课程时间安排-数学建模
提升学生数学建模能力的教学工作安排三篇
提升学生数学建模能力的教学工作安排三篇《篇一》数学建模能力的培养是当前高等教育中一个重要的议题。
作为一名教育工作者，我深感培养学生数学建模能力的重要性。
因此，我制定了这份教学工作计划，旨在提升学生的数学建模能力。
本工作计划的主要工作内容分为以下几个方面：1.教学资源的准备：包括教材的选取和准备，相关案例和习题的收集和整理。
2.教学方法的设计：设计适合学生特点的数学建模教学方法，包括课堂讲解，小组讨论，案例分析和实践操作等。
3.教学进度的安排：制定详细的教学计划，确保每个阶段的教学内容都能得到充分的讲解和实践。
4.学生学习情况的跟踪：定期检查学生的学习进展情况，及时调整教学方法和进度。
本工作计划的实施将分为以下几个阶段：1.准备阶段：在学期开始前，完成教学资源的准备工作。
2.实施阶段：按照教学计划进行教学工作，每个阶段后进行一次学生学习情况的跟踪。
3.调整阶段：根据学生学习情况的跟踪结果，对教学方法和进度进行调整。
4.总结阶段：在学期前，对整个教学工作进行总结，并提出改进措施。
工作的设想：我希望通过本工作计划的实施，能够提升学生的数学建模能力，使他们在面对实际问题时，能够运用数学知识和方法进行建模和分析。
本工作计划的具体内容如下：1.教学资源的准备：选取合适的教材，收集相关的案例和习题，并进行整理。
2.教学方法的设计：结合学生的特点，设计适合他们的数学建模教学方法。
3.教学进度的安排：制定详细的教学计划，确保每个阶段的教学内容都能得到充分的讲解和实践。
4.学生学习情况的跟踪：每个阶段后，进行学生学习情况的跟踪，及时了解学生的学习进展情况。
在实施本工作计划的过程中，需要注意以下几个要点：1.合理选择教学资源，确保教学内容的质量和适用性。
2.注重学生的主体地位，鼓励学生积极参与课堂讨论和实践操作。
3.及时调整教学方法和进度，以适应学生的学习情况。
具体的实施方案如下：1.在学期开始前，完成教学资源的准备工作。
数学建模活动方案流程策划
数学建模活动方案流程策划数学建模活动是通过对实际问题进行数学模型的建立和求解，培养学生应用数学知识和方法解决现实问题的能力。
本次活动旨在通过团队合作、实践探索等方式，提高学生的数学建模能力，激发学生对数学的兴趣，培养学生的创新思维和动手能力。
二、活动方案流程1. 组队与选题（1）学生自行组队，每队5-6人。
鼓励队伍中成员之间具备不同的背景知识和技能，以便更充分地发挥团队合作的优势。
（2）每个队伍选择一个感兴趣的实际问题进行研究，鼓励跨学科的选题，以增加问题的复杂度和解决难度。
2. 调研与问题分析（1）组织学生进行相关领域的调研，了解该领域的基本知识和问题背景。
（2）对选定的问题进行分析，确定问题的主要研究方向和解决难点。
（3）根据问题分析的结果，制定解决方案的具体目标和方法。
3. 建模与求解（1）学生根据问题的特点和解决思路，建立相应的数学模型，包括变量定义、函数关系、约束条件等。
（2）运用数学工具和软件，对模型进行求解和优化，得到问题的解答或结果。
（3）对模型的合理性和可行性进行检验和评估，对结果进行解释和解读。
4. 报告与演示（1）学生撰写完整的研究报告，包括选题背景、理论分析、模型建立、求解过程和结果分析等内容。
（2）学生组织形式多样的报告演示活动，向其他队伍和老师同学们展示研究成果。
（3）学生通过口头陈述和答辩，对自己的研究内容和方法进行阐述，回答相关问题。
5. 总结与评价（1）学生在活动结束后进行总结和评价，对整个研究过程进行反思和提升。
（2）老师对学生的表现和研究成果进行评价和激励，提供指导和建议，帮助学生进一步提高数学建模能力。
三、活动策划1. 活动时间安排本次活动的时间安排为两个月，具体时间分配如下：第1-2周：组队与选题第3-4周：调研与问题分析第5-6周：建模与求解第7-8周：报告与演示第9-10周：总结与评价2. 活动资源准备（1）教师资源：指导学生活动的教师应具备较高的数学建模能力和丰富的教学经验，能够提供学生合适的指导和鼓励。
《 数学建模 》教学大纲(新)
《数学建模》教学大纲一、课程的基本信息课程编码：课程性质：专业必修课总学时：64学时学分：4开课单位：信息管理学院适用专业：信息与计算科学先修课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计二、课程目的与任务数学建模（实验）课程是信息与计算科学专业的必修课，是利用数学和计算机基础平台进行实践应用课程之一。
是基础数学科学联系实际的主要途径之一。
通过该课程的学习,要使学生系统地获得数学建模的基本知识、基本理论和方法，培养和训练学生的数学建模素质。
要求学生具有熟练的计算推导能力；通过数学模型有关的概念、特征的学习和数学模型应用实例的介绍，培养学生双向翻译能力，数学推导计算和简化分析能力，熟练运用计算机能力；培养学生联想、洞察能力、综合分析能力；培养学生应用数学解决实际问题的能力。
熟练掌握一至两种数学软件（matlab,lingo等），为学生适应日后在社会中实际应用奠定必要的基础。
三、课程教学基本要求数学建模是研究如何将数学方法和计算机知识结合起来用于解决实际生活中存在问题的一门边缘交叉学科，数学建模是集经典数学、现代数学和实际问题为一体的一门新型课程，是应用数学解决实际问题的重要手段和途径。
要求掌握的初等模型、简单优化模型、微分方程模型、差分方程模型、概率统计模型等模型及求解方法。
由于课时的关系，可以适当删减某些比较难的内容，但是务必要使学生在学习过程有所得，要求至少掌握基本建模方法思想，会使用操作数学软件工具解决基本数值分析问题。
五、课程教学基本内容导引建立数学模型教学内容：1、什么是数学建模2、为什么学习数学建模3、怎样学习数学建模MATLAB软件初步（1）MATLAB软件初步（2）重点：1、数学建模基本方法；2、数学建模能力的培养；难点：MATLAB软件应用；第1章数据分析模型教学内容：1.1 薪金到底是多少1.2 评选举重总冠军1.3 估计出租车的总数1.4 解读CPIMATLAB 矩阵1.5 NBA赛程的分析与评价——全国大学生数学建模竞赛2008年D题MATLAB 多项式重点：1、薪金到底是多少；2、评选举重总冠军；3、NBA赛程的分析与评价；难点： MATLAB 矩阵；第2章简单优化模型教学内容：2.1 倾倒的啤酒杯2.2 铅球掷远2.3 不买贵的只买对的MATLAB符号计算2.4 影院里的视角和仰角MATLAB 绘图2.5 易拉罐形状和尺寸的最优设计——全国大学生数学建模竞赛2006年C题重点：1、倾倒的啤酒杯；2、不买贵的只买对的；3、易拉罐形状和尺寸的最优设计；难点：MA TLAB 绘图；第3章差分方程模型教学内容：3.1 贷款购房3.2 管住嘴迈开腿MATLAB m文件与m函数3.3 物价的波动3.4 动物的繁殖与收获期中测试3.5 中国人口增长预测——全国大学生数学建模竞赛2007年A 题MATLAB 数据拟合重点：1、贷款购房；2、物价的波动；3、中国人口增长预测难点：MA TLAB m文件与m函数第4章微分方程模型教学内容：4.1 人口增长MATLAB 插值4.2 火箭发射MATLAB 实验报告4.3 给药方案4.4 海上追踪LINGO基础入门4.5 SARS的传播——全国大学生数学建模竞赛2003年A题和C题LINGO 线性规划重点：1、人口增长；2、火箭发射；3、SARS的传播难点：LINGO 线性规划第5章随机数学模型教学内容：5.1 博彩中的数学5.2 报童售报与飞机预订票LINGO集5.3 作弊行为的调查与估计5.4 汽车租赁与基因遗传LINGO 实验报告5.5 自动化车床管理——全国大学生数学建模竞赛1999年A 题LINGO 线性规划重点：1.博彩中的数学2.作弊行为的调查与估计3.自动化车床管理难点：LINGO 线性规划六、考核方式与成绩评定考核方式：考查考试用时：2学时成绩评定：本课程成绩构成比例为：期末考试成绩占总成绩的60%，期中考试成绩占总成绩的20%，平时成绩占总成绩的20%；平时成绩的构成及比例为：考勤占5%，课堂测验成绩占5%，实验成绩占5%，作业占5%。
数学建模竞赛 时间安排
4. 接下来查找一些文献，讨论修改团队的模型，形成一个最终较完整的模型。并根据讨论最后形成对问题的统一认识，形成问题重述部分的内容。
注：1）如果问题有好几问，可以重点讨论第一个问题，但是也要考虑其他问题与第一问的关系！（一般建模中的几问都是有一定联系得）；也可以同时考虑，同时建模。
2）注意参考文献的处理，参考别人的方法一定要在文中注明！这也是要求一直留意查找文献的目的。
二、 第一天下午
将自己团队的模型数学化，用数学符号和数学语言公式的形式，表述自己的模型。此时会继续需要查文献，产生一些假设条件，并产生自己论文中的符号说明。
三、 第二天上午
一个人开始写文章，语言重在逻辑清晰，叙述简洁明了！图、表准确。文章格式正确、内容完整。（问题重述，问题分析，模型假设，符号说明，模型形式，以及参考文献都已经在第一天的讨论中有了一定的共识。）
其余两个人（在不清楚时3人讨论），开始考虑第一个问题的模型的求解，即研究模型的解法。查找文献或者自己提出对模型的求解方法。此时可能需要继续对第一天建立的模型进行修改，简化等处理。（讨论后，及时告诉写文章的队友）。
四、 第二天下午
写文章的继续。
编程的开始编程计算模型。此时，可能需要根据所采取的算法对模型的表述重新修改。
注：
1）整建模过程中要注意自己数据，文章的电子文件的保存，随时保存副本！
2）队内交流，不可队外交流，不要和其他队和人交流！以免雷同，抄袭的发生！保护自己的劳动成果。
3）假设要认真考虑，切合实际，又合理，同时，可以使处理的问题简单化。一定不要为了假设而假设（即为了论文中有模型假设这一内容，而做出一些无意的假设!）。
《数学建模》课程教学日历
《数学建模》教学日历（共计65学时，理论57课时，实验8课时一周4课时）第一章建模概念及建模方法论（21学时）1.1. 数学模型简介，2课时，第1周第一次讲2课时；1.2 数学模型案例，2课时，第1周第二次讲2课时；1.3 建模创新思维方法，3课时，第2周第一次讲2课时；第2周第二次讲1课时；1.4 问题前期分析，2课时，第2周第二次讲1课时；第3周第一次讲1课时；1.5 数据收集与整理，1课时，第3周第一次讲1课时；1.6 数学模型的建立，4课时，第3周第二次讲2课时；第4周第一次讲2课时；1.7 模型参数估计，3课时，第4周第二次讲2课时；第5周第一次讲1课时；1.8 模型求解，3课时，第5周第一次讲1课时；第5周第二次讲2课时；1.9 模型解的分析和检验1课时，第6周第一次讲1课时；第二章数值计算方法(6+2学时) 第6至第8周2.1. 数值插值，2课时，第6周第二次讲2课时；2.2. 曲线拟合，2课时，第7周第一次讲2课时；2.3. 数值求积，2课时，第7周第二次讲2课时；2.4*. 上机（可任选一相关实验）2课时，第8周第一次讲2课时；第三章最优化模型(6+2学时) 第8至第10周3.1 线性规划，2课时，第8周第二次讲2课时；3.2 非线性规划，2课时，第9周第一次讲2课时；3.3 优化建模案例，2课时，第9周第二次讲2课时；3.4*. 上机（可任选一相关实验）2课时，第10周第一次讲2课时；第四章随机数据建模(10+2学时) 第10至第13周3.1 经验模型，2课时，第10周第二次讲2课时；3.2 统计模型，2课时，第11周第一次讲2课时；3.3 统计模型检验与评价，2课时，第11周第二次讲2课时；3.4 探索性数据分析，2课时，第12周第一次讲2课时；3.5 聚类分析和方差分析，2课时，第12周第二次讲2课时；3.6* 上机（可任选一相关实验）2课时，第13周第一次讲2课时；第五章微分与差分方程(8+2学时) 第13至第15周5.1 量纲齐次原则及量纲分析建模，2课时，第13周第二次讲2课时；5.2 微分方程及差分方程，2课时，第14周第一次讲2课时；5.3 微分方程数值解法，2课时，第14周第二次讲2课时；5.4 微分方程的定性分析，2课时，第15周第一次讲2课时；5.4* 上机（可任选一相关实验）2课时，第15周第二次讲2课时；第六章模拟与仿真(6+2学时) 第16至第17周6.1 随机数产生方法与随机变量模拟，2课时，第16周第一次讲2课时；6.2 蒙特卡罗模拟，2课时，第16周第二次讲2课时；6.3 系统模拟，2课时，第17周第一次讲2课时；6.4* 上机（可任选一相关实验）2课时，第17周第二次讲2课时；数学科学学院数学建模课程组2013-5-21。
大一学生学习数学建模的计划
大一学生学习数学建模的计划一、引言数学建模是数学知识在实际问题中的应用，是将实际问题抽象成数学模型，并利用数学方法进行求解的过程。
在当今社会，数学建模已成为各行各业普遍采用的一种解决问题的方法，而大学生作为未来的社会建设者，掌握数学建模技能势必成为其必备的素质之一。
因此，作为大一学生，我有必要制定一个科学的数学建模学习计划，以提高自己的数学建模能力。
二、学习目标1. 掌握数学建模的基本原理和方法，了解数学建模的基本概念、模型的建立、模型的求解等内容；2. 提高数学建模的实际应用能力，通过实际问题的建模和求解，培养自己的实际问题分析能力；3. 掌握数学建模的相关工具和软件的使用，如MATLAB、Python等；4. 参加数学建模竞赛，并在其中取得较好的成绩。
三、学习内容1. 数学建模的基本原理和方法（1）数学建模的基本概念；（2）实际问题的建模方法；（3）模型的求解与验证；（4）数学建模与实际问题的应用。
2. 实际问题的数学建模（1）了解不同领域的实际问题，并进行相关的数学建模；（2）选择具体的实际问题进行模型的建立和求解。
3. 数学建模的工具和软件的使用（1）掌握MATLAB的基本使用方法；（2）学习Python的相关语法和库；（3）了解其他常用的数学建模工具和软件。
4. 参加数学建模竞赛（1）参加校内的数学建模竞赛；（2）参加国内外的数学建模竞赛。
四、学习方法1. 注重理论学习，认真学习数学建模的基本原理和方法，包括相关的概念、定理、原理等；2. 配合实际问题进行练习，选择不同的实际问题进行建模和求解，锻炼自己的应用能力；3. 多使用相关工具和软件进行练习，掌握不同的工具和软件的使用方法；4. 多参加数学建模的实践活动，包括数学建模的讨论班、竞赛等；5. 多阅读数学建模相关的书籍和论文，了解国内外的最新研究成果。
五、学习时间安排1. 每天安排固定的学习时间，保证每天至少有2-3小时的数学建模学习时间；2. 每周安排一定的实际问题建模和求解时间，选择不同的实际问题进行练习；3. 每月参加数学建模的实践活动，包括数学建模的讨论班、竞赛等。
《数学建模(一)》课程教学大纲-公选课
《数学建模（一）》课程教学大纲【课程基本情况】一、课程代码：000373二、课程类别及性质：公共选修课三、课程学时学分：54学时（教学：24 实践：30）2学分四、教学对象：12、13级学生五、课程教材：《数学模型》、姜启源谢金星叶俊等、高等教育出版社六、开设系（部）：信科系七、先修课：高等数学、线性代数【教学目的】通过本课程的学习，使学生能够较好地理解数学模型、数学建模的含义，了解数学建模的重要性。
通过示例的学习使同学们基本掌握建立数学模型的方法和步骤，并能通过数学方法、数学软件求解模型，而且能够对模型的精准性进行分析。
通过学习，培养了同学们的把实际问题表述成数学问题的能力，从而提高了他们的抽象思维能力。
并且通过MATLAB、LINGO 数学软件的应用，提高了他们的计算机应用水平。
【教学内容、基本要求及学时分配】第一章建立数学模型教学时数：2学时第一节从现实对象到数学模型基本要求：掌握数学模型、数学建模的含义。
第二节数学建模的重要意义基本要求：了解数学建模的重要性。
第三节数学建模的示例（不讲授）基本要求：掌握三个示例的建模过程；重点：模型的建立、模型的求解。
第四节数学建模的基本方法和步骤基本要求：掌握数学建模的基本方法和步骤；重点：建模的基本方法和步骤。
第五节数学模型的特点和分类基本要求：了解数学模型的特点和分类。
第六节数学建模能力的培养（不讲授）基本要求：了解建立数学模型所需要的能力。
第二章初等模型教学时数：4学时第一节公平的席位分配基本要求：掌握公平席位的建模方法；重点：建立数量指标。
第二节录像机计数器的用途基本要求：掌握录像机计数器的建模方法；重点：模型的假设及模型的构成。
难点：建立模型的过程。
第三节双层玻璃的功效基本要求：掌握双层玻璃的功效的建模方法及模型应用；重点：模型的构成。
第四节汽车刹车距离基本要求：掌握t秒准则的建立方法；重点：模型建立的过程。
第五节划艇比赛的成绩（不讲授）第六节动物的身长和体重（不讲授）第七节实物交换（不讲授）第八节核军备竞赛（不讲授）第九节扬帆远航（不讲授）第十节量纲分析与无量纲化（不讲授）第三章简单的优化模型教学时数：4学时第一节存贮模型基本要求:掌握存贮模型在两种情况下的建模方法；重点：模型假设。
数学建模教学大纲
数学建模教学大纲【课程编码】 JSZB0240【适用专业】 信息与计算科学【课 时】 78【学 分】 4【课程性质、目标和要求】数学建模是信息与计算科学专业的一专业课。
它是研究如何将数学方法和计算机知识结合起来用于解决实际问题的一门边缘交叉学科，是集经典数学、现代数学和实际问题为一体的一门新型课程，是应用数学解决实际问题的重要手段和途径。
本课程主要介绍数学建模的概述、初等模型、简单优化模型、微分方程模型、差分方程模型、概率统计模型、图论模型、线性规划模型等模型的基本建模方法及求解方法.数学建模是继本科生高等数学、工程数学之后为了进一步提高运用数学知识解决实际问题的基本技能，培育和训练综合能力所开设的一门新学科。
通过具体实例的引入使学生掌握数学建模基本思想、基本方法、基本类型，学会进行科学研究的一般过程，并能进入一个实际操作的状态。
通过数学模型有关概念、特征的学习和数学模型应用实例的介绍，培养学生数学推导计算和简化分析能力，熟练运用计算机能力；培养学生联想、洞察能力,综合分析能力；培养学生应用数学方法解决实际问题的能力。
【教学时间安排】本课程计4学分，78学时（理论学时54,实验学时24） 学时分配如下：序号课程内容课时备注（教学形式）1建立数学模型4课堂讲授 作业 辅导2初等模型4课堂讲授 作业 辅导3简单的优化模型4课堂讲授 作业 辅导4数学规划模型8课堂讲授 作业 辅导5微分方程模型6课堂讲授 作业 辅导6差分方程模型4课堂讲授 作业辅导7离散模型6课堂讲授 作业 辅导8概率统计模型8课堂讲授 作业 辅导9动态优化模型6课堂讲授 作业 辅导10大作业讲评：露天矿生产的车辆安排4课堂讲授 课堂讨论11实验1：LINDO软件的使用方法4上机练习 12实验2：LINGO软件的使用方法4上机练习13实验3：用LINDO/LINGO软件包求解部分优化建模赛题4上机练习14实验4：用Matlab进行统计回归分析4上机练习15实验5：用Matlab作散点插值4上机练习16实验6：用Matlab作数据拟合4上机练习合 计78【教学内容要点】第一章 建立数学模型一、学习目的要求 使学生正确了解数学描述和数学建模不同于常规数学理论的思维特征，了解数学模型的意义及分类，掌握建立数学模型的一般方法及步骤。
课程时间安排-数学建模
课程时间安排的优化模型摘要排课是教务运作中的一项重要工作，同时排课问题也是一个复杂的组合优化问题，对此问题的建模和求解，难度都非常大。
多数情况下我们只是满足于求解问题的一个可行解，而对此可行解的进一步优化往往通过手工完成，效率很低。
目前有很多计算机专家和数学专家都致力于对大规模排课问题的研究，在此我们给出一个规模相对较少，约束相对较少的较为简单的排课问题。
解决排课中的问题，既能满足老师授课上机的要求又能满足学生对上机时间的合理安排。
让学校、老师和同学的满意。
让老师满意，就是安排尽量少出现像同一天同一位老师上1-2节，7-8节，最好是1-2节面授然后4-5节课上机；让同学们满意，可从以下几方面考虑，比如，同一班级同一门课程，至少应隔一天上一次，另外对学生感到比较难学的课程尽量安排在最好的时段，上机时间要安排在面授课之后；让学校满意，就是尽量减少因出现问题而不得不为老师调课的次数。
根据实际情况在具体模型建立过程中采用了0-1矩阵法，矩阵的乘法等数学方法，建立优化类数学模型来求解有效矩阵，根据有效矩阵初排课表，结合多方面因素建立修正矩阵，对初排课表逐层修改，得出最优排课表。
并通过matlab实现算法和给出模型的解。
先将123班级课表和20张老师课表转换为0-1变量，有课改为0，没课改为1，组成两个矩阵，然后可用VB编程得到一个新的矩阵，两矩阵中元素都为1时，新的矩阵对应的元素就为1，即老师和班级同时有空时为1。
将多目标函数转换为单目标函数，其他的要求可直接在约束条件中满足。
然后用lingo软件编程解决（其约束条件和目标函数都可用lingo的语句表示出来）关键词：排课问题 0-1矩阵矩阵的乘法优化目标矩阵 lingo VB1 问题重述排课是教务运作中的一项重要工作，同时排课问题也是一个复杂的组合优化问题，对此问题的建模和求解，难度都非常大。
多数情况下我们只是满足于求解问题的一个可行解，而对此可行解的进一步优化往往通过手工完成，效率很低。
数学建模课程设置方案模板
一、课程背景随着科学技术的飞速发展，数学建模作为一种跨学科的研究方法，在各个领域都得到了广泛的应用。
为了培养学生的数学思维、创新能力以及解决实际问题的能力，特制定本数学建模课程设置方案。
二、课程目标1. 理解数学建模的基本概念、原理和方法；2. 掌握数学建模的基本步骤和技巧；3. 培养学生的数学思维、创新能力以及解决实际问题的能力；4. 提高学生的团队合作意识和沟通能力。
三、课程内容1. 数学建模基本概念与原理- 数学建模的定义与意义- 数学建模的基本步骤- 数学建模的基本方法2. 数学建模常用工具与软件- MATLAB- Python- SPSS- Maple3. 数学建模案例解析- 典型数学建模问题分类- 案例分析：工程、经济、管理、生物、环境等领域4. 数学建模竞赛培训- 数学建模竞赛规则与流程- 竞赛案例分析- 团队协作与沟通技巧5. 数学建模实践- 学生自主选题，进行数学建模实践- 教师指导，对实践过程进行监督与评价四、课程教学方法1. 讲授法：系统讲解数学建模的基本概念、原理和方法；2. 案例分析法：通过案例分析，让学生了解数学建模在实际问题中的应用；3. 实践教学法：引导学生进行数学建模实践，提高学生的动手能力；4. 讨论法：组织学生进行课堂讨论，培养学生的创新思维和团队协作能力；5. 竞赛培训法：结合数学建模竞赛，提高学生的竞赛能力和综合素质。
五、课程考核方式1. 期末考试：占总成绩的40%，主要考察学生对数学建模基本概念、原理和方法的理解；2. 实践报告：占总成绩的30%，主要考察学生在数学建模实践中的表现；3. 团队合作：占总成绩的20%，主要考察学生在团队协作过程中的表现；4. 课堂表现：占总成绩的10%，主要考察学生的出勤、课堂讨论等表现。
六、课程安排1. 课程总学时：64学时，包括32学时理论教学和32学时实践教学；2. 理论教学：每周2学时，共计16周；3. 实践教学：每周2学时，共计16周；4. 期末考试：1学时。
数学建模课程规划方案模板
一、课程概述1. 课程名称：数学建模2. 课程性质：专业选修课，面向理工科学生开设3. 课程目标：培养学生运用数学知识解决实际问题的能力，提高学生的创新思维和团队协作能力。
4. 课程内容：数学建模的基本理论、方法与应用，包括线性规划、非线性规划、整数规划、图论网络优化、概率与智能优化算法等。
5. 学时安排：32学时，其中理论课24学时，实践课8学时。
二、课程教学计划1. 第一阶段（1-4周）：基础知识与理论（1）数学建模基本概念、方法与应用（2）线性规划的基本理论、模型与求解方法（3）非线性规划的基本理论、模型与求解方法（4）整数规划的基本理论、模型与求解方法2. 第二阶段（5-8周）：图论网络优化与概率优化（1）图论基本概念与网络优化模型（2）概率优化基本理论、模型与求解方法（3）智能优化算法的基本原理与应用3. 第三阶段（9-12周）：实践与案例分析（1）学生分组，完成实际数学建模项目（2）指导教师点评与指导（3）优秀项目展示与交流4. 第四阶段（13-16周）：课程总结与考试（1）课程总结，回顾所学内容（2）布置课后作业，巩固所学知识（3）进行课程考试，检验学习成果三、教学方法与手段1. 讲授法：系统讲解数学建模的基本理论、方法与应用。
2. 案例分析法：通过实际案例，让学生了解数学建模在实际问题中的应用。
3. 实践法：引导学生分组完成实际数学建模项目，提高学生的实际操作能力。
4. 讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，培养学生的创新思维和团队协作能力。
5. 多媒体教学：利用PPT、视频等多媒体手段，丰富教学内容，提高教学效果。
四、考核方式1. 平时成绩（30%）：包括课堂表现、作业完成情况等。
2. 实践成绩（40%）：包括实际数学建模项目完成情况、指导教师点评等。
3. 期末考试（30%）：书面考试，检验学生对课程知识的掌握程度。
五、教学资源1. 教材：《数学建模与数学实验》、《数学模型》等。
2. 在线资源：中国大学MOOC、网易云课堂等在线课程。
《数学建模》课程教学大纲
《数学建模》课程教学大纲课程编号：适用专业：数学专业学时数：64 学分数：4 开课学期：第4学期先修课程：《数学分析》，《高等代数》，《概率与数理统计》执笔者：徐全智编写日期：2013年1月审核人（教学副院长）：一、课程性质和目标授课对象：数学专业二年级课程类别:学科基础课教学目标：在现有数学基础上拓展加深学生的数学理论、提高数学素养. 为培养学生初步具备与其他学科领域沟通，并将数学理论成功地运用于各个学科领域的素质和能力奠定基础. 初步掌握运用数学理论分析及研究方法，初具进行数学建模、科学计算、数据处理、使用数学软件、查阅科技文献、撰写科技论文等科研能力. 培养学生的创新思维、创新意识与创新能力.二、课程内容安排和要求（一）教学内容、要求及教学方法教学方法：课堂讲授与上机实践结合, 采用开放式的问题驱动式授课形式. 加强学生的课上课下实践环节.课堂讲授56学时, 上机实践10学时第一章建模概念及建模方法论（20学时）理解数学科学的重要性; 理解数学模型定义(E.A.Bendar); 理解数学模型的可转移性与普适性；掌握从现实对象到数学模型的抽象过程；了解数学建模过程的不唯一性，建模方法的多样性；掌握数学建模应遵循的一般原则.了解数学建模的各主要阶段性工作: 问题前期分析、条件假设、数学模型建立、模型参数估计、模型求解、模型解的分析和检验等.了解几种数学创造性思维方法：发散性思维、类比思维、猜测思维、归纳思维等；掌握启发思维的提问题法和关键词联想法; 掌握小组群体思维方法，整体把握问题的问题分解法;掌握分析问题的基本步骤：明确问题、条件及数据分析、建立问题的整体框架；了解数据对模型建立的作用; 了解常见收集数据方法，掌握数据的初步分析与整理方法；了解建立数学模型的几类方法: 机理分析法、测试分析法、模拟仿真法；掌握建立微分方程的微元法、平衡与增长式、机理分析法等.掌握建立数学模型的技巧：模型的整体设计、利用假设简化或明确问题、用数学语言和数学表达式表述数学模型；掌握求解数学模型的基本技巧和原则；了解模型以及模型解的分析和检验思想及方法.第二章数值计算方法(6学时)理解插值基本概念，掌握线性插值，理解拉格朗日插值，理解三次样条插值，了解插值应用案例.理解曲线拟合的最小二乘法原理，掌握求解曲线拟合的最小二乘解法，了解拟合应用实例.理解数值求积思想，掌握梯形公式，理解牛顿-柯特斯求积公式，了解拉格朗日型数值积分的误差，掌握高斯求积公式，了解高斯点及系数的计算.第三章最优化模型(6学时)理解线性规划概念，了解求解线性规划模型的Matlab函数，了解线性规划问题建模实例；非线非线性规划概念，了解求解非线性规划模型的Matlab函数，理解蒙特卡罗法在求解非线性规划问题中的应用过程，了解非线性规划问题建模实例；了解最优化问题综合建模案例，掌握最优化模型的建模步骤.第四章随机数据建模(10学时)了解离散数据的归类: 随机数据与非随机数据，了解随机数据的归类：动态数据与静态数据；了解针对不同数据的建模方法的差异.掌握经验模型建立的思想和关键步骤; 掌握基于静态数据的回归分析建模思想以及多元线性回归模型的关键步骤; 了解一元多项式回归模型线性化处理方法.掌握基于动态数据的时间序列分析建模思想; 了解三类线性时间序列模型AR(p)、MA(q)和ARMA(p, q)；了解非平稳时间序列分解预处理方法.了解统计模型的检验与评价的必要性；掌握多元线性回归模型检验：回归方程的显著性检验、回归系数的显著性检验、“最优”回归方程的选择.掌握探索性数据分析的图表描述方法及常见统计指标，并能通过软件实现；了解聚类分析和方差分析的基本原理，并能通过软件实现.第五章微分与差分方程(8学时)了解量纲齐次原则和Buckinggham Pi定理，掌握量纲分析法对模型进行检验。
排课建模
排课问题的数学建模摘要为了解决日益繁琐的排课问题，针对本校情况，我们将在本文对排课问题进行分析和讨论（课程分类，课室条件，老师要求等），利用排课软件，设计程序，建立各种模型来进行排课。
背景由于受教育人口的增加，教育制度的改革完善，科学领域的日益广泛，人们将面对越来越多排课问题。
据了解，很多学校机构还是用人工排课，人工操作不仅工作量大而且容易出错。
因此，利用计算机建立排课模型，模拟排课是非常有必要的。
问题提出随着现代教学的改革及各项教育工程的实施，新的教育体制对课表的编排提出了更高的要求。
但现实生活中，排课问题屡屡皆是，小学如此，中学如此，大学更是如此，不仅科目多样，而且教室、老师多变，这使得排课问题往往是很令人费解的。
经过分析，排课问题就是多资源组合问题，问题的求解就是找出各个元素之间的对应关系。
进而将各个元素之间的联系进一步确定，转化成一个可以量度其大小的值，从而确定优先级。
下面我们将通过分析得出数学模型来模拟排课。
关键词课程分类优先考虑分2个课表软件排课程序排课分元素排课数据收集与分类首先确定排课的对象，这里我们以本校为对象，考虑到学校课程规模过于庞大，为简化问题，这里把对象缩小为信息工程的应用电子技术方向专业的课程。
经过我们的收集和分类，课程总共可分为1公共基础理论课，2专业基础理论课，3实验实习实训课，4专业基础理论课，5专业理论课，6设计课这六类课程。
然后我们把地点，也就是教室分为1（400人），2（200人），3（100人），4（50人），5体育馆，6实验室这六个场地。
接着是老师，由于对老师的情况并不十分了解，而且老师的特性分化不明显，这里简单地把老师分为1男教师和2女教师。
数据性质和意义公共基础理论课：该课程数目多，课时长，而且需要的教室多为大教室，但是课程类型表现明显，所以排这类课规模大但容易排。
专业基础理论课：科目多，一般为两个班同时授课，容易排。
专业理论课：课程不难安排，最大问题是老师的分配。
高中建模课程教案设计模板
一、课程名称：高中建模课程二、教学目标：1. 让学生了解数学建模的基本概念、方法和步骤。
2. 培养学生运用数学知识解决实际问题的能力。
3. 提高学生的逻辑思维、创新思维和团队协作能力。
三、教学内容：1. 数学建模的基本概念、方法和步骤。
2. 常见的数学建模模型及其实际应用。
3. 数学建模软件的使用方法。
四、教学过程：1. 导入新课- 结合生活实例，引导学生思考数学建模在生活中的应用。
- 简要介绍数学建模的基本概念、方法和步骤。
2. 课堂讲解- 详细讲解数学建模的基本概念、方法和步骤。
- 介绍常见的数学建模模型及其实际应用。
- 讲解数学建模软件的使用方法。
3. 案例分析- 选择具有代表性的数学建模案例，分析其建模过程和结果。
- 引导学生分析案例中的建模方法、模型选择和结果评价。
4. 实践操作- 学生分组进行数学建模实践，根据实际生活问题进行建模。
- 教师指导学生使用数学建模软件进行建模，并分析结果。
5. 课堂总结- 总结本节课所学内容，强调数学建模的重要性。
- 布置课后作业，巩固所学知识。
五、教学评价：1. 课堂表现：观察学生在课堂上的参与度、提问和回答问题的情况。
2. 案例分析：评价学生对案例的分析能力，包括建模方法、模型选择和结果评价等方面。
3. 实践操作：评价学生在实践操作过程中的建模能力，包括模型构建、软件使用和结果分析等方面。
4. 课后作业：评价学生对课后作业的完成情况，巩固所学知识。
六、教学资源：1. 教材：《高中数学建模教程》2. 教学课件3. 数学建模软件：MATLAB、Mathematica等4. 实际生活问题案例七、教学时间安排：1. 导入新课：5分钟2. 课堂讲解：30分钟3. 案例分析：20分钟4. 实践操作：30分钟5. 课堂总结：5分钟注：以上教案设计模板仅供参考，具体教学过程可根据实际情况进行调整。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
3，通过我们建立的排课模型，综合优缺点分析，对学校教务处排课表问题中出现的问题给出合理的、可行性的建议。
5-6．模型的建立与求解
4.1因为周末不安排上机，晚上可安排上机，所以一周有25节课可以上机。
每节课序号如下：
3.根据要求（3），可假设周末不安排上机，这样老师学生都愿意，并假设晚上可以安排上机。
4.将要求（4）作为目标函数，（1）（2）（3）为约束条件。
3 符号说明
在模型的求解过程中有说明
4 问题分析
1，通过对所给附件中课表的安排发现影响排课的因素主要有以下几项：
其中时间又有面授时间和上机时间之分
分别以单箭头左边的为行右边的为列建立两关系间的有效矩阵A、B、D，由 得矩阵C，再由 得矩阵E,确定其中的时间课程矩阵B为目标矩阵,以A、C、D影响矩阵为约束对目标矩阵进行修改即可得所求的最优目标矩阵B，以最优目标矩阵B初排课表，再根据修正矩阵E对初排课表进行修正即可得最优排课表。
A1=(11101 10111 11111 10011 11111 )
所以A1和B1中的对应的元素同时为1是，C1中相应的元素才为1，根据VB编程可得C1（见附表1），所以
同理由A2，B2可得C2，将C1，C2…….C20组成一个123行25列的矩阵，得：
5.5确定约束条件
设x是一个123行25列的矩阵
关键词：排课问题 0-1矩阵 矩阵的乘法 优化目标矩阵 lingo VB
1 问题重述
排课是教务运作中的一项重要工作，同时排课问题也是一个复杂的组合优化问题，对此问题的建模和求解，难度都非常大。多数情况下我们只是满足于求解问题的一个可行解，而对此可行解的进一步优化往往通过手工完成，效率很低。目前有很多计算机专家和数学专家都致力于对大规模排课问题的研究，在此我们给出一个规模相对较少，约束相对较少的较为简单的排课问题，请同学们加以解决。
要求：
（1）为了保证授课效果，学院规定每个老师在同一个时间段只能为1个班级进行指导；而同一时段允许有两名教师在同一个机房分别指导一个班级；
（2）上机指导老师尽可能指导自己授课班级的学生；
（3）周末尽可能不安排上机；其次晚上尽可能不安排上机。
（4）为了减少教师到新校区的次数，上机时间尽可能与其授课时间安排在同一天。
所以令
M=sign(-mi)+sign(-m2)+……..+sign(-m20)
因为m1 为0或1，在其前加一个负号，所以-m1取0或-1，再用数值函数，可得目标函数： max=M (即老师全天没课时尽可能不来指导上机)
7．模型的推广与评价
优点：
1，用0-1规划解决相互约束问题。形成“时间段-课程-教师-机房“组合，科学合理；
15
化工1104(47)
16
化工1105(46)
17
化工1106(46)
18
采矿1101(37)
19
采矿1102(38)
20
采矿1103(37)
21
环工1101(35)
22
环工1102(34)
23
4
王思鹏
3,5
矿加1101(37)
24ห้องสมุดไป่ตู้
矿加1102(36)
25
矿加1103(37)
26
交工1101(33)
先将123班级课表和20张老师课表转换为0-1变量，有课改为0，没课改为1，组成两个矩阵，然后可用VB编程得到一个新的矩阵，两矩阵中元素都为1时，新的矩阵对应的元素就为1，即老师和班级同时有空时为1。将多目标函数转换为单目标函数，其他的要求可直接在约束条件中满足。然后用lingo软件编程解决（其约束条件和目标函数都可用lingo的语句表示出来）
计算机程序设计基础
五六
计算机程序设计基础
七 八
计算机程序设计基础
九 十
老师有课时不能指导学生上机，在一周25节课中老师没课改为1，有课改为0则第一位老师的课表转换为0-1则得到：
陈英教师课表
星期一
星期二
星期三
星期四
星期五
一二
1
1
1
1
1
三四
1
0
1
0
1
五六
1
1
1
0
1
七八
0
1
1
1
1
九 十
1
1
1
1
1
将表格转换为一维数组有25列（对应25节课），则A1=(11101 10111 11111 10011 11111 )，同理第二位老师的课表转换为0-1，则得到A2=（11111 00011 11111 00011 11111），那么20位老师是否有空指导学生上机组成了一个20行25列的矩阵A，如下：
（5）还有其它要求可根据高校教学的情况，酌情给出，给出时要充分考虑教学规律、教学效果和大部分老师、学生的要求。
2 条件假设
1. 每个机房大约容纳90人，每个班都在45人以下，所以假设每个机房在同一时间可容纳2个班，有5个机房。所以有2*5=10个班可同时上机。
2. 题目中要求（1）很容易满足，班级老师一对一。根据要求（2），可假设上机指导老师必须指导自己授课班级的学生。
同理可得B3，B4…….B20（B20为第20个老师所教的班组成的矩阵）。
那么这20个老师教的123个班级组成一个123行25列的矩阵：
4.4只有老师和学生同时有空，学生才能上机。矩阵Ａ１中１表示老师有空，Ｂ１表示老师所教的班有空。由矩阵Ａ１和Ｂ１可得矩阵Ｃ１。
矩阵Ｃ１表示老师和其所教的班级同时有空
3
物理1102(31)
4
2
丁胜
1,3，5
金材1101(40)
5
金材1102(41)
6
金材1103(39)
7
土木1101(29)
8
土木1102(43)
9
土木1103(42)
10
机工1105(38)
11
机工1106(38)
12
3
黄远林
5
安全1101(34)
13
安全1102(35)
14
安全1103(34)
39
人力1102(43)
40
社保1101(30)
41
英语1101(30)
42
英语1102(28)
43
英语1103(28)
44
行管1101(36)
45
行管1102(36)
46
社保1102(29)
47
信息（电专）1101(34)
48
信息（电专）1102(31)
49
7
刘琼
1,3
法学1102(31)
50
法学1102(31)
财务1102(30)
64
财务1103(30)
65
9
吴志祥
1,3，5
建筑1101(25)
66
建筑1102(24)
67
建艺1101(33)
68
装饰(专)1001(41)
69
10
杨治
1,3，5
土木1104(41)
70
土木1105(41)
71
无材1101(43)
72
无材1102(42)
73
无材1103(43)
课程时间安排的优化模型
摘 要
排课是教务运作中的一项重要工作，同时排课问题也是一个复杂的组合优化问题，对此问题的建模和求解，难度都非常大。多数情况下我们只是满足于求解问题的一个可行解，而对此可行解的进一步优化往往通过手工完成，效率很低。目前有很多计算机专家和数学专家都致力于对大规模排课问题的研究，在此我们给出一个规模相对较少，约束相对较少的较为简单的排课问题。解决排课中的问题，既能满足老师授课上机的要求又能满足学生对上机时间的合理安排。让学校、老师和同学的满意。
周一
周二
周三
周四
周五
1-2节
1
6
11
16
21
3-4节
2
7
12
17
22
5-6节
3
8
13
18
23
7-8节
4
9
14
19
24
9-10节（晚上）
5
10
15
20
25
老师编号和班级编号如下：
老师编号
老师姓名
老师全天没课
老师上机指导的班级
班级编号
1
陈英
周3，周5
材控1103(35)
1
材控1104(37)
2
物理1101(31)
令m1= (i=1,2,3,4)
第二位老师周一周三周五全天没课，i为5,6,7,8,9,10,11,12表示表示第二个老师指导标号为5,6,7,8,9,10,11,12的8个班上机
令m2= + (i=6,7,8,9,10,11,12)
以此类推，可得m3,m4……m20.
因为在lingo中@sign表示当x<0时返回-1，x>=0返回1
目前，某校的计算机上机课大都安排在计算机学院，计算机学院有5个机房用于学生上机，每个机房大约容纳90人。安排上机的课程共有4门，指导上机的教师共有24人，其中20人为课程的授课教师，见附件1，其他四人为机房的管理人员，依次为陆老师，章老师，张老师和彭老师，其中陆老师负责2个机房。共有123个班级需要上机，详细名单见附件1。教师和学生的上机时间不能和他们的授课课程时间冲突，为此我们给出了各位教师和各个班级学生的课程表，见文件夹附件2。四名管理人员可全天进行上机指导，但只能在自己负责的机房进行.