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数学建模队员的选拔模型

数学建模队员的选拔模型

数学建模队员的选拔模型班级:12数学(1)班学号:1207021028 姓名:许菁菁摘要:本文通过对学生的综合素质以及专项素质进行比较之后选拔出优秀的同学再进行组队来建立模型。

对于问题(1)属于优化问题,对这20名同学的综合素质,我们利用层次分析法,选出18名同学,并用Excel表格进行整理。

对于问题(2)根据问题一选出的18名同学,通过多他们的专项进行分析得出竞赛水平最高的一组(3人)。

对于问题(3)根据问题一,对这18名同学按照其专项能力求最优组合,利用0-1规划建立模型,并且利用lingo软件求解。

最终分组得出总成绩。

关键词:层次分析 0-1规划 Excel Lingo1 问题重述在一年一度的美国MCM和中国全国大学生数学建模竞赛活动中,任何一个参赛院校都会遇到如何选拔最优秀的队员和合理的组队问题。

这是一个最实际的、而且是首先需要解决的数学模型问题。

现假设有20名队员准备参加竞赛,根据队员的能力和水平要选出18名优秀队员分别组成6个队,每个队3名队员去参加比赛。

选择队员主要考虑的条件依次为有关学科成绩(平均成绩)、智力水平(反应思维能力、分析问题和解决问题的能力等)、动手能力(计算机的使用和其他方面实际操作能力)、写作能力、外语水平、协作能力(团队协作能力)和其他特长。

每个队员的基本条件量化后如下表。

假设所有队员接受了同样的培训,外部环境相同,竞赛中不考虑其他的随机因素的影响,竞赛水平的发挥只取决于表1中所给的各项条件,并且,参赛队员都能正常发挥自己的水平。

现在的问题是:(1)在20 名队员中选择18 名优秀队员参加竞赛;(2)确定一个最佳的组队使竞赛技术水平最高;(3)给出由18名队员组成6个对的组队方案,使整体竞赛技术水平最高;并给出每个队的竞赛技术水平。

表1 队员的基本条件条件数值队员学科成绩(Ⅰ)智力水平(Ⅱ)动手能力(Ⅲ)写作能力(Ⅳ)外语水平(Ⅴ)协作能力(Ⅵ)其他特长(Ⅶ)A 8.6 9.0 8.2 8.0 7.9 9.5 6B 8.2 8.8 8.1 6.5 7.7 9.1 2C 8.0 8.6 8.5 8.5 9.2 9.6 8D 8.6 8.9 8.3 9.6 9.7 9.7 8E 8.8 8.4 8.5 7.7 8.6 9.2 9F 9.2 9.2 8.2 7.9 9.0 9.0 6G 9.2 9.6 9.0 7.2 9.1 9.2 9H 7.0 8.0 9.8 6.2 8.7 9.7 6I 7.7 8.2 8.4 6.5 9.6 9.3 5J 8.3 8.1 8.6 6.9 8.5 9.4 4 K 9.0 8.2 8.0 7.8 9.0 9.5 5 L 9.6 9.1 8.1 9.9 8.7 9.7 6 M 9.5 9.6 8.3 8.1 9.0 9.3 7 N 8.6 8.3 8.2 8.1 9.0 9.0 5 O 9.1 8.7 8.8 8.4 8.8 9.4 5 P 9.3 8.4 8.6 8.8 8.6 9.5 6 Q 8.4 8.0 9.4 9.2 8.4 9.1 7 R 8.7 8.3 9.2 9.1 8.7 9.2 8 S 7.8 8.1 9.6 7.6 9.0 9.6 9 T 9.0 8.8 9.5 7.9 7.7 9.0 62 问题分析每年数学建模比赛都需要选拔出真正优秀的队伍(每组三个人)代表学校参加比赛,来提高获奖的几率。

数学建模试题数学建模队员的选拔.doc

数学建模试题数学建模队员的选拔.doc

数学建模竞赛队员的选拔和组队问题摘要该模型解决了选拔参赛队员及确定最佳组队的问题。

该问题涉及面很广,是我们身边经常会遇到的。

本文主要采用了层次分析法,综合考虑个人的指标以及整队的技术水平,最终从15名队员中选出9名优秀队员组成三队,并建立了最佳组队的方案。

问题二:在选拔队员时,我们全面考察了队员的七项指标,并按照相应的权重 得到15名队员的综合排名,最后淘汰掉排名靠后的6 名队员,依次为:9S , 13S ,15S , 12S ,5S ,3S 。

为了组成3个队,使得这三个队整体技术水平最高,我们首先引入了刻画每个队竞赛技术水平的函数:(),,v x y z M =1ω本问题就可以转化为寻找该函数的最大值。

根据题目要求,为使三名队员的技术水平可以互补,参赛学生最好来自不同专业,我们算得此种情况下有11S 和13S 。

比较分析前面的综合排名,11S 的综合能力排第七,而13S 的综合能力排第十一。

可见这种选拔方式,有可能影响队伍的总体水平,所以不可取。

问题四:根据有违规记录的学生X 所在的位置来确定其对组队后整体技术水平的影响。

经分析可得:如果X 被选入组队,对组队后三队整体水平有影响,三队整体水平降低。

关键词:层次分析法;技术水平指标;最佳组队一、问题重述一年一度的全国大学生数学建模竞赛是全国所有高校的重要赛事,如何选拔最优秀的队员和科学合理组队问题是一个首先需要解决的数学模型问题。

由于竞赛场地、后勤服务、经费设施等原因,需要选拔出优秀的同学代表学校参加全国大学生数学建模竞赛,以减少参赛成员因放弃、不遵守规则、合作不默契等造成的数学建模成绩的影响和学院资源的浪费。

以数学建模选修课的笔试成绩,数学竞赛获奖记录,数学建模培训课签到记录,成绩的班级排名,上机操作与软件编程能力,思维敏捷程度以及知识面宽广为依据从15名学生中选拔出9名学生,分为3小组,每个学生的基本条件如表(见附录)需要解决的问题如下:1.根据所了解的数学建模知识,明确选拔数学建模队员主要考察的相应素质以及考察方法。

数学建模论文---数学建模参赛队员组队的选拔

数学建模论文---数学建模参赛队员组队的选拔

数学建模参赛队员组队的选拔一、摘要本文是一个如何选拔最优秀的队员和科学合理组队问题的数学模型。

此模型我们主要采用的是层次分析法,综合考虑每个学生的相关信息和整队的技术水平,最后将三十名已经选拔出来的学生组成十队,每队三人,并达到所要求的目的。

对于问题一,综合考虑每位参赛人员的相关信息,包括:编程、想法、写作、数学能力等,并考虑到各项指标之间的互补性(最好是不同专业、年级),使得每队的竞技水平达到平均值,以实现十队实力相当。

将三十人的数据通过模型假问题二是要是得本次比赛的参赛队获奖达到最大化,即将三十人按综合能力高低组队使得该队竞技水平尽量高,已达到获奖最大化。

我们设计了队伍的竞技水平函数0T ( ) , 12...10i f i ωω=⋅=,,问题就转化为求f 的最大值。

找出权重较大.关键词:层次分析法,权重,记权型法,Excel 分析数据,MATLAB 计算数据,LINDO 线性规划,逐次优选.二、问题重述全国大学生数学建模比赛是由教育部发起的18项大学生创新训练项目之一,目前已为广大大学生所熟悉。

目的在于激励学生学习数学的积极性,提高学生建立数学模型和运用计算机技术解决实际问题的综合能力,鼓励广大学生踊跃参加课外科技活动,开拓知识面,培养创造精神及合作意识,推动大学数学教学体系、教学内容和方法的改革。

河海大学常州校区每年都会有一定数量的学生参加此项赛事,并取得了一定的成绩。

为此,数理部每年暑期将会对学生进行培训,最后选拔出参赛的队员。

选拔条件为:思维活跃、编程能力强、熟练的写作技巧、良好团队合作意识。

附件里给出了某年的已经选拔出来的学生相关信息,包括:编程、想法、写作、数学能力等。

根据根据所给的信息,进行组队,每队三人,组队原则如下:1)尽可能地不同学院、不同性别2)如果同一学院,尽可能地不同专业3)每个队伍中,至少一个人能胜任编程、想法、写作中的一项。

根据如下要求,完成下面的问题: 1.如何组队,使得每队的实力相当; 2.如果考虑到获奖最大化,如何组队;3.数据中没有给出团队合作意识的量化数据,问,如果考虑团队合作意识这一因素,如何建立模型。

队员选拔与组队数学模型

队员选拔与组队数学模型

队员选拔与组队模型摘要队员的选拔问题,是一个抽象而难以量化求解的问题,本文问了队员的选拔标准直观化,采用了「L.seaty教授提出的定量和定性的系统分析法,以经验判断为基础,参照APH的成对比较标度,构造判断矩阵,求出各个单项因素影响队员综合实力的权向量。

结合层次分析法,求出各个队员的综合能力。

依照队员的综合能力的大小,初略分成n1个参赛队,并按能力大到依次排序。

将教练的评定结果量化,结合层次分析,将评定结果用数值表示出来。

将n1个参赛队再次排序。

比较两次排序方法造成的机会损失,对机会损失大的队伍重新排序,并删除一些能力差的队伍,组成n2最终参赛队伍。

用计算机模拟20个人的个人信息表,求出每个人的综合能力,按大小排序后,删除2名综合能力差的队员。

构成n仁6支队伍。

用计算机依据置硬币的原理模拟教练对学生的评价结果,结合以选定的n1支队伍,并假设学校要求5支队伍参加比赛,最终确定被选定的5支队伍为:关键字:层次分析法判断矩阵的成对比较标度权向量机会损失一. 问题重述面对每年一次的全国大学生数学建模竞赛及美国大学生数学建模竞赛, 学校需要花费较多的人力以及财力从报名的学生中选拔出优秀的学生并组成具有竞争力的参赛队, 期望获得最好的成绩.数学建模竞赛的每一个参赛队由3 名同学组成, 要求在三天的时间内完成一个实际问题的求解, 包括问题描述、问题分析、建立模型、模型求解算法设计、编写程序求得结果、模型以及算法改进、模型稳定性分析、优缺点分析,最后撰写论文等。

竞赛过程中仅允许本队队员之间讨论,并可以利用图书馆中的图书资料以及网上的正确可靠资源。

为最终组成有竞争力的参赛队, 计划分两步来挑选队员, 具体如下: 第一步依据报名表中的信息挑选出优秀的学生,并3人一组组成n1个培训队。

报名表(附件4)。

第二步对挑选出的队员进行培训。

在培训期间要经过3 至6次的模拟竞赛,m 个教练对每一个培训队的每一次竞赛都有一个综合评价和单项评价,单项评价包括写作水平、模型的正确性和简洁性、算法的正确性和复杂度、创新点共四项,评价成绩分为:优秀、优良、一般。

2023年高校数学建模选拔赛赛题

2023年高校数学建模选拔赛赛题

2023年高校数学建模选拔赛赛题一、赛题概述2023年高校数学建模选拔赛赛题将涉及到数学、统计学、计算机科学等多个学科领域,旨在考察参赛选手的数学建模能力、创新思维和解决实际问题的能力。

本次赛题围绕着未来城市交通规划、环境保护、经济发展等热点话题展开,为参赛选手提供了一个思考和解决实际问题的评台。

二、赛题分析1. 交通规划本赛题将关注未来城市交通规划中的一些关键问题,如交通拥堵、交通运输效率、智能交通系统等。

参赛选手需要从数学和统计学的角度出发,建立相应的数学模型,分析城市交通流量、交通枢纽的优化布局以及交通信号灯的优化控制等问题。

2. 环境保护环境保护是一个全球性的议题,本赛题将涉及到环境监测、环境影响评价、环境污染治理等方面的问题。

参赛选手需要利用数学建模的方法,分析环境数据,预测环境变化趋势,设计环境保护措施,为城市的可持续发展提供科学依据。

3. 经济发展经济发展是一个复杂的系统工程,本赛题将围绕经济增长、产业结构调整、资源配置等方面展开。

参赛选手需要通过建立经济模型,分析经济发展的趋势、产业链条的优化布局以及资源的合理配置等问题,为未来的经济发展提供科学建议。

三、个人观点和理解作为本次数学建模选拔赛的写手,我认为这些赛题涉及到了当今社会发展中的一些关键问题,是非常具有挑战性和实践意义的。

在文章撰写过程中,我将从简到繁地探讨这些问题,为你提供更深入的理解和思考。

我希望能以全面、深刻和灵活的方式分析这些问题,为你带来一篇有价值的文章。

四、总结与回顾通过本文的撰写,我希望能够帮助你更好地理解2023年高校数学建模选拔赛赛题,并激发你对数学建模的兴趣和热情。

在文章中,我将不断提及你指定的主题文字,以便你更好地把握文章的主旨内容。

希望这篇文章能够带给你帮助和启发。

以上是对2023年高校数学建模选拔赛赛题的整体评估和写作安排,我将根据这些要求撰写一篇高质量、深度和广度兼具的中文文章,希望能够满足你的需求。

数学建模竞赛参赛队员的选拔与组队

数学建模竞赛参赛队员的选拔与组队

数学建模竞赛参赛队员的选拔与组队摘要如何选拔最优秀的队员并科学合理的组队,是一个非常具有实际意义的数学模型问题。

本篇文章根据实际数据,综合考虑各方面因素的影响,给出了可以判断队员组队情况好坏的一般规律,并联系实际,运用所得规律进行科学的预测。

为了给出可以判断队员组队情况好坏的一般规律,本文综合考虑队员的性别、所属学院类型、在校期间的成绩。

为了分析前两者的影响,本文对三类(获国家奖、获省奖、没获奖)队伍的性别分布及所属学院类型分布进行了对比。

发现:规律1:队员不同的性别组合对数学建模成绩没有显著影响。

规律2:三个队员中至少有两个来自理工类学院时,组队效果好。

三个队员都来自文科类学院,组队效果不好。

在分析成绩的影响时,首先,联合使用计算机筛选(以课程开设学院为筛选依据,仅筛选出统计与数学学院、计算机与信息工程学院、人文学院、马克思学院开设的课程)与人工筛选,选出每个人学过的能反映数学建模能力的所有课程。

根据实际经验,数学建模是数学能力、计算机能力和写作能力的综合运用,利用筛选出的成绩可以对每个人的各项能力进行量化。

而后,为了得到衡量数学建模综合能力的指标,本文利用层次分析法求解出数学能力、计算机能力、写作能力对数学建模综合能力的权重分别为0.5396、0.2969、0.1634。

文中使用了两种方法确定了两个综合能力指标,其一为队伍能发挥的最大综合能力,该指标下每个队伍的单项能力为三个队员该项能力的最大值;其二为平均综合能力,该指标下每个队伍的单项能力为三个队员该项能力的平均值。

经过对比,得到如下规律:规律3:队伍能发挥的最大综合能力越高,组队效果越好。

队伍能发挥的最大综合能力低于80.6时,组队效果不好,高于90.69时,组队效果非常好。

规律4:队伍能发挥的平均综合能力越高,组队效果越好。

队伍能发挥的平均综合能力低于75.32时,组队效果不好,高于88.48时,组队效果非常好。

根据以上规律对问题二的5支队伍进行预测,发现:这5支队伍都有很大的几率获奖(国家奖或省奖),X1很有可能获得国家奖,X5最好成绩应该为省奖。

7 选拔队员与组队问题

7 选拔队员与组队问题

问题A:选拔队员与组队问题
在一年一度的美国MCM和全国大学生数学建模竞赛活动中,任何一个参赛院校都会遇到如何选拔最优秀的队员和科学合理地组队问题.这是一个最实际的、而且是首先需要解决的数学模型问题.
现假设有20名队员准备参加竞赛,根据队员的能力和水平要选出18名优秀队员分别组成6个队,每个队3名队员去参加比赛.选择队员主要考虑的条件依次为有关学科成绩(平均成绩)、智力水平(反映思维能力、分析问题和解决问题的能力等)、动手能力(计算机的使用和其它方面实际操作能力)、写作能力、外语水平、协作能力(团结协作能力)和其它特长.每个队员的基本条件量化后如表1.
假设所有队员接受了同样的培训,外部环境相同,竞赛中不考虑其它的随机因素的影响,竞赛水平的发挥只取决于表1中所给的各项条件,并且,参赛队员都能正常发挥自己的水平.现在的问题是:
(1)在20名队员中选择18名优秀队员参加竞赛;
(2) 确定一个最佳的组队使竞赛技术水平最高;
(3) 给出由18名队员组成6个队的组队方案,使整体竞赛技术水平最高;并给出每个队的竞赛技术水平.
表1:队员的基本条件。

建模成员选拔问题

建模成员选拔问题

3 4 5 6 2 3 4 5 1 2 3 4 1/ 2 1 2 3 1/ 3 1/ 2 1 2 1/ 4 1/ 3 1/ 2 1 1/ 5 1/ 4 1/ 3 1/ 2
7 6 5 4 ; 3 2 1
(1)
5.1.4 层次单排序及一致性检验 步骤一:将 A 的列向量归一化得:
S3
S4 S5
S6
S7
S8
S9
S10
S11
S12
S13
S14
S15
6.6
3
2
3
6
0.5
1
5.1.2 递阶层次结构建立 目 标 A: 层 参赛队员选拔
准 则B: 层
笔 试 成 绩
机 试 成 绩
思 维 敏 捷
知 识 面
听 课 次 数
其 它
班 级 排 名
方 案 C: 层
S1
S2
S3
S4
S12
S13
S14
w3
w4
0.0744 0.0714 0.0392 0.0909 0.0667 0.0952 0.0588 0.0663 0.0476 0.0588 0.0682 0.0667 0.0476 0.0588 0.0663 0.0714 0.0588 0.0227 0.05 0.0663 0.0714 0.0784 0.0682 0.1 0.0476 0.1176 0.0476 0.0588
5
表(2) 层B 层C
B1
B2


B7
b7
层总排 序权值
B
b1
C1 C2

b2
c11
c12



c17

数学建模作业——游泳队的选拔问题

数学建模作业——游泳队的选拔问题

数学建模混合泳接力队选拔摘要本文研究的是体育赛事中混合泳队员的选拔问题。

结合运筹学中的指派问题及应用线性规划理论,我们建立0-1整数规划数学模型,运用MATLAB软件对模型进行求解,得出了较为科学的选拔方案。

为了从5名候选人中选出4名队员组成接力队,参加4×100米混合泳比赛,我们以5位候选人的平时游泳成绩的数据为基础,运用0-1整数规划建立相关的数学模型,求解出乙进行蝶泳→丙进行仰泳→丁进行蛙泳→甲进行自由泳的比赛方案。

此比赛方案下的比赛最佳总得分为z=251.4s。

混合泳的比赛成绩除了和团队的配合及一些外部因素相关外,更与队员在不同时期内的比赛发挥相关。

因此,当候选人的在成绩发生变化时,我们应依据具体情况,优化游泳队的选拔方案。

当然我们的模型也存在不足之处,在模型的改进中提出了改进方法。

关键字:混合泳队员选拔指派问题线性规划理论 0-1规划模型一、问题重述现拟从5名候选人中选出4名队员组成接力队,参加4100 米混合泳比赛。

5名队员的4种泳姿的百米平均成绩如下表:5名队员的4种泳姿的米平均成绩(表一)1.如何选择队员进行接力队才能获得最佳成绩?2.若队员丁的蛙泳成绩退步到1’15”2,戊的自由泳成绩进步到57”5,组成接力队的方案又当如何?二、问题分析混合泳队员的选拔问题中,主要有以下几个难点:①每个队员比赛成绩数据的分析;②每个队员进行哪个项目才能使团队混合泳成绩最佳;③当有队员的一些项目比赛成绩发生变化时,接力队方案如何选择。

因此,在怎样的选拔机制下,如何处理搜集的数据,建立何种数学模型,是我们首先要解决的问题。

对于问题一,如何选择队员进行接力赛才能使团队获得最佳成绩。

根据5名队员4种泳姿的百米平均成绩,由穷举法我们可以计算出最多有120种选拔方案。

假设队员在比赛现场发挥的成绩与其平均成绩一致。

我们结合0-1规划的思想,以混合泳 甲 乙 丙 丁 戊 蝶泳 1’06”8 57”2 1’18’ 1’10” 1’07”6 仰泳 1’15”6 1’06” 1’07”8 1’14”2 1’11” 蛙泳 1’27” 1’06”4 1’24”6 1’09”6 1’23”8 自由泳 58”6 53” 59”4 57”2 1’02”4总成绩最佳为目标函数,依据其各泳姿的百米平均成绩,建立合理的数学模型,由MATLAB 迅速求解选拔方案。

数学建模竞赛参赛队员的选拔与组队

数学建模竞赛参赛队员的选拔与组队

数学建模竞赛参赛队员的选拔与组队摘要如何选拔最优秀的队员并科学合理的组队,是一个非常具有实际意义的数学模型问题。

本篇文章根据实际数据,综合考虑各方面因素的影响,给出了可以判断队员组队情况好坏的一般规律,并联系实际,运用所得规律进行科学的预测。

为了给出可以判断队员组队情况好坏的一般规律,本文综合考虑队员的性别、所属学院类型、在校期间的成绩。

为了分析前两者的影响,本文对三类(获国家奖、获省奖、没获奖)队伍的性别分布及所属学院类型分布进行了对比。

发现:规律1:队员不同的性别组合对数学建模成绩没有显著影响。

规律2:三个队员中至少有两个来自理工类学院时,组队效果好。

三个队员都来自文科类学院,组队效果不好。

在分析成绩的影响时,首先,联合使用计算机筛选(以课程开设学院为筛选依据,仅筛选出统计与数学学院、计算机与信息工程学院、人文学院、马克思学院开设的课程)与人工筛选,选出每个人学过的能反映数学建模能力的所有课程。

根据实际经验,数学建模是数学能力、计算机能力和写作能力的综合运用,利用筛选出的成绩可以对每个人的各项能力进行量化。

而后,为了得到衡量数学建模综合能力的指标,本文利用层次分析法求解出数学能力、计算机能力、写作能力对数学建模综合能力的权重分别为0.5396、0.2969、0.1634。

文中使用了两种方法确定了两个综合能力指标,其一为队伍能发挥的最大综合能力,该指标下每个队伍的单项能力为三个队员该项能力的最大值;其二为平均综合能力,该指标下每个队伍的单项能力为三个队员该项能力的平均值。

经过对比,得到如下规律:规律3:队伍能发挥的最大综合能力越高,组队效果越好。

队伍能发挥的最大综合能力低于80.6时,组队效果不好,高于90.69时,组队效果非常好。

规律4:队伍能发挥的平均综合能力越高,组队效果越好。

队伍能发挥的平均综合能力低于75.32时,组队效果不好,高于88.48时,组队效果非常好。

根据以上规律对问题二的5支队伍进行预测,发现:这5支队伍都有很大的几率获奖(国家奖或省奖),X1很有可能获得国家奖,X5最好成绩应该为省奖。

数学建模选拔赛及题目

数学建模选拔赛及题目

数学建模选拔赛及题目
数学建模选拔赛通常是为了选拔具有数学建模能力和创新思维的参赛者。

每年举办的数学建模比赛都会提供一系列的题目,涉及不同领域和难度级别。

以下是一些可能出现在数学建模选拔赛中的题目类型:
1. 综合评价题:要求参赛者综合运用多个数学概念和方法,解决一个现实生活或工程问题。

这类题目鼓励参赛者灵活应用数学知识,并提供全面的解决方案。

2. 数据分析题:提供一组数据集,要求参赛者进行数据处理、统计分析和模型建立,从中发现规律、做出预测或提供决策支持。

3. 优化问题:给定一个特定的目标函数和约束条件,要求参赛者找到使目标函数最优化的变量取值或参数设定。

4. 模型建立题:要求参赛者根据所给的问题描述,构建一个适当的数学模型,并应用这个模型解决问题。

5. 算法设计题:考察参赛者对于算法设计和优化的能
力,要求设计一个高效的算法来解决一个特定问题。

注意,具体的数学建模选拔赛题目会根据不同比赛的组织者和年份而有所不同。

如果您对某个具体比赛的题目感兴趣,建议您参考该比赛的官方网站或相关资料,以获取最新的题目信息。

参赛队员选拔与组队问题

参赛队员选拔与组队问题

参赛队员选拔与组队问题我校数学建模竞赛参赛队员选拔与组队摘要全国大学生建模竞赛参赛队员的的选拔是赛事成败的关键,本文所建立的模型正是为了解决如何选拔优秀参赛队员实现合理组队并达到获奖最优化的问题。

首先对于题目所给信息进行合理量化,使数据简单明了,便于模型建立。

其次,分析如何选拔队员分两个阶段:第一,运用层次分析法,建立层次结构模型,得出25名学生的综合能力排名,从而筛选出18名优秀学生参赛;第二,根据最佳组队原则,考虑队员之间各项指标的互补性,使该队三人各项权重达到最大,最大限度的保证获奖等级最高,并建立动态规划模型,结合计算机软件编程,实现最优组合,使获奖组数最多,进而得出科学合理的组队方案,关键词:层次分析法比重最优分组动态规划一.问题重述全国大学生数学建模竞赛是由教育部发起的18项大学生创新训练项目之一,是高等院校的重要赛事。

我校每年都会有一定数量的学生参加此项赛事,并取得了一定的成绩。

在一年一度的竞赛活动中,任何一个参赛院校都会遇到如何选拔最优秀的队员和科学合理地组队问题,这本身就是一个最实际而且是首先需要解决的数学模型问题。

假设我校本部选拔队员主要参考如下三个环节:(1)校数学建模公选课成绩;(2)校内数学建模竞赛成绩;(3)按照一定的准则,教师组对每个学生的某些能力和素质给出一个等级评分。

(具体数据见附录表1)。

现有25名学生准备参加竞赛,根据上述参考的三个环节选出18名优秀学生分别组成6个队,每个队3名学生去参加比赛。

假设在竞赛中不考虑其他随机因素的影响,所有队员竞赛水平的发挥只取决于表中所给的各项条件,并且参赛队员都能正常发挥自己的水平。

请研究下列问题:1.假设环节(3)中各项能力在综合评价中地位等同,按择优录取原则,在25名学生中选择18名优秀队员参加竞赛。

2.根据你的理解与认识,给环节(3)中各能力素质在数学建模竞赛中的重要性排序。

在考虑重要性排序的情况下,给出问题1中18名队员的组队方案,使获奖最大化。

数学建模队员的选拔论文

数学建模队员的选拔论文

数学建模队员的选拔论文数学建模队员的选拔[摘要]数学建模竞赛选拔,依据数学建模组队的要求,每队应具备较好的数学基础和良好的编程能力等综合实力,在此前提下合理分配队员。

分别利用层次分析法和秩和比(RSR)法,建立合理分配队员的数学模型,利用MATLAB,LONGO 工具求出最优解。

、问题一:依据建模组队的要求,合理分配每个队员是关键,主要由团队精神、建模能力、编程能力、论文写作能力、思维敏捷以及数学知识等等,经过讨论分析,确定良好的数学基础和编程能力为主要参考因素。

问题二:在模型一中,根据表中所给15人的可参考信息,对队员的每一项素质进行加权,利用层次分析法选出综合素质好的前9名同学,然后利用0-1规划的相关知识对这9人进行合理分组。

在模型二中,使用秩和比(RSR)法建立模型,主要考虑到此法不需要在事先对其进行赋权重,可以弥补层次分析法的不足。

问题三:利用问题二秩和比模型,代入其进行分析,计算求解后得出结论:指导老师在对学生机试的时候发现一个计算机编程高手,然后直接录用,不再考察其它情况,这种做法是不可取。

问题四:根据前面三问中的分组的思路,我们通过层次分析法先从所有人中依据一种量化标准选出符合要求的高质量的同学,然后利用0-1变量进行规划,在根据实际问题的约束,对问题进行分析,然后可以得出高效率的分组。

[关键字]:层次分析法加权量化 RSR法 MATLAB LINGO0 问题重述一年一度的全国大学生数学建模竞赛是高等院校的重要赛事。

由于竞赛场地、经费等原因,不是所有想参加竞赛的人都能被录用。

为了能够选拔出真正优秀的同学代表学校参加全国竞赛,数学建模教练组需要投入大量的精力,但是每年在参赛的时候还是有很多不如意之处:有的学生言过其实,有的队员之间合作不默契,影响了数学建模的成绩。

数学建模需要学生具有较好的数学基础和必要的数学建模知识、良好的编程能力和熟练使用数学软件的能力、较强的语言表达能力和写作能力、良好的团队合作精神,同时还要求思维敏捷,对建立数学模型有较好的悟性。

数学建模队员选派问题求解

数学建模队员选派问题求解

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): 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. 张文豪2. 周鸿鹏3. 杨亦业指导教师或指导教师组负责人(打印并签名):日期:2013年 8月 25 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):数学建模竞赛参赛队员选拔与组队摘要在数学建模选派队员时,有该如何选择最优秀的队员以及如何让队员科学的组队的问题,本论文针对以上问题,本文采用层次分析法和折衷型模糊数学法,对以上问题作了一一解答。

在问题一中,我们先把题目给出的模糊数表进行量化,由于在问题一中,把教师组的各项能力在综合评价中地位等同,所以我们把教师组的评定指标看成一个总的认定指标,总共认为是三个准则(数学建模课成绩、数学建模校内赛名次、教师组对学生各类能力及素质的等级评分)。

对于这三个准则首先采用层次分析法求出每个准则的权重,然后采用折衷型模糊数学法对25名同学的综合水平进行排名,选取出前18名同学作为参赛人员。

在问题二中,我们对准则层(建模、编程、论文)和目标层(创新能力、编程能力、专业知识面、写作能力)对于某一准则分别建立判断矩阵。

数学建模经典案例:队员的选拔

数学建模经典案例:队员的选拔

丁的蛙泳成绩退步到1’ ” ; 丁的蛙泳成绩退步到 ’15”2;戊的自由泳成绩 进步到57” 组成接力队的方案是否应该调整? 进步到 ”5, 组成接力队的方案是否应该调整? 穷举法:组成接力队的方案共有 穷举法:组成接力队的方案共有5!=120种。 种
队员i 队员 0-1规划模型 cij(秒)~队员 第j 种泳姿的百米成绩 规划模型
案例10 案例 混合泳接力队的选 拔
5名候选人的百米成绩 名候选人的百米成绩 名候选人的
蝶泳 仰泳 蛙泳 自由泳
如何选拔队员组成4 100米混合泳接力队? 如何选拔队员组成4×100米混合泳接力队? 米混合泳接力队
甲 乙 丙 丁 戊 1’06 57”2 1’18” 1’10” 1’07 ’ ” ’ ” ’ ” ’ ”15 1’06” 1’07 ” 1’8 1’14 1’11” ’ ’ ” ’ ’ ’ 4” ” ”24 ”09 1’27” 1’06 1’8 1’2 1’23 ’ 6” ’ ’ ’ ’ ”4 ”6 ”6 ”02 58”6 53” ” 59”4 57”2 1’8 ” ” ” ’ ”4
丙 1’18” ’ ” 1’07 ’ ”24 1’8 ’ ”6 59”4 ” 丁 1’10” ’ ” 1’14 ’ ”09 1’2 ’ ”6 57”2 ” 戊 1’07 ’ ” 1’11” ’ 4” 1’23 ’ ”02 1’8 ’ ”4
MIN 66.8x11+75.6x12+87x13+58.6x14 +… … +67.4x51+71 x52+83.8x53+62.4x54 SUBJECT TO x11+x12+x13+x14 <=1 …… x41+x42+x43+x44 <=1 x11+x21+x31+x41+x51 =1 …… x14+x24+x34+x44+x54 =1 END INT 20 甲 1’06 ’ ”15 1’8 ’ ” 1’27” ’ 6” 58”6 ” 乙 57”2 ” 1’06” ’ ” 1’06 ’ ”4 53” ”

数学建模题目

数学建模题目

1.某班准备从5名游泳队员中选4人组成接力队,参加学校的4×100m混合泳接力比赛,5名队员4种泳姿的百米平均成绩如下表所示,问应如何选拔队员组成接力队?如果最近队员丁的蛙泳成绩有较大的退步,只有1′15"2;而队员戊经过艰苦训练自由泳成绩有所进步,达到57"5,组成接力队的方案是否应该调整?名队员4种泳姿的百米平均成绩解:设x(1-甲;2-乙;3-丙;4-丁)(1-蝶泳;2-仰泳;3-蛙泳;4-自由泳)(1)目标函数:MIN 66.8x11+75.6x12+87x13+58.6x14+… …+67.4x51+71x52+83.8x53+62.4x54约束条件:x11+x12+x13+x14<=1;… …x41+x42+x43+x44<=1;x11+x21+x31+x41+x51=1;… …x14+x24+x34+x44+x54=1;lingo程序:结果:组队方案为,x14(甲-自由泳),x21(乙-蝶泳),x32(丙-仰泳),x43(丁-蛙泳)。

(2)若丁的蛙泳成绩为1′15"2;戊自由泳成绩为57"5,方案改变为:x21(乙-蝶泳),x32(丙-仰泳),x43(丁-蛙泳),x54(戊-自由泳)。

2.某工厂用A1,A2两台机床加工B1,B2,B3三种不同零件,已知在一个生产周期内A1只能工作80机时,A2只能工作100机时。

一个生产周期内加工B1为70件,B2为50件,B3为20件。

两台机床加工每个零件的时间和加工每个零件的成本,分别如下所示加工每个零件时间表(单位:机时/个)加工每个零件成本表(单位:元/个)问怎样安排两台车床一个周期的加工任务,才能使加工成本最低?解:设A1加工的B1,B2,B3数为X1,Y1,Z1, A2加工的B1,B2,B3数为X2,Y2,Z2, 则目标函数:MIN=2X1+3Y1+5Z1+3X2+3Y2+6Z2,约束条件:X1+2Y1+3Z1<=80;X2+Y2+3Z2<=100;X1+X2>=70;Y1+Y2>=50;Z1+Z2>=20;Lingo程序:结果:所以,成本最低的方案为:最低成本408。

数学建模比赛的选拔问题

数学建模比赛的选拔问题

数学建模比赛的选拔问题卢艳阳 王伟 朱亮亮(黄河科技学院通信系,郑州)摘 要本文是关于全国大学生数学建模竞赛选拔的问题,依据数学建模组队的要求,每队应具备较好的数学基础和必要的数学建模知识、良好的编程能力和熟练使用数学软件等的综合实力,在此前提下合理的分配队员,利用层次分析法,建立合理分配队员的数学模型,利用MATLAB ,LONGO 工具求出最优解。

、问题一:依据建模组队的要求,合理分配每个队员是关键,主要由团队精神、建模能力、编程能力、论文写作能力、思维敏捷以及数学知识等等,经过讨论分析,确定良好的数学基础、建模能力,编程能力为主要参考因素。

问题二:根据表中所给15人的可参考信息,我们对每个队员的每一项素质进行加权,利用层次分析法选出综合素质好的前9名同学,然后利用0-1规划的相关知识对这9人进行合理分组,利用MATLAB 、LINGO 得到其中一个如下的分组:'1s 、10s 、4s ;2s 、11s 、14s ;6s 、13s 、8s问题三:我们将所选出的这9名同学和这个计算机编程高手的素质进行量化加权,然后根据层次分析法,利用MATLAB 工具进行求解,得出了最佳解。

由于我们选取队员参考的是这个人的综合素质,而不是这个人的某项素质,并由解出的数据可以看出这个计算机编程高手不能被直接录用。

所以说只考虑某项素质,而不考虑其他的素质的同学是不能被直接录用的。

问题四:根据前面三问中的分组的思路,我们通过层次分析法先从所有人中依据一种量化标准选出符合要求的高质量的同学,然后利用0-1变量进行规划,在根据实际问题的约束,对问题进行分析,然后可以得出高效率的分组。

关键字:层次分析法 加权量化 0-1变量 LINDO MATLAB问题重述一年一度的全国大学生数学建模竞赛是高等院校的重要赛事。

由于竞赛场地、经费等原因,不是所有想参加竞赛的人都能被录用。

为了能够选拔出真正优秀的同学代表学校参加全国竞赛,数学建模教练组需要投入大量的精力,但是每年在参赛的时候还是有很多不如意之处:有的学生言过其实,有的队员之间合作不默契,影响了数学建模的成绩。

数学建模队员的选拔(1)1

数学建模队员的选拔(1)1

数学建模队员的选拔摘要针对数学建模如何才能选拔出真正优秀的同学代表学校参加竞赛,文章对数学建模队员的选拔与组合作出探究。

对于问题一,运用层次分析法,利用AHP层次分析法软件,得出数学成绩、写作能力、编程能力、团队合作精神、创新能力的判断矩阵,从而得出这五个方面对于选拔队员这个目标的权重。

对写作能力、团队精神、创新能力进行无量纲化处理,对编程能力、写作能力、数学成绩、团队精神、创新能力的权重采用每隔五分为一级定量化,通过层次分析法建立模型筛选出综合权重大的前9名的同学,他们分别是S1,S2,S3 ,S5, S6 ,S8 ,S9, S10 ,S11。

首先选出数学成绩最好的三位学生为一组,再从剩下的六位选出创新能力强的三位一组,最后剩下的三位一组,从而列成矩阵,取斜线分组。

最后得出的最佳分组是S1,S5,S8 ;S10,S11,S2;S9,S3,S6。

对于问题二,通过对问题一的结果分析,得出直接录取一个计算机编程高手学生,不再考察其它情况,这种做法是不可取的。

首先,选拔队员是根据他们的综合素质而考虑的,因此应从多方面考虑。

其次是最为看重数学成绩和创新能力,若直接录取这位编程高手,会出现编程很好,但其他方面欠缺,从而影响该队数学建模竞赛成绩。

综合以上分析,最终得出这种做法不可取。

关键词: AHP层次分析法软件;综合考虑;判断矩阵;数学建模队员的选拔;权重一、问题重述一年一度的全国大学生数学建模竞赛是高等院校的重要赛事。

由于竞赛场地、经费等原因,不是所有想参加竞赛的人都能被录用。

为了能够选拔出真正优秀的同学代表学校参加竞赛,数学建模指导教师需要投入大量的精力,但是每年在参赛的时候还是有很多不如意之处:有的学生言过其实,有的队员之间合作不默契,影响了数学建模的成绩。

数学建模需要学生具有较好的数学基础知识、良好的编程能力、较强的写作能力、良好的团队合作精神,同时还要求具有一定的创新能力。

1.根据上表中信息,建立建模队员选拔的数学模型,要求从15名同学中选择9名组成3队参加竞赛,使得这三个参赛队有较好的竞技水平,要求模型具有可推广性。

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数学建模竞赛队员的选拔和组队问题摘要该模型解决了选拔参赛队员及确定最佳组队的问题。

该问题涉及面很广,是我们身边经常会遇到的。

本文主要采用了层次分析法,综合考虑个人的指标以及整队的技术水平,最终从15名队员中选出9名优秀队员组成三队,并建立了最佳组队的方案。

问题二:在选拔队员时,我们全面考察了队员的七项指标,并按照相应的权重 得到15名队员的综合排名,最后淘汰掉排名靠后的6 名队员,依次为:9S , 13S ,15S , 12S ,5S ,3S 。

为了组成3个队,使得这三个队整体技术水平最高,我们首先引入了刻画每个队竞赛技术水平的函数:(),,v x y z M =1ω本问题就可以转化为寻找该函数的最大值。

根据题目要求,为使三名队员的技术水平可以互补,参赛学生最好来自不同专业,我们算得此种情况下有11S 和13S 。

比较分析前面的综合排名,11S 的综合能力排第七,而13S 的综合能力排第十一。

可见这种选拔方式,有可能影响队伍的总体水平,所以不可取。

问题四:根据有违规记录的学生X 所在的位置来确定其对组队后整体技术水平的影响。

经分析可得:如果X 被选入组队,对组队后三队整体水平有影响,三队整体水平降低。

关键词:层次分析法;技术水平指标;最佳组队一、问题重述一年一度的全国大学生数学建模竞赛是全国所有高校的重要赛事,如何选拔最优秀的队员和科学合理组队问题是一个首先需要解决的数学模型问题。

由于竞赛场地、后勤服务、经费设施等原因,需要选拔出优秀的同学代表学校参加全国大学生数学建模竞赛,以减少参赛成员因放弃、不遵守规则、合作不默契等造成的数学建模成绩的影响和学院资源的浪费。

以数学建模选修课的笔试成绩,数学竞赛获奖记录,数学建模培训课签到记录,成绩的班级排名,上机操作与软件编程能力,思维敏捷程度以及知识面宽广为依据从15名学生中选拔出9名学生,分为3小组,每个学生的基本条件如表(见附录)需要解决的问题如下:1.根据所了解的数学建模知识,明确选拔数学建模队员主要考察的相应素质以及考察方法。

2.根据基本条件表的信息,建立建模队员选拔的数学模型,从中选出9位同学,并组成3个队,使得这三个队具有良好的知识机构。

3.判断直接录用一个计算机编程高手,而不再考察其它情况这种选拔方式是否可取。

4.建立有一个学生有违规记录(如晚提交论文或引用他人文献没有给出出处等)的危害模型。

二、问题分析2.1问题一分析根据我们所了解的数学建模知识,在选拔数学建模队员时应考察学生的数学基础以及必要的数学建模的知识、良好的编程能力以及熟练地使用数学软件的能力、较强的语言表述能力和写作能力、良好的团队合作精神。

同时还要求队员思维敏捷、不怕苦不怕累、对数学模型有较好的悟性。

数学和计算机能力是建模的关键,组队时,我们应该优先考虑有这方面才能的人。

数学以及数学建模的知识可以通过学生的数学建模笔试成绩和数学竞赛获奖情况来考察,而计算机能力主要通过上机测试成绩来考察。

2.2问题二分析问题二就是在15名学生中剔除6名实力最弱的。

由题意可知,该问题是半定量半定性、多因素的综合选优排序问题,是一个多目标决策问题,我们主要利用层次分析法,分别算出各指标对选择队员的权重,以及各队员对各指标的权重,然后综合考察每个队员的权重进行排名,最后剔除排名落后的六名学生。

2.3问题三分析问题三我们在前一问的基础上进行假设,假设计算机是队员选拔的关键因素,选拔出几名队员,与问题二的综合排名进行对比。

通过结果确定直接录取而不考虑其他方面的做法是否可取。

2.4问题四分析画出有违规记录学生X所在的位置,分析他对组队后三队整体水平的影响。

三、模型假设1、假设参赛队员的外部环境相同,竞赛中不考虑其它的随机因素。

在正式比赛对过程中队员都能正常的发挥自己的水平。

2、假设竞赛水平的发挥只取决于表中所给的各项条件,且认为表中测量的数据都是客观公正的。

3、假设数学建模选修成绩,机试成绩,数学竞赛获奖情况,思维敏捷程度,知识面宽广程度,数学建模选修课听课次数以及其他计算机应用情况,这7项对学生数学建模综合能力的影响占主要地位,且影响程度是依次递减的。

4、假设在组队后各队的发挥是相互独立对,不受其他组的影响。

5、假设组队后的整体水平由该队每项的最佳队员的指标表征。

四、符号说明五、模型的建立与求解5.1问题二模型的建立及求解5.1.1参赛队员的选取:由每个学生的基本条件表可知,该问题是半定量半定性、多因素的综合选优排序问题,是一个多目标决策问题。

为了从15名队员中选出9名参赛者,我们主要利用层次分析法,分别算出各指标对选择队员的权重,以及各队员对各指标的权重,然后综合考察每个队员的权重进行排名。

根据题目给出的八项指标,我们首先将各指标量化,为了区分各项条件中的档次差异,确定量化原则如下:选修笔试成绩按照满分10分计;思维敏捷、机试和知识面的A、B、C、D 等级分别按4分、3分、2分、1分计算;数学竞赛没获奖按1分来计算,获三等奖1次为2分,获三等奖2次为3分,获二等奖2次为5分,获一等奖1次为6分,获一等奖2次为7分;听课次数按一次1分计;其他情况如考过程序员,学过MATLAB的各加1分,过计算机三级的加2分;班级排名情况由于统计的不是很全,所以不好进行量化,因此这项指标可以不用考虑。

运用层次分析法:将从15名学生中选拔9名优秀队员看作一个目标,作为目标层。

将刻画队员的7个指标作为标准层。

将15名学生作为方案层。

如图(1)图(1):层次结构图由题目已知及假设可得,准则层的七项指标依次递减,并认为相邻两项的差距不大,且都假设是相等的,这里都认为相差为1,于是两两对比得如下比较矩阵:1 2 3 4 5 6 71/2 1 2 3 4 5 61/3 1/2 1 2 3 4 51/4 1/3 1/2 1 2 3 41/5 1/4 1/3 1/2 1 2 31/6 1/5 1/4 1/3 1/2 1 21/7 1/6 1/5 1/4 1/3 1/2 1⎡⎣A =⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎦这里我们用和法来计算,以下为步骤: ①将A 的每一列向量归一化得1/(1,2,...,);nij ij iji a aj n ω===∑②将ij ω按行求和得1(1,2,...,);ni ij j i n ωω===∑③将i ω归一化得1/,nii i i ωωω==∑ 112(,,...,)T n ωωω=ω为近似特征向量;④计算最大特征值1max1()1n i i in λω==∑A ω; 由以上公式计算可得最大特征值max7.1973λ≈。

特征向量[]10.3504,0.2375,0.1590,0.1056,0.0696,0.0462,0.0318T=ω根据一致性指标公式max (1)1nCI n λ-=- 可得:一致性指标(1)0.0329CI =随机一致性指标可根据表(2)查得:(1) 1.3200RI =。

根据公式得到随机一致性比率:(1)0.02490.1(1)CR RI ==<,我们认为成对比较矩阵A 具有满意的一致性,所以通过一致性检验。

我们也可以用MATLAB 编程计算得到(见附录程序1)。

根据问题的条件和模型的假设,对每个人各项条件的量化指标能够充分反映出每个人的综合实力。

由此可以分别构造P 层对准则K C 的比较矩阵: (),()k i j N N b ⨯=K B 其中,()(),()(,1,2,...,7)k k i i jk jT bi j T == 。

显然,所有的 (1,2,...,7)k =k B 均为一致阵。

由一致阵的性质可知:k B 的最大特征值()maxk N λ=,20k CR =,其任一列向量都是()max k λ的特征向量。

将其归一化可得P 对k C 的权重向量。

记作()()()12(,,...,)k k k TN ωωω=k ω(1,2,...,7)k =,记2(1)(2)(7)7(,,...,)N ωωω⨯=ω为P 层对C 层的权重,且一致性比率指标为7()21(2)0k k CR CR===∑,表(3)为P C -层的特征向量:表(3):P C -层的特征向量由于标准层C 对目标层O 的权重为1ω,方案层P 对标准层C 权重为2ω, 则P 对O 的权重为:(1)(2)(7)()()()12(,,...,)(,,...,)k k k TN ωωωωωω===211ωωωωg g其组合一致性比率指标为:(2)(1)00.02490.02490.1CR CR CR =+=+=<因此,组合权重ω可作为目标决策的依据。

根据权重,得到15人的排序结果见表(4)。

由表可以作队员的权重图 见图(2):图(2)15名队员权重图根据题目要求,在15名学生中选取9名参赛队员,即选取权重排前9名的学生。

由图表可知,依次为:S1, S6, S7, S4, S2, S8, S11, S10, S14。

5.1.2最佳组队方案的确定:第二小问是确定最佳的组队,使竞赛技术水平最高。

显然是要考虑队员之间各项指标的互补性,找到三人让其各项权重达到最大值。

组队原则:三名队员的技术水平可以互补(最好来自不同专业),技术水平最高则为该队的水平指标。

任取3名队员组合,求出相应的技术水平指标之和的最佳组队方案对分组的影响主要取决于前四项指标:数学建模选修成绩,机试成绩,数学竞赛获奖情况,思维敏捷程度。

9名学生分为3组,总共有3984C =种组队方式。

按照不同专业学生分在不同组的原则,有36种组队方式。

(),,x y z :,,x y z 三名队员组成的一个队。

()i m x :队员x 的第i 项水平指标。

(),,i M x y z :队员,,x y z 组队(),,x y z 的第i项水平指标(),,v x y z :技术水平指标()()()127[,,,,,,...,,,]M M x y z M x y z M x y z ====(),,max{(),(),()},1,2,...,7i i i i M x y z m x m y m z i ==(),,v x y z M =1ω。

经计算得出组队结果:第二组 6S 11S 4S 0.0914192 第三组2S7S8S0.09141925.2 问题三解答直接录用编程高手而不考虑其他情况,这种做法是不可取的。

根据我们所建立的上述选取模型可知,我们是根据学生综合情况来选取的,而不是考虑某一项。

如果只考虑计算机能力这一点,可得到11S 与13S 的计算机能力最强。

但是,11S 的综合能力排第七,而13S 的综合能力排第十一,如果老师直接录取,有可能影响队伍的总体水平,而且也有失公平选拔这一原则。

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