2018亚太赛数学建模题目B

亚太赛数学建模题目B审批稿

亚太赛数学建模题目B YKK standardization office【 YKK5AB- YKK08- YKK2C- YKK18】2018亚太数学建模竞赛问题B人才与城市发展吸引人才是过去几年许多城市的亮点之一。

北京、上海、武汉、成都、西安和深圳实际上都在通过各种吸引人的政策竞争人才。

人才是城市创新发展的原动力，因为他们能够在短时间内学习到更好的技能，做出更好的产品，掌握更好的管理方法。

人才是城市创新扩散的主要驱动因素，因为创新扩散是通过以高素质的人才为媒介的新工艺和新技术的推广来实现的。

在当今的城市，除了本地人才市场之外，人才还通过互联网、校园招聘会和公开招聘活动来招聘。

附件是a市最大市级就业市场之一(被称为“a市就业市场”)的就业需求数据。

问题1:根据所附数据，对“a市就业市场”的人才需求进行建模分析，从就业需求、期望职业、期望教育背景等方面进行分析。

问题2:试着建立一个模型,一个城市的实际人才需求与人才需求的角度的“一个城市的就业市场”和中国学生的就业状况的基础上,数据连接和其他必要的数据,并预测和分析城市的潜在人才的需求在未来三年。

问题3:利用问题2的数据和结论，尝试推断a市的行政范畴、可能的地理区域、经济地位和高新技术产业发展。

问题4:近年来，大学生出现了一些新的职业偏好，如参加村官考试、参加公务员考试、自主创业、异地就业、出国留学等。

这些偏好有助于分散大学毕业生的就业机会。

尝试对这种现象进行建模和量化，为a市的城市发展和人才引进提供策略。

问题5:请写一封信给学校当局对你的建议和意见的人才培训计划主要你知道,覆盖了课程建设,培养应用人才,大学生的个性化,和相应的质量保证措施的框架内你的大学和专业,根据当前市场对人才的需求。

2018年高中数模美赛B题中文及解法思路

2018年高中数模美赛B题中文及解法思路2018年高中数模美赛B题中文及解法思路解法思路：1）根据外界环境温度变化，计算外界向室内传热数量，由传热数量，确定恒温器调整温度程度和时间；给出算法执行上述功能。

讨论系统是如何工作的。

然后与至少两个其他智能家居气候控制系统进行比较。

2）对一个更大的家庭，修改系统参数（传热量）对系统进行更改，并使用额外的恒温器来控制家中的几个加热/冷却区。

题B问题：舒适的智能住宅没有人愿意在供暖和空调上花费更多的钱。

但是，每个人都希望在家时感到舒适和惬意。

可编程恒温器的开发是帮助降低能源成本的初步努力。

使用可编程恒温器，您可以手动预设工作日和周末以及白天和夜间的温度升高和降低时间表，以在需要时保持家中凉爽或温暖，但在不需要时节省能源。

对时间表的任何调整都需要手动更换每个恒温器。

随着远程控制系统和移动应用程序的使用日益增多，有许多家庭气候控制程序允许您使用智能手机或计算机远程调节家庭供暖和/或空调系统。

有了第一代“智能家居”系统，您可以在任何地方（通过手机应用程序或在线网站）调节供暖系统或空调，以在外出时节约能源，并在回家时让家里温暖或凉爽。

下一代系统从你的行为中“学习”。

经过几天的行为和手动恒温器的改变后，系统会学习何时降低或提高温度。

如果您的计划发生变化，您可以在实际恒温器上或在移动设备上远程手动覆盖这些恒温器调整。

如果你的日程安排不规律，或者如果你家里有几个人的日程安排也不规律，那么可能需要进行许多手动更改。

考虑一下未来一代智能家居气候控制系统，无论您的日程安排多么不规律，该系统都会自动适当地调整您的房屋温度，以响应您的离开和预计您的到来。

考虑到智能气候系统应该能够结合外界环境温度变化以及地理/区域条件（如湿度、过敏原（如尘螨、花粉、霉菌）和空气污染水平）的一些测量。

此外，考虑到系统应综合您对温度（白天、夜晚、工作日、周末）和其他因素的偏好，如湿度和空气纯度水平。

最后，如果您的家或公寓中住着不止一个人（家庭成员或室友），请考虑系统要求。

全国大学生数学建模比赛题目(18年数学建模)

• (4) 建立数学模型计算会员生命周期中非活跃会员的激活率，即从非活跃会员转化为活跃会员的可能性，并从实际销售数据出发，确定激活率和商场促销活动之间的关系模型。
• (5) 连带消费是购物中心经营的核心，如果商家将策划某次促销活动，如何根据会员的喜好和商品的连带率来策划此次促销活动？
全国大学生数学建模比赛题目（18年数学建模）
• 由于该公司的生产线24小时不间断作业，以上总装线和喷涂线的各项要求对相邻班次（包括当日晚班与次日白班）的车辆同样适用。
全国大学生数学建模比赛题目（18年数学建模）
不同颜色汽车在总装线上排列时的具体要求如下：
• （a）黑色汽车连续排列的数量在50-70辆之间，两批黑色汽车在总装线上需间隔至少20辆。
• (2) 针对会员的消费情况建立能够刻画每一位会员购买力的数学模型，以便能够对每个会员的价值进行识别。
全国大学生数学建模比赛题目（18年数学建模）
• (3) 作为零售行业的重要资源，会员具有生命周期(会员从入会到退出的整个过程),会员的状态（比如活跃和非活跃）也会发生变化。试在某个时间窗口，建立会员生命周期和状态划分的数学模型，使商场管理者能够更有效地对会员进行管理。
• 为设计专用服装，将体内温度控制在37ºC的假人放置在实验室的高温环境中，测量假人皮肤外侧的温度。为了降低研发成本、缩短研发周期，请你们利用数学模型来确定假人皮肤外侧的温度变化情况，并解决以下问题：
• 附件1. 专用服装材料的参数值 • 附件2. 假人皮肤外侧的测量温度
全国大学生数学建模比赛题目（18年数学建模）
• 公司每天可装配各种型号的汽车460辆，其中白班、晚班（每班12小时）各230辆。每天生产各种型号车辆的具体数量根据市场需求和销售情况确定。附件给出了该企业2018年9月17日至9月23日一周的生产计划。

2018年数学建模B“拍照赚钱”的任务定价模型

“拍照赚钱”的任务定价模型摘要本题要求分析“拍照赚钱”任务的服务模式，研究其定价规律，并设计新的任务定价方案，结合实际情况，修改定价模型，最终对新项目设计任务定价方案，并评价方案的实施效果。

求解的具体流程如下：针对问题一：为了研究项目的定价规律，分析任务未完成的原因，利用附件一的信息，在地图上定位所有坐标的位置，发现任务集中在广东、东莞、佛山、深圳四市，分别标明每个城市的成功任务和失败任务。

以深圳为例，对深圳市任务进行聚类分析，结果分成5类，由相应任务的定价可以得出，人口密集处定价较低，人口稀少处定价较高的定价规律。

将附件二的位置信息同理在地图上定位，分别计算任务周围的会员数，分析其与定价的联系。

针对问题二：由问题一结果可知，任务定价与任务周围人数和任务周围人口密度等因素有关。

利用网络爬虫爬取广州、东莞、佛山、深圳四市医院，学校，小区，超市四种人口密度较大场所的经纬度，统计成功任务周围十公里人口密集场所。

用RBF神经网络模型，从而确定新的定价方案。

将此方案与原方案进行比较，得出两种定价方案的差异。

针对问题三：为了解决用户争相选择位置集中任务等问题，可将多个任务联合打包，以便用户更好得执行任务。

利用问题二中RBF神经网络模型求出新的定价方案下的任务定价；同问题一，求任意两个任务之间的距离。

当两个任务之间的距离小于一定值时，便可将这两个任务种做打包处理。

对于打包的任务，可将每个任务的定价结合附近会员的信息求出最终定价；对于未打包的任务，任务定价不变。

针对问题四：为了对新项目设计定价方案，并评价方案的实施效果，将新项目中任务的位置定位于地图上，可以发现任务集中分布于两个区域，且两个区域距离较远，可认为互不影响。

结合前面问题的分析，可知任务定价与区域的经济发展情况和用户到任务的距离有关。

对用户而言，用户将优先选择距离较近且定价较高的任务，因此，可以使用灰度关联分析的方法，建立不同任务对会员的吸引力，从而对定价方案做出评价。

2018年研究生数学建模B题一等奖获奖论文及程序 (3)

“华为杯”第十五届中国研究生数学建模竞赛题目光传送网建模与价值评估摘要：本文以最优化理论为基础，研究了光链路建模、光传送网规划、星座图的改进问题。

首先，通过结合概率论和信息论的知识方法，从理论上得出了纠前误码率与信噪比容限点、入纤功率与传输距离的关系，然后结合最优化理论尝试探索了星座图的改善问题，并提出了有效的模型；本文还利用“破圈法”和贪心算法给出了最优网络规划，最后使用动态规划给出各节点间的传输容量分配。

问题一中，对于子问题一，为了研究信号中的信噪比容限点与纠前误码率之间的关系，首先将信道噪声建模为了零均值、高斯白噪声过程，然后基于极大似然准则，在QPSK、8QAM和16QAM的星座图上划分出各符号的判决区域并且推导出各信号的误码率计算公式，最后通过仿真给出各信号的信噪比—误码率曲线图。

根据曲线可得到在题设要求误码率BER等于0.02时，各信号的信噪比容限点，其中QPSK为6.32dB，8QAM为10.65dB，16QAM为12.72dB。

对于子问题二，需要求解三种调制格式在80 km和100km光链路下的最大传输距离；根据放大器噪声和光纤噪声与入纤功率的关系，求出每跨跨后信噪比与入纤功率的近似函数关系式，该关系式是一个简单的凸函数，运用最优化理论得出每种单跨距离下最佳入纤功率；再根据第一小问得到的信噪比容限点，可以求出每种调制格式在不同单跨距离下的最大传输距离：其中传输QPSK格式信号应选用每跨100 km光链路，最大传输距离为8500 km；传输8QAM格式信号应选用每跨80 km光链路，最大传输距离为4160 km；传输16QAM格式信号应选用每跨80 km光链路，最大传输距离为3520 km。

问题二中，分三步求解了第一小问。

通过利用“破圈法”和贪心算法，并考虑了节点GPD对网络价值的影响，分别求出了连接数为16和33时的最大网络价值6714mTb/s和11828mTb/s，其网络规划见图16，图17。

2018数学建模国赛B题

RGV动态调度模型摘要：RGV是智能加工系统的中间环节，控制RGV的动态调度也就是控制了智能加工系统的工作流程。

需要在四种不同的情况下对RGV进行调度分析:单工序、单工序有故障、双工序、双工序无故障。

单工序的情况下建立了三个模型：数学规划模型、单工序分层预测模型、单工序局部最优模型。

数学规划模型将第i件物料的上料时间、下料时间、CNC编号等设为自变量，以RGV的15个初始状态、一台CNC上相邻处理的两件物料的上料时间关系等因素作为约束条件，以最后一件物料的上料时间最小为目标函数。

但因为求解这种模型的程序时间复杂度较高，准确度较低，又建立了单工序分层预测模型和单工序局部最优模型，用算法模拟该智能加工系统的工作流程。

单工序分层预测模型中，RGV每次判断执行请求的次序时，都会预先模拟系统向下选择两次，找到效率最高的一种方案。

单工序局部最优模型是以发出请求的CNC与RGV之间的距离为衡量指标，优先选择距离最近的请求，如果距离一样，优先选择CNC编号为奇数的请求。

三种模型的运行结果表明：系统工作效率由高到低依次是数学规划模型、单工序分层预测模型、单工序局部最优模型。

但是数学规划模型只能算出前88件物料所用时间，8个小时内可以加工的总物料数目只能推测出来，准确度有待验证。

因此判定单工序分层预测模型是三个模型中最优的模型，该模型下得到的第1组、第2组、第3组在8小时内分别可以完成的物料数目为357件、364件、344件。

单工序有故障的情况下，我们在单工序分层预测模型的基础上进行修改。

将1%的故障率转化为每秒钟CNC发生故障的概率，然后产生一个[10,20]间的随机数作为CNC的维修时间，其他算法步骤与无故障的相同。

得到的第1组、第2组、第3组在8小时内分别可以完成的物料数目为307件、336件、319件。

双工序的情况下，我们依然采用局部最优模型。

与单工序不同的是，双工序模型中，当一个物料加工完第一道工序时，发出的请求不是下料而是加工第二道工序。

全国数学建模竞赛题目A,B

2018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题车道被占用对城市道路通行能力地影响车道被占用是指因交通事故、路边停车、占道施工等因素,导致车道或道路横断面通行能力在单位时间内降低地现象.因为城市道路具有交通流密度大、连续性强等特点,一条车道被占用,也可能降低路段所有车道地通行能力,即使时间短,也可能引起车辆排队,出现交通阻塞.如处理不当,甚至出现区域性拥堵.车道被占用地情况种类繁多、复杂,正确估算车道被占用对城市道路通行能力地影响程度,将为交通管理部门正确引导车辆行驶、审批占道施工、设计道路渠化方案、设置路边停车位和设置非港湾式公交车站等提供理论依据.视频1<附件1）和视频2<附件2）中地两个交通事故处于同一路段地同一横断面,且完全占用两条车道.请研究以下问题：1.根据视频1<附件1）,描述视频中交通事故发生至撤离期间,事故所处横断面实际通行能力地变化过程.根据问题1所得结论,结合视频2<附件2）,分析说明同一横断面交通事故所占车道不同对该横断面实际通行能力影响地差异.构建数学模型,分析视频1<附件1）中交通事故所影响地路段车辆排队长度与事故横断面实际通行能力、事故持续时间、路段上游车流量间地关系.假如视频1<附件1）中地交通事故所处横断面距离上游路口变为140M,路段下游方向需求不变,路段上游车流量为1500pcu/h,事故发生时车辆初始排队长度为零,且事故持续不撤离.请估算,从事故发生开始,经过多长时间,车辆排队长度将到达上游路口.附件1：视频1附件2：视频2附件3：视频1中交通事故位置示意图附件4：上游路口交通组织方案图附件5：上游路口信号配时方案图注：只考虑四轮及以上机动车、电瓶车地交通流量,且换算成标准车当量数.附件3视频1中交通事故位置示意图附件4附件5上游路口信号配时方案本题附件1、2地数据量较大,请竞赛开始后从竞赛合作网站“中国大学生在线”网站下载：试卷专题页面：试卷下载地址：2018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题碎纸片地拼接复原破碎文件地拼接在司法物证复原、历史文献修复以及军事情报获取等领域都有着重要地应用.传统上,拼接复原工作需由人工完成,准确率较高,但效率很低.特别是当碎片数量巨大,人工拼接很难在短时间内完成任务.随着计算机技术地发展,人们试图开发碎纸片地自动拼接技术,以提高拼接复原效率.请讨论以下问题：1. 对于给定地来自同一页印刷文字文件地碎纸机破碎纸片<仅纵切）,建立碎纸片拼接复原模型和算法,并针对附件1、附件2给出地中、英文各一页文件地碎片数据进行拼接复原.如果复原过程需要人工干预,请写出干预方式及干预地时间节点.复原结果以图片形式及表格形式表达<见【结果表达格式说明】）.2. 对于碎纸机既纵切又横切地情形,请设计碎纸片拼接复原模型和算法,并针对附件3、附件4给出地中、英文各一页文件地碎片数据进行拼接复原.如果复原过程需要人工干预,请写出干预方式及干预地时间节点.复原结果表达要求同上.3. 上述所给碎片数据均为单面打印文件,从现实情形出发,还可能有双面打印文件地碎纸片拼接复原问题需要解决.附件5给出地是一页英文印刷文字双面打印文件地碎片数据.请尝试设计相应地碎纸片拼接复原模型与算法,并就附件5地碎片数据给出拼接复原结果,结果表达要求同上.【数据文件说明】(1)每一附件为同一页纸地碎片数据.(2)附件1、附件2为纵切碎片数据,每页纸被切为19条碎片.(3)附件3、附件4为纵横切碎片数据,每页纸被切为11×19个碎片.附件5为纵横切碎片数据,每页纸被切为11×19个碎片,每个碎片有正反两面.该附件中每一碎片对应两个文件,共有2×11×19个文件,例如,第一个碎片地两面分别对应文件000a、000b.【结果表达格式说明】复原图片放入附录中,表格表达格式如下：(1)附件1、附件2地结果：将碎片序号按复原后顺序填入1×19地表格；(2)附件3、附件4地结果：将碎片序号按复原后顺序填入11×19地表格；(3)附件5地结果：将碎片序号按复原后顺序填入两个11×19地表格；(4)不能确定复原位置地碎片,可不填入上述表格,单独列表.。

2018亚太数学建模大赛B题解题思路

2018亚太数学建模⼤赛B题解题思路⾸先说明，本⼈不参赛。

不出售论⽂，也不以任何形式参与任何商业活动。

请不要以任何形式私聊我，这会给我造成困扰。

我之所以写这篇博客，仅仅是因为参加了太多的数学建模⽐赛，知道没有思路的痛苦⽽已，所以相以学长的⾝份给参赛者⼀点思路上的帮助。

实在有什么问题可以给我留评论，我会尽快回答。

如果这对你有⼀定的帮助，点赞本⽂章就可以啦，谢谢。

希望⼤家都能取得好的成绩，但是反过来说，数学建模重在参与，每次经历痛苦⽆论结果如何，都是对⾃⾝思想和能⼒的⼀次磨练，希望好好把握这次机会。

问题⼀，需要进⾏建模和分析，三个分析⽬标：就业需求、期望职业、期望教育⾸先是描述性分析与数据可视化，⽐如不同职位（不同职位的教育需求）需求的环⽐增长，同期占⽐。

此处原始数据有点⼩问题。

⼤部分数据缺失第⼀列数据的sector。

这个需要等通知了。

其实是建模分析，题⽬中明确给出了要建模分析，所以最好还是进⾏建模分析，在不会的情况下可以考虑只做第⼀项。

关于期望职业和期望教育有点很难翻译出中⽂⾥到底要问什么。

所有具体做法还得容我想想。

相关论⽂的话，可以参考知⽹上的-⼈才需求模型，有关论⽂。

问题⼆，根据给出的数据与未来⼤学⽣就业情况-预测-和-分析-未来三年的⼈才增长情况要点⼀：根据给出数据与额外数据，也就是说未来⼤学⽣的毕业情况是必须⾃⼰找到的，并做相应分析要点⼆：预测，数学建模常⽤⼿段灰⾊预测与灰⾊关联分析。

也可以考虑使⽤时间序列解决该问题，如ARMA模型，对于数学建模⽽⾔⾸先要证明模型的可⾏性，并作相应处理，ARMA需要先符合⼀定的假设检验，如需使⽤请先做好本处。

问题三：尝试推断⾏政措施，可能的地区区域，经济地位。

运⽤问题⼆数据与结论，对其⾼新技术产业发展进⾏实证研究。

要点⼀：推断⾏政措施等，既然写明了要推断，那就需要进⾏相关推断。

主要下⼿⽅式可以是职位需求⽐例，⼤抵可以推断出，该地区⾏业发展情况和产业布局等。

数学建模2018年题目

数学建模2018年题目
2018年全国大学生数学建模大赛的题目包括：
1. 共享单车调度优化：这是一个关于如何优化共享单车的调度和投放的问题，目标是使得市民能够更加方便地使用共享单车，并减少乱停乱放现象。

要求建立一个数学模型来描述这个问题，并使用实际数据进行验证和优化。

2. 股市预测与投资策略优化：针对某支股票的历史交易数据，建立一个数据分析模型，以预测未来一段时间内的股票价格，并在此基础上制定投资策略。

需要收集并清洗数据，然后建立一个数据分析模型。

3. 高温作业专用服装设计：在高温环境下工作时，人们需要穿着专用服装以避免灼伤。

服装通常由三层织物材料构成，记为I、II、III层，其中I层与外界环境接触，III层与皮肤之间还存在空隙，将此空隙记为IV层。

需要将体
内温度控制在37ºC的假人放置在实验室的高温环境中，测量假人皮肤外侧的温度。

以上信息仅供参考，如需更多数学建模相关的题目和资料，建议登陆数模论坛等数学建模相关的平台或微信公众号。

2018年研究生数模国赛B题思路解法

2018年研究生数模国赛B题思路解法2018年研究生数模国赛B题思路解法光传送网建模与价值评估问题数学模型摘要本文要解决的是光传送网建模与价值评估问题，为了明确光传送网建模与价值评估问题，本文针对光传送网建模与价值评估问题进行了分析建模,对光传送网建模与价值评估问题进行了参考文献研究，建立了光传送网建模与价值评估问题的相应模型，推导出光传送网建模与价值评估问题的计算公式，编写了光传送网建模与价值评估问题的计算程序，经过程序运行，得到程序计算结果。

具体有：对于问题一，这是光传送网建模与价值评估问题最重要的问题，根据题目，对问题一进行了分析，参考已有的资料，建立了问题一的数学模型，推导出问题一的计算公式，编写出问题一的计算程序。

求出了问题一的计算结果。

对于问题二，问题二比问题一复杂的，是光传送网建模与价值评估问题的核心，分析的内容多，计算机的东西也多。

在问题一的基础上，根据光传送网建模与价值评估问题，对问题二进行了分析，参考已有的资料，建立了问题二的数学模型，推导出问题二的计算公式，编写出问题二的计算程序。

求出了问题二的计算结果，并以图表形式表达结果。

对于问题三，问题三是问题一和问题二的深入。

在问题一和问题二的基础上，根据光传送网建模与价值评估问题，对问题三进行了分析，参考已有的资料，建立了问题三的数学模型，推导出问题三的计算公式，编写出问题三的计算程序。

求出了问题三的计算结果，并以图表形式表达结果，并且进行了分析讨论。

关键词：光传送网,价值评估,数学模型，物理模型，计算模型一问题重述光传送网(optical transport network)简称OTN，网络的一种类型，是指在光域内实现业务信号的传送、复用、路由选择、监控，并且保证其性能指标和生存性的传送网络。

在实际经常遇到光传送网建模与价值评估问题，在工业农业商业中能找出光传送网建模与价值评估问题的应用。

求解光传送网建模与价值评估问题具有实际意义，从理论上探讨光传送网建模与价值评估问题能得到很好的结果，从计算上研究光传送网建模与价值评估问题能找出它的表现规律，人们非常需要光传送网建模与价值评估问题的结果。

2018数学建模b题

2018数学建模b题
2018年数学建模竞赛的B题是关于“城市垃圾填埋场的优化布
局问题”。

这个题目要求参赛者结合实际情况，通过建立数学模型，对城市垃圾填埋场的优化布局问题进行研究。

具体来说，参赛者需
要考虑如何合理布局填埋场，使得垃圾处理更加高效、环境影响更小。

这个问题涉及到城市规划、环境保护、资源利用等多个方面，
需要综合考虑各种因素。

在这个题目中，参赛者需要首先对城市垃圾填埋场的现状进行
调研，包括填埋场的数量、位置、容量等信息。

然后，需要建立数
学模型，考虑如何确定最佳的填埋场布局方案，使得垃圾处理效率
最大化，同时减少对环境的不良影响。

这个过程涉及到数学建模、
优化算法、环境影响评估等多个方面的知识。

参赛者需要综合运用数学、计算机科学、地理信息系统等多个
学科的知识，进行建模和分析。

他们可能会使用线性规划、整数规划、图论等数学工具，同时结合地理信息系统进行空间分析。

他们
还需要考虑到城市发展规划、环境保护政策等实际因素，使得他们
的模型和方案更加贴近实际情况。

总的来说，2018年数学建模竞赛的B题涉及到城市垃圾填埋场
的优化布局问题，要求参赛者综合运用数学建模、计算机科学、地
理信息系统等多个学科的知识，结合实际情况，提出合理的方案和
模型。

这个题目对参赛者的综合能力和创新能力提出了较高的要求，需要他们从多个角度进行全面的思考和分析。

2018年度数学建模国赛B题

RGV动态调度模型摘要：RGV是智能加工系统的中间环节，控制RGV的动态调度也就是控制了智能加工系统的工作流程。

需要在四种不同的情况下对RGV进行调度分析:单工序、单工序有故障、双工序、双工序无故障。

单工序的情况下建立了三个模型：数学规划模型、单工序分层预测模型、单工序局部最优模型。

数学规划模型将第i件物料的上料时间、下料时间、CNC编号等设为自变量，以RGV的15个初始状态、一台CNC上相邻处理的两件物料的上料时间关系等因素作为约束条件，以最后一件物料的上料时间最小为目标函数。

但因为求解这种模型的程序时间复杂度较高，准确度较低，又建立了单工序分层预测模型和单工序局部最优模型，用算法模拟该智能加工系统的工作流程。

单工序分层预测模型中，RGV每次判断执行请求的次序时，都会预先模拟系统向下选择两次，找到效率最高的一种方案。

单工序局部最优模型是以发出请求的CNC与RGV之间的距离为衡量指标，优先选择距离最近的请求，如果距离一样，优先选择CNC编号为奇数的请求。

三种模型的运行结果表明：系统工作效率由高到低依次是数学规划模型、单工序分层预测模型、单工序局部最优模型。

但是数学规划模型只能算出前88件物料所用时间，8个小时内可以加工的总物料数目只能推测出来，准确度有待验证。

因此判定单工序分层预测模型是三个模型中最优的模型，该模型下得到的第1组、第2组、第3组在8小时内分别可以完成的物料数目为357件、364件、344件。

单工序有故障的情况下，我们在单工序分层预测模型的基础上进行修改。

将1%的故障率转化为每秒钟CNC发生故障的概率，然后产生一个[10,20]间的随机数作为CNC的维修时间，其他算法步骤与无故障的相同。

得到的第1组、第2组、第3组在8小时内分别可以完成的物料数目为307件、336件、319件。

双工序的情况下，我们依然采用局部最优模型。

与单工序不同的是，双工序模型中，当一个物料加工完第一道工序时，发出的请求不是下料而是加工第二道工序。

2018年数模b范文

2018年数模b范文2018年数模B题范文一、引言2018年的数学建模比赛B题是一个以城市交通问题为背景的建模问题。

在这个题目中，我们需要分析城市中的交通流量，并通过建立数学模型来优化城市的交通系统，以改善交通状况，减少交通拥堵。

二、问题分析该题目要求我们通过观测和分析城市中不同区域的交通流量数据，建立数学模型来预测未来某一时刻的交通状况，并提出相应的解决方案。

在分析问题之前，我们首先需要了解城市交通流量的影响因素，如道路容量、车辆密度、路口信号灯等。

三、模型建立1. 数据处理我们需要对给定的交通流量数据进行处理。

通过分析历史数据，我们可以获得不同区域在不同时间段的交通流量情况。

可以使用统计学方法对数据进行处理，如计算均值、方差等。

2. 建立数学模型为了预测未来某一时刻的交通状况，我们可以使用时间序列分析方法。

通过分析历史数据的变化规律，我们可以建立一个时间序列模型，以预测未来的交通流量。

常用的时间序列模型包括ARIMA模型、指数平滑模型等。

3. 优化交通系统通过建立数学模型，我们可以对城市的交通系统进行优化。

在优化交通系统时，我们可以考虑以下几个方面：- 路网规划：通过合理规划城市的道路网络，优化道路的布局，减少拥堵点和瓶颈路段；- 交通信号灯优化：通过合理设置交通信号灯的周期和配时，调节交通流量，减少交通拥堵；- 公共交通系统优化：通过增加公共交通工具的数量和频率，鼓励市民使用公共交通，减少私家车的使用。

四、实施方案根据我们的数学模型和优化策略，我们可以提出以下实施方案：1. 建立实时交通监测系统：通过安装交通监测设备，实时监测交通状况，及时调整交通信号灯和路网规划；2. 优化交通信号灯：根据我们的模型预测结果，合理设置交通信号灯的周期和配时，以减少交通拥堵；3. 加强公共交通系统建设：增加公共交通工具的数量和频率，提高公共交通系统的覆盖范围，鼓励市民使用公共交通。

五、结论通过建立数学模型和优化交通系统，我们可以有效地改善城市的交通状况，减少交通拥堵。

2018数学建模国赛B题

2018数学建模国赛B题RGV动态调度模型摘要：RGV是智能加工系统的中间环节，控制RGV的动态调度也就是控制了智能加工系统的工作流程。

需要在四种不同的情况下对RGV进行调度分析:单工序、单工序有故障、双工序、双工序无故障。

单工序的情况下建立了三个模型：数学规划模型、单工序分层预测模型、单工序局部最优模型。

数学规划模型将第i件物料的上料时间、下料时间、CNC编号等设为自变量，以RGV的15个初始状态、一台CNC上相邻处理的两件物料的上料时间关系等因素作为约束条件，以最后一件物料的上料时间最小为目标函数。

但因为求解这种模型的程序时间复杂度较高，准确度较低，又建立了单工序分层预测模型和单工序局部最优模型，用算法模拟该智能加工系统的工作流程。

单工序分层预测模型中，RGV每次判断执行请求的次序时，都会预先模拟系统向下选择两次，找到效率最高的一种方案。

单工序局部最优模型是以发出请求的CNC与RGV之间的距离为衡量指标，优先选择距离最近的请求，如果距离一样，优先选择CNC编号为奇数的请求。

三种模型的运行结果表明：系统工作效率由高到低依次是数学规划模型、单工序分层预测模型、单工序局部最优模型。

但是数学规划模型只能算出前88件物料所用时间，8个小时内可以加工的总物料数目只能推测出来，准确度有待验证。

因此判定单工序分层预测模型是三个模型中最优的模型，该模型下得到的第1组、第2组、第3组在8小时内分别可以完成的物料数目为357件、364件、344件。

单工序有故障的情况下，我们在单工序分层预测模型的基础上进行修改。

将1%的故障率转化为每秒钟CNC发生故障的概率，然后产生一个[10,20]间的随机数作为CNC的维修时间，其他算法步骤与无故障的相同。

得到的第1组、第2组、第3组在8小时内分别可以完成的物料数目为307件、336件、319件。

双工序的情况下，我们依然采用局部最优模型。

与单工序不同的是，双工序模型中，当一个物料加工完第一道工序时，发出的请求不是下料而是加工第二道工序。

2018年亚太地区大学生数学建模竞赛(APMCM)优秀指导教

2018年亚太地区大学生数学建模竞赛（APMCM）优秀指导教师序号学校名称学校名称(School)指导教师姓名指导教师姓名(Advisor Name)1安徽财经大学Anhui University of Finance and Economics朱家明Jiaming Zhu2安庆师范大学Anqing Normal University程文韬Wentao Cheng3安庆师范大学Anqing Normal University建模教练组Mathematical modeling coaching group 4北京理工大学珠海学院Beijing Institute of Technology,Zhuhai贾云涛Yuntao Jia5大连大学Dalian University谭欣欣Xinxin Tan6大连理工大学Dalian University of Technology范永刚Yonggang Fan7大连理工大学Dalian University of Technology潘秋惠Qiuhui Pan8电子科技大学University of Electronic Science and Technology of China王志勇Zhiyong Wang9东北大学秦皇岛分校Northeastern University at Qinhuangdao指导教师组Instructor group10东华理工大学East China University of Technology刘国权Guoquan Liu11河海大学文天学院Hohai University Wentian College吴云标Yunbiao Wu12黑龙江八一农垦大学Heilongjiang Bayi Agricultural University野金花Jinhua Ye13湖南人文科技学院Hunan University of Humanities, Science and Technology杨炼Lian Yang14华北理工大学North China University of Science and Technology冯立超Lichao Feng15华北理工大学North China University of Science and Technology杨爱民Aimin Yang16华中农业大学Huazhong Agricultural University王邦菊Bangju Wang17华中农业大学Huazhong Agricultural University李治Zhi Li18惠州学院Huizhou University王宗毅Zongyi Wang19江西理工大学JiangXi University of Science and Technology鄢化彪Huabiao Yan20辽宁石油化工大学Liaoning Shihua University于华明Huaming Yu21南京林业大学Nanjing Forestry University保进烽Jinfeng Bao22南京林业大学Nanjing Forestry University陈磊Chen Lei23南京林业大学Nanjing Forestry University吕忠全Zhongquan Lv24南京林业大学Nanjing Forestry University孙建筑Jianzhu Sun25青岛黄海学院Qingdao Huanghai University生汉芳Hanfang Sheng26山东科技大学Shandong University of Science and Technology洪永发Yongfa Hong27山东科技大学Shandong University of Science and Technology王新赠Xinzeng Wang28山东科技大学Shandong University of Science and Technology王学武Xuewu Wang29山东师范大学Shandong Normal University胡蓓蓓Beibei Hu30韶关学院Shaoguan University祝文康Wenkang Zhu31沈阳大学Shenyang University李雪Xue Li32沈阳航空航天大学Shenyang Aerospace University温立书Lishu Wen33四川大学Sichuan University曾晓东Xiaodong Zeng34武汉大学Wuhan University胡元明Yuanming Hu35武汉大学Wuhan University卢宾宾Binbin Lu36武汉设计工程学院Wuhan Institute of Design and Sciences刘英华Yinghua Liu37西藏大学Tibet University常亮Liang Chang38徐州工程学院Xuzhou University of Technology姜英姿Yingzi Jiang39徐州医科大学Xuzhou Medical University张红伟Hongwei Zhang40盐城师范学院Yancheng Teachers University郭威Wei Guo41长春师范大学Changchun Normal University侯国亮Guoliang Hou42中国矿业大学China University of Mining and Technology邵虎Hu Shao43中国人民解放军陆军步兵学院The Army infantry Academy of PLA刘立章Lizhang Liu44中国人民武装警察部队工程大学Engineering University of PAP金晓燕Xiaoyan Jin45中国石油大学（北京）China University of petroleum (Beijing)刘建军Jianjun Liu46中国石油大学（北京）China University of petroleum (Beijing)孟得新Dexin Meng47中南大学Central South University刘新儒Xinru Liu48中南大学Central South University张鸿雁Hongyan Zhang。

2018数学建模赛题

末端防御是国家防御体系的重要组成部分，是保护重要政治、军事、经济目标，打造安全国防体系的重要支撑。

末端防御系统一般由目标搜索与识别、目标指示、目标跟踪测量、系统管理、射击诸元解算、火力随动、脱靶量测量、载体姿态测量、载体定位与定向、跟踪线与武器线稳定、弹道与气象测量、电源与供配电等子系统组成，主要完成目标探测、目标跟踪、目标测量与航迹预测、目标威胁度判定、目标分配、射击诸元解算、火炮随动控制、选择弹种、火力最佳时刻发射控制等功能。

作为防御的最后屏障，随着技术的发展、来袭空袭目标的变化以及作战模式的转变，末端防御高炮武器系统的作战使命也不断地得以拓展，战术应用也得到了快速发展。

具体来说，末端防御高炮武器系统在未来战争中将承担以下战术使命：一是担负对固定翼飞机的威胁，对无人机和直升机的防御任务；二是担负对巡航导弹、空地导弹和反辐射导弹的防御任务；三是担负对火箭弹、炮弹、迫击炮弹等快小目标的防御任务，保障战斗前沿的安全。

在上述作战使命要求下，防御系统面临着以下迫切的发展需求：1)具备复杂背景下目标提取与跟踪能力。

既要能在复杂背景下，提取目标特征、分析目标类型，同时又要具备在各种干扰或者遮蔽条件下，能对目标进行全程跟踪，特别是复杂背景下(RAM类)小目标的识别跟踪能力，要求对目标提取跟踪概率达到80%以上。

2)具备对弱RCS目标的探测跟踪能力。

一是提升火控系统的探测力，实现对小目标的探测与跟踪；二是集成多种探测跟踪手段，实现对隐身目标的探测跟踪，要具备对RCS≤0.01m2的目标探测跟踪能力。

3)具备对高速目标的跟瞄能力。

近期要具备对2～4Ma高速目标实现有效跟踪能力。

5～10a内，要满足对4Ma 以上空袭目标的对抗需要。

4)具备行进间稳瞄能力。

即大幅度提升行进间稳定跟踪与火力控制精度，满足行进间打击需求。

5)具备多目标跟踪和抗饱和攻击能力。

一是提升火控系统本身的探测跟踪能力；二是提升火控网络化协同能力；三是提升火控对火力系统的驱动响应速度，进而满足多目标跟踪、连续打击等抗饱和攻击的需求。

亚太赛数学建模比赛题目列表

亚太赛数学建模比赛（APMCM）是由亚太地区的高校共同举办的一个数学建模竞赛，旨在提高学生的数学建模能力、团队协作能力和解决实际问题的能力。

以下是一些历年亚太赛数学建模比赛的题目列表及简要介绍：
1. 2019年亚太赛数学建模比赛题目：城市交通出行优化
本题要求参赛者研究城市交通出行问题，通过对城市交通数据的分析，建立数学模型，提出合理的交通出行优化方案。

2. 2018年亚太赛数学建模比赛题目：电力系统稳定分析与控制
本题要求参赛者研究电力系统的稳定问题，通过对电力系统数据的分析和建模，提出有效的稳定分析方法和控制策略。

3. 2017年亚太赛数学建模比赛题目：光伏发电系统的优化设计
本题要求参赛者研究光伏发电系统的优化设计问题，通过对光伏发电系统的数据进行分析和建模，提出合理的光伏组件布局、逆变器选型等方案。

4. 2016年亚太赛数学建模比赛题目：水资源管理与调度
本题要求参赛者研究水资源管理和调度问题，通过对水资源数据的分析，建立数学模型，提出合理的水资源管理和调度方案。

5. 2015年亚太赛数学建模比赛题目：城市空气质量预测与治理
本题要求参赛者研究城市空气质量预测和治理问题，通过对空气质量数据的分析，建立数学模型，提出有效的空气质量预测和治理措施。

6. 2014年亚太赛数学建模比赛题目：城市公共交通优化
本题要求参赛者研究城市公共交通优化问题，通过对公共交通数据的分析，建立数学模型，提出合理的公共交通优化方案。

7. 2013年亚太赛数学建模比赛题目：城市供水系统优化设计
本题要求参赛者研究城市供水系统优化设计问题，通过对供水系统数据的分析，建立数学模型，提出合理的供水系统设计方案。

2018AMC12B试题及答案

2018AMC12B试题及答案
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2018 AMC 12B Answer Key
12345678910
E E D C B D B C A D 11121314151617181920
B D D E E B D D
C
D 2122232425
E B D D D。