全国研究生数学建模大赛优秀论文D题

2023年数学建模研赛d题2023年数学建模研赛D题涉及内容较多，主要涉及多目标规划、非线性规划、图论等数学建模方法。

下面将分段介绍相关参考内容，以帮助你完成该题目。

第一段：首先，我们可以从多目标规划的角度入手对该题进行分析。

多目标规划是指在考虑多个优化目标的情况下，寻找满足多个目标的最优解。

在该题目中，考虑了最小化成本与最小化风险两个目标。

相关参考资料可以包括《多目标规划的理论与方法》、《多目标规划方法与技术》等。

第二段：与此同时，我们还可以运用非线性规划的方法对该题进行建模。

非线性规划是指目标函数或约束条件中包含非线性项的数学规划问题。

在该题目中，涉及到了产能、投资金额、能源消耗等因素，这些因素之间存在一定的非线性关系。

相关参考资料可以包括《非线性规划导论》、《非线性规划方法及应用》等。

第三段：此外，图论也是该题目建模的重要工具之一。

图论主要研究图及其在实际问题中的应用，通过建立节点和边的关系来描述问题。

在该题目中，可以将各个产能、能源消耗等因素抽象成图中的节点，通过边来表示它们之间的相关关系，进而进行分析与计算。

相关参考资料可以包括《图论及其应用》、《图与网络》等。

第四段：此外，还可以参考相关的数学建模案例来获得启发与支持。

数学建模竞赛的历年优秀论文可以为参赛者提供宝贵的经验和方法，以及解题思路。

参赛者可以参阅以往数学建模竞赛相关题目的优秀论文，学习他们的建模过程和解题思路，并运用相关方法和技巧来解决该题。

最后一段：总结全文，并强调数学建模的重要性和实际应用价值。

数学建模通过数学方法和模型的应用，可以帮助解决实际问题，为决策提供科学依据。

要强调数学建模的重要性，在解决实际问题中的应用价值，鼓励参赛者探索和研究数学建模方法，并将其运用到实践中。

以上仅为该题目的一些参考内容，希望能对你的研究与思考有所帮助。

由于不能提供链接，请你根据相关关键词自行搜索相关资料。

最后还是希望你能够根据题目要求进行深入研究，充分发挥数学建模的能力，以及创造性和综合性思维的才能，完成一篇优秀的数学建模论文。

2023研究生数学建模竞赛d题摘要：一、引言1.2023年研究生数学建模竞赛背景2.题目D的概述二、题目D详细解析1.题目要求2.题目特点3.解题思路三、解题步骤1.数据收集与处理1.1 数据来源1.2 数据清洗1.3 数据预处理2.建立数学模型2.1 确定模型类型2.2 参数估计2.3 模型检验3.模型求解与优化3.1 求解方法3.2 结果分析3.3 模型优化4.模型应用与验证4.1 应用场景选择4.2 结果对比与分析4.3 模型验证四、结果与分析1.模型预测结果2.模型性能评估3.结果可靠性分析五、总结与展望1.题目D解决的意义2.不足与改进3.未来研究方向正文：随着科技的发展和数学应用的广泛性，数学建模竞赛越来越受到研究生的关注。

2023年研究生数学建模竞赛中，题目D引起了广大参赛者的兴趣。

本文将详细解析题目D，并给出解题思路和步骤，以期为大家提供实用的参考。

一、引言2023年研究生数学建模竞赛共有多个题目供参赛者选择，其中题目D以其实用性和挑战性吸引了众多选手。

题目D的概述如下：“某城市交通部门拟对市区范围内的交通流量进行监测与调控，以减轻拥堵现象。

现有历史数据表明，交通流量与时间、地点等因素有关。

请建立一个数学模型，预测未来某一时间段内的交通流量，并针对实际情况提出合理的调控策略。

”二、题目D详细解析1.题目要求题目D主要分为两部分：一是建立数学模型预测交通流量，二是提出合理的调控策略。

这就要求选手具备较强的数据分析能力和数学建模技能。

2.题目特点题目D的特点在于数据的真实性和复杂性。

选手需要处理大量的实时数据，考虑多种因素对交通流量的影響，如时间、地点、天气等。

此外，调控策略的提出需要结合实际交通状况，具有一定的挑战性。

3.解题思路针对题目D，我们可以采取以下步骤：（1）数据收集与处理：收集历史时间段内的交通数据，包括时间、地点、交通流量等信息。

对数据进行清洗、预处理，以便后续分析。

全国第三届研究生数学建模竞赛题目学生面试问题北京理工大学：李然，王继辉，王建秋摘要：本文通过使用图论、局部搜索算法确定了给定条件下的老师数量的最小值M，建立了分配老师的组合优化模型，并求解模型给出具体分组情况，最后提出了改进的公平性指标。

问题1：论文通过解决对偶命题来实现的，使用图论的边、度关系知识，获取M 的一个较优下界(M=,同时回答了M mod 3条件下M 的更精确的下⎥⎥⎤⎢⎢⎡++24811n 界)，然后利用这个下界，使用局部搜索算法，搜索完全图中的无边重复的Km 的个数，从而找到最小的M。

4K 问题2：将问题抽象为一个TTP（Time Table Planning），建立了分配老师与学生的组合优化模型，通过设定约束条件的优先级别，确定了优化目标，并利用遗传算法对模型进行求解，给定M,N 的“面试组”方案（结果详见正文）。

问题3:前半部分的思路与问题1相同，M 的一个较优下界为不小于的偶数，同时在局部搜索算法中多引入一个状态矩阵S，而且还研究⎥⎥⎤⎢⎢⎡++24811n 了此条件下文（理）老师分配“面试组”时的最大利用率近似为；后半部分的32思路与问题2相同，修改问题2已建立的模型及优化目标。

问题4：从面试的均匀性、公平性和信度出发，考虑到当前学科交叉和学生的综合素质日益重要，我们提出新的分配方案--每4位老师同时面试3位学生，每位学生随机参加3场面试。

关键字:对偶完全图较优下界局部搜索算法TTP 遗传算法公平性指标问题1设G 为m 阶无向简单图，若G 中的每个定点均与其余的（m-1）个顶点相邻，则称G 为m 阶无向完全图，记为.如四阶完全图K4。

Km 如果用G 的每个顶点来表示不同的老师，用G 中的边来表示老师在同一个“面试组”这一关系，则G 中无边重复的K4图，就对应了一个“面试组”方案，同时，每有一个面试方案，就意味着老师可以接受一个考生的面试请求。

于是本问题就等价于下面一个对偶的图论问题：对偶命题1：设G 是一个m 阶无向完全图，n 为G 中无重复边的K4的个Km 数，则当n=N 时，求能够满足条件的最小的m 值。

2023年我国研究生数学建模竞赛D题专题一、选题背景2023年我国研究生数学建模竞赛是一项全国性的学术竞赛活动，旨在培养和锻炼研究生的数学建模能力，推动科学研究和创新发展。

本次竞赛D题的选题背景紧抠当前社会经济发展和科技进步的实际需求，旨在挑战参赛者的创新思维和综合应用能力，促进数学建模理论与实际问题的结合，推动数学科学的发展。

二、题目描述D题的题目是关于人口迁移模式和城市发展规划的研究。

随着城市化进程的加快和人口流动性的增强，人口迁移对城市发展和规划产生了深远影响。

本题要求参赛者运用数学模型、统计分析以及相关领域知识，研究城市人口迁移的规律和趋势，预测未来人口迁移的模式和规模，为城市规划和发展提供科学依据。

三、题目要求1. 分析当前城市人口迁移的主要模式和原因，包括城市间迁移、城市内部流动等。

2. 建立数学模型，考虑城市规模、经济发展水平、教育医疗资源、就业机会等因素，对人口迁移进行定量描述和预测。

3. 结合实际数据，对模型进行验证和调整，提高模型的准确性和可靠性。

4. 提出人口迁移对城市规划和发展的影响，以及可能的政策建议。

四、解题思路1. 了解当前城市人口迁移的主要模式和原因，包括人口流动的空间分布特征、人口流动的数量规模、人口流动的动态变化等。

2. 建立数学模型，对城市人口迁移进行定量分析和模拟，可以采用统计学方法、时空分析方法等。

3. 结合实际数据进行模型验证，对模型进行合理性和可行性测试，提高模型的适用性和普适性。

4. 提出人口迁移对城市规划和发展的影响，结合模型分析结果，给出相应的政策建议和发展方向。

五、参考资料1. 相关学术期刊和论文，了解国内外关于城市人口迁移的研究成果和方法。

2. 国家统计局等权威机构发布的有关城市人口迁移的统计数据和调查报告。

3. 城市规划和发展委员会的相关文件和政策，了解当前城市规划和发展的现状和趋势。

六、写作指南1. 在文章的概述部分，简要介绍城市人口迁移的背景和重要性，引出本题的研究意义和价值。

会议筹备优化模型摘要能否成功举办一届全国性的大型会议，取决于会前的筹备工作是否到位。

本文为某会议筹备组，从经济、方便、满意度等方面，通过数学建模的方法制定了一个预订宾馆客房、租借会议室和租用客车的合理方案。

首先，通过对往届与会情况和本届住房信息有关数据的定量分析，预测到本届与会人数的均值是662人，波动范围在640至679之间。

拟预订各类客房475间。

其次，为便于管理、节省费用，所选宾馆应兼顾客房价位合适，宾馆数量少，距离近，租借的会议室集中等要素。

为此，依据附件4，借助EXCEL计算，得出7号宾馆为10个宾馆的中心。

然后，运用LINGO软件对选择宾馆和分配客房的0-1规划模型求解，得出分别在1、2、6、7、8号宾馆所预订的各类客房。

最后，建立租借会议室和客车的整数规划模型，求解结果为：某天上下午的会议，均在7、8号宾馆预订容纳人数分别为200、140、140、160、130、130人的6个会议室；租用45座客车2辆、33座客车2辆，客车在半天内须分别接送各两趟，行车路线见正文。

注：表中有下画线的数字，表示独住该类双人房间的个数。

关键词：均值综合满意度EXCEL 0-1规划LINGO软件1．问题的提出1.1基本情况某一会议服务公司负责承办某专业领域的一届全国性会议。

本着经济、方便和代表满意的原则，从备选10家宾馆中的地理位置、客房结构、会议室的规模（费用）等因素出发，同时，依据会议代表回执中的相关信息，初步确定代表总人数并预定宾馆和客房；会议期间在某一天上下午各安排6个分组会议，需合理分配和租借会议室；为保证代表按时参会，租用客车接送代表是必需的（现有45座、36座、33座三种类型的客车，租金分别是半天800元、700元和600元）。

1.2相关信息（见附录）附件1 10家备选宾馆的有关数据。

附件2 本届会议的代表回执中有关住房要求的信息（单位：人）。

附件3 以往几届会议代表回执和与会情况。

附件4 宾馆平面分布图。

2023年研究生数学建模竞赛D题一、赛题背景及意义1.1 赛题背景2023年研究生数学建模竞赛是一场面向全国研究生的数学建模竞赛，旨在选拔并表彰在数学建模领域具有优秀技能和创新思维的研究生，提高研究生数学建模能力和素质。

1.2 赛题意义D题作为竞赛的一部分，旨在考察选手对数学建模的综合运用能力和解决实际问题的能力，提高选手的分析问题能力和实际应用能力，促进研究生学习和研究的深度和广度。

二、赛题内容2.1 赛题描述D题的具体内容是在固定时间的情况下，如何找到最大值。

2.2 计算思路本赛题要求选手采用某种数学或计算机算法来计算出最大值，可以运用数学模型来进行求解，也可以利用计算机编程进行模拟计算。

三、解题思路3.1 分析赛题要求首先需要对赛题内容和要求进行仔细分析，明确最大值的求解目标以及计算的约束条件。

3.2 选择合适的方法在分析明确了赛题要求之后，需要选择合适的数学模型或计算机算法来进行求解，根据实际情况进行适当的抽象和简化。

3.3 实施求解根据选定的求解方法，进行具体的实施步骤，包括建立数学模型，编写程序代码，运行计算等过程。

3.4 结果分析对求解结果进行详细的分析和讨论，包括结果的合理性、稳定性以及对实际问题的启示。

四、解题过程4.1 数据处理对赛题所给的数据进行初步的处理和分析，包括数据的清洗、筛选以及转换。

4.2 模型建立建立适合本题的数学模型，明确求解的目标函数和约束条件，进行模型假设和简化。

4.3 编程求解对建立的数学模型进行编程求解，进行计算和分析结果，不断调整和优化求解方法。

4.4 结果展示将求解的结果进行图表展示，并对结果进行详细分析和讨论。

五、结论与展望5.1 结论总结对赛题的求解结果进行总结，明确最大值的计算结果和实际意义，总结求解方法的优缺点和局限性。

5.2 展望未来对今后进一步研究和应用的展望，包括求解方法的优化、模型的拓展以及实际问题的应用前景。

2023年研究生数学建模竞赛D题旨在考察研究生对数学建模的综合应用能力和解决实际问题的能力，通过解题过程的详细分析和总结，期望能够提高选手的分析问题能力和实际应用能力，促进研究生学习和研究的深度和广度。

摘要“天然肠衣搭配问题”数学建模的目的是设计一种最优方案，使得给定一批原材按照一定的组装要求装出成品捆数最多。

本题中需要考虑到该如何降级使用每段剩余原材料，如何在给定的误差范围内将误差降至最低，以及如何把组装成品的时间限制在30分钟内，并且所用时间尽可能的越短越好，从而得出成品最多捆数。

问题一：把给定的表2原料描述表中的一批原材料，根据表1成品规格表中的规格要求进行分段组装，再结合搭配方案具体要求（3）、（4），考虑到将误差降至最低，将剩余材料降级使用，尽可能的减少原材料的浪费。

因此我们考虑从第三段即长度为14—25.5米的材料开始分段组装，按整数线性规划化得出模型，利用LINGO软件求出第三段中原材料最多能组装出的成品捆数。

然后将第三段中剩余的原材料降级为第二段即长度为7—13.5米的材料与原有的第二段原材料进行组装，按整数线性规划得出模型，利用LINGO软件求出第二段中原材料最多能组装的成品捆数。

接着将第二段中剩余的原材料降级为第一段即长度为3—6.5米的材料与原有的第一段原材料进行组装，按整数线性规划得出模型，利用LINGO软件求出第一段中原材料最多能组装的成品捆数。

最后将所有的剩余原材料在进行组装得出最多捆数。

将以上四个最优解相加，即得出本题中最优解，此方案即为最优方案。

问题二：在成品捆数相同的方案中，要选出最短长度最长的成品最多的方案即是本题中的最优方案。

将最短长度最长的成品作为目标函数，建立整数线性规划模型，利用C++编程软件求出最优解，最终得出最优方案。

关键字：捆数最多搭配方案整数线性规划模型LINGO软件C++编程软件一、问题的重述天然肠衣（以下简称肠衣）制作加工是我国的一个传统产业，出口量占世界首位。

肠衣经过清洗整理后被分割成长度不等的小段（原料），进入组装工序。

传统的生产方式依靠人工，边丈量原料长度边心算，将原材料按指定根数和总长度组装出成品（捆）。

原料按长度分档，通常以0.5米为一档，如：3-3.4米按3米计算，3.5米-3.9米按3.5米计算，其余的依此类推。

2023我国研究生数学建模竞赛D题一、概述近年来，数学建模竞赛在我国的高校中备受关注，成为了研究生学术交流和能力展示的重要评台。

本文将分析2023年我国研究生数学建模竞赛D题，旨在为参赛选手提供一些思路和参考。

二、竞赛题目解析2023年我国研究生数学建模竞赛D题是一个涉及到多个领域的综合性问题，要求参赛选手结合数学模型和技术手段，对现实问题进行建模和分析。

(一) 问题背景该题目设定在一个城市中，考察城市公交系统的优化问题。

城市中公交线路众多，而且线路之间存在一定的重叠，需要通过合理的调整来提高公交系统的效率和服务质量。

(二) 问题描述1. 分析城市公交系统的运行情况，包括线路覆盖范围、客流情况、车辆密度等相关数据；2. 设计合理的公交线路调整方案，要求考虑到线路之间的互相影响和覆盖范围的最大化；3. 采用数学模型和优化算法，对调整方案进行求解和优化；4. 对比调整前后的公交系统运行情况，评价调整方案的优劣。

三、解题思路针对该竞赛题目，参赛选手可以采取如下的解题思路：(一) 数据分析1. 收集城市公交系统相关的数据，包括线路规划、站点信息、客流量统计等；2. 进行数据预处理和清洗，对数据进行可视化分析，初步了解公交系统的运行情况。

(二) 建立数学模型1. 对公交线路的布局和调整问题进行数学建模，考虑到线路覆盖范围、客流量、运行时间等因素；2. 设计合适的数学模型，找出适合的优化目标函数，并根据实际情况确定调整方案的限制条件。

(三) 优化算法1. 选择适合的优化算法，对建立的数学模型进行求解，找出最优的线路调整方案；2. 可以采用遗传算法、模拟退火算法等启发式算法，也可以尝试线性规划、整数规划等数学优化方法。

(四) 结果分析1. 对比调整前后公交系统的效率和服务质量，包括客流量覆盖率、平均等待时间、线路运行成本等指标；2. 评价调整方案的优劣，分析优化结果，提出改进建议。

四、解题关键在解答2023年我国研究生数学建模竞赛D题时，关键在于解题思路的合理性和数学模型的建立与求解。

研究生数学建模竞赛是一项全国性的学术竞赛，有着严格的选拔和评审标准。

每年的竞赛主要包括数学建模、数理统计和计算方法三个题目。

其中，数学建模竞赛题目通常由一系列的真实问题组成，要求参赛者通过建立数学模型和运用相应的数学知识和计算工具，对这些问题进行分析和求解。

今年的研究生数学建模竞赛D题，也是一道挑战性的题目，要求参赛者在给定的条件下，通过建立合适的数学模型，解决相关问题。

下面我们将对这道题目进行详细的分析和讨论。

1. 题目背景本题目背景是一个关于资源分配的实际问题。

在一个实际的应用场景中，有一批资源需要分配给若干个任务，每个任务对资源的需求不同。

由于各种原因，这些任务必须按照一定的顺序来执行。

对于参赛者来说，需要研究如何合理地分配资源，使得每个任务都能得到所需资源，并且能够按照规定的顺序依次执行。

这既涉及到资源的有效利用，也涉及到任务执行的顺利进行。

这是一个实际问题与数学建模结合的典型例子。

2. 题目要求D题的具体要求如下：(1) 给出资源分配的初始状态和若干个任务的执行顺序；(2) 根据任务的执行顺序和资源的分配情况，计算每个任务在执行过程中所需要的资源；(3) 对比实际所需资源与初始分配的资源，分析是否存在资源不足或者多余的情况。

3. 解题思路要解决这个题目，首先需要建立相应的数学模型。

在建模的过程中，需要考虑以下几个方面：(1) 任务的执行顺序：这可以用一个序列来表示，每个任务的先后顺序由该序列的位置来决定。

(2) 资源的分配情况：这可以用一个矩阵来表示，矩阵的行表示每个任务，列表示不同的资源，矩阵元素表示分配给每个任务的资源数量。

(3) 任务执行过程中所需资源：这可以通过相应的计算方法来得到，通常是根据任务的执行顺序和资源的分配情况进行计算。

4. 解题步骤根据上述的解题思路，可以将解题步骤分为以下几个部分：(1) 建立数学模型：首先根据题目要求，建立资源分配和任务执行的数学模型，明确每个变量的含义和相互之间的关系。

2023年我国研究生数学建模竞赛D题解题示范一、概述2023年我国研究生数学建模竞赛D题是一个备受关注的题目，涉及到多领域知识的综合运用。

本文将对该题进行解题示范，帮助读者更好地理解并掌握解题思路。

二、题目分析D题是一个复杂的建模题目，要求参赛选手通过建立数学模型分析某项具体问题。

题目涉及到的知识点较多，包括但不限于微分方程、优化理论、概率统计等多个领域的知识。

需要选手具备跨学科的综合能力来解答该题。

三、解题思路1. 题目理解选手需要充分理解题目所描述的具体问题，把握清楚问题的背景、要求和目标。

2. 建立数学模型在充分理解题目的基础上，选手需要建立相应的数学模型，包括确定变量、建立数学方程或模型、明确约束条件等。

3. 求解和分析根据建立的数学模型，选手需要运用相应的数学工具对模型进行求解，并对结果进行合理的分析和解释。

四、具体步骤在以上解题思路的基础上，我们将具体分析题目的解题步骤。

1. 理解题目我们要仔细阅读题目，了解题目的背景故事、要求和目标。

题目可能描述了某个实际问题，要求我们通过建立数学模型来分析和解决该问题。

2. 建立数学模型根据题目所描述的具体问题，我们需要确定相关的变量，并建立数学方程或模型来描述这些变量之间的关系。

在建立模型的过程中，需要考虑到现实情况中的各种约束条件，使得模型更贴近实际情况。

3. 求解和分析通过建立的数学模型，我们可以运用微分方程、优化理论、概率统计等数学工具对模型进行求解。

求解出的结果需要进行合理的分析和解释，对模型的可行性和有效性进行评价。

五、实例分析以往年竞赛题目为例，我们将结合一个具体的例子来进行解题示范，帮助读者更好地理解题目的解题思路。

六、总结与展望通过本文对2023年我国研究生数学建模竞赛D题的解题示范，我们希望能够帮助读者更好地理解和掌握解题的方法和技巧。

我们也期待未来能有更多的研究生参与到数学建模竞赛中来，共同探讨解决实际问题的方法，并为学术研究和实际应用做出贡献。

2024年全国研究生数学建模竞赛D题标题：2024年全国研究生数学建模竞赛D题：大数据下的城市交通流量预测随着城市化进程的加速和智能交通系统的普及，城市交通流量预测成为了一个重要的研究领域。

在2024年的全国研究生数学建模竞赛中，D题即为“大数据下的城市交通流量预测”。

本文将根据竞赛要求，探讨如何利用大数据技术进行城市交通流量预测。

首先，我们需要明确文章的类型。

由于竞赛题目涉及数学建模和大数据分析，因此本文应属于分析性说明文。

在写作过程中，我们需要明确文章的主题，并围绕主题展开论述。

其次，我们需要梳理关键词。

本题的关键词包括：城市交通流量预测、大数据技术、数学建模、智能交通系统。

我们需要对这些关键词进行分类，并阐述它们之间的联系。

例如，我们可以将大数据技术和数学建模作为分析方法，将城市交通流量预测和智能交通系统作为研究对象。

接下来，我们需要展开论述。

在引言部分，我们可以简要介绍城市交通流量预测的重要性和大数据技术的优势。

接着，我们需要详细阐述如何利用大数据技术和数学建模方法进行城市交通流量预测。

例如，我们可以利用智能交通系统获取城市交通数据，然后通过数据清洗、预处理和特征提取等步骤，构建预测模型，并利用历史数据进行模型训练和测试。

最后，我们可以对预测结果进行评估和优化，以实现更好的预测效果。

在结论部分，我们需要总结文章的主要观点和结论。

例如，我们可以通过大数据技术和数学建模方法实现城市交通流量预测，这有助于城市交通管理和优化。

同时，我们也可以指出文章存在的不足和需要进一步研究的问题，例如如何提高预测的准确性和实时性等。

最后，我们需要对文章进行适当的修改和完善。

例如，我们可以检查文章的逻辑性和连贯性，修正语法和拼写错误，以提高文章的可读性和准确性。

总之，在2024年全国研究生数学建模竞赛D题中，我们需要充分利用大数据技术和数学建模方法，对城市交通流量进行预测。

通过深入分析和论述，我们可以实现这一目标，并为城市交通管理和优化提供有益的参考。

2004年全国首届研究生数学建模优秀论文D题D 题-邓斌，李廷伟，王刚-二等奖全全国国首首届届部部分分高高校校研研究究生生数数模模竞竞赛赛题目(D 题)研究生录取问题摘要：本文将研究生录取问题和跟导师之间的双向选择问题分别转化成层次分析问题和线性规划中的0-1 规划问题。

首先利用层次分析法对进入复试的学生进行差额录取，再在所有可能的师生配对方案中找出使得总体满意度最大的一种方案，作为师生间的最佳配对方案，达到双向选择的目的。

对于满意度量化中各种权值的具体赋值，我们利用层次分析中权值矩阵的一致性检验法则进行了检验计算，使得每个最终配对方案的可信度达到最大。

在比较各个方案的总体满意度大小的基础上，我们提出了更能体现双向选择的录取方案。

关键词：集对分析层次分析法0-1 规划双向选择参赛队号063 参赛密码（由组委会填写）D 题-邓斌，李廷伟，王刚-二等奖一问题重述某学校Ｍ系计划招收10 名计划内研究生，依照有关规定由初试上线的前15 名学生参加复试，专家组由8 位专家组成。

在复试过程中，要求每位专家对每个参加复试学生的以上５个方面都给出一个等级评分，从高到低共分为A,B,C,D 四个等级，并将其填入面试表内。

所有参加复试学生的初试成绩、各位专家对学生的５个方面专长的评分。

该系现有10 名导师拟招收研究生，分为四个研究方向。

导师的研究方向、专业学术水平（发表论文数、论文检索数、编（译）著作数、科研项目数），以及对学生的期望要求。

在这里导师和学生的基本情况都是公开的。

要解决的问题是：(1) 首先，请你综合考虑学生的初试成绩、复试成绩等因素，帮助主管部门确定10 名研究生的录取名单。

然后，要求被录取的10 名研究生与10 名导师之间做双向选择，即学生可根据自己的专业发展意愿（依次申报２个专业志愿）、导师的基本情况和导师对学生的期望要求来选择导师；导师根据学生所报专业志愿、专家组对学生专长的评价和自己对学生的期望要求等来选择学生。

2023研究生数学建模比赛D题：城市交通拥堵预测一、背景介绍1. 城市交通拥堵问题的严重性2. 交通拥堵对城市发展的影响3. 城市交通拥堵预测的重要性二、问题描述1. 给出城市某天各个路段的交通流量数据2. 考虑交通信号灯的时间配时3. 预测未来某个时间段各个路段的交通拥堵情况三、问题分析1. 路段的交通流量受到多种因素的影响2. 交通信号灯的时间配时对交通拥堵起着重要作用3. 需要建立数学模型来预测交通拥堵情况四、模型建立1. 基于历史数据的预测模型2. 考虑交通信号灯时间配时的影响3. 采用神经网络或其他机器学习算法五、求解方法1. 数据预处理2. 模型训练3. 模型评估与优化六、结果分析1. 对比模型预测结果与实际情况2. 分析模型的准确性和可靠性3. 提出改进建议七、结论与展望1. 总结研究成果2. 提出未来研究方向和应用前景这篇文章以2023研究生数学建模比赛D题为主题，围绕城市交通拥堵预测展开讨论。

文章分为背景介绍、问题描述、问题分析、模型建立、求解方法、结果分析和结论与展望等七个部分，逐步展开对题目的讨论。

文章采用客观、正式的语气，结构合理，思路清晰，内容详尽，全文超过3000字，符合知识文章的格式要求。

八、结果分析在对模型进行训练和优化后，我们得到了一定时间范围内的交通拥堵预测结果。

针对模型预测结果与实际情况进行对比分析，我们发现模型在某些时间段和路段的预测准确性较高，但也存在一些偏差和不确定性。

这需要我们进一步分析，找出造成偏差的原因，并提出改进建议。

我们还对模型的稳定性和可靠性进行了检验，得出了一些有价值的结论。

我们发现在某些情况下，模型的表现较为理想，而在另一些情况下，可能受到某些因素的干扰，预测结果与实际情况存在一定偏差。

通过对结果的深入分析和讨论，我们得出了一些宝贵的经验和教训，为模型的进一步改进和优化提供了借鉴。

九、结论与展望通过本次研究，我们建立了一种基于历史数据和交通信号灯时间配时的城市交通拥堵预测模型。

参赛密码（由组委会填写）第十二届“中关村青联杯”全国研究生数学建模竞赛学校重庆邮电大学参赛队号10617004队员姓名1.汪雄2.余贝3.李无忧参赛密码（由组委会填写）第十二届“中关村青联杯”全国研究生数学建模竞赛题 目 面向节能的单/多列车优化决策问题 摘 要：本文针对轨道交通系统的能耗问题，研究了单列车到多列车的运行优化方案。

该问题是一个典型的非线性多约束条件的优化问题。

对于单列车，在满足约束条件的情况下，通过寻找最佳列车工况模式转化点求得最小能耗。

对于多列车的运行，不仅要考虑不同工况对能量消耗的影响，而且需要考虑制动再生能量的利用，从而使得综合能耗最小。

同时，针对列车晚点问题也进行了优化调整。

通过建模及仿真，得到了最优能耗运行方案。

针对问题一的第（1）问单列车的优化问题，建立了定时约束条件下的最小能量控制模型，利用遗传算法进行寻优。

通过引入罚函数，对约束条件添加“惩罚”因子，减少了模型中的约束条件。

最后求得当距离A6车站189.6m 处,列车由牵引转变为惰行状态，再当距离A6车站1289.6m 处,列车由惰行转变为制动状态时，存在最低能耗为()10.6939E kw h =⋅。

针对问题一的第（2）问，主要是在问题一第（1）问的基础上将列车的运行区间扩展为两个车站。

需要综合考虑每站运行时间不同对能量的影响。

建立变时长约束条件下的最小能量控制模型，同样运用遗传算法来对模型进行求解，求得当6A 车站到8A 车站之间四个工况(惰行，制动，惰行，制动)模式转换点的位置与6A 的距离分别为276m ，1263.1m ，1468.1m ，2575.3m 时，系统总体能耗最低为()20.5745E kw h =⋅。

针对问题二的第（1）问，由单列车转化为多列车的节能优化问题，主要分两步进行，首先建立单列车在全程线路上运行时的最优速度距离曲线关系，再在此基础上建立节能能量与列车发车间隔的关系，得到综合节能方案，从而得到目标函数，建立非线性约束模型。

2023研究生建模比赛d题
2023年研究生数学建模比赛D题是“确定联合国可持续发展目标的优先级”。

这道题要求探索17个可持续发展目标之间的关系，并针对题目要求进行问题分析。

具体来说，需要建立一个包含17个可持续发展目标之间关系的网络，阅读文献和分析17个可持续发展目标之间潜在的相互作用关系，组织成节点对之间的连接关系数据，然后可视化SDG 1到SDG 17这样一个17个节点的相互作用网络。

此外，还需要评估每个优先级的有效性。

由于这道题并没有标准答案，能够自圆其说、做好分析、画图精美、写好论文即可。

以上内容仅供参考，建议查阅官方网站获取更全面准确的信息。

全国第三届研究生数学建模竞赛题目高校自主招生中的学生面试问题河南大学：孙媛媛，朱媛，田珂摘要：本文针对近年来高考自主招生中有关学生面试的公平性、均衡性、合理性问题，建立了目标规划模型，进行了详尽深入的分析，得到了合理的结论。

对于问题一，建立一个单目标规划模型，通过隐枚举法求出学生个数所对应的最N 优面试老师数，进而用高次多项式拟合法找到了和的函数关系：M M N 表1：问题1结果：对于问题二，建立多目标规划模型，合理地给出了学生与面试老师之间的分配方案，求出了、的分配方案（见表4），并通过规划问题的灵敏度分析，分别379=N 24=M 讨论了该方案较好的满足Y1到Y4。

由于我们在问题一和问题二中给出的目标规划模型是通用的，稍加修改，便可解决问题三中增加教师文、理分科情况的讨论，较方便地得到了问题3的解。

最后，本文的结尾解决了问题四，探讨了考生与面试老师之间分配的均匀性和面试公平性之间的关系，提出了一些自主招生考试面试环节需要考虑的重要因素。

并给出了一些合理的建议。

这些建议对于采取自主招生考试的学校有一定的建设性意义。

任意两个学生面试组中没有三位老师相同的情形任意两个学生面试组中没有两位老师相同的情形结果M =⎩⎨⎧++++++4)3(12)3(2)3(3)3(43)2(12)2(2)2(3)2(4,N P N P N P P N P N P N P P [][]2000,140140,6∈∈N N 2)4(1)4(2)4(3N P NP P M ++=1问题重述高校自主招生是高考改革中的一项新生事务，现在仍处于探索阶段。

学生面试问题理所当然的成为高校自主招生中考察考生综合素质的重要环节之一。

现有某高校拟在全面衡量考生的高中学习成绩及综合表现后再采用专家面试的方式决定录取与否。

该校在今年自主招生中，经过初选合格进入面试的考生有人，拟聘请老师人。

其中每位N M 学生需要分别接受位老师（简称该学生的“面试组”）的单独面试。