数学建模系列-常用模型
数学建模—函数模型及其应用
(k为常数,k≠0);
(4)指数型函数模型:f(x)=abx+c(a,b,c为常数,a≠0,b>0,b≠1);
(5)对数型函数模型:f(x)=mlogax+n(m,n,a为常数,m≠0,a>0,a≠1);
(6)幂型函数模型:f(x)=axn+b(a,b,n为常数,a≠0);
1 (),∈1 ,
了该车相邻两次加油时的情况.
加油时间
2020年5月1日
2020年5月15日
加油量(升)
12
48
加油时的累计里程(千米)
35 000
35 600
注:“累计里程”指汽车从出厂开始累计行驶的路程.
在这段时间内,该车每100千米平均耗油量为(
A.6升 B.8升
C.10升 D.12升
)
答案 B
解析 因为第一次油箱加满,所以第二次的加油量即为该段时间内的耗油量,
3
log 4 8 + = 1,
+ = 1,
解析依题意得
即 2
解得 a=2,b=-2.则
log 4 64 + = 4,
3 + = 4.
y=2log4x-2,当 y=8 时,即 2log4x-2=8,解得 x=1 024.
关键能力 学案突破
考点1
利用函数图像刻画实际问题
【例1】 (2020北京东城一模,10)
故耗油量V=48升.而这段时间内行驶的里程数S=35 600-35 000=600千米.
所以这段时间内,该车每100千米平均耗油量为
48
×100=8升,故选B.
600
3.(2020北京平谷二模,9)溶液酸碱度是通过pH计算的,pH的计算公式为
数学建模系列-常用模型-PPT
若选择队员i参加泳姿j 的比赛，记xij=1, 否则记xij=0
目标 函数
45
MinZ
cijxij
j1 i1
约束 每人最多入选泳姿之一 每种泳姿有且只有1人
条件
4
xij 1, i 1,5
j1
5
xij 1, j 1,4
i1
32
模型求解 输入LINDO求解
MIN 66.8x11+75.6x12+87x13+58.6x14 +… … +67.4x51+71 x52+83.8x53+62.4x54
22
4.计算总排序权向量并做一致性检验
计算最下层对最上层总排序的权向量。 利用总排序一致性比率
C R a 1 C1 Ia2C2 Iam CmI a 1R1 Ia2R2 Iam Rm I CR0.1
进行检验。若通过，则可按照总排序权向量表示的结果进 行决策，否则需要重新考虑模型或重新构造那些一致性比
j 1
m
a jbnj bn
j 1
20
层次总排序的一致性检验
设 B层 B1,B2,对上,B 层n( 层)中因A素
Aj(j1,2,,m )
的层次单排序一致性指标为
CI
，随机一致性指为
j
RI，j
则层次总排序的一致性比率为：
C R a 1 C1 Ia2C2 Iam CmI a 1R1 Ia2R2 Iam Rm I
性越严重。用最大特征值对应的特征向量作为被比较因素对上
层某因素影响程度的权向量，其不一致程度越大，
引起的判断误差越大。因而可以用 n数值的大小来衡量
A 的不一致程度。
定义一致性指标
常见数学建模模型
常见数学建模模型一、线性规划模型线性规划是一种常用的数学建模方法，它通过建立线性函数和约束条件，寻找最优解。
线性规划可以应用于各种实际问题，如生产调度、资源分配、运输问题等。
通过确定决策变量、目标函数和约束条件，可以建立数学模型，并利用线性规划算法求解最优解。
二、整数规划模型整数规划是线性规划的一种扩展形式，它要求决策变量为整数。
整数规划模型常用于一些离散决策问题，如旅行商问题、装箱问题等。
通过引入整数变量和相应的约束条件，可以将问题转化为整数规划模型，并利用整数规划算法求解最优解。
三、非线性规划模型非线性规划是一类目标函数或约束条件中存在非线性项的优化问题。
非线性规划模型常见于工程设计、经济优化等领域。
通过建立非线性函数和约束条件，可以将问题转化为非线性规划模型，并利用非线性规划算法求解最优解。
四、动态规划模型动态规划是一种通过将问题分解为子问题并以递归方式求解的数学建模方法。
动态规划常用于求解具有最优子结构性质的问题，如背包问题、最短路径问题等。
通过定义状态变量、状态转移方程和边界条件，可以建立动态规划模型，并利用动态规划算法求解最优解。
五、排队论模型排队论是一种研究队列系统的数学理论，可以用于描述和优化各种排队系统，如交通流、生产线、客户服务等。
排队论模型通常包括到达过程、服务过程、队列长度等要素，并通过概率和统计方法分析系统性能，如平均等待时间、系统利用率等。
六、图论模型图论是一种研究图结构和图算法的数学理论，可以用于描述和优化各种实际问题，如网络优化、路径规划、社交网络等。
图论模型通过定义节点、边和权重，以及相应的约束条件，可以建立图论模型，并利用图算法求解最优解。
七、随机模型随机模型是一种考虑不确定性因素的数学建模方法，常用于风险评估、金融建模等领域。
随机模型通过引入随机变量和概率分布，描述不确定性因素，并利用概率和统计方法分析系统行为和性能。
八、模糊模型模糊模型是一种用于处理模糊信息的数学建模方法，常用于模糊推理、模糊控制等领域。
数学建模系列-常用模型
A1, A2 , A3, A4 , A5
分别表示 景色、费用、 居住、饮食、 旅途。
由上表，可得成对比较矩阵
1
2
1 2 1
4 7
3 5
3
5
A
1 4Βιβλιοθήκη 1 711 1 2 3
1 3
1 3
1 5
1 5
2 3
1 1
1
1
旅游问题的成对比较矩阵共有6个（一个5阶，5个3阶）。
问题：两两进行比较后，怎样才能知道，下层各因素对上 层某因素的影响程度的排序结果呢？
3 层次单排序及一致性检验
层次单排序：确定下层各因素对上层某因素影响程度的过程。 用权值表示影响程度，先从一个简单的例子看如何确定权值。
例如 一块石头重量记为1，打碎分成 n各小块，各块的重量
分别记为：w1, w2, , wn
则可得成对比较矩阵 由右面矩阵可以看出，
wi wi wk
wj
wk w j
决策层对总目标的权向量为： 0.3, 0.246, 0.456
又 CR (0.263 0.003 0.475 0.001 0.055 0 0.099 0.005 0.110 0) / 0.58 0.015 0.1
故，层次总排序通过一致性检验。
0.3, 0.246, 0.456 可作为最后的决策依据。
率 CR 较大的成对比较矩阵。
三 层次分析法建模举例
1 旅游问题 (1)建模
Z
A1
A2 A3
B1
B2
A4 A5
B3
A1, A2 , A3, A4 , A5
分别分别表示景色、费用、 居住、饮食、旅途。
B1, B2 , B3
常见数学建模模型
常见数学建模模型一、线性规划模型线性规划是一种常见的数学优化方法，广泛应用于工程、经济、管理等领域。
线性规划模型的目标是在给定的约束条件下，求解一个线性目标函数的最优解。
其中，约束条件通常是线性等式或不等式，而目标函数是一个线性函数。
在实际应用中，线性规划模型可以用于生产计划、资源分配、运输问题等。
例如，一个工厂的生产计划中需要确定每种产品的产量，以最大化利润为目标，并且需要满足一定的生产能力和市场需求的约束条件。
二、整数规划模型整数规划是线性规划的一种扩展形式，其目标函数和约束条件仍然是线性的，但变量需要取整数值。
整数规划模型常用于离散决策问题，如项目选择、设备配置等。
例如，一个公司需要决定购买哪些设备以满足生产需求，设备的数量必须是整数，且需要考虑成本和产能的约束。
三、动态规划模型动态规划是一种求解多阶段决策问题的数学方法。
该模型通常包含一个阶段决策序列和一个状态转移方程，通过递推求解最优解。
动态规划模型被广泛应用于资源分配、路径规划、项目管理等领域。
例如，一个工程项目需要确定每个阶段的最佳决策，以最小化总成本或最大化总效益。
在每个阶段，决策的结果会影响到下一个阶段的状态和决策空间，因此需要使用动态规划模型进行求解。
四、图论模型图论是研究图和网络的数学理论。
图论模型常用于解决网络优化、路径规划、最短路径等问题。
例如，一个物流公司需要确定最佳的送货路径，以最小化运输成本或最短时间。
可以将各个地点看作图中的节点，道路或路径看作边，利用图论模型求解最优路径。
五、回归分析模型回归分析是研究变量之间关系的一种统计方法。
回归分析模型通常用于预测和建立变量之间的数学关系。
例如，一个销售公司需要预测未来销售额与广告投入、市场份额等因素的关系。
可以通过回归分析模型建立销售额与这些因素之间的数学关系，并进行预测和决策。
六、排队论模型排队论是研究排队系统的数学理论。
排队论模型常用于优化服务质量、降低排队成本等问题。
数学建模经典模型
正规战争模型 双方均以正规部队作战
• 甲方战斗减员率只取决于乙方的兵力和战斗力
f(x, y)=ay, a ~ 乙方每个士兵的杀伤率
a=ry py, ry ~射击率， py ~命中率
xayxu(t) ybxyv(t) gb,x brxpx
x ay
• 忽略非战斗减员
y bx
• 假设没有增援
x(0) x0, y(0) y0
1）总人数N不变，病人和健康
人的 比例分别为 i(t),s(t) .
SI 模型
2）每个病人每天有效接触人数 ~ 日
为, 且使接触的健康人致病.
接触率
N [ i( t t) i( t) [ ]s ( t)N ] ( t) ti
di si
dt
s(t)i(t)1
di dt
i (1 i )
f0
K0 K 0
y(t) f0
[1(1 K K 0 0)e (1 )t] 1 1
3) 经济增长的条件 产值Q(t)增长 dQ/dt > 0
Q f0L(y g )g ,(y)y
d dQ tf0Lg(y)d dy t f0g(y)d dL tf0 L2 1 y [f0 (1 )y 1 ]
y(t) f0
[1(1 K K 0 0)e (1 )t] 1 1
d dQ t0 1K 0 /K 0 e(1)t 1 1
0 d/Q d t0 ~ 劳动力相对增长率
0 当 t ( 1 1 )l1 n )( 1 (K 0 /K 0 )d ,/d Q 0 t
3) 经济增长的条件
有效接触人数，称为接触数.
模型3
di/dt
dii[i(11)]
dt
接触数 (感染期内每个
数学建模常用模型及代码
数学建模常用模型及代码
一.规划模型
1.线性规划
线性规划与非线性规划问题一般都是求最大值和最小值，都是利用最小的有限资源来求最大利益等，一般都利用lingo工具进行求解。
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2.整数规划
求解方式类似于线性规划，但是其决策变量x1,x2等限定都是整数的最优化问题。
传送门
3. 0-1规划
决策变量只能为0或者为1的一类特殊的整数规划。
n个人指派n项工作的问题。
传送门
４.非线性规划
目标函数或者存在约束条件函数是决策变量的非线性函数的最优化问题。
传送门
５.多目标规划
研究多于一个的目标函数在给定区域上的最优化。
把求一个单目标，在此单目标最优的情况下将其作为约束条件再求另外一个目标。
传送门
6.动态规划
运筹学的一个分支。
求解决策过程最优化的过程。
传送门
二. 层次分析法
是一种将定性和定量相结合的，系统化的，层次化的分析方法，主要有机理分析法和统计分析法。
传送门
三.主成分分析
指标之间的相关性比较高，不利于建立指标遵循的独立性原则，指标之间应该互相独立，彼此之间不存在联系。
传送门。
数学建模常用模型方法总结
数学建模常用模型方法总结数学建模是指用数学方法对实际问题进行抽象和描述，进而建立数学模型来解决实际问题的方法。
数学建模是现代科学技术的重要手段之一，它在实际应用中起着重要的作用。
下面将介绍一些常用的数学建模方法。
一、线性规划线性规划是在约束条件下求解线性目标函数的问题，广泛应用于经济、工程等领域。
它的数学模型可以表示为：$$\begin{align*}\text{maximize}\quad & \mathbf{C}^T\mathbf{X} \\\text{subject to}\quad & \mathbf{A}\mathbf{X} \leq \mathbf{b} \\& \mathbf{X} \geq \mathbf{0}\end{align*}$$其中，$\mathbf{C}$是一个列向量，$\mathbf{X}$是要优化的目标变量，$\mathbf{A}$是一个矩阵，$\mathbf{b}$是一个列向量。
二、非线性规划非线性规划是在约束条件下求解非线性目标函数的问题。
非线性规划模型往往在现实问题中具有更广泛的适用性。
非线性规划的数学模型可以表示为：$$\begin{align*}\text{maximize}\quad & f(\mathbf{X}) \\\text{subject to}\quad & \mathbf{g}(\mathbf{X}) \leq\mathbf{0} \\& \mathbf{h}(\mathbf{X}) = \mathbf{0}\end{align*}$$其中，$f(\mathbf{X})$是一个目标函数，$\mathbf{g}(\mathbf{X})$是不等式约束条件，$\mathbf{h}(\mathbf{X})$是等式约束条件。
三、动态规划动态规划是一种通过将问题分解成子问题的方式来求解复杂问题的方法。
它通常适用于具有最优子结构性质的问题。
数学建模模型常用的四大模型及对应算法原理总结
数学建模模型常用的四大模型及对应算法原理总结四大模型对应算法原理及案例使用教程：一、优化模型线性规划线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，在线性回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。
如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。
案例实操非线性规划如果目标函数或者约束条件中至少有一个是非线性函数时的最优化问题叫非线性规划问题，是求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。
建立非线性规划模型首先要选定适当的目标变量和决策变量，并建立起目标变量与决策变量之间的函数关系，即目标函数。
然后将各种限制条件加以抽象，得出决策变量应满足的一些等式或不等式，即约束条件。
整数规划整数规划分为两类：一类为纯整数规划，记为PIP，它要求问题中的全部变量都取整数；另一类是混合整数规划，记之为MIP，它的某些变量只能取整数，而其他变量则为连续变量。
整数规划的特殊情况是0-1规划，其变量只取0或者1。
多目标规划求解多目标规划的方法大体上有以下几种：一种是化多为少的方法，即把多目标化为比较容易求解的单目标，如主要目标法、线性加权法、理想点法等；另一种叫分层序列法，即把目标按其重要性给出一个序列，每次都在前一目标最优解集内求下一个目标最优解，直到求出共同的最优解。
目标规划目标规划是一种用来进行含有单目标和多目标的决策分析的数学规划方法，是线性规划的特殊类型。
目标规划的一般模型如下：设xj是目标规划的决策变量，共有m个约束条件是刚性约束，可能是等式约束，也可能是不等式约束。
设有l个柔性目标约束条件，其目标规划约束的偏差为d+, d-。
设有q个优先级别，分别为P1, P2, …, Pq。
在同一个优先级Pk中，有不同的权重，分别记为[插图], [插图]（j=1,2, …, l）。
数学建模_四大模型总结
数学建模_四大模型总结四类基本模型1 优化模型1.1 数学规划模型线性规划、整数线性规划、非线性规划、多目标规划、动态规划。
1.2 微分方程组模型阻滞增长模型、SARS 传播模型。
1.3 图论与网络优化问题最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。
1.4 概率模型决策模型、随机存储模型、随机人口模型、报童问题、Markov 链模型。
1.5 组合优化经典问题● 多维背包问题(MKP)背包问题：n 个物品，对物品i ，体积为i w ，背包容量为W 。
如何将尽可能多的物品装入背包。
多维背包问题：n 个物品，对物品i ，价值为i p ，体积为i w ，背包容量为W 。
如何选取物品装入背包，是背包中物品的总价值最大。
多维背包问题在实际中的应用有：资源分配、货物装载和存储分配等问题。
该问题属于NP 难问题。
● 二维指派问题(QAP)工作指派问题：n 个工作可以由n 个工人分别完成。
工人i 完成工作j 的时间为ij d 。
如何安排使总工作时间最小。
二维指派问题（常以机器布局问题为例）：n 台机器要布置在n 个地方，机器i 与k 之间的物流量为ik f ，位置j 与l 之间的距离为jl d ，如何布置使费用最小。
二维指派问题在实际中的应用有：校园建筑物的布局、医院科室的安排、成组技术中加工中心的组成问题等。
● 旅行商问题(TSP)旅行商问题：有n 个城市，城市i 与j 之间的距离为ij d ，找一条经过n 个城市的巡回（每个城市经过且只经过一次，最后回到出发点），使得总路程最小。
● 车辆路径问题(VRP)车辆路径问题（也称车辆计划）：已知n 个客户的位置坐标和货物需求，在可供使用车辆数量及运载能力条件的约束下，每辆车都从起点出发，完成若干客户点的运送任务后再回到起点，要求以最少的车辆数、最小的车辆总行程完成货物的派送任务。
TSP 问题是VRP 问题的特例。
数学建模常用算法模型
数学建模常用算法模型在数学建模中，常用的算法模型包括线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、图论算法以及遗传算法等。
下面将对这些算法模型进行详细介绍。
1.线性规划：线性规划是一种用于求解最优化问题的数学模型和解法。
它的目标是找到一组线性约束条件下使目标函数取得最大（小）值的变量取值。
线性规划的常用求解方法有单纯形法、内点法和对偶理论等。
2.整数规划：整数规划是一种求解含有整数变量的优化问题的方法。
在实际问题中，有时变量只能取整数值，例如物流路径问题中的仓库位置、设备配置问题中的设备数量等。
整数规划常用的求解方法有分支界定法和割平面法等。
3.非线性规划：非线性规划是一种求解非线性函数优化问题的方法，它在实际问题中非常常见。
与线性规划不同，非线性规划的目标函数和约束函数可以是非线性的。
非线性规划的求解方法包括牛顿法、拟牛顿法和全局优化方法等。
4.动态规划：动态规划是一种用于解决决策过程的优化方法。
它的特点是将问题划分为一系列阶段，然后依次求解每个阶段的最优决策。
动态规划常用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题，例如背包问题和旅行商问题等。
5.图论算法：图论算法是一类用于解决图相关问题的算法。
图论算法包括最短路径算法、最小生成树算法、网络流算法等。
最短路径算法主要用于求解两点之间的最短路径，常用的算法有Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。
最小生成树算法用于求解一张图中连接所有节点的最小代价树，常用的算法有Prim算法和Kruskal算法。
网络流算法主要用于流量分配和问题匹配，例如最大流算法和最小费用最大流算法。
6.遗传算法：遗传算法是一种借鉴生物进化原理的优化算法。
它通过模拟生物的遗传、变异和选择过程，不断优化问题的解空间。
遗传算法适用于对问题解空间有一定了解但难以确定最优解的情况，常用于求解复杂的组合优化问题。
总结起来，数学建模中常用的算法模型包括线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、图论算法以及遗传算法等。
数学建模c题常用模型
数学建模c题常用模型第一种常用模型是线性规划模型。
线性规划模型是一种优化模型，可以用于解决最大化或最小化的问题。
该模型的目标函数和约束条件都是线性的，可以通过线性规划算法求解。
线性规划模型广泛应用于生产调度、资源分配、运输问题等领域。
例如，在生产调度中，可以利用线性规划模型确定最优的生产计划，以最大化产量或最小化成本。
第二种常用模型是整数规划模型。
整数规划模型是在线性规划模型的基础上加上了整数变量的限制条件，即决策变量必须取整数值。
整数规划模型适用于需要做出离散决策的问题，如旅行商问题、装箱问题等。
例如，在旅行商问题中，整数规划模型可以用于确定旅行商的最短路径，以便在有限的时间内访问所有城市。
第三种常用模型是动态规划模型。
动态规划模型适用于具有重叠子问题和最优子结构特征的问题。
通过将问题分解为多个子问题，并保存子问题的解，可以避免重复计算，提高求解效率。
动态规划模型广泛应用于路径规划、资源分配、序列比对等问题。
例如，在路径规划中，可以利用动态规划模型确定最短路径或最优路径。
第四种常用模型是随机模型。
随机模型是一种考虑不确定性因素的模型，可以用于分析风险和制定决策策略。
随机模型通常使用概率分布描述不确定性，并通过概率方法进行求解。
随机模型广泛应用于金融风险管理、供应链管理、环境管理等领域。
例如，在金融风险管理中，可以利用随机模型对投资组合的风险进行评估和优化。
第五种常用模型是图论模型。
图论模型是一种用图来表示和解决问题的模型。
通过将问题抽象为图的结构和关系，可以利用图论算法求解最优解或最优路径。
图论模型广泛应用于网络优化、社交网络分析、物流路径规划等领域。
例如，在网络优化中，可以利用图论模型确定最短路径、最小生成树等问题。
以上是数学建模中常用的几种模型，每种模型都有其独特的应用场景和解决问题的方法。
在实际应用中，可以根据具体问题的特点选择合适的模型，并利用数学建模的方法进行求解。
数学建模模型的使用不仅能够提高问题的求解效率和准确性，还可以帮助分析问题的本质和规律，为决策提供科学依据。
数学建模所有模型用途总结
数学建模所有模型用途总结数学建模是一种将实际问题转化为数学模型并通过数学方法求解的方法和技巧。
它在各个领域都有广泛的应用，可以帮助我们更好地理解和解决现实世界中的问题。
本文将总结数学建模的所有模型用途。
1.优化模型优化模型是数学建模中最常见的一种模型。
它通过建立数学模型来寻找使目标函数达到最大或最小的最优解。
优化模型可以应用于生产调度、资源分配、运输路线规划等问题。
例如，在生产调度中，我们可以利用优化模型来确定最佳的生产计划，以最大化产量或最小化成本。
2.预测模型预测模型是根据已有的数据和规律来预测未来的发展趋势。
它可以应用于经济预测、天气预报、股票市场预测等领域。
例如，在经济预测中，我们可以利用预测模型来预测未来的经济增长率，以帮助政府制定相应的宏观经济政策。
3.决策模型决策模型是用于辅助决策的一种模型。
它可以帮助人们在面对复杂的决策问题时做出科学合理的决策。
决策模型可以应用于投资决策、风险评估、市场营销策略等问题。
例如，在投资决策中，我们可以利用决策模型来评估各种投资方案的风险和收益，以帮助投资者做出明智的投资决策。
4.模拟模型模拟模型是通过建立仿真模型来模拟和分析现实世界中的复杂系统。
它可以帮助人们更好地理解系统的运行规律，并提供决策支持。
模拟模型可以应用于交通流量模拟、气候模拟、环境模拟等领域。
例如，在交通流量模拟中，我们可以利用模拟模型来评估不同的交通管理策略对交通流量的影响，以优化交通系统的运行效率。
5.网络模型网络模型是一种描述和分析网络结构和功能的数学模型。
它可以帮助人们研究和优化网络的布局、传输效率、容错性等问题。
网络模型可以应用于电力网络、通信网络、社交网络等领域。
例如，在电力网络中，我们可以利用网络模型来评估不同的电网布局方案，以提高电力系统的可靠性和稳定性。
6.随机模型随机模型是一种描述和分析随机现象的数学模型。
它可以帮助人们研究随机事件的概率分布、统计特性等问题。
随机模型可以应用于风险评估、信号处理、金融风险管理等领域。
数学建模主要运用的模型
数学建模主要运用的模型
数学建模是一门跨学科的学科，涉及到多个领域和学科的知识。
在数学建模中，模型是非常重要的一部分，它是问题的抽象表现，是对问题的形式化描述。
本文将介绍数学建模主要运用的模型，包括线性规划模型、非线性规划模型、动态规划模型、贝叶斯网络模型、支持向量机模型等。
线性规划模型是数学建模中应用最广泛的一种模型，它适用于各种资源的优化配置问题。
线性规划模型的目标是在一组线性约束条件下，最大化或最小化某一目标函数的值。
其优点在于求解方法简单，计算效率高，适用范围广泛。
非线性规划模型是指目标函数或约束条件中至少有一个是非线
性的规划模型。
非线性规划模型中的问题通常较为复杂，求解难度较大。
但是，非线性规划模型适用范围广泛，可以解决许多线性规划模型无法解决的问题。
动态规划模型是解决最优化问题的一种方法，特别适用于具有重叠子问题和最优子结构的问题。
动态规划模型的优点在于可以减少计算量，提高计算效率，适用于一些复杂的问题。
贝叶斯网络模型是一种概率图模型，用于描述变量之间的条件依赖关系。
贝叶斯网络模型适用于各种领域的问题，包括数据挖掘、机器学习、生物信息学等。
其优点在于可以处理不确定性问题，提高预测的准确性。
支持向量机模型是一种监督学习方法，用于分类和回归分析。
支
持向量机模型的优点在于可以解决高维数据的分类问题，具有较好的泛化能力和鲁棒性。
总之，数学建模主要运用的模型包括线性规划模型、非线性规划模型、动态规划模型、贝叶斯网络模型、支持向量机模型等。
这些模型在不同的问题中都有着广泛的应用，并且不断地得到发展和完善。
数学建模系列-常用模型
性能，并根据评估结果进行模型优化或调整。
03
CATALOGUE
支持向量机模型
模型定义
线性分类器
支持向量机是一种线性分类器，通过找到一个超平面来分隔两个类 别的数据点。
核函数
支持向量机使用核函数将输入空间映射到一个高维特征空间，使得 线性分类器在高维空间中更容易找到分隔超平面。
间隔最大化
支持向量机旨在最大化间隔，即最小化分类错误的距离，以提高分类 器的泛化能力。
模型建立
数据预处理
对数据进行标准化或归一化处理，以确保不同特征的尺度不会影 响模型的性能。
核函数选择
选择合适的核函数，如线性核、多项式核、径向基函数等，以适 应不同的数据分布和问题类型。
参数调整
调整模型参数，如惩罚系数和核函数的参数，以获得最佳的分类 效果。
模型应用
二分类问题
支持向量机适用于解决二分类问题，如垃圾邮件分类、人脸识别 等。
05
CATALOGUE
主成分分析模型
模型定义
主成分分析（PCA）是一种常用的多 元统计分析方法，它通过线性变换将 多个相关变量转化为少数几个不相关 的变量，这些不相关的变量称为主成 分。
主成分分析旨在减少数据集的维度同 时保留数据集中的主要变化模式，以 便更好地理解数据的结构和关系。
模型建立
确定数据集
模型应用
总结词
K-均值聚类模型广泛应用于数据挖掘、模式识别、图 像处理等领域，可以用于市场细分、异常检测、分类 问题等。
详细描述
K-均值聚类模型的应用非常广泛，例如在市场细分中 ，可以将消费者按照购买行为、偏好等特征进行分类 ，帮助企业更好地理解客户需求和市场趋势。在异常 检测中，可以通过观察聚类结果中的离群点，发现数 据中的异常值。在图像处理中，可以将图像分割成不 同的区域，对每个区域进行特征提取和分析。此外， K-均值聚类模型还可以用于分类问题中，将数据点划 分为不同的类别。
常见数学建模模型
常见数学建模模型数学建模是数学与现实问题相结合的一门学科，通过数学方法和技巧对现实问题进行抽象和描述，从而得到问题的解决方案。
常见数学建模模型有线性规划模型、回归分析模型、离散事件模型和优化模型等。
下面将分别介绍这些常见数学建模模型的基本原理和应用领域。
一、线性规划模型线性规划模型是一种数学模型，用于解决具有线性约束条件的最优化问题。
其基本原理是通过线性目标函数和线性约束条件，找到使目标函数取得最大或最小值的变量取值。
线性规划模型广泛应用于生产调度、物流配送、资源优化等领域。
二、回归分析模型回归分析模型是通过建立变量之间的数学关系，预测或解释一个变量与其他变量之间的关系。
常见的回归分析模型包括线性回归模型、多项式回归模型和逻辑回归模型等。
回归分析模型在市场预测、金融风险评估等领域有广泛的应用。
三、离散事件模型离散事件模型是一种描述系统内离散事件发生和演化的数学模型。
该模型中，系统的状态随着事件的发生而发生改变，事件之间的发生是离散的。
离散事件模型广泛应用于排队系统、供应链管理、网络优化等领域。
四、优化模型优化模型是通过建立目标函数和约束条件，寻找使目标函数取得最大或最小值的变量取值。
常见的优化模型包括整数规划模型、非线性规划模型和动态规划模型等。
优化模型广泛应用于生产调度、资源分配、路径规划等领域。
以上是常见数学建模模型的基本原理和应用领域。
数学建模模型的应用能够帮助我们解决实际问题，优化决策过程，提高效率和准确性。
在实际应用中，我们可以根据具体问题的特点选择合适的数学建模模型，并通过数学方法求解得到最优解。
数学建模30种经典模型matlab
一、概述数学建模是数学与实际问题相结合的产物，通过建立数学模型来解决现实生活中的复杂问题。
Matlab作为一个强大的数学计算工具，在数学建模中具有重要的应用价值。
本文将介绍30种经典的数学建模模型，以及如何利用Matlab对这些模型进行建模和求解。
二、线性规划模型1. 线性规划是数学建模中常用的一种模型，用于寻找最优化的解决方案。
在Matlab中，可以使用linprog函数对线性规划模型进行建模和求解。
2. 举例：假设有一家工厂生产两种产品，分别为A和B，要求最大化利润。
产品A的利润为$5，产品B的利润为$8，而生产每单位产品A 和B分别需要8个单位的原料X和10个单位的原料Y。
此时，可以建立线性规划模型，使用Matlab求解最大化利润。
三、非线性规划模型3. 非线性规划是一类更加复杂的规划问题，其中目标函数或约束条件存在非线性关系。
在Matlab中，可以使用fmincon函数对非线性规划模型进行建模和求解。
4. 举例：考虑一个有约束条件的目标函数，可以使用fmincon函数在Matlab中进行建模和求解。
四、整数规划模型5. 整数规划是一种特殊的线性规划问题，其中决策变量被限制为整数。
在Matlab中，可以使用intlinprog函数对整数规划模型进行建模和求解。
6. 举例：假设有一家工厂需要决定购物哪种机器设备，以最大化利润。
设备的成本、维护费用和每台设备能生产的产品数量均为已知条件。
可以使用Matlab的intlinprog函数对该整数规划模型进行建模和求解。
五、动态规划模型7. 动态规划是一种数学优化方法，常用于多阶段决策问题。
在Matlab 中，可以使用dynamic programming toolbox对动态规划模型进行建模和求解。
8. 举例：考虑一个多阶段生产问题，在每个阶段都需要做出决策以最大化总利润。
可以使用Matlab的dynamic programming toolbox对该动态规划模型进行建模和求解。
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同理B得2 ,，B3 对总目标的权值分别为： 0.246, 0.456,
决策层对总目标的权向量为：
0.3, 0.246 , 0.456
又 CR (0.263 0.003 0.475 0.001
0.055 0 0.099 0.005 0.110 0)
/ 0.58 0.015 0.1
建立选择旅游地层次结构
选择
旅游地
景
费
居
饮
旅
色
用
住
食
途
苏杭、
黄山、桂林
目标层Z 准则层A 方案层B
Z
A1
A2
A3
B1
B2
A4
A5
B3
A1, A2 , A3 , A4 , A5
分别分别表示景色、费用、 居住、饮食、旅途。
B1, B2 , B3
分别表示苏杭、黄山、桂林。
2 构造成对比较矩阵
设某层有 个因n 素，
三 层次分析法建模举例
1 旅游问题 (1)建模
Z
A1
A2
A3
B1
B2
A4
A5
B3
A1, A2 , A3 , A4 , A5
分别分别表示景色、费用、 居住、饮食、旅途。
B1, B2 , B3
分别表示苏杭、黄山、桂林。
（2）构造成对比较矩阵
1
2 1
1
2 1 1
4 7 1
3
5 1
3
5 1
A 4 7
b1m
a jb1 j b1 j 1
B2
b21 b22 b2m
m
a jb2 j b2
j 1
m
Bn
bn1 bn2 bnm
a jbnj bn j 1
层次总排序的一致性检验
设 层B B1对, B上2层,( ,层B)n中因素
A
的层次单排序一致性指标为
，随机一C致I 性j 指为
则层次总排序的一致性比率为：
若选择队员i参加泳姿j 的比赛，记xij=1, 否则记xij=0
目标函 数
45
Min Z
cij xij
j 1 i 1
约束 每人最多入选泳姿之一
X x1, x2 , , xn
要比较它们对上一层某一准则（或目标）的影响程度，确定
在该层中相对于某一准则所占的比重。（即把 个因素对上 n
层某一目标的影响程度排序）
上述比较是两两因素之间进行的比较，比较时取1~9尺度。
用 a表ij 示第 个因i 素相对于第 个因素的j比较结果，则
aij
1 a ji
一般，当一致性比率
CR CI 0.1 时，认为 RI
A
的不一致程度在容许范围之内，可用其归一化特征向量
作为权向量，否则要重新构造成对比较矩阵，对
A
加以调整。
一致性检验：利用一致性指标和一致性比率<0.1
及随机一致性指标的数值表，对 进行检验A的过程。
4 层次总排序及其一致性检验
确定某层所有因素对于总目标相对重要性的排序权值过程，
2 3
1 3
1 5
2
1
1
1
1
3
1
1
3 5
1 2 5
B1
1 2
1
2
1 5
1 2
1
1 B2 3
1 3 1
1
8 1
3
8 3 1
1 1 3
B3
1 1
1 1
3
3 3 1
1 3 4
B4
1 3
1
1
1 4
1
1
1 B5 1
1 1
1
4 1
4
4 4 1
(3)计算层次单排序的权向量和一致性检验
即 B层第 个i因素对
总目标的权值为：
B1 : a1b11 a2b12 amb1m B2 : a1b21 a2b22 amb2m
m
a jbij j 1
Bn : a1bn1 a2bn2 ambnm
A
A1, A2 , , Am
B层的层次
B
a1, a2 , , am
总排序
m
B1
b11 b12
1
w
2
A w1
wn w1
w1 w2 1
wn
w2
w1
wn w2
wn
1
即， aik akj aij i, j 1,2, , n
但在例2的成对比较矩阵中，
在正互反矩阵
中，A若
a23 7, a21 2, a13 4 a23 a21 a13
aik则称akj 为一a致ij阵。 A
一致阵的性质：
1.
aij
1 a ji
, aii
1, i, j 1,2,
,n
2. A的各行成比例，则 rankA 1
3. A的最大特征根（值）为 λ n, 其余n-1个
特征根均等于 0。
4. A的任一列(行)都是对应于特征根 的特征向量n。
若成对比较矩阵是一致阵，则我们自然会取对应于最
大特征根 的归n 一化特征向量
k 3.005 3.002 3 3.009 3
CI k 0.003 0.001 0 0.005 0 RI k 0.58 0.58 0.58 0.58 0.58
计算 CR可k知
B1, B2 , B3 , B通4 过, B一5致性检验。
（4）计算层次总排序权值和一致性检验
B1 对总目标的权值为： 0.595 0.263 0.082 0.475 0.429 0.055 0.633 0.099 0.166 0.110 0.3
1
1
A1, A2 , A3 , A4 , A5
分别表示 景色、费用、 居住、饮食、 旅途。
由上表，可得成对比较矩阵
1
2
1 2 1
4 7
3 5
3
5
A
1 4
1 7
1
1 1 2 3
1 3
1 3
1 5
1 5
2 3
1 1
1
1
旅游问题的成对比较矩阵共有6个（一个5阶，5个3阶）。
问题：两两进行比较后，怎样才能知道，下层各因素对上 层某因素的影响程度的排序结果呢？
故，层次总排序通过一致性检验。
0.3, 0.246 , 0.456 可作为最后的决策依据。
即各方案的权重排序为
B3 B1 B2
又 B1, B2 , B3 分别表示苏杭、黄山、桂林，
故最后的决策应为去桂林。
模型Ⅱ：线性规划
问题二 混合泳接力队的选拔
5名候选人的百米成绩
蝶泳 仰泳 蛙泳 自由泳
数学建模常用模型
模型Ⅰ：层次分析法
问题1 选择旅游地
现有三个旅游胜地可供选择，分别为苏杭、黄山、 桂林，下面将作出旅游地的选择。
面临各种各样的方案，要进行比较、判断、评价、最后 作出决策。这个过程主观因素占有相当的比重给用数学方法 解决问题带来不便。T.L.saaty等人20世纪在七十年代提出了 一种能有效处理这类问题的实用方法。
定义随机一致性指标 RI
随机构造500个成对比较矩阵
A1, A2 , , A500
则可得一致性指标
CI1, CI 2 , , CI500
RI
CI1 CI 2
CI 500
1 2
500
500
n
500
n 1
随机一致性指标 RI 的数值：
n 12 3
4
5
6
7
8
9
10 11
RI 0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51
层次分析法（AHP）具体步骤：
✓明确问题 ✓递阶层次结构的建立 ✓建立两两比较的判断矩阵 ✓层次单排序 ✓层次综合排序
层次分析法的基本步骤
1 建立层次结构模型 一般分为三层，最上面为目标层，最下
面为方案层，中间是准则层或指标层。 若上层的每个因素都支配着下一层的所有因
素，或被下一层所有因素影响，称为完全层次结 构，否则称为不完全层次结构。
计算最下层对最上层总排序的权向量。 利用总排序一致性比率
CR a1CI1 a2CI 2 amCI m a1RI1 a2 RI 2 am RI m
CR 0.1
进行检验。若通过，则可按照总排序权向量表示的结果进行决策，否则需要重
新考虑模型或重新构造那些一致性比率
较大的成对比较矩阵。
CR
3 层次单排序及一致性检验
层次单排序：确定下层各因素对上层某因素影响程度的过程。
用权值表示影响程度，先从一个简单的例子看如何确定权值。
例如 一块石头重量记为1，打碎分成 各小块，各n块的重量
分别记为： w1, w2 , , wn
则可得成对比较矩阵
由右面矩阵可以看出，
wi wi wk
wj
wk w j
2,4,6,8 表示需要在上述两个标准之间拆衷时的标度
1/bij 两个元素的反比较
旅游问题中，第二层A的各因素对目标层Z的影响两两比较结果如 下：
Z A1 A2 A3 A4 A5
A1
1 1/2 4
3
3
A2
2 1 7 55
A3 1/4 1/7 1 1/2 1/3
A4 1/3 1/5 2
1
1
A5 1/3 1/5 3
w1, w2 , , wn
wi 表示下层第 个i因素对上层某因素影响程度的权值。
若成对比较矩阵不是一致阵，Saaty等人建议用其最大
n