又使公司所付工资总数最少。
(2)模型假设1)假设各班次人员可以任意安排;2)不考虑服务人员的个人时间问题;(3)符号说明X为班次是1班的工作人员的总人数;Y为班次是2班的工作人员的总人数;Z为班次是3班的工作人员的总人数;W为班次是4班的工作人员的总人数。
(4)模型分析1)对时间区间8:00—10:00工作人员的安排,班1和班2都在值班时间内,所以班1和班2人员都可胜任,X+Y≥20。
2)对时间区间10:00—12:00工作人员的安排,班1和班2都在值班时间内,所以班1和班2人员都可胜任,X+Y≥25。
3)对时间区间12:00—14:00工作人员的安排,班1和班2、班3、班4都有部分工作时间在此区间内,班1:13:00—14:00区间上能值班,班2:12:00—13:00区间上可以值班,此区间属于班3和班4工作时间内,所以班1、班2、班3、班4都能担任此区间的值班工作。
数学建模——班车的合理安排
![数学建模——班车的合理安排](https://img.taocdn.com/s3/m/427fdd38ee06eff9aef807cd.png)
承诺书我们仔细阅读了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。
我们授权河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): C参赛队员(打印并签名) :序号姓名(打印)所在学院(打印)签名(手签)1 郭廷桢物理与机电工程学院2 魏晓明物理与机电工程学院3 岳春烈物理与机电工程学院指导教师或指导教师组负责人(打印并签名):日期: 2015 年 5 月 24 日评阅编号(由竞赛组委会评阅前进行编号):评阅专用页评阅编号(由竞赛组委会评阅前进行编号):评阅记录(供竞赛组委会评阅时使用):评阅人评分备注评阅结果:获奖等级:班车的合理安排摘要:本文针对班车的合理安排,关于发车时间、线路、每条路线的运行时间、班次和各个车辆的耗油成本的问题建立相应的数学模型,在问题解决过程中采用了穷举算法和递归算法。
分析、建立模型、求解过程中,利用MATLAB对数据进行分析、处理,并用C语言实现某些算法,得出相应的结论。
问题1 通过分析题中所给的数据,对线路1每天乘坐人数建立单因素方差分析模型,假设临界值为0.05,在MATLAB中用函数P=anoval(X)来计算概率值,得出P>>0.05,故认为问题1结果不存在显著的差异。
问题2 根据题中所给数据,通过研究分析,建立派车最优化组合模型,再增加耗油成本变量,建立单目标最优化模型,再通过C语言运用穷举法求出最优解,得出每日最低耗油成本同时确定了班车的安排方式,其安排方式见表5.6所示。
数学建模公司任务的合理安排
![数学建模公司任务的合理安排](https://img.taocdn.com/s3/m/422aa9fbaef8941ea76e052b.png)
公司任务的合理安排
某公司现有m =12名员工,目前,每人均同时接到n =20项任务,这20项任务必须由该员工独立完成。
i p 表示任务i 需要工作的天数,i d 表示任务i 截止的时刻,i C 表示任务i 的实际完工时刻。
任务i 未完工前(含未开工前),公司每天均需要支出费用i a 元,任务情况如表1所示(任务编号为i =1...240)。
(1) 设i a =1元,试为每人合理安排任务顺序,使得公司总支出费用F 最低。
(2) 若任务i 未按期完成,即i i d C >,则在延误的i i i d C L -=天中,公司每天还
要额外支出i w 元。
试为每人合理安排任务顺序,使得公司因任务延误而额外支出的总费用w T 最低。
(记)0,max(i i i d C T -=)
(3) 若20×12=240项任务可重新分配给12名员工,在问题(1)的假设下,如何分
配才能使得公司总支出费用最低。
表1 任务情况表
注:请自行给任务编号:从左到右,从上到下.。
时间矩阵案例
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时间矩阵案例在日常生活中,我们经常会感到时间不够用,总是忙忙碌碌却没有完成想要做的事情。
这时候,我们就需要学会如何合理地利用时间,提高工作效率。
时间管理中的时间矩阵就是一个很好的工具,它可以帮助我们更好地安排时间,提高工作效率。
下面,我将通过一个时间矩阵案例来说明时间矩阵的具体运用。
假设有一个名叫小明的上班族,他每天都感到时间不够用,总是忙忙碌碌,却没有完成想要做的事情。
于是,他决定尝试使用时间矩阵来管理自己的时间。
小明首先将自己的任务分为重要紧急、重要不紧急、不重要紧急和不重要不紧急四个象限,然后将自己的任务按照不同的分类填入时间矩阵中。
在重要紧急的象限中,小明填入了一些必须立即处理的工作,比如上级交代的紧急任务、突发事件的处理等。
在重要不紧急的象限中,小明填入了一些需要长期规划的工作,比如学习提升自己的技能、规划未来的职业发展等。
在不重要紧急的象限中,小明填入了一些需要尽快处理但并不重要的工作,比如一些琐碎的杂务、一些他人委托的琐碎任务等。
而在不重要不紧急的象限中,小明填入了一些既不重要又不紧急的事情,比如一些无关紧要的娱乐活动、一些浪费时间的事情等。
通过时间矩阵的使用,小明发现自己以往总是被一些不重要不紧急的事情所困扰,导致重要的事情总是拖延。
而现在,他可以更清晰地看到自己的任务分布情况,更好地安排时间,提高工作效率。
他学会了将更多的时间投入到重要紧急和重要不紧急的事情上,而将不重要不紧急的事情减少甚至消除,从而更好地掌控自己的时间。
通过这个时间矩阵案例,我们可以看到时间矩阵的确是一个很好的时间管理工具。
它可以帮助我们更清晰地看到自己的任务分布情况,更好地安排时间,提高工作效率。
因此,我建议大家在日常生活中也可以尝试使用时间矩阵来管理自己的时间,相信它会给你带来意想不到的收获。
希望通过这个案例的分享,能够对大家有所启发,让我们一起学会更好地管理时间,提高工作效率。
课程时间安排-数学建模
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课程时间安插的优化模型之杨若古兰创作摘要排课是教务运作中的一项次要工作,同时排课成绩也是一个复杂的组合优化成绩,对此成绩的建模和求解,难度都非常大.多数情况下我们只是满足于求解成绩的一个可行解,而对此可行解的进一步优化常常通过手工完成,效力很低.目前有很多计算机专家和数学专家都努力于对大规模排课成绩的研讨,在此我们给出一个规模绝对较少,束缚绝对较少的较为简单的排课成绩.解决排课中的成绩,既能满足老师授课上机的请求又能满足先生对上机时间的合理安插.让黉舍、老师和同学的满意.让老师满意,就是安插尽量少出现像同一天同一名老师上1-2节,7-8节,最好是1-2节面授然后4-5节课上机;让同学们满意,可从以下几方面考虑,比方,同一班级同一门课程,至多应隔一天上一次,另外对先生感到比较难学的课程尽量安插在最好的时段,上机时间要安插在面授课以后;让黉舍满意,就是尽量减少因出现成绩而不克不及不为老师调课的次数.根据实际情况在具体模型建立过程中采取了0-1矩阵法,矩阵的乘法等数学方法,建立优化类数学模型来求解无效矩阵,根据无效矩阵初排课表,结合多方面身分建立批改矩阵,对初排课表逐层点窜,得出最优排课表.并通过matlab实现算法和给出模型的解.先将123班级课表和20张老师课表转换为0-1变量,有课改为0,没课改为1,构成两个矩阵,然后可用VB编程得到一个新的矩阵,两矩阵中元素都为1时,新的矩阵对应的元素就为1,即老师和班级同时有空时为1.将多目标函数转换为单目标函数,其他的请求可直接在束缚条件中满足.然后用lingo软件编程解决(其束缚条件和目标函数都可用lingo的语句暗示出来)关键词:排课成绩0-1矩阵矩阵的乘法优化目标矩阵lingo VB1 成绩重述排课是教务运作中的一项次要工作,同时排课成绩也是一个复杂的组合优化成绩,对此成绩的建模和求解,难度都非常大.多数情况下我们只是满足于求解成绩的一个可行解,而对此可行解的进一步优化常常通过手工完成,效力很低.目前有很多计算机专家和数学专家都努力于对大规模排课成绩的研讨,在此我们给出一个规模绝对较少,束缚绝对较少的较为简单的排课成绩,请同学们加以解决.目前,某校的计算机上机课大都安插在计算机学院,计算机学院有5个机房用于先生上机,每个机房大约容纳90人.安插上机的课程共有4门,指点上机的教师共有24人,其中20人为课程的授课教师,见附件1,其他四人为机房的管理人员,顺次为陆老师,章老师,张老师和彭老师,其中陆老师负责2个机房.共有123个班级须要上机,具体名单见附件1.教师和先生的上机时间不克不及和他们的授课课程时间冲突,为此我们给出了各位教师和各个班级先生的课程表,见文件夹附件2.四名管理人员可全天进行上机指点,但只能在本人负责的机房进行.请求:(1)为了包管授课后果,学院规定每个老师在同一个时间段只能为1个班级进行指点;而同一时段答应有两名教师在同一个机房分别指点一个班级;(2)上机指点老师尽可能指点本人授课班级的先生;(3)周末尽可能不安插上机;其次早晨尽可能不安插上机.(4)为了减少教师到新校区的次数,上机时间尽可能与其授课时间安插在同一天.(5)还有其它请求可根据高校教学的情况,酌情给出,给出时要充分考虑教学规律、教学后果和大部分老师、先生的请求.2 条件假设1.每个机房大约容纳90人,每个班都在45人以下,所以假设每个机房在同一时间可容纳2个班,有5个机房.所以有2*5=10个班可同时上机.2.题目中请求(1)很容易满足,班级老师一对一.根据请求(2),可假设上机指点老师必须指点本人授课班级的先生.3.根据请求(3),可假设周末不安插上机,如许老师先生都情愿,并假设早晨可以安插上机.4.将请求(4)作为目标函数,(1)(2)(3)为束缚条件.3 符号说明在模型的求解过程中有说明4 成绩分析1,通过对所给附件中课表的安插发现影响排课的身分次要有以下几项:其中时间又有面授时间和上机时间之分分别以单箭头右边的为行右侧的为列建立两关系间的无效矩阵A、B、D,由A B⨯得矩阵C,再由C D⨯得矩阵E,确定其中的时间课程矩阵B为目标矩阵,以A、C、D影响矩阵为束缚对目标矩阵进行点窜即可得所求的最优目标矩阵B,以最优目标矩阵B初排课表,再根据批改矩阵E对初排课表进行批改即可得最优排课表.2,应用我们建立的模型,对所给黉舍专业的课表进行了重排,并和现有的该专业的课表进行了对比分析;3,通过我们建立的排课模型,综合优缺点分析,对黉舍教务处排课表成绩中出现的成绩给出合理的、可行性的建议.5-6.模型的建立与求解4.1由于周末不安插上机,早晨可安插上机,所以一周有25节课可以上机.每节课序号如下:周一周二周三周四周五1-2节 1 6 11 16 213-4节 2 7 12 17 225-6节 3 8 13 18 237-8节 4 9 14 19 249-10节(早晨)5 10 15 20 25老师编号和班级编号如下:老师编号老师姓名老师全天没课老师上机指点的班级班级编号1 陈英周3,周5 材控1103(35) 1材控1104(37) 2物理1101(31) 3物理1102(31) 4 2 丁胜1,3,5 金材1101(40) 5金材1102(41) 6金材1103(39) 7土木1101(29) 8土木1102(43) 9土木1103(42) 10机工1105(38)11机工1106(38)123 黄远林 5 平安1101(34)13平安1102(35)14平安1103(34)15化工1104(47)16化工1105(46)17化工1106(46)18采矿1101(37)19采矿1102(38)20采矿1103(37)21环工1101(35)22环工1102(34)23 4 王思鹏3,5 矿加1101(37)24矿加1102(36)25矿加1103(37)26交工1101(33)27交工1102(35)28交工1103(33)29化工1101(45)30化工1102(47)31化工1103(47)32材控1101(37)33材控1102(36)34 5 张葵2,5 机电1101(36)35机电1102(38)36机电1103(38)37机电1104(38)38 6 廖建平 3 人力1101(44)39人力1102(43)40社保1101(30)41英语1101(30)42英语1102(28)43英语1103(28)44行管1101(36)45行管1102(36)46社保1102(29)47信息(电专)481101(34)信息(电专)491102(31)7 刘琼1,3 法学1102(31)50法学1102(31)51德语1101(35)52国贸1103(36)53国贸1104(37)54工商1101(43)55工商1102(44)56 8 田萍芳 5 工管1101(29)57工管1102(30)58工管1103(31)59会计1101(40)60会计1102(40)61会计1103(41)62财务1101(31)63财务1102(30) 64财务1103(30)65 9 吴志祥1,3,5 建筑1101(25) 66建筑1102(24)67建艺1101(33)68装潢(专)1001(41)69 10 杨治1,3,5 土木1104(41)70土木1105(41)71无材1101(43)72无材1102(42)73无材1103(43)74给排水1101(36)75给排水1102(36)76 11 胡慧君1,3,5 冶金1102(29)77冶金1103(30)78冶金1104(33)79环设1101(32)80环设1102(32)81环设1103(32)82车辆1101(财产)83(34)车辆1102(37) 84 12 涂新辉1,3,5 土木1106(42)85土木1107(43)86冶金1101(32)87冶金1101(英才)88(40)13 李琳2,4,5 给排水1103(37)89给排水1104(35)90工业1101(40)91工业1102(39)92 14 王磊 5 机工1101(40)93机工1102(40)94交运1101(36)95交运1102(36)9615 何亨2,3,5 营销1101(36)97营销1102(34)98英语1104(30)9916 乔瑞1,3,5 机工1107(38)100机工1108(38)10117 张志辉2,4,5 国贸1101(38)102国贸1102(35)10318 欧阳琳3,5 热能1101(40)104热能1102(40)105生物1101(40)106城乡1101(34)107车辆1103(37)108汽服1101(38)109汽服1102(38)11019 黄莉2,5 机工1103(40)111机工1104(40)11220 余志兵1,3,4 预防1101(40)113预防1102(40)114预防1103(37)115药学1101(34)116药学1102(35)117临床1101(44)118临床1102(43)119临床1103(43)120临床1104(44)121临床1105(44)122临床1106(45)123 4.2以第一名老师为例,第一名老师陈英课表如下:老师有课时不克不及指点先生上机,在一周25节课中老师没课改为1,有课改为0则第一名老师的课表转换为0-1则得到:1 1 1 1 1将表格转换为一维数组有25列(对应25节课),则A1=(11101 10111 11111 10011 11111 ),同理第二位老师的课表转换为0-1,则得到A2=(11111 00011 11111 00011 11111),那么20位老师是否有空指点先生上机构成了一个20行25列的矩阵A,如下:4.3同理将每个班级课表也转换为0-1变量,第一个老师教了4个班:材控1103(35)、材控1104(37) 物理1101(31)、物理1102(31).第一个老师教的4个班构成一个4行(按顺序对应4个班)和25列(对应25节课)的矩阵:第二个老师教了8个班,这8个班的的课表转换为0-1后构成一个8行25列的矩阵:同理可得B3,B4…….B20(B20为第20个老师所教的班构成的矩阵).那么这20个老师教的123个班级构成一个123行25列的矩阵:只要老师和先生同时有空,先生才干上机.矩阵A1中1暗示老师有空,B1暗示老师所教的班有空.由矩阵A1和B1可得矩阵C1.矩阵C1暗示老师和其所教的班级同时有空 A1=(11101 10111 11111 10011 11111 )所以A1和B1中的对应的元素同时为1是,C1中响应的元素才为1,根据VB 编程可得C1(见附表1),所以同理由A2,B2可得C2,将C1,C2…….C20构成一个123行25列的矩阵,得: 确定束缚条件设x 是一个123行25列的矩阵一周25节课中每个班只须要一个老师指点一次,所以矩阵每行中只须要一个1,束缚条件(1)如下 只要当老师先生同时有空时才干上机:根据假设在同一时间最多只要10个班课以上机,即ij x 的每列之和小于等于10 确定目标函数第一名老师周三周五全天没课,即第11到15节,20到25节没课,i 为1,2,3,4暗示第一个老师指点标号为1,2,3,4的4个班上机,所以令m1=∑∑==+2520126j ij j ij x x (i=1,2,3,4)第二位老师周一周三周五全天没课,i 为5,6,7,8,9,10,11,12暗示暗示第二个老师指点标号为5,6,7,8,9,10,11,12的8个班上机令m2=∑∑==+151151j ij j ij x x +∑=2520j ij x (i=6,7,8,9,10,11,12)以此类推,可得m3,m4 (20)由于在lingo 中@sign 暗示当x<0时返回-1,x>=0返回1 所以令M=sign(-mi)+sign(-m2)+……..+sign(-m20)由于m1 为0或1,在其前加一个负号,所以-m1取0或-1,再用数值函数,可得目标函数: max=M (即老师全天没课时尽可能不来指点上机)7.模型的推广与评价长处:1,用0-1规划解决彼此束缚成绩.构成“时间段-课程-教师-机房“组合,科学合理;2,慢慢优化,层层递进,思路清晰,简单易懂;3,本模型充分考虑教师、先生和黉舍的满意度请求,课表的设置更加合理和人性化;4. 本模型在建立过程中对上课时间巧妙赋值,将实际成绩数值化. 缺点:本模型在建立时,未考虑单双周排课成绩,若把此身分加以考虑,将使模型更加的完好.8.参考文献[1] 姜启源,谢金星,叶俊.数学模型(第三版).北京:高等教育出版社 2008.[2] 雷英杰,MATLAB遗传算法工具箱及利用,西安电子科技大学出版社,2005[3] 林志雄,排课数学模型及其算法,龙岩学院学报第六期,2006年12月.9.附录:附录一:VB编程代码Private Sub command1_click()Dim a(25), b(25), c(25)X1 = WordStr(Text1.Text, " ", "")X2 = WordStr(Text2.Text, " ", "")q = Len(X2)Print Len(X2)For k = 0 To q \ 25 - 1Print Len(X2)h = 25 * kFor i = 1 To 25a(i) = Mid(X1, i, 1)b(i) = Mid(X2, i + h + 2 * k, 1) a(i) = Val(a(i))b(i) = Val(b(i))c(i) = a(i) * b(i)n = n + 1Print c(i);NextPrintNextEnd Sub输入数据得到的结果:老师0111101 10111 11111 10011 11111 先生00101 00111 01101 01011 00111 00101 00111 01101 01011 00111 00011 00011 00011 00111 00011 00011 00011 00011 00111 00011 00001 00111 01101 00011 00111 00101 00111 01101 01011 00111 00001 00011 00011 00011 00011老师0211111 00011 11111 00011 11111先生00011 00011 01101 00011 00111 00011 00011 01111 00011 00011 00011 00011 01101 00011 00111 00101 00011 00001 00011 00111 00001 00011 00011 00011 00111 00001 00011 00011 00011 00111 00001 00001 00111 00011 00011 10001 00001 00111 00001 00011老师301111 00011 11011 00011 11111先生00011 00111 00111 00111 00001 01011 01011 00111 00111 00011 01011 00101 00111 00111 10011 00011 00011 00011 00011 00011 00011 00011 00011 00011 00011 00011 00011 00011 00011 00011 01011 00111 10011 01001 0011111011 00011 00011 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0,0,0,1,1,0,0,0,1,1,0,0,0,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,0,0,老师611101 00111 11111 00101 00111先生00001 00111 00101 00011 0001100001 00111 00101 00011 0001101001 10011 11110 01001 0001100001 00011 10101 10111 00011 01001 00101 00011 01111 01001 00001 10011 00011 10001 00011 00001 01011 00001 10011 00011 00001 00011 01001 10001 00011 00011 00011 01001 00001 00111 00001 00011 00011 01001 00111老师711111 00011 11111 10011 11101先生00011 00111 00011 00111 00001 10011 00011 00011 00111 00001 00001 00011 10001 00111 00001 10101 00011 10111 00001 00111 00101 00011 00111 00011 01111 00011 01011 00101 01011 00011 00111 01011 00011 00011 00011老师810111 00111 10111 00111 11111先生00111 01001 00011 01001 0001100101 01001 00111 01001 00011 00011 01011 00101 00101 00111 00011 01011 01001 00011 00111 00011 01011 01001 01011 00011 00011 10111 00101 00111 00001 00011 00111 00101 00111 00101 00011 10111 00011 00011 00011老师900111 00111 01111 00111 01111先生00001 00001 00001 00111 10111 00001 00001 00001 00001 00111 00001 10001 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1,0,0,0,1,0,0,1,0,1,0,0,1,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,1,1,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,1,1,1,0,0,1,1,1,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,1,1,1,0,0,1,1,1,0,0,1,1,1,0,0,0,0,1,0,1,0,0,1,0,1,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,1,1,1,0,0,0,0,1,0,1,0,0,1,0,1,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,1,1,1,0,0,0,0,1,0,0,1,1,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,1,1,1,0,0,0,0,1,0,0,1,1,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,1,1,1,0,0,0,0,1,0,0,1,1,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,1,1,1,1,0,0,0,0,1,0,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,1,1,1,0,0,0,0,1,0,1,0,1,1,0,0,0,1,1,0,0,0,1,1,1,0,1,1,1,0,0,0,0,1,0,1,0,0,1,0,0,0,1,1,0,0,0,1,1;enddatamax=@sign(-@for(class(i)|i#ge#1#and##le#4):@sum(kebiao(j)|j#ge#11#an d##le#15 #or# j#ge#21#and##le#25:x(i,j)))+@sign(-@for(class(i)|i#ge#5#and##le#12):@sum(kebiao(j)|j#ge#1#an d##le#5 #or# j#ge#11#and##le#15 #or#j#ge#21#and##le#25:x(i,j)))+@sign(-@for(class(i)|i#ge#13#and##le#23):@sum(kebiao(j)|j#ge#21# and##le#25:x(i,j)))@for(class(i)|i#ge#24#and##le#34):@sum(kebiao(j)|j#ge#11# and##le#15 #or# 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时间管理情景模拟案例
![时间管理情景模拟案例](https://img.taocdn.com/s3/m/a4a4d780f021dd36a32d7375a417866fb84ac0ee.png)
时间管理情景模拟案例引言时间管理是一项重要的技能,尤其对于工作繁忙的人来说。
合理安排时间可以帮助我们提高工作效率,减少压力,并且更好地平衡工作和生活。
本文将通过一个情景模拟案例来介绍时间管理的重要性,并提供一些实用的时间管理技巧。
情景模拟你是一名拥有全职工作和家庭的职场人士。
最近,你发现自己经常感到时间不够用,无法有效地完成任务。
这使得你感到很焦虑,同时也影响了你的工作和家庭生活。
通过以下步骤,试着解决时间管理问题。
步骤一:明确目标和优先级首先,你需要明确自己的目标和优先级。
列出你的任务清单,并根据重要性和紧急性对其进行排序。
例如,对于工作来说,你可能需要将项目分解为不同的任务,并按照截止日期和重要程度进行排序。
对于家庭来说,你可以列出日常任务和家庭活动,并确定哪些是最重要的。
步骤二:制定计划接下来,制定一个日程计划,将任务和活动安排到特定的时间段。
为每个任务和活动设定合理的时间限制,并确保给自己留出一定的缓冲时间。
考虑到工作和家庭之间的平衡,合理分配时间以确保充足的休息和娱乐时间。
步骤三:消除时间浪费时间浪费是导致时间管理问题的主要原因之一。
识别你经常浪费时间的活动,并采取措施来减少或消除它们。
例如,你可以限制社交媒体的使用时间,减少无意义的网上浏览时间,以及避免无效的会议和电话。
步骤四:设置优先级并设置边界一旦你开始实施计划,遇到新的任务时,确保评估其优先级,并相应地进行调整。
学会说“不”是一个重要的时间管理技巧。
在必要时,设置边界并拒绝其他人的请求,以确保你有足够的时间来完成自己的任务。
步骤五:保持灵活和适应即使有一个完美的计划,也可能会出现突发情况,因此保持灵活和适应是至关重要的。
学会处理紧急情况,并根据需要重调计划。
在工作和生活中均保持积极的心态,并找到适合自己的时间管理方法。
时间管理技巧除了以上情景模拟案例中提到的技巧外,以下是一些常见的时间管理技巧,可以帮助你更好地管理时间:1.设置目标和里程碑:将大型项目分解为小的任务,并为每个任务设定期限。
时间管理有哪些模型图片
![时间管理有哪些模型图片](https://img.taocdn.com/s3/m/2ed0ed664a35eefdc8d376eeaeaad1f346931115.png)
时间管理有哪些模型一、引言时间管理是指通过合理的安排和有效的利用时间,提高工作效率,优化资源利用,实现个人和组织目标的一种管理方法。
在现代社会中,时间是一种宝贵的资源,合理的时间管理对于个人和组织的发展至关重要。
为了帮助我们更好地理解和应用时间管理,人们提出了多种模型来帮助我们规划、安排和控制时间。
本文将介绍一些常用的时间管理模型。
二、番茄钟模型番茄钟模型是一种非常流行的时间管理模型,由弗朗西斯科·西里洛于1980年代提出。
该模型以一个番茄钟(通常为25分钟)为一个工作单位,将工作时间划分为若干个番茄钟,每个番茄钟之间有短暂的休息时间(通常为5分钟)。
通过将工作分解为短暂的时间段,提高了工作的专注度和效率。
番茄钟模型的核心理念是集中注意力和意识,避免分心和拖延,以达到高效的工作状态。
三、四象限时间管理模型四象限时间管理模型是另一种广泛应用的时间管理模型,由第一特雷佛·威尔于1980年代提出。
这种模型根据任务的紧急性和重要性将工作分为四个象限,分别是:紧急且重要、重要但不紧急、紧急但不重要、不紧急也不重要。
合理地安排时间,将重要而不紧急的任务优先安排,避免紧急而不重要的任务占用太多时间,有助于提高工作质量和效率,减少紧急事务带来的压力。
四、刻意练习模型刻意练习模型是一种结合时间管理和学习理论的模型。
该模型强调通过刻意练习提升技能和知识,提高工作效率。
刻意练习模型的关键是设定明确的目标,分解目标为可实现的小步骤,制定详细的计划和时间表,并进行反馈和修正。
通过持续的刻意练习,不断提高自己的能力和知识水平,达到高效工作和个人成长的目的。
五、时间盒模型时间盒模型是一种时段管理的模型,也叫做时间块管理。
该模型将时间分为不同的时间区块,每个时间区块专门用于完成指定的任务或活动。
将工作和活动有意识地放入时间盒中,可以帮助我们更好地管理时间,集中精力,提高工作质量和效率。
时间盒模型有助于避免工作之间的干扰和拖延,有效地组织时间,提高时间利用率。
数学建模时间分配
![数学建模时间分配](https://img.taocdn.com/s3/m/38dc8b3cb14e852458fb57f2.png)
----12:00
建立第一步的数学模型,即初步模型,编程手全力进行模型将问题到计算机语言的转化,可三人共同,这部分花时间比较长
12:20-
求解初步模型,主要是计算机实现;注意结果的解释、优化及模型的推广;开始论文的起草
------
根据结果对初步模型进行修改,同时,输入公式等等完成所有步骤的数学模型的建立、检验等;给出所有步骤的结果,检验结果的正确性和可靠性;;
5:20---
确定所需要的参考文献的大概范围;也可以画出流程图;着手建模这样一块,最好是三个人先各自构想,然后再汇总,取长补短,建立出初步的模型力求没有瑕疵,把所有问题和疑点消灭在一开始,初步模型是整个过程最重要的,一旦发生错误将会面临推倒重来的尴尬局面;可以多花点时间,考虑全面,编程手可以开始构建了
第三天
---11:40
按照初步拟定的流程图检查所有的过程是否有遗漏;完成论文;
12:20--4:30
撰写摘要,修改文及摘要;三人可共同操作
4:30----
作交卷之前的最后一次检验,以确保万无一失
注:以上仅供参考
数学建模时间分配(总1页)
数学建模时间分配
第一天
8:00-11:50
分析题目,查找资料,最好分头查找,有去图书馆查找纸质资料的,有在网络上查找电子资料的,另外有一个人主控;中午之前汇总所有的信息,再分析,确定题目
12:20-5:00
三个人完全开放的交流,所有的问题都放到桌面上来,将所确定题目的所有难点和关键点都找出来;分析所确定题目应该分几步,确定每一步的关键;并不断作交流与分析
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“合理安排时间”建模案例
开发区小学李蕾
“合理安排时间”是青岛版教材第二学段新增设的一个栏目,目的是拓宽学生的视野,使学生有一个聪明睿智的头脑,从整体上提高学生的数学素养。
它将与生活密切相关的数学问题呈现给学生,凸现了数学的应用价值,有利于提高学生学习数学的兴趣。
帮妈妈招待客人是很现实的问题,借助这样的素材建立“合理安排时间”的数学模型,学生比较容易接受。
一、创设问题情境,激发学生的求知欲。
问题导入:
小明做完上面的事情,至少需要多少时间?
二、抽象概括,建立模型,导入学习课题。
此题可以让学生将整个过程用语言来形象地描述,初步建立“合理安排时间”的数学模型。
情境图展现的是小明烧水招待客人,并给出了这一过程的内容和做每件事情所用的时间。
要求小明做6件事情至少用多少时间,就是合理安排做6件事情的先后顺序,找到花费时间最少的策略。
三、研究模型,形成数学知识。
接水、沏茶时,不能同时做其他事情,而烧水时可以同时做其他事情。
方法一:依次完成6件事情,即接水→烧水→洗茶壶→洗茶杯→找茶叶→沏茶。
这6件事情的顺序可以先后调换,可无论怎样调换,时间总和都是:1+8+1+2+1+1=14(分钟)。
方法二:烧水、洗茶壶、洗茶杯这三件事情可以同步进行。
烧水8分钟、洗水壶1分钟、洗茶杯2分钟,烧水时可以洗水壶、洗茶杯,然后先接水烧水,再找茶叶,最后沏茶,可以节省3分钟,所用时间是:8+1+1+1=(分钟)。
方法三:烧水、洗茶壶、洗茶杯、找茶叶这四件事情可以同步进行。
烧水8分钟、洗水壶1分钟、洗茶杯2分钟、找茶叶1分钟,烧水时可以洗水壶、洗茶杯、找茶叶,然后先接水烧水,水烧好后沏茶,可以节省4分钟,所用时间是:8+1+1=10(分钟)。
由此可以看出,方法三所用的时间最少,这一过程体现了合理安排时间的优化思想,这种方法叫优化统筹方法。
方法总结:
(1)在同时做几件事情时,不同的安排顺序所需要的时间不一样,最合理的安排应该最节省时间。
(2)利用统筹法解决问题要明确以下内容:①要清楚完成一项工作要做哪些事情。
②要知道做每件事情需要多少时间。
③要了解所做工作哪件可以先做,哪件可以后做,哪些事情可以同时做,然后说明统筹安排的具体方法。
四、应用模型,解决问题。
【答案】等开水变温、找感冒药、量体温这三件事情可以同步进行。
等开水变温6分钟、找感冒药1分钟、量体温5分钟,等开水变温时可以找感冒药、量体温,这一过程是先找杯子倒开水等开水变温,然后吃药,可以节省6分钟,所用时间是:1+6=7(分钟)。
所以小红应该先找杯子倒开水,再等开水变温的同时,找感冒药和量体温,这样安排所用的时间最少。