数学建模2019年c题机场出租车问题建模解题思路

2019高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目（请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”）A题高压油管的压力控制燃油进入和喷出高压油管是许多燃油发动机工作的基础，图1给出了某高压燃油系统的工作原理，燃油经过高压油泵从A处进入高压油管，再由喷口B喷出。

燃油进入和喷出的间歇性工作过程会导致高压油管内压力的变化，使得所喷出的燃油量出现偏差，从而影响发动机的工作效率。

图1 高压油管示意图问题1. 某型号高压油管的内腔长度为500mm，内直径为10mm，供油入口A 处小孔的直径为1.4mm，通过单向阀开关控制供油时间的长短，单向阀每打开一次后就要关闭10ms。

喷油器每秒工作10次，每次工作时喷油时间为2.4ms，喷油器工作时从喷油嘴B处向外喷油的速率如图2所示。

高压油泵在入口A处提供的压力恒为160 MPa，高压油管内的初始压力为100 MPa。

如果要将高压油管内的压力尽可能稳定在100 MPa左右，如何设置单向阀每次开启的时长？如果要将高压油管内的压力从100 MPa增加到150 MPa，且分别经过约2 s、5 s和10 s 的调整过程后稳定在150 MPa，单向阀开启的时长应如何调整？图2 喷油速率示意图问题2. 在实际工作过程中，高压油管A处的燃油来自高压油泵的柱塞腔出口，喷油由喷油嘴的针阀控制。

高压油泵柱塞的压油过程如图3所示，凸轮驱动柱塞上下运动，凸轮边缘曲线与角度的关系见附件1。

柱塞向上运动时压缩柱塞腔内的燃油，当柱塞腔内的压力大于高压油管内的压力时，柱塞腔与高压油管连接的单向阀开启，燃油进入高压油管内。

柱塞腔内直径为5mm，柱塞运动到上止点位置时，柱塞腔残余容积为20mm3。

柱塞运动到下止点时，低压燃油会充满柱塞腔（包括残余容积），低压燃油的压力为0.5 MPa。

喷油器喷嘴结构如图4所示，针阀直径为2.5mm、密封座是半角为9°的圆锥，最下端喷孔的直径为1.4mm。

针阀升程为0时，针阀关闭；针阀升程大于0时，针阀开启，燃油向喷孔流动，通过喷孔喷出。

出租车调价问题摘要：随着国际燃油价格的不断上涨，国内市场已经进行了多次调价，调价对于本来就经营困难的出租车来说更是雪上加霜。

为了化解高油价给出租车业，尤其是出租车司机带来的压力，各个地方政府采取种种措施化解油价上涨给出租车司机带来的减收问题。

2006年4月17号上海召开出租车运价油价联动机制听证会，就建立出租车行业运价油价联动机制展开论证并且提出了两个运价油价联动计算公式。

本文通过假设和一定的分析而建立一个数学模型以反映上海市的出租车运价与油价联动机制，并经过将大连的实际情况跟上海对比后，对模型做一定的改进以适合大连的情况。

本文利用线形规划模拟分析问题,建立模型并且利用LINGO求解。

最后从理论与实际的角度出发，提出对模型的改进方法和设想。

关键词：出租车调价线性规划数学模型一、问题的重述受国际原油价格持续上涨影响, 经国务院批准，国家发改委通知, 自2006年3月26日起将汽油和柴油出厂价格每吨分别提高300元和200元。

辽宁省的汽油和柴油零售基准价每吨分别提高250元和150元。

大连市93号汽油每升上调0.21元，调价后为每升4.47元。

国家发改委提高成品油价格的消息发布后，一些地方迅速做出反应。

在油价走高的背景下，全国出租车价格涨声一片。

国家发改委要求各地建立出租车运价与油价的联动机制，今后按照联动机制调整运价。

目前北京、上海已经建立了出租车运价与油价的联动机制。

以上海市为例，在2006年4月17日召开的出租车运价油价联动机制听证会上公布了两个公式，运价油价联动机制今后将通过两个公式来操作。

第一个公式用于调整出租车起步费。

按照这个公式，如果油价平均提高一元，根据前期调研，单车每天消耗汽油43.75升，日均载客34次，代入公式，每车起步价需要提高1.29元；第二个公式用于调整超过起步价后的出租车公里单价。

按照这个公式，如果油价每升平均提高1元，每车每天行驶350公里、载客率61%、起步价外公里占总公里数的64%，与公里油耗无关的加价计时等营运附加收入系数0.15，计算后可以发现每公里运价需要提高0.27元。

2019数学建模c题出租车c（原创版）目录1.题目背景及要求2.出租车调度问题的解决方案3.数学建模在解决实际问题中的应用4.结论正文1.题目背景及要求2019 年数学建模竞赛的 C 题，题目为“出租车调度问题”。

该题目要求参赛者针对一个城市中的出租车调度问题进行分析，并提出解决方案。

具体而言，需要考虑如何在满足乘客需求的同时，使出租车的运营效率最大化，并降低出租车的空载率。

2.出租车调度问题的解决方案针对出租车调度问题，我们可以从以下几个方面进行分析和求解：(1) 建立问题模型：根据题目描述，可以将出租车调度问题建立一个车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）模型。

在这个模型中，出租车作为车辆，乘客作为需求点，每辆出租车需要在满足乘客需求的同时，选择一条最优路径，使得总运营效率最大。

(2) 求解算法：针对 VRP 模型，可以采用各种算法进行求解，如穷举法、贪心算法、遗传算法等。

在实际应用中，常用的求解方法是遗传算法，因为它可以在较短时间内找到较优解。

(3) 实际应用：将求解出的最优路径应用于实际出租车调度，通过智能调度系统，实时调整出租车的运营路线，从而满足乘客需求，提高出租车的运营效率，降低空载率。

3.数学建模在解决实际问题中的应用数学建模是一种强有力的工具，能够帮助我们解决实际问题。

在本题中，通过建立 VRP 模型，并采用遗传算法求解，我们可以找到一个较优的出租车调度方案。

这种方法不仅可以应用于出租车调度，还可以应用于许多其他领域，如物流、生产调度等，充分体现了数学建模在解决实际问题中的广泛应用价值。

4.结论总之，2019 年数学建模 C 题“出租车调度问题”通过建立 VRP 模型，并采用遗传算法求解，为解决实际中的出租车调度问题提供了一种有效方法。

2019年研究生数学建模竞赛题目一、概述研究生数学建模竞赛是一个旨在培养学生综合应用数学、计算机和实际问题求解能力的比赛。

每年都会发布一些新颖的、具有实际意义的题目供选手们参赛。

本文将围绕2019年研究生数学建模竞赛的题目展开深入的研究和分析。

二、竞赛题目2019年研究生数学建模竞赛的题目主要分为三大类：A题、B题和C 题。

每一类题目都涉及到不同的数学知识和解题方法。

1. A题A题是一道关于大数据分析和预测的题目。

该题目要求选手利用已有的数据，构建数学模型，预测未来一段时间内某类现象的发展趋势，并给出相应的分析和解释。

2. B题B题是一道涉及到运筹学和优化算法的题目。

该题目需要选手在一定的约束条件下，设计最优的方案，使得某个指标达到最大或最小值。

3. C题C题是一道与实际问题紧密相关的题目。

选手需要从实际出发，分析问题，并运用数学知识和方法给出合理的建模和解决方案。

三、题目特点2019年研究生数学建模竞赛的题目具有以下特点：1. 实际性强所有的题目都是围绕实际问题展开的，需要选手具备一定的实践能力和解决实际问题的能力。

2. 综合性强各类题目涉及到的数学知识和方法十分广泛，需要选手具备综合运用各种数学知识的能力。

3. 难度适中题目设置合理，难度适中，对于参赛选手来说既具有一定的挑战性，又不至于过于困难。

四、解题思路针对2019年研究生数学建模竞赛的题目，解题思路可以总结为以下几点：1. 熟悉题目首先要对题目进行仔细阅读和理解，了解题目所涉及到的实际问题背景和要求。

2. 确定方法根据题目要求，确定合适的数学建模方法和解题思路，选择适当的数学工具和理论进行分析。

3. 数据处理对于涉及到大量数据的题目，需要进行数据预处理和分析，提取出有用的信息。

4. 模型构建根据题目要求，构建合理的数学模型，对问题进行抽象和简化，建立数学模型方程。

5. 求解和验证利用数学工具和计算机软件对构建的模型进行求解和验证，得出结论和分析结果。

2019年五一数学建模c题解题思路一、题目背景1. 2019年五一数学建模c题是什么？2019年五一数学建模c题是由我国大学生数学建模竞赛组委会发布的一道数学建模题目，旨在考察参赛者的数学建模能力和解决实际问题的能力。

2. 题目背景该题目给出了一个关于生产线工作效率的问题，要求参赛者利用数学建模的方法，分析和解决这一问题，提出合理的优化方案。

二、问题分析1. 问题的具体内容是什么？题目中给出了一个生产线的工作效率模型，包括了各个环节的工作时间、设备效率等各种参数。

要求参赛者利用所学知识，对这些参数进行分析并给出优化建议。

2. 题目中的关键难点是什么？在这个问题中，参赛者需要充分理解生产线工作效率模型，找出其中的关键影响因素，并能够提出可行的优化方案。

而这其中涉及到的数学模型、统计分析和优化算法等知识都是考察的重点。

三、解题思路1. 理清问题参赛者需要对题目中提供的生产线工作效率模型进行全面理解，确保自己对问题的理解是准确和完整的。

2. 分析关键因素参赛者需要分析生产线工作效率模型中的各个参数，找出对整体效率影响最大的关键因素，这可以通过统计分析和数据挖掘等方法来实现。

3. 搭建数学模型在确定了关键影响因素后，参赛者需要利用所学知识搭建数学模型，对这些因素进行量化分析，找出它们之间的关联规律，并从中找出优化的空间。

4. 提出优化方案参赛者需要根据模型分析的结果，提出合理的优化方案，可以是对设备的调整，工序的重新安排，也可以是对人员的培训和管理等方面的建议。

四、总结1. 参赛者需要具备的能力解决2019年五一数学建模c题，需要参赛者具备扎实的数学基础知识，熟练掌握数学建模和数据处理的方法，同时也需要有一定的实际问题解决能力和动手实践的能力。

2. 对参赛者的意义参与数学建模竞赛，不仅是对所学知识的检验和实践，更是锻炼自己分析和解决实际问题的能力，培养自己的团队协作和领导能力，对个人的成长和发展有着重要的意义。

2019数学建模c题出租车c摘要：1.题目背景及要求2.出租车调度问题的解决方案3.数学建模在解决实际问题中的应用4.结论正文：1.题目背景及要求2019 年数学建模竞赛的C 题，要求参赛者针对出租车调度问题进行分析和求解。

具体来说，就是要在给定的时间内，合理地调度出租车，使得乘客的等待时间最短，出租车的运营效率最高。

这是一个典型的运筹学问题，需要运用数学建模的方法进行分析。

2.出租车调度问题的解决方案为了解决这个问题，我们可以采用以下步骤：（1）建立数学模型：我们可以将出租车和乘客的等待时间用一个线性规划模型来表示。

具体来说，我们可以设出租车的数量为x，每个出租车接到的乘客数量为c，乘客等待时间为d。

目标是最小化乘客的平均等待时间，即min ∑(d)。

（2）求解模型：根据上述模型，我们可以列出如下的目标函数和约束条件：目标函数：min ∑(d)约束条件：1) 乘客数量= 出租车数量× 每个出租车接到的乘客数量，即∑(c) = x2) 总等待时间= 每个乘客等待时间× 乘客数量，即∑(d) = ∑(c)3) 每个出租车接到的乘客数量不能超过最大乘客数量，即c ≤ max_c然后，我们可以通过求解这个线性规划问题，得到最优的出租车数量和每个出租车接到的乘客数量，从而实现乘客等待时间的最小化。

3.数学建模在解决实际问题中的应用这个例子充分展示了数学建模在解决实际问题中的应用。

在这个过程中，我们首先通过观察问题，提炼出关键的信息，然后建立数学模型，最后通过求解模型，得到问题的解决方案。

这个过程不仅锻炼了我们的逻辑思维能力，也提高了我们运用数学知识解决实际问题的能力。

4.结论总的来说，2019 年数学建模竞赛的C 题，不仅考察了我们的数学知识，也考察了我们解决实际问题的能力。

2019数学建模c题出租车c
对于这个出租车问题，我们可以使用数学建模来解决。

以下是一个可能的建模过程：
1. 定义问题：我们需要找到最优的出租车调度方案，使得所有乘客的需求都能得到满足，并且最小化出租车的总行驶里程。

2. 建立数学模型：设想我们有n辆出租车和m个乘客。

我们需要确定每个乘客的出发地和目的地，以及每辆出租车的行驶路线。

我们可以将每个乘客的起始点和目的地表示为坐标点(x1, y1)和(x2, y2)，每辆出租车的位置也可以表示为坐标点(x, y)。

3. 求解过程：我们可以使用最优化算法来找到最佳的出租车调度方案。

一种常用的方法是线性规划。

我们可以将出租车的总行驶里程作为目标函数，并设置一些约束条件。

例如，每个乘客只能被一辆出租车接送，出租车的行驶里程不能超过一定的限制等等。

4. 实施方案：根据求解结果，我们可以获得每个乘客的出租车选择和行驶路径。

然后，我们可以将乘客指派给出租车，并通知出租车司机按照指定路径行驶。

5. 评估结果：我们可以通过比较实际行驶里程和最优解计算得到的行驶里程，来评估方案的效果。

如果实际行驶里程较接近最优解，说明我们的模型和算法是有效的。

总之，数学建模可以帮助我们解决出租车调度问题，优化出租车的行驶路径，提高运输效率。

当然，具体的建模过程还需要根据实际情况进行调整和扩展。

2019年数学建模C题苏南硕放机场的求解程序代码1. 概述数学建模作为一个重要的科研领域，已经在各个领域的实际问题中得到了广泛的应用。

其中，数学建模竞赛更是成为了学生培养综合能力、创新思维和团队合作的重要评台。

2019年数学建模C题涉及到了苏南地区的硕放机场的飞机调度问题，该问题主要是要求设计一种最优的飞机调度方案，以最大化机场的飞机起降量，并在有限的资源下使得整体效益最大化。

2. 问题分析针对这个问题，我们需要考虑以下几个方面：（1）飞机的起降时间和间隔时间（2）机场跑道的容量和利用率（3）飞机的调度策略和优化算法3. 求解思路为了解决这一问题，我们可以采用以下步骤：（1）数据准备：获取苏南硕放机场的起降时间数据、跑道容量数据、飞机调度策略参数等相关数据（2）建立数学模型：将飞机调度问题抽象成一个数学优化问题，建立数学模型，确定目标函数和约束条件（3）算法设计：设计相应的优化算法，根据数学模型进行求解（4）程序编写：将算法翻译成具体的代码实现，进行求解4. 数据准备我们需要获取苏南硕放机场的相关数据，这包括飞机的起降时间数据、跑道容量数据、飞机调度策略参数等。

这些数据可以通过机场管理部门、航空公司等渠道获取。

5. 建立数学模型在建立数学模型时，我们可以考虑以下几个因素：（1）飞机的排队等待时间（2）跑道的利用率和平均等待时间（3）飞机的起降间隔时间（4）最大化机场的飞机起降量6. 算法设计针对这个数学优化问题，我们可以采用遗传算法、蚁裙算法、模拟退火算法等启发式算法进行求解。

这些算法可以在考虑到多个因素的情况下，寻找最优解。

7. 程序编写我们需要将算法翻译成具体的代码实现。

在编写程序时，我们需要考虑代码的效率和可扩展性，以便在实际场景中进行部署和应用。

8. 结论通过以上的求解思路，我们可以得到一个最优的飞机调度方案，以最大化机场的飞机起降量，并在有限的资源下使得整体效益最大化。

这将为苏南硕放机场的航空运输提供重要的决策支持，在提高机场效率、降低成本、优化资源配置等方面发挥重要作用。

数学建模实例及其解题思路剖析数学建模是一门将数学方法应用于实际问题解决的学科。

它通过建立数学模型，运用数学分析和计算方法，对问题进行分析、预测和优化。

数学建模的应用领域广泛，涵盖了自然科学、工程技术、经济管理等多个领域。

本文将以一个实际的数学建模实例为例，分析其解题思路和方法。

假设我们要解决一个城市交通拥堵问题。

首先，我们需要收集相关数据，包括道路网络、交通流量、交通信号灯等信息。

然后，我们可以建立一个数学模型来描述交通拥堵的程度。

常用的模型包括流体力学模型、网络模型和统计模型等。

在这个例子中，我们选择使用网络模型来描述城市道路网络。

首先，我们将城市道路网络抽象为一个有向图。

每个节点表示一个交叉口，每条边表示一条道路。

我们可以使用邻接矩阵或邻接表来表示这个有向图。

接下来，我们需要确定每条道路的通行能力和交通流量。

通行能力可以通过道路宽度、车道数和限速等因素来估计。

交通流量可以通过交通调查和传感器数据来获取。

将这些数据加入到图中，我们就可以得到一个具有权值的有向图。

接下来，我们需要计算每条道路的拥堵程度。

我们可以使用图论中的最短路径算法来计算每个节点之间的最短路径。

常用的最短路径算法包括Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。

通过计算最短路径的长度和通行能力的比值，我们可以得到每条道路的拥堵指数。

拥堵指数越高，表示该道路越容易发生交通拥堵。

在得到道路的拥堵指数后，我们可以进一步分析交通拥堵的原因。

例如，我们可以通过统计每个交叉口的拥堵指数，找出拥堵最严重的交叉口。

然后，我们可以分析该交叉口的交通信号灯设置和交通流量分布，找出导致拥堵的主要原因。

通过对交通拥堵原因的分析，我们可以提出相应的改进措施，如调整交通信号灯的时序、增加道路容量等。

除了分析交通拥堵的原因，我们还可以预测交通拥堵的趋势。

通过收集历史交通数据，我们可以建立一个时间序列模型来预测未来的交通流量。

常用的时间序列模型包括ARIMA模型和神经网络模型等。

2019数学建模c题出租车c
摘要：
1.题目背景及要求
2.出租车调度问题的解决方案
3.数学建模在出租车调度中的应用
4.结论
正文：
1.题目背景及要求
2019 年数学建模竞赛的C 题是关于出租车调度的问题。

具体来说，题目描述了一个城市中有多个出租车司机，他们需要根据乘客的叫车请求来决定如何分配车辆。

这个问题需要参赛者运用数学建模的方法，为出租车司机提供一个高效的调度策略。

2.出租车调度问题的解决方案
针对这个问题，我们可以采用一种基于遗传算法的解决方案。

具体来说，我们可以将每个出租车司机看作是一个个体，每个个体都有一组基因，表示该司机当前的位置和行驶方向。

然后，我们可以通过模拟自然选择和基因遗传的过程，逐步优化所有个体的基因组合，从而找到一种最优的调度策略。

3.数学建模在出租车调度中的应用
在这个问题中，数学建模主要体现在以下几个方面：
首先，我们需要建立一个数学模型来描述出租车司机和乘客之间的互动关系。

这个模型可以用一个图来表示，其中出租车司机对应图中的节点，乘客的
叫车请求对应图中的边。

其次，我们需要运用一些数学方法（如遗传算法）来求解这个模型。

这些方法可以帮助我们在大量的可能解决方案中，找到一种最优的调度策略。

最后，我们还需要运用一些统计学方法来评估我们的调度策略是否有效。

例如，我们可以通过计算乘客的平均等待时间来判断我们的策略是否能够提高出租车的使用效率。

4.结论
通过运用数学建模的方法，我们可以为出租车司机提供一个高效的调度策略。

这种策略可以帮助他们更好地满足乘客的需求，提高出租车的使用效率。