数学建模截断切割.
数学建模 历年试题及论文
拟合、规划 图论、层次分析、整数队论、图论 微分方程、优化 非线性规划 非线性规划 随机模拟、图论 多目标优化、非线性规划 图论、组合优化 随机优化、计算机模拟 0-1规划、图论
2000 2000 B题 钢管订购和运输 缺 2000 C题 飞越北极 缺 2000 D题 空洞探测 缺 2001 A题 血管的三维重建 数据 曲线拟合、曲面重建 缺 多目标规划 2001 B题 公交车调度 缺 2001 2001 C题 基金使用计划 缺 2001 D题 公交车调度 缺 2002 A题 车灯线光源的优化设计 非线性规划 Y 2002 B题 彩票中的数学 单目标决策 Y 2002 2002 C题 车灯线光源的计算 Y 2002 D题 赛程安排 Y 2003 A题 SARS的传播 微分方程、差分方程 Y 2003 B题 露天矿生产的车辆安排 整数规划、运输问题 Y 2003 2003 C题 SARS的传播 缺 2003 D题 抢渡长江 Y 2004 A题 奥运会临时超市网点设计 数据 统计分析、数据处理、优化 缺 2004 B题 电力市场的输电阻塞管理 数据拟合、优化 缺 2004 2004 C题 饮酒驾车 缺 2004 D题 公务员招聘 缺 2005 A题 长江水质的评价和预测 数据 聚类、模糊评判、主成分分析、多目标决策 缺 2005 B题 DVD在线租赁 数据 多目标规划 缺 2005 2005 C题 雨量预报方法的评价 数据 缺 2005 D题 DVD在线租赁 数据 缺 2006 A题 出版社的资源配置 数据 线性规划、多目标规划 Y 2006 B题 艾滋病疗法的评价及疗效的预测 回归、线性规划 数据 Y 2006 2006 C题 易拉罐形状和尺寸的最优设计 缺 2006 D题 煤矿瓦斯和煤尘的监测与控制 数据 缺 2007 A题 中国人口增长预测 数据 微分、差分方程 Y 2007 B题 乘公交,看奥运 数据 图论、0-1 规划、动态规划 Y 2007 2007 C题 手机“套餐”优惠几何 数据 Y
数学建模离散问题建模方法和案例分析报告
1. 存在性问题案例---- 董事会会议安排
Mix Well For Fruitful Discussion (MCM1997-B)
一. 问题的提出 An Tostal 公司董事会由29名董事(其中9名在职)组成。
公司要召开为期一天的董事会会议。 上午分3节(sessions), 每节分成6组(groups) 下午4 节, 每节分成4组。
• 构造出购书方案总的效用函数:
wj xj
j
“尽最大可能满足学生希望”的目标就是:
max wj x j
j
综合起来,便得到原问题的数学模型:
max x j
j
min c j x j
j
max wj x j 这是一个多目标最j 优化问题。 根据本问题的特点,可以采用将次要目标改成 约束的方法,即将它改为:
required number of elementary computational steps is bounded by a polynomial in the size of the problem.
---- J.Edmonds & R.M.Karp (1960) • P --- NP --- NP-C
为让董事们充分发表意见,应如何安排各节各组的 董事名单?
二. 分析和建模 关于组合设计
1. Euler36军官问题和正交拉丁方
设 S {a1, a2,, an} 是一个n元集合。A是一个 n n 阶
矩阵,它的元素为S中的元素。如果S 中的每一个元素都 恰好在A的每一行中出现一次,同时在A的每一列中出现 一次, 那么就称A为S上的一个n阶拉丁方。
• (1,2,3), (4,5,6), (7,8,9);(1,4,7), (2,5,8), (3,6,9); (1,5,9), (2,6,7), (3,4,8);(1,6,8), (2,4,9), (3,5,7)。 组成一个9阶的Steiner三元系。
数学建模金属板切割问题
5求解结果····················································5
6结果分析和检验··············································5
1.2模型假设··················································1
2模型分析····················································2
3模型建立····················································3
7模型的优缺点················································6
8参考文献····················································6
1、武汉理工大学2014年数学建模与仿真课程论文题目
B题:金属板切割问题
3、模型建立
符号说明
K原料使用量
xi(i=1,2,3···8)照上述1-8方案下料的原料板数
A36x50(dm)板
B24x36(dm)板
C18x30(dm)板
目标函数的建立:
K=x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8;
由于采用原料使用量最少原则,因此只需将各种模式下使用原材料的数量加和得到目标函数K,然后求解满足题目条件(约束条件)的最小K值。
通过已经建立的表2,我们可以发现有模式1、2能切割A型产品,并且A型小金属数量不能少于消费者的需求。所以满足这一项的约束条件是:X1、X2之和大于或等于8;
国赛历届数学建模赛题题目与解题方法
历届数学建模题目浏览:1992--20091992年 (A) 施肥效果分析问题(北京理工大学:叶其孝)(B) 实验数据分解问题(华东理工大学:俞文此; 复旦大学:谭永基)1993年 (A) 非线性交调的频率设计问题(北京大学:谢衷洁)(B) 足球排名次问题(清华大学:蔡大用)1994年 (A) 逢山开路问题(西安电子科技大学:何大可)(B) 锁具装箱问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此)1995年 (A) 飞行管理问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此)(B) 天车与冶炼炉的作业调度问题(浙江大学:刘祥官,李吉鸾)1996年 (A) 最优捕鱼策略问题(北京师范大学:刘来福)(B) 节水洗衣机问题(重庆大学:付鹂)1997年 (A) 零件参数设计问题(清华大学:姜启源)(B) 截断切割问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此)1998年 (A) 投资的收益和风险问题(浙江大学:陈淑平)(B) 灾情巡视路线问题(上海海运学院:丁颂康)1999年 (A) 自动化车床管理问题(北京大学:孙山泽)(B) 钻井布局问题(郑州大学:林诒勋)1999年(C) 煤矸石堆积问题(太原理工大学:贾晓峰)(D) 钻井布局问题(郑州大学:林诒勋)2000年 (A) DNA序列分类问题(北京工业大学:孟大志)(B) 钢管订购和运输问题(武汉大学:费甫生)(C) 飞越北极问题(复旦大学:谭永基)(D) 空洞探测问题(东北电力学院:关信)2001年 (A) 血管的三维重建问题(浙江大学:汪国昭)(B) 公交车调度问题(清华大学:谭泽光)(C) 基金使用计划问题(东南大学:陈恩水)(D) 公交车调度问题(清华大学:谭泽光)2002年 (A) 车灯线光源的优化设计问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此)(B) 彩票中的数学问题(解放军信息工程大学:韩中庚)(C) 车灯线光源的优化设计问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此)(D) 赛程安排问题(清华大学:姜启源)2003年 (A) SARS的传播问题(组委会)(B) 露天矿生产的车辆安排问题(吉林大学:方沛辰)(C) SARS的传播问题(组委会)(D) 抢渡长江问题(华中农业大学:殷建肃)2004年 (A) 奥运会临时超市网点设计问题(北京工业大学:孟大志)(B) 电力市场的输电阻塞管理问题(浙江大学:刘康生)(C) 酒后开车问题(清华大学:姜启源)(D) 招聘公务员问题(解放军信息工程大学:韩中庚)2005年 (A) 长江水质的评价和预测问题(解放军信息工程大学:韩中庚)(B) DVD在线租赁问题(清华大学:谢金星等)(C) 雨量预报方法的评价问题(复旦大学:谭永基)(D) DVD在线租赁问题(清华大学:谢金星等)2006年 (A) 出版社的资源配置问题(北京工业大学:孟大志)(B) 艾滋病疗法的评价及疗效的预测问题(天津大学:边馥萍)(C) 易拉罐的优化设计问题(北京理工大学:叶其孝)(D) 煤矿瓦斯和煤尘的监测与控制问题(解放军信息工程大学:韩中庚)2007年 (A) 中国人口增长预测(B) 乘公交,看奥运(C) 手机“套餐”优惠几何(D) 体能测试时间安排2008年(A)数码相机定位,(B)高等教育学费标准探讨,(C)地面搜索,(D)NBA赛程的分析与评价2009年(A)制动器试验台的控制方法分析(B)眼科病床的合理安排(C)卫星和飞船的跟踪测控(D)会议筹备历年全国数学建模试题及解法归纳赛题解法93A非线性交调的频率设计拟合、规划93B足球队排名图论、层次分析、整数规划94A逢山开路图论、插值、动态规划94B锁具装箱问题图论、组合数学95A飞行管理问题非线性规划、线性规划95B天车与冶炼炉的作业调度动态规划、排队论、图论96A最优捕鱼策略微分方程、优化96B节水洗衣机非线性规划97A零件的参数设计非线性规划97B截断切割的最优排列随机模拟、图论98A一类投资组合问题多目标优化、非线性规划98B灾情巡视的最佳路线图论、组合优化99A自动化车床管理随机优化、计算机模拟99B钻井布局 0-1规划、图论00A DNA序列分类模式识别、Fisher判别、人工神经网络00B钢管订购和运输组合优化、运输问题01A血管三维重建曲线拟合、曲面重建赛题解法01B 公交车调度问题多目标规划02A车灯线光源的优化非线性规划02B彩票问题单目标决策03A SARS的传播微分方程、差分方程03B 露天矿生产的车辆安排整数规划、运输问题04A奥运会临时超市网点设计统计分析、数据处理、优化04B电力市场的输电阻塞管理数据拟合、优化05A长江水质的评价和预测预测评价、数据处理05B DVD在线租赁随机规划、整数规划06A出版社书号问题整数规划、数据处理、优化06B Hiv病毒问题线性规划、回归分析07A 人口问题微分方程、数据处理、优化07B 公交车问题多目标规划、动态规划、图论、0-1规划08A 照相机问题非线性方程组、优化08B 大学学费问题数据收集和处理、统计分析、回归分析赛题发展的特点:1. 对选手的计算机能力提出了更高的要求:赛题的解决依赖计算机,题目的数据较多,手工计算不能完成,如03B,某些问题需要使用计算机软件,01A。
最新数学建模经典案例:最优截断切割问题
建模案例:最优截断切割问题一、 问 题从一个长方体中加工出一个已知尺寸、位置预定的长方体(这两个长方体的对应表面是平行的),通常要经过 6 次截断切割.设水平切割单位面积的费用是垂直切割单位面积费用的r 倍.且当先后两次垂直切割的平面(不管它们之间是否穿插水平切割)不平行时,因调整刀具需额外费用 e.试设计一种安排各面加工次序(称“切割方式”)的方法,使加工费用最少.二、 假 设1、假设水平切割单位面积的费用为r ,垂直切割单位面积费用为1;2、当先后两次垂直切割的平面(不管它们之间是否穿插水平切割)不平行时,调整刀具需额外费用e ;3、第一次切割前,刀具已经调整完毕,即第一次垂直切割不加入刀具调整费用;4 、每个待加工长方体都必须经过6次截断切割.三、 模型的建立与求解设待加工长方体的左右面、前后面、上下面间的距离分别为 a0、b0 、c0 ,六个切割面分别位于左、右、前、后、上、下,将它们相应编号为M1、M2、M3、M4、M5、M6,这六个面与待加工长方体相应外侧面的边距分别为 u1、u2、u3、u4、u5、u6.这样,一种切割方式就是六个切割面的一个排列,共有P 66720= 种切割方式.当考虑到切割费用时,显然有局部优化准则:两个平行待切割面中,边距较大的待切割面总是先加工.由此准则,只需考虑 P 6622290!!!⨯⨯=种切割方式.即在求最少加工费用时,只需在90个满足准则的切割序列中考虑.不失一般性,设u1≥u2,u3≥u4,u5≥u6,故只考虑M1在M2前、M3在M4前、M5在M6前的切割方式.1、 e=0 的情况为简单起见,先考虑e=0 的情况.构造如图9-13的一个有向赋权网络图G(V,E).为了表示切割过程的有向性,在网络图上加上坐标轴x,y,z.图9-13 G(V,E)图G(V,E)的含义为:(1)空间网络图中每个结点Vi(xi,yi,zi)表示被切割石材所处的一个状态.顶点坐标xi、yi、zi分别代表石材在左右、前后、上下方向上已被切割的刀数.例如:V24(2,1,2) 表示石材在左右方向上已被切割两刀,前后方向上已被切一刀,上下方向上已被切两刀,即面M1、M2、M3、M5、M6均已被切割.顶点V1(0,0,0) 表示石材的最初待加工状态,顶点V27(2,2,2)表示石材加工完成后的状态.(2)G的弧(Vi,Vj)表示石材被切割的一个过程,若长方体能从状态Vi经一次切割变为状态Vj,即当且仅当xi+yi+zi+1=xj+yj+zj时,Vi(xi,yi,zi)到Vj(xj,yj,zj)有弧(Vi,Vj),相应弧上的权W(Vi,Vj)即为这一切割过程的费用.W(Vi,Vj)=(xj-xi)⨯(bi⨯ci)+(yj-yi)⨯(ai⨯ci)+(zj-zi)⨯(ai⨯bi)⨯r其中,ai、bi、ci分别代表在状态Vi时,长方体的左右面、上下面、前后面之间的距离.例如,状态V5(1,1,0),a5 = a0-u1,b5 = b0-u3,c5 = c0;状态V6(2,1,0)W(V5,V6) =(b0-u3)⨯c0(3)根据准则知第一刀有三种选择,即第一刀应切M1、M3、M5中的某个面,在图中分别对应的弧为( V1,V2),(V1,V4),(V1,V10). 图G中从V1到V27的任意一条有向道路代表一种切割方式.从V1到V27共有90条有向道路,对应着所考虑的90种切割方式.V1到V27的最短路即为最少加工费用,该有向道路即对应所求的最优切割方式.实例:待加工长方体和成品长方体的长、宽、高分别为10、145、19 和3、2、4,两者左侧面、正面、底面之间的距离分别为6、7、9,则边距如下表:u1 u2 u3 u4 u5u66 1 755 69r=1时,求得最短路为V1-V10-V13-V22-V23-V26-V27,其权为374对应的最优切割排列为M5-M3-M6-M1-M4-M2,费用为374元.2、e≠0的情况当e≠0时,即当先后两次垂直切割的平面不平行时,需加调刀费e.希望在图9-13的网络图中某些边增加权来实现此费用增加.在所有切割序列中,四个垂直面的切割顺序只有三种可能情况:<情况一>先切一对平行面,再切另外一对平行面,总费用比e=0时的费用增加e.<情况二>先切一个,再切一对平行面,最后割剩余的一个,总费用比e=0时的费用增加2e.<情况三>切割面是两两相互垂直,总费用比e=0时的费用增加3e.在所考虑的90种切割序列中,上述三种情况下垂直切割面的排列情形,及在G垂直切割面排列情有向路必经点形情况一(一)M1-M2-M3-M4 (1,0,z),(2,0,z),(2,1,z)情况一(二)M3-M4-M1-M2 (0,1,z),(0,2,z),(1,2,z)情况二(一)M3-M1-M2-M4 (0,1,z),(1,1,z),(2,1,z)情况二(二)M1-M3-M4-M2 (1,0,z),(1,1,z),(1,2,z)情况三(一)M1-M3-M2-M4 (1,0,z),(1,1,z),(2,1,z)情况三(二)M3-M1-M4-M2 (0,1,z),(1,1,z),(1,2,z)我们希望通过在图9-13的网络图中的某些边上增加权来进行调刀费用增加的计算,但由于网络图中的某些边是多种切割序列所公用的.对于某一种切割序列,需要在此边上增加权e,但对于另外一种切割序列,就有可能不需要在此边上增加权e,这样我们就不能直接利用图9-13的网络图进行边加权这种方法来求出最短路径.由上表可以看出,三种情况的情形(一)有公共点集{(2,1,z)|z=0,1,2},情形(二)有公共点集{(1,2,z)|z=0,1,2}.且情形(一)的有向路决不通过情形(二)的公共点集,情形(二)的有向路也不通过情形(一)的公共点集.所以可判断出这两部分是独立的、互补的.如果我们在图G中分别去掉点集{(1,2,z)|z=0,1,2}和{(2,1,z)|z=0,1,2}及与之相关联的入弧,就形成两个新的网络图,如图H1和H2.这两个网络图具有互补性.对于一个问题来说,最短路线必存在于它们中的某一个中.由于调整垂直刀具为3次时,总费用需增加3e,故我们先安排这种情况的权增加值e,每次转刀时,给其待切弧上的权增加e.增加e的情况如图9-14中所示.再来判断是否满足调整垂直刀具为二次、一次时的情况,我们发现所增加的权满足另外两类切割序列.综合上述分析,我们将原网络图G分解为两个网络图H1和H2,并在指定边上的权增加e,然后分别求出图H1和H2中从V1到V27的最短路,最短路的权分别为:d1,d2.则得出整体的最少费用为:d = min(d1,d2) ,最优切割序列即为其对应的最短路径.实例:r=15,e=2时,求得图G1与G2的最短路为G2的路V1-V4-V5-V14-V17-V26-V27,权为4435,对应的最优切割序列为M3-M1-M6-M4-M5-M2,最优费用为4435.图9-14 H1图9-15 H2。
历年全国数学建模试题及解法归纳
历年全国数学建模试题及解法归纳
赛题解法
93A非线性交调的频率设计拟合、规划
93B足球队排名图论、层次分析、整数规划94A逢山开路图论、插值、动态规划
94B锁具装箱问题图论、组合数学
95A飞行管理问题非线性规划、线性规划
95B天车与冶炼炉的作业调度动态规划、排队论、图论96A最优捕鱼策略微分方程、优化
96B节水洗衣机非线性规划
97A零件的参数设计非线性规划
97B截断切割的最优排列随机模拟、图论
98A一类投资组合问题多目标优化、非线性规划98B灾情巡视的最佳路线图论、组合优化
99A自动化车床管理随机优化、计算机模拟
99B钻井布局0-1规划、图论
00A DNA序列分类模式识别、Fisher判别、人工
神经网络
00B钢管订购和运输组合优化、运输问题
01A血管三维重建曲线拟合、曲面重建
赛题解法
01B 公交车调度问题多目标规划
02A车灯线光源的优化非线性规划
02B彩票问题单目标决策
03A SARS的传播微分方程、差分方程
03B 露天矿生产的车辆安排整数规划、运输问题
04A奥运会临时超市网点设计统计分析、数据处理、优化04B电力市场的输电阻塞管理数据拟合、优化
05A长江水质的评价和预测预测评价、数据处理
05B DVD在线租赁随机规划、整数规划
06A出版社书号问题整数规划、数据处理、优化06B Hiv病毒问题线性规划、回归分析
07A 人口问题微分方程、数据处理、优化07B 公交车问题多目标规划、动态规划、图
论、0-1规划
08A 照相机问题非线性方程组、优化
08B 大学学费问题数据收集和处理、统计分
析、回归分析。
数学建模---最优化的有效切割问题
约束 满足需求 4 x1 3x2 2 x3 x4 x5 50
x2 2 x4 x5 3x6 20 x3 x5 2 x7 15
26 x1 x2 x3 31
x1 x2 x3
模式排列顺序可任定
计算结果
• 模式1:每根原料钢管切割成3根4米和1根6 米钢管,共10根; • 模式2:每根原料钢管切割成2根4米、1根5 米和1根6米钢管,共10根; • 模式3:每根原料钢管切割成2根8米钢管, 共8根。 • 原料钢管总根数为28根。
整数非线性规划模型
钢管下料问题2
增加约束,缩小可行域,便于求解
每根原料钢管长19米
需求:4米50根,5米10 根,6米20根,8米15根
4 50 5 10 6 20 8 15 26 原料钢管总根数下界: 19
特殊生产计划:对每根原料钢管 模式1:切割成4根4米钢管,需13根; 模式2:切割成1根5米和2根6米钢管,需10根; 模式3:切割成2根8米钢管,需8根。 原料钢管总根数上界:13+10+8=31
钢管下料问题2 目标函数(总根数)
Min x1 x2 x3
模式合理:每根 余料不超过3米
约束 条件
满足需求
r11 x1 r12 x2 r13 x3 50
r21 x1 r22 x2 r23 x3 10
16 4r11 5r21 6r31 8r41 19
全国大学生数学建模竞赛历年试题
全国大学生数学建模竞赛历年试题1.1992年A题:施肥效果分析;B题:试验数据分析;2.1993年A题:非线性交调的频率设计;B题:足球队拍名次;3.1994年A题:逢山开路;B题:锁具开箱;4.1995年A题:一个飞行管理问题;B题:天车与冶炼炉的作业调度;5.1996年A题:最优捕鱼策略;B题:节水洗衣机;6.1997年A题:零件的参数设计;B题:截断切割;7.1998年A题:投资的收益和风险B题:灾情巡视路线8.1999年A题:自动化车床管理B题:钻井布局C题:煤矸石堆积D题:钻井布局9.2000年A题:DNA序列分类B题:钢管订购和运输C题:飞越北极D题:空洞探测10.2001年A题:血管的三维重建B题:公交车调度C题:基金使用计划D题:公交车调度11.2002年A题:车灯线光源的优化设计B题:彩票中的数学C题:车灯线光源的计算D题:赛程安排12.2003年A题:SARS的传播B题:露天矿生产的车辆安排C题:SARS的传播D题:抢渡长江13.2004年A题:奥运会临时超市网点设计B题:电力市场的输电阻塞管理C题:饮酒驾车D题:公务员招聘14.2005年A题:长江水质的评价和预测B题:DVD在线租赁C题:雨量预报方法的评价D题:DVD在线租赁15.2006年A题:出版社的资源配置B题:艾滋病疗法的评价及疗效的预测C题:易拉罐形状和尺寸的最优设计D题:煤矿瓦斯和煤尘的监测与控制16.2007A题:中国人口增长预测;B题:乘公交,看奥运;C题:手机“套餐”优惠几何;D题:体能测试时间安排17.2008A题数码相机定位;B题高等教育学费标准探讨;C题地面搜索;D题NBA赛程的分析与评价.18.2009A题制动器试验台的控制方法分析B题眼科病床的合理安排C题卫星和飞船的跟踪测控D题会议筹备19.2010A题储油罐的变位识别与罐容表标定B题2010年上海世博会影响力的定量评估C题输油管的布置D题对学生宿舍设计方案的评价19.2011A题城市表层土壤重金属污染分析B题交巡警服务平台的设置与调度C题企业退休职工养老金制度的改革D题天然肠衣搭配问题20.2012A题葡萄酒的评价B题太阳能小屋的设计C题脑卒中发病环境因素分析及干预D题机器人避障问题21.2013 A题车道被占用对城市道路通行能力的影响B题碎纸片的拼接复原C题古塔的变形D题公共自行车服务系统。
数学建模经典案例最优截断切割问题
建模案例:最优截断切割问题一、 问 题从一个长方体中加工出一个已知尺寸、位置预定的长方体(这两个长方体的对应表面是平行的),通常要经过6 次截断切割.设水平切割单位面积的费用是垂直切割单位面积费用的r 倍。
且当先后两次垂直切割的平面(不管它们之间是否穿插水平切割)不平行时,因调整刀具需额外费用e.试设计一种安排各面加工次序(称“切割方式”)的方法,使加工费用最少。
二、 假 设1、假设水平切割单位面积的费用为r,垂直切割单位面积费用为1;2、当先后两次垂直切割的平面(不管它们之间是否穿插水平切割)不平行时,调整刀具需额外费用e;3、第一次切割前,刀具已经调整完毕,即第一次垂直切割不加入刀具调整费用; 4 、每个待加工长方体都必须经过6次截断切割.三、 模型的建立与求解设待加工长方体的左右面、前后面、上下面间的距离分别为 a0、b 0 、c0 ,六个切割面分别位于左、右、前、后、上、下,将它们相应编号为M1、M2、M3、M 4、M5、M6,这六个面与待加工长方体相应外侧面的边距分别为 u1、u2、u3、u4、u5、u6.这样,一种切割方式就是六个切割面的一个排列,共有P 66720= 种切割方式。
当考虑到切割费用时,显然有局部优化准则:两个平行待切割面中,边距较大的待切割面总是先加工.由此准则,只需考虑 P 6622290!!!⨯⨯=种切割方式.即在求最少加工费用时,只需在90个满足准则的切割序列中考虑.不失一般性,设u 1≥u2,u3≥u 4,u5≥u6,故只考虑M1在M2前、M 3在M 4前、M5在M6前的切割方式。
1、 e=0 的情况为简单起见,先考虑e=0 的情况.构造如图9—13的一个有向赋权网络图G(V,E)。
为了表示切割过程的有向性,在网络图上加上坐标轴x,y,z.图9—13 G(V,E)图G(V,E)的含义为:(1)空间网络图中每个结点Vi(xi,yi,zi)表示被切割石材所处的一个状态.顶点坐标xi、yi、zi分别代表石材在左右、前后、上下方向上已被切割的刀数.例如:V24(2,1,2) 表示石材在左右方向上已被切割两刀,前后方向上已被切一刀,上下方向上已被切两刀,即面M1、M2、M3、M5、M6均已被切割.顶点V1(0,0,0)表示石材的最初待加工状态,顶点V27(2,2,2)表示石材加工完成后的状态.(2)G的弧(Vi,Vj)表示石材被切割的一个过程,若长方体能从状态Vi经一次切割变为状态Vj,即当且仅当xi+yi+zi+1=xj+yj+zj时,Vi(xi,yi,zi)到Vj(xj,yj,zj)有弧(Vi,Vj),相应弧上的权W(Vi,Vj)即为这一切割过程的费用。
截断切割大学生数学建模word版
截断切割数学建模论文摘要 本文讨论了将一个待加工长方体经过六次截断切割成一个成品长方体的切割方式问题,利用重心偏移法,考虑了第七及第k+1次切割之间的联系,建立了动态规划的数学模型,并用直接搜索法进行了求解。
本文接着用此模型对某些部门的切割准则作了正确的评价,并给了当e=0时的简明优化准则,最后用具体实例验证了模型的可靠性,并对一些初值进行了详细的讨论,给出了所有的最优解。
本文还对模型进行了误差分析,并对模型进行了推广。
关键词 动态规划 切割方式 f-原则一、问题的提出与分析某些工业部门(如贵重石材加工等)采用截断切割的加工方式。
这里“截断切割”是指将物体沿某个切割平面分成两部分。
从一个长方体中加工出一个已知尺寸,位置预定的长方体(这两个长方体的对应表面是平行的),通常要经过6次截断切割。
设水平切割单位面积的费用是垂直切割单位面积的费用的r 倍,且当先后两次垂直切割的平面(不管它们之间是否穿插水平切割)不平行时,因调整刀具需额外费用e 。
试为这些部门设计一种安排各面加工次序(称“切割方式”)的方法,使加工费用最少。
并对某部门用的如下准则作出评论:每次选择一个加工费用最少的待切割面进行切割。
该问题可以采用重心偏移法。
在切割之前,长方体的重心是确定的,每切割一次它的重心就偏移一次,而且偏移有一定的规律,它只是沿着长、宽或高的方向偏移。
待原长方体加工成成品长方体之后,长方体的重心经过六次偏移已与成品长方体的重心重合了。
这就是长方体的重心偏移过程。
该问题是一个动态规划问题,是分级决策方法和最佳化原理的综合应用。
首先是建立分级决策的模型。
用d k 表示第k 次决策,J k 表示第k 级的级收益,现在一定条件下,寻求一组可行决策变量{}621,,,d d d ,使问题的总收益J 为最佳。
二、基本假设与符号约定(一) 基本假设1. 由工艺要求,与水平工作台接触的待加工长方体底面是事先指定的,成品长方体的尺寸已知,位置预定,且两个长方体和对应表面是平行的。
数学建模经典案例最优截断切割问题
数学建模经典案例最优截断切割问题在我们的日常生活和工业生产中,经常会遇到材料切割的问题。
如何在给定的原材料上,通过合理的切割方式,获得最大的效益或者满足特定的需求,这就是最优截断切割问题所要研究的核心内容。
想象一下,你是一家木材加工厂的老板,手头有一根长长的原木,需要将其切割成不同长度的木板,以满足客户的订单需求。
但原木的长度是有限的,而客户的订单要求各种各样,怎样切割才能最大限度地利用这根原木,减少浪费,提高利润呢?这可不是一件简单的事情,需要运用数学建模的智慧来找到最优解。
为了更好地理解最优截断切割问题,让我们先来看一个具体的例子。
假设有一根长度为 10 米的钢材,需要切割成 2 米、3 米和 4 米三种不同长度的小段,分别需要 10 段、8 段和 5 段。
那么,应该如何切割才能使浪费最少,或者说在满足需求的前提下使用的钢材最少呢?首先,我们可以尝试一些直观的切割方法。
比如说,先把钢材尽可能地切成 4 米长的小段,然后再处理剩下的部分。
但这样做真的是最优的吗?也许在这个例子中是,但如果需求的数量或者钢材的长度发生变化,这种方法可能就不再适用了。
为了解决这个问题,我们可以建立一个数学模型。
假设我们用 x1、x2、x3 分别表示切割成 2 米、3 米和 4 米小段的数量。
那么,我们需要满足以下条件:2x1 + 3x2 + 4x3 <= 10 (这表示切割出的小段长度总和不能超过原材料的长度)x1 >= 10 (2 米小段的需求数量)x2 >= 8 (3 米小段的需求数量)x3 >= 5 (4 米小段的需求数量)同时,我们的目标是要使切割使用的钢材长度最小,也就是要最小化 2x1 + 3x2 + 4x3 这个目标函数。
接下来,我们可以使用一些数学方法来求解这个模型。
常见的方法有线性规划、动态规划等。
以线性规划为例,我们可以通过软件工具(如 LINGO、Matlab 等)来求解这个问题,得到最优的切割方案。
截断切割问题的参数规划模型
厂 r e = mi{ ( , ) ( , ) ( ,) n re , re }
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证 由于 四个竖 直 面 中 , 最后 切 的不是 右 面就 是后 面 , 一个 切割 方 案要 么对 应 图 1 示 故 所 赋权 有 向图 G的子 图 G。 中 。 到 的一 条 有 向路 , 么对 应 图 2所示 G 要 中 。 到 的一 条 的有 向路 . 图 中所 示 方式 对一 些 弧 增 加权 e 如 些 即可 反 映每 个 切 割 方 案 的 调 刀 费用 . 按 . 4 记 J G。 的关 联矩 阵为 , 据 ( ) G 的权 函数 为 C +r 又 1记 。 。 c c, 中 C, C +e 其 。C , 均为 常 数 向量 , 则 双参 数线 性 规划 问题
构 造空 间 赋权 有 向图 G( , ( 4 , E) [ ] 参见 下 面 图 3 : ) 顶点 ( ,, ) Y 表示 被切 割 长方 体所
处 的一 个状 态 , 中 …Y、 各 表 示左 右 、 后 、 下 已 被切 割 的 刀 数 , , ,z∈ { , , } 弧 其 前 上 ,Y , 0 l 2 ; ( ,,表 示 长方体 被 切割 的一 个 阶段 , ) 即经 一次 切割 状态 变 为 ,权 叫(, ,为这 一 阶段 不 ; )
计调 刀 费的 费用 :
叫 ( , )一 6C ( ,一 )+ ac ( , ,, ,一 Y )+ a6 ,一 2 ) , ,, ,r () 1
数学建模经典案例最优截断切割问题
数学建模经典案例最优截断切割问题在日常生活和工业生产中,我们常常会遇到材料切割的问题。
如何在给定的原材料上,通过合理的切割方式,获得最大的效益或者满足特定的需求,这就是最优截断切割问题所要研究的核心内容。
想象一下,你是一家木材加工厂的老板,手里有一根长度固定的原木,而客户向你订购了各种不同长度的木板。
为了最大限度地利用这根原木,减少浪费,同时满足客户的订单需求,你需要思考怎样切割才能达到最优效果。
这不仅仅是简单的切割操作,而是涉及到数学的精确计算和策略规划。
比如说,我们有一根长度为 10 米的原木,而客户需要 2 米长的木板 3 块,3 米长的木板 2 块。
那么,我们应该怎样切割这根原木呢?这就需要用到数学建模的方法来找到最优的切割方案。
首先,我们来分析一下可能的切割方式。
一种方式是直接按照客户的需求进行切割,即先切出 3 段 2 米长的,然后再切出 2 段 3 米长的。
但这样可能会剩下 1 米的废料。
另一种方式是尝试不同的组合,比如先切出 2 段 3 米长的,然后从剩下的 4 米中再切出 3 段 2 米长的,这样就没有废料产生。
但这只是简单的举例,实际情况可能会更加复杂。
为了找到最优的切割方案,我们需要建立一个数学模型。
假设原木的长度为 L,客户需要的木板长度分别为 l1, l2, l3,, ln ,数量分别为n1, n2, n3,, nn 。
我们的目标是在满足客户需求的前提下,使废料最小或者利用率最大。
我们可以定义一个变量 xij 表示第 i 种长度的木板切割 j 段。
那么,我们的约束条件就是:对于每种长度的木板,其切割的数量要满足客户的需求,即∑j xij =ni 。
同时,切割的总长度不能超过原木的长度,即∑i j × lij × xij ≤ L 。
接下来,我们的目标函数可以是使废料最小,即 Minimize (L ∑i j × lij × xij) ,或者使利用率最大,即 Maximize (∑i j × lij × xij / L) 。
大学生数学建模例题论文解答(1)
D题DVD在线租赁(论文下载地址)
15
2006
A题出版社的资源配置(论文下载地址)
B题艾滋病疗法的评价及疗效的预测(论文下载地址)
C题易拉罐形状和尺寸的最优设计(论文下载地址)
D题煤矿瓦斯和煤尘的监测与控制(论文下载地址)
16
2007
A题中国人口增长预测(论文下载地址)
B题乘公交,看奥运(论文下载地址)
C题手机“套餐”优惠几何(论文下载地址)
D题体能测试时间安排(论文下载地址)
17
2008
A题数码相机定位(论文下载地址【1】【2】)
B题高等教育学费标准探讨(下载地址【1】【2】)
C题地面搜索(论文下载地址)
D题NBA赛程的分析与评价(论文下载地址)
C题SARS的传播(论文下载地址)
D题抢度长江(论文下载地址)
13
2004
A题奥运会临时超市网点设计(论文下载地址)
B题电力市场的输电阻塞管理(论文下载地址)
C题饮酒驾车(论文下载地址)
D题公务员招聘(论文下载地址)
14
2005
A题长江水质的评价和预测(论文下载地址)
B题DVD在பைடு நூலகம்租赁(论文下载地址)
[论文]1992—2008年全国大学生数学建模竞赛获奖论文(汇总贴)
序号
年份
试题名称
1
1992
A题施肥效果分析(论文下载地址)
B题试验数据分解(论文下载地址)
2
1993
A题非线性交调的频率设计(论文下载地址)
B题足球队排名次(论文下载地址)
3
1994
A题逢山开路(论文下载地址)
历年高教杯全国大学生数学建模题目
A 1992 B A 1993 B A 1994 B 锁具装箱 锁具装箱 足球比赛的排名问题 逢山开路 实验数据分解 交调频率设计 农作物施肥效果分析
A 1995 B A 1996 B A 1997 B
一个飞行管理问题 天车与冶炼炉的作业调度 节水洗衣机问题 最优捕鱼问题 零件的参数设计 最优截断切割问题
长江水质的评价和预测 DVD 在线租赁 在线租赁
2006
2007
出版社的资源配置 艾滋病疗法的评价及疗效 B 的预测 A 中国人口增长预测 A B A 乘公交, 乘公交,看奥运 数码相机定位
2008 B 2009
高等教育学费标准探讨 制动器试验台的控制方法 A 分析 B 眼科病床的合理安排
A 1998 B A 1999 B A 2000 B A 2001 B
投资的收益和风险 灾情巡视路线 自动化车床管理 钻井布局 DNA 序列分类 钢管订购和运输
血管的三维重建 公交车调度
A 2002 B A 2003 B A 2004 B A 2005 B
车灯线光源的优化设计 彩票中的数学 SARS 的传播 露天矿生产的车辆安排 奥运会临时超市网点设计 电力市场的输电阻塞管理
数学建模经典案例最优截断切割问题
数学建模经典案例最优截断切割问题在我们的日常生活和工业生产中,经常会遇到材料切割的问题。
如何在给定的材料上进行最优的截断切割,以最大程度地提高材料利用率、降低成本,是一个具有实际意义和挑战性的问题。
接下来,让我们深入探讨一下最优截断切割问题的经典案例。
想象一下,有一家家具厂接到了一批订单,需要生产一定数量的桌子和椅子。
而用于制作桌椅的原材料是长度固定的木板。
为了满足订单需求,同时尽可能减少浪费,就需要精心规划木板的切割方式。
假设我们有一块长度为 L 的木板,要将其切割成若干段,用于制作不同长度的零件。
比如,我们需要制作长度分别为 a1, a2, a3,, an 的零件,且每个零件的需求量分别为 b1, b2, b3,, bn 。
首先,我们来考虑一种简单的切割方案。
如果不考虑最优性,只是随意切割,可能会导致大量的材料浪费。
比如,先把木板切割成需要的最长零件长度,然后再用剩余的部分切割较短的零件。
但这样的方法往往不是最优的,因为可能会在最后剩下一些无法有效利用的小段材料。
那么,如何才能找到最优的切割方案呢?这就需要运用数学建模的思想。
我们可以建立一个目标函数,目标是使切割后的剩余材料最少,或者等价地说,使切割出的有用材料最多。
设切割方案为 x1, x2, x3,,xn ,分别表示切割出长度为 a1, a2, a3,, an 的零件的数量。
则我们的目标函数可以表示为:Maximize ∑xi ai (在满足约束条件的情况下)约束条件通常包括:∑xi ai ≤ L (切割出的零件总长度不能超过木板长度)xi ≥ bi (切割出的每种零件数量要满足需求)xi 为整数(因为零件的数量必须是整数)接下来,我们可以使用一些数学优化算法来求解这个模型,比如线性规划、整数规划等方法。
为了更好地理解,让我们来看一个具体的例子。
假设木板长度 L =10 米,需要切割出长度为 2 米、3 米和 4 米的零件,需求量分别为 5 个、3 个和 2 个。
历年全国赛数学建模题目
目录1996年全国大学生数学建模竞赛题目 (2)A题最优捕鱼策略 (2)B题节水洗衣机 (2)1997年全国大学生数学建模竞赛题目 (3)A题零件的参数设计 (3)B题截断切割 (4)1998年全国大学生数学建模竞赛题目 (5)A题投资的收益和风险 (5)B题灾情巡视路线 (6)1999创维杯全国大学生数学建模竞赛题目 (7)A题自动化车床管理 (7)B题钻井布局 (8)C题煤矸石堆积 (9)D题钻井布局(同 B 题) (9)2000网易杯全国大学生数学建模竞赛题目 (10)A题 DNA分子排序 (10)B题钢管订购和运输 (12)C题飞越北极 (15)D题空洞探测 (15)2001年全国大学生数学建模竞赛题目 (17)A题血管的三维重建 (17)B题公交车调度 (18)C题基金使用计划 (20)D题公交车调度 (20)2002高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目 (21)A题车灯线光源的优化设计 (21)B题彩票中的数学 (21)C题车灯线光源的计算 (23)D题赛程安排 (23)2003高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目 (24)A题 SARS的传播 (24)B题露天矿生产的车辆安排 (28)C题 SARS的传播 (29)D题抢渡长江 (30)2004高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目 (31)A题奥运会临时超市网点设计 (31)B题电力市场的输电阻塞管理 (35)C题饮酒驾车 (39)D题公务员招聘 (39)2005高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目 (42)A题: 长江水质的评价和预测 (42)B题: DVD在线租赁 (43)C题雨量预报方法的评价 (44)D题: DVD在线租赁 (45)2006高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目 (46)A题: 出版社的资源配置 (46)B题: 艾滋病疗法的评价及疗效的预测 (46)C题: 易拉罐形状和尺寸的最优设计 (47)D题: 煤矿瓦斯和煤尘的监测与控制 (48)2007高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目 (53)A题:中国人口增长预测 (53)2008高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目 (56)A题数码相机定位 (56)B题高等教育学费标准探讨 (57)C题地面搜索 (57)2009高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目 (59)A题制动器试验台的控制方法分析 (59)B题眼科病床的合理安排 (60)C题卫星和飞船的跟踪测控 (61)D题会议筹备 (61)2010全国高教社杯数学建模题目 (65)A题储油罐的变位识别与罐容表标定 (65)B题 2010年上海世博会影响力的定量评估 (66)A题最优捕鱼策略为了保护人类赖以生存的自然环境,可再生资源(如渔业、林业资源)的开发必须适度.一种合理、简化的策略是,在实现可持续收获的前提下,追求最大产量或最佳效益.考虑对某种鱼(鳀鱼)的最优捕捞策略:假设这种鱼分四个年龄组,称1龄鱼,…,4龄鱼,各年龄组每条鱼的平均重量分别为 5.07,11.55,17.86,22.99(g),各年龄组鱼的自然死亡率为0.8(1/年),这种鱼为季节性集产卵繁殖,平均每条4龄鱼的产卵量为1.109× (个),3龄鱼的产卵量为这个数的一半,2龄鱼和1龄鱼不产卵,产卵和孵化期为每年的最后4个月,卵孵化并成活为1龄鱼,成活率(1龄鱼条数与产卵总量n之比)为1.22× /(1.22× +n).渔业管理部门规定,每年只允许在产卵孵化期前的8个月内进行捕捞作业.如果每年投入的捕捞能力(如渔船数﹑下网次数等)固定不变,这时单位时间捕捞量与各年龄组鱼群条数成正比,比例系数不妨称捕捞强度系数.通常使用13mm网眼的拉网,这种网只能捕3龄鱼和4龄鱼,其两个捕捞强度系数之比为0.42:1.渔业上称这种方式为固定努力量捕捞.1)建立数学模型分析如何实现可持续捕获(即每年开始捕捞时鱼场中各年龄组鱼群不变),并且在此前提下得到最高的年收获量(捕捞总重量).2)某渔业公司承包这种鱼的捕捞业务5年,合同要求5年后鱼群的生产能力不能受到太大破坏. 已知承包时各年龄组鱼群的数量分别为:122,29.7,10.1,3.29(×条),如果任用固定努力量的捕捞方式,该公司应采取怎样的策略才能使总收获量最高.(北京师范大学刘来福提供)B题节水洗衣机我国淡水资源有限,节约用水人人又责,洗衣在家庭用水中占有相当大的份额,目前洗衣机已相当普及,节约洗衣机用水十分重要.假设在放入衣服和洗涤剂后洗衣机的运行过程为:加水-漂水-脱水-加水-漂洗-脱水-…-加水-漂洗-脱水(称"加水-漂洗-脱水"为运行一轮).请为洗衣机设计一种程序(包括运行多少轮﹑每轮加水量等),使得在满足一定洗涤效果的条件下,总用水量最少.选用合理的数据进行计算,对照目前常用的洗衣机的运行情况,对你的模型和结果做出评价.A题零件的参数设计一件产品由若干零件组装而成,标志产品性能的某个参数取决于这些零件的参数。
数学建模经典案例最优截断切割问题
数学建模经典案例最优截断切割问题在我们的日常生活和工业生产中,经常会遇到材料切割的问题。
如何在给定的原材料上,以最优的方式进行切割,以满足不同尺寸的需求,同时最大程度地减少浪费,这就是最优截断切割问题。
这个问题看似简单,实则蕴含着深刻的数学原理和实际应用价值。
想象一下,你是一家木材加工厂的老板,接到了一批订单,需要生产不同长度的木板。
你手头有一定长度的原木,如何切割这些原木才能满足订单需求,并且使用的原木数量最少,废料最少呢?这就是一个典型的最优截断切割问题。
为了更好地理解这个问题,让我们来看一个具体的例子。
假设我们有一根长度为 10 米的原木,需要切割出 2 米、3 米和 4 米长的木板各若干块。
那么,我们应该如何切割才能最节省材料呢?一种可能的切割方案是,先将原木切成 2 米长的 5 段。
但这样做显然会有很大的浪费,因为我们还需要 3 米和 4 米长的木板。
另一种方案是,先切割出一段 4 米长的木板,剩下的 6 米再切割出两段 3 米长的木板。
这种方案看起来比第一种要好一些,但也许还不是最优的。
那么,如何找到最优的切割方案呢?这就需要运用数学建模的方法。
首先,我们需要明确问题的目标。
在这个例子中,目标是在满足订单需求的前提下,使原木的利用率最高,也就是废料最少。
接下来,我们需要确定决策变量。
在这里,决策变量就是每种长度木板的切割数量。
然后,我们要建立约束条件。
约束条件包括原木的长度限制,以及订单中对每种长度木板数量的要求。
有了目标函数、决策变量和约束条件,我们就可以建立一个数学模型。
通过求解这个数学模型,我们就能够得到最优的切割方案。
在实际求解过程中,可能会用到一些数学方法和算法,比如线性规划、动态规划等。
线性规划是一种常用的数学方法,它可以在一组线性约束条件下,求出目标函数的最优解。
对于简单的最优截断切割问题,线性规划可能就能够有效地解决。
但对于一些复杂的情况,比如需要考虑多种原材料、多种切割方式,或者存在不同的成本因素时,动态规划可能会更加适用。
历年全国数学建模试题及解法
一、历年全国数学建模试题及解法赛题解法93A 非线性交调的频率设计拟合、规划93B 足球队排名图论、层次分析、整数规划94A 逢山开路图论、插值、动态规划94B 锁具装箱问题图论、组合数学95A 飞行管理问题非线性规划、线性规划95B 天车与冶炼炉的作业调度动态规划、排队论、图论96A 最优捕鱼策略微分方程、优化96B 节水洗衣机非线性规划97A 零件的参数设计非线性规划97B 截断切割的最优排列随机模拟、图论98A 一类投资组合问题多目标优化、非线性规划98B 灾情巡视的最灾情巡视的最佳佳路线图论、组合优化99A 自动化车动化车床床管理随机优化、计随机优化、计算算机模拟99B 钻井布局0-1规划、图论00A DNA 序列分类模式识别式识别、、Fisher 判别判别、、人工神经网络00B 钢管订购和运输组合优化、组合优化、运输运输运输问题问题01A 血管三维重建曲线拟合、线拟合、曲面重建曲面重建01B 工交车调度问题多目标规划02A 车灯线光源光源的优化的优化非线性规划02B 彩票彩票问题问题问题 单目标目标决决策 03A SARS 的传播传播 微分方程、微分方程、差差分方程分方程03B 露天矿生产矿生产的车的车的车辆安辆安辆安排排 整数规划、整数规划、运输运输运输问题问题问题 04A 奥运会临时超市网点奥运会临时超市网点设计设计设计 统计分析、数计分析、数据处据处据处理、优化理、优化理、优化 04B 电力市场电力市场的的输电阻塞输电阻塞管理管理管理 数据拟合、优化拟合、优化 05A 长江长江水水质的评价和预测评价和预测 预测评价预测评价、数、数、数据处据处据处理理 05B DVD 在线租赁租赁 随机规划、整数规划随机规划、整数规划二、赛题发展的特点1.对选手对选手的计的计的计算算机能力提出了更高能力提出了更高的的要求:要求:赛题的解赛题的解赛题的解决依赖决依赖决依赖计计算机,题目的数题目的数据较据较据较多多,手工,手工计计算不能完成,如03B ,某些,某些问题问题问题需要需要需要使用使用使用计计算机软件,01A 。
历年全国大学生数学建模竞赛题目
武汉理工大学队员比赛论文mcm2003_A_王蝉娟_唐兵_隗勇mcm2003_A_万丽军_唐涛_陈正旭mcm2003_A王鹏_邓科_刘文慧mcm2003_B_王雨春_钟原_李霜icm2003_C_刘旺_董显_吴辉icm2003_C_夏立_成浩_易科mcm2004_b 厉化金_谷雨_曾祥智mcm2004_b_夏立_赵明杰_高婷全国比赛优秀论文1993年A题非线性交调的频率设计1993年B题球队排名问题1994年A题逢山开路1994年B题锁具装箱1995年A题一个飞行管理模型1995年B题天车与冶炼炉的作业调度1996年A题最优捕鱼策略1996年B题节水洗衣机1997年A题零件的参数设计1997年B题截断切割1998年A题投资的收益和风险1998年B题灾情巡视路线1999年A题自动化车床管理1999年B题钻井布局2000年A题 DNA序列分类2000年B题钢管定购和运输2001年A题血管的三维重建2001年B题公交车调度中国科大老师对美国赛题目的讲解(题目可从往届试题处下载) MCM 1985 A题(王树禾教授)MCM 1985 B题(侯定丕教授)MCM 1986 A题(常庚哲教授,丁友东老师)MCM 1986 B题(李尚志教授)MCM 1988 A题(苏淳教授)MCM 1988 B题(侯定丕教授)MCM 1989 A题(赵林城老师)MCM 1989 B题(侯定丕教授)MCM 1990 A题(王树禾教授)MCM 1990 B题(王树禾教授)MCM 1991 A题(常庚哲教授,丁友东老师)MCM 1992 B题(侯定丕教授)MCM 1993 A题(苏淳教授)MCM 1993 B题(万战勇老师)MCM 1994 B题(程继新老师)美国赛优秀论文MCM 2001 UMAP MCM 2002 UMAPMCM 2003 UMAP MCM 2004 (Quick Pass)。
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数学建模截断切割问题学号:1443205000041 姓名:杨德升学号:1443205000108 姓名:李春红学号:1443205000088 姓名:杨建明问题描述:某些工业部门(如贵重石材加工等)采用截断切割的加工方式。
这里“截断切割”是指将物体沿某个切割平面分成两部分。
从一个长方体中加工出一个已知尺寸、位置预定的长方体(这两个长方体的对应表面是平行的),通常要经过6次截断切割。
设水平切割单位面积的费用是垂直切割单位面积费用的r倍,且当先后两次垂直切割的平面(不管它们之间是否穿插水平切割)不平行时,因调整刀具需额外费用e。
试为这些部门设计一种安排各面加工次序(称“切割方式”)的方法,使加工费用最少。
(由工艺要求,与水平工作台接触的长方体底面是事先指定的)详细要求如下:1、需考虑的不同切割方式的总数。
2、给出上述问题的数学模型和求解方法。
3、试对某部门用的如下准则作出评价:每次选择一个加工费用最少的待切割面进行切割。
4、对于e=0 的情形有无简明的优化准则。
5、用以下实例数据验证你的方法:待加工长方体和成品长方体的长、宽、高分别为10、14.5、19和3、2、4,二者左侧面、正面、底面之间的距离分别为6、7、9(单位均为厘米)。
垂直切割费用为每平方厘米1元,r和e的数据有以下4组:a r = 1 e = 0;b r = 1.5 e = 0;c r = 8 e = 0;d r = 1.5 2<= e<=15;对最后一组数据应给出所有最优解,并进行讨论。
解:(1)对于计算不同的切割方式总数,经过分析,能够用排列组合的知识来解决这个问题。
我们对分别位于前、后、左、右、上、下的切割面进行编号,其相应的编号分别为1M,2M,M3,M4,M5,M6,然而每一种切割方式都是对这6个切割面的一个排列方式,所以总共就6!=720种排列方式。
但是相继切割一对平行面时,交换切割次序,不影响切割费用,把费用相同的一项归到一类,最终的切割总数为:720-3x5!+3x4!-3!=426种(2)(3)(4)(5)符号说明:a0,b0,c0分别表示待加工长方体的长、宽、高。
a,b,c分别表示成品长方体的长、宽、高。
1M、2M、3M、4M、5M、6M表示左、右、前、后、上、下,1u,2u,3u,4u,5u,6u分别表示待加工长方体与成品长方体。
有向图顶点是vi,坐标为(xi,y i,z i),xi,y i,z i分别代表侧面(左右面)、正(前后面)、水平面(上下面)的切割次数。
其中xi,y i,z i都在{0.1.2}中取值。
a i,bi,c i分别表示在iv时,长方体左右、前后、上下面的距离。
有向弧(vi,v j)代表一个从vi至v j的切割步骤,模型建立:考虑不同切割方式的总数,设待加工长方体的左右面、前后面、上下面间的距离分别为a0、b0、c0。
六个切割面分别位于左、右、前、后、上、下,将它们相应编号为1M、2M、3M、4M、5M、6M,这六个面与待加工长方体相应外侧面的边距分别为1u、2u、3u、4u、6u、5u。
这样,一种切割方式就是六个切割面的一个排列,共有6!=720 种切割方式。
当考虑到切割费用时,显然有局部优化准则:两个平行待切割面中,边距较大的待切割面总是先加工。
由此准则,只需考虑6!/(2!x2!x2!)=90种切割方式。
即在求最少加工费用时,只需在90个满足准则的切割序列中考虑。
不失一般性,设1u 2u 、3u 4u 、5u 6u,故只考虑1M在2M前、3M在4M前、6M在5M前的切割方式。
Ⅱ、根据不同情况建立数学模型1、e=0的情况为简单起见,先考虑e=0的情况。
构造如图所示的一个有向赋权网络图G(V,E)。
为了表示切割过程的有向性,在网络图上加上坐标轴x,y,z。
图G(V,E)的含义为:(1)、空间网络图中每个结点Vi(xi,y i,z i)表示被切割石材所处的一个状态。
顶点坐标ix,y i, z i分别代表石材在左右、前后、上下方向上已被切割的刀数。
顶点1V(0,0,0)表示石材的最初待加工状态,顶点27V(2,2,2)表示石材加工完成后的状态。
(2)、G的弧(Vi , V j)表示石材被切割的一个过程,若长方体能从状态Vi 经一次切割变为状态V j,即当且仅当xi+y i+z i+1= x j +y j+z j时,Vi(xi,y i, z i)到V j(xi,y i, z i)有弧(Vi , V j),相应弧上的权W(Vi , V j)即为这一切割过程的费用。
对于任意相邻状态的点之间的弧的权值公式如下:其中,a i、b i、c i分别代表在状态Vi时,长方体的左右面、上下面、前后面之间的距离。
(3)、根据局部优化准则知第一刀有三种选择,即第一刀应切1M、3M、6M 中的某个面,在图中分别对应的弧为(1V,2V),(1V,4V),(1V,10V),图G中从1V到27V的任意一条有向道路代表一种切割方式。
从1V到27V共有90条有向道路,对应着所考虑的90种切割方式。
1V到27V的最短路即为最少加工费用,该有向道路即对应所求的最优切割方式。
2、e!=0的情况当e!=0时,即当先后两次垂直切割的平面不平行时,需加调刀费e。
希望在上面的网络图中某些边增加权来实现此费用增加。
在所有切割序列中,四个垂直面的切割顺序只有三种可能情况(不管它们之间是否穿插水平切割):<情况一>先切一对平行面,再切另外一对平行面,总费用比e=0时的费用增加e。
<情况二>先切一个,再切一对平行面,最后割剩余的一个,总费用比e=0时的费用增加2e。
<情况三>切割面是两两相互垂直,总费用比e=0时的费用增加3e。
在所考虑的90种切割序列中,上述三种情况下垂直切割面的排列情形,及在图G中对应有向路的必经点如下表(z=0,1,2):我们希望通过在上面的网络图中的某些边上增加权来进行调刀费用增加的计算,但由于网络图中的某些边是多种切割序列所公用的。
对于某一种切割序列,需要在此边上增加权e,但对于另外一种切割序列,就有可能不需要在此边上增加权e,这样我们就不能直接利用上面的网络图进行边加权这种方法来求出最短路径。
由上表可以看出,三种情况的情形(一)有公共点集{(2,1,z)|z=0,1,2},情形(二)有公共点集{(1,2,z)|z=0,1,2}。
且情形(一)的有向路决不通过情形(二)的公共点集,情形(二)的有向路也不通过情形(一)的公共点集。
所以可判断出这两部分是独立的、互补的。
.如果我们在图G中分别去掉点集{(1,2,z)|z=0,1,2}和{(2,1,z)|z=0,1,2}及与之相关联的入弧,就形成两个新的网络图,如图H1和H2。
这两个网络图具有互补性。
对于一个问题来说,最短路线必存在于它们中的某一个中。
由于调整垂直刀具为3次时,总费用需增加3e,故我们先安排这种情况的权增加值e,每次转刀时,给其待切弧上的权增加e。
增加e的情况如下图中所示。
再来判断是否满足调整垂直刀具为二次、一次时的情况,我们发现所增加的权满足另外两类切割序列。
综合上述分析,我们将原网络图G分解为两个网络图H1和H2,并在指定边上的权增加e,然后分别求出图1H和2H中从1V到27V的最短路,最短路的权分别为:d1,d2.则得出整体的最少费用为:d = min(d1 ,d2) ,相应的图求出的最优切割序列即为其对应的最短路径。
图1H图2HⅢ、对“每次选择一个加工费用最少的待切割面进行切割”这个准则的好坏进行评价评价的标准:最佳切割方式可以不唯一,可是最佳加工费用应等于按照之前的模型求解出的最少加工费用。
即:若准则精选出的不同切割方式有很多,而相应的加工费却不全相同,则其不具备优化准则的基本属性。
同样,即使精选出的切割方式唯一,但加工费却非真正意义上的最小,则准则也无最优性可言。
根据实例中的数据,在局部最优准则的前提下,假定e =0,r= 1时,求出的最佳加工费用为374元,这与用上面的模型求解出的结果相同。
假定e= 2, r = 1.5时,求出的最佳加工费用为490元,这个与用上面的模型求解出的结果443.5不相同,并且比上面的结果大。
因此,“每次选择一个加工费用最少的待切割面进行切割”不能作为最佳优化准则使用,但当e=0 时可以采用这个准则,而当e!=0 时不能采用这个准则。
Mat l a b程序function [ y1,y2 ] = qiegel( r,e )a = [10,14.5,19;6,7,9;1.5,5,6];k= 0;nn = 1;mm =zeros(720,6);%UNTITLED Summary of this function goes here% Detailed explanation goes herefor i1=1:6for i2=1:6for i3=1:6for i4=1:6for i5=1:6for i6=1:6if i1==i2|i2==i3|i3==i4|i4==i5|i1==i3|i1==i4 |i1==i5|i2==i4|i2==i5|i3==i5break;endb=[i1,i2,i3,i4,i5,i6];if ispl(b)==1k = k+1;m(k)=fee(a,b,c);mm(k,;)=b;endendendendendendendi2 =1;for i1 = 1:kif m(i1)==min(m);m1(i2)=i1;i2= i2+1;endendy1 = min(m);y2 = mm(m1,;);endfunction x4 = ispl(x)x3 =1;for x1 =1:5if x(x1)-x(6)==0x3=0;endendx4=x3;endfunction s =fee(a,b,r,e)c=b;for i=1:6switch b(i)case 1b(i)=a(1,2)*a(1,3);a(1,1)=a(1,1)-a(2,1);case 2b(i)=a(1,2)*a(1,3);a(1,1)=a(1,1)-a(3,1);case 3b(i)=a(1,2)*a(1,3);a(1,2)=a(1,2)-a(2,2);case 4b(i)=a(1,2)*a(1,3);a(1,2)=a(1,2)-a(3,2);case 5b(i)=a(1,2)*a(1,3);a(1,3)=a(1,3)-a(2,3);case 6b(i)=a(1,2)*a(1,3);a(1,3)=a(1,3)-a(3,3);endends = sum (b) +shu(c)*e:function n=shu(b)k=0;kk=0;if b(i)~=5&b(i)~+6k =k+1;a(k)=b(i);endendfor i =1:3if (a(i)==1|a(i)==2)&(a(i+1)==3|a(i+1)==4) kk =kk+1;endif (a(i)==3|a(i)==4)&(a(i+1)==1|a(i+1)==2) kk =kk+1;endendn =kk;。