数模作业报告

数学建模实验报告一、实验目的和背景本次实验旨在运用数学建模方法，解决一个与实际生活相关的问题。

通过建立数学模型，分析问题，提出解决方案，并通过实验数据验证模型的可行性和准确性。

二、实验内容本次实验的题目是“公司送货员最优路径规划”。

公司有多名送货员需要在城市中进行货物的配送工作。

公司希望通过合理的路径规划，使得送货员能够在最短的时间内完成所有的配送任务。

在实验中，需要考虑的主要因素包括送货员之间的配送范围、道路交通状况、道路长度等。

三、实验步骤1.收集相关数据：收集城市道路网络的地理数据，包括道路长度、道路交通状况等信息。

2.确定目标函数和约束条件：由于目标是使得送货员在最短的时间内完成配送任务，因此可以将送货员的路径总长度作为目标函数，并设置配送时间限制作为约束条件。

3.建立数学模型：根据收集到的数据和确定的目标函数、约束条件，建立数学模型，将问题转化为一个最优化问题。

4.进行求解：使用数学建模常见的求解方法，如遗传算法、模拟退火算法等，对数学模型进行求解，得到最优的路径规划方案。

5.实验验证：将求解得到的路径规划方案应用于实际情境中，通过实践进行验证，观察实际效果与模型预测结果的一致性。

四、实验结果与分析通过对数学模型进行求解，得到了送货员的最优路径规划方案。

将该方案应用于实际情境中，观察实际效果与模型预测结果的一致性。

通过与其他非最优路径规划方案进行对比，可以发现，最优路径规划方案能够使得送货员在最短的时间内完成配送任务，提高工作效率。

五、结论和展望本次实验成功地运用了数学建模方法，解决了公司送货员最优路径规划问题。

通过建立数学模型，可以快速地得到最优的路径规划方案，提高了送货员的工作效率。

未来可以进一步改进模型，考虑更多实际情况，如车辆限行、路况实时变化等因素，提供更加精确和实用的路径规划方案。

总结：本次实验通过对公司送货员最优路径规划问题的建模和求解，展示了数学建模的应用价值和解决问题的能力。

第1篇一、实验目的本次实验旨在让学生掌握数学建模的基本步骤，学会运用数学知识分析和解决实际问题。

通过本次实验，培养学生主动探索、努力进取的学风，增强学生的应用意识和创新能力，为今后从事科研工作打下初步的基础。

二、实验内容本次实验选取了一道实际问题进行建模与分析，具体如下：题目：某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售量。

表中给出了1977—1981年公司的销售额和行业销售额的分季度数据（单位：百万元）。

1. 数据准备：将数据整理成表格形式，并输入到计算机中。

2. 数据分析：观察数据分布情况，初步判断是否适合使用线性回归模型进行拟合。

3. 模型建立：利用统计软件（如MATLAB、SPSS等）进行线性回归分析，建立公司销售额对全行业的回归模型。

4. 模型检验：对模型进行检验，包括残差分析、DW检验等，以判断模型的拟合效果。

5. 结果分析：分析模型的拟合效果，并对公司销售量的预测进行评估。

三、实验步骤1. 数据准备将数据整理成表格形式，包括年份、季度、公司销售额和行业销售额。

将数据输入到计算机中，为后续分析做准备。

2. 数据分析观察数据分布情况，绘制散点图，初步判断是否适合使用线性回归模型进行拟合。

3. 模型建立利用统计软件进行线性回归分析，建立公司销售额对全行业的回归模型。

具体步骤如下：（1）选择合适的统计软件，如MATLAB。

（2）输入数据，进行数据预处理。

（3）编写线性回归分析程序，计算回归系数。

（4）输出回归系数、截距等参数。

4. 模型检验对模型进行检验，包括残差分析、DW检验等。

（1）残差分析：计算残差，绘制残差图，观察残差的分布情况。

（2）DW检验：计算DW值，判断随机误差项是否存在自相关性。

5. 结果分析分析模型的拟合效果，并对公司销售量的预测进行评估。

四、实验结果与分析1. 数据分析通过绘制散点图，观察数据分布情况，初步判断数据适合使用线性回归模型进行拟合。

2. 模型建立利用MATLAB进行线性回归分析，得到回归模型如下：公司销售额 = 0.9656 行业销售额 + 0.01143. 模型检验（1）残差分析：绘制残差图，观察残差的分布情况，发现残差基本呈随机分布，说明模型拟合效果较好。

数学建模实验报告一、实验目的1.通过具体的题目实例, 使学生理解数学建模的基本思想和方法, 掌握数学建模分析和解决的基本过程。

2、培养学生主动探索、努力进取的的学风, 增强学生的应用意识和创新能力, 为今后从事科研工作打下初步的基础。

二、实验题目（一）题目一1.题目: 电梯问题有r个人在一楼进入电梯, 楼上有n层。

设每个乘客在任何一层楼出电梯的概率相同, 试建立一个概率模型, 求直到电梯中的乘客下完时, 电梯需停次数的数学期望。

2.问题分析（1）由于每位乘客在任何一层楼出电梯的概率相同, 且各种可能的情况众多且复杂, 难于推导。

所以选择采用计算机模拟的方法, 求得近似结果。

（2）通过增加试验次数, 使近似解越来越接近真实情况。

3.模型建立建立一个n*r的二维随机矩阵, 该矩阵每列元素中只有一个为1, 其余都为0, 这代表每个乘客在对应的楼层下电梯（因为每个乘客只会在某一层下, 故没列只有一个1）。

而每行中1的个数代表在该楼层下的乘客的人数。

再建立一个有n个元素的一位数组, 数组中只有0和1,其中1代表该层有人下, 0代表该层没人下。

例如:给定n=8;r=6（楼8层, 乘了6个人）,则建立的二维随机矩阵及与之相关的应建立的一维数组为：m =0 0 1 0 0 01 0 0 0 0 00 0 0 0 0 00 1 0 0 0 00 0 0 0 0 00 0 0 0 0 10 0 0 0 1 00 0 0 1 0 0c = 1 1 0 1 0 1 1 14.解决方法（MATLAB程序代码）:n=10;r=10;d=1000;a=0;for l=1:dm=full(sparse(randint(1,r,[1,n]),1:r,1,n,r));c=zeros(n,1);for i=1:nfor j=1:rif m(i,j)==1c(j)=1;break;endcontinue;endends=0;for x=1:nif c(x)==1s=s+1;endcontinue;enda=a+s;enda/d5.实验结果ans = 6.5150 那么, 当楼高11层, 乘坐10人时, 电梯需停次数的数学期望为6.5150。

数模实验报告摘要：本实验通过数学建模方法，对某个具体问题进行了建模与求解。

实验内容主要包括问题描述、问题分析、模型建立、模型求解及结果分析等几个部分。

通过本次实验，我们可以对数学建模的过程有较为全面的了解，同时也能够掌握一定的模型建立与求解的方法和技巧。

一、问题描述本次实验的问题是关于某个具体问题的建模与求解。

具体而言，问题是关于某个物理系统的数学描述。

物理系统的状态可以通过一组物理量来描述，而这组物理量的变化又可以通过一组数学方程来描述。

因此，问题的基本任务是找到这组数学方程，并通过求解这组方程，得到问题的解答。

二、问题分析在进行问题分析之前，我们需要对问题进行深入的了解和分析。

首先，我们需要对物理系统进行全面的观察和实验，以获得充分的数据和信息。

通过观察与实验，我们可以发现其中的一些规律和关系，这些规律和关系有助于我们建立数学模型并求解问题。

其次，我们需要通过对问题的分析，找出问题的关键要素和影响因素。

通过对关键要素和影响因素的分析，我们可以确定问题的数学描述方法，从而进一步进行模型建立与求解。

三、模型建立在进行模型建立之前，我们需要根据问题的要求和实际情况选择适当的数学工具和方法。

常用的数学工具和方法包括微积分、线性代数、概率论与数理统计等。

根据问题的特点和需求，我们可以选择适当的数学建模方法，如数值求解、最优化、动态系统等。

在模型建立过程中，我们需要明确问题的假设和约束条件，并据此构建数学模型。

模型的构建涉及到数学方程的建立和模型参数的确定等几个方面。

通过对方程和参数的合理选择和调整，我们可以使得模型能够真实地反映物理系统的行为和特性。

四、模型求解。

一、实验背景与目的随着科学技术的不断发展，数学建模作为一种解决复杂问题的有力工具，在各个领域都得到了广泛应用。

本实验旨在通过数学建模的方法，解决实际问题，提高学生的数学思维能力和解决实际问题的能力。

二、实验内容与步骤1. 实验内容本实验选取了一道具有代表性的实际问题——某城市交通拥堵问题。

通过对该问题的分析，建立数学模型，并利用MATLAB软件进行求解，为政府部门提供决策依据。

2. 实验步骤（1）问题分析首先，对某城市交通拥堵问题进行分析，了解问题的背景、目标及影响因素。

通过查阅相关资料，得知该城市交通拥堵的主要原因是道路容量不足、交通信号灯配时不当、公共交通发展滞后等因素。

（2）模型假设为简化问题，对实际交通系统进行以下假设：1）道路容量恒定，不考虑道路拓宽、扩建等因素；2）交通信号灯配时固定，不考虑实时调整；3）公共交通系统运行正常，不考虑公交车运行时间波动；4）车辆行驶速度恒定，不考虑车辆速度波动。

（3）模型构建根据以上假设，构建以下数学模型：1）道路容量模型：C = f(t)，其中C为道路容量，t为时间；2）交通流量模型：Q = f(t)，其中Q为交通流量；3）拥堵指数模型：I = f(Q, C)，其中I为拥堵指数。

（4）模型求解利用MATLAB软件，对所构建的数学模型进行求解。

通过编程实现以下功能：1）计算道路容量C与时间t的关系；2）计算交通流量Q与时间t的关系；3）计算拥堵指数I与交通流量Q、道路容量C的关系。

（5）结果分析与解释根据求解结果，分析拥堵指数与时间、交通流量、道路容量之间的关系。

针对不同时间段、不同交通流量和不同道路容量，提出相应的解决方案，为政府部门提供决策依据。

三、实验结果与分析1. 结果展示通过MATLAB软件求解，得到以下结果：（1）道路容量C与时间t的关系曲线；（2）交通流量Q与时间t的关系曲线；（3）拥堵指数I与交通流量Q、道路容量C的关系曲线。

2. 结果分析根据求解结果，可以得出以下结论：（1）在高峰时段，道路容量C与时间t的关系曲线呈现下降趋势，说明道路容量在高峰时段不足；（2）在高峰时段，交通流量Q与时间t的关系曲线呈现上升趋势，说明交通流量在高峰时段较大；（3）在高峰时段，拥堵指数I与交通流量Q、道路容量C的关系曲线呈现上升趋势，说明拥堵指数在高峰时段较大。

一、实验目的通过本次数学建模实验，使学生掌握数学建模的基本步骤和方法，提高学生运用数学知识解决实际问题的能力，培养学生的创新意识和团队合作精神。

二、实验内容本次实验以某城市交通拥堵问题为背景，建立数学模型，并进行求解和分析。

三、问题分析近年来，随着城市化进程的加快，交通拥堵问题日益严重。

为了缓解交通拥堵，提高城市交通效率，需要建立数学模型对交通拥堵问题进行分析。

四、模型假设1. 交通流量的变化服从泊松分布；2. 交通信号灯周期固定，绿灯时间、红灯时间比例不变；3. 交通事故发生概率服从泊松分布；4. 交通拥堵程度用道路上的车辆数表示。

五、模型构建1. 建立交通流量模型：假设道路上车流量为λ，则道路上的车辆数N(t)满足泊松分布，即N(t)~Poisson(λt)。

2. 建立交通信号灯模型：假设绿灯时间为t_g，红灯时间为t_r，信号灯周期为T，则有t_g + t_r = T。

3. 建立交通事故模型：假设交通事故发生概率为p，则在时间t内发生交通事故的次数X(t)满足泊松分布，即X(t)~Poisson(pt)。

4. 建立交通拥堵模型：假设道路上的车辆数为N(t)，则交通拥堵程度U(t)可以用N(t)表示。

六、模型求解1. 根据泊松分布的性质，求解N(t)的期望值和方差，即E(N(t))=λt，Var(N(t))=λt。

2. 根据信号灯模型，求解绿灯时间t_g和红灯时间t_r。

3. 根据交通事故模型，求解交通事故发生次数X(t)的期望值和方差，即E(X(t))=pt，Var(X(t))=pt。

4. 根据交通拥堵模型，求解交通拥堵程度U(t)的期望值和方差。

七、结果分析与解释1. 根据模型求解结果，分析不同时间段内的交通流量、交通事故和交通拥堵程度。

2. 结合实际情况，分析影响交通拥堵的关键因素，并提出相应的缓解措施。

3. 通过模型求解，为相关部门制定交通管理政策提供依据。

八、实验总结通过本次数学建模实验，学生掌握了数学建模的基本步骤和方法，提高了运用数学知识解决实际问题的能力。

一、实验目的1. 掌握数学建模的基本步骤，学会运用数学知识分析和解决实际问题。

2. 提高数学建模能力，培养创新思维和团队合作精神。

3. 熟练运用数学软件进行数据分析、建模和求解。

二、实验内容本次实验选取了以下三个题目进行建模：1. 题目一：某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售量，表中给出了1977—1981年公司的销售额和行业销售额的分季度数据（单位：百万元）。

2. 题目二：三个系学生共200名（甲系100，乙系60，丙系40），某公司计划招聘一批新员工，要求男女比例分别为1:1，甲系女生比例60%，乙系女生比例40%，丙系女生比例30%。

请为公司制定招聘计划。

3. 题目三：研究某市居民出行方式选择问题，收集了以下数据：居民年龄、收入、职业、出行距离、出行时间、出行频率等。

请建立模型分析居民出行方式选择的影响因素。

三、实验步骤1. 问题分析：对每个题目进行分析，明确问题背景、目标和所需求解的数学模型。

2. 模型假设：根据问题分析，对实际情况进行简化，提出合适的模型假设。

3. 模型构建：根据模型假设，选择合适的数学工具和方法，建立数学模型。

4. 模型求解：运用数学软件（如MATLAB、Python等）进行模型求解，得到结果。

5. 结果分析与解释：对求解结果进行分析，解释模型的有效性和局限性。

四、实验报告1. 题目一：线性回归模型（1）问题分析：利用线性回归模型预测公司销售量，分析行业销售额对销售量的影响。

（2）模型假设：假设公司销售量与行业销售额之间存在线性关系。

（3）模型构建：根据数据，建立线性回归模型y = β0 + β1x + ε，其中y为公司销售量，x为行业销售额，β0、β1为回归系数，ε为误差项。

（4）模型求解：运用MATLAB软件进行线性回归分析，得到回归系数β0、β1。

（5）结果分析与解释：根据模型结果，分析行业销售额对销售量的影响程度，并提出相应的建议。

2. 题目二：招聘计划模型（1）问题分析：根据男女比例要求，制定招聘计划，确保男女比例均衡。

数学建模实习报告一、引言本报告是对我在数学建模实习中的经历和成果的总结和分析。

通过这次实习，我深入了解了数学建模的基本理论和应用，并且在实际操作中获得了一定的实践经验。

本报告将主要包括以下几个方面的内容：实习项目的背景介绍、问题分析、模型建立和求解、实验结果和讨论以及总结。

二、实习项目的背景介绍本次实习项目是针对某企业的运输调度问题展开的。

该企业负责将一批货物从不同的发货点运送到不同的收货点，要求在最短的时间内完成任务，并且要尽量减少总运输成本。

由于存在各种各样的限制条件，如道路的限制、车辆的限制以及货物的限制等，因此该企业希望我们通过数学模型来解决这个运输调度问题。

三、问题分析在开始建立数学模型之前，我们首先对该问题进行了全面的分析。

我们详细了解了该企业的运输调度流程，并且查阅了相关的资料，了解了道路限制、车辆限制和货物限制等方面的信息。

经过分析，我们确定了以下几个关键的问题：如何确定最优的运输路线、如何合理安排车辆的使用、如何考虑货物的不同特性。

四、模型建立和求解基于上述问题的分析，我们建立了一套数学模型来解决该运输调度问题。

我们首先将该问题抽象成图论中的最短路径问题，并且引入了线性规划模型来解决车辆的安排问题。

在考虑货物特性的时候，我们使用了多目标规划模型，并对其进行了求解。

通过数学模型的建立和求解，我们得到了一组最优的调度方案，并且进行了实验验证。

五、实验结果和讨论在实验中，我们将得到的最优调度方案与该企业原有的调度方案进行了对比。

实验结果表明，我们提出的调度方案相比原有方案具有更高的效率和更低的成本。

通过与企业员工的讨论和交流，我们也收集到了他们的反馈意见，并根据反馈意见进行了相应的调整和改进。

六、总结通过这次数学建模实习，我深入了解了数学建模的基本理论和方法，并且在实际操作中提高了自己的实践能力。

我学会了如何分析问题、建立模型和求解模型，并且学会了如何将数学建模的成果应用于实际问题中。

数学建模总结报告尊敬的老师、亲爱的同学们：大家好！在此，我很荣幸地向大家汇报我们在数学建模竞赛中的经验与成果。

首先，我代表我们团队向为我们提供指导和帮助的老师表示衷心的感谢，向一直陪伴和支持我们的同学们表示诚挚的感谢。

一、数学建模背景数学建模是将现实世界中的实际问题抽象成数学问题，通过建立数学模型，并利用数学方法求解模型，从而解决实际问题的过程。

数学建模竞赛是一种培养学生运用数学解决实际问题的能力、提高综合素质的有效途径。

二、参赛过程及经验总结1.团队协作：数学建模竞赛需要团队成员之间紧密合作，共同解决问题。

在比赛过程中，我们充分发挥每个人的特长，共同讨论、分析问题，确保团队的效率和质量。

2.信息收集与处理：在数学建模竞赛中，信息的收集和处理至关重要。

我们在比赛过程中广泛搜集资料，分析相关数据，为解决问题提供了有力的支持。

3.建立模型：在确定问题后，我们迅速确定了合适的数学模型，并通过理论分析、实践验证等方法对模型进行完善。

4.求解与验证：在求解过程中，我们充分利用现有的数学工具和方法，对模型进行求解。

同时，我们对求解结果进行了反复验证，确保其正确性。

5.结果分析与报告撰写：我们将求解结果进行分析，总结出问题的关键因素和解决策略。

在撰写报告时，我们注意表达清晰、逻辑严谨，力求使评审专家对我们的成果有一个全面、深入的了解。

三、成果展示经过团队的努力，我们最终在数学建模竞赛中取得了较好的成绩。

我们的成果得到了评审专家的肯定，也为我们今后的学习和工作积累了宝贵的经验。

四、总结与展望数学建模竞赛为我们提供了一个难得的锻炼机会，使我们在解决实际问题的过程中，提高了数学素养、培养了团队协作能力和创新精神。

在未来的学习和工作中，我们将继续发扬竞赛中的精神，努力提高自己的综合素质。

数模实验报告—实验11一、实验目的本次数模实验11 的主要目的是通过建立数学模型来解决实际问题，培养我们运用数学知识和方法分析、解决复杂问题的能力，并提高我们的逻辑思维和创新能力。

二、实验内容本次实验围绕一个具体的实际问题展开，即研究某城市的交通流量分布情况。

我们需要收集相关数据，如道路网络结构、不同时间段的车流量、路口的通行能力等，并运用数学建模的方法对这些数据进行分析和处理。

三、实验步骤1、数据收集首先，我们通过实地调查和相关部门提供的数据，获取了城市道路网络的拓扑结构，包括道路的长度、宽度、车道数量等信息。

同时，还收集了不同时间段（如早高峰、晚高峰、平峰期）各个路口的车流量数据，以及路口的信号灯设置和通行能力等数据。

2、模型选择在对数据进行初步分析后，我们决定采用宏观交通流模型中的流体动力学模型来描述交通流量的变化。

该模型将交通流类比为流体，通过建立连续性方程和动量方程来描述车辆的流动情况。

3、模型建立根据所选的模型，我们定义了相关的变量和参数，如交通流量、密度、速度等，并建立了相应的数学表达式。

同时，考虑到实际情况中的各种因素，如道路拥堵、交通事故等，对模型进行了适当的修正和完善。

4、模型求解利用数值计算方法，如有限差分法或有限元法，对建立的数学模型进行求解。

通过编程实现计算过程，并对不同参数条件下的结果进行分析和比较。

5、结果分析对求解得到的结果进行分析，绘制出交通流量随时间和空间的变化曲线，以及密度分布等图像。

通过分析这些结果，评估模型的准确性和可靠性，并找出交通拥堵的关键路段和时间段。

四、实验结果经过实验和计算，我们得到了以下主要结果：1、在早高峰和晚高峰期间，城市的主要干道和路口出现了明显的交通拥堵现象，车流量较大，速度较慢，交通密度较高。

2、一些次干道和支路的交通流量相对较小，但在与主干道的连接处容易出现交通瓶颈，影响整个交通网络的通行效率。

3、通过对不同信号灯设置方案的模拟分析，发现优化信号灯的配时可以在一定程度上缓解交通拥堵，但效果有限。

一、实验背景随着汽车行业的快速发展，汽车总装线配置问题成为汽车生产过程中的关键问题。

合理的总装线配置可以提高生产效率、降低生产成本，并保证产品质量。

本文针对某汽车公司的汽车总装线配置问题，运用数学建模方法进行分析和求解。

二、问题分析1. 汽车总装线配置目标（1）提高生产效率，缩短生产周期；（2）降低生产成本，提高企业利润；（3）保证产品质量，提高市场竞争力。

2. 汽车总装线配置约束条件（1）品牌、配置、动力、驱动、颜色五种属性需按顺序排列；（2）四驱汽车连续装配数量不得超过2辆；（3）两批四驱汽车之间间隔的两驱汽车的数量至少为1辆；（4）每天白班和晚班各装配230辆汽车。

三、数学建模1. 模型假设（1）汽车总装线各工序时间相等；（2）汽车总装线各工序之间不存在瓶颈；（3）汽车总装线各工序生产能力满足生产需求。

2. 模型建立（1）建立汽车总装线配置优化模型目标函数：最小化总生产成本约束条件：① 品牌顺序：A1在前，A2在后；② 配置顺序：B1、B2、B3、B4、B5、B6；③ 动力顺序：汽油、柴油；④ 驱动顺序：两驱、四驱；⑤ 颜色顺序：黑、白、蓝、黄、红、银、棕、灰、金；⑥ 四驱汽车连续装配数量不超过2辆；⑦ 两批四驱汽车之间间隔的两驱汽车数量至少为1辆；⑧ 每天白班和晚班各装配230辆汽车。

（2）模型求解采用多目标规划思想，将目标规划问题分解为单目标规划问题，分别根据品牌、配置、动力、驱动、颜色的优先级依次求解。

具体步骤如下：① 根据品牌优先级，对A1和A2品牌汽车进行排序；② 根据配置优先级，对B1、B2、B3、B4、B5、B6配置汽车进行排序；③ 根据动力优先级，对汽油和柴油汽车进行排序；④ 根据驱动优先级，对两驱和四驱汽车进行排序；⑤ 根据颜色优先级，对黑、白、蓝、黄、红、银、棕、灰、金颜色汽车进行排序；⑥ 根据排序结果，对汽车总装线进行配置。

四、实验结果与分析1. 实验结果通过数学建模和求解，得到了汽车总装线的优化配置方案，包括品牌、配置、动力、驱动、颜色的排列顺序。

数学建模实习报告模板一、实习目的和意义数学建模实习是培养学生将数学理论应用于实际问题解决的重要环节。

通过实习，我们旨在提高运用数学知识和数学软件解决实际问题的能力，培养分析问题、解决问题的综合素质。

本次实习报告将围绕我们在实习过程中的所学所得，对实习内容进行总结和归纳。

二、实习内容和过程1. 实习任务在实习过程中，我们分组进行了数学建模课题的研究。

我们的任务是通过建立数学模型，对实际问题进行分析和求解。

2. 实习过程（1）问题分析：在实习的第一阶段，我们通过讨论和研究，明确了实习课题，并对问题进行了详细的分析。

我们理解了问题的背景，并确定了问题的数学模型。

（2）模型建立：在第二阶段，我们根据问题的特点，选择了合适的数学方法，建立了数学模型。

我们考虑了各种可能的模型，并通过讨论确定了最终的模型。

（3）模型求解：在第三阶段，我们利用计算机软件，对建立的模型进行了求解。

我们尝试了不同的算法，并比较了它们的结果。

（4）结果分析：在第四阶段，我们对求解得到的结果进行了分析。

我们讨论了结果的意义，并提出了改进的建议。

三、实习成果和收获1. 实习成果通过实习，我们成功建立了数学模型，并对问题进行了求解。

我们的模型和结果得到了指导老师的认可。

2. 实习收获（1）提高了我们的数学建模能力：通过实习，我们学会了如何将实际问题转化为数学模型，并利用数学方法进行求解。

（2）培养了我们的团队合作精神：在实习过程中，我们学会了如何分工合作，共同完成任务。

（3）增强了我们的实践能力：通过实习，我们将所学的理论知识应用于实际问题的解决，提高了我们的实践能力。

四、实习总结通过本次数学建模实习，我们不仅提高了数学建模能力，还学会了团队合作和实践能力的培养。

我们认识到了数学在实际问题中的应用价值，也更加坚定了继续学习数学的决心。

在今后的学习和工作中，我们将继续努力，不断提高自己的数学建模能力，为解决实际问题做出更大的贡献。

数模实验报告数模实验报告摘要：本实验旨在通过数学建模的方法，分析和解决实际问题。

通过对数学模型的建立和求解，得出了一系列有关问题的结论和解决方案。

本文将详细介绍实验的目的、方法、结果和讨论。

1. 引言数学建模是一种将实际问题转化为数学问题，并通过数学方法求解的过程。

它在现代科学研究和工程实践中发挥着重要作用。

本实验选取了一个与交通流量相关的问题，通过数学建模的方法进行分析和求解。

2. 问题描述本实验的问题是：如何优化城市交通系统中的交通信号灯配时方案，以最大限度地提高交通流量并减少交通拥堵现象。

3. 模型建立为了解决这个问题，我们首先需要建立一个数学模型。

我们假设城市交通系统中的交通流量可以用一个二维矩阵来表示，其中每个元素表示一个交叉口的车辆数。

我们将交通信号灯配时方案表示为一个向量，其中每个元素表示一个交叉口的信号灯状态（红灯或绿灯）。

接下来，我们需要确定一个目标函数来衡量交通流量的优化程度。

我们选择了交通流量的总和作为目标函数，即最大化交通流量。

4. 模型求解为了求解模型，我们采用了遗传算法。

遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过模拟遗传、变异和选择的过程，逐步优化目标函数。

我们首先随机生成了一组初始解，并计算其对应的目标函数值。

然后，我们通过交叉、变异和选择等操作，不断迭代更新解的集合，直到达到停止条件。

最终，我们得到了一个最优的交通信号灯配时方案，使得交通流量达到了最大值。

同时，我们也得到了一系列次优解，可以用于进一步的分析和讨论。

5. 结果分析通过对模型求解的结果进行分析，我们可以得出以下结论：首先，优化交通信号灯配时方案可以显著提高交通流量。

与传统的固定配时方案相比，我们的最优方案将交通流量提高了20%。

其次，交通流量的优化程度与交通网络的拓扑结构有关。

我们发现，在某些情况下，即使使用最优方案，交通流量仍然无法达到最大值。

这是因为交通网络的结构限制了交通流量的传输。

最后，我们还发现，交通流量的优化程度与交通信号灯配时方案的调整频率有关。

数学建模报告随着社会的发展和科技的进步，数学建模成为了一个越来越重要的研究领域。

数学建模可以帮助我们更好地理解自然和社会现象，甚至可以带来一些新的发现和创新。

在本报告中，我们将介绍我们的数学建模研究，并分享我们的发现和经验。

研究背景和问题陈述我们的研究主题是如何优化城市人口分布和交通流量。

这是一个很常见也很重要的问题。

随着城市化进程的加速，城市中的交通问题也变得越来越紧迫。

如何优化交通流量、缓解拥堵、提高人口分布的均衡性是我们需要解决的问题。

建立数学模型我们首先收集了一些数据，例如人口分布、交通拥堵等信息，然后依据这些数据建立了一个数学模型。

我们利用图论和最优化算法设计了这个模型，其中包括了城市各区域之间的连通图、各点的出发时间和到达时间的变量、拥堵程度的系数等等。

我们通过对这些变量的调整，可以模拟不同的情况下交通和人口分布的变化。

实验和结果分析我们利用计算机模拟了不同的情况，例如，城市中心区域突然发生人口大量涌入、某干道交通意外中断等情况。

我们通过分析各个点之间的连接关系，预测了这些情况下的交通流量变化，以及人口的分布变化。

我们的实验表明，我们的模型是比较准确和可靠的。

我们通过改变一些参数，例如出发时间、拥堵系数等等，可以对城市的交通和人口分布产生较大的影响。

同时，我们的模型也可以帮助我们评估一些政策的实施效果，例如，限制某些车辆进入城市中心区域、增加公共交通等等。

结论和展望我们的研究表明，数学建模是一个非常有用的工具，可以帮助我们更好地理解和解决现实生活中的问题。

我们的城市交通和人口分布优化模型可以为城市规划和交通规划提供一些指导和建议。

未来，我们将继续研究，提高模型的精度和实用性，为城市的可持续发展做出更多的贡献。

一、前言数学建模作为一种综合性学科，在解决实际问题中发挥着重要作用。

本学期，我参与了数学建模课程的学习和实践，现将我的工作总结如下。

二、学习与实践过程1. 理论学习在数学建模课程中，我系统地学习了数学建模的基本概念、方法、步骤以及常用软件。

通过学习，我对数学建模有了更深入的理解，掌握了数学建模的基本技能。

2. 实践操作（1）选题与准备：在老师的指导下，我选择了“城市交通流量预测”这一课题。

在准备阶段，我收集了大量相关数据，包括历史交通流量、天气状况、节假日等因素。

（2）模型建立：根据收集到的数据，我运用线性回归、时间序列分析等方法建立了城市交通流量预测模型。

在模型建立过程中，我不断优化模型参数，提高预测精度。

（3）模型验证与优化：通过对比实际交通流量数据与预测结果，我发现模型存在一定的偏差。

针对这一问题，我调整了模型参数，并尝试了其他预测方法，如支持向量机、神经网络等，最终提高了模型的预测精度。

（4）论文撰写：在完成模型建立和优化后，我整理了相关资料，撰写了数学建模论文。

在论文中，我对模型原理、方法、结果进行了详细阐述，并对模型在实际应用中的价值进行了探讨。

三、工作成果1. 提高了数学建模能力：通过本学期的学习与实践，我对数学建模有了更深入的认识，掌握了数学建模的基本方法，提高了自己的数学建模能力。

2. 完成了城市交通流量预测模型：在课题研究过程中，我建立了城市交通流量预测模型，并成功将其应用于实际场景，为城市交通管理提供了有力支持。

3. 撰写了数学建模论文：在论文中，我对模型原理、方法、结果进行了详细阐述，为同行提供了有益参考。

四、不足与反思1. 模型精度有待提高：在模型验证过程中，我发现模型预测精度仍有待提高。

今后，我将进一步研究优化模型参数，提高预测精度。

2. 实践经验不足：在课题研究过程中，我发现自己在实际操作中存在一定不足，如数据处理、模型优化等方面。

今后，我将加强实践，积累更多经验。

数学建模实习报告一、引言本实习报告旨在总结我在数学建模实习过程中的经验和收获。

在实习期间，我所学习到的数学知识得到了实际应用和锻炼，提升了自己的数学建模能力。

二、实习背景数学建模实习是我们专业培养学员解决现实问题的一种有效方式。

实习期间，我们小组所选项目是分析某一城市的交通拥堵问题，并提出优化策略。

本次实习旨在通过数学建模的理论和方法，为解决城市交通拥堵问题提供科学依据。

三、实习过程1. 数据收集和整理我们首先进行了大量的数据收集工作，收集了各个时间段的交通流量、道路拥堵指数以及道路通行速度等相关数据。

然后对这些数据进行整理和分析，以便进一步建立数学模型。

2. 建立数学模型基于收集到的数据，我们运用概率论、统计学和优化方法等数学理论，建立了适用于城市交通拥堵问题的数学模型。

我们首先设计了一个基础模型，然后根据实际情况进行修正和改进，使得模型更加符合真实情况。

3. 模型求解我们运用计算机编程和数值计算的方法，对建立的数学模型进行求解。

通过模拟实验和数据验证，我们不断调整模型参数，以达到模型的准确性和可行性，并找到最优解。

四、实习成果1. 实际问题解决通过对城市交通拥堵问题的研究和分析，我们提出了一系列优化策略。

其中包括交通信号灯的优化配时，道路建设与规划的调整以及交通流量管控等方面。

这些优化策略在实际应用中能够有效降低交通拥堵现象，提高城市交通的效率和舒适度。

2. 数学建模能力提升通过实习，我深刻理解了数学建模的重要性和应用广泛性。

我不仅学会了应用数学理论解决实际问题的方法，还提高了数据分析、模型建立和模型求解的技巧。

3. 团队合作能力提升在实习过程中，我积极与小组成员合作，共同分工、讨论和解决问题。

通过团队合作，我们能够更好地发挥每个人的优势，达到事半功倍的效果。

五、经验总结1. 数据的重要性在数学建模过程中，数据的质量和准确性对模型的建立和求解起到关键作用。

因此，我们要善于收集和整理数据，并对数据进行合理分析和利用。

数学建模实训报告第一篇：数学建模实训报告目录实训项目一线性规划问题及lingo软件求解……………………………1 实训项目二lingo中集合的应用………………………………………….7 实训项目三lingo中派生集合的应用……………………………………9 实训项目四微分方程的数值解法一………………………………………13 实训项目五微分方程的数值解法二……………………………………..15 实训项目六数据点的插值与拟合………………………………………….17 综合实训作品…………………………………………………………….18 每次实训课必须带上此本子，以便教师检查预习情况和记录实验原始数据。

实验时必须遵守实验规则。

用正确的理论指导实践袁必须人人亲自动手实验，但反对盲目乱动，更不能无故损坏仪器设备。

这是一份重要的不可多得的自我学习资料袁它将记录着你在大学生涯中的学习和学习成果。

请你保留下来，若干年后再翻阅仍将感到十分新鲜，记忆犹新。

它将推动你在人生奋斗的道路上永往直前！项目一：线性规划问题及lingo软件求解一、实训课程名称数学建模实训二、实训项目名称线性规划问题及lingo软件求解三、实验目的和要求了解线性规划的基本知识，熟悉应用LINGO 解决线性规划问题的一般方法四：实验内容和原理内容一：某医院负责人每日至少需要下列数量的护士班次时间最少护士数1 6:00-10:00 60 2 10:00-14:00 70 3 14:00-18:00 60 4 18:00-22:00 50 5 22:00-02:00 20 6 02:00-06:00 30 每班的护士在值班的开始时向病房报道，连续工作8个小时，医院领导为满足每班所需要的护士数，最少需要多少护士。

内容二：内容三五：主要仪器及耗材计算机与Windows2000/XP系统；LINGO软件六：操作办法与实训步骤内容一：考虑班次的时间安排，是从6时开始第一班，而第一班最少需要护士数为60，故x1>=60，又每班护士连续工作八个小时，以此类推，可以看出每个班次的护士可以为下一个班次工作四小时，据此可以建立如下线性规划模型：程序编程过程：min=x1+x2+x3+x4+x5+x6;x1>=60;x1+x2>=70;x2+x3>=60; x3+x4>=50;x4+x5>=20;x5+x6>=30;编程结果：Global optimal solution found.Objective value:150.0000Infeasibilities:0.000000Total solver iterations:VariableValueReduced CostX160.000000.000000X210.000000.000000X350.000000.000000X40.0000001.000000X530.000000.000000X60.0000000.000000RowSlack or SurplusDual Price150.0000-1.0000000.000000-1.0000000.0000000.0000000.000000-1.0000000.0000000.00000010.000000.0000000.000000-1.000000 内容二：（1）max=6*x1+4*x2;2*x1+3*x2<100;4*x1+2*x2<120;x1,x2分别表示两种型号生产数量。

数学建模实验报告模版一、实验目的数学建模是实际问题抽象为数学模型，通过数学方法求解得到问题的答案。

本实验的目的是通过一个具体问题的建模与求解，培养学生的实际问题抽象与解决能力。

二、实验内容本次实验选择了一个实际生活中的问题进行建模与求解。

该问题是市场调查机构要对地区餐馆的顾客满意度进行调查，以评估餐馆的服务质量。

但由于资源有限，调查机构只能选择一部分顾客进行调查。

在这个问题中，我们需要确定调查的样本量大小，使其能够在一定的置信水平下准确代表整个顾客群体的意见。

三、实验步骤1.问题分析：首先，我们需要对问题进行分析，了解问题的背景和要求。

2.建立模型：根据问题的要求，我们选择了一个概率模型来描述问题。

假设顾客的满意度服从一个二项分布，即每位顾客都有可能是满意或不满意。

我们通过计算满意度的均值和方差，来代表整个顾客群体的意见。

3.数学求解：根据建立的模型，我们使用统计学方法对样本量大小进行估计，以达到一定的置信水平。

4.实验验证：最后，我们通过实验验证我们得到的样本量大小，看是否满足要求。

四、实验结果经过建模和求解，我们得到了样本量大小的估计结果。

根据我们的计算，当置信水平为95%时，我们需要调查的样本量大小为110人。

五、实验总结通过这次实验，我们学会了将实际问题抽象成数学模型，以及通过数学方法去求解这个模型。

我们也进一步了解了概率分布和统计学的知识，以及如何利用它们来进行建模和求解。

这对我们今后在实际问题中的应用具有重要意义。

在实验过程中，我们也发现了一些问题和不足之处。

例如，我们的模型可能存在一定的偏差，因为我们的假设可能与实际情况有所不同。

此外，我们的模型也有一些局限性，不适用于所有情况。

因此，在今后的学习过程中，我们需要进一步加强对数学建模的理解和应用，不断提高自己的建模能力，以更好地解决实际问题。

以上是一份关于数学建模实验的报告模板，希望对你的写作有所帮助。

实验报告的内容可根据具体实验情况进行修改和补充，以符合实际情况。

暑假数学建模社会实践报告一、实践背景暑假期间，我参加了学校组织的数学建模社会实践活动。

该活动是为了使学生通过实践，真正将数学知识应用于实际生活中，培养学生的实践能力和社会责任感。

我通过实际行动，深入了解了数学建模在社会中的应用，并结合实际情况进行数学建模实践，提高了自己的综合能力。

二、实践过程在实践过程中，我的团队选择了城市交通拥堵问题进行研究和分析。

我们首先搜集了大量的相关资料，了解了交通拥堵的原因和解决方法。

然后，我们运用了数学建模的方法，建立了数学模型，对城市交通拥堵问题进行了研究。

我们首先对城市道路交通流量进行了统计和分析，确定了交通流量的分布规律。

然后，我们分析了交通信号灯的调节方式，通过数学建模的方法，优化了交通信号灯的设置，使交通流量得到了更有效的分配，从而减少了交通拥堵的发生频率和时间。

最后，我们对新的交通信号灯设置方案进行了实际测试，并分析了测试结果。

测试结果表明，新的交通信号灯设置方案能够有效地减少交通拥堵的发生，提高交通效率。

这为城市的交通规划和交通管理提供了有力的参考。

三、实践收获通过这次实践活动，我收获了很多。

首先，我了解了数学建模的基本原理和方法，学会了如何将数学知识应用于实际生活中。

其次，我培养了团队合作精神和独立思考能力，通过与队友合作，分工合作，充分发挥每个人的特长，取得了良好的实践成果。

最后，我增强了自己的实践能力和社会责任感，明白了作为一名数学建模者的重要性和使命感。

四、实践感悟通过这次实践活动，我深刻理解了数学建模在社会中的重要性和应用价值。

数学建模不仅可以帮助我们解决实际问题，提高生活质量，还可以为社会发展提供有力的支持和指导。

同时，我也意识到数学建模需要广泛的知识储备和实践经验，需要不断学习和提高自己的能力。

总结起来，这次暑假数学建模社会实践活动让我收获颇丰。

我通过实践了解了数学建模的理论和实践，锻炼了自己的综合能力和团队合作能力，培养了社会责任感。

我相信，在今后的学习和工作中，我会继续努力，发挥数学建模的优势，为社会的发展做出贡献。

数学建模实验报告数学建模实验报告实验报告⼀4.1例1 加⼯奶制品的⽣产计划Lingo程序：max 72x1+64x2stx1+x2<5012x1+8x2<4803x1<100End输出结果：4.1例2 奶制品的⽣产销售计划输⼊程序为：Max 24x1+16x2+44x3+32x4-3x5-3x6st4x1+3x2+4x5+3x6<6004x1+2x2+6x5+4x6<480x1+x5<100x3-0.8x5=0x4-0.75x6=0end得到结果为：4.2例1 ⾃来⽔输送问题输⼊程序为：Min160x11+130x12+220x13+170x14+140x21+130x22+190x23+150x24+190x31+200x32 +230x33 stx11+x12+x13+x14=50x21+x22+x23+x24=60x31+x32+x33=50x11+x21+x31>30x11+x21+x31<80x12+x22+x32>70x12+x22+x32<140x13+x23+x33>10x13+x23+x33<30x14+x24>10x14+x24<50end输出结果：4.2例2 货运装机输⼊程序：Max3100x11+3100x22+3100x13+3800x21+3800x22+3800x23+3500x31+3500x32+3500x 33+2850x41+2850x42+2850x43stx11+x12+x13<18x21+x22+x23<15x31+x32+x33<23x41+x42+x43<12x11+x21+x31+x41<10x12+x22+x32+x42<16x13+x23+x366+x43<8480x11+650x21+580x31+390x41<6800 480x12+650x22+580x32+390x42<8700 480x13+650x23+580x33+390x43<5300 输出结果：4.3例1汽车⼚⽣产计划max 2x1+3x2+4x31.5x1+3x2+5x3<600280x1+250x2+400x3<60000 endgin 3输出结果：4.3例2 原油采购与加⼯max 4.8x11+4.8x21+5.6x12+5.6x22-10x1-8x2-6x3 st x-x1-x2-x3=0x11+x12-x<500x21+x22<10000.5x11-0.5x21>00.4x12-0.6x22>0x1-500y1<0x2-500y2<0x3-500y3<0x1-500y2>0x2-500y3>0int y1int y2int y3输出结果：4.4例1 混合泳接⼒队的选拔min 66.8x11+75.6x12+87x13+58.6x14 +57.2x21+66x22+66.4x23+53x24+78x31+67.8x32+84.6x33+59.4x34+70x41+74.2x42+69.4x43+57.1x44+67.4x51+71x52+83.8x53+62.4x54stx11+x12+x13+x14<=1x21+x22+x23+x24<=1x31+x32+x33+x34<=1x41+x42+x43+x44<=1x11+x21+x31+x41+x51=1x12+x22+x32+x42+x52=1x13+x23+x33+x43+x53=1x14+x24+x34+x44+x54=1endint 20输出结果：4.4例2 选课策略min x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9 st x1+x2+x3+x4+x5>2x3+x5+x6+x8+x9>3 x4+x6+x7+x9>22x3-x1-x2<0x4-x7<02x5-x1-x2<0x6-x7<0x8-x5<02x9-x1-x2<0endint x1int x2int x3int x4int x5int x6int x7int x8int x9输出结果：实验报告⼆P236 例4.⼯作选择（1）对⼯作选择中的：贡献、收⼊、发展、声誉、关系、位置六个变量进⾏打分，分别为5，9，8，5，8，3。