数学建模选拨 答辩.ppt
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数学建模国一答辩ppt
相对于附件2:
确定地点如下:
问题四:
问题分析:
本题难点在于一下几点:
1.如何对视频进行处理
2.实际物体与视频中物体长度关系
3.利用视频信息进行模型计算
将视频转化为图片
本问采用matlab编程,将视频以每40s截取一张图片(一共62张)
图片截取后入下图所示
坎尼算法处理图片效果图
将图片进行处理
影长
取决于
H
tan(arcsin(sin sin cos cos cos t ))
杆长 纬度 太阳直射点纬度 太阳时角
与日期 n相关
与时间 t和经度 相关
绘出太阳影子长度的变化曲线
杆长变化的数学模型:l
H
tan(arcsin(sin sin cos cos cos t ))
选取适当参数,将影子边缘检测出来。
函数参数如下:
edge(tu{i},'Canny',[0.06 0.4],0.5)
斜二侧画法进行转化
由图可得二维长度转换三维长度公式
x ' m n
y ' 2 2n
像素点转化为真实长度
利用斜二侧画法转换后:
顶点转化为实际长度后的坐标
.887
70.595
2
18
.000
-.840
.145
b2
-.258
结论:将矫正后的影子轨迹近似看作二次曲线。
模型求解
通过问题一与问题二的模型建立如下关系式:
x
sin (sin sin cos cos cos t ) sin
确定地点如下:
问题四:
问题分析:
本题难点在于一下几点:
1.如何对视频进行处理
2.实际物体与视频中物体长度关系
3.利用视频信息进行模型计算
将视频转化为图片
本问采用matlab编程,将视频以每40s截取一张图片(一共62张)
图片截取后入下图所示
坎尼算法处理图片效果图
将图片进行处理
影长
取决于
H
tan(arcsin(sin sin cos cos cos t ))
杆长 纬度 太阳直射点纬度 太阳时角
与日期 n相关
与时间 t和经度 相关
绘出太阳影子长度的变化曲线
杆长变化的数学模型:l
H
tan(arcsin(sin sin cos cos cos t ))
选取适当参数,将影子边缘检测出来。
函数参数如下:
edge(tu{i},'Canny',[0.06 0.4],0.5)
斜二侧画法进行转化
由图可得二维长度转换三维长度公式
x ' m n
y ' 2 2n
像素点转化为真实长度
利用斜二侧画法转换后:
顶点转化为实际长度后的坐标
.887
70.595
2
18
.000
-.840
.145
b2
-.258
结论:将矫正后的影子轨迹近似看作二次曲线。
模型求解
通过问题一与问题二的模型建立如下关系式:
x
sin (sin sin cos cos cos t ) sin
数学建模网络挑战赛特等奖答辩ppt1368队(黎金宁、林泽昊、盛哲瑾)答辩幻灯片
(;´д`)ゞ下页详解。
1、关于安全系数:安全系数是我们在整个模型中的首要考虑问题。首先我 们对第一阶段建立的安全系数进行完善。即依据走动监视、转动监视、巡逻 监视三种监视方式的监视面积和时间的关系分别计算出安全系数,并依照数 目加权得出第一阶段模型中集体责任制的安全系数 。而对于老师责任制, 我们则模拟了小孩的散点分布,以不同区域的散点数之比来代表老师责任制 的安全系数。 2、关于操作性:我们借鉴了《武术动作难度值》来描述老师各监管方式的 可操作性,并贴合武术动作难度值计算出三种监视方式的可操作性指数并按
数目加权得出了集体责任制的可操作性系数;而对于老师责任制,考虑到仅 存在小孩到处跑会扰乱视野的问题我们得出了跑动监视的难度系数,进而计 算可操作性。 3、关于可持续性:我们借鉴了《公共营养学》一文中能量耗散原理,计算 出各监视方式的可持续性指数并按数目加权 。 最后按照三个系数的梯度权重加权,我们分别得到集体责任制与老师责任制 的结果。我们发现阶段一较高且稳定。阶段二较低且离散。 再依据这一综合评价模型,对建立的问题一的三个方案进行分别评价,就 可以得出14个老师情况下的最优解。
那么,请跟随我们,来到初次预见它那天(题目啦题 目!!!) 要考虑一个几乎没有信息的问题,非常困难。一切的第一步, ——建立初级模型, 抛弃零碎的无关大局的狂想!我们总结出了针对第一阶段问题 的2个大的需考虑因素: 1.130个活蹦乱跳的猴子小孩子,会在场地上怎么分布呢? (简称儿童分布) 2.老师的人数不足以将场地完全围住,那么在不牺牲面积的情 况下,显然存在空缺,那么如何确定这个空缺带来的危险程度 呢? 建立完初级模型,我们以初级模型为基础,结合新问题的题设 要求,继续抽丝剥茧,最终将问题完善。
首先解决,儿童分布问题
数学建模论文答辩ppt课件
方案层对目标层的权重向量,将其记为向量
( 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ) T
= ( 0 . 3 1 1 7 0 . 3 0 6 5 0 . 1 6 6 7 0 . 2 1 5 1 )
最新版整理ppt
结果表明:打折与返券的促销效果明显高于抽奖和送礼, 打折的促销效果和返券的促销效果相差不大,从权向量可发 现,打折的长期效果最大,返券的顾客满意度最高。这两种 促销手段各具优势,我们认为单纯从利润最大化前提下比较 促销手段时,采用“打折与返券相结合”,是最佳的促销手 段。
这次建模活动提高了我们的思维能力, 学习能力和解决问题的能力。经过这次活动,我 们的大脑才真正的进行了思考,这种思考可以使 我们看问题的视野更加开阔,思维更加活跃。虽 然一开始让人摸不着头脑,找不到头绪,但是为 了解决问题,我们努力查资料、看书,查看相关 专题,在短时间内要理解运用相关知识,这更使 大脑能主动地去想问题,思考问题,解决问题。
最新版整理ppt
二、问题二的理解与模型的建立和求解
2.1、问题的理解和分析
问题二要求收集整理现有的主要商业促销手段,在商业利益 最大化的前提下,讨论最佳的促销手段。在研究问题前需要明确 何为商业利益最大化(即指商业利润最大),在此基础上建立最 大利润模型 h'(x)p'(x),在满足利润最大的前提下,针对现有的 主要促销手段打折、返券、抽奖、送礼选取合适的评价体系,对 此进行分析比较,寻找最优促销手段。
(3)促销手段与销售价格、成本的关系
不同的促销手段对应着不同的价格变化幅度,根据促销效 果指数以及不同的促销各自特征,可以得到不同促销手段与销 售价格的关系。在促销模型的基础上,运用求导 的 此结方果法与,经求济出学当中ac 的 一12 个时现,象打:折当与所返销券售的的促商销品效利果润明较显薄不时同,。 “返券促销”比“打折促销”更能为商家带来经济利润。当商 品利润较丰厚是,“返券促销”与“打折促销”所给商家带来 的收益将相似,十分符合。
数学建模答辩课件
2.模型建立与求解
问题二:
2.1 问题提出 根据附件1中的某地的直杆影长数据求解出该地坐标。
2.2 分析思路 注意到问题二中有三个未知参数: 拍摄的经度、纬度以
及杆的长度。可考虑继续使用问题一中的模型,根据样本点 的数据求解出对应的三个参数值。由于模型是已经确定的, 所以可以使用非线性最小二乘拟合。最后可以对求解结果进 行检验。
谢谢大家
9、 人的价值,在招收诱惑的一瞬间被决定 。2021/7/252021/7/25Sunday, July 25, 2021
10、低头要有勇气,抬头要有低气。2021/7/252021/7/252021/7/257/25/2021 2:15:47 AM
11、人总是珍惜为得到。2021/7/252021/7/252021/7/25Jul-2125-Jul -21
s in s in y s in c o s y c o sc o s
2.模型建立与求解
问题一:
1.1杆影长度变化的数学模型 由太阳光直射下杆影与杆长的几何关系,得
l影=l杆cot
根据前面介绍的概念及公式,得到最终的影长变化的 数学表达式如下:
l影=l杆cotsinysin23.45sin2238645N cosycos23.45sin2238645Ncos15T0x15x012
12、人乱于心,不宽余请。2021/7/252021/7/252021/7/25Sunday, July 25, 2021
13、生气是拿别人做错的事来惩罚自 己。2021/7/252021/7/252021/7/252021/7/257/25/2021
14、抱最大的希望,作最大的努力。2021年7月25日 星期日 2021/7/252021/7/252021/7/25
数学建模食堂问题的答辩会论文PPT课件
目标层
就餐地点
准则层
位
食
饭
置
堂
菜
因
容
质
素
量
量
饭
服
就
菜
务
餐
价
态
环
格
度
境
方案层
可供选择的餐厅:一餐厅,二餐厅
第8页/共29页
评测指标的设计
学生满意测评的指标体系设计是否合理,直接影响到结果的真实性 和有用性。结合学生对于食堂服务、价格、环境等方面综合考虑。确定 以下7个指标尽最大可能的充分的代表了学生评价的基本诉求,满足了 全面性、重要性、独立性和可操作等原则,我们进行评测指标的绝对权 数计算继而得到相对权数,提高满意度模型的精确度,以此来进行模型 的分析和建立,并得到如下结果:
优
良
差
0.8
0.2
0
0.4
0.3
0.2
容量
大
中
小
0.7
0.2
0.1
0.6
0.4
0
饭菜质量
好
中等
差
0.6
0.3
0.1
0.3
0.4
0.2
学一
饭菜价格
低
中
高
0.2
0.3
0.5
服务态度 优良 良好 较差
第13页/共29页
第七步:确定各食堂的综合评判结果 C i
r11 r12 r13
r21 r22 r23
Ci
B • Ri
(W1 ,W2 ) •
r31 r41
r32 r42
r33 r43
r51 r52 r53
r61 r62 r63
经归一化处理后得。
数模答辩PPT
湖北江西山西聚类分析法研究概述问题三预测出未来5年中部各区域综合竞争力发展水平gm11灰色系统预测模型问题一问题分析层次分析法ahp用一个综合评判函数描述一个系统功能与特征内部独立的递阶层次结构通过两两比较确定因素的相对重要性进而构造各层次要素之间相关元素的判断矩阵以及相应的比例指标从而获得一个系统的复合性指标
0.0585 6.0414 0.0082
0.4926 0.1109
0.0622 6.1417 0.0279
0.4603 0.2126
0.0257 6.3487 0.0686
0.4228 0.1843
0.0670
λ(max) CI
CR
0.0124 0.0115 0.0523 0.0930
0.0066
0.0225
CR CI 0.1 RI
3) 当一致性比率: 则认为A的不一致程度在容许的范围之内,可用其特征向量作为权向量。否 则需要重新进行成对比较,对A加以调整。
问题一
模型的建立——组合一致性检验
( P) ( p) 组合一致性检验可逐层进行,若第P层的一致性指标为指标为 CI1 CI n (n为第p-1层因素的数目),随机一致性指标为 RI1( p) R In( p) ,定义:
中部6省在综合竞争力中各项指标的详细排名
表-2
省份 环境 竞争力 产业 竞争力 企业 竞争力 涉外 竞争力 基础 竞争力 潜在 竞争力 总量 竞争力 区域综合 竞争力 权值 排名 权值 排名 权值 湖北省 0.1268 3 0.0934 4 0.1505 湖南省 0.1739 2 0.1781 3 0.1230 山西省 0.0621 5 0.0344 6 0.0247 河南省 0.4929 1 0.4565 1 0.4878 安徽省 0.1055 4 0.1813 2 0.1793 江西省 0.0388 6 0.0563 5 0.0346
0.0585 6.0414 0.0082
0.4926 0.1109
0.0622 6.1417 0.0279
0.4603 0.2126
0.0257 6.3487 0.0686
0.4228 0.1843
0.0670
λ(max) CI
CR
0.0124 0.0115 0.0523 0.0930
0.0066
0.0225
CR CI 0.1 RI
3) 当一致性比率: 则认为A的不一致程度在容许的范围之内,可用其特征向量作为权向量。否 则需要重新进行成对比较,对A加以调整。
问题一
模型的建立——组合一致性检验
( P) ( p) 组合一致性检验可逐层进行,若第P层的一致性指标为指标为 CI1 CI n (n为第p-1层因素的数目),随机一致性指标为 RI1( p) R In( p) ,定义:
中部6省在综合竞争力中各项指标的详细排名
表-2
省份 环境 竞争力 产业 竞争力 企业 竞争力 涉外 竞争力 基础 竞争力 潜在 竞争力 总量 竞争力 区域综合 竞争力 权值 排名 权值 排名 权值 湖北省 0.1268 3 0.0934 4 0.1505 湖南省 0.1739 2 0.1781 3 0.1230 山西省 0.0621 5 0.0344 6 0.0247 河南省 0.4929 1 0.4565 1 0.4878 安徽省 0.1055 4 0.1813 2 0.1793 江西省 0.0388 6 0.0563 5 0.0346
数学类毕业答辩PPT模板
01 请输入标题
毕业论文答辩是一种有组织、 有准备、有计划、有鉴定的 比较正规的审查论文的重要 形式。。请在此处添加具体 内容,文字尽量言简意赅简 单描述即可不必过于繁琐注 意版面美观度。
02 请输入标题
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这里可以放校徽
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毕业论文答辩是一种有组织、有准备、有 计划、有鉴定的比较正规的审查论文的重 要形式。
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Part 04
论文总结与感谢
毕业论文答辩是一种有组织、有准备、有计划、有鉴定的比较正 规的审查论文的重要形式。
论文总结与感谢
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01 请输入标题
03 请输入标题
数学建模答辩PPT
其中,第k路线为同时考虑公汽与地铁的转乘路线中的一种或几种
乘公交看奥运问题的探索
2)以转乘次数最少的路线作为最优路线的模型:
M inN 1 k N 2 k N 3 k N 4 k 此模型等效为以上转乘路线按直达、转乘一次、两次(包括公交 与地铁间的转乘)的优先次序来考虑。
3)以费用最少的路线作为最优路线的模型:
乘公交看奥运问题的探索
模型一的结果
最后根据以上算法和前面建立的模型一,用VC++进行编程就可 以得出不同目标下的最优路线
1)以耗时最少的最优路线表
起始站
耗时最少(min)
最优路线(条)
S3359 → S1828
64
28
S1557 → S0481
106
2
S0971 → S0485
106
2
S0008 → S0073
1)以转乘次数最少为目标的最优路线
起始站
转乘次数
S3359 → S1828
1
S1557 → S0481
0
S0971 → S0485
2
S0008 → S0073
2
S0148 → S048
2
S0087 → S367
2
路线(条)
1 1 10 20 17 2
乘公交看奥运问题的探索
2)以耗时最少为目标的最优路线
起始站 费用(元)路线(条)
备注
S3359 → S1828
3
S1557 → S0481
3
30
28条路线需64 min,转乘2次,另两条路
线需101 min,转乘1次
2
所需时间为106 min,转乘2次;
数学建模论文答辩ppt课件
问题二
若每位教师至少参加2个会议,考虑每人花费最少的情况,总费用大于50000元,不符合资金要 求,故不对教师至少参加的会议数作规定。假设所去教师的学位不影响评判影响力,因此每位老 师是相同的。
由经验得,每场会议随作报告人数的增加,我校产生的 影响力也会随之增加,当作报告人数达到一定值时,影 响力不再变化。
具体要求
问题一
学院要求该教研室每位老师至少参加 两个会议,主任和副主任因有其他事 务至多参加三个会议。参会过程中教 师必须全程参与,不得中途离开参加 别处会议。长途出行费用按里程计算, 其中飞机0.8元/公里,火车0.5元/公里。 不同职称老师一律执行大会住宿标准。 制定一份详细合理的参会安排,使得 所需总费用最少。
于是我们建立基于0-1规划的指派模型,引入0-1变量 即其中一人去某个会议记作1,否则为0 按照题目要求列出不等式
特别地: 一、时间冲突无法同时参加
x x 1,i1,2,1..8., ip iq
得出18种冲突的情况
二、出行路线的选择
若两个会议相差一天,则参会 教师从当地出发前往下一个参 会地点,共有6种情况
得到的费用值。
当L最小时,说明结果最接近理想值,即为最优化结果
03
PART
研究过程与结果
.
问题一的求解
运用 LINGO 软件,对上述条件进行分析,可 得出满足条件的方案。
M 的最小值求解结果如下:
问题二的求解
运用 LINGO 软件,对上述条件进行分析,可得出满足条件的方案。
此时总费用为 49902.3 元,小于规定的经费。
问题四
写一份安排说明给该教研室的所有教师, 说明安排的科学性,并给每位教师打印 一份出行日程及经费预算。
数学建模论文答辩ppt课件
问题三的求解
运用 LINGO 软件,对上述条件进行分析,可得出满足条件的方案。
参会安排
04
PART
相关分析与总结
.
稳健性分析
仅对模型一进行分析:由于教 授、副教授与讲师的职位不同, 改变18个人中任意一个人的最 少参加会议的数目,可随机假 定,若为9号,即 ,再次对模型求解可得最优解 如下图所示,将它与原解进行 对比并考虑各个副教授之间、 各个讲师之间没有差别,可得 其最优解的变化很小,即模型 具有稳健性。
问题二
如果学院给该教研室的经费支持是5万 元,为尽可能展现我校该学科的影响 力,在没有参会人数最低要求时,做 出教师参会并作学术报告的安排。
问题三
参加同一地点会议 (至少) 的两人中, 有一人的学术报告选为大会报告的概率 是75%(两人均为教授),50%(一名教 授和一名副教授),35%(至少一名教授, 或者两人均为副教授),10%(其他情 况)。没有选为大会报告的就在分会场 报告。如何重新安排才是最优的?
我们采用会议星级的平方和来表示会议影响力, 即五星级会议、四星级会议、三星级会议比例影响力比例为: 25:16:9
每一场会议根据参与情况不同被选为大 会场作报告会有不同的概率,由于去的 老师均要做报告,分会场报告的影响力 相比主会场小很多,为简化建模,不考 虑分会场报告带来的影响力
如果M表示总影响力,那么我们可以用M的 期望值来估计M的值
数学建模论文答辩
Thesis Defense in Mathematical Modeling
组员:汽车学院 1652069 黄 兴 汽车学院 1652084 汪鹏远 汽车学院 1652090 沈星辰
汇报人:黄兴
汇报时间:2018年5月
数学模型论文答辩PPT模板
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Vivamus quam dolor, tempor ac gravida sit amet, porta fermentum avantadore magna.
Basic
Vivamus quam dolor, tempor ac gravida sit amet, porta fermentum avantadore magna.
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关键字
非线性规划 蒙特卡罗法 直接搜索法 实时管理
1 问题的重述
在约10,000米高空的某边长160公里的正方形 区域内, 经常有若干架飞机作水平飞行。区域内每 架飞机的位置和速度均由计算机记录其数据,以便 进行飞行管理。当一架欲进入该区域的飞机到达区 域边缘, 记录其数据后,要立即计算并判断是否会 与区域内的飞机发生 碰撞。如果会碰撞,则应计算 如何调整各架(包括新进入的)飞机飞行方向角,以 避免碰撞。
v 飞机的飞行速度大小,这里 v 800 km/h
f () 飞机的方向角调整幅度的平方和,单位: L
L 飞行管理区域的边长,单位:千米
4 模型的建立与求解
4.1 模型的建立 4.1.1模型一的建立(两机模型)
t时刻飞机的横纵坐标位置为:
xi xi0 vt cosi , yi yi0 vt sin i ,i 1,2,, m
当,t
yij Sij xijCij
V (Ci2j Si2j )
,
Dij 2
取得最小值:
min Di2j
xij Sij yijCij Ci2j Si2j
2
因飞机穿过该区域最多需时间 t
2L v
0.28时,则飞
机相撞的条件是在飞行区域内,两架飞机的最短距离不
超过8公里,即:min Dij 8 ,且 0 t 0.28
时刻两飞机距离为:
Dij (xi x j )2 ( yi y j )2
即有:Dij 2 (xi x j )2 ( yi y j )2
xij vtCij 2 yij vtSij 2
v2 (Cij Sij )2 t 2 2v(xijCij yij Sij )t (xij 2 yij 2 )
于飞机之间两两不相撞。该模型讨论区域中 利用模
型一相撞的判别条件,整个调整问题可以抽象为以
调整方向角幅度的平方和最小为目标,以调整方向 角 i (i 1,2,, m) 为决策变量,以飞机之间两两不 相撞等条件为约束的非线性规划模型。
m
min f2 ( ) i i0 2 i 1
s.t.ti
0或者t
说
解
明
五 、 模 型 的 检 验
六 、 模 型 的 评 价 与 推 广
本文讨论了在一定区域内进行飞行管理以避免飞 机相撞的问题,通过建立两架飞机的模型推广 到M架飞机的模型,以各飞机调整方向角度的平 方和作为目标函数,以任意两架飞机之间的最 小距离不超过8公里和各飞机调整方向角度不超 过30度作为约束条件,建立了一个非线性规划 模型,用逐步求精的直接搜索法和蒙特卡罗法 两种算法进行求解,并将两种方法有机结合, 运用MATLAB求出结果,实现实时管理。
因此以两架飞机的方向角调整幅度的平方和最优为调
整准则,导出只调整两架飞机时的模型:
min f1(i , j ) i i0 2 j j0 2
t
s.t.i0或者ti0 0时 30min
Dij
8(i
j)
j j0 30
4.1.2 模型二的建立(多机模型)
我们将两机模型运用于多机模型 m 6 因为它等价
3 模型的假设与符号说明
3.1 模型的假设:
在题目假设后增加如下假设:
1)飞机飞行方向角调整的幅度不超过10度;在今后绝大 多数的讨论和程序的编制中都将搜索区间定为【-10,10】 度。(从后面的模型一也可看出,即使两架飞机相向 飞行,各自所须的调整也不超过8度);
2)不考虑飞机离开此区域后的状况;
惠州学院 数学建模竞赛
2011 A题 (飞行管理问题)
参赛队编号:46号
队员组成:
黄婉玲 09数学与应用数学(师范)
庄崇洪
09物理学(师范)
詹德勇
09物理学(师范)
飞行管理
模型构建——论文结构:
三
摘
一
要、 关 键
、 问 题 的
字
重
述
、
四
二 、 问 题 的 分 析
模 型 的 假 设 与 符 号
、 模 型 的 建 立 与 求
i0
0时 min Dij 30,i 1,2,,
8(i, m
j
1,2,, m,i
j)
其中
t
yij Sij xijCij
V (Ci2j Si2j )
4.2 模型的求解
4.2.1解法分析 对建立的多机模型,在实际求解时,我们把时间上限设为0.3小时,
M 区域内飞机及新进入飞机总数单位:架(本题M=6 )
(xi0 , yi0 ) 第架飞机在调整之前的坐标,i 1,2,,m 坐标轴单位为:km
(xi , yi ) 调整后第架飞机在t时刻的坐标,i 1,2,,m坐标轴单位为:km
i0
t
i
第架飞机初始方位角,单位:度 第架飞机调整后的方位角,单位:度 时间参数,以调整之前为初始时刻,此时 t 0
Dij 调整后,第i, j 架飞机在 t 时刻的距离, 单位:千米
min Dij 两机预计最短距离,只考虑 t 0 的情形,单位:千米
Cij 定义为 Cij cosi cos j
S ij 定义为 Sij sin i sin j
xij
yij
定义为 xij xi0 x j0 定义为 yij yi0 y j0
……
2 问题的分析
2.1 该问题是一个在一定约束条件下的最优化问题,要求飞行 方向角调整幅度的最优,约束条件为任意两架飞机在所给区 域内的飞行时间内距离在8公里以上。我们通过先建立两架 飞机的管理模型,再推广到建立多架飞机的管理模型。
2.2 关于模型的求解,由于题目要求的精度较高,我们考虑用 逐步的求精的直接搜索法。但直接搜索法耗时较长,无法满 足实时管理的意义,故我们考虑了蒙特卡罗模拟法,即在决 策变量的允许范围内,随机产生一定数量的决策变量的取值, 然后判断这些取法中符合不相撞且目标函数值最小的决策取 值作为近似最优解。采用蒙特卡罗模拟算法和直接搜索法相 结合,使我们能够在足够短的时间内找到问题的足够精确的 最优解。
3)计算机从记录新进入飞机数据到给各飞机发指令间隔 为t0 ,为满足管理的实时性,我们假设t0小于30秒;
4)飞机进入控制区后完全服从地面控制台的调度,飞机 未接到指令时保持飞行状态不变,即在时间内保持速 度匀速飞行;
5)将飞机视为质点,飞机接到指令后可立即转到所需角 度,即不考虑转弯半径的影响。
3.2 符号说明
非线性规划 蒙特卡罗法 直接搜索法 实时管理
1 问题的重述
在约10,000米高空的某边长160公里的正方形 区域内, 经常有若干架飞机作水平飞行。区域内每 架飞机的位置和速度均由计算机记录其数据,以便 进行飞行管理。当一架欲进入该区域的飞机到达区 域边缘, 记录其数据后,要立即计算并判断是否会 与区域内的飞机发生 碰撞。如果会碰撞,则应计算 如何调整各架(包括新进入的)飞机飞行方向角,以 避免碰撞。
v 飞机的飞行速度大小,这里 v 800 km/h
f () 飞机的方向角调整幅度的平方和,单位: L
L 飞行管理区域的边长,单位:千米
4 模型的建立与求解
4.1 模型的建立 4.1.1模型一的建立(两机模型)
t时刻飞机的横纵坐标位置为:
xi xi0 vt cosi , yi yi0 vt sin i ,i 1,2,, m
当,t
yij Sij xijCij
V (Ci2j Si2j )
,
Dij 2
取得最小值:
min Di2j
xij Sij yijCij Ci2j Si2j
2
因飞机穿过该区域最多需时间 t
2L v
0.28时,则飞
机相撞的条件是在飞行区域内,两架飞机的最短距离不
超过8公里,即:min Dij 8 ,且 0 t 0.28
时刻两飞机距离为:
Dij (xi x j )2 ( yi y j )2
即有:Dij 2 (xi x j )2 ( yi y j )2
xij vtCij 2 yij vtSij 2
v2 (Cij Sij )2 t 2 2v(xijCij yij Sij )t (xij 2 yij 2 )
于飞机之间两两不相撞。该模型讨论区域中 利用模
型一相撞的判别条件,整个调整问题可以抽象为以
调整方向角幅度的平方和最小为目标,以调整方向 角 i (i 1,2,, m) 为决策变量,以飞机之间两两不 相撞等条件为约束的非线性规划模型。
m
min f2 ( ) i i0 2 i 1
s.t.ti
0或者t
说
解
明
五 、 模 型 的 检 验
六 、 模 型 的 评 价 与 推 广
本文讨论了在一定区域内进行飞行管理以避免飞 机相撞的问题,通过建立两架飞机的模型推广 到M架飞机的模型,以各飞机调整方向角度的平 方和作为目标函数,以任意两架飞机之间的最 小距离不超过8公里和各飞机调整方向角度不超 过30度作为约束条件,建立了一个非线性规划 模型,用逐步求精的直接搜索法和蒙特卡罗法 两种算法进行求解,并将两种方法有机结合, 运用MATLAB求出结果,实现实时管理。
因此以两架飞机的方向角调整幅度的平方和最优为调
整准则,导出只调整两架飞机时的模型:
min f1(i , j ) i i0 2 j j0 2
t
s.t.i0或者ti0 0时 30min
Dij
8(i
j)
j j0 30
4.1.2 模型二的建立(多机模型)
我们将两机模型运用于多机模型 m 6 因为它等价
3 模型的假设与符号说明
3.1 模型的假设:
在题目假设后增加如下假设:
1)飞机飞行方向角调整的幅度不超过10度;在今后绝大 多数的讨论和程序的编制中都将搜索区间定为【-10,10】 度。(从后面的模型一也可看出,即使两架飞机相向 飞行,各自所须的调整也不超过8度);
2)不考虑飞机离开此区域后的状况;
惠州学院 数学建模竞赛
2011 A题 (飞行管理问题)
参赛队编号:46号
队员组成:
黄婉玲 09数学与应用数学(师范)
庄崇洪
09物理学(师范)
詹德勇
09物理学(师范)
飞行管理
模型构建——论文结构:
三
摘
一
要、 关 键
、 问 题 的
字
重
述
、
四
二 、 问 题 的 分 析
模 型 的 假 设 与 符 号
、 模 型 的 建 立 与 求
i0
0时 min Dij 30,i 1,2,,
8(i, m
j
1,2,, m,i
j)
其中
t
yij Sij xijCij
V (Ci2j Si2j )
4.2 模型的求解
4.2.1解法分析 对建立的多机模型,在实际求解时,我们把时间上限设为0.3小时,
M 区域内飞机及新进入飞机总数单位:架(本题M=6 )
(xi0 , yi0 ) 第架飞机在调整之前的坐标,i 1,2,,m 坐标轴单位为:km
(xi , yi ) 调整后第架飞机在t时刻的坐标,i 1,2,,m坐标轴单位为:km
i0
t
i
第架飞机初始方位角,单位:度 第架飞机调整后的方位角,单位:度 时间参数,以调整之前为初始时刻,此时 t 0
Dij 调整后,第i, j 架飞机在 t 时刻的距离, 单位:千米
min Dij 两机预计最短距离,只考虑 t 0 的情形,单位:千米
Cij 定义为 Cij cosi cos j
S ij 定义为 Sij sin i sin j
xij
yij
定义为 xij xi0 x j0 定义为 yij yi0 y j0
……
2 问题的分析
2.1 该问题是一个在一定约束条件下的最优化问题,要求飞行 方向角调整幅度的最优,约束条件为任意两架飞机在所给区 域内的飞行时间内距离在8公里以上。我们通过先建立两架 飞机的管理模型,再推广到建立多架飞机的管理模型。
2.2 关于模型的求解,由于题目要求的精度较高,我们考虑用 逐步的求精的直接搜索法。但直接搜索法耗时较长,无法满 足实时管理的意义,故我们考虑了蒙特卡罗模拟法,即在决 策变量的允许范围内,随机产生一定数量的决策变量的取值, 然后判断这些取法中符合不相撞且目标函数值最小的决策取 值作为近似最优解。采用蒙特卡罗模拟算法和直接搜索法相 结合,使我们能够在足够短的时间内找到问题的足够精确的 最优解。
3)计算机从记录新进入飞机数据到给各飞机发指令间隔 为t0 ,为满足管理的实时性,我们假设t0小于30秒;
4)飞机进入控制区后完全服从地面控制台的调度,飞机 未接到指令时保持飞行状态不变,即在时间内保持速 度匀速飞行;
5)将飞机视为质点,飞机接到指令后可立即转到所需角 度,即不考虑转弯半径的影响。
3.2 符号说明