优化调度的数学模型

电梯调度问题商业中心某写字楼有二十二层地上建筑楼层和两层地下停车场，6部电梯，每部电梯最大载重是20个正常成人的体重总和。

工作日里每天早晚高峰时期均是非常拥挤，而且等待电梯的时间明显增加。

请你针对早晚高峰期的电梯调度问题建立数学模型，以期获得合理的优化方案。

1）请给出若干合理的模型评价指标。

2）暂不考虑该写字楼的地下部分，每层楼层的平均办公人数经过调查已知（见表1）。

假设每层楼之间电梯的平均运行时间是3秒，最底层(地上一层)平均停留时间是20秒，其他各层若停留，则平均停留时间为10秒，电梯在各层的相应的停留时间内乘梯人员能够完成出入电梯。

表1：该写字楼各层办公人数楼层人数楼层人数楼层人数1无9236 6172002 3 4 5 6 7 8208 52177222 5130181191236 7101112131415161392722722722703002641819202l22200200200207207请你针对这样的简化情况，建立你的数学模型（列明你的假设），给出一个尽量最优的电梯调度方案，并利用所提评价指标进行比较。

3）将你在第2问中所建立的数学模型进一步实际化，以期能够尽量适用于实际情况，用于解决现实的电梯调度问题。

问题备注：本题的评分标准按照以下先后顺序：逻辑的严谨程度-行文与模型描述的条理程度-模型和现实问题的接近程度-以及所用数学工具的理论程度。

摘要随着科技的发展，人们逐步加快了自己的步伐，高节奏的生活，对于时间的要求，越来越高，写字楼里的人来也匆匆去也匆匆，在高峰期时段对电梯的使用最多，电梯的合理化应用在此显得尤为重要，没有合理的优化方案，不仅影响了乘客的上班时间，同时，电梯的多次停顿也造成了一定程度的能源浪费，所以在此提出得到优化方案，并作出计算分析其优化程度。

本文首先根据电梯群控模型评价指标体系，从乘客者的候梯时间和乘梯时间和能耗三个角度考虑。

最初选定方案一电梯编号负责楼层1—2 2-103—4 11-175—6 18-22方案二电梯编号负责楼层1 2 3 4 5 62 7 8 9 103 11 12 134 14 15 165 17 18 196 20 21 22我们将建立一个多目标规划模型，对该模型的建立，分三个目标：乘客的平均候梯时间要短，乘客的平均乘梯时间要短，能源耗损要少。

组合优化问题的数学模型及协同计算方法组合优化问题是指在给定的一些限制条件下,求解一个最优的组合方案的问题，它是现代数学理论中的重要分支。

在工程、管理、金融、交通等领域，组合优化问题得到了广泛的应用，如生产调度问题、航空路径规划问题、网络资源最优分配问题等。

在组合优化问题中，模型建立是非常重要的环节。

通常采用0-1整数规划方法建立模型，该方法的基本思想是：将决策变量限制在{0,1}之内，其中0表示不选取某个组件，1表示选取某个组件。

以集合选取问题为例，假设有$n$个元素($n$个集合)，现在需要从中选取若干个集合，使得被选中的集合覆盖所有$n$个元素。

设$x_i$为第$i$个集合是否被选中，其中$x_i\in\{0,1\}$，$y_j$为元素$j$是否被覆盖，其中$y_j\in\{0,1\}$。

那么，该组合优化问题的0-1整数规划模型可表示为：$$\begin{aligned}\text{max} \quad & \sum_{i=1}^n x_i \\\text{s.t.} \quad & y_j\leq\sum_{i:j\in S_i}x_i,\ \ j=1,2,...,m \\& x_i\in\{0,1\},\ i=1,2,...,n \\& y_j\in\{0,1\},\ j=1,2,...,m\end{aligned}$$其中，$S_i$表示第$i$个集合覆盖的元素集合，$m$表示元素的总数。

在求解组合优化问题时，协同计算方法是实现高效求解的重要手段之一。

协同计算是指利用多个计算资源，按照一定的规则进行协作，实现计算任务的高效完成。

以并行计算为例，采用并行计算的主要原因是组合优化问题通常是NP难问题，无法通过传统的串行算法获得高效解决。

并行计算能够利用多个计算单元（如多CPU、GPU或分布式计算系统）进行并行运算，提高计算效率。

在并行计算中，一般采用分治法的思想进行任务划分和子问题求解。

一、二维背包问题一维背包问题讨论的背包问题只有一种限制，即旅行者所能承受的背包的重量（亦即重量不能超过a （kg ）.但是实际上背包除受重量的限制外，还有体积的限制，这就是不但要求旅行者的背包的重量M 不能超过a （kg ），还要求旅行者背包的体积V 不能超过b （m3）,我们把这样的问题称为“二维背包问题”。

它的状态变量有两个因素:一个是重量，一个是体积。

二维背包问题是指：对于每件物品，具有两种不同的费用；选择这件物品必须同时付出这两种代价；对于每种代价都有一个可付出的最大值（背包容量）。

问怎样选择物品可以得到最大的价值。

设这两种代价分别为代价1和代价2，第i 件物品所需的两种代价分别为i a 和i b 。

两种代价可付出的最大值（两种背包容量）分别为a 和b 。

物品的价值为i c 。

模型：111max .,1,2,3...ni ii ni i ini i ii c x st a x a b x bx z i n===≤≤∈=∑∑∑例题码头有一艘载重量为30t ，最大容为12×10m 3的船，由于运输需要,这艘船可用于装载四种货物到珠江口，它们的单位体积,重量及价值量见下表:现求如何装载这四种货物使价值量最大。

111max.,1,2,3...ni i ini i ini i ii c x st a x a b x bx z i n===≤≤∈=∑∑∑可用动态规划来解决1.设x i （i=1,2,3,4）分别表示装载这四种货物的重量，2.阶段k ：将可装入的货物按1,2,3,…n 排序，每个阶段装一种货物，（共可分为四个阶段）3.状态变量： 1k S +和1k R +，表示在第k 阶段开始时，允许装入的前k 种货物的重量与体积。

状态转移方程：11k k k k k k k kS S a x R R b x ++=-=-()(){}111,max ,j k k j k k j j f S R f S R c x -++=+，表示在不超过重量和体积的前提下，装入前j 中货品的价值。

数学建模模型案例一、旅行商问题(TSP)旅行商问题是一个典型的数学优化问题，在旅行商问题中，旅行商需要在给定的一系列城市之间找到一条最短路径，使得他能够只经过每个城市一次并最终回到起点城市。

这个问题可以用图论和线性规划等方法来进行建模和求解，可以应用于物流配送、路径规划等领域。

二、股票价格预测模型股票价格预测是金融领域中的一个重要问题。

可以使用时间序列分析、机器学习等方法来建立股票价格预测模型。

模型需要考虑多个因素，如历史股价、经济指标、市场情绪等，以预测未来股票价格的趋势和波动。

三、疫情传播模型疫情传播模型是在流行病学领域中使用的一种数学模型，用于研究疾病在人群中的传播规律。

常见的疫情传播模型有SIR模型、SEIR 模型等，这些模型可以用来预测疫情的传播速度、感染人数以及制定相应的防控策略。

四、能源优化调度模型能源优化调度模型用于优化电力系统、能源系统等中的能源调度问题。

这种模型需要考虑电力需求、能源供应、能源转换效率等因素，以最小化成本或最大化效益，并且满足各种约束条件。

五、机器学习分类模型机器学习分类模型用于将数据集中的样本分为不同的类别。

这种模型可以使用各种机器学习算法，如逻辑回归、决策树、支持向量机等，以根据样本的特征来预测其所属的类别。

六、交通拥堵预测模型交通拥堵预测模型用于预测城市交通网络中的拥堵情况。

这种模型可以使用历史交通数据、天气数据、道路网络数据等进行建模，以预测未来某个时刻某个路段的交通状况，并提供相应的交通管理建议。

七、供应链优化模型供应链优化模型用于优化供应链中的物流和库存管理等问题。

这种模型需要考虑供应商、生产商、分销商之间的关系，以最小化库存成本、运输成本等，并满足客户需求。

八、排课调度模型排课调度模型用于学校或大学的课程安排问题。

这种模型需要考虑教室、教师、学生、课程等因素，以最大化教学效果、减少冲突，并满足各种约束条件。

九、旅行路线规划模型旅行路线规划模型用于帮助旅行者规划旅行路线。

第三篇公交车调度方案得优化模型2001年 B题公交车调度Array公共交通就是城市交通得重要组成部分,作好公交车得调度对于完善城市交通环境、改进市民出行状况、提高公交公司得经济与社会效益,都具有重要意义。

下面考虑一条公交线路上公交车得调度问题，其数据来自我国一座特大城市某条公交线路得客流调查与运营资料。

该条公交线路上行方向共１4站，下行方向共13站，表3—1给出得就是典型得一个工作日两个运行方向各站上下车得乘客数量统计。

公交公司配给该线路同一型号得大客车,每辆标准载客１00人,据统计客车在该线路上运行得平均速度为20公里／小时.运营调度要求，乘客候车时间一般不要超过10分钟,早高峰时一般不要超过5分钟，车辆满载率不应超过12０%,一般也不要低于5０％。

试根据这些资料与要求，为该线路设计一个便于操作得全天（工作日)得公交车调度方案,包括两个起点站得发车时刻表；一共需要多少辆车；这个方案以怎样得程度照顾到了乘客与公交公司双方得利益；等等。

如何将这个调度问题抽象成一个明确、完整得数学模型，指出求解模型得方法；根据实际问题得要求，如果要设计更好得调度方案,应如何采集运营数据.公交车调度方案得优化模型*摘要：本文建立了公交车调度方案得优化模型，使公交公司在满足一定得社会效益与获得最大经济效益得前提下，给出了理想发车时刻表与最少车辆数。

并提供了关于采集运营数据得较好建议。

在模型Ⅰ中，对问题１建立了求最大客容量、车次数、发车时间间隔等模型，运用决策方法给出了各时段最大客容量数，再与车辆最大载客量比较，得出载完该时组乘客得最少车次数４62次,从便于操作与发车密度考虑，给出了整分发车时刻表与需要得最少车辆数61辆。

模型Ⅱ建立模糊分析模型，结合层次分析求得模型Ⅰ带给公司与乘客双方日满意度为（0、941,０、811)根据双方满意度范围与程度，找出同时达到双方最优日满意度（0、88０7,0、８807），且此时结果为474次5０辆;从日共需车辆最少考虑,结果为48４次４５辆。

mip数学模型
MIP（Mixed Integer Programming）是一种数学规划模型，也是最常用的整数规划方法之一。

MIP模型包含了线性约束条件和整数变量，目标是找到最优解来最小化或最大化某个优化函数。

MIP模型可以表示为如下形式：
min/max c^T * x
subject to A * x <= b
x_j为整数变量
x_j >= 0, x_j为非负变量
其中，c是一个n维列向量表示目标函数的系数，x是一个n 维列向量表示决策变量，A是一个m×n维矩阵表示线性约束条件，b是一个m维列向量表示约束条件的右侧常数。

MIP模型可以通过数学规划求解器，如CPLEX、Gurobi等进行求解。

这些求解器使用了一系列特定的算法和技术，在合理的时间内找到最优解或接近最优解。

MIP模型在实际应用中广泛存在，例如生产调度、库存管理、路径优化等问题。

通过使用整数变量，MIP模型可以更好地处理离散决策问题，提供更优的决策方案。

运营管理数学模型是指在运营管理领域中，运用数学方法和技术来解决问题、优化决策的模型。

这些模型可以帮助企业和组织有效地规划和管理运营过程，提高效率，降低成本，优化资源配置，以及更好地应对各种挑战。

以下是一些常见的运营管理数学模型：
线性规划模型：用于优化资源的分配，使得目标函数最大化或最小化，同时满足一系列线性约束条件。

库存模型：用于确定最优的库存水平和订货策略，以最大程度地满足需求，同时最小化库存成本。

排队论模型：用于分析排队系统的运行情况，如客户等待时间、服务效率等，以优化服务质量和资源利用。

项目管理模型：用于优化项目进度和资源分配，确保项目按时交付，并达到预期的质量和成本要求。

生产计划模型：用于规划生产计划和生产资源的优化分配，以满足市场需求和最大化生产效率。

调度模型：用于优化任务和资源的调度安排，以最大程度地提高资源利用率和效率。

质量管理模型：用于优化生产过程中的质量控制和改进策略，以确保产品质量和减少次品率。

这些数学模型在运营管理中发挥着重要作用，帮助企业做出科学决策，提高生产效率和经营效益。

运营管理数学模型的使用需要依赖于数据的收集和分析，以及对实际问题的合理建模和解释。

国内航空公司航班时刻优化与资源配置的数学模型构建随着国内航空业的快速发展，航班时刻优化与资源配置对于航空公司的运营效率和盈利能力至关重要。

为了更好地满足不断增长的旅客需求，精确预测航班时刻和合理配置资源是航空公司需要解决的重要问题之一。

在这篇文章中，我将基于数学模型的理论基础以及实际应用，探讨国内航空公司航班时刻优化与资源配置的数学模型构建。

在数学模型构建之前，我们首先需要了解航班时刻优化与资源配置的基本概念。

航班时刻优化是指通过合理地安排航班的起降时刻，以最小化旅客的时间成本和企业的运营成本，提高利润和效益。

而资源配置是指将有限的航空资源（如飞机、机组人员、机场设施等）合理分配和利用，以满足航空公司的运营需求。

航班时刻优化与资源配置的数学模型构建主要包括以下几个方面：1. 数据收集与预处理：在构建数学模型之前，我们需要收集并预处理各种相关数据。

这些数据包括航班的起降时刻、航空公司的运力需求、机场的容量限制、飞机的航程和维护需求、旅客的出行需求等。

这些数据的精确性和可靠性对于数学模型的准确性和可行性至关重要。

2. 线性规划模型：在航班时刻优化方面，线性规划模型是最常用的方法之一。

通过将航班时刻、旅客需求、机场容量等因素量化为数学变量和约束条件，可以建立一个数学规划模型。

通过求解该模型，可以得到最优的航班起降时刻和资源配置方案。

3. 混合整数规划模型：航班资源配置问题通常涉及到对大量离散决策变量的优化。

在这种情况下，混合整数规划模型是更为适用的方法。

通过引入整数变量，可以更好地描述和优化航班资源的配置，提高模型的准确性和可行性。

4. 蚁群算法和遗传算法：航班时刻优化和资源配置问题具有很高的复杂性和非线性特性。

在这种情况下，传统的优化方法可能无法得到最优解。

蚁群算法和遗传算法是两种有效的启发式算法，能够在复杂的约束条件下搜索最优解。

通过模拟蚂蚁或基因的行为规律，这些算法可以快速搜索大规模的解空间，并找到全局最优解或接近最优解的解。

运筹学模型的类型运筹学模型是指通过数学方法来描述和解决复杂问题的一种工具。

根据问题的性质和要求，运筹学模型可以分为以下几种类型：1. 线性规划模型（Linear Programming Model，简称LP）：线性规划是一种优化问题，它的目标是在满足一些约束条件下，使某个线性函数取得最大或最小值。

线性规划模型广泛应用于生产调度、资源分配、物流运输等领域。

2. 整数规划模型（Integer Programming Model，简称IP）：整数规划是线性规划的扩展，它要求决策变量只能取整数值。

整数规划模型常用于生产调度、排产计划、网络设计等问题。

3. 非线性规划模型（Nonlinear Programming Model，简称NLP）：非线性规划是一种优化问题，它的目标函数和约束条件都可以是非线性的。

非线性规划模型广泛应用于经济学、金融学、工程学等领域。

4. 动态规划模型（Dynamic Programming Model，简称DP）：动态规划是一种优化方法，它将一个复杂问题分解为若干个子问题，并逐步求解这些子问题。

动态规划模型常用于生产调度、资源分配、投资决策等问题。

5. 排队论模型（Queuing Theory Model，简称QT）：排队论是一种研究等待线性的数学理论，它可以用来描述和分析顾客到达、服务时间、系统容量等因素对系统性能的影响。

排队论模型广泛应用于交通运输、通信网络、医疗卫生等领域。

6. 决策树模型（Decision Tree Model，简称DT）：决策树是一种分类和回归的方法，它可以将一个问题分解为若干个子问题，并逐步求解这些子问题。

决策树模型常用于金融风险评估、医学诊断、市场营销等领域。

总之，不同类型的运筹学模型适用于不同的问题领域和求解目标，选择合适的模型可以帮助我们更好地解决实际问题。

运筹学与优化中的整数规划与线性规划对比分析运筹学与优化是一门研究如何利用数学方法来优化决策的学科。

在运筹学与优化领域中，整数规划和线性规划是两种常用的数学模型。

本文将对整数规划和线性规划进行比较和分析，探讨它们在应用中的异同点以及各自的优势和劣势。

首先，我们来看整数规划。

整数规划是一种求解含有整数变量的优化问题的数学方法。

在整数规划中，决策变量必须取整数值，这导致整数规划比线性规划要更加复杂。

整数规划可以用来解决很多实际问题，例如生产调度问题、资源分配问题和路线选择问题等。

整数规划的一个重要应用领域是物流运输问题。

在物流运输中，有时需要决定在某一段时间内应该购买多少辆卡车，以满足快速变化的运输需求。

这个问题可以被建模为一个整数规划问题，目标是最小化成本或最大化利润。

与整数规划相比，线性规划是一种在决策变量可以取任意实数值的情况下求解优化问题的方法。

线性规划在运筹学与优化中被广泛应用。

线性规划的求解方法相对较为简单，可以通过线性规划软件来求解。

线性规划常被用来解决资源分配问题、产品混合问题和生产计划问题等。

一个典型的线性规划问题是生产计划问题，其中目标是最大化产量或最小化生产成本，同时满足一系列约束条件，例如原料和人力资源的限制。

整数规划和线性规划在应用中有一些明显的异同点。

首先，整数规划相对于线性规划来说更加复杂，因为整数规划需要考虑决策变量取整数值的限制。

这使得整数规划的问题规模更大，求解难度更高。

其次，整数规划可以更好地描述某些实际问题，例如一些离散决策问题，而线性规划更适用于某些具有连续决策变量的问题。

此外，整数规划常常需要更长的计算时间来求解，而线性规划则可以在较短的时间内得到结果。

尽管整数规划和线性规划在应用中有一些区别，它们也有一些共同之处。

首先，整数规划和线性规划都是数学模型，通过最大化或最小化某个特定的目标函数来进行决策。

其次，整数规划和线性规划都可以通过数学方法来求解。

虽然整数规划的求解方法相对复杂一些，但仍然可以被有效地求解出来。

物流网络优化的数学模型和算法物流是现代社会经济中一个不可或缺的部分。

随着物流需求的增长和复杂度的提高，如何优化物流网络，提高效率，降低成本成为了物流产业中的关键问题。

物流网络优化的数学模型和算法应运而生，成为了解决这个问题的重要手段。

一、物流网络优化的数学模型物流网络优化的数学模型是现代物流业最主要的理论框架之一。

它通过运用数学方法和物流学理论相结合，建立数学模型，对物流网络中的各个环节、各个节点和各个决策问题进行描述和分析，以达到最优化决策。

1. TSP模型TSP（Traveling Salesman Problem）是物流网络优化中一个经典的数学模型。

TSP模型是要求在给定环境下，通过求解旅行商从一个城市出发必须恰好经过其他每个城市一次并回到原城市的最短路径问题。

在物流网络中，TSP模型可以用于求解从收货地点到配送地点的最优运输路径，从而实现整个物流网络的优化。

2. VRP模型VRP（Vehicle Routing Problem）是物流网络优化的又一重要数学模型。

VRP模型是要求在给定环境下，通过求解用有限的车辆从一个集合中的位置出发，分别访问另一集合中的所有位置，并在最终回到起点的过程中最小化总运输成本。

在物流网络中，VRP模型广泛应用于制定物流配送计划，根据车辆位置、载重量、装卸时间、线路拥堵情况等多个因素制定最优配送路线。

3. ILP模型ILP（Integer Linear Programming）是物流网络优化中常用的线性规划数学模型之一。

它是在约束条件下优化线性目标函数的一个数学规划模型。

在物流网络中，ILP模型常用于求解最小化总成本或最大化收益的问题，例如物流设备选型、运输计划制定等。

二、物流网络优化的算法为了解决物流网络优化问题，在数学模型的基础上，物流网络优化算法应用广泛。

常用的物流网络优化算法如下：1. GA算法GA（Genetic Algorithm）是一种有着广泛实际应用价值的智能优化算法。

数学建模动态优化模型数学建模是一种通过建立数学模型来解决实际问题的方法。

动态优化模型则是指在一定的时间尺度内，通过调整决策变量，使系统在约束条件下达到最优效果的数学模型。

本文将介绍数学建模中动态优化模型的基本原理、方法和应用。

动态优化模型是一种考虑时间因素的优化模型。

在解决实际问题时，往往需要考虑到系统随时间变化的特性，因此单纯的静态优化模型可能无法满足需求。

动态优化模型对系统的演化过程进行建模，通过引入时间因素，能够更准确地描述系统的行为，并找到最优的策略。

动态优化模型的核心是建立一个数学模型来描述系统的演化过程。

在建模过程中，需要确定决策变量、目标函数、约束条件和系统的动态特性。

决策变量是指在不同时间点上的决策变量值，目标函数是指目标的数量指标，约束条件是系统必须满足的条件，系统的动态特性是指系统状态随时间的变化规律。

动态优化模型的建模方法有很多种，常见的方法包括状态空间建模、差分方程建模和优化控制建模等。

其中，状态空间建模是一种通过描述系统状态和系统状态之间的关系来建立模型的方法；差分方程建模是一种通过描述离散时间点上系统的状态之间的关系来建立模型的方法；优化控制建模则是一种将优化方法和控制方法相结合的建模方法。

动态优化模型在实际问题中有广泛的应用。

例如，在生产调度问题中，我们需要根据不同时间的产销情况来安排生产任务，以使得产能得到充分利用并满足市场需求；在交通控制问题中，我们需要根据交通流量的变化来调整信号灯的配时方案，以最大程度地减少交通拥堵；在能源管理问题中，我们需要根据电网的负荷变化来调整发电机组的出力，以实现能源的有效利用。

在建立动态优化模型时，需要考虑到模型的复杂性和求解的难度。

一方面，动态优化模型往往比静态优化模型复杂，需要考虑到系统的动态特性和约束条件的演化；另一方面，求解动态优化模型需要考虑到系统的运行时间和求解算法的效率。

因此，在建立动态优化模型时，需要合理选择模型和算法，以保证模型的可行性和求解的可行性。

航空公司航班调度模型与优化研究航空业作为现代交通的核心领域之一，一直致力于提升航班调度的效率和准确性。

航空公司航班调度模型与优化研究是一种旨在提高航班运作效率的方法和手段，并且具有广泛的应用前景。

一、航班调度模型航班调度模型是通过对不同的调度策略进行建模和优化，帮助航空公司实现最佳的航班运营安排。

这种模型通常涉及到航班时间表的设计、飞机的分配和机组人员的排班等方面。

航班时间表的设计是整个航空公司运营的基础，它需要考虑到航班间隔时间、旅客需求、飞机调配和机场设施等多个因素。

通过建立数学模型，可以对这些因素进行量化分析，从而制定最佳的航班时间表。

飞机的分配是指将飞机合理地安排到不同的航线上，以最大化利用飞机资源和减少空机飞行。

航班调度模型可以考虑飞机的机场停靠时间、维护需求和指派策略等因素，以确定最佳的飞机分配方案。

机组人员的排班是航空公司调度工作的重要组成部分。

航班调度模型可以通过考虑机组人员的工作时间、休息需求和考勤记录等因素，帮助航空公司制定合理的机组排班计划，以确保航班的安全和高效运营。

二、航班调度优化航司一般希望航班调度能在保证航班正常运营的前提下，最大化利润和满足旅客需求。

航班调度优化研究的目标是通过建立数学模型和算法，找到最佳的调度方案，以实现这一目标。

航班调度优化的核心问题是如何在不同的约束条件下，找到航班时间表、飞机分配和机组排班的最优组合。

这种问题通常被称为“航班旅行商问题”，它是一个复杂的组合优化问题，需要结合数学规划、图论和启发式算法等方法进行求解。

航班调度优化研究的一种方法是基于数学规划。

通过将航班调度问题转化为线性规划、整数规划或多目标规划等数学模型，可以利用现有的优化算法求解最优解。

这种方法的优点是模型简明直观，但对于大规模的问题求解效率较低。

另一种方法是基于图论的启发式算法。

通过将航班调度问题转化为图模型，利用图的搜索和遍历算法，可以快速地找到较优的调度方案。

这种方法的优点是具有一定的灵活性和可扩展性，可以处理复杂的调度问题。

常见数学建模模型数学建模是数学与现实问题相结合的一门学科，通过数学方法和技巧对现实问题进行抽象和描述，从而得到问题的解决方案。

常见数学建模模型有线性规划模型、回归分析模型、离散事件模型和优化模型等。

下面将分别介绍这些常见数学建模模型的基本原理和应用领域。

一、线性规划模型线性规划模型是一种数学模型，用于解决具有线性约束条件的最优化问题。

其基本原理是通过线性目标函数和线性约束条件，找到使目标函数取得最大或最小值的变量取值。

线性规划模型广泛应用于生产调度、物流配送、资源优化等领域。

二、回归分析模型回归分析模型是通过建立变量之间的数学关系，预测或解释一个变量与其他变量之间的关系。

常见的回归分析模型包括线性回归模型、多项式回归模型和逻辑回归模型等。

回归分析模型在市场预测、金融风险评估等领域有广泛的应用。

三、离散事件模型离散事件模型是一种描述系统内离散事件发生和演化的数学模型。

该模型中，系统的状态随着事件的发生而发生改变，事件之间的发生是离散的。

离散事件模型广泛应用于排队系统、供应链管理、网络优化等领域。

四、优化模型优化模型是通过建立目标函数和约束条件，寻找使目标函数取得最大或最小值的变量取值。

常见的优化模型包括整数规划模型、非线性规划模型和动态规划模型等。

优化模型广泛应用于生产调度、资源分配、路径规划等领域。

以上是常见数学建模模型的基本原理和应用领域。

数学建模模型的应用能够帮助我们解决实际问题，优化决策过程，提高效率和准确性。

在实际应用中，我们可以根据具体问题的特点选择合适的数学建模模型，并通过数学方法求解得到最优解。

公交车调度数学模型编者按:木文依据题意和数据进行分析与抽象，建立了车辆的满载率, 乘客的等待抱怨程度和拥挤抱怨程度三个目标函数的多目标规划数学模型。

基于多目标规划加权分析法，进行数值计算，结果合理。

但加权分析时所取权系数只有一组，最好多取几组权系数进行比较。

虽然, 文中最后提及灵敏度检验，但并没有实质性进行分析，缺乏理论指导。

摘要:本文利用多目标优化方法建立了公交车调度的数学模型。

首先通过数据分析，并考虑到方案的可操作性，将一天划分为早高峰前, 早高峰，早高峰和晚高峰之间，晚高峰及晚高峰后5个时段;引入车辆的平均满载率，乘客的等待抱怨程度及拥挤抱怨程度作为三个目标函数, 建立了三目标优化模型;通过加权,将三个目标函数合并为一个目标函数。

运用MATLAB数学软件计算出了上行、下行各个时段发车的时间间隔:上行各时段时间间隔分别为5、2、4、3、25,下行各时段时间间隔分别为10、2、5、3、&单位:分钟）;所需总车辆数为52辆,共发车534次，公交公司的平均满载率为82.094%,抱怨顾客的百分比为0.91%. 通过模型检验得出所求模型较为稳定。

最后，通过对原始数据的分析和处理，得出在进入和离开乘客高峰时期，局部缩短采集数据时间间隔是改善调度方案的有效方法.关键词:公交车调度;数学模型;多目标非线性规划二、正文1模型假设1）假设表上所给数据能反映该段线路上的H常客流量；2）车辆上行或下行到达终点站时,所有的乘客必须全部下车；3）乘客无论是上行还是下行，无论经过几个站，车票价为定值；4）各公交车为同一个型号，公交车会按调度表准时到站和出站；5）在同一个时间段内，相邻两辆车发车时间间隔相等；6）车上标准载客人数为100人，超过此数将会造成乘客抱怨；7）早高峰时乘客等待时间不超过5分钟,正常时不超过10分钟，否则乘客将会抱怨；8）早上5:00上下行起点站必须同时发车；9）不计乘客上下车所花费的时间，公交车在行驶过程中速度保持不变；10）假设每辆车经过各个车站时不会留有乘客。