姜启源等编数学模型件概率模型
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数学模型（姜启源第三版第二章）
数学模型（姜启源第三版第⼆章）1.学校共1000名学⽣，235⼈住在A宿舍，333⼈住在宿舍，432⼈住在，学⽣梦要组织⼀个10⼈的委员会，试⽤下列办法分配各宿舍的委员数：（1）按⽐例分配取整数的名额后，剩下的名额按惯例分给⼩树部分较⼤者。
（2）节中的Q值⽅法。
（3）⽅法：将A,B,C各宿舍的⼈数⽤正整数相除，其商数如下表：将所得商数从⼤到⼩取前10个（10为席位数），在数字下标以横线，表中A,B,C⾏有横线的数分别为2,3,5，这就是3个宿舍分配的席位。
你能解释这种⽅法的道理吗。
如果委员会从10⼈增⾄15⼈，⽤以上3种⽅法两次分配的结果列表⽐较。
（4）你能提出其它⽅法吗。
⽤你的⽅法分配上⾯的名额。
2.⽤微积分的⽅法导出节的公式（2）。
3.在节中考虑8⼈艇分重量级组(桨⼿体重不超过86kg)和轻量级组（桨⼿体重不超过73kg，建⽴模型说明重量级组的成绩⽐轻量级组⼤约好5%。
4.⽤节实物交换模型中介绍的⽆差别曲线的概率，讨论以下雇员和雇主之间的协议关系：（1）以雇员⼀天的⼯作时间t和⼯资ω分别为横坐标和纵坐标，画出雇员⽆差别曲线族的⽰意图。
解释曲线为什么是你画的那种形状。
（2）如果雇主付计时⼯资，对不同的⼯资率（单位时间的⼯资）画出计时⼯资线族。
根据雇员的⽆差别曲线族和雇主的计时⼯资线族，讨论双⽅将在怎样的⼀条曲线上达成协议。
（3）雇员和雇主已经达成了⼀个协议（⼯作时间1t和⼯资1ω）.如果雇主想使雇员的⼯作时间增加到2t,他有两种⽅法：⼀是提⾼计时⼯资率，在协议线的另⼀点（2t,2ω）达成新的协议；⼆是实⾏超t t-付给更⾼的超时时⼯资制，即对⼯时1t仍付原计时⼯资，对⼯时21⼯资。
试⽤作图⽅法分析哪种办法对雇主更有利，指出这个结果的条件.5.在节核武器竞赛模型中，证明由（6）式表⽰的⼄安全线=的性质。
()y f x6.在节核武器竞赛模型中，讨论以下因素引起的平衡点的变化：（1）甲⽅提⾼导弹导航系统的性能。
数学模型姜启源 ppt课件
6
《数学模型》 姜启源 主编
数学模型
9 五 5－6 6.4种群的相互依存
2
7.1市场经济中的蛛网模型
10 五 5－6 7.2减肥计划-节食与运动
2
8.3层次分析模型
12 五 5－6 8.4效益的合理分配
2
9.2报童的诀窍(讨论课)
13 五 5－6 9.5随机人口模型
2
9.6航空公司的预定票策略
14 五 5－6 10.1牙膏的销售量
数学模型
对于一个现实对象，为了一个特定目的， 根据其内在规律，作出必要的简化假设， 运用适当的数学工具，得到的一个数学结构。
数学
建立数学模型的全过程
建模 （包括表述、求解、解释、检验等）
2020/11/13
12
《数学模型》 姜启源 主编
第一章 建立数学模型
1.2 数学建模的重要意义
• 电子计算机的出现及飞速发展； • 数学以空前的广度和深度向一切领域渗透。
1.3 数学建模示例
1.4 数学建模的方法和步骤
1.5 数学模型的特点和分类
1.6 怎样学习数学建模
2020/11/13
8
《数学模型》 姜启源 主编
第一章 建立数学模型
1.1 从现实对象到数学模型
我们常见的模型
玩具、照片、飞机、火箭模型… … ~ 实物模型
水箱中的舰艇、风洞中的飞机… … ~ 物理模型
《数学模型》 姜启源 主编
数学模型
数学模型
2020/11/13
1
《数学模型》 姜启源 主编
数学模型
课程简介
课程名称 数学模型与数学建模 Mathematical Modeling
先修课程 微积分、线性代数、概率论与数理统计 课程简介
《数学模型》 姜启源 主编
数学模型
9 五 5－6 6.4种群的相互依存
2
7.1市场经济中的蛛网模型
10 五 5－6 7.2减肥计划-节食与运动
2
8.3层次分析模型
12 五 5－6 8.4效益的合理分配
2
9.2报童的诀窍(讨论课)
13 五 5－6 9.5随机人口模型
2
9.6航空公司的预定票策略
14 五 5－6 10.1牙膏的销售量
数学模型
对于一个现实对象，为了一个特定目的， 根据其内在规律，作出必要的简化假设， 运用适当的数学工具，得到的一个数学结构。
数学
建立数学模型的全过程
建模 （包括表述、求解、解释、检验等）
2020/11/13
12
《数学模型》 姜启源 主编
第一章 建立数学模型
1.2 数学建模的重要意义
• 电子计算机的出现及飞速发展； • 数学以空前的广度和深度向一切领域渗透。
1.3 数学建模示例
1.4 数学建模的方法和步骤
1.5 数学模型的特点和分类
1.6 怎样学习数学建模
2020/11/13
8
《数学模型》 姜启源 主编
第一章 建立数学模型
1.1 从现实对象到数学模型
我们常见的模型
玩具、照片、飞机、火箭模型… … ~ 实物模型
水箱中的舰艇、风洞中的飞机… … ~ 物理模型
《数学模型》 姜启源 主编
数学模型
数学模型
2020/11/13
1
《数学模型》 姜启源 主编
数学模型
课程简介
课程名称 数学模型与数学建模 Mathematical Modeling
先修课程 微积分、线性代数、概率论与数理统计 课程简介
姜启源编数学模型第四版
第26页/共76页
一般模型 x(t) ~甲方兵力，y(t) ~乙方兵力
模型 假设
• 每方战斗减员率取决于双方的兵力和战斗力. • 每方非战斗减员率与本方兵力成正比. • 甲乙双方的增援率为u(t), v(t).
x(t) f (x, y) x u(t), 0
tm~传染病高潮到来时刻
tm
1
ln
1 i0
1
t i 1 ?
(日接触率) tm
病人可以治愈！
第6页/共76页
模型3
传染病无免疫性——病人治愈成 为健康人，健康人可再次被感染. SIS 模型
增加假设 3）病人每天治愈的比例为 ~日治愈率
建模 N[i(t t) i(t)] Ns(t)i(t)t Ni(t)t
di
dt
i(1 i)
i
i[i (1 1 )]
i(0) i0
/
~ 日接触率 1/ ~感染期
~ 一个感染期内每个病人的
有效接触人数，称为接触数.
第7页/共76页
模型3
di/dt
di i[i (1 1 )]
dt
接触数 (感染期内每个
病人的有效接触人数)
i
i
>1
i0
>1
1
1-1/
接触率
N[i(t t) i(t)] [s(t)]Ni(t)t
di si
dt
s(t) i(t) 1
di
i(1 i)
dt
i(0) i0
第5页/共76页
模型2
i
di
i(1 i)
dt
i(0) i0
Logistic 模型
1
i(t)
一般模型 x(t) ~甲方兵力，y(t) ~乙方兵力
模型 假设
• 每方战斗减员率取决于双方的兵力和战斗力. • 每方非战斗减员率与本方兵力成正比. • 甲乙双方的增援率为u(t), v(t).
x(t) f (x, y) x u(t), 0
tm~传染病高潮到来时刻
tm
1
ln
1 i0
1
t i 1 ?
(日接触率) tm
病人可以治愈！
第6页/共76页
模型3
传染病无免疫性——病人治愈成 为健康人，健康人可再次被感染. SIS 模型
增加假设 3）病人每天治愈的比例为 ~日治愈率
建模 N[i(t t) i(t)] Ns(t)i(t)t Ni(t)t
di
dt
i(1 i)
i
i[i (1 1 )]
i(0) i0
/
~ 日接触率 1/ ~感染期
~ 一个感染期内每个病人的
有效接触人数，称为接触数.
第7页/共76页
模型3
di/dt
di i[i (1 1 )]
dt
接触数 (感染期内每个
病人的有效接触人数)
i
i
>1
i0
>1
1
1-1/
接触率
N[i(t t) i(t)] [s(t)]Ni(t)t
di si
dt
s(t) i(t) 1
di
i(1 i)
dt
i(0) i0
第5页/共76页
模型2
i
di
i(1 i)
dt
i(0) i0
Logistic 模型
1
i(t)
《数学模型》(第五版)-姜启源 第2章
q k j v(1 v / v f )
抛
物
线
交通流的主要参数及基本规律
q vk
v v f (1 k / k j ) q v f k (1 k / k j )
q k j v(1 v / v f )
流量q
qm
0
速度v
vf
km
kj
vf
km=kj/2 ~最大流量时的密度
第二章
初等模型
• 研究对象的机理比较简单
• 用静态、线性、确定性模型即可达到建模目的
可以利用初等数学方法来构造和求解模型
如果用初等和高等的方法建立的模型，其应用效果
差不多，那么初等模型更高明，也更受欢迎.
尽量采用简单的数学工具来建模
第
二
章
初
等
模
型
双层玻璃窗的功效
划艇比赛的成绩
实物交换
汽车刹车距离与道路通行能力
位时间内通过道路某断面的最大车辆数N (辆/h).
v~车速 (km/h)， D~最小车头间隔(m)
N=1000 v/D
城市通行能力模型
城市干道的通行能力
N=1000 v/D
最小车头间隔D主要由刹车距离d决定：
D=d+d0
d = c1v + c2 v2
d0~车身标准长度与两车间安全距离之和，取固定值.
Q1
1
l
, h
Q2 8h 1
d
取 h=l/d=4, 则 Q1/Q2
即双层玻璃窗与同样多材
料的单层玻璃窗相比，可
减少97%的热量损失.
结果分析
Q1/Q2
0.06
0.03
数学模型姜启源-(第五版)名师公开课获奖课件百校联赛一等奖课件
例2 奶制品旳生产销售计划 在例1基础上深加工
12h 1桶 牛奶 或
3kgA1 1kg 2h, 3元
获利24元/kg 0.8kgB1
获利44元/kg
8h
4kgA2
50桶牛奶, 480h
1kg 2h, 3元
获利16元/kg 0.75kgB2
获利32净利润最大
Objective value:
3460.800
Total solver iterations:
2
Variable
Value Reduced
Cost
X1 0.000000
1.680000
X2 168.0000
0.000000
X3 19.20230
0.000000
X4 0.000000
0.000000
O
c l5
l3 D x1
z=0 z=2400
在B(20,30)点得到最优解.
目的函数和约束条件是线性函数 可行域为直线段围成旳凸多边形 目旳函数旳等值线为直线
最优解一定在凸多边 形旳某个顶点取得.
模型求解
软件实现
LINGO
model: max = 72*x1+64*x2; [milk] x1 + x2<50; [time] 12*x1+8*x2<480; [cpct] 3*x1<100; end
决策 变量
目的 函数
8h
4kg A2
1kg
2h, 3元
出售x1 kg A1, x2 kg A2，
获利16元/kg
0.75kg B2
获利32元/kg
x3 kg B1, x4 kg B2
笔记-数学模型(第四版) 姜启源等编
x(t t ) x(t ) kx(t ) t
dx kx 当 t 0 得微分方程： dt x(0) x0
解微分方程
dx kdt x 1 x dx kdt ln( x) kt c1 x ce kt , c x0 x x0 e kt
dm dm 由死亡率的定义可得： dr ( r , t ), (r , t )dr m m
解得
( r ,t ) dr m( ) ln(m) | (r , t )dr , e m( )
t 时刻年龄为 的人的存活时间之和为： h( ) 所以时刻 t 年龄为 的人的期望寿命为：
P174 习题 4 1.设 x(t ), y (t ) 分别为 t 时刻甲乙双方的兵力，满足下列微分方程
x ay , (1) y bx, (2) x ( 0) x 0 , y ( 0) y 0 a 4, x 0 y 0 则当乙方取胜时，乙方的剩余兵力是多少？战斗时间 b 是多少？ （2） 若甲方在战斗开始后，有后备兵力以不变的速率 r 增援，试重新建立模 型， 讨论如何判断双方的胜负
0
( r , t ) dr
0
d
解：
设 t 时刻年龄为 的人的数目随时间变化的规律为： m m( r ), r 0
dm dm 由死亡率的定义可得： dr ( r , t ), (r , t )dr m m
解得
( r ,t ) dr m( ) ln(m) | (r , t )dr , e 0 0 m(0)
2.试推导 logistic 人口增长模型.即设时刻 t 的人口为 x(t ) ，单位时间内人口的 增量与 x(1
dx kx 当 t 0 得微分方程： dt x(0) x0
解微分方程
dx kdt x 1 x dx kdt ln( x) kt c1 x ce kt , c x0 x x0 e kt
dm dm 由死亡率的定义可得： dr ( r , t ), (r , t )dr m m
解得
( r ,t ) dr m( ) ln(m) | (r , t )dr , e m( )
t 时刻年龄为 的人的存活时间之和为： h( ) 所以时刻 t 年龄为 的人的期望寿命为：
P174 习题 4 1.设 x(t ), y (t ) 分别为 t 时刻甲乙双方的兵力，满足下列微分方程
x ay , (1) y bx, (2) x ( 0) x 0 , y ( 0) y 0 a 4, x 0 y 0 则当乙方取胜时，乙方的剩余兵力是多少？战斗时间 b 是多少？ （2） 若甲方在战斗开始后，有后备兵力以不变的速率 r 增援，试重新建立模 型， 讨论如何判断双方的胜负
0
( r , t ) dr
0
d
解：
设 t 时刻年龄为 的人的数目随时间变化的规律为： m m( r ), r 0
dm dm 由死亡率的定义可得： dr ( r , t ), (r , t )dr m m
解得
( r ,t ) dr m( ) ln(m) | (r , t )dr , e 0 0 m(0)
2.试推导 logistic 人口增长模型.即设时刻 t 的人口为 x(t ) ，单位时间内人口的 增量与 x(1
姜启源等编《数学模型》第四版-课件-第九章--概率模型
问题分析
• 进入稳态后为保证生产系统的周期性运转，应假 定工人们的生产周期相同，即每人作完一件产品 后，要么恰有空钩经过他的工作台，使他可将产 品挂上运走，要么没有空钩经过，迫使他放下这 件产品并立即投入下件产品的生产.
• 可以用一个周期内传送带运走的产品数占产品 总数的比例，作为衡量传送带效率的数量指标.
J(u)在u+x=S处达到最小
I(x)
J(u)与I(x)相似
I(S)+c0
I(x)在x=S处达到最小值I(S) I(S)
I(x)图形 I(S)
0s
I(x)c0I(S)的最小正根 s
S
x
9.4 轧钢中的浪费
背 轧制钢材 • 粗轧(热轧) ~ 形成钢材的雏形 景 两道工序 • 精轧(冷轧) ~ 得到钢材规定的长度
如 设每只挂钩为空的概率为q，则 p=1-q 何 求 设每只挂钩不被一工人触到的概率为r，则 q=rn
概 设每只挂钩被一工人触到的概率为u，则 r=1-u 率
一周期内有m个挂钩通过每一工作台的上方
u=1/m
p=1-(1-1/m)n
D=m[1-(1-1/m)n]/n
模型解释
传送带效率(一周期内运走 产品数与生产总数之比）
随机性模型
对象
X(t) ~ 时刻 t 的人口, 随机变量. Pn(t) ~概率P(X(t)=n), n=0,1,2,…
PP (xl) P P (x l)
切掉多余部 分的概率
整根报废 的概率
p(概率密度)
m P,P
P
m P ,P
存在最佳的m使总的浪费最小 0
PP´´ l
P mm
x
建模 选择合适的目标函数
姜启源编《数学建模》第四版 第十二章：马氏链模型
3 i
需求不超过存量,需求被售
需求超过存量,存量被售
[ j P ( D j S i ) iP ( D i S i ) ] P ( S i ) n n n n n
i 1 j 1
0 . 632 0 . 285 0 . 896 0 . 263 0 . 977 0 . 452 0.857
状态与状态转移
1 , 第 n 年健康 状态概率 a ( n ) P ( X i ), i n 状态 X n 2 , 第 n 年疾病 i 1 , 2 ,n 0 , 1 ,
转移概率 p P ( X j X i ), i , j 1 , 2 , n 0 , 1 , ij n 1 n
a (n) 1
i 1 i
k j 1
k
转移概率 p P ( X j X i ), p 0 , p 1 ,i 1 , 2 , , k ij n 1 n ij ij
基本方程
a ( n 1 ) a ( n ) p ,i 1 , 2 , , k i j ji
1. 正则链 ~ 从任一状态出发经有限次转移 能以正概率到达另外任一状态 (如例1) .
N 正则链 N , P 0
正则链 w , a ( n ) w ( n )w ~ 稳态概率
w 满足 wP w
0 .8 0 .2 例 1 . P 0 . 7 0 . 3
背景与问题
钢琴销售量很小，商店的库存量不大以免积压资金.
一家商店根据经验估计，平均每周的钢琴需求为1架. 存贮策略：每周末检查库存量，仅当库存量为零时， 才订购3架供下周销售；否则，不订购. • 估计在这种策略下失去销售机会的可能性有多大? 以及每周的平均销售量是多少?
需求不超过存量,需求被售
需求超过存量,存量被售
[ j P ( D j S i ) iP ( D i S i ) ] P ( S i ) n n n n n
i 1 j 1
0 . 632 0 . 285 0 . 896 0 . 263 0 . 977 0 . 452 0.857
状态与状态转移
1 , 第 n 年健康 状态概率 a ( n ) P ( X i ), i n 状态 X n 2 , 第 n 年疾病 i 1 , 2 ,n 0 , 1 ,
转移概率 p P ( X j X i ), i , j 1 , 2 , n 0 , 1 , ij n 1 n
a (n) 1
i 1 i
k j 1
k
转移概率 p P ( X j X i ), p 0 , p 1 ,i 1 , 2 , , k ij n 1 n ij ij
基本方程
a ( n 1 ) a ( n ) p ,i 1 , 2 , , k i j ji
1. 正则链 ~ 从任一状态出发经有限次转移 能以正概率到达另外任一状态 (如例1) .
N 正则链 N , P 0
正则链 w , a ( n ) w ( n )w ~ 稳态概率
w 满足 wP w
0 .8 0 .2 例 1 . P 0 . 7 0 . 3
背景与问题
钢琴销售量很小，商店的库存量不大以免积压资金.
一家商店根据经验估计，平均每周的钢琴需求为1架. 存贮策略：每周末检查库存量，仅当库存量为零时， 才订购3架供下周销售；否则，不订购. • 估计在这种策略下失去销售机会的可能性有多大? 以及每周的平均销售量是多少?
数学模型第四版姜启源
盟军(加)
盟军(英)
盟军(美一) 强化
盟军 缺口 (预备队)
原地 待命
德军 撤退 进攻
东进 盟 军 (美三 )
双方应该如何决策 ？
模型假设
? 博弈参与者为两方（盟军和德军）
? 盟军有3种使用其预备队的行动：强化缺口，原地 待命，东进；德军有 2种行动：向西进攻或向东撤退 .
? 博弈双方完全理性 ，目的都是使战斗中己方获得
(p*, q*): 混合(策略)纳什均衡(Mixed NE) 最优值均为 2/5
模型评述
?? 0 M ??1
0 ?? 0?
?占优(dominate) ：盟军的行动 2占优于1
??? 1 1?? （前面的非常数和博弈 M' 类似）
?混合策略似乎不太可行 ! 但概率可作为参考. ----现实：盟军让预备队原地待命（行动 2），而德军
O
x
vb=vs 1 vs
单一价格战略效率为
1x
? ? ? ? x 0 (vb ? vs )dvsdvb ? 3x(1 ? x) ? 3 / 4
? ?1 0
vb 0
(vb
?
vs )dvs dvb
x＝0.5
效率最大 (3/4)
线性价格战略
卖方报价 ps(vs) ＝ as+csvs; 买方报价 pb(vb) ＝ab+cbvb．
多个决策主体
博弈模型 合作博弈
决策主体的决策 行为发生直接相 互作用 (相互影响 )
博弈模型 (Game Theory)
非合作博弈
静态、动态 信息完全、不完全
军事、政治、经济、企业管理和社会科学中应用广泛
11.1 进攻与撤退的抉择
背 ? 1944年6月初，盟军在诺曼底登陆成功 . 景 ? 到8月初的形势：
盟军(英)
盟军(美一) 强化
盟军 缺口 (预备队)
原地 待命
德军 撤退 进攻
东进 盟 军 (美三 )
双方应该如何决策 ？
模型假设
? 博弈参与者为两方（盟军和德军）
? 盟军有3种使用其预备队的行动：强化缺口，原地 待命，东进；德军有 2种行动：向西进攻或向东撤退 .
? 博弈双方完全理性 ，目的都是使战斗中己方获得
(p*, q*): 混合(策略)纳什均衡(Mixed NE) 最优值均为 2/5
模型评述
?? 0 M ??1
0 ?? 0?
?占优(dominate) ：盟军的行动 2占优于1
??? 1 1?? （前面的非常数和博弈 M' 类似）
?混合策略似乎不太可行 ! 但概率可作为参考. ----现实：盟军让预备队原地待命（行动 2），而德军
O
x
vb=vs 1 vs
单一价格战略效率为
1x
? ? ? ? x 0 (vb ? vs )dvsdvb ? 3x(1 ? x) ? 3 / 4
? ?1 0
vb 0
(vb
?
vs )dvs dvb
x＝0.5
效率最大 (3/4)
线性价格战略
卖方报价 ps(vs) ＝ as+csvs; 买方报价 pb(vb) ＝ab+cbvb．
多个决策主体
博弈模型 合作博弈
决策主体的决策 行为发生直接相 互作用 (相互影响 )
博弈模型 (Game Theory)
非合作博弈
静态、动态 信息完全、不完全
军事、政治、经济、企业管理和社会科学中应用广泛
11.1 进攻与撤退的抉择
背 ? 1944年6月初，盟军在诺曼底登陆成功 . 景 ? 到8月初的形势：
数学模型第五版姜启源
数学模型第五版姜启源简介数学模型是一门研究数学与实际问题应用的学科。
姜启源教授的《数学模型》系列教材是广大数学爱好者和学习者的宝贵资料。
本文将介绍数学模型第五版姜启源的内容和特点。
内容概述数学模型第五版姜启源这本书主要涵盖了以下方面的内容：1.数学模型的基本概念：介绍数学模型的定义、分类以及数学模型构建的基本步骤。
2.线性规划：介绍线性规划的基本概念、线性规划模型的建立和求解方法，以及线性规划在实际问题中的应用。
3.整数规划：介绍整数规划的基本概念、整数规划模型的建立和求解方法，以及整数规划在实际问题中的应用。
4.图论与网络优化：介绍图论的基本概念、常见图论模型的建立和求解方法，以及图论在实际问题中的应用。
5.随机模型：介绍随机模型的基本概念、常见随机模型的建立和求解方法，以及随机模型在实际问题中的应用。
6.动态规划：介绍动态规划的基本概念、动态规划模型的建立和求解方法，以及动态规划在实际问题中的应用。
特点分析数学模型第五版姜启源具有以下几个特点：综合性本书对数学模型的研究内容进行了系统的整理和，包括线性规划、整数规划、图论与网络优化、随机模型以及动态规划等多个方面。
这使得读者能够从不同角度了解数学模型的应用领域和解决方法。
理论与实践结合本书不仅介绍了数学模型的理论基础，还结合实际问题进行案例分析和求解过程。
通过实际案例的引入，读者能够更好地理解数学模型和解决实际问题的方法。
解题思路明确本书对每一类数学模型都给出了清晰的解题思路和求解方法，从数学模型的建立到求解过程，都有详细的讲解和示例演示。
这有助于读者掌握解题的方法和技巧，提高数学建模能力。
应用广泛性数学模型是一门跨学科的学科，本书所涉及的数学模型方法和应用领域非常广泛，适用于工科、理科以及经济管理等多个领域。
，无论是学生还是研究者，都能从本书中获得实用的知识。
数学模型第五版姜启源是一本内容丰富、方法全面的数学模型教材。
它系统地介绍了数学模型的基本概念、建立方法和求解技巧，以及在实际问题中的应用。
姜启源版数学模型第三版第11章课件
0.184 0.368 0.448
已知初始状态，可预测第 n周初库存量Sn=i 的概率
正则 N 链 ,P N0 P2 0 正则链
稳态概率分布 w 满足 wP=w
w (w 1 ,w 2 ,w 3 ) (0 .2,0 8 .25 ,0 6 .43 )52 n, 状态概率 a (n )(0 .2,8 0 .25,6 0 .43) 52
随机繁殖 讨论基因类型的演变情况
假设
• 设群体中雄性、雌性的比例相等，基因类 型的分布相同（记作D:H:R）
• 每一雄性个体以D:H:R的概率与一雌性个体交配， 其后代随机地继承它们的各一个基因
• 设初始一代基因类型比例D:H:R =a:2b:c （a+2b+c=1), 记p=a+b, q=b+c, 则群体中优势基因和 劣势基因比例 d:r=p:q (p+q=1)。
k
i1
ai
(n)
1
转移 p ij 概 P (X n 1率 jX ni) pij0, k pij1,i1,2, ,k j1
基本方程
k
ai(n1 ) aj(n)pji,
i1 ,2, ,k
j 1
a(n)(a1(n),a2(n),,ak(n)) a(n1)a(n)P
~状态概率向量
P{pij}kk ~转移概率矩阵 a(n)a(0)Pn
p 1 2P (X n 1 2 (后d 代 )X r n （ 1为 d 父 ） )d q为
p 1 3P (X n 1 3 (后r代 )X rn （ 1为 d 父 ） )d 0为
p 2 1 P ( X n 1 1 ( 后 d ) X 代 n d （ 2 d 为 ） ) 父 r 1 /2 p p 为 /2
已知初始状态，可预测第 n周初库存量Sn=i 的概率
正则 N 链 ,P N0 P2 0 正则链
稳态概率分布 w 满足 wP=w
w (w 1 ,w 2 ,w 3 ) (0 .2,0 8 .25 ,0 6 .43 )52 n, 状态概率 a (n )(0 .2,8 0 .25,6 0 .43) 52
随机繁殖 讨论基因类型的演变情况
假设
• 设群体中雄性、雌性的比例相等，基因类 型的分布相同（记作D:H:R）
• 每一雄性个体以D:H:R的概率与一雌性个体交配， 其后代随机地继承它们的各一个基因
• 设初始一代基因类型比例D:H:R =a:2b:c （a+2b+c=1), 记p=a+b, q=b+c, 则群体中优势基因和 劣势基因比例 d:r=p:q (p+q=1)。
k
i1
ai
(n)
1
转移 p ij 概 P (X n 1率 jX ni) pij0, k pij1,i1,2, ,k j1
基本方程
k
ai(n1 ) aj(n)pji,
i1 ,2, ,k
j 1
a(n)(a1(n),a2(n),,ak(n)) a(n1)a(n)P
~状态概率向量
P{pij}kk ~转移概率矩阵 a(n)a(0)Pn
p 1 2P (X n 1 2 (后d 代 )X r n （ 1为 d 父 ） )d q为
p 1 3P (X n 1 3 (后r代 )X rn （ 1为 d 父 ） )d 0为
p 2 1 P ( X n 1 1 ( 后 d ) X 代 n d （ 2 d 为 ） ) 父 r 1 /2 p p 为 /2
(完整版)数学模型姜启源-第七章(第五版)
标准化第1步：区分
费用型属性 效益型属性
价格X1
性能X2, 款式X3
对费用型的属性值dij作倒数变换 ——将全部属性统一为效益型.
25 9 7
D 18
7
7
12 5 5
1/ 25 9 7
D 1/18
7
7
1/12 5 5
1）决策矩阵及其标准化
R (rij )mn , 0 rij 1
标准化第2步：对dij作比例尺度变换
rij
dij
m
dij
i 1
rij
dij
i
max
1, 2 ,
m
dij
rij
dij
m
di2j
i 1
R的列和为1 ~归一化
R的列最大值 为1~最大化
R的列模为1 ~模一化
R~标准化的决策矩阵 当且仅当dij=0时才有rij=0
比例变换假定: 属性的重要性随属性值线性变化.
2.决策矩阵 3.属性权重 4.综合方法. 1. 确定属性集合的一般原则： • 全面考虑, 选取影响力(或重要性) 强的. • 属性间尽量独立(至少相关性不太强) • 不选难以辨别方案优劣的(即使影响力很强). • 尽量选可量化的, 定性的也要能明确区分档次. • 若数量太多(如大于7个), 应将它们分层.
WP
0.3067 0.3364 0.3569
TOPSIS
0.2411 0.2840 0.4749
SAW(R归一化, 最大化), WP结果差别很小,
TOPSIS结果差别稍大. 优劣顺序均为A3 , A2 , A1
• 简单、直观的加权和法(SAW)是人们的首选.
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D87.5% (89.4%)
的途径： • 习题1
9.2 报童的诀窍
报童售报： a (零售价) > b(购进价) > c(退回价)
问 售出一份赚 a-b；退回一份赔 b-c 题 每天购进多少份可使收入最大？
购进太多卖不完退回赔钱
分 析
购进太少不够销售赚钱少
应根据需求确定购进量.
存在一个合 适的购进量
在生产进入稳态后，给出衡量传送带效 率的指标，研究提高传送带效率的途径.
问题分析
• 进入稳态后为保证生产系统的周期性运转，应假 定工人们的生产周期相同，即每人作完一件产品 后，要么恰有空钩经过他的工作台，使他可将产 品挂上运走，要么没有空钩经过，迫使他放下这 件产品并立即投入下件产品的生产.
• 可以用一个周期内传送带运走的产品数占产品 总数的比例，作为衡量传送带效率的数量指标.
a b bc
结果解释
n
0
n
p(r)dr p(r)dr
ab bc
取n使
n
0
p(r)dr
P1 ,
n
p(r)dr
P2
p
P ab 1
P bc 2
a-b ~售出一份赚的钱 b-c ~退回一份赔的钱
P1 P2
0
n
r
(a b) n , (b c) n
9.3 随机存贮策略
问 以周为时间单位；一周的商品销售量为随机； 题 周末根据库存决定是否订货，供下周销售.
每天需求量是随机的
每天收入是随机的
优化问题的目标函数应是长期的日平均收入 等于每天收入的期望
准 调查需求量的随机规律——每天 备 需求量为 r 的概率 f(r), r=0,1,2…
建 • 设每天购进 n 份，日平均收入为 G(n) 模 • 已知售出一份赚 a-b；退回一份赔 b-c
r n 售出r 赚(a b)r
• 骰子赌博的诀窍
• 敏感问题调查
调查目的：敏感问题出现的概率x有多大?
调查问卷：1.敏感问题，2.普通问题；回答：是，否
被调查人按单双学号回答问题1或2，答卷只有是或否
已知普通问题回答“是”的先验概率 p设调查人数为n，其中回答“是”的人数为m
xn / 2 pn / 2 m
x 2m / n p
(s, S) 存贮策略:下界s, 上界S，当周末库存小于s 时订货，使下周初的库存达到S; 否则，不订货.
考虑订货费、存贮费、缺货费、购进费，制订 （s, S) 存贮策略,使(平均意义下)总费用最小.
模型假设
• 每次订货费c0, 每件商品购进价c1, 每件商品 一周贮存费c2, 每件商品缺货损失费c3 (c1<c3).
第九章 概率模型
9.1 传送系统的效率 9.2 报童的诀窍 9.3 随机存贮策略 9.4 轧钢中的浪费 9.5 随机人口模型 9.6 航空公司的预订票策略 9.7 学生作弊现象的调查和估计
确定现象
随机现象
统计学家和赌场经理对待随机现象的态度几乎一样， 只是前者用的是随机数，后者用的是扑克牌——斯汀
如 设每只挂钩为空的概率为q，则 p=1-q 何 求 设每只挂钩不被一工人触到的概率为r，则 q=rn
概 设每只挂钩被一工人触到的概率为u，则 r=1-u 率
一周期内有m个挂钩通过每一工作台的上方
u=1/m
p=1-(1-1/m)n
D=m[1-(1-1/m)n]/n
模型解释
传送带效率(一周期内运走 产品数与生产总数之比）
退回n r 赔(b c)(n r)
r n 售出n 赚(a b)n
n
G(n) [(a b)r (b c)(n r)] f (r) (a b)nf (r)
r0
r n1
求 n 使 G(n) 最大
求解 将r视为连续变量 f (r) p(r)dr(概率密度）
G(n)
n
0
[(
a
b)r
(b
c)(n
r
)]
p(r
)dr
n
(a
b)np(r
)dr
dG (a b)np(n)
n
(b c) p(r)dr
dn
0
(a b)np(n) n (a b) p(r)dr
n
(b c)0 p(r)dr (a b)n p(r)dr
dG 0 dn
n
0
n
p(r)dr p(r)dr
s ~ 订货点， S ~ 订货值
订货费c0, 购进价c1, 贮存费c2, 缺货费c3, 销售量 r
平均 费用
J (u) cL0(x)c1u L(x u),
u0 u0
• 每周销售量 r为连续随机变量, 概率密度 p(r) .
• 周末库存量x, 订货量 u, 周初库存量 x+u. • 每周贮存量按 x+u-r 计算 .
建模与求解 （s, S) 存贮策略
x s u 0 x s u 0, x u S
确定(s, S), 使目标函数——每周总费用的平均值最小
• 工人们生产周期虽然相同，但稳态下每人生产 完一件产品的时刻不会一致，可以认为是随机 的，并且在一个周期内任一时刻的可能性相同.
模型假设
1）n个工作台均匀排列，n个工人生产相互独立， 生产周期是常数；
2）生产进入稳态，每人生产完一件产品的时刻在 一个周期内是等可能的；
3）一周期内m个均匀排列的挂钩通过每一工作台 的上方，到达第一个工作台的挂钩都是空的；
4）每人在生产完一件产品时都能且只能触到一只 挂钩，若这只挂钩是空的，则可将产品挂上运走； 若该钩非空，则这件产品被放下，退出运送系统.
模型建立
• 定义传送带效率为一周期内运走的产品数（记作s, 待定）与生产总数 n（已知）之比，记作 D=s /n
为确定s，从工人考虑还是从挂钩考虑，哪个方便？
• 若求出一周期内每只挂钩非空的概率p，则 s=mp
D
m n
[1(1 1Fra bibliotekm)n
]
若(一周期运行的)挂钩数m远大于工作台数n, 则
D
m [1 (1 n
n m
n(n 1) 2m2 )]
1
n 1 2m
定义E=1-D (一周期内未运走产品数与生产总数之比）
当n远大于1时, E n/2m ~ E与n成正比，与m成反比
若n=10, m=40,
提高效率 • 增加m
随机模型 确定性因素和随机性因素
随机因素可以忽略
随机因素影响可以简单 地以平均值的作用出现
确定性模型
随机因素影响必须考虑
随机性模型
概率模型 统计回归模型 马氏链模型
9.1 传送系统的效率
背
传送带
景 挂钩
产品
工作台
工人将生产出的产品挂在经过他上方的空钩上运走，若工 作台数固定，挂钩数量越多，传送带运走的产品越多.