2003高教社杯全国大学生数学建模竞赛(大专组)

高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目 2003高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目（请先阅读 “对论文格式的统一要求”）A题 SARS的传播SARS（Severe Acute Respiratory Syndrome，严重急性呼吸道综合症, 俗称：非典型肺炎）是21世纪第一个在世界范围内传播的传染病。

SARS的爆发和蔓延给我国的经济发展和人民生活带来了很大影响，我们从中得到了许多重要的经验和教训，认识到定量地研究传染病的传播规律、为预测和控制传染病蔓延创造条件的重要性。

请你们对SARS 的传播建立数学模型，具体要求如下：（1）对附件1所提供的一个早期的模型，评价其合理性和实用性。

（2）建立你们自己的模型，说明为什么优于附件1中的模型；特别要说明怎样才能建立一个真正能够预测以及能为预防和控制提供可靠、足够的信息的模型，这样做的困难在哪里？对于卫生部门所采取的措施做出评论，如：提前或延后5天采取严格的隔离措施，对疫情传播所造成的影响做出估计。

附件2提供的数据供参考。

（3）收集SARS对经济某个方面影响的数据，建立相应的数学模型并进行预测。

附件3提供的数据供参考。

（4）给当地报刊写一篇通俗短文，说明建立传染病数学模型的重要性。

附件1：SARS疫情分析及对北京疫情走势的预测2003年5月8日在病例数比较多的地区，用数理模型作分析有一定意义。

前几天，XXX老师用解析公式分析了北京SARS疫情前期的走势。

在此基础上，我们加入了每个病人可以传染他人的期限（由于被严格隔离、治愈、死亡等），并考虑在不同阶段社会条件下传染概率的变化，然后先分析香港和广东的情况以获得比较合理的参数，最后初步预测北京的疫情走势。

希望这种分析能对认识疫情，安排后续的工作生活有帮助。

1 模型与参数假定初始时刻的病例数为N0，平均每病人每天可传染K个人（K一般为小数），平均每个病人可以直接感染他人的时间为L天。

则在L天之内，病例数目的增长随时间t(单位天)的关系是：N（t）= N0 (1+K)t如果不考虑对传染期的限制，则病例数将按照指数规律增长。

2003高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目（请先阅读“对论文格式的统一要求”）A题 SARS的传播SARS（Severe Acute Respiratory Syndrome，严重急性呼吸道综合症, 俗称：非典型肺炎）是21世纪第一个在世界范围内传播的传染病。

SARS的爆发和蔓延给我国的经济发展和人民生活带来了很大影响，我们从中得到了许多重要的经验和教训，认识到定量地研究传染病的传播规律、为预测和控制传染病蔓延创造条件的重要性。

请你们对SARS 的传播建立数学模型，具体要求如下：（1）对附件1所提供的一个早期的模型，评价其合理性和实用性。

（2）建立你们自己的模型，说明为什么优于附件1中的模型；特别要说明怎样才能建立一个真正能够预测以及能为预防和控制提供可靠、足够的信息的模型，这样做的困难在哪里？对于卫生部门所采取的措施做出评论，如：提前或延后5天采取严格的隔离措施，对疫情传播所造成的影响做出估计。

附件2提供的数据供参考。

（3）收集SARS对经济某个方面影响的数据，建立相应的数学模型并进行预测。

附件3提供的数据供参考。

（4）给当地报刊写一篇通俗短文，说明建立传染病数学模型的重要性。

附件1：SARS疫情分析及对北京疫情走势的预测2003年5月8日在病例数比较多的地区，用数理模型作分析有一定意义。

前几天，XXX老师用解析公式分析了北京SARS疫情前期的走势。

在此基础上，我们加入了每个病人可以传染他人的期限（由于被严格隔离、治愈、死亡等），并考虑在不同阶段社会条件下传染概率的变化，然后先分析香港和广东的情况以获得比较合理的参数，最后初步预测北京的疫情走势。

希望这种分析能对认识疫情，安排后续的工作生活有帮助。

1 模型与参数假定初始时刻的病例数为N0，平均每病人每天可传染K个人（K一般为小数），平均每个病人可以直接感染他人的时间为L天。

则在L天之内，病例数目的增长随时间t(单位天)的关系是：N（t）= N0 (1+K)t如果不考虑对传染期的限制，则病例数将按照指数规律增长。

2003年 C 题赛程安排五支球队在同一场地进行单循环比赛。

共要进行10场比赛。

如何安排赛程使对各队来说都尽量公平。

下面是随便安排的一个赛程：记五支球队分别为A 、B 、C 、D 、E ，随便安排的赛程如下： A 1B 9 2C 3 5 7D 6 8 10 4 B C D E由此可得十场比赛的顺序为： AB, BC, AD, DE, BD, AE, CD, BE, AC, CE 。

这个赛程安排得公平性如何呢? 不妨只看看各队每相邻两场比赛中间得到的休息时间是否均等。

不难统计五个队每两场比赛的相隔场次A: 1,2,2; B: 0,2,2; C: 4,1,0; D: 0,0,1; E: 1,1,1 显然这个赛程对A, E 有利, 对 D 不公平. 从上面的例子出发讨论以下问题:1. 对于五支球队的比赛, 给出一个各队每两场比赛中间都至少相隔一场的赛程.2. 当 n 支球队比赛时, 各队每两场比赛中间相隔的场次数的上限是多少?3. 在达到 2 的上限的条件下, 给出 n=8, n=9 的赛程,并说明它们的编制过程.4. 除了每两场比赛间隔场次数这一指标外, 你还能给出哪些指标来衡量一个赛程的优劣, 并说明 3 中给出的赛程达到这些指标的程度.2003年D 题抢渡长江“渡江”是武汉城市的一张名片。

1934年9月9日，武汉警备旅官兵与体育界人士联手，在武汉第一次举办横渡长江游泳竞赛活动，起点为武昌汉阳门码头，终点设在汉口三北码头，全程约5000米。

有44人参加横渡，40人达到终点，张学良将军特意向冠军获得者赠送了一块银盾，上书“力挽狂澜”。

2001年，“武汉抢渡长江挑战赛”重现江城。

2002年，正式命名为“武汉国际抢渡长江挑战赛”，于每年的5月1日进行。

由于水情、水性的不可预测性，这种竞赛更富有挑战性和观赏性。

2002年5月1日，抢渡的起点设在武昌汉阳门码头，终点设在汉阳南岸咀，江面宽约1160米。

据报载，当日的平均水温16.8℃, 江水的平均流速为1.89米/秒。

2003高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目（请先阅读“对论文格式的统一要求”）A题 SARS的传播SARS（Severe Acute Respiratory Syndrome，严重急性呼吸道综合症, 俗称：非典型肺炎）是21世纪第一个在世界范围内传播的传染病。

SARS的爆发和蔓延给我国的经济发展和人民生活带来了很大影响，我们从中得到了许多重要的经验和教训，认识到定量地研究传染病的传播规律、为预测和控制传染病蔓延创造条件的重要性。

请你们对SARS 的传播建立数学模型，具体要求如下：（1）对附件1所提供的一个早期的模型，评价其合理性和实用性。

（2）建立你们自己的模型，说明为什么优于附件1中的模型；特别要说明怎样才能建立一个真正能够预测以及能为预防和控制提供可靠、足够的信息的模型，这样做的困难在哪里？对于卫生部门所采取的措施做出评论，如：提前或延后5天采取严格的隔离措施，对疫情传播所造成的影响做出估计。

附件2提供的数据供参考。

（3）收集SARS对经济某个方面影响的数据，建立相应的数学模型并进行预测。

附件3提供的数据供参考。

（4）给当地报刊写一篇通俗短文，说明建立传染病数学模型的重要性。

附件1：SARS疫情分析及对北京疫情走势的预测2003年5月8日在病例数比较多的地区，用数理模型作分析有一定意义。

前几天，XXX老师用解析公式分析了北京SARS疫情前期的走势。

在此基础上，我们加入了每个病人可以传染他人的期限（由于被严格隔离、治愈、死亡等），并考虑在不同阶段社会条件下传染概率的变化，然后先分析香港和广东的情况以获得比较合理的参数，最后初步预测北京的疫情走势。

希望这种分析能对认识疫情，安排后续的工作生活有帮助。

1 模型与参数假定初始时刻的病例数为N0，平均每病人每天可传染K个人（K一般为小数），平均每个病人可以直接感染他人的时间为L天。

则在L天之内，病例数目的增长随时间t(单位天)的关系是：N（t）= N0 (1+K)t如果不考虑对传染期的限制，则病例数将按照指数规律增长。

2003年大学生数学建模全国一等奖论文学员：吴成映王聿磊曹霞斌指导老师：朱家明露天矿生产车辆安排方案的优化模型摘要本文建立了露天矿生产车辆安排方案的优化模型，为提高设备的利用率以增加露天矿经济效益，在卡车不等待条件下且满足产量和品位要求的基础上，依据所给的两条原则分别建模制定了一个班次的生产计划：铲车的定辆定位和卡车定辆定线定次，并相应给出各生产计划的快速算法、总运量及岩矿石的产量，最终在讨论分析后，对模型做出了评价和改进。

模型Ⅰ对问题1建立了求路段车次上限、卸点车次下限、铲位矿与岩最大整车数等模型，并依据原则一分步建立了若干个线性规划模型，运用Mathematic软件求解，综合给出了生产计划：出动6辆铲车；出动13辆卡车；a相应的总运量88496.1吨公里，岩石产量32186吨，矿石产量38192吨。

模型Ⅱ对问题1建立整数规划模型，采用lingo编程法，给出了一个班次的生产计划：出动7辆铲车，铲位1、2、3、4、8、9、10各安排一辆；出动13辆卡车，具体方案为：铲位1→岩石漏81车次，2辆；铲位3→岩石漏43车次，1辆；铲位9→岩场70车次，2辆；铲位4→倒装场Ⅰ45车次，2辆；铲位8→矿石漏54车次，2辆；铲位2 →倒装场Ⅰ40车次，→矿石漏13车次，→倒装场Ⅱ15车次，3辆；铲位10 →岩场15车次，→矿石漏11车次，→倒装场Ⅱ70车次，2辆。

相应的总运量85714.86吨公里，岩石产量32186吨，矿石产量38192吨。

结果总运量优于模型Ⅰ，产量相同。

模型Ⅲ对问题2建立最优化模型，利用lingo编程法，给出生产计划：出动全部7辆，铲位1、2、3、7、8、9、10各安排一辆；出动20辆卡车，具体方案为：铲位1→倒装场Ⅰ15车，岩石漏81车；铲位2→倒装场Ⅰ66车，→岩石漏28车，→倒装场Ⅱ2车；铲位3→矿石漏20车，→岩石漏51车，→倒装场Ⅱ25车；铲位7→倒装场Ⅰ68车，→岩场28车；铲位8→矿石漏60车，→倒装场Ⅰ2车，→岩场12车，→倒装场Ⅱ22车；铲位9→倒装场Ⅰ9车，→岩场87车；铲位10→岩场33车，→倒装场Ⅱ63车。

2003高教社杯全国大学生数学建模竞赛（大专组）D 题（抢渡长江）参考答案注意：以下答案是命题人给出的，仅供参考。

各评阅组应根据对题目的理解及学生的解答，自主地进行评阅。

设竞渡在平面区域进行, 且参赛者可看成质点沿游泳路线 (x (t ), y (t )) 以速度 ()(cos ()sin ())u t u t u t θθ=，前进，其中游速大小u 不变。

要求参赛者在流速 )0,()(v t v =给定的情况下控制 θ (t ) 找到适当的路线以最短的时间 T 从起点 (0,0) 游到终点 (L, H )，如图1。

这是一个最优控制问题: HT y y t u dtdy L T x x v t u dt dx t s T Min =====+=)(,0)0(),(sin )(,0)0(,)(cos ..θθ可以证明，若 θ (t ) 为连续函数, 则 θ (t ) 等于常数时上述问题有最优解。

证明见: George Leitmann, The Calculus of Variations and Optimal Control , Plenum Press, 1981. pp. 130 – 135, p. 263, Exercise 15.13. （注：根据题意，该内容不要求同学知道。

）1. 设游泳者的速度大小和方向均不随时间变化，即令 )sin cos ()(θθu u t u ，=，而流速)0,()(v t v =， 其中 u 和 v 为常数, θ 为游泳者和x 轴正向间的夹角。

于是游泳者的路线 (x (t ), y (t )) 满足 cos ,(0)0,()sin ,(0)0,()dxu v x x T Ldt dy u y y T Hdtθθ⎧=+==⎪⎪⎨⎪===⎪⎩ （1）T 是到达终点的时刻。

令θcos =z ，如果 (1) 有解, 则⎪⎩⎪⎨⎧-=-=+=+=221,1)()(,)()(zTu H t z u t y v uz T L t v uz t x （2） 即游泳者的路径一定是连接起、终点的直线，且 L T uz v===+ （3）若已知L, H, v, T , 由（3）可得 zTvT L u vT L HvTL z -=-+-=,)(22（4）图1由（3）消去 T 得到)(12v uz H z Lu +=- （5） 给定L, H, u , v 的值，z 满足二次方程02)222222222=-+++u L v H uvz H z u L H（ （6）（6）的解为12()z z H L u==+， （7）方程有实根的条件为22LH Hvu +≥ （8）为使（3）表示的T 最小，由于当L, u, v 给定时, 0<dzdT ， 所以(7) 中z 取较大的根,即取正号。

数学建模是数学与现实问题结合的一门学科，旨在利用数学知识和方法解决实际生活和工程中的问题。

而2003年高教杯数学建模竞赛是我国高校数学建模领域的重要比赛之一，吸引了大量对数学研究和应用感兴趣的学生参与。

其中，B题是竞赛中的一道问题，下面我们将介绍这道题目并给出对应的Matlab代码。

一、B题题目概述B题的题目较为复杂，主要是关于某公司的生产调度问题。

具体来说，题目要求在考虑生产线上各机器时间限制的条件下，设计出最佳的生产调度方案，以最大化生产效率并确保各产品按时完成。

二、问题分析1. 我们需要建立数学模型来描述该生产调度问题。

可以考虑引入作业调度理论中的相关概念，如作业、机器、加工时间等。

2. 需要考虑问题的约束条件，例如各种产品的生产时间限制、各机器的最大工作时间等。

3. 需要确定优化目标，即在满足约束条件的前提下，如何设计出最佳的生产调度方案。

三、Matlab代码实现在解决这一问题时，可以使用Matlab编程来实现数学模型的构建和优化算法的求解。

以下是一个简单的Matlab代码示例，用于对B题中所描述的生产调度问题进行建模和求解。

```matlab假设产品数为n，机器数为mn = 10;m = 5;初始化生产时间矩阵，其中A(i, j)表示第i个产品在第j台机器上的加工时间A = rand(n, m);设定机器的最大工作时间，假设为100machine_time_limit = 100 * ones(1, m);构建优化模型cvx_beginvariables x(n, m) 定义决策变量x(i, j)，表示第i个产品在第j台机器上是否加工maximize(sum(sum(x))) 最大化生产效率subject tofor j = 1:msum(x(:, j).*A(:, j)) <= machine_time_limit(j) 确保每台机器的工作时间不超过限制endsum(x, 2) == ones(n, 1) 确保每个产品都按时完成x >= 0, x <= 1 约束x的取值范围为0到1cvx_end```以上代码利用了Matlab中的cvx工具箱，通过建立数学模型和求解优化问题，可以得到最佳的生产调度方案。

2003高教社杯全国大学生数学建模竞赛(大专组)D题(抢渡长江)参考答案参考答案2003高教社杯全国大学生数学建模竞赛(大专组)D题(抢渡长江)参考答案本题考查的是大学生数学建模竞赛中的抢渡长江问题。

该问题描述了在抢渡长江时，船只的数量和速度等参数，要求求解最短的渡河时间。

本文将针对该问题进行详细的分析和解答。

问题描述：抢渡长江问题中，有n艘船需要运送k辆汽车和m名乘客，航速分为上行速度和下行速度，求解最短的渡河时间。

解题思路：1. 确定问题的数学模型。

2. 利用已知条件和问题要求，建立数学模型。

3. 分析模型并求解。

数学模型：设n艘船分别为船1、船2、...、船n，上行速度分别为a1、a2、...、an，下行速度分别为b1、b2、...、bn，每艘船的运力分别为ci（载重量或人数）。

k辆汽车的载重量分别为w1、w2、...、wk，m名乘客的人数分别为p1、p2、...、pm。

设渡河的最短时间为T。

建立模型求解：首先，考虑乘客和汽车分开运输的情况。

由于每艘船的运力不同，可以将n艘船进行组合，使每组船的总运力等于或略大于汽车和乘客的总重量。

然后计算每组船来回渡河的总时间，最后选择时间最短的组合作为答案。

具体步骤如下：Step 1:将m名乘客和k辆汽车分别按照降序排列。

Step 2:遍历所有可能的船的组合方式。

每种组合方式都计算来回渡河的总时间。

Step 3:选择时间最短的组合方式作为答案。

实例分析：假设有5艘船，船的速度分别为[15, 20, 22, 25, 30]，每艘船的运力分别为[50, 60, 70, 80, 90]，有3辆汽车，汽车的载重量依次为[25, 35, 45]，有5名乘客，乘客的人数依次为[50, 45, 40, 35, 30]。

Step 1:乘客和汽车按照降序排列得到：[50, 45, 40, 35, 30]和[45, 35, 25]。

Step 2:遍历所有可能的船的组合方式：船1, 船2运送乘客和汽车，船3运送乘客和汽车，船4运送乘客，船5运送乘客和汽车。

2003年大学生数学建模全国一等奖论文学员：吴成映王聿磊曹霞斌指导老师：朱家明露天矿生产车辆安排方案的优化模型摘要本文建立了露天矿生产车辆安排方案的优化模型，为提高设备的利用率以增加露天矿经济效益，在卡车不等待条件下且满足产量和品位要求的基础上，依据所给的两条原则分别建模制定了一个班次的生产计划：铲车的定辆定位和卡车定辆定线定次，并相应给出各生产计划的快速算法、总运量及岩矿石的产量，最终在讨论分析后，对模型做出了评价和改进。

模型Ⅰ对问题1建立了求路段车次上限、卸点车次下限、铲位矿与岩最大整车数等模型，并依据原则一分步建立了若干个线性规划模型，运用Mathematic软件求解，综合给出了生产计划：出动6辆铲车；出动13辆卡车；a相应的总运量88496.1吨公里，岩石产量32186吨，矿石产量38192吨。

模型Ⅱ对问题1建立整数规划模型，采用lingo编程法，给出了一个班次的生产计划：出动7辆铲车，铲位1、2、3、4、8、9、10各安排一辆；出动13辆卡车，具体方案为：铲位1→岩石漏81车次，2辆；铲位3→岩石漏43车次，1辆；铲位9→岩场70车次，2辆；铲位4→倒装场Ⅰ45车次，2辆；铲位8→矿石漏54车次，2辆；铲位2 →倒装场Ⅰ40车次，→矿石漏13车次，→倒装场Ⅱ15车次，3辆；铲位10 →岩场15车次，→矿石漏11车次，→倒装场Ⅱ70车次，2辆。

相应的总运量85714.86吨公里，岩石产量32186吨，矿石产量38192吨。

结果总运量优于模型Ⅰ，产量相同。

模型Ⅲ对问题2建立最优化模型，利用lingo编程法，给出生产计划：出动全部7辆，铲位1、2、3、7、8、9、10各安排一辆；出动20辆卡车，具体方案为：铲位1→倒装场Ⅰ15车，岩石漏81车；铲位2→倒装场Ⅰ66车，→岩石漏28车，→倒装场Ⅱ2车；铲位3→矿石漏20车，→岩石漏51车，→倒装场Ⅱ25车；铲位7→倒装场Ⅰ68车，→岩场28车；铲位8→矿石漏60车，→倒装场Ⅰ2车，→岩场12车，→倒装场Ⅱ22车；铲位9→倒装场Ⅰ9车，→岩场87车；铲位10→岩场33车，→倒装场Ⅱ63车。

2003高教社杯全国大学生数学建模竞赛参考答案补充说明（2003年10月4日）全国组委会在京部分委员应邀参加了北京赛区的阅卷工作，现将有关阅卷工作情况通报给你们，供你们参考。

各评阅组应根据对题目的理解及学生的解答，自主地进行评阅。

A题A题阅卷专家组进行了评分标准的讨论，大家达成的评分标准的共识大体如下：（以百分制打分）1．分数分布⑴摘要 5分⑵对附件1中的模型的评价 15分⑶学生自己建立的模型40分⑷对经济影响的建模25分⑸短文10分⑹机动分（或印象分）5分2．上述各项指标评分基本原则⑴对附件1中的模型的评价①对附件1中的模型的评价只限于一般性的议论，评差；②对附件1中的模型的缺点（不足）论述得比较清楚，评中；③把该模型实际上的假设说得比较清楚，评优。

⑵学生自己建立的模型估计大体上有两类建模方法，即基于机理的（例如：SIR模型，差分模型等）和统计建模（包括：时间序列，马尔柯夫链，神经网络等）。

在建模的过程中应注意分阶段考虑（在阅卷时应充分强调这一点），比如：潜伏期，隔离期，疑似病例，预测功能等。

直接的单变量回归拟合，评差；时间序列（自回归）等，评优。

⑶对经济影响的建模SARS对经济影响的预测，数据拟合，评中；联系到SARS情况，评优。

以上仅是北京赛区阅卷中对A题评判标准的大致共识。

同时，阅卷专家还强调，各位专家要在保证公平的基础上有自己的见解。

在评卷的过程中，希望各位专家能够注意有特色和创新亮点的论文。

在碰到有关专业性强的问题时建议找组内有关方面专家讨论。

组长要组织有关非共识（有争议）论文的讨论，以争取达到共识，不漏掉一份好论文。

B题1.对电铲能力约束的理解：可以认为只要在8小时中能装上车就能完成生产，即每个铲位产量可以达到96车（亦即原参考答案中第2页上的约束（2）可以取到等号）。

由于实际生产中各班次之间是连续的，可以认为这样假设有一定合理性。

当然，如果论文中通过分析说明铲位不能满负荷生产（即每个铲位产量可能达不到96车），也是可以的。

承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.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（包括指导教师）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，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。

如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。

我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： B 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：沈阳工程学院参赛队员 (打印并签名) ：1. 尹立伟2. 李志波3. 刘中亮指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)：教练组日期： 2003 年 9 月 13 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：江河竞渡的优化模型摘要首先建立了江水流速恒定不变的模型I ,得出了2002年冠军选手的行进路线为连接起点与终点的直线，其速度大小约为1.54米/秒，方向为垂直对岸左偏27.50。

;近似求出了速度为1.5米/秒的选手的前进方向应左偏31.90。

，他的最好成绩约为15分10秒;根据此模型得出了1934年和2002年成功完成赛事的最低速度及可以选择的前进角度，较好地解释了两次比赛成功者比例相差悬殊的原因，进而得出了能够垂直游向对岸的条件为XuYv。

在模 型 1的 基 础上，建立了江水速度分段变化的模型II ，回答了题目的间题3----选手的前进方向为靠近两岸200米之内时，左偏36.10。

，在江心区域左偏 28.1。

,;它的最好成绩大约为15分4秒。

进一步,我 们又完成了江水流速按区域连续变化的模型III 和模型IV ，并用离散的方法求解了该模型。

2003高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目（请先阅读“对论文格式的统一要求”）A题 SARS的传播SARS（Severe Acute Respiratory Syndrome，严重急性呼吸道综合症, 俗称：非典型肺炎）是21世纪第一个在世界范围内传播的传染病。

SARS的爆发和蔓延给我国的经济发展和人民生活带来了很大影响，我们从中得到了许多重要的经验和教训，认识到定量地研究传染病的传播规律、为预测和控制传染病蔓延创造条件的重要性。

请你们对SARS 的传播建立数学模型，具体要求如下：（1）对附件1所提供的一个早期的模型，评价其合理性和实用性。

（2）建立你们自己的模型，说明为什么优于附件1中的模型；特别要说明怎样才能建立一个真正能够预测以及能为预防和控制提供可靠、足够的信息的模型，这样做的困难在哪里？对于卫生部门所采取的措施做出评论，如：提前或延后5天采取严格的隔离措施，对疫情传播所造成的影响做出估计。

附件2提供的数据供参考。

（3）收集SARS对经济某个方面影响的数据，建立相应的数学模型并进行预测。

附件3提供的数据供参考。

（4）给当地报刊写一篇通俗短文，说明建立传染病数学模型的重要性。

附件1：SARS疫情分析及对北京疫情走势的预测2003年5月8日在病例数比较多的地区，用数理模型作分析有一定意义。

前几天，XXX老师用解析公式分析了北京SARS疫情前期的走势。

在此基础上，我们加入了每个病人可以传染他人的期限（由于被严格隔离、治愈、死亡等），并考虑在不同阶段社会条件下传染概率的变化，然后先分析香港和广东的情况以获得比较合理的参数，最后初步预测北京的疫情走势。

希望这种分析能对认识疫情，安排后续的工作生活有帮助。

1 模型与参数假定初始时刻的病例数为N0，平均每病人每天可传染K个人（K一般为小数），平均每个病人可以直接感染他人的时间为L天。

则在L天之内，病例数目的增长随时间t(单位天)的关系是：N（t）= N0 (1+K)t如果不考虑对传染期的限制，则病例数将按照指数规律增长。

2003年大学生数学建模全国一等奖论文学员：吴成映王聿磊曹霞斌指导老师：朱家明露天矿生产车辆安排方案的优化模型摘要本文建立了露天矿生产车辆安排方案的优化模型，为提高设备的利用率以增加露天矿经济效益，在卡车不等待条件下且满足产量和品位要求的基础上，依据所给的两条原则分别建模制定了一个班次的生产计划：铲车的定辆定位和卡车定辆定线定次，并相应给出各生产计划的快速算法、总运量及岩矿石的产量，最终在讨论分析后，对模型做出了评价和改进。

模型Ⅰ对问题1建立了求路段车次上限、卸点车次下限、铲位矿与岩最大整车数等模型，并依据原则一分步建立了若干个线性规划模型，运用Mathematic软件求解，综合给出了生产计划：出动6辆铲车；出动13辆卡车；a相应的总运量88496.1吨公里，岩石产量32186吨，矿石产量38192吨。

模型Ⅱ对问题1建立整数规划模型，采用lingo编程法，给出了一个班次的生产计划：出动7辆铲车，铲位1、2、3、4、8、9、10各安排一辆；出动13辆卡车，具体方案为：铲位1→岩石漏81车次，2辆；铲位3→岩石漏43车次，1辆；铲位9→岩场70车次，2辆；铲位4→倒装场Ⅰ45车次，2辆；铲位8→矿石漏54车次，2辆；铲位2 →倒装场Ⅰ40车次，→矿石漏13车次，→倒装场Ⅱ15车次，3辆；铲位10 →岩场15车次，→矿石漏11车次，→倒装场Ⅱ70车次，2辆。

相应的总运量85714.86吨公里，岩石产量32186吨，矿石产量38192吨。

结果总运量优于模型Ⅰ，产量相同。

模型Ⅲ对问题2建立最优化模型，利用lingo编程法，给出生产计划：出动全部7辆，铲位1、2、3、7、8、9、10各安排一辆；出动20辆卡车，具体方案为：铲位1→倒装场Ⅰ15车，岩石漏81车；铲位2→倒装场Ⅰ66车，→岩石漏28车，→倒装场Ⅱ2车；铲位3→矿石漏20车，→岩石漏51车，→倒装场Ⅱ25车；铲位7→倒装场Ⅰ68车，→岩场28车；铲位8→矿石漏60车，→倒装场Ⅰ2车，→岩场12车，→倒装场Ⅱ22车；铲位9→倒装场Ⅰ9车，→岩场87车；铲位10→岩场33车，→倒装场Ⅱ63车。

2003年大学生数学建模全国一等奖论文学员：吴成映王聿磊曹霞斌指导老师：朱家明露天矿生产车辆安排方案的优化模型摘要本文建立了露天矿生产车辆安排方案的优化模型，为提高设备的利用率以增加露天矿经济效益，在卡车不等待条件下且满足产量和品位要求的基础上，依据所给的两条原则分别建模制定了一个班次的生产计划：铲车的定辆定位和卡车定辆定线定次，并相应给出各生产计划的快速算法、总运量及岩矿石的产量，最终在讨论分析后，对模型做出了评价和改进。

模型Ⅰ对问题1建立了求路段车次上限、卸点车次下限、铲位矿与岩最大整车数等模型，并依据原则一分步建立了若干个线性规划模型，运用Mathematic软件求解，综合给出了生产计划：出动6辆铲车；出动13辆卡车；a相应的总运量88496.1吨公里，岩石产量32186吨，矿石产量38192吨。

模型Ⅱ对问题1建立整数规划模型，采用lingo编程法，给出了一个班次的生产计划：出动7辆铲车，铲位1、2、3、4、8、9、10各安排一辆；出动13辆卡车，具体方案为：铲位1→岩石漏81车次，2辆；铲位3→岩石漏43车次，1辆；铲位9→岩场70车次，2辆；铲位4→倒装场Ⅰ45车次，2辆；铲位8→矿石漏54车次，2辆；铲位2 →倒装场Ⅰ40车次，→矿石漏13车次，→倒装场Ⅱ15车次，3辆；铲位10 →岩场15车次，→矿石漏11车次，→倒装场Ⅱ70车次，2辆。

相应的总运量85714.86吨公里，岩石产量32186吨，矿石产量38192吨。

结果总运量优于模型Ⅰ，产量相同。

模型Ⅲ对问题2建立最优化模型，利用lingo编程法，给出生产计划：出动全部7辆，铲位1、2、3、7、8、9、10各安排一辆；出动20辆卡车，具体方案为：铲位1→倒装场Ⅰ15车，岩石漏81车；铲位2→倒装场Ⅰ66车，→岩石漏28车，→倒装场Ⅱ2车；铲位3→矿石漏20车，→岩石漏51车，→倒装场Ⅱ25车；铲位7→倒装场Ⅰ68车，→岩场28车；铲位8→矿石漏60车，→倒装场Ⅰ2车，→岩场12车，→倒装场Ⅱ22车；铲位9→倒装场Ⅰ9车，→岩场87车；铲位10→岩场33车，→倒装场Ⅱ63车。