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数学建模

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黑龙江建筑职业技术学院第四届大学生数学建模竞赛

承诺书

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。

我们郑重承诺,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。

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日期:年月日学院评阅编号(由学院组委会评阅前进行编号):

黑龙江建筑职业技术学院第四届大学生数学建模竞赛

编号专用页

赛区评阅编号(由学院组委会评阅前进行编号):

传奇教练的选择问题探究

摘要

本文是通过建立数学模型来分析传奇教练的选择的问题,使得对于教练的历史和如何挑选出上个世纪中的传奇大学教练。我们通过对某一项运动中大学联赛教练数据的细致分析,选举出在该联赛一个世纪(1913-2013)的历史中的最佳教练,并由此得到一个能在不同比赛项目中通用的评价标准。

本文根据题目要求,逐层分析针对关于教练的传奇性和对执教生涯的系统分析,达到选择出最佳的传奇教练和对于传奇教练的一生的重大影响,最大可能让大家去了解。

解决问题时,由于本题数据教练较多,于是根据不同的体育项目和对于不同年龄的教练的需求赋予不同的权重,利用“层次分析”的思想求得最优,层次最为清晰的分析方法。体育画刊是美国的主要体育活动组织,各个大学积极参与体育画刊举办的各类体育联赛。美国全国上下对体育画刊的热情以及关注程度之高无法想像。体育画刊兴盛是美国大学文化的一种缩影,形成了崇尚体育的精神。体育画刊的存在培养了学生的体格、以及他们的荣誉感、团队能力,不仅如此,体育画刊更是众多美国的职业联赛(例如NBA、NFL、NHL)明星的诞生地!

首先,将不同的体育项目进行分类,分层次的进行研究的调查。在本文中,我们试图建立一个数学模型来通过在相关杂志,资料,文献中能查找到的数据分析并评选出最杰出的教练。而这种评价方式下,我们力求以客观的方式,将数据所体现出的一个教练的能力全方位的展现,也就是说,我们大体沿用美国“标准本位的教练员评价”中的八项标准,但需要将其中主观的评价方式尽可能的客观化,数据化。

第二个问题,我将分为篮球,橄榄球,曲棍球进行层次式分析争取达到最高效的方法,通过模型的建立执教年龄,总执教场次,胜,负,胜率,等进行多角度的分析,以达到最终的找到传奇的教练。

通过以上问题的解决我们将找出传奇的教练并在模型的建立中,客观的表现出传奇教练的重大意义和历史贡献,由于体育画刊的明星教练与众多职业联赛不同,在职业联赛中球星的地位或许比教练还高,但在体育画刊中一个优秀的教练是胜利的保证。因此我们应当向这些伟大的教练们致敬!

同时在建立模型时我们优先考虑到不同时代的明星教练和不同性别教练的影响,运用群体决策打分体制,层次分析法,一致性检验及单一准则下元素相对权重的计算和因子的分析方法,达到最终的目的。

关键词:群体决策打分体制分析法一致性检验及单一准则下元素相对权重的计算 xcel 线性规划统计层次分析比较模糊分析法。

一.问题的重述

传奇教练的选择

体育画刊是一个专门为体育爱好者们设计的杂志。这个杂志正在寻找上世纪女性或者男性的“最优秀的教练”。建立一个数学模型,从男性或者女性体育教练中选择最好的教练(退役或者在役的都可以)。这些体育教练可以是大学曲棍球、足球、橄榄球、棒球、排球、篮球等的教练。然后分析,时间是否对你的模型会产生影响?也就是说,1913年的教练和2013年的会有什么不同吗?清楚的阐述你的评估方式并且讨论你的模型如何通用于两性教练和所有可能的运动项目上。将你的模型应用到三种体育项目中,分别找到五个最佳教练。

二.问题分析

根据所提供的问题,首先我们要调取并总结了Sports-reference网站[引用]关于大学男篮教练的比赛数据,包括教练的执教起始年份、终止年份、支教总年限、执教总场次、胜场及胜率、进入季后赛和夺冠次数。因为在(引用1)文献中

教练统计突出强调了胜率和胜场的重要性,即只分别统计了教练的胜率和超过600场胜场的排名,所以我们先弱化了其它因素对于教练的影响,选取了描述教练水平的两个最重要的指标:胜率和胜场,再通过权重比和一致性检验及单一准则下元素相对权重的计算来选择出传奇教练。

问题二是一个群体决策打分体制,在不同的人心中不同的体育项目中,有不同的人喜欢不同的教练,每个教练之间是相互独立的,我们将根据不同的体育项目,不同的教练年龄来进行群体的投票,如优秀电影的评选,优秀运动员的评选等等,最后通过在选举中选民的投票结果判断出待选举人的排序情况。基于此种方法的思想,我们将其运用在评选世纪优秀教练员这个问题中,当然我们并非在做真正的投票,我们评选出杰出教练的原则是根据我们所掌握的在这些教练执教生涯中的相应数据,自然“选民”也不是真实的社会人,而是通过我们的筛选而确定的一些指标。

问题三因此通过层次分析法的思想,对我们所要选出的教练进行判断矩阵,我们可以列出评选最佳教练的8个指标的判断,列出这样一个矩阵还需要一点信息,或者说是基本假设,那就是在评价教练的指标中,教练率队获得全国总决赛总冠军的难度要大于进入全国四强赛,进入全国四强赛的的难度要大于获取常规赛冠军的难度,其他指标以此类推。并有基本假设得到胜率与胜场具有用同的重要程度,来判断传奇教练的选择。

三.模型假设与符号说明

1.由于涉及到的评判标准数目较多,且为了保证各项目所占权重尽量客观,我们首先采用层次分析法建立初步模型,得出相应的初步结论后,再对进行细化,改进并达到完善。主要的假设包括:

(1)假设资料的准确度和代表性;

(2)教练的人数和教练的执教场数没有过多的明确限制;

(3)关于教练之间的对比的数据的准确度和说服力;

(4)对于评价,我们采用其数据的结果,即是其所带队伍的战绩来代表,这也就将这项能力与球队的胜率和在大赛中的晋级与夺冠次数相结;

(5)在不同的体育项目对比时,所表现出的数据模型可以作为选择的标准,数据模型的不同的体育数据具有相同的准确度;

(6)选民的投票作为选择评判的标准之一,并具有说服力,不同的选民对教练不同的意见,随着对教练的得分确定;

(7)假设的教练男女比例并不是重要因素,年龄的大小至关重要。

四、模型的建立与求解

4.1.1模型——概述

在不同的体育的项目下,(不限定具体的选民人数)在附录二的解答下,由客观事物的复杂性,使我们的判断主观和片面,完全符合要求的每个标准比较判断思维是不可能的。所以通过判断矩阵的指标来判断选择的排序顺序的重要性量化评价指标权重。

4.1.2模型——的运用与求解

为了消除各指标的量纲,使各指标之间具有可比性,利用SPSS 软件对其指标进行标准化,公式为:

*(1,2,,1,2,,)ij j

ij i

x x x i j p s -=

=???=???

通过我们对已知的数据进行分析和处理,得出以下结论:传奇教练的选择是

一个对教练执教生涯的一种肯定,也是对教练对体育的奉献和热爱。考虑到不同年龄和不同的人们对不同的体育项目的爱好,我们采用层次分析的理论来建立数学模型,并分析相关的统计数据的特征参数。通过采用随机的方式来确定传奇教练的选择,分别统计了教练的胜率和超过600场胜场的排名,所以减弱化了其它因素对于教练的影响,选取了描述教练水平的两个最重要的指标:胜率和胜场,对所有教练进行分数评估。如图所示:

(教练评定的满分为100分,暂时无法判断胜率和胜场权重比,假设其重要性 相等,即权重为1:1。)

经过对体育画刊网站的查询及筛查发现有大约四分之一(918/3513)的教练执教场次少于30场(即大约一个赛季),这些教练可能会产生极端数据点从而影响筛选。剔除掉这些数据后对所有教练的胜率和胜场次数画频数分布直方图,如下图所示(左为胜率分布,右为胜场数分布)

(a )W L 百分比分布

(b )WINS 分布

赢和W-L %分布

可以看出,胜率趋于高斯分布,胜场趋于指数分布,分别以高斯分布和指数分布作最小绝对残差(LAR)拟合(with 95% confidence bounds),得出拟合概率分布函数再根据

胜率=总执教场数/胜的场数

我们使用美国运筹学教授提出了评价方法为不同的两两比较判断矩阵,从而达到判断选择目的。

规模方法导出了判断矩阵:

从而根据判断矩阵的公式选择来寻找最佳教练, 考虑到不同教练的执教水平的影响,我们需要同样的时间教练随机选择在每个索引的基本价值来衡量的平均近似水平的教练标准在这段时间内,时间轴和总记录,培养球员的能力,团队赢得了荣誉的三个指标相应的数据

个索引的基本价值来衡量的平均近似水平的教练标准在这段时间内,时间轴和总

Mat lab拟合得到的曲线可以看出,总记录,培养球员的能力,团队荣誉指标在时间轴大致水平直线,我们可以画出结论如下:时间轴的总记录,培养球员的能力,团队荣誉评价指标没有影响或影响很小。

提高球队整体记录=教练团队的记录(W-L %)——团队纪录(前),同时考虑到不

同的团队本身的影响或有好处坏的评价结果,我们决定使用球队的记录作为增强的速度评估来提高团队的水平:球队创纪录涨幅率=团队记录电梯/团队纪录(前)。由教练教练可以记录职业直接导致了整体评估记录,同时增强到记录的平均对评价结果的影响不同的团队,所以我们决定使用教练生涯带来了团队提高利率记录评估,以减少错误的判断。

在求解矩阵特征值,找到最大的特征值和对应的特征向量,获得特征向量的一层一层指标相对的重要性索引。指数权重派生通过Malabo软件,我们可以知道权重:

再通过平均随机一致性指标判断矩阵一致性测试判断矩阵一致性指数CI,然后找到一致性比率CR,果CR < 0.1,然后的一致性判断矩阵满意:

通过一致性判断矩阵指数,我们可以再选择教练上通过一致比率来进行分析,在选择教练上进行区分。在时间考虑上选择在具有相同年龄的人,比较两人之间的

教练团队的分析比较通过一致性测试判断矩阵和一致性指数来选择最佳的篮球教练。

4.1.3模型一的结果

通过运用矩阵的判断模型方式,再通过胜率的比较,考虑到其他因素的影响,我们采用了一致性判断矩阵,进一步缩小教练的选择范围,并在权重比的比较下,

4.2.1模型二的概述

由于不同的区域、不同的年龄阶段、不同的男、女之间对于体育的热爱,我们考虑到对最终数据的影响,通过附录三我们采用群体决策打分体制,在不同的区域、不同的年龄阶段、不同的男、女之间通过选民式的随机变量的方式来进行分析,过少数人的投票积分方式,来判断教练的选择,通过层次分析方法来挑选教练的人数。

4.2.2模型二的建立与求解

在面对不同的人,我们采取随机的机制,在挑选的随机变量中,确定所要参加的人数,确定一定人数的范围,在不同的领域挑选不同的人,再通过计票的模式,达到每人所投的票数都有绝对的真实性,在不同领域所选择的人,要有不同的体现价值。

采用的不同的分区方式,对所采取的随机变量,要进行细致考虑,并要考虑在不同的年龄中的人,对不同年代教练的投票积分要进行考虑,在对男性教练和女性教练不同的选择上,要考虑到选民中男、女比例对模型的影响,在一定范围内保持对男、女教练的选拔保持一致,我们选择了在全球各地的不同的人,不同地区的人同时也保证了在不同领域的进行选择如图所示,我们选择了在不同的国家:

橄榄就的喜爱,我们判断20-30年龄段的人对于教练的选拔具有说服力和准确度,我们查找了不同时代的橄榄球优秀教练,并对每一名的教练的优秀胜率和自爱不同的场合所取得优秀次数通过:

胜率=总执教场数/胜的场数+碗杯次数

数据时考虑到不同的年龄,为了保证选民所选的数据具有公平性,我们在不同的年龄间所选取的比例一致,保持公平。通过图表运用Mata lab图像如图:

的方法,在一定范围区域内,对不同的人对男、女教练不同的选择方法进行系统的评估,再根据对整体的数据分析,从而达到让数据更有说服力。

在面对不同的年龄差值和地区域比时,我们通过矩阵模型判断,来进行系统

的选择。Q=10.4940.9320.9250.494

10.2850.2040.9320.28510.9460.9250.2040.946

1?????

???

?

???

同的数值影响的范围下,通过公式:

得分比=1-年龄影响比-区域影响比-男、女影响比

在总的得分比的情况下找出最佳教练。

4.2.3模型二的结果

由于运用的群体决策打分体制和权重比的分析和比较方法,在不同的领域、区域范围内通过选择不同的选民,在考虑到不同因素的影响(年龄、区域、男女比例)我们制定了以胜场和总得分比的双重比较分析方法,通过总的得分机制进

4.3.1模型三的概述

在面对曲棍球的数据时,我们将根据不同的因素对数据的影响来判断,首先我们将筛选出在执教场数和胜率较高的教练,再通过附录四运用SPSS软件对数据进行集中处理和分析,但还要考虑到上述因素对数据的影响保证数据的公平性和准确性,同时也通过判断矩阵的指标来判断选择的排序顺序的重要性量化评价指标权重,达到最终的目的。

4.3.2模型三的建立与求解

考虑到对于曲棍球不同的人的喜爱程度,我们从中抽取对于曲棍球热爱的人进行调查,首先在不同的年龄段选择对于不同教练的喜爱人数,我们运用SPSS软件选择出在(胜率、执教场数、破碗、破杯次数)的较多教练中选择出10位,进

不同的年龄比值对于数据

由于不同的教练存在着不同的胜场率和不同的执教场数,我们在分析数据的同时,也考虑到不同时代的教练的所带来的影响,而在我们进行分析处理时,通过对不同年龄段的人的调查,来保证不同的教练在不同的时间具有相同的效果,来保证数据的准确性.

我们把不同年龄段的人作为总的数据和H:

111

223

333

1

1

1

1

x y z

x y z

x y z

yn

xn zn

a a a

a a a

a a a

H

a

a a

??

??

??

??

=

??

??

??

?

?

总的胜率=1-H-因素影响-数据分析比(%)

通过总的数据的和来判断曲棍球的教练人选,我们在考虑到其他因素的影响,我们在对数据进行处理分析时,要考虑到的年龄差距和性别以及对教练的喜爱程度的影响,还要考虑到在面对不同的地区,以及不同的范围人群中选择,我们要把这些对数据有影响的因素尽可能的降低到最小.

我们根据胜率的基本信息数据,在考虑到其他因素的影响下我们绘制了总的胜率分析表;

通过表中的数据可以看出,我们的数据在面对不同的因素时表中的数据有小

通过表中的数据我们得出了最佳的教练,由于存在不同的因素影响,我们可以忽略其他的次要因素,为保证数据的准确性,我们经过多次的选择得出了以下的最终数据。

4.3.3模型三的结果

五、模型的检验

我们运用SPSS软件做出体育项目的关系线性模型得出关于最佳教练的预测图。从图中可知观测值和拟合值基本吻合,且在预测区间内,预测值与观测值连贯,且预测值在预测区间以内,同时根据在体育画刊的统计,到具有说服力的数据,由此说明模型是可靠的。

六、模型的优缺点与改进

6.1.1模型的优点

1.该模型的求解过程不算复杂,使用者可以思路清晰的对每一步进行掌握和理解,有利于模型使用的推广,使用工具也是常见的软件,为使用该模型进一步提供了方便。评定结果比较客观,有利于公正公平的原则;

2.模型中,图表居多,便于理解和对比,更加直观清晰。建模方法渐变易懂,便于操作,但不失实用性和可靠性。用主成份分析法和模糊评价法做对比,使结果更具说服力;

3.在用统计分析方法研究多变量时,变量个数太多就会增加研究的复杂性。希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形,变量之间是有一定的相关关系的,当两个变量之间有一定相关关系时,可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。主成分分析是对于原先提出的所有变量,建立尽可能少的新变量,使得这些新变量是两两不相关的,而且这些新变量在反映科研的信息方面尽可能保持原有的信息

4.在模型的分析过程中多处运用了数学公式分析方法,增加了数据的说服力,达到了让大家信服,同时运用了大量的事实数据说明了该模型具有最大程度上的事实理论依据,具有参考价值。

6.1.2模型的缺点

1.模型精度没有达到最高,过程难免出现偏差,模型在某些计算上还需要加强改进。主成分分析法忽略一些影响因素,和实际情况存在一些差异。

2.进行拟合变量时,我们通过更加详细的方法,使拟合更加符合我们的期望,不应忽略变量,在进行模糊数据评价时,所考虑到的其他因素较少。

6.1.3模型的改进

可以对每个因素间的联系进行深入的探索,使考虑的问题更全面,分析更加合理,符合实际情况,预测就更加准确。可以对数据进行协整检验,找出变量之间的内在联系,使问题更加准确,全面。

七、参考文献

[1]《数学模型》第三版,姜启源谢金星叶俊编;

[2]《数学软件与数学实验》汪晓银邹庭荣主编;

[3]《回归分析方法原理及SPSS实际操作》冯力编中国金融出版社;

[4] 韩中庚,数学建模方法及其应用,北京:高等教育出版社,2005。

[5]维基百科球员效率值:https://www.doczj.com/doc/0714086521.html,/wiki/Player_Efficiency_Rating

[6]篮球:https://www.doczj.com/doc/0714086521.html,/cbb/coaches/a-index.html

橄榄球:https://www.doczj.com/doc/0714086521.html,/cfb/coaches/a-index.html

[7]曲棍球:https://www.doczj.com/doc/0714086521.html,/Docs/stats/SB_Records/2011/coaches.pdf

[8] 战略决策:应用层次分析法。伦敦:斯普林格出版社。ISBN 1-85233-756-7。

八、附录

附录一

a=[1.000 0.952 0.948 0.977 0.984

0.952 1.000 0.960 0.982 0.985

0.948 0.960 1.000 0.968 0.971

0.977 0.982 0.968 1.000 0.989

0.984 0.985 0.971 0.989 1.000]

[v,d]=eig(a)

v =

Columns 1 through 4

0.4170 0.1626 0.3259 0.7040

0.4229 0.2579 0.6941 0.2710

0.1069 0.0452 0.6170 0.6396

0.1527 0.8629 0.1542 0.0768

0.7827 0.4005 0.0872 0.1263 Column 5

0.4449

0.4465

0.4436

0.4499

0.4511

d =

Columns 1 through 4

0.0038 0 0 0

0 0.0126 0 0

0 0 0.0416 0

0 0 0 0.0553

0 0 0 0 Column 5

4.8866

a =[1.0000 0.4940 0.9320 0.9250

0.4940 1.0000 0.2850 0.2040

0.9320 0.2850 1.0000 0.9460

0.9250 0.2040 0.9460 1.0000]

v =

0.7709 0.2842 0.0385 0.5687

0.2388 0.0209 0.9322 0.2711

0.1029 0.8006 0.2052 0.5535

0.5815 0.5271 0.2955 0.5447

d =

0.0249 0 0 0

0 0.0538 0 0

0 0 0.8930 0

0 0 0 3.0284 a=[1.000 0.891 -0.853 0.539

0.891 1.000 -0.943 0.821

0.853 0.943 1.000 0.8441

0.539 0.821 -0.811 1.000]

[v,d]=erg(a)

v =

0.5105 0.2914 0.6518 0.4792

0.7688 0.3504 0.0541 0.5322

0.0229 0.8504 0.0118 0.5255

0.3846 0.2629 0.7563 0.4593

d =

0.0258 0 0 0

0 0.0684 0 0

0 0 0.4640 0

0 0 0 3.4417

第1节 数学建模与数学探究

第1节数学建模与数学探究 【内容要求】 数学建模活动是对现实问题进行数学抽象,用数学语言表达问题、用数学方法构建模型解决问题的过程.主要包括:在实际情境中从数学的视角发现问题、提出问题,分析问题、构建模型,确定参数、计算求解,检验结果、改进模型,最终解决实际问题.数学建模活动是基于数学思维运用模型解决实际问题的一类综合实践活动,是高中阶段数学课程的重要内容. 【基本过程】 数学建模活动的基本过程如下: 数学探究活动是围绕某个具体的数学问题,开展自主探究、合作研究并最终解决问题的过程.具体表现为:发现和提出有意义的数学问题,猜测合理的数学结论,提出解决问题的思路和方案,通过自主探索、合作研究论证数学结论.数学探究活动是运用数学知识解决数学问题的一类综合实践活动,也是高中阶段数学课程的重要内容. 【过程解读】 掌握建模基本过程,会对实际问题进行问题分析,善于合理假设. ·问题分析也常称为模型准备或问题重述.由于数学模型是建立数学与实际现象之

间的桥梁,因此,首要的工作是要设法用数学的语言表述实际现象.所谓问题重述是指把实际现象尽量地使用贴近数学的语言进行重新描述.为此,要充分了解问题的实际背景,明确建模的目的,尽可能弄清对象的特征,并为此搜集必需的各种信息或数据.要善于捕捉对象特征中隐含的数学因素,并将其一一列出.至此,我们便有了一个很好的开端,而有了这个良好的开端,不仅可以决定建模方向,初步确定用哪一类模型,而且对下面的各个步骤都将产生影响. ·模型假设(即合理假设)是与问题分析紧密衔接的又一个重要步骤.根据对象的特征和建模目的,在问题分析基础上对问题进行必要的、合理的取舍简化,并使用精确的语言作出假设,这是建模至关重要的一步.这是因为,一个实际问题往往是复杂多变的,如不经过合理的简化假设,将很难于转化成数学模型,即便转化成功,也可能是一个复杂的难于求解的模型从而使建模归于失败.当然,假设作得不合理或过分简单也同样会因为与实际相去甚远而使建模归于失败.一般地,作出假设时要充分利用与问题相关的有关学科知识,充分发挥想象力和观察判断力,分清问题的主次,抓住主要因素,舍弃次要因素. 【实际意义】 数学建模的实际意义 1.在一般工程技术领域,数学建模仍然大有用武之地. 在以声、光、热、力、电这些物理学科为基础的诸如机械、电机、土木、水利等工程技术领域中,数学建模的普遍性和重要性不言而喻,虽然这里的基本模型是已有的,但是由于新技术、新工艺的不断涌现,提出了许多需要用数学方法解决的新问题;高速、大型计算机的飞速发展,使得过去即便有了数学模型也无法求解的课题(如大型水坝的应力计算,中长期天气预报等)迎刃而解;建立在数学模型和计算机模拟基础上的CAD技术,以其快速、经济、方便等优势,大量地替代了传统工程设计中的现场实验、物理模拟等手段. 2.在高新技术领域,数学建模几乎是必不可少的工具. 无论是发展通讯、航天、微电子、自动化等高新技术本身,还是将高新技术用于传统工业去创造新工艺、开发新产品,计算机技术支持下的建模和模拟都是经常使用的有效手段.数学建模、数值计算和计算机图形等相结合形成的计算机软件,已经被固化于产品中,在许多高新技术领域起着核心作用,被认为是高新技术的特征之一.

什么是数学模型与数学建模

1. 什么是数学模型与数学建模 简单地说:数学模型就是对实际问题的一种数学表述。 具体一点说:数学模型是关于部分现实世界为某种目的的一个抽象的简化的数学结构。 更确切地说:数学模型就是对于一个特定的对象为了一个特定目标,根据特有的内在规律,做出一些必要的简化假设,运用适当的数学工具,得到的一个数学结构。数学结构可以是数学公式,算法、表格、图示等。 数学建模就是建立数学模型,建立数学模型的过程就是数学建模的过程(见数学建模过程流程图)。数学建模是一种数学的思考方法,是运用数学的语言和方法,通过抽象、简化建立能近似刻划并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。 2.美国大学生数学建模竞赛的由来: 1985年在美国出现了一种叫做MCM的一年一度大大学生数学模型(1987年全称为Mathematical Competition in Modeling,1988年改全称为Mathematical Contest in Modeling,其所写均为MCM)。这并不是偶然的。在1985年以前美国只有一种大学生数学竞赛(The william Lowell Putnam mathematial Competition,简称Putman(普特南)数学竞赛),这是由美国数学协会(MAA--即Mathematical Association of America的缩写)主持,于每年12月的第一个星期六分两试进行,每年一次。在国际上产生很大影响,现已成为国际性的大学生的一项著名赛事。该竞赛每年2月或3月进行。 我国自1989年首次参加这一竞赛,历届均取得优异成绩。经过数年参加美国赛表明,中国大学生在数学建模方面是有竞争力和创新联想能力的。为使这一赛事更广泛地展开,1990年先由中国工业与应用数学学会后与国家教委联合主办全国大学生数学建模竞赛(简称CMCM),该项赛事每年9月进行。

历年数学建模赛题题目

历年数学建模赛题题目 1992年 (A) 施肥效果分析问题(北京理工大学:叶其孝) (B) 实验数据分解问题(华东理工大学:俞文此; 复旦大学:谭永基)1993年 (A) 非线性交调的频率设计问题(北京大学:谢衷洁) (B) 足球排名次问题(清华大学:蔡大用) 1994年 (A) 逢山开路问题(西安电子科技大学:何大可) (B) 锁具装箱问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此)1995年 (A) 飞行管理问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此) (B) 天车与冶炼炉的作业调度问题(浙江大学:刘祥官,李吉鸾)1996年 (A) 最优捕鱼策略问题(北京师范大学:刘来福) (B) 节水洗衣机问题(重庆大学:付鹂) 1997年 (A) 零件参数设计问题(清华大学:姜启源) (B) 截断切割问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此)1998年 (A) 投资的收益和风险问题(浙江大学:陈淑平) (B) 灾情巡视路线问题(上海海运学院:丁颂康) 1999年 (A) 自动化车床管理问题(北京大学:孙山泽) (B) 钻井布局问题(郑州大学:林诒勋) (C) 煤矸石堆积问题(太原理工大学:贾晓峰) (D) 钻井布局问题(郑州大学:林诒勋) 2000年 (A) DNA序列分类问题(北京工业大学:孟大志) (B) 钢管订购和运输问题(武汉大学:费甫生) (C) 飞越北极问题(复旦大学:谭永基) (D) 空洞探测问题(东北电力学院:关信) 2001年 (A) 血管的三维重建问题(浙江大学:汪国昭) (B) 公交车调度问题(清华大学:谭泽光) (C) 基金使用计划问题(东南大学:陈恩水) (D) 公交车调度问题(清华大学:谭泽光) 2002年

2017年研究生数学建模竞赛A题

2017年中国研究生数学建模竞赛A题 无人机在抢险救灾中的优化运用 2017年8月8日,四川阿坝州九寨沟县发生7.0级地震,造成了不可挽回的人员伤亡和重大的财产损失。由于预测地震比较困难,及时高效的灾后救援是减少地震损失的重要措施。无人机作为一种新型运载工具,能够在救援行动中发挥重要作用。为提高其使用效率,请你们解决无人机优化运用的几个问题。 附件1给出了震区的高程数据,共有2913列,2775行。第一行第一列表示(0,0)点处的海拔高度值(单位:米),相邻单元格之间的距离为38.2米,即第m行第n列单元格中的数据代表坐标(38.2(m-1), 38.2(n-1))处的高度值。震区7个重点区域的中心位置如下表所示(单位:千米): 除另有说明外,本题中的无人机都假设平均飞行速度60千米/小时,最大续航时间为8小时,飞行时的转弯半径不小于100米,最大爬升(俯冲)角度为±15°,与其它障碍物(含地面)的安全飞行距离不小于50米,最大飞行高度为海拔5000米。所有无人机均按规划好的航路自主飞行,无须人工控制,完成任务后自动返回原基地。 问题一:灾情巡查 大地震发生后,及时了解灾区情况是制订救援方案的重要前提。为此,使用无人机携带视频采集装置巡查7个重点区域中心方圆10公里(并集记为S)以 内的灾情。假设无人机飞行高度恒为4200米,将在地面某点看 无人机的仰角大于60°且视线不被山体阻隔视为该点被巡查。 若所有无人机均从基地H(110,0)(单位:千米)处派出,且完成任

务后再回到H,希望在4小时之内使区域S内海拔3000米以下的地方尽可能多地被巡查到,最少需要多少架无人机?覆盖率是多少?每架无人机的飞行路线应如何设计?在论文中画出相应的飞行路线图及巡查到的区域(不同的无人机的飞行路线图用不同的颜色表示)。 进一步,为及时发现次生灾害,使用无人机在附件1给出的高度低于4000米的区域(不限于S)上空巡逻。问最少需要多少架无人机、如何设定每架无人机的飞行时间、路线,才能保证在72小时内,上述被巡查到的地方相邻两次被巡查的时间间隔不大于3小时(无人机均需从H出发并在8小时内回到H,再出发的时间间隔不小于1小时)? 问题二:生命迹象探测 使用无人机携带生命探测仪搜索生命迹象,能够给灾后救援提 供准确的目标定位。拟从基地H(110,0),J(110,55)(单位:千米)处 总共派出30架无人机(各15架),任务完成后回到各自的出发地。 探测仪的有效探测距离不超过1000米,且最大侧视角(探测仪到可 探测处的连线与铅垂线之间的夹角)为60度。请你们规划它们的飞 行路线,使附件1所给出的全区域内海拔3000米以下部分能被探测到的面积尽可能大,且使从第一架无人机飞出到最后一架完成任务的无人机回到基地的时间间隔尽量短。 问题三:灾区通信中继 大地震发生后,地面电力设施被破坏,灾区通信中断。太阳能无人机(白天不受续航能力限制,其余条件同前述)可以作为地面移动终端之间的通信中继,为灾区提供持续的通信保障(地面终端只能与无人机进行通信,无人机之间只要不超过最大通信距离就可以互相通信,地面与地面之间的通信由无人机转接)。假设无人机在空中飞行时,可与距离3000米以内的移动终端通信,无人机之间的最大通信距离为6000米,问最少需要多少架无人机、每架无人机的飞行路线如何,才能保证在白天12小时内,附件2中的任意两个地面终端之间都能实现不间断通信(作为中继的无人机之间的切换时间忽略不计,地面终端的移动距离不超过2千米)? 问题四:无人机对地的数据传输 指挥中心拟从H派出3架无人机携带通信装备向灾区内的72个地面终端(分布见附件2)发送内容不同,总量均为500M(1M按106比特计算)的数据。设每台通信装备的总功率是5瓦,可同时向不超过10个地面终端发送数据。数据传输过程可以简化为:当地面终端i看无人机的仰角大于30°、距离不超过3000米且没有山体阻隔时,如果无人机当前服务用户少于10

数学建模常用方法

数学建模常用方法 建模常用算法,仅供参考: 1、蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必 用的方法) 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用M a t l a b作为工具) 3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通 常使用L i n d o、L i n g o软件实现) 4、图论算法(这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备) 5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法(这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中) 6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法(这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用) 7、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种 暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具) 8、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计 算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的) 9、数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用) 10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文 中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用M a t l a b进行处理) 一、在数学建模中常用的方法: 1.类比法 2.二分法 3.量纲分析法 4.差分法 5.变分法 6.图论法 7.层次分析法 8.数据拟合法 9.回归分析法 10.数学规划(线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、目标规划) 11.机理分析 12.排队方法

数学建模及全国历年竞赛题目

数学建模及全国历年竞赛题目 (2010-09-28 21:58:01) 标签: 分类:专业教学 数学建模 应用数学模型 教育 一、数学建模的涵 (一)数学建模的概念 数学建模是一种数学的思考方法,是运用数学的语言和方法,通过抽象、简化建立能近似刻画并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。使用数学语言描述的事物就称为数学模型,这个建立数学模型的全过程就称为数学建模。(二)应用数学模型 应用数学去解决各类实际问题,把错综复杂的实际问题简化、抽象为合理的数学结构。通过调查、收集数据资料,观察和研究实际对象的固有特征和在规律,抓住问题的主要矛盾,建立起反映实际问题的数量关系,然后利用数学的理论和方法去分析和解决问题。需要诸如数理统计、最优化、图论、微分方程、计算方法、神经网络、层次分析法、模糊数学,数学软件包如 Mathematica,Matlab,Lingo,Spss,Mapple的使用,甚至排版软件等知识的基础。

(三)数学建模的特点 数学建模具有难度大、涉及面广、形式灵活,对教师和学生要求高等特点;数学建模的教学本身是一个不断探索、不断创新、不断完善和提高的过程。(四)数学建模的指导思想 数学建模的指导思想就是:以实验室为基础、以学生为中心、以问题为主线、以培养能力为目标来组织教学工作。 (五)数学建模的意义 数学建模是联系数学与实际问题的桥梁,是数学在各个领械广泛应用的媒介,是数学科学技术转化的主要途径。通过教学使学生了解利用数学理论和方法去分析和解决问题的全过程,提高他们分析问题和解决问题的能力;提高他们学习数学的兴趣和应用数学的意识与能力,使他们在以后的工作中能经常性地想到用数学去解决问题,提高他们尽量利用计算机软件及当代高新科技成果的意识,能将数学、计算机有机地结合起来去解决实际问题。 1.培养创新意识和创造能力; 2.训练快速获取信息和资料的能力; 3.锻炼快速了解和掌握新知识的技能; 4.培养团队合作意识和团队合作精神; 5.增强写作技能和排版技术;

关于数学建模教学活动的研究

关于数学建模教学活动的研究 【摘要】基于数学建模教学活动的实践,本文分析 了目前学校数学建模活动现状以及建模课程设计存在的问题。以数学建模小组活动形式,对数学基础课程的知识体系进行调整,研究数学建模活动与高校数学基础课程内容设计之间的关系。教学内容和授课方式的改进,将对提高数学基础课程的教学质量和建模参赛学生的成绩起关键性的作用。 【关键词】数学建模;基础课程 一、现状及存在的问题 最近一些年来,数学建模活动日益受到国家和教育部的重视。教育部连续多年委托全国大学生数学建模竞赛组委会组织全国性的数学建模竞赛活动。可以说,参与数学建模的积极性和所取得的成绩,越来越成为评价一所高校数学教学和科研水平的重要指标;数学建模活动本身也已经成为高校展现自我风采,树立学校形象的重要舞台。除了社会层面的积极影响外,数学建模活动对于推动高校内部的教学改革也起到了至关重要的作用。数学建模将抽象理论与社会实践相结合,不仅提高了学生学习数学的积极性、主动性,而且调动了教师不断提高自身业务水平,积极参与教学改革的动力。 目前数学建模活动在各高校有着广泛而良好的师生基

础。学校老师参与的积极性也很高。每年都有参赛队伍获得国家和地区的数学建模竞赛大奖,为学校赢得了荣誉。然而,在取得巨大成绩的同时,我们也应该看到,数学建模活动还存在一定的改进和提升空间。这主要体现在以下三个方面。 第一,目前数学建模相关课程设置存在一定的局限,主要表现在课程数量较少,并且大部分是以大班选修课的形式授课,因此难以挖掘优秀的数学建模人才,难以做到有针对性的教育和对优秀学生的重点培养。第二,既有的建模课程一般采用单独讲授建模相关知识的方式,而与现有的数学基础课程如高等数学、线性代数、概率论等内容分离。第三,关于数学建模的课外活动匮乏,致使参加全国数学建模大赛的参赛队伍都是赛前集中培训,缺乏系统连贯的日常积累。 基于数学建模活动的实际情况,通过组建数学建模课外活动小组的方式,达到以下目的:第一,将数学学习从课堂延伸到课外,帮助同学将课堂所学的抽象数学知识,在课下得以应用。从社会实际问题出发,让学生亲自参与到问题解决的过程中。第二,在活动中,教师研究课外活动组织形式的有效性,增强学生间、师生间的有效互动,进而提高学生自主创新能力。第三,研究数学建模活动对基础课程体系改革的辅助作用,使之成为数理知识体系改革的有利工具。 二、数学建模活动与数学基础教学内容关系的研究 数学基础课程和数学建模活动之间存在着密不可分的

2017年中国研究生数学建模竞赛题

2017年中国研究生数学建模竞赛D题 基于监控视频的前景目标提取 视频监控是中国安防产业中最为重要的信息获取手段。随着“平安城市”建设的顺利开展,各地普遍安装监控摄像头,利用大范围监控视频的信息,应对安防等领域存在的问题。近年来,中国各省市县乡的摄像头数目呈现井喷式增长,大量企业、部门甚至实现了监控视频的全方位覆盖。如北京、上海、杭州监控摄像头分布密度约分别为71、158、130个/平方公里,摄像头数量分别达到115万、100万、40万,为我们提供了丰富、海量的监控视频信息。 目前,监控视频信息的自动处理与预测在信息科学、计算机视觉、机器学习、模式识别等多个领域中受到极大的关注。而如何有效、快速抽取出监控视频中的前景目标信息,是其中非常重要而基础的问题[1-6]。这一问题的难度在于,需要有效分离出移动前景目标的视频往往具有复杂、多变、动态的背景[7,8]。这一技术往往能够对一般的视频处理任务提供有效的辅助。以筛选与跟踪夜晚时罪犯这一应用为例:若能够预先提取视频前景目标,判断出哪些视频并未包含移动前景目标,并事先从公安人员的辨识范围中排除;而对于剩下包含了移动目标的视频,只需辨识排除了背景干扰的纯粹前景,对比度显著,肉眼更易辨识。因此,这一技术已被广泛应用于视频目标追踪,城市交通检测,长时场景监测,视频动作捕捉,视频压缩等应用中。 下面简单介绍一下视频的存储格式与基本操作方法。一个视频由很多帧的图片构成,当逐帧播放这些图片时,类似放电影形成连续动态的视频效果。从数学表达上来看,存储于计算机中的视频,可理解为一个3维数据,其中代表视频帧的长,宽,代表视频帧的帧数。视频也可等价理解为逐帧图片的集合,即,其中为一张长宽分别为 的图片。3维矩阵的每个元素(代表各帧灰度图上每个像素的明暗程度)为0到255之间的某一个值,越接近0,像素越黑暗;越接近255,像素越明亮。通常对灰度值预先进行归一化处理(即将矩阵所有元素除以255),可将其近似认为[0,1]区间的某一实数取值,从而方便数据处理。一张彩色图片由R(红),G(绿),B(蓝)三个通道信息构成,每个通道均为同样长宽的一张灰度图。由彩色图片

数学建模中常见的十大模型

数学建模常用的十大算法==转 (2011-07-24 16:13:14) 转载▼ 1. 蒙特卡罗算法。该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性,几乎是比赛时必用的方法。 2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用MA TLAB 作为工具。 3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo 软件求解。 4. 图论算法。这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备。 5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。这些算法是算法设计中比较常用的方法,竞赛中很多场合会用到。 6. 最优化理论的三大非经典算法:模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法。这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用。 7. 网格算法和穷举法。两者都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具。 8. 一些连续数据离散化方法。很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只能处理离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。 9. 数值分析算法。如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。 10. 图象处理算法。赛题中有一类问题与图形有关,即使问题与图形无关,论文中也会需要图片来说明问题,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用MA TLAB 进行处理。 以下将结合历年的竞赛题,对这十类算法进行详细地说明。 以下将结合历年的竞赛题,对这十类算法进行详细地说明。 2 十类算法的详细说明 2.1 蒙特卡罗算法 大多数建模赛题中都离不开计算机仿真,随机性模拟是非常常见的算法之一。 举个例子就是97 年的A 题,每个零件都有自己的标定值,也都有自己的容差等级,而求解最优的组合方案将要面对着的是一个极其复杂的公式和108 种容差选取方案,根本不可能去求解析解,那如何去找到最优的方案呢?随机性模拟搜索最优方案就是其中的一种方法,在每个零件可行的区间中按照正态分布随机的选取一个标定值和选取一个容差值作为一种方案,然后通过蒙特卡罗算法仿真出大量的方案,从中选取一个最佳的。另一个例子就是去年的彩票第二问,要求设计一种更好的方案,首先方案的优劣取决于很多复杂的因素,同样不可能刻画出一个模型进行求解,只能靠随机仿真模拟。 2.2 数据拟合、参数估计、插值等算法 数据拟合在很多赛题中有应用,与图形处理有关的问题很多与拟合有关系,一个例子就是98 年美国赛A 题,生物组织切片的三维插值处理,94 年A 题逢山开路,山体海拔高度的插值计算,还有吵的沸沸扬扬可能会考的“非典”问题也要用到数据拟合算法,观察数据的

对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的分析与预测

2012年北京师范大学珠海分校数学建模竞赛 题目:对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的分析与预测 摘要 本文研究的是对自数学建模竞赛开展以来各高校建模水平的评价比较和预测问题。我们将针对题目要求,建立适当的评价模型和预测模型,主要解决对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的评价、排序和预测问题。 首先我们用层次分析法来评价广东赛区各校2008年至2011年及全国各大高校1994至2011年数学建模成绩,从而给出广东赛区各校及全国各大高校建模成绩的科学、合理的评价及排序;其次运用灰色预测模型解决广东赛区各院校2012年建模成绩的预测。 针对问题一,首先我们对比了2008到2011年参加建模比赛的学校,通过分析我们选择了四年都参加了比赛的学校进行合理的排序(具体分析过程见表13),同时对本科甲组和专科乙组我们分别进行排序比较。在具体解决问题的过程中,我们先分析得出影响评价结果的主要因素:获奖情况和获奖比例,其中获奖情况主要考虑国家一等奖、国家二等奖、省一等奖、省二等奖、省三等奖,我们采用层次分析法,并依据判断尺度构造出各个层次的判断矩阵,对它们逐个做出一致性检验,在一致性符合要求的情况下,通过公式与matlab求得各大学的权重,总结得分并进行排序(结果见表11);在对广东赛区各高校2012建模成绩预测问题中,我们采用灰色预测模型,我们以华南农业大学为例,得到该校2012年建模比赛获奖情况为:省一等奖、省二等奖、省三等奖及成功参赛奖分别为5、9、8、8(其它各高校预测结果见表10)。 针对问题二,我们对全国各院校的自建模竞赛活动开展以来建模成绩排序采用与问题一相同的数学模型,在获奖情况考虑的是全国一等奖、全国二等奖。运用matlab求解,结果见表12。 针对问题三,我们通过对一、二问排序的解答及数据的分析,得出在对院校进评价和预测时还应考虑到各院的师资力量、学校受重视程度、学生情况、参赛经验等因素,考虑到这些因素,为以后评价高校建模水平提供更可靠的依据。 关键词:层次分析法权向量灰色预测模型模型检验 matlab

2017年中国研究生数学建模竞赛E题

2017年中国研究生数学建模竞赛E题 多波次导弹发射中的规划问题 随着导弹武器系统的不断发展,导弹在未来作战中将发挥越来越重要的作用,导弹作战将是未来战场的主要作战样式之一。 为了提高导弹部队的生存能力和机动能力,常规导弹大都使用车载发射装置,平时在待机地域隐蔽待机,在接受发射任务后,各车载发射装置从待机地域携带导弹沿道路机动到各自指定发射点位实施发射。每台发射装置只能载弹一枚,实施多波次发射时,完成了上一波次发射任务的车载发射装置需要立即机动到转载地域(用于将导弹吊装到发射装置的专门区域)装弹,完成装弹的发射装置再机动至下一波次指定的发射点位实施发射。连续两波次发射时,每个发射点位使用不超过一次。 某部参与作战行动的车载发射装置共有24台,依据发射装置的不同大致分为A、B、C三类,其中A、B、C三类发射装置的数量分别为6台、6台、12台,执行任务前平均部署在2个待机地域(D1,D2)。所属作战区域内有6个转载地域(Z01~ Z06)、60个发射点位(F01~ F60),每一发射点位只能容纳1台发射装置。各转载地域最多容纳2台发射装置,但不能同时作业,单台转载作业需时10分钟。各转载地域弹种类型和数量满足需求。相关道路情况如图1所示(道路节点J01~J62),相关要素的坐标数据如附件1所示。图1中主干道路(图中红线)是双车道,可以双车通行;其他道路(图中蓝线)均是单车道,只能在各道路节点处会车。A、B、C三类发射装置在主干道路上的平均行驶速度分别是70公里/小时、60公里/小时、50公里/小时,在其他道路上的平均行驶速度分别是45公里/小时、35公里/小时、30公里/小时。 部队接受发射任务后,需要为每台车载发射装置规划每个波次的发射点位及机动路线,要求整体暴露时间(所有发射装置的暴露时间之和)最短。本问题中的“暴露时间”是指各车载发射装置从待机地域出发时刻至第二波次发射时刻为止的时间,其中发射装置位于转载地域内的时间不计入暴露时间内。暂不考虑发射装置在发射点位必要的技术准备时间和发射后发射装置的撤收时间。

系统的描述与数学建模

系统的描述与数学建模 [摘要]数学建模就是利用数学方法将系统的文字语言描述转化成数学方式表达。由于影响系统的因素多种多样,当用数学表达系统时,我们要求尽可能要使得数学建模既能从本质上反映系统,又能使得系统的数学模型具有简单性。 [关键词]系统的建模数学建模 数学建模就是利用数学方法将系统的文字语言描述转化成数学方式表达。由于影响系统的因素多种多样,当用数学表达系统时,我们要求尽可能要使得数学建模既能从本质上反映系统,又能使得系统的数学模型具有简单性。一个极其复杂的数学模型对于分析系统毫无帮助。 为了说明这种数学建模的方法,我们举一个简单的例子。比如我们研究某一地区人口的健康状况。假定在我们的研究时段内没有人口的自然死亡,按照自然规律人口总是以一定的概率,变成亚健康、或者患上某种轻疾病、或者患上重疾病。在一定的环境和医疗条件下,部分亚健康者和患者会得以康复,这是一种简单运算的系统描述,并没有具体地给出定量表达。为了能用数学的方法表达这个描述,我们按照以下方式将人口分类:(1)健康人。(2)亚健康人。(3)患轻病人。(4)患重病人。 根据上面的关系和一些假定条件,我们可以得到相应的微分方程,至于方程的详细导出我们以后再讨论。这里我们需要指出,前面我们只是一种说明性的举例,在实际建模过程中,要依赖于系统所在的环境,按照前面方法得到的应是确定性模型,在随机环境中,上面所述的量应当对应成相应状态的概率。 再比如排队系统,是最常见的一种系统,这类系统主要描述顾客到达,接受服务然后离开这一过程。系统由顾客与服务员两个单元组成。这类问题主要由以下四个因素决定:(1)顾客来到窗口的频率。(2)窗口的个数。(3)排队规则。(4)服务时间分布;所以我们必须对它们作适当的假定。 在单个服务台的排队系统模型M/M/1,即系统只设一个服务台床的情况。假定顾客是相互独立地到达系统,而且顾客到达系统的间隔时间服从负指数分布 F(t)=1-e -λt (输入过程),又服务窗为每一位顾客的服务时间也同时服从负指 数分布H(t)=1-e -μt (运行方式)。对这种最简单的排队模型,我们将依照不同的系统规则确定排队系统所满足的微分方程。 M/M/1损失制排队模型是指系统内只设一个服务窗,系统容量为1(即有一个排队位置而无排队等待位置),顾客到达和窗口服务时间均为负指数分布,且

(精心整理)全国名校小学数学结题报告小学数学建模教学的实践与研究

《小学数学建模教学的实践与研究》结题报告 一、研究的背景及意义 (一)从数学自身发展看数学建模的重要性 “数学是人们对客观世界定性把握和定量刻画、逐渐抽象概括、形成方法和理论,并进行广泛应用的过程。”现实世界是数学的丰富源泉,也是数学应用的归宿。任何数学概念都可以在现实中找到它的原型,同样要解决实际问题就必需建立数学模型,从此意义上讲,数学建模和数学一样,有着古老的历史。例如,欧几里德几何就是一个古老的数学模型。今天,数学以空前的广度和深度向其它科学技术领域渗透,过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化、数量化,需建立大量的数学模型。正如新课标中描述的“数学作为一种普遍适用的技术,有助于人们收集、整理、描述信息,建立数学模型,进而解决问题,直接为社会创造价值”。可以说数学即模型,有数学应用的地方就有数学建模。 (二)从数学课程改革发展看数学建模教学 数学教育改革是当今世界关注的热门话题。目前国际数学界普遍赞同,通过开展数学建模活动和在数学教学中推广使用现代化技术来推动数学教育改革。大学生的数学建模科技活动在全世界造成了巨大的影响,对数学教育起了很好的推动作用。随着我国基础教育课程改革的深入,数学建模活动已扩展到义务教育阶段,数学建模已成为小学数学学习的目标。《数学课程标准》(2011年版)在课程设计思路中提出:“在呈现作为知识与技能的数学结果的同时,重视学生已有的经验,使学生体验从实际背景中抽象出数学问题、构建数学模型、寻求结果、解决问题的过程。”国内外的专家、学者也都认为应该让中、小学生对数学和数学的作用作全面了解,让更多的学生了解和运用数学的思想和方法解决实际问题,“还数学的本来面貌”,使“数学能力成为人们取胜的法宝”(姜伯驹)。 (三)从学生学习和发展角度看数学建模活动 学生不仅要学习数学知识,更要学习数学思想和方法。而数学建模是一种基本的数学思想,是解决数学问题的有效形式。学生亲自经历模型建立的“再创造”过程,有利于学生的多种感官参与,获得丰富的感性认识,形成清晰表象,符合小学生的直观思维特征;能够引发学生对数学学习的兴趣,克服对数学的畏惧心理,提高数学学习的效率,并有助于培养学生初步学会运用数学的思维方式去观察和分析现实社会,解答日常生活中的问题,进而形成勇于探索、勇于创新的科学精神。正如刘应明院士所说的“如果学生能够自己动手用数学知识去解决几个问题,哪怕是很简单的问题,那么,数学在他们心目中的价值以及他们对数学的兴趣就会显著上升。而且这样做对于培养他们的创新意识等等,也都是十分有益的”。 基于上述认识,我确立“小学数学建模教学的实践与研究”这一课题,试图在小学数学教学中加强数学建模思想方法的实践和应用,培养小学生的建模意识和能力,提高学生的数学素养。 二、研究分析 (一)概念界定 1.数学模型(Mathematic Model):为了一定的目的对现实原型作抽象、简化后,采用形式化的数学符号和语言所表述出来的数学结构。它是数学符号、数学式子以及数量关系对现实原型简化的本质的描述。 2.数学建模(Mathematical Modelling):把现实世界中的实际问题加以提炼,抽象为数学模型,求出模型的解,验证模型的合理性,并用该数学模型所提供的解答来解释现实问题。数学知识的这一运用过程也就是数学建模。 3.小学数学建模:主要是指小学数学学习中,用“模型思想”来指导着数学教学,不断让学生经历从具体事例或现实原型出发逐步抽象、概括建立起某种模型并进行解释和运用,从而加深对数学的理解和感受,提升数学学习能力。

第十五届华为杯中国研究生数学建模竞题—B题

2018年中国研究生数学建模竞赛B 题 光传送网建模与价值评估 1. 背景 2009年诺贝尔物理学奖授予了英籍华人高锟(Charles K. Kao )博士,以表彰他对光纤通信发展所做出的贡献,诺贝尔奖委员会在给公众的公开信中写到: “当诺贝尔物理学奖宣布的时候,世界大部分地方几乎瞬间收到了这条信息…文字、语音和视频信号沿着光纤在世界各地来回传输,几乎瞬时地被微小而便捷的设备接收,人们已经把这种情况当做习惯。光纤通信正是整个通信领域急速发展的前提。” 从诞生至今,50多年里基于数字光纤通信技术的光传送网构建起了全球通信的骨架。从城市内的传输,直到跨越大洋的传输,光传送网为人类提供了大容量、高可靠性和低能耗的信息传输管道,人类对通信容量的追求也成为光传送技术发展的源源不断的动力。 光传送网的规划与建设是运营商、设备商以及政府必须考虑的课题。光传送的基本规律是——在相同技术条件下传输的容量会随着传输距离增加而减小。网络规划者需要在有限资源的条件下,综合考虑传输距离,传输容量、网络拓扑等各种因素,以最大化网络的价值。本课题中,请你们站在上述角度,从底层物理出发为光传送链路建模,制定光传送网规划,探索光传送网有关规律。 本课题的内容包括: 1) 对光传送链路进行简单建模 2) 制定光传送网的规划,并探讨网络的价值 3)改进调制格式 2. 问题-1:光传送链路建模 现代数字传输系统可认为是对0101二进制序列进行编码传输的系统,1个二进制的0或1称为1个比特(bit )。无论是语音、视频还是任何类型的消息,都可以数字化为一串串”0101…”的二进制比特序列,经编码并调制为某个“载体信号”后,再经过特定的“信道”(信息的通道)传输到目的地。图1中给出了简化的模型。在光纤通信中,光纤就是信道,光纤传输的光波就是信息的载体。信道中无法避免的噪声可能导致最终接收的二进制序列中比特出错,即产生误码。 接收机解调制噪声信号接收 信号 发送序列 0101010...接收序列0101110...发射机 编码调制 图1 简化后的数字传输模型 二进制序列通常需要将K 个比特作为一个“符号”进行传输,每个符号有个不同状

中国研究生数学建模竞赛历届竞赛题目截止

中国研究生数学建模竞赛历届竞赛题目 第一届2004年题目 A题发现黄球并定位 B题实用下料问题 C题售后服务数据的运用 D题研究生录取问题 第二届2005年题目 A题HighwayTravelingtimeEstimateandOptimalRouting B题空中加油 C题城市交通管理中的出租车规划 D题仓库容量有限条件下的随机存贮管理 第三届2006年题目 A题AdHoc网络中的区域划分和资源分配问题 B题确定高精度参数问题 C题维修线性流量阀时的内筒设计问题 D题学生面试问题 第四届2007年题目 A题建立食品卫生安全保障体系数学模型及改进模型的若干理论问题 B题械臂运动路径设计问题 C题探讨提高高速公路路面质量的改进方案 D题邮政运输网络中的邮路规划和邮车调运 第五届2008年题目 A题汶川地震中唐家山堪塞湖泄洪问题 B题城市道路交通信号实时控制问题 C题货运列车的编组调度问题 D题中央空调系统节能设计问题 第六届2009年题目 A题我国就业人数或城镇登记失业率的数学建模 B题枪弹头痕迹自动比对方法的研究 C题多传感器数据融合与航迹预测 D题110警车配置及巡逻方案 第七届2010年题目 A题确定肿瘤的重要基因信息 B题与封堵渍口有关的重物落水后运动过程的数学建模 C题神经元的形态分类和识别 D题特殊工件磨削加工的数学建模 第八届2011年题目 A题基于光的波粒二象性一种猜想的数学仿真 B题吸波材料与微波暗室问题的数学建模 C题小麦发育后期茎轩抗倒性的数学模型 D题房地产行业的数学建模

第九届2012年题目 A题基因识别问题及其算法实现 B题基于卫星无源探测的空间飞行器主动段轨道估计与误差分析C题有杆抽油系统的数学建模及诊断 D题基于卫星云图的风矢场(云导风)度量模型与算法探讨 第十届2013年题目 A题变循环发动机部件法建模及优化 B题功率放大器非线性特性及预失真建模 C题微蜂窝环境中无线接收信号的特性分析 D题空气中PM2.5问题的研究attachment E题中等收入定位与人口度量模型研究 F题可持续的中国城乡居民养老保险体系的数学模型研究 第十一届2014年题目 A题小鼠视觉感受区电位信号(LFP)与视觉刺激之间的关系研究B题机动目标的跟踪与反跟踪 C题无线通信中的快时变信道建模 D题人体营养健康角度的中国果蔬发展战略研究 E题乘用车物流运输计划问题 第十二届2015年题目 A题水面舰艇编队防空和信息化战争评估模型 B题数据的多流形结构分析 C题移动通信中的无线信道“指纹”特征建模 D题面向节能的单/多列车优化决策问题 E题数控加工刀具运动的优化控制 F题旅游路线规划问题 第十三届2016年题目 A题多无人机协同任务规划 B题具有遗传性疾病和性状的遗传位点分析 C题基于无线通信基站的室内三维定位问题 D题军事行动避空侦察的时机和路线选择 E题粮食最低收购价政策问题研究 数据来源:

课题研究数学建模

课题研究之 数 学 建 模

目录 摘要……………………………………………………………………………Abstract……………………………………………………………………… 1.数学建模的定义…………………………………………………………… 2.数学建模的建立…………………………………………………………… 3. 数学建模的分类…………………………………………………………… 4. 数学建模的原则…………………………………………………………… 4.1可分析与推推导原则……………………………………………………… 4.2简化原则…………………………………………………………………… 4.3反映性原则………………………………………………………………… 5.应用模式的框架……………………………………………………………… 6.数学建模对大学生素质与能力的培养……………………………………… 6.1 问题的提出……………………………………………………………… 6.2 问题的讨论……………………………………………………………… 6.3 建模的准备……………………………………………………………… 6.4 建模……………………………………………………………………… 6.5 问题的补充………………………………………………………………… 7.设计总结……………………………………………………………………… 8.参考文献………………………………………………………………………

[摘要]数学建模与大学生能力的培养密切相关。本文依据现有文稿系统地分析了数学建模的各个方面,数学建模的定义、分类、建立、原则、框架等。同时,通过污染问题的引入和讨论,详细地阐述了建模的思维过程;并从该过程中映射出数学建模对四种重要思维能力的培养和提高,即综合应用分析能力,“双向”翻译能力、联想能力、洞察能力。从而,使数学建模对大学生能力的培养,不言而喻。 [关健词] 数学建模;思维过程;思维能力;环境污染。

数学建模 自习室管理系统

一.问题重述: 近年来,大学用电浪费比较严重,集中体现在学生上晚自习上,一种情况是去某个教室上自习的人比较少,但是教室的灯却全部打开,第二种情况是晚上上自习的总人数比较少,但是开放的教室比较多,这要求提供一种最节约、最合理的管理方法。根据题目所给出的数据,有以下问题。数据见表。 1.假如学校有8000名同学,每个同学是否上自习相互独立,上自习的可能性为0.7. 要使需要上自习的同学满足程度不低于95%,开放的教室满座率不低于4/5,同时尽量不超过90%。问该安排哪些教室开放,能达到节约用电的目的。 2.在第一问基础上,假设这8000名同学分别住在10个宿舍区,现有的45个教室分为9个自习区,按顺序5个教室为1个区,即1,2,3,4,5为第1区,…, 41,42,43,44,45为第9区。这10个宿舍区到9个自习区的距离见表2。学生到各教室上自习的满意程度与到该教室的距离有关系,距离近则满意程度高,距离远则满意程度降低。假设学生从宿舍区到一个自习区的距离与到自习区任何教室的距离相同。请给出合理的满意程度的度量,并重新考虑如何安排教室,既达到节约用电目的,又能提高学生的满意程度。另外尽量安排开放同区的教室。3.假设临近期末,上自习的人数突然增多,每个同学上自习的可能性增大为0.85,要使需要上自习的同学满足程度不低于99%,开放的教室满座率不低于4/5,同时尽量不超过95%。这时可能出现教室不能满足需要,需要临时搭建几个教室。 假设现有的45个教室仍按问题2中要求分为9个区。搭建的教室紧靠在某区,每个区只能搭建一个教室,搭建的教室与该区某教室的规格相同(所有参数相同),学生到该教室的距离与到该区任何教室的距离假设相同。问至少要搭建几个教室,并搭建在什么位置,既达到节约用电目的,又能提高学生的满意程度。

历年全国数学建模试题及其解法归纳

历年全国数学建模试题及解法归纳 赛题解法 93A非线性交调的频率设计拟合、规划 93B足球队排名图论、层次分析、整数规划94A逢山开路图论、插值、动态规划 94B锁具装箱问题图论、组合数学 95A飞行管理问题非线性规划、线性规划 95B天车与冶炼炉的作业调度动态规划、排队论、图论96A最优捕鱼策略微分方程、优化 96B节水洗衣机非线性规划 97A零件的参数设计非线性规划 97B截断切割的最优排列随机模拟、图论 98A一类投资组合问题多目标优化、非线性规划98B灾情巡视的最佳路线图论、组合优化 99A自动化车床管理随机优化、计算机模拟 99B钻井布局0-1规划、图论 00A DNA序列分类模式识别、Fisher判别、人工 神经网络 00B钢管订购和运输组合优化、运输问题 01A血管三维重建曲线拟合、曲面重建

赛题解法 01B 公交车调度问题多目标规划 02A车灯线光源的优化非线性规划 02B彩票问题单目标决策 03A SARS的传播微分方程、差分方程 03B 露天矿生产的车辆安排整数规划、运输问题 04A奥运会临时超市网点设计统计分析、数据处理、优化04B电力市场的输电阻塞管理数据拟合、优化 05A长江水质的评价和预测预测评价、数据处理 05B DVD在线租赁随机规划、整数规划 06A出版社书号问题整数规划、数据处理、优化06B Hiv病毒问题线性规划、回归分析 07A 人口问题微分方程、数据处理、优化07B 公交车问题多目标规划、动态规划、图 论、0-1规划 08A 照相机问题非线性方程组、优化 08B 大学学费问题数据收集和处理、统计分 析、回归分析 2009年A题制动器试验台的控制方法分析工程控制 2009年B题眼科病床的合理安排排队论,优化,仿真,综 合评价 2009年C题卫星监控几何问题,搜集数据

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