2019数学建模c题出租车c
深圳杯数学建模2019年c题解析
深圳杯数学建模2019年c题解析深圳杯数学建模竞赛是中国一项具有影响力的数学竞赛活动，旨在培养和提高学生的数学建模能力。
2019年的C题是该竞赛中的一道题目，下面将对该题进行解析。
题目要求如下：某企业正在设计一种新的高性能电池，需要确定电池的最佳工作温度范围。
已知该电池在不同温度下的电池容量和充电效率。
现给出一段时间内电池的充电和放电过程，要求分析出电池的最佳工作温度范围，并给出相应的理论依据。
该题目要求考察的是电池在不同温度下的性能变化情况。
首先，我们需要了解电池容量和充电效率与温度的关系。
一般来说，电池容量会随着温度的升高而增加，但超过一定温度后会出现下降趋势；充电效率则会随着温度的升高而增加。
因此，我们需要在这两个因素之间进行权衡，找到一个最佳的工作温度范围。
为了分析这个问题，我们可以采用数学建模的方法。
首先，我们需要收集一段时间内电池在不同温度下的充电和放电数据。
然后，我们可以利用这些数据进行统计分析，找出电池容量和充电效率与温度之间的关系。
在分析过程中，我们可以使用一些数学模型来描述电池的性能变化。
例如，可以使用曲线拟合的方法来确定电池容量和充电效率与温度之间的函数关系。
通过对这些函数进行求导，我们可以找到它们的极值点，从而确定最佳工作温度范围。
为了给出相应的理论依据，我们还可以参考相关的文献和研究成果。
例如，可以查阅关于电池性能与温度关系的已有研究，从中获取相关的理论知识。
同时，我们还可以进行实验验证，通过实际的测试数据来验证我们的理论结论。
我们需要对结果进行解释和总结。
可以给出电池最佳工作温度范围的具体数值，并解释这个范围内电池性能最优的原因。
同时，还可以讨论一下电池在其他温度下的性能变化情况，以及如何优化电池的工作温度。
通过对深圳杯数学建模2019年C题的解析，我们可以了解到电池在不同温度下的性能变化情况，并找到最佳的工作温度范围。
通过数学建模的方法，我们可以分析和预测电池的性能，并给出相应的理论依据。
2019年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目大全(共5题)
2019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题高压油管的压力控制燃油进入和喷出高压油管是许多燃油发动机工作的基础，图1给出了某高压燃油系统的工作原理，燃油经过高压油泵从A处进入高压油管，再由喷口B喷出。
燃油进入和喷出的间歇性工作过程会导致高压油管内压力的变化，使得所喷出的燃油量出现偏差，从而影响发动机的工作效率。
图1 高压油管示意图问题1. 某型号高压油管的内腔长度为500mm，内直径为10mm，供油入口A 处小孔的直径为1.4mm，通过单向阀开关控制供油时间的长短，单向阀每打开一次后就要关闭10ms。
喷油器每秒工作10次，每次工作时喷油时间为2.4ms，喷油器工作时从喷油嘴B处向外喷油的速率如图2所示。
高压油泵在入口A处提供的压力恒为160 MPa，高压油管内的初始压力为100 MPa。
如果要将高压油管内的压力尽可能稳定在100 MPa左右，如何设置单向阀每次开启的时长？如果要将高压油管内的压力从100 MPa增加到150 MPa，且分别经过约2 s、5 s和10 s 的调整过程后稳定在150 MPa，单向阀开启的时长应如何调整？图2 喷油速率示意图问题2. 在实际工作过程中，高压油管A处的燃油来自高压油泵的柱塞腔出口，喷油由喷油嘴的针阀控制。
高压油泵柱塞的压油过程如图3所示，凸轮驱动柱塞上下运动，凸轮边缘曲线与角度的关系见附件1。
柱塞向上运动时压缩柱塞腔内的燃油，当柱塞腔内的压力大于高压油管内的压力时，柱塞腔与高压油管连接的单向阀开启，燃油进入高压油管内。
柱塞腔内直径为5mm，柱塞运动到上止点位置时，柱塞腔残余容积为20mm3。
柱塞运动到下止点时，低压燃油会充满柱塞腔（包括残余容积），低压燃油的压力为0.5 MPa。
喷油器喷嘴结构如图4所示，针阀直径为2.5mm、密封座是半角为9°的圆锥，最下端喷孔的直径为1.4mm。
针阀升程为0时，针阀关闭；针阀升程大于0时，针阀开启，燃油向喷孔流动，通过喷孔喷出。
数学建模y05C城市出租车交通规划综合模型
数学建模y05C城市出租车交通规划综合模型中山大学城市出租车交通规划综合模型一、问题重述城市中出租车的需求随着经济发展、城市规模扩大及居民生活方式改变而不断变化。
目前某城市中出租车行业管理存在一定的问题，城市居民普遍反映出租车价格偏高，另一方面，出租车司机却抱怨劳动强度大，收入相对来说偏低，整个出租车行业不景气，长此以往将影响社会稳定。
现为了配合该城市发展的战略目标，最大限度地满足城市中各类人口的出行需要，并协调市民、出租车司机和社会三者的关系，实现该城市交通规划可持续发展，需解决以下的问题：（1）从该城市当前经济发展、城市规模及总体人口规划情况出发，类比国内城市情况，预测该城市居民的出行强度和出行总量，这里的居民指的是该城市的常住人口。
同时结合人口出行特征，进一步给出该城市当前与今后若干年乘坐出租车人口的预测模型。
（2）根据该城市的公共出行情况与出租车主要状况，建立出租车最佳数量预测模型。
（3）油价调整（3.87元/升与4.30元/升）会影响城市居民与出租车司机的双方的利益关系，给出能够使双方都满意的价格调节最优方案。
（4）针对当前的数据采集情况，提出更合理且实际可行的数据采集方案。
（5）从公用事业管理部门的角度考虑出租车规划的问题，写一篇短文介绍自己的方案。
二、模型假设1．常住人口和暂住人口的出行特征相近，划分为第一类人，在所有分析过程中假设其出行特征完全一样。
而短期及当日进出人口为第二类。
2．由于短期及当日进出人口情况复杂，假设第二类人口在于乘坐出租车方面相关出行特征（如乘车出行强度等）在未来几年内保持不变。
3．由于城市地理状况和居民的生活习惯在短时期内不易改变，所以在各交通小区之间采用的出行方式也相对固定，假定居民从A地到B地所习惯采用的出行方式在未来几年内保持不变。
4．假设居民中出行人口占总人口数的比例不变。
5．假设对于出行人口而言，在出行方式选择方面的比例与出行人次的比例一样。
6．假设在未来几年内，出租车固定营运成本不变。
数学建模2019年c题机场出租车问题建模解题思路
数学建模2019年c题机场出租车问题建模解题思路数学建模关键是提炼数学模型，所谓提炼数学模型，就是运用科学抽象法，把复杂的研究对象转化为数学问题，经合理简化后，建立起揭示研究对象定量的规律性的数学关系式(或方程式)。
这既是数学方法中最关键的一步，也是最困难的一步。
提炼数学模型，一般采用以下六个步骤完成：第一步：根据研究对象的特点，确定研究对象属哪类自然事物或自然现象，从而确定使用何种数学方法与建立何种数学模型。
即首先确定对象与应该使用的数学模型的类别归属问题，是属于“必然”类，还是“随机”类；是“突变”类，还是“模糊”类。
第二步：确定几个基本量和基本的科学概念，用以反映研究对象的状态。
这需要根据已有的科学理论或假说及实验信息资料的分析确定。
例如在力学系统的研究中，首先确定的摹本物理量是质主(m)、速度(v)、加速度(α)、时间(t)、位矢(r)等。
必须注意确定的基本量不能过多，否则未知数过多，难以简化成可能数学模型，因此必须诜择出实质性、关键性物理量才行。
第三步：抓住主要矛盾进行科学抽象。
现实研究对象是复杂的，多种因素混在一起，因此，必须变复杂的研究对象为简单和理想化的研究对象，做到这一点相当困难，关键是分清主次。
如何分清主次只能具体问题具体分析，但也有两条基本原则：一是所建数学模型一定是可能的，至少可给出近似解；二是近似解的误差不能超过实际问题所允许的误差范围。
第四步：对简化后的基本量进行标定，给出它们的科学内涵。
即标明哪些是常量，哪些是已知量，哪些是待求量，哪些是矢量，哪些是标量，这些量的物理含义是什么第五步：按数学模型求出结果。
第六步：验证数学模型。
验证时可根据情况对模型进行修正，使其符合程度更高，当然这以求原模型与实际情况基本相符为原则。
4002数学建模之汽车租赁
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）： B我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：4002所属学校（请填写完整的全名）：广东金融学院参赛队员(打印并签名) ：1.指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：日期： 2010 年 9 月6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）：汽车租赁摘要“朝阳产业”汽车租赁业正欣欣向荣的发展，本为就汽车租赁公司如何以最大利润和“稳态”的经营方案生产经营问题进行分析，建立整数规划模型，给出最大利润的经营安排。
针对问题一、二我们从利润入手，分别对公司周总成本和周总收益从各租借点出租、归还、转移、损坏的汽车收益与费用进行分析，建立利润的目标函数。
再从公司的经营方式入手，由顾客对A,B，C，D四个租借点汽车的不同需求量和具有修理能力的B，C租借点的修理能力的限制设立约束条件，建立整数规划模型，利用LINGO软件对模型进行求解，得出该公司拥有汽车322辆时利润最大为242262的对比，建立服务能力指标模型，并对服务能力的高低进行打分，运用SAS软件得出D租借点的服务能力最强，能够稳定的满足客户的需求；B租借点的服务能力最弱。
针对的问题四，我们通过对B，C租借点维修能力的提高来分析可供出租的车子总量和利润的变动来检验整数规划模型的稳定性和对参数的敏感度，发现该模型在B租借点维修能力增加时利润加大，直到维修能力增加到16辆每天后利润达到最大，而改变C租借点的维修能力不会加大利润。
2019年MathorCup高校数学建模挑战赛C题优秀论文
汽配件生产过程中的排程问题研究摘要本文对汽配件生产中喷涂过程的排程问题进行了研究，建立了状态转移向量模型并加以求解，获得了在不同目标下的排程方案。
在问题分析阶段，本文把303*8个滑橇变化看成一个三维向量的303*8次转移，从而建立了转移向量模型，所求最优排程矩阵即该向量在约束条件下的最优转移路径。
针对问题一，本文采用粒子群算法求解建立的转移向量模型，大大提高了寻找解的效率，最终获得了以“换色次数最少”为目标函数的排程矩阵，并求得了平均每圈的换色次数为3.125次，且能完全满足指导产量需求。
针对问题二，由于目标函数增加了“换支架最少”，变成了两个，单一的粒子群算法迭代效率十分缓慢。
本文采用了基于禁忌搜索的粒子群算法，通过“记忆”功能，有效地改善了算法的效率，最终得出问题二的排程矩阵，并求得平均每圈换色次数为8.125次，平均每圈换支架数为39次，且能完全满足指导产量需求。
关键词：状态转移向量；粒子群算法；禁忌搜索；排程矩阵目录一：问题重述 (1)二：模型假设 (2)三：符号说明 (2)四：问题一的分析和解答 (3)4.1状态转移模型的建立 (3)4.2模型的求解 (4)4.2.1粒子群算法 (4)五：问题二的分析与解答 (9)5.1问题引入 (9)5.2模型改进 (9)5.2.1改进方向 (9)5.2.2模型应用步骤 (11)5.3模型求解算法 (12)5.3.1基于禁忌搜索的粒子群优化算法 (12)5.3.2求解结果 (13)六：模型的改进 (17)七：参考文献 (17)八：附录 (18)一：问题重述某汽车零配件制造商的生产流程中的喷涂过程在传送带上完成，传送带轨道上装有滑橇，滑概在1分钟。
一个滑橇有两面，可同时喷涂，一面可以放3个支架，一个滑橇共可放6个支架，支架类型与零件种类为一一对应关系，每种零件只能放置在对应的特定橇上装有可拆卸支架，每个零件需要放在特定的支架上进行顺序喷涂。
喷涂过程的一个生产周期称作“一圈”(即将传送带轨道上所有滑橇上的零件喷涂完毕)，一圈共有303个滑橇，全部喷涂完毕的时间大概在5. 5个小时，一个滑橇喷涂工序节拍大支架上。
2019年五一数学建模c题解题思路
2019年五一数学建模c题解题思路一、题目背景1. 2019年五一数学建模c题是什么？2019年五一数学建模c题是由我国大学生数学建模竞赛组委会发布的一道数学建模题目，旨在考察参赛者的数学建模能力和解决实际问题的能力。
2. 题目背景该题目给出了一个关于生产线工作效率的问题，要求参赛者利用数学建模的方法，分析和解决这一问题，提出合理的优化方案。
二、问题分析1. 问题的具体内容是什么？题目中给出了一个生产线的工作效率模型，包括了各个环节的工作时间、设备效率等各种参数。
要求参赛者利用所学知识，对这些参数进行分析并给出优化建议。
2. 题目中的关键难点是什么？在这个问题中，参赛者需要充分理解生产线工作效率模型，找出其中的关键影响因素，并能够提出可行的优化方案。
而这其中涉及到的数学模型、统计分析和优化算法等知识都是考察的重点。
三、解题思路1. 理清问题参赛者需要对题目中提供的生产线工作效率模型进行全面理解，确保自己对问题的理解是准确和完整的。
2. 分析关键因素参赛者需要分析生产线工作效率模型中的各个参数，找出对整体效率影响最大的关键因素，这可以通过统计分析和数据挖掘等方法来实现。
3. 搭建数学模型在确定了关键影响因素后，参赛者需要利用所学知识搭建数学模型，对这些因素进行量化分析，找出它们之间的关联规律，并从中找出优化的空间。
4. 提出优化方案参赛者需要根据模型分析的结果，提出合理的优化方案，可以是对设备的调整，工序的重新安排，也可以是对人员的培训和管理等方面的建议。
四、总结1. 参赛者需要具备的能力解决2019年五一数学建模c题，需要参赛者具备扎实的数学基础知识，熟练掌握数学建模和数据处理的方法，同时也需要有一定的实际问题解决能力和动手实践的能力。
2. 对参赛者的意义参与数学建模竞赛，不仅是对所学知识的检验和实践，更是锻炼自己分析和解决实际问题的能力，培养自己的团队协作和领导能力，对个人的成长和发展有着重要的意义。
2019数学建模c题出租车c
2019数学建模c题出租车c摘要：1.题目背景及要求2.出租车调度问题的解决方案3.数学建模在解决实际问题中的应用4.结论正文：1.题目背景及要求2019 年数学建模竞赛的C 题，要求参赛者针对出租车调度问题进行分析和求解。
具体来说，就是要在给定的时间内，合理地调度出租车，使得乘客的等待时间最短，出租车的运营效率最高。
这是一个典型的运筹学问题，需要运用数学建模的方法进行分析。
2.出租车调度问题的解决方案为了解决这个问题，我们可以采用以下步骤：（1）建立数学模型：我们可以将出租车和乘客的等待时间用一个线性规划模型来表示。
具体来说，我们可以设出租车的数量为x，每个出租车接到的乘客数量为c，乘客等待时间为d。
目标是最小化乘客的平均等待时间，即min ∑(d)。
（2）求解模型：根据上述模型，我们可以列出如下的目标函数和约束条件：目标函数：min ∑(d)约束条件：1) 乘客数量= 出租车数量× 每个出租车接到的乘客数量，即∑(c) = x2) 总等待时间= 每个乘客等待时间× 乘客数量，即∑(d) = ∑(c)3) 每个出租车接到的乘客数量不能超过最大乘客数量，即c ≤ max_c然后，我们可以通过求解这个线性规划问题，得到最优的出租车数量和每个出租车接到的乘客数量，从而实现乘客等待时间的最小化。
3.数学建模在解决实际问题中的应用这个例子充分展示了数学建模在解决实际问题中的应用。
在这个过程中，我们首先通过观察问题，提炼出关键的信息，然后建立数学模型，最后通过求解模型，得到问题的解决方案。
这个过程不仅锻炼了我们的逻辑思维能力，也提高了我们运用数学知识解决实际问题的能力。
4.结论总的来说，2019 年数学建模竞赛的C 题，不仅考察了我们的数学知识，也考察了我们解决实际问题的能力。
2019数学建模c题出租车c
2019数学建模c题出租车c
对于这个出租车问题，我们可以使用数学建模来解决。
以下是一个可能的建模过程：
1. 定义问题：我们需要找到最优的出租车调度方案，使得所有乘客的需求都能得到满足，并且最小化出租车的总行驶里程。
2. 建立数学模型：设想我们有n辆出租车和m个乘客。
我们需要确定每个乘客的出发地和目的地，以及每辆出租车的行驶路线。
我们可以将每个乘客的起始点和目的地表示为坐标点(x1, y1)和(x2, y2)，每辆出租车的位置也可以表示为坐标点(x, y)。
3. 求解过程：我们可以使用最优化算法来找到最佳的出租车调度方案。
一种常用的方法是线性规划。
我们可以将出租车的总行驶里程作为目标函数，并设置一些约束条件。
例如，每个乘客只能被一辆出租车接送，出租车的行驶里程不能超过一定的限制等等。
4. 实施方案：根据求解结果，我们可以获得每个乘客的出租车选择和行驶路径。
然后，我们可以将乘客指派给出租车，并通知出租车司机按照指定路径行驶。
5. 评估结果：我们可以通过比较实际行驶里程和最优解计算得到的行驶里程，来评估方案的效果。
如果实际行驶里程较接近最优解，说明我们的模型和算法是有效的。
总之，数学建模可以帮助我们解决出租车调度问题，优化出租车的行驶路径，提高运输效率。
当然，具体的建模过程还需要根据实际情况进行调整和扩展。
美国大学生数学建模竞赛2019年C题分析
美国⼤学⽣数学建模竞赛2019年C题分析问题1. 题⼲中提到数据密集型年度报告，即建模使⽤的⼤数据的⼀部分。
其中，与2020年C相类似的报告中具有⽂字内容。
2. 这⾥订正⼀个概念：C题的原名叫做Data insight，⽽不是Big data⼤数据。
Data insight直译为数据洞察，可以理解为经常被提到的数据分析。
所以在接触C题的时候应该从统计、分析的⾓度去思考，⽽不是针对数据量⼤的特征去进⾏技术的套⽤。
3. 量化在C题中是⼀个重要的技术与论⽂环节设置。
如何将那些没有量化的信息通过定义进⾏量化：定义中包含公式。
我觉得⼀定是定义进⾏量化，定义可以解释量化⽅式的合理性，仅仅⽤公式表达则抽象。
公式的地位应该与图表相同。
需要留⼼的是，在其他类型的题⽬、其他的⽐赛中量化还具有重要的作⽤？这需要在以后的学习中观察。
4. 假设提供的县位置数据是正确的。
值得学习的假设！！这倒是不符合你的作风，你会忽略很多简单却必要的东西。
这个假设是因为在建模过程中，⼤家有⼀个公认的前提：提供的⼤数据集其中任何⼀条⼀栏都有可能是错误的。
5. 第⼀部分的问题中提到传播，警惕传播模型的出现，可以当作关键词进⾏搜索。
队长注意，建模过程中应该有⼀个确定关键词的环节，⽅便搜索⽂献任务的分配。
词汇表：有关名词解释，帮助理解问题主旨，有助于建⽴模型。
6. 第⼆部分有点像统计分析表述以及数据分析挖掘。
在我们阅读的优秀论⽂中，all of them 在模型设置的各个细节都与题⽬进⾏了紧密地结合。
即Data insight。
7. 第三部分不是要讲⼀个完美的系统，⽽是提出⼀个有⽤的策略并验证其有效性。
完美的系统当然是竭尽全⼒追寻的⽬标，但是现实情况复杂多变：问题难度过⾼、队伍的技术不过关（反映在三个⽅⾯，携⼿能⼒的限制绝对令⼈痛苦，在下⼀篇⽂章中详述）等阻碍存在。
我们做的⼯作只能是尽⼒改善。
确定参数界限，这种问题之前没有遇到过，使⽤灵敏度分析似乎不太恰当。
数学建模汽车租赁问题
承诺书我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛下载）。
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、电子、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章程和参赛规则的，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。
我们重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们授权全国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）：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) ：1.2.3.指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)：（论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。
以上容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。
如填写错误，论文可能被取消评奖资格。
）日期：年月日赛区评阅编号（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）：汽车租赁调度问题摘要本文针对汽车租赁市场实际情况，并结合所给的真实数据进行缜密地分析及研究，主要采用线性规划优化问题建立模型，再加以拟合分析法进行分析，最后运用lingo程序将所有数据进行整体求解，对模型结果全局优化处理，最大限度的保证结论的准确性。
针对问题一，此问题为最优化问题，首先要根据数据建立相应的最优化模型，然后利用matlab和lingo进行优化求解，得出未来四周转运费用最低的最佳优化方案。
出租车调价问题 数字图像置乱数学建模竞赛题目参考答案
福州大学第二届数学建模竞赛题目参考解答A 题: 数字图像置乱评阅要点：本题主要考察学生的文献资料收集阅读能力、算法设计、计算机编程与数字图像处理能力。
评价等级：C: 了解掌握已有的一种算法，但不能编程实现； B: 了解掌握已有的一种算法，并能编程实现； A: 对已有的一种算法进行一定改进，并编程实现； A +: 设计一种新算法，并编程实现。
参考模型：对于一幅图像P ，将其数字化后得到一个矩阵P ，改变矩阵元素的位置或像素的灰度值（或RGB 值），就会变成另外一幅图像。
数字图像置乱主要方法是基于像素位置改变的置乱或基于像素值改变的置乱。
本题做法应该是，首先通过网络搜索得到相关参考文献；选择自己熟悉的数学方法的某一文献，阅读并编程实现；然后想办法进行改进。
以下是一种基于代数工具——矩阵变换的置乱方法：对于给定的一幅k r ⨯数字图像P ，设其像素的灰度值矩阵为P =()p ij k r⨯(1,...,;1,...,)i k j r ==, ij p 值即为此图像对应位置的像素灰度值，并设ij p ∈{0,1,,1}N - ，其中N 为图像P 中像素灰度值的最高级，通常实际应用中取N =28=256。
因此对矩阵P 的元素的运算都是在模N 下进行的。
为此有时需要把数域上的矩阵理论相关概念和基本结论引申到模N 剩余类环N Z 上。
比如定理：方阵A 在N Z 上可逆的充分必要条件是(||,)1A N =。
选择一个k 阶可逆方阵A , 令P AP '= （mod N ），以P '中ij p '(1,...,;1,...,)i k j r ==的值作为用A 变换一次后的置乱图像P ’对应位置的像素灰度值（如果P 是彩色图像，则用A 分别左乘其3个数值矩阵,,RGBP P P 后得到相应矩阵）。
这是加密变换。
解密过程为逆变换：1P A P -'= （mod N ）。
用这种方法时需要处理几个问题：1． 变换矩阵A 的随机性与可控制性。
2019数学建模c题出租车c
2019数学建模c题出租车c
摘要：
1.题目背景及要求
2.出租车调度问题的解决方案
3.数学建模在出租车调度中的应用
4.结论
正文：
1.题目背景及要求
2019 年数学建模竞赛的C 题是关于出租车调度的问题。
具体来说，题目描述了一个城市中有多个出租车司机，他们需要根据乘客的叫车请求来决定如何分配车辆。
这个问题需要参赛者运用数学建模的方法，为出租车司机提供一个高效的调度策略。
2.出租车调度问题的解决方案
针对这个问题，我们可以采用一种基于遗传算法的解决方案。
具体来说，我们可以将每个出租车司机看作是一个个体，每个个体都有一组基因，表示该司机当前的位置和行驶方向。
然后，我们可以通过模拟自然选择和基因遗传的过程，逐步优化所有个体的基因组合，从而找到一种最优的调度策略。
3.数学建模在出租车调度中的应用
在这个问题中，数学建模主要体现在以下几个方面：
首先，我们需要建立一个数学模型来描述出租车司机和乘客之间的互动关系。
这个模型可以用一个图来表示，其中出租车司机对应图中的节点，乘客的
叫车请求对应图中的边。
其次，我们需要运用一些数学方法（如遗传算法）来求解这个模型。
这些方法可以帮助我们在大量的可能解决方案中，找到一种最优的调度策略。
最后，我们还需要运用一些统计学方法来评估我们的调度策略是否有效。
例如，我们可以通过计算乘客的平均等待时间来判断我们的策略是否能够提高出租车的使用效率。
4.结论
通过运用数学建模的方法，我们可以为出租车司机提供一个高效的调度策略。
这种策略可以帮助他们更好地满足乘客的需求，提高出租车的使用效率。
全国数学建模大赛试题——出租车模型及数据（C）
全国数学建模大赛试题——出租车模型及数据（C）2005 年全国部分高校研究生数学建模竞赛C 题城市交通管理中的出租车规划最近几年，出租车经常成为居民、新闻媒体议论的话题。
某城市居民普遍反映出租车价格偏高，而另一方面，出租车司机却抱怨劳动强度大，收入相对来说偏低，甚至发生出租车司机罢运的情况，这反映出租车市场管理存在一定问题，整个出租车行业不景气，长此以往将影响社会稳定，值得关注。
我国城市在未来一段时间内，规模会不断扩大，人口会不断增长，人民生活水平将不断提高，对出租车的需求也会不断变化。
如何配合城市发展的战略目标，最大限度地满足人民群众的出行需要，减少环境污染和资源消耗，协调各阶层的利益关系，是值得深入研究的。
（附录中给出了某城市的相关数据）。
（1）考虑以上因素，结合该城市经济发展和自身特点，类比国内外城市情况，预测该城市居民出行强度和出行总量，同时进一步给出该城市当前与今后若干年乘坐出租车人口的预测模型。
（2）给出该城市出租车最佳数量预测模型。
（3）按油价调价前后（3.87元/升与4.30元/升），分别讨论是否存在能够使得市民与出租车司机双方都满意的价格调整方案。
若存在，给出最优方案。
（4）本题给出的数据的采集是否合理，如有不合理之处，请你给出更合理且实际可行的数据采集方案。
（5）请你们站在市公用事业管理部门的立场上考虑出租车规划问题，并将你们的研究成果写成一篇短文，向市公用事业管理部门概括介绍你们的方案。
附录11、2004年某城市的城市规模和道路情况如下：（1）城市现辖6区，2004年城市建成区面积181.77平方公里，人口185.15万。
（2）道路总长度998公里，道路铺装面积928万平方米，道路广场面积1371.45万平方米，道路网密度7.71公里/平方公里，人均道路长度0.7米，人均道路面积6.16平方米。
（3）城市总体规划人口通过对岀行特征的分析，把岀行特征相近的人口划归为一类，常住人口和暂住人口称为第一类人口，短期及当日进出人口称为第二类人口。
2019数学建模c题出租车c
2019数学建模c题出租车c摘要：1.题目背景介绍2.题目分析3.解决方案设计4.解决方案实现5.结果与讨论6.总结正文：1.题目背景介绍2019 年数学建模C 题出租车问题，主要讲述了一个城市正在考虑对出租车行业进行改革，以提高出租车的使用效率。
改革的内容包括出租车的调度方式、乘客的叫车方式等。
在这个背景下，题目要求我们针对出租车的调度策略进行研究，以提高出租车的使用效率。
2.题目分析通过对题目的仔细阅读和分析，我们可以得知这个问题的核心是要解决出租车的调度问题。
我们需要通过建立数学模型，找到一种高效的调度策略，使得出租车能够在满足乘客需求的同时，最大限度地提高自身的使用效率。
3.解决方案设计在设计解决方案时，我们首先需要考虑的是如何对出租车进行调度。
一种可能的解决方案是，我们可以通过建立一个中央调度系统，对出租车进行统一调度。
这个系统可以根据出租车的位置、乘客的叫车需求等信息，对出租车进行智能调度。
4.解决方案实现在实现这个解决方案时，我们需要考虑的是如何构建这个中央调度系统。
这需要我们利用先进的信息技术，如大数据分析、人工智能等，对出租车的位置、乘客的叫车需求等信息进行实时处理。
同时，我们还需要设计一个有效的调度算法，以保证调度的效率和公平性。
5.结果与讨论通过实施这个解决方案，我们可以预期的是，出租车的使用效率将会得到显著提高。
同时，乘客的满意度也会得到提升，因为他们能够更快地叫到车。
然而，这个解决方案也可能会带来一些问题，比如，出租车司机可能会因为调度系统的安排而感到不满。
因此，我们需要在实施这个解决方案的同时，也要考虑到各方面的利益，以保证方案的顺利实施。
6.总结总的来说，2019 年数学建模C 题出租车问题，主要考察了我们对实际问题的分析和解决能力。
通过对题目的仔细分析，我们可以找到问题的关键所在，然后通过设计一个有效的解决方案，来解决这个问题。
2019数维杯C题
2019年数维杯大学生数学建模竞赛题目（请先阅读“数维杯大学生数学建模竞赛论文格式规范”）
C题共享汽车最优调度与定价策略探讨随着全球城镇化进程的加速及各国科技水平的不断提高，全世界各国对能源的需求量空前增长。
然而，因能源产地的不对称性及能源使用量的巨大需求，使得大部分国家为掠夺更多的资源，低价购买优质能源展开了激烈的竞争。
在国际形势紧张而能源短缺的现代，共享经济模式受到了广泛的应用。
在交通物流领域中，共享经济模式尤为突出，如共享单车，共享汽车及顺风车等等。
目前在中国大部分城市共享单车依然受到了众多人群的依赖，在激烈的市场竞争中已有部分企业脱颖而出。
相比共享单车公司，共享汽车公司的未来发展形势并不明朗，其中部分城市的共享汽车公司几乎面临全军覆没。
造成共享汽车公司倒闭的原因众多，为深入了解共享汽车在市场上受阻碍的原因，做运营策略调整，在附件3中给出了某城市某时间段共享汽车使用的相关数据信息。
请大家利用这些数据及市场调研试解决如下几个问题：问题1：请通过附件3中的数据分析出该共享汽车公司的定价策略，并分析其主要的优缺点；
问题2：试分析在当前定价策略下该城市投放的共享汽车数量的合理性，并提供在不同定价策略下的最优共享汽车投放数量；
问题3：随着无人驾驶技术的不断完善，共享汽车公司可以在晚上出行量不高的时候实现对共享汽车位置的合理调整。
请您根据附件3中的各位置租借与归还汽车统计规律，提供从整体角度考虑下的共享汽车最优调度方案。
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2019数学建模c题出租车c
（原创版）
目录
1.题目背景及要求
2.出租车调度问题的解决方案
3.数学建模在解决实际问题中的应用
4.结论
正文
1.题目背景及要求
2019 年数学建模竞赛的 C 题，题目为“出租车调度问题”。
该题目
要求参赛者针对一个城市中的出租车调度问题进行分析，并提出解决方案。
具体而言，需要考虑如何在满足乘客需求的同时，使出租车的运营效率最大化，并降低出租车的空载率。
2.出租车调度问题的解决方案
针对出租车调度问题，我们可以从以下几个方面进行分析和求解：
(1) 建立问题模型：根据题目描述，可以将出租车调度问题建立一个车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）模型。
在这个模型中，出租车作为车辆，乘客作为需求点，每辆出租车需要在满足乘客需求的同时，选择一条最优路径，使得总运营效率最大。
(2) 求解算法：针对 VRP 模型，可以采用各种算法进行求解，如穷
举法、贪心算法、遗传算法等。
在实际应用中，常用的求解方法是遗传算法，因为它可以在较短时间内找到较优解。
(3) 实际应用：将求解出的最优路径应用于实际出租车调度，通过智能调度系统，实时调整出租车的运营路线，从而满足乘客需求，提高出租车的运营效率，降低空载率。
3.数学建模在解决实际问题中的应用
数学建模是一种强有力的工具，能够帮助我们解决实际问题。
在本题中，通过建立 VRP 模型，并采用遗传算法求解，我们可以找到一个较优的出租车调度方案。
这种方法不仅可以应用于出租车调度，还可以应用于许多其他领域，如物流、生产调度等，充分体现了数学建模在解决实际问题中的广泛应用价值。
4.结论
总之，2019 年数学建模 C 题“出租车调度问题”通过建立 VRP 模型，并采用遗传算法求解，为解决实际中的出租车调度问题提供了一种有效方法。