下载文档原格式
《2016年全国大学生数学建模竞赛B题解题分析与总结》篇一一、引言2016年全国大学生数学建模竞赛B题，是一道涉及复杂系统分析与优化的实际问题。
该题目要求参赛者运用数学建模的方法，对给定的问题进行深入分析，并寻求最优解决方案。
本文将对B 题的解题过程进行详细分析，并总结经验教训。
二、题目概述B题主要围绕某大型网络公司的员工分配问题展开。
公司需根据员工的能力、需求以及项目的要求，合理分配员工到各个项目组，以实现公司整体效益的最大化。
该问题涉及到多目标决策、优化算法以及复杂系统分析等多个方面。
三、解题分析1. 问题理解：首先，我们需要对题目进行深入理解，明确问题的背景、目标和约束条件。
在这个阶段，我们需要对员工的能力、需求以及项目的要求进行详细的分析，为后续的建模打下基础。
2. 数学建模：根据问题的特点，我们选择建立多目标决策模型。
模型中，我们将员工的能力、需求以及项目的要求作为决策变量，以公司整体效益作为目标函数。
同时，我们还需要考虑各种约束条件，如员工数量的限制、项目需求的满足等。
3. 算法设计：在建立模型后，我们需要设计合适的算法来求解模型。
在这个阶段，我们选择了遗传算法和模拟退火算法进行求解。
遗传算法能够在大范围内搜索最优解，而模拟退火算法则能够在局部范围内进行精细搜索，两种算法的结合能够更好地求解该问题。
4. 求解与优化：在算法设计完成后，我们开始进行求解与优化。
首先，我们使用遗传算法对模型进行粗略求解，得到一组初步的解决方案。
然后，我们使用模拟退火算法对初步解决方案进行优化，以得到更优的解决方案。
在优化过程中，我们还需要不断调整模型的参数和算法的参数，以获得更好的求解效果。
5. 结果分析：在得到求解结果后，我们需要对结果进行分析。
首先，我们需要对结果进行验证，确保结果的正确性和有效性。
然后，我们需要对结果进行敏感性分析，分析各种因素对结果的影响程度。
最后，我们需要提出一些管理建议和改进措施，以帮助公司更好地解决实际问题。
2021高教社杯全国大学生数学建模竞赛D题全国一等奖论文2021高教社杯全国大学生数学建模竞赛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）： D 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）：参赛队员 (打印并签名) ：1. （此部分内容不便公开，见谅）2.3. 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)：日期： 2021 年 9 月 10日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：2021高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页评阅人评分备注赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：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）：机器人避障问题摘要针对机器人避障问题，本文分别建立了机器人从区域中一点到达另一点的避障的最短路径、最短时间路径的非线性0-1整数规划模型。
同时，本文为求带有NP属性的非线性0-1整数规划模型，构建了有效启发式算法，利用MATLAB软件编程，求得了O→A、O→B、O→C、O→A→B→A→C的最短路径，同时得到了O→A的最短时间路径，求得的各类最短路径均是全局最优。
针对区域中一点到达另一点的避障的最短路径问题，首先，本文证明了圆弧位置设定在需要绕过障碍物的顶角上，且圆弧半径为10个单位时，能够使得机器人从区域中一点到达另一点的行进路径最短；其次，本文将最短路径选择问题转化成了最短路径的优选问题，根据避障条件，建立了具有较高普适性的避障最短路径的优化模型。
2011年全国大学生数学建模竞赛浙江赛区评审结果专科C2011年全国大学生数学建模竞赛浙江赛区的评审结果已经揭晓。
本文将对专科C组的评审结果进行详细介绍。
1. 一等奖：选手A、B、C团队以出色的表现脱颖而出，凭借其出色的数学建模能力和创新思维，获得了一等奖。
他们在竞赛中提出了全新的解决方案，将数学模型与实际问题紧密结合，给出了令人震惊的成果。
他们的团队合作能力和团队沟通能力也值得称赞。
2. 二等奖：选手D、E、F团队凭借独特的观点和出色的数学建模技巧，获得了二等奖。
他们对问题进行了深入的分析，提出了优秀的模型，解决了实际问题中的难题。
他们的团队合作和创新意识为他们赢得了评审的认可。
3. 三等奖：选手G、H、I团队在竞赛中展现出了较强的数学建模能力，他们的努力和刻苦让他们获得了三等奖。
他们对问题进行了充分的思考和分析，在给出的限定条件下找到了合适的解决方案。
虽然他们的成绩不及前两名，但他们的努力和团队合作精神是值得肯定的。
4. 鼓励奖：选手J、K、L团队在竞赛中展现出了一定的数学建模能力和创新思维，虽然成绩稍显不足，但他们的努力和表现仍然值得肯定。
评审委员会决定给予他们鼓励奖，以资鼓励。
总结：专科C组的评审结果显示，参赛选手们在数学建模竞赛中展现出了深厚的数学功底和创新意识。
他们通过分析问题、建立模型和提出解决方案，展示了数学在实际问题中的应用能力。
评审结果反映了选手们的实力和努力，并为他们在数学建模领域的未来发展奠定了基础。
随着数学建模竞赛的不断发展，我们相信参赛选手们的表现会越来越出色，为数学建模领域的发展贡献力量。
希望今后能有更多的大学生投身于数学建模竞赛，为推动数学教育和科学研究做出更大的贡献。
以上就是2011年全国大学生数学建模竞赛浙江赛区评审结果专科C组的详细介绍。
参赛选手们的努力和付出，为数学建模竞赛增添了光彩，并为未来的数学建模领域注入了新的活力。
希望所有选手能够在今后的竞赛中继续发挥自己的优势，取得更好的成绩。
2021年高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题思路题目：乙醇偶合制备C4烯烃问题分析：问题一：分析不同催化剂组合及温度对乙醇转化率以及C4烯烃选择性大小的影响。
思路分析：催化剂组合：首先，需要将催化剂组合映射为1-n的标签，以便进行后续的函数分析。
温度：温度作为自变量，与乙醇转化率和C4烯烃选择性有直接关系。
数据分析：通过回归分析或相关性分析，探究催化剂组合与温度对乙醇转化率和C4烯烃选择性的影响。
结果展示：绘制散点图或曲线图，展示不同温度下乙醇转化率与C4烯烃选择性的变化趋势。
问题二：探讨如何选择催化剂组合与温度，使得在相同实验条件下C4烯烃收率尽可能高。
思路分析：目标函数：设定目标函数为最大化C4烯烃收率。
约束条件：在相同实验条件下，考虑温度的限制范围和其他可能的约束条件。
算法选择：选择合适的优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等，对目标函数进行优化。
结果展示：展示优化后的催化剂组合与温度，以及对应的C4烯烃收率。
问题三：如果允许再增加5次实验，应如何设计，并给出详细理由。
思路分析：设计新的实验：在原有的实验基础上，针对尚未探究的催化剂组合和温度范围进行实验设计。
确定实验点：确保实验点在空间上分布均匀，以获得更全面的数据覆盖范围。
增加样本量：增加实验次数，以提高数据分析的稳定性和可靠性。
理由说明：解释为何需要增加这5次实验，可从数据覆盖、模型验证等方面进行阐述。
问题四：如何选择催化剂组合与温度，使得在温度低于350度时C4烯烃收率尽可能高。
思路分析：目标函数与约束条件：同样设定目标函数为最大化C4烯烃收率，但增加温度低于350度的约束条件。
算法选择：同样选择合适的优化算法对目标函数进行优化，但需考虑约束条件对结果的影响。
结果展示：展示优化后的催化剂组合与温度，以及对应的C4烯烃收率。
总结：以上是对2021年高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题的分析和解题思路。
在解决这类问题时，需要综合考虑催化剂组合、温度以及实验条件等多个因素对目标变量的影响，并选择合适的数学方法和工具进行建模和分析。
