网络优化建模模拟题
数学建模-网 络 优 化
交通调度
公共交通线路规划
利用数学模型优化公共交通线路，提高线路覆盖率和服务 水平，减少乘客等待时间和出行成本。
01
出租车调度
通过数学模型实现出租车资源的合理调 度，提高车辆利用率和乘客满意度。
02
03
智能交通信号控制
利用数学模型和算法优化交通信号灯 的控制策略，缓解城市交通拥堵现象 。
电力分配
电网优化调度
线性规划
线性规划是一种数学优化技术，用于解决具有线性约束和线性目标函数的 最大化或最小化问题。
线性规划的解法包括单纯形法、对偶理论和分解算法等，这些方法可以应 用于各种实际问题，如资源分配、生产计划和物流优化等。
线性规划的应用广泛，在金融、经济、工程和物流等领域都有重要的应用 价值。
非线性规划
01
06
CATALOGUE
网络优化实际应用
物流配送
物流配送路径规划
利用数学建模和优化算法，为物流配送车辆规划最佳 行驶路径，降低运输成本，提高运输效率。
配送中心选址
通过数学模型分析，确定最优的配送中心选址方案， 以降低运营成本、提高配送效率。
库存管理
通过数学模型预测需求，合理安排库存，避免缺货或 积压现象，提高库存周转率。
车辆路径问题(VRP)
总结词
车辆路径问题旨在为一系列客户分配一组车辆，使得每个客户的需求都能被满足，同时总成本最低。
详细描述
VRP问题需要考虑车辆的装载量限制、客户需求量、车辆行驶成本等因素，可以采用遗传算法、粒子 群优化算法等智能优化算法进行求解。
最小生成树问题(MST)
总结词
最小生成树问题旨在在给定的连通图中找到一棵包含所有顶点的树，使得所有边的权值 之和最小。
2023年全国数学建模题目
2023年全国数学建模题目
一、优化模型
题目：全球能源分配优化问题
问题描述：全球各国对能源的需求不断增长，而能源资源有限。
为了实现可持续发展，需要优化全球能源分配，确保各国都能获得适量的能源供应。
请运用优化模型和方法，设计一个全球能源分配方案，以满足各国能源需求，并尽量减少能源浪费和环境污染。
二、统计分析
题目：社交媒体用户行为分析
问题描述：社交媒体平台上积累了大量用户数据，包括用户发布的内容、关注对象、互动情况等。
请运用统计分析方法，分析社交媒体用户的偏好、行为模式和社交网络结构，为相关企业提供营销策略建议。
三、机器学习
题目：基于机器学习的文本分类问题
问题描述：文本数据包括各种主题，如政治、经济、文化等。
请运用机器学习算法，对给定的文本数据进行分类，并评估分类效果。
同时，请探讨如何提高分类准确率和泛化能力。
四、预测模型
题目：商品价格预测问题
问题描述：商品价格受到多种因素的影响，如市场需求、生产成本、政策因素等。
请运用预测模型和方法，预测未来一段时间内某种商品的价格走势，为投资者和企业提供决策依据。
五、决策分析
题目：企业投资决策问题
问题描述：企业需要在多个项目中做出投资决策，以实现利润最大化。
请运用决策分析方法，评估各项目的风险和收益，为企业制定最优投资策略。
六、系统动力学
题目：城市交通拥堵问题研究
问题描述：城市交通拥堵是一个复杂的问题，涉及多个因素之间的相互作用。
请运用系统动力学方法，建立城市交通拥堵问题的动力学模型，分析各因素之间的因果关系和动态变化规律，提出缓解交通拥堵的策略建议。
网络优化问题建模.
（Introduction to Network Optimization）
虞红芳 博士 副教授
宽带光纤传输与通信网技术重点实验室
本章主要内容
1
4.1网络建模基本方法
2
4.2 建模技巧
容量设计问题
给定网络拓扑G（V，E）和网络业务需求 矩阵D。 这些给定的业务可以在不同的路径上路由。
x x x x h12
12 12 12 32 12 21 12 23
x x x x 0
12 31 12 32 12 13 12 21 12 23
x x x x h12
12 12 12 32 12 23
流量守恒图示
12 x13
12 x31
h12
1
12 x12
12 x32
也可以更一般化的写成：
F e ye e ye
e 1 e E
完整模型
一般化的完整模型
F e ye
x
p
e
dp
hd , d 1, 2,
edp dp
,D
d p
x ye , e ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ, 2,
,E
x 0, y 0
用Node-Link方式来描述
min F e e ye e ke ue subject to :
链路和路径的关系
我们要得到链路负载，必须清楚链路和路径之间 的关系。他们之间的关系可以用链路-路径（linkpath）的关联系数 edp 表示
edp
1(如果e属于需求d的路径p) 0(如果e不属于需求d的路径p)
一般化的链路容量表示
数学建模论文题目优选专业题目128个
数学建模论文题目优选专业题目128个1. 基于偏最小二乘法的回归模型研究2. 城市道路网优化设计模型研究3. 基于多元时间序列的股票价格预测模型4. 基于PCA的图像压缩算法研究5. 基于神经网络的手写数字识别模型研究6. 基于逻辑回归的信用评分模型研究7. 基于多元回归的考试成绩预测模型8. 基于分层抽样的调查数据分析模型研究9. 基于粒子群算法的车辆路径规划模型10. 基于高斯混合模型的人脸识别模型研究11. 基于时间序列的气象预测模型研究12. 基于模糊数学的交通运输成本评价模型13. 基于Bayesian模型的风险管理模型研究14. 基于熵权法的供应链绩效评价模型研究15. 基于人工神经网络的物流配送路径规划模型16. 基于聚类分析的消费者购物行为模型研究17. 基于ARIMA模型的股票价格预测研究18. 基于线性规划的资源优化配置模型研究19. 基于灰色关联分析的品牌效应评价模型20. 基于神经网络的信用卡欺诈检测模型研究21. 基于分类决策树的客户流失预测模型22. 基于支持向量机的情感分类模型研究23. 基于聚类分析的企业竞争战略研究24. 基于随机森林算法的文本分类研究25. 基于多元回归的商品价格预测模型研究26. 基于模糊层次分析法的公共设施优化布局模型27. 基于BP神经网络的电网负荷预测模型研究28. 基于熵增资金流动模型的投资组合优化研究29. 基于支持向量机的时序自然语言处理模型研究30. 基于贝叶斯网络的风险评估模型研究31. 基于特征选择的糖尿病研究模型32. 基于ARMA-GARCH模型的黄金价格预测研究33. 基于随机森林算法的房价预测模型研究34. 基于半监督学习的数据建模方法研究35. 基于神经网络的新闻情感分析模型研究36. 基于多元回归的用户购买意愿预测研究37. 基于主成分分析法的医学数据挖掘模型研究38. 基于熵增二次规划的环保决策模型研究39. 基于支持向量机的产品缺陷分析模型研究40. 基于遗传算法的旅游路线规划模型研究41. 基于BP神经网络的房产估价模型研究42. 基于多元线性回归的企业税收影响因素研究43. 基于LDA主题模型的新闻推荐模型研究44. 基于半监督学习的文本分类方法研究45. 基于动态规划的优化管理模型研究46. 基于人工神经网络的汽车质量控制模型研究47. 基于SVM的留学生综合评价模型研究48. 基于熵权法的企业绩效评价模型研究49. 基于色彩分类的图像检索模型研究50. 基于PCA的公司财务分析模型研究51. 基于最小二乘法的时序预测模型研究52. 基于BP神经网络的信用风险评估模型研究53. 基于ARIMA模型的国际贸易数据预测研究54. 基于分层抽样的公共政策效果评价模型研究55. 基于遗传算法的网络优化模型研究56. 基于Logistic回归的客户流失模型研究57. 基于主成分回归的能源消费预测模型研究58. 基于熵增多目标规划的医院资源配置模型研究59. 基于LSTM的短期气温预测模型研究60. 基于支持向量机的销售预测模型研究61. 基于偏最小二乘法的时间序列分析模型研究62. 基于线性规划的物流成本控制模型研究63. 基于粒子群算法的生产排程问题研究64. 基于K-Means算法的用户购物行为分析模型研究65. 基于BP神经网络的就业市场预测模型研究66. 基于多元回归的房价分析模型研究67. 基于PCA-LDA算法的股票投资组合优化研究68. 基于熵增法的金融客户信用评估模型研究69. 基于ARIMA模型的出口贸易预测研究70. 基于主成分回归的汽车销售预测研究71. 基于支持向量机的客户信贷风险评估模型研究72. 基于自回归模型的煤矿生产数据分析模型研究73. 基于半监督学习的文本聚类算法研究74. 基于偏最小二乘法的多元时间序列预测模型研究75. 基于数据挖掘的酒店客户消费分析模型研究76. 基于BP神经网络的固定资产折旧预测模型研究77. 基于LSTM的外汇汇率预测模型研究78. 基于GARCH模型的期货价格波动预测研究79. 基于随机森林算法的个人信用评估模型研究80. 基于分层抽样的医院评价模型研究81. 基于主成分回归的员工绩效评价模型研究82. 基于特征选择的电商商品分类预测研究83. 基于组合多目标规划的供应链资源配置模型研究84. 基于支持向量机的农村扶贫模型研究85. 基于因子分析法的股票投资风险评估模型研究86. 基于熵权法的环境效益评价模型研究87. 基于ARMA-GJR模型的期权价格波动预测研究88. 基于线性规划的房地产项目开发决策模型研究89. 基于支持向量机的人体姿势识别模型研究90. 基于逻辑回归的疾病风险评估模型研究91. 基于随机森林算法的人群画像建模研究92. 基于特征选择的电商用户购买行为模型研究93. 基于主成分回归的债券价格预测研究94. 基于半监督学习的视频分类方法研究95. 基于GARCH模型的黄金价格波动预测研究96. 基于线性规划的物流配送网络优化模型研究97. 基于神经网络的推荐系统算法研究98. 基于多元回归的城市房价分析模型研究99. 基于决策树的产品质量评估模型研究100. 基于熵增的生态系统评价模型研究101. 基于ARMA-GARCH模型的汇率波动预测研究102. 基于偏最小二乘法的长期股票价格预测模型研究103. 基于支持向量机的广告点击率预测模型研究104. 基于最小二乘法的用户行为分析模型研究105. 基于主成分分析的国际贸易影响因素研究106. 基于熵权法的固体废物处置模型研究107. 基于BP神经网络的猪价预测模型研究108. 基于多元回归的医疗保险费用预测模型研究109. 基于半监督学习的语义分析方法研究110. 基于GARCH模型的股票市场风险度量研究111. 基于多元回归的房屋安全预测模型研究112. 基于主成分回归的银行收益预测模型研究113. 基于支持向量机的人脸识别模型研究114. 基于逻辑回归的考生录取预测模型研究115. 基于随机森林算法的股票涨跌预测模型研究116. 基于线性规划的生产物流系统优化研究117. 基于支持向量机的非线性预测模型研究118. 基于LSTM的股票走势预测模型研究119. 基于因子分析法的环保技术影响因素分析研究120. 基于聚类分析的电商平台用户行为分析研究121. 基于人工神经网络的物流配送路线优化模型研究122. 基于多元回归的房产投资模型分析研究123. 基于主成分回归的教育支出预测研究124. 基于熵增的商业银行绩效评价模型研究125. 基于遗传算法的能源资源优化配置模型研究126. 基于半监督学习的情感分类方法研究127. 基于GARCH模型的商品期货价格波动研究128. 基于支持向量机的房地产投资风险评估模型研究。
基于先验知识的神经网络建模优化的开题报告
基于先验知识的神经网络建模优化的开题报告一、选题背景：随着神经网络在各个领域的广泛应用，如何提高神经网络的建模能力和优化精度逐渐成为研究的目标。
在实际应用中，首先需要了解模型的背景知识和特征，因此基于先验知识的神经网络建模成为了一个研究热点。
二、研究内容：本研究旨在基于先验知识，通过改进神经网络结构和参数优化方法，提高神经网络的建模能力和精度。
具体研究内容包括：1. 基于先验知识的神经网络结构设计：针对具体问题，结合专家知识和特征，设计适合的网络结构，并探究不同结构对模型性能的影响。
2. 基于先验知识的神经网络优化方法：利用先验知识指导优化过程，改进神经网络训练方法和参数优化算法，提高模型的收敛速度和泛化能力。
3. 实验验证与分析：通过在公开数据集或实际应用中的数据上进行实验，比较不同方法的性能和效果，并分析优化方法对于神经网络建模的作用和效果。
三、研究意义：本研究的意义在于提高神经网络建模的效果，让神经网络在实际应用中更加有效。
同时，研究过程中对于神经网络结构设计和优化方法的探索，也能够拓展神经网络的应用领域，推动其在更多领域的实际应用。
四、研究方案：1. 神经网络结构设计：结合专家知识和领域特征，设计合适的网络结构，并使用已有算法进行初始优化。
2. 先验知识集成：存储和整合领域专家的知识，将先验知识与神经网络模型相融合，改善模型的精度和泛化能力。
3. 神经网络优化方法改进：改进神经网络训练和参数优化方法，提高模型的性能和收敛速度。
4. 实验验证与分析：根据公开数据集或实际应用中的数据，通过实验对优化方法进行验证，并对方法进行效果和优化效果的分析。
五、预期成果：在研究结束后，预期取得以下成果：1. 提出一种基于先验知识的神经网络建模优化方法，实现模型精度和泛化能力的提升。
2. 研究发现和实验结果，可以为神经网络优化领域的研究提供参考。
3. 实验数据集和源码，方便其他研究者进行深入研究或应用。
供应链网络优化的数学模型分析
供应链网络优化的数学模型分析随着全球化的发展和市场竞争的加剧，供应链网络优化成为了企业提高效益和降低成本的重要手段。
供应链网络优化的目标是通过最优的资源配置和流程设计，实现供应链的高效运作和协同发展。
数学模型在供应链网络优化中起到了关键作用，能够帮助企业在复杂的供应链网络中做出合理的决策，提高供应链的效率和灵活性。
一、供应链网络的数学建模供应链网络是一个复杂的系统，涉及到多个环节和参与方。
为了对供应链网络进行优化，需要将其抽象为数学模型，并对模型进行分析和求解。
供应链网络的数学建模主要包括以下几个方面：1. 节点和边的建模：供应链网络可以看作是一个有向图，其中节点表示供应链的各个环节，边表示物流和信息流的流动。
通过对节点和边的建模，可以清晰地描述供应链网络的结构和关系。
2. 资源和需求的建模：供应链网络中的资源包括原材料、设备和人力资源等，需求包括市场需求和内部需求。
通过对资源和需求的建模，可以对供应链网络中的资源分配和需求满足进行量化和优化。
3. 运输和库存的建模：供应链网络中的运输和库存是影响供应链效率和成本的重要因素。
通过对运输和库存的建模，可以确定最优的运输路径和库存策略，实现供应链的快速响应和成本控制。
4. 成本和效益的建模：供应链网络优化的目标是降低成本和提高效益。
通过对成本和效益的建模，可以量化供应链网络的运作成本和效益，为决策提供依据。
二、供应链网络优化的数学方法供应链网络优化的数学方法主要包括线性规划、整数规划、动态规划和模拟等。
这些方法可以根据具体问题的特点选择合适的模型和算法，对供应链网络进行优化。
1. 线性规划：线性规划是一种常用的优化方法，适用于供应链网络中的资源分配和生产计划等问题。
通过建立线性规划模型，可以确定最优的资源配置方案，实现供应链网络的高效运作。
2. 整数规划：整数规划是一种在线性规划基础上增加整数限制的优化方法，适用于供应链网络中的库存和运输等问题。
通过建立整数规划模型，可以确定最优的库存水平和运输路径，提高供应链网络的响应速度和成本效益。
数学建模与优化考试试题
数学建模与优化考试试题题目一：某市的公交公司需要对公交车的发车时间进行调整，以满足市民的出行需求，并尽量减少公交车的等待时间和拥挤情况。
为了有效地解决这个问题，我们使用数学建模和优化的方法进行分析。
1. 问题描述某市公交车的运营时间为早上6点至晚上10点，每天间隔一段固定的时间发车。
公交车站点数量为M，每个站点的上下客时间为Ti。
现有数据显示，在早高峰时段（7点至9点）和晚高峰时段（17点至19点）市民出行需求较大，其他时间段市民出行需求较小。
公交公司希望尽量减少市民的等待时间和公交车的拥挤情况，提高出行效率。
因此，需要调整公交车的发车时间以适应市民的出行需求。
2. 模型建立建立一个数学模型来分析最优的公交车发车时间。
首先，我们将问题简化为一个最小化等待时间和最小化拥挤度的目标函数。
然后，通过对每个站点发车时间的调整，最大限度地优化这个目标函数。
3. 数据收集与分析为了准确建立模型，需要收集和分析以下数据：- 各个站点在早高峰时段和晚高峰时段的平均上下客时间；- 各个站点在各个时间段的客流量统计数据；- 公交车到站时间的统计数据。
4. 模型求解利用收集到的数据和已经建立的数学模型，可以通过数学优化算法求解最优的公交车发车时间。
该算法将最小化等待时间和拥挤度作为目标函数，并考虑到市民出行需求的变化。
5. 结果分析与改进根据模型求解的结果，可以进行结果分析，并对公交车发车时间进行进一步的调整和优化。
同时，还可以对模型进行改进，如引入更多的因素，如天气、节假日等。
题目二：某工厂需要优化生产线的排布和生产策略，以提高生产效率和降低成本。
为了完成这个任务，我们使用数学建模和优化的方法进行分析。
1. 问题描述该工厂的生产线包括多个工作站，每个工作站都有不同的生产能力和工作时间。
目前，生产线的排布和生产策略并不完善，导致生产效率低下和成本较高。
工厂希望通过优化生产线的排布和生产策略，提高生产效率，降低成本。
2. 模型建立建立一个数学模型来分析最优的生产线排布和生产策略。
网络优化考试模拟题(附参考答案)
网络优化考试模拟题（附参考答案）一、单选题（共40题，每题1分，共40分）1、LTE中，上行16QAM调制方式最大可以支持到的MCS为（）A、28B、20C、22D、31正确答案：B2、关于在LTE网络中跟踪区规划原则，下面说法错误的是？A、跟踪区的划分不能过大或过小，TAC的最大值由MME的最大寻呼容量来决定B、在LTE可使用的多个频段中（后期扩容的需求），跟踪区的划分即可根据频段也可根据地理位置划分C、跟踪区规划应在地理上为一块连续的区域，避免和减少各跟踪区基站插花组网D、城郊与市区不连续覆盖时，郊区和县可以规划在一个TA中正确答案：D3、EPC发起的寻呼消息以（）为单位下发给UEA、TAB、LAC、TA ListD、RA正确答案：C4、以下哪个不属于NB-lot的KPIA、RRC恢复成功率B、切换成功率C、上下行丢包率D、上下行残留误码正确答案：B5、下列属于SA组网的是（）A、Option2B、Option4C、Option7D、Option3正确答案：A6、5G子载波间隔过小，容易受到（）影响A、多普勒效应B、多径效应C、慢衰落D、阴影效应正确答案：A7、Option3x的构架中下行数据分流，是在（）实现A、eNB RLCB、gNB PDCPC、eNB PDCPD、gNB RLC正确答案：B8、在CDMA中，不同MSC下，同一频率的切换属于（）A、硬软切换B、硬切换C、软切换正确答案：B9、在NB-lOT技术中，对于multi-tone而言，可以采用的子载波间隔是（）A、1.25khzB、180khzC、3.75khzD、15khz正确答案：D10、在eNodeB的PDCP与应用层间的SAP是（）？A、物理信道B、逻辑信道C、传输信道D、无线承载正确答案：D11、5G网络中进行上行业务时，采用的HARQ类型是A、异步非自适应HARQB、同步非自适应HARQC、异步自适应HARQD、同步自适应HARQ正确答案：C12、计算VoLTE容量的时候，一般以（）ms为单位，计算总容量A、50B、10C、20D、1000正确答案：C13、下面关于OFDM技术有点，哪个描述是错误的A、OFDM具有很强的抗衰落能力B、OFDM非常适合于和MIMO多天线技术共同使用C、OFDM技术有效对抗信号波形间的干扰，适用于多径环境和衰落信道中的高速数据传输D、OFDM对于多普勒效应频率漂移不敏感正确答案：D14、5G组网方案主要包含NSA和SA两种，下列组网方案中，属于SA组网的是（）A、option 7xB、option 7C、option3xD、option2正确答案：D15、NB-lOT工作在（）模式下是最省电的。
【经典】建模-组合优化模型-组合优化
造访的节点 3. 寻找距离节点y最近的节点z作为下一个
造访的节点 4. 重复以上步骤，直到所有节点均已造访 5. 连接最后一个节点与起点，即形成一个
TSP的可行解
14
最近邻点法
5 2
4
3
5
1
7
8
3
7
12345
4
1 －4 7 3 8
1
旅行推销员问题
Traveling Salesman Problem
2
哈密尔顿循环(Hamiltonian Cycle)
环游世界问题:
有个人想环游世界，他选出全世界的二十个著名城世,然后在地 图上开始他的作业。他打算规画出一条路线,使他可以依序地玩遍这 二十个城市。但问题是并不是任两个城市皆有飞机直航,而他又不愿 重复去同一个城市两次。这个问题转化为图论上便是所谓的哈密尔 顿循环(Hamilton Cycle)，于1857年爱尔兰数学家哈密尔顿(Sir William Hamilton)首次提出。 哈密尔顿循环(Hamilton Cycle)不一定存在
路线构建(route construction)
• 邻点法、节省法、插入法、扫瞄法….
路线改善(route improvement) 局部搜索算法 （local search）
• k-Opt交换法、Or-Opt交换法……
综合型(composite)
• 合并执行路线构建及路线改善
13
最近邻点法(Nearest-neighbor Heuristic)
18
2-opt交换法
5 2
4
4
3
5
1
2020年数学建模国赛题目
2020年数学建模国赛题目
以下是2020年数学建模国赛题目：
题目一：某县遭受水灾，县领导需要带领有关部门负责人到全县各乡（镇）、村巡视，以考察灾情、组织自救。
假设巡视人员在各乡（镇）停留时间T=2小时，在各村停留时间t=1小时，汽车行驶速度V=35公里/小时。
要求在24小时内完成巡视。
请回答以下问题：
1. 要在24小时内完成巡视，至少应分几组？给出这种分组下你认为最佳的巡视路线。
2. 假定巡视人员足够多，完成巡视的最短时间是多少？给出在这种最短时间完成巡视的要求下，你认为最佳的巡视路线。
3. 改变对最佳巡视路线的影响。
题目二：一家电子商务公司需要对交易数据进行深入分析，以便预测未来的销售额和用户行为，从而制定相应的经营策略。
请构建一个数学模型，以分析历史交易数据并预测未来的销售额和用户行为。
题目三：某燃煤发电厂需要进行烟气脱硫处理，以减少二氧化硫的排放。
请建立一个数学模型，以找出最佳的脱硫工艺和操作参数。
题目四：网络流量优化问题：请通过调整网络拓扑结构和设置合适的流量控制策略，优化网络中的流量分布，并提高网络的传输效率。
题目五：地铁运行优化问题：通过对城市地铁线路的时空数据进行分析，优化地铁列车的发车间隔和运行速度，以提高乘客满意度和运行效率。
以上题目仅供参考，具体赛题及要求以数学建模国赛官网为准。
数学建模与优化模型考核试卷
B.约束条件是非线性的
C.决策变量x和y之间是线性关系
D.决策变量x和y之间是非线性关系
5.以下哪个数学工具常用于求解优化问题？()
A. MATLAB
B. Excel
C. SPSS
D. Photoshop
6.在非线性规划模型中，若目标函数为“f(x, y) = x^2 + y^2”，则该模型属于以下哪种类型？()
标准答案
一、单项选择题
1. D
2. C
3. D
4. A
5. A
6. A
7. A
8. B
9. D
10. A
11. D
12. A
13. B
14. A
15. D
16. A
17. D
18. D
19. C
20. C
二、多选题
1. ABCD
2. ABCD
3. ABCD
4. ABC
5. ABC
6. ABC
7. AD
16.以下哪些情况下，非线性规划问题可能存在多个最优解？()
A.目标函数为凸函数
B.目标函数为凹函数
C.约束条件为凸集
D.约束条件为凹集
17.在数学建模中，以下哪些方法可以用于模型验证？()
A.残差分析
B.灵敏度分析
C.拟合优度检验
D.回归分析
18.以下哪些软件工具可以用于统计分析？()
A. MATLAB
A.模型建立
B.模型求解
C.模型分析
D.数据可视化
19.在数学建模过程中，以下哪个步骤是模型建立阶段的内容？()
A.提出问题
B.分析问题
C.求解模型
2023建模竞赛c题
2023建模竞赛c题题目1：城市交通优化模型题目描述：设计一个模型来优化大型城市的交通流量，减少拥堵和提高公共交通效率。
解题思路：可以使用图论和网络流理论分析城市交通网络，应用机器学习算法预测交通流量，并设计多目标优化模型以平衡效率和成本。
题目2：可持续能源系统设计题目描述：创建一个模型来设计一个小城市的可持续能源系统，确保能源供应的可靠性、经济性和环境友好性。
解题思路：结合可再生能源（如太阳能、风能）的潜力评估和传统能源，使用线性规划或混合整数规划优化能源组合，同时考虑成本、供应稳定性和环境影响。
题目3：疫情传播模型题目描述：构建一个模型来模拟和预测疫情在不同政策干预下的传播情况。
解题思路：应用SEIR模型或基于代理的模型来模拟病毒传播，分析隔离、疫苗接种等措施的效果，使用参数敏感性分析确定关键因素。
题目4：供应链优化题目描述：为一个跨国公司设计一个模型，优化其全球供应链，减少成本并提高效率。
解题思路：使用网络优化理论，考虑生产、运输、仓储等各个环节的成本和时间，应用混合整数规划找到最优解。
题目5：水资源管理模型题目描述：开发一个模型来管理一个流域的水资源，以满足农业、工业和居民用水需求，同时保护生态环境。
解题思路：结合水文学和经济学原理，使用多目标优化模型平衡各方面需求，考虑气候变化对水资源的影响。
题目6：智能电网设计题目描述：构建一个模型来设计和优化智能电网，提高能源利用效率和系统的可靠性。
解题思路：应用图论分析电网结构，结合机器学习预测负荷和能源产量，使用优化算法平衡供需。
题目7：教育资源分配题目描述：设计一个模型来优化教育资源在一个区域内的分配，提高教育公平性和效率。
解题思路：应用多准则决策分析（MCDM）考虑各种教育资源（师资、设施、资金等）的分配，以达到最优公平和效率。
2019美赛数学建模题目
2019美赛数学建模题目（实用版）目录1.2019 美赛数学建模题目概述2.题目 A：无人机系统的设计与优化3.题目 B：植物病害检测与分类4.题目 C：非洲地区电力供应网络优化5.题目 D：城市交通信号控制优化6.总结正文【2019 美赛数学建模题目概述】2019 年美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）共有六道题目，分别为A、B、C、D、E、F，涉及无人机系统设计与优化、植物病害检测与分类、非洲地区电力供应网络优化、城市交通信号控制优化等多个领域。
这些题目旨在考验参赛选手运用数学方法和技术解决实际问题的能力。
【题目 A：无人机系统的设计与优化】题目 A 要求参赛选手设计一种无人机系统，用于在城市和乡村地区进行环境监测、基础设施检查和灾难评估等任务。
选手需要考虑无人机的尺寸、重量、速度、航程、传感器和执行器等因素，通过建立数学模型来优化无人机系统的性能。
【题目 B：植物病害检测与分类】题目 B 要求参赛选手研究植物病害检测与分类的方法。
选手需要利用图像处理、机器学习和数据挖掘等技术，从植物叶片的图像中提取特征，建立分类模型，实现对植物病害的自动检测和分类。
【题目 C：非洲地区电力供应网络优化】题目 C 要求参赛选手研究非洲地区电力供应网络的优化问题。
选手需要分析非洲地区的电力需求和供应现状，建立电力网络模型，通过优化电力供应网络的结构和运行方式，提高电力供应的可靠性和经济性。
【题目 D：城市交通信号控制优化】题目 D 要求参赛选手研究城市交通信号控制的优化问题。
选手需要建立城市交通网络模型，分析交通流量和拥堵状况，设计优化信号控制策略，以提高道路通行能力和减少拥堵。
【总结】2019 美赛数学建模题目涵盖了多个领域，旨在考验参赛选手运用数学方法和技术解决实际问题的能力。
研究生数学建模优化问题
研究生数学建模优化问题
研究生数学建模优化问题可以涉及各种不同的学科和领域。
以下是一些常见的研究生数学建模优化问题的例子：
1. 生产优化问题：如何最大化生产效率，同时最小化生产成本和资源使用。
这包括生产线排程问题、物流和供应链管理等。
2. 资源分配问题：如何最优地分配有限的资源，以满足不同需求。
例如，如何在一所学校中分配教师、教室和学生资源，以实现最佳的学习效果。
3. 运输路径问题：如何找到最短路径或最优路径来满足特定的要求。
这包括最短路径问题、旅行商问题等。
4. 网络优化问题：如何设计最优的网络结构，以实现最大的性能和容量。
例如，如何在一个电信网络中设计最佳的数据传输路由。
5. 风险管理问题：如何评估和管理风险，以保护资产和最小化损失。
这包括投资组合优化、保险精算等问题。
6. 环境优化问题：如何最小化对环境的影响，同时最大化资源保护和可持续发展。
例如，如何设计最优的城市公共交通系统，以减少交通拥堵和空气污染。
以上只是一些研究生数学建模优化问题的例子，实际上，优化问题几乎可以应用于任何领域。
研究生在解决这些问题时，通常需要使用数学模型和优化算法，以寻找最优的解决方案。
数学建模中的优化与控制问题
特点：线性系统 控制具有简单、 易于分析和设计 的优点，适用于 一些较为简单的
系统。
应用场景：在工程、 经济、生物等领域 中，对于一些可以 近似为线性系统的 对象，可以采用线 性系统控制方法进
行优化和控制。
局限性：线性系统 控制对于非线性系 统的描述和控制效 果有限，对于一些 复杂的系统可能需 要采用更为复杂的
特点：整数规划 问题在求解过程 中具有较高的难 度，因为整数约 束使得可行解的 范围大大缩小。
应用领域：整 数规划广泛应 用于组合优化、 生产计划、物 流运输等领域。
求解方法：常 见的整数规划 求解方法包括 穷举法、割平 面法、分支定
界法等。
数学建模中的控制 问题
定义：线性系统控 制是数学建模中的 一种重要方法，通 过建立线性方程组 来描述系统的动态 行为，并采用控制 策略对系统进行调
应用领域：生产计划、物流、金融等
求解方法：单纯形法、分解法等
定义：在数学建模中，非线性规划是寻 找一组变量的最优解，使得某个目标函 数达到最小或最大值，同时满足一系列 约束条件。
应用领域：包括但不限于金融、经济、工 程和科学计算等领域。
特点：目标函数或约束条件至少有一个是 非线性的。
求解方法：常见的求解非线性规划的方法 包括梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等。
案例背景：交通信号灯在城市交通中起着至关重要的作用，如何实现高效、合理的控制 是关键问题。
建模过程：通过建立数学模型，对交通信号灯的配时进行优化，提高道路通行效率。
控制策略：采用智能控制算法，如模糊控制、神经网络等，实现自适应调节。
案例结论：通过实际应用，证明优化后的交通信号灯控制能够有效提高道路通行效率， 减少拥堵。
数学建模中的优化与 控制问题
网络优化模型与算法
5 A 7
B
6 4
D
6
4
C
F
5 3 E 1
11
例：计划评审技术, 即PERT(Project Evaluation & Review Technique), 又称网络计划技术或统筹法)
大型复杂工程项目(Project)往往被分成许多子项目,子项目之 间有一定的先后顺序(偏序)要求, 每一子项目需要一定的时间 完成. PERT网络的每条弧表示一个子项目,如果以弧长表示每 一子项目需要的时间,则最早完工时间对应于网络中的最长路 (关键路线). 工程上所谓的关键路线法(CPM: Critical Path Method)基本上也是计划评审技术的一部分.
两种运输方式（铁路／公路）混合最短路问题 是普通最短路问题的变种，需要自己设计算法
26
铁路／公路混合运输最短路问题
最小运费矩阵算法（四川大学/清华大学等队） Dijkstra算法 或 Floyd-Warshall算法 • 铁路最短路问题
最短路 ==〉铁路最小运费矩阵
• 公路最短路问题
最短路 ==〉公路最小运费矩阵
图论： 图的性质 组合数学 网络优化： 与（赋权）图有关的优化问题 组合优化
4
Optimization Tree /otc/Guide/OptWeb/
5
网 络 优 化简介
网络优化模型 网络优化算法及其复杂性
主要参考书： • 谢金星 、邢文训，《网络优化》 ，清华大学出版社，2000 年8月；2003年9月。 • Ahuja, R. K., Magnanti T. L., Orlin J. B. Network Flows: Theory, Algorithms, and Applications. Prentice Hall, 1993: Englewood Cliffs, New Jersey.
原题目：数学建模竞赛题目与解答
原题目：数学建模竞赛题目与解答
数学建模竞赛是一个经典的竞赛形式，旨在测试参赛者对数学
问题的理解和解决能力。
本文将介绍一些常见的数学建模竞赛题目
及其解答。
1. 题目：某公司需要根据过去的销售数据预测未来一年的销售额。
已知过去5年销售额的数据如下：(省略数据)
解答：为了预测未来一年的销售额，可以使用回归分析的方法。
首先，将过去的销售额数据作为自变量，时间作为因变量，建立回
归模型。
然后，利用该模型来预测未来一年的销售额。
2. 题目：某城市的交通拥堵问题日益严重，如何合理规划道路
网以减轻交通压力？
解答：为了合理规划道路网以减轻交通压力，可以使用网络优
化的方法。
首先，建立该城市的交通网络模型，包括各个道路的长度、拥堵情况等参数。
然后，通过优化算法，确定最佳的道路规划
方案，以减轻交通压力。
3. 题目：某餐厅需要确定每个菜品的最佳售价，以最大化利润。
已知每个菜品的成本和销售量如下：(省略数据)
解答：为了确定每个菜品的最佳售价，可以使用价格优化的方法。
首先，将每个菜品的成本和销售量作为参数，建立利润模型。
然后，利用优化算法，确定最佳的售价，以最大化利润。
以上是一些常见的数学建模竞赛题目及其解答。
通过深入理解
和灵活运用数学方法，可以有效解决各种实际问题，提高数学建模
能力。
全国数学建模大赛题目
全国数学建模大赛题目
全国数学建模大赛的题目通常涉及现实生活中的复杂问题，需要参赛者运用数学建模和数据分析的知识来解决。
以下是一些历年的题目：
2019年高教社杯全国大学生数学建模竞赛赛题：“金融风险量化分析”、“光伏发电单元对配电网影响分析”、“基于大数据的快递服务问题”
2018年高教社杯全国大学生数学建模竞赛赛题：“移动通信网络优化”、“城市共享单车调度优化”、“基于随机森林算法的信用卡违约预测”
2017年高教社杯全国大学生数学建模竞赛赛题：“电力市场的输电阻塞管理”、“移动支付用户行为分析”、“城市道路交通状态预测”
2016年高教社杯全国大学生数学建模竞赛赛题：“光伏发电功率预测”、“智能制造中机器人路径规划”、“互联网+时代下的出租车资源配置” 2015年高教社杯全国大学生数学建模竞赛赛题：“电动汽车充电设施规划”、“全球气候变化对人类健康的影响”、“互联网电影推荐系统”
2014年高教社杯全国大学生数学建模竞赛赛题：“快递服务满意度调查分析”、“基金定投策略分析”、“电力市场的输电阻塞管理”
以上只是部分题目，具体每年的题目可能会因实际情况而有所变化。
如果需要更详细的信息，建议查阅全国数学建模大赛的官方网站或相关资料。
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网络优化建模模拟题（每组必须完成）
要求：建立数学模型，并用Matlab等数学软件求解结果
1. 运输问题
某运输公司为10个客户配送货物，假定提货点就在客户1所在的位置，从第i个客户到第j个客户的路线距离（单位公里）用下面矩阵中的(i,j)(i,j=1..10)位置上的数表示（其中∞表示两个客户之间无直接的路线到达）。
1、运送员在给第二个客户卸货完成的时候，临时接到新的调度通知，让他先给客户10送货，已知送给客户10的货已在运送员的车上，请帮运送员设计一个到客户10的尽可能短的行使路线（假定上述矩阵中给出了所有可能的路线选择）。
2、现运输公司派了一辆大的货车为这10个客户配送货物，假定这辆货车一次能装满10个客户所需要的全部货物，请问货车从提货点出发给10个客户配送完货物后再回到提货点所行使的尽可能短的行使路线？对所设计的算法进行分析。
3、现因资源紧张，运输公司没有大货车可以使用，改用两辆小的货车配送货物。
每辆小货车的容量为50个单位，每个客户所需要的货物量分别为8，13，6，9，7，15，10，5，12，9个单位，请问两辆小货车应该分别给那几个客户配
送货物以及行使怎样的路线使它们从提货点出发最后回到提货点所行使的距离之和尽可能短？对所设计的算法进行分析。
4、如果改用更小容量的车，每车容量为25个单位，但用车数量不限，每个客户所需要的货物量同第3问，并假设每出一辆车的出车费为100元，运货的价格为1元/公里（不考虑空车返回的费用），请问如何安排车辆才能使得运输公司运货的总费用最省？。