数学建模目标规划方法

建模十大经典算法1、蒙特卡罗算法。

该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时通过模拟可以来检验自己模型的正确性。

2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。

比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具。

3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题。

建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo、MATLAB软件实现。

4、图论算法。

这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备。

5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。

这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中。

6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法。

这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用。

7、网格算法和穷举法。

网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具。

8、一些连续离散化方法。

很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。

9、数值分析算法。

如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。

10、图象处理算法。

赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab进行处理。

历年全国数学建模试题及解法赛题解法93A非线性交调的频率设计拟合、规划93B足球队排名图论、层次分析、整数规划94A逢山开路图论、插值、动态规划94B锁具装箱问题图论、组合数学95A飞行管理问题非线性规划、线性规划95B天车与冶炼炉的作业调度动态规划、排队论、图论96A最优捕鱼策略微分方程、优化96B节水洗衣机非线性规划97A零件的参数设计非线性规划97B截断切割的最优排列随机模拟、图论98A一类投资组合问题多目标优化、非线性规划98B灾情巡视的最佳路线图论、组合优化99A自动化车床管理随机优化、计算机模拟99B钻井布局0-1规划、图论00A DNA序列分类模式识别、Fisher判别、人工神经网络00B钢管订购和运输组合优化、运输问题01A血管三维重建曲线拟合、曲面重建01B 公交车调度问题多目标规划02A车灯线光源的优化非线性规划02B彩票问题单目标决策03A SARS的传播微分方程、差分方程03B 露天矿生产的车辆安排整数规划、运输问题04A奥运会临时超市网点设计统计分析、数据处理、优化04B电力市场的输电阻塞管理数据拟合、优化05A长江水质的评价和预测预测评价、数据处理05B DVD在线租赁随机规划、整数规划06A 出版资源配置06B 艾滋病疗法的评价及疗效的预测 07A 中国人口增长预测 07B 乘公交，看奥运 多目标规划 数据处理 图论 08A 数码相机定位 08B 高等教育学费标准探讨09A 制动器试验台的控制方法分析 09B 眼科病床的合理安排 动态规划 10A 10B赛题发展的特点：1.对选手的计算机能力提出了更高的要求：赛题的解决依赖计算机，题目的数据较多，手工计算不能完成，如03B ，某些问题需要使用计算机软件，01A 。

常见数学建模模型一、线性规划模型线性规划是一种常见的数学优化方法，广泛应用于工程、经济、管理等领域。

线性规划模型的目标是在给定的约束条件下，求解一个线性目标函数的最优解。

其中，约束条件通常是线性等式或不等式，而目标函数是一个线性函数。

在实际应用中，线性规划模型可以用于生产计划、资源分配、运输问题等。

例如，一个工厂的生产计划中需要确定每种产品的产量，以最大化利润为目标，并且需要满足一定的生产能力和市场需求的约束条件。

二、整数规划模型整数规划是线性规划的一种扩展形式，其目标函数和约束条件仍然是线性的，但变量需要取整数值。

整数规划模型常用于离散决策问题，如项目选择、设备配置等。

例如，一个公司需要决定购买哪些设备以满足生产需求，设备的数量必须是整数，且需要考虑成本和产能的约束。

三、动态规划模型动态规划是一种求解多阶段决策问题的数学方法。

该模型通常包含一个阶段决策序列和一个状态转移方程，通过递推求解最优解。

动态规划模型被广泛应用于资源分配、路径规划、项目管理等领域。

例如，一个工程项目需要确定每个阶段的最佳决策，以最小化总成本或最大化总效益。

在每个阶段，决策的结果会影响到下一个阶段的状态和决策空间，因此需要使用动态规划模型进行求解。

四、图论模型图论是研究图和网络的数学理论。

图论模型常用于解决网络优化、路径规划、最短路径等问题。

例如，一个物流公司需要确定最佳的送货路径，以最小化运输成本或最短时间。

可以将各个地点看作图中的节点，道路或路径看作边，利用图论模型求解最优路径。

五、回归分析模型回归分析是研究变量之间关系的一种统计方法。

回归分析模型通常用于预测和建立变量之间的数学关系。

例如，一个销售公司需要预测未来销售额与广告投入、市场份额等因素的关系。

可以通过回归分析模型建立销售额与这些因素之间的数学关系，并进行预测和决策。

六、排队论模型排队论是研究排队系统的数学理论。

排队论模型常用于优化服务质量、降低排队成本等问题。

一、背景与目的随着我国经济社会的快速发展，数学建模作为一种重要的研究方法，在各行各业中得到广泛应用。

为了提高数学建模能力，培养创新型人才，特制定本工作规划。

二、工作目标1. 提高数学建模理论水平，掌握常用数学建模方法。

2. 培养团队协作精神，提高数学建模实践能力。

3. 发表高质量数学建模论文，提升团队在国内外的影响力。

三、工作内容1. 学习与培训（1）深入学习数学建模理论，包括线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、图论等。

（2）参加国内外数学建模竞赛，了解竞赛规则和评分标准。

（3）邀请专家学者进行讲座，拓宽知识面，提高研究能力。

2. 实践与项目（1）结合实际需求，开展数学建模项目研究，如城市规划、环境保护、交通运输等。

（2）针对具体问题，运用数学建模方法进行求解，提高解决实际问题的能力。

（3）总结经验，撰写数学建模论文，争取在国内外期刊发表。

3. 团队建设（1）选拔和培养团队成员，提高团队整体实力。

（2）加强团队内部沟通与协作，形成良好的团队氛围。

（3）定期组织团队活动，增进成员间的感情。

四、实施步骤1. 制定详细的学习计划，明确学习目标和进度。

2. 每月至少开展一次数学建模实践活动，提高团队实战能力。

3. 每季度组织一次团队交流活动，分享经验，共同进步。

4. 每年至少参加一次国内外数学建模竞赛，提升团队知名度。

5. 定期总结工作，对工作规划进行调整和优化。

五、保障措施1. 加强组织领导，明确责任分工。

2. 提供必要的经费和资源支持，为数学建模工作提供保障。

3. 定期对团队成员进行考核，激发团队活力。

4. 建立激励机制，鼓励团队成员积极参与数学建模工作。

通过本工作规划的制定与实施，我们相信能够提高团队的整体数学建模能力，为我国经济社会发展贡献一份力量。

《数学建模》课程教案一、教学内容本节课的教学内容选自《数学建模》教材的第五章，主要内容包括线性规划模型的建立、图与网络模型的建立、整数规划模型的建立以及非线性规划模型的建立。

通过本节课的学习，使学生掌握数学建模的基本方法和技巧，培养学生解决实际问题的能力。

二、教学目标1. 让学生掌握线性规划、图与网络、整数规划和非线性规划模型的建立方法。

2. 培养学生运用数学知识解决实际问题的能力。

3. 提高学生的团队协作能力和创新意识。

三、教学难点与重点1. 教学难点：线性规划、图与网络、整数规划和非线性规划模型的建立及求解。

2. 教学重点：线性规划模型的建立和求解。

四、教具与学具准备1. 教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔。

2. 学具：教材、笔记本、文具。

五、教学过程1. 实践情景引入：以一个工厂生产安排的问题为例，引入线性规划模型的建立和求解。

2. 知识点讲解：（1）线性规划模型的建立：讲解目标函数的设定、约束条件的确定以及线性规划模型的标准形式。

（2）图与网络模型的建立：讲解图的概念、图的表示方法以及网络模型的建立。

（3）整数规划模型的建立：讲解整数规划的概念和建立方法。

（4）非线性规划模型的建立：讲解非线性规划的概念和建立方法。

3. 例题讲解：选取具有代表性的例题，讲解模型建立和求解的过程。

4. 随堂练习：让学生分组讨论并解决实际问题，巩固所学知识。

六、板书设计板书设计如下：1. 线性规划模型：目标函数约束条件标准形式2. 图与网络模型：图的概念图的表示方法网络模型的建立3. 整数规划模型：整数规划的概念整数规划的建立方法4. 非线性规划模型：非线性规划的概念非线性规划的建立方法七、作业设计1. 作业题目：（1）根据给定的条件，建立线性规划模型，并求解。

（2）根据给定的条件，建立图与网络模型，并求解。

（3）根据给定的条件，建立整数规划模型，并求解。

（4）根据给定的条件，建立非线性规划模型，并求解。

2. 答案：（1）线性规划模型的目标函数为：Z = 2x + 3y，约束条件为：x + y ≤ 6，2x + y ≤ 8，x ≥ 0，y ≥ 0。

一、线性规划1.简介1.1适用情况用现有资源来安排生产，以取得最大经济效益的问题。

如： （1）资源的合理利用（2）投资的风险与利用问题 （3）合理下料问题 （4）合理配料问题 （5）运 输 问 题 （6）作物布局问题（7）多周期生产平滑模型 （8）公交车调度安排 1.2建立线性规划的条件（1）要求解问题的目标函数能用数值指标来反映，且为线性函数； （2）要求达到的目标是在一定条件下实现的，这些约束可用线性等式或不等式描述。

1.3线性规划模型的构成决策变量、目标函数、约束条件。

2、一般线性规划问题数学标准形式：目标函数：1max ==∑ njjj z cx约束条件：1,1,2,...,,..0,1,2,...,.=⎧==⎪⎨⎪≥=⎩∑nij j i j ja xb i m s t x j nmatlab 标准形式：3、可以转化为线性规划的问题例：求解下列数学规划问题解：作変量変换1||||,,1,2,3,4,22+-===i i i ii x x x x u v i 并把新变量重新排序成一维变量[]1414,,,,,⎡⎤==⎢⎥⎣⎦L L Tu y u u v v v ，则可把模型转化为线性规划模型其中：[]1,2,3,4,1,2,3,4;=T c 12,1,;2⎡⎤=---⎢⎥⎣⎦Tb 111111131 - - ⎡⎤⎢⎥= - -⎢⎥⎢⎥ -1 -1 3⎣⎦A 。

利用matlab 计算得最优解：12342,0,=-===x x x x 最优值z=2。

程序如下：略二、整数规划1.简介数学规划中的变量(部分或全部)限制为整数时称为整数规划。

目前流行求解整数规划的方法一般适用于整数线性规划。

1.1整数规划特点1）原线性规划有最优解，当自变量限制为整数后，出现的情况有①原线性规划最优解全是整数，则整数规划最优解与线性规划最优解一致。

②整数规划无可行解。

③有可行解（存在最优解），但最优解值变差。

-253-第二十一章 目标规划§1 目标规划的数学模型为了具体说明目标规划与线性规划在处理问题的方法上的区别，先通过例子来介绍目标规划的有关概念及数学模型。

例1 某工厂生产I ，II 两种产品，已知有关数据见下表I II 拥有量原材料 kg 2 1 11设 备 hr 1 2 10利润 元/件 8 10试求获利最大的生产方案。

解 这是一个单目标的规划问题，用线性规划模型表述为：21108max x x z +=⎪⎩⎪⎨⎧≥≤+≤+0,102112212121x x x x x x最优决策方案为：62,3,4**2*1===z x x 元。

但实际上工厂在作决策方案时，要考虑市场等一系列其它条件。

如（i ）根据市场信息，产品I 的销售量有下降的趋势，故考虑产品I 的产量不大于产品II 。

（ii ）超过计划供应的原材料，需要高价采购，这就使成本增加。

（iii ）应尽可能充分利用设备，但不希望加班。

（iv ）应尽可能达到并超过计划利润指标56元。

这样在考虑产品决策时，便为多目标决策问题。

目标规划方法是解决这类决策问题的方法之一。

下面引入与建立目标规划数学模型有关的概念。

1. 正、负偏差变量设d 为决策变量的函数，正偏差变量}0,max{0d d d -=+表示决策值超过目标值的部分，负偏差变量}0,min{0d d d --=-表示决策值未达到目标值的部分，这里0d 表示d 的目标值。

因决策值不可能既超过目标值同时又未达到目标值，即恒有0=⨯-+d d 。

2. 绝对约束和目标约束绝对约束是指必须严格满足的等式约束和不等式约束；如线性规划问题的所有约束条件，不能满足这些约束条件的解称为非可行解，所以它们是硬约束。

目标约束是目标规划特有的，可把约束右端项看作要追求的目标值。

在达到此目标值时允许发生正或负偏差，因此在这些约束中加入正、负偏差变量，它们是软约束。

线性规划问题的目标函数，在给定目标值和加入正、负偏差变量后可变换为目标约束。

数学建模必备LINGO 在多目标规划和最大最小化模型中的应用一、多目标规划的常用解法多目标规划的解法通常是根据问题的实际背景和特征，设法将多目标规划转化为单目标规划，从而获得满意解，常用的解法有：1．主要目标法确定一个主要目标，把次要目标作为约束条件并设定适当的界限值。

2．线性加权求和法对每个目标按其重要程度赋适当权重0≥i ω，且1=∑ii ω，然后把)(x f i ii ∑ω作为新的目标函数（其中p i x f i ,,2,1),( =是原来的p 个目标）。

3．指数加权乘积法设p i x f i ,,2,1),( =是原来的p 个目标，令∏==pi a i ix f Z 1)]([其中i a 为指数权重，把Z 作为新的目标函数。

4．理想点法先分别求出p 个单目标规划的最优解*i f ，令∑-=2*))(()(iifx f x h然后把它作为新的目标函数。

5．分层序列法将所有p 个目标按其重要程度排序，先求出第一个最重要的目标的最优解，然后在保证前一个目标最优解的前提条件下依次求下一个目标的最优解，一直求到最后一个目标为止。

这些方法各有其优点和适用的场合，但并非总是有效，有些方法存在一些不足之处。

例如，线性加权求和法确定权重系数时有一定主观性，权重系数取值不同，结果也就不一样。

线性加权求和法、指数加权乘积法和理想点法通常只能用于两个目标的单位（量纲）相同的情况，如果两个目标是不同的物理量，它们的量纲不相同，数量级相差很大，则将它们相加或比较是不合适的。

二、最大最小化模型在一些实际问题中，决策者所期望的目标是使若干目标函数中最大的一个达到最小（或多个目标函数中最小的一个达到最大）。

例如，城市规划中需确定急救中心的位置，希望该中心到服务区域内所有居民点的距离中的最大值达到最小，称为最大最小化模型，这种确定目标函数的准则称为最大最小化原则，在控制论，逼近论和决策论中也有使用。

最大最小化模型的目标函数可写成)}(,),(),(max{min 21X f X f X f p X或)}(,),(),(min{max 21X f X f X f p X式中T n x x x X ),,,(21 是决策变量。

数学建模模型常用的四大模型及对应算法原理总结四大模型对应算法原理及案例使用教程：一、优化模型线性规划线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，在线性回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。

如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。

案例实操非线性规划如果目标函数或者约束条件中至少有一个是非线性函数时的最优化问题叫非线性规划问题，是求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。

建立非线性规划模型首先要选定适当的目标变量和决策变量，并建立起目标变量与决策变量之间的函数关系，即目标函数。

然后将各种限制条件加以抽象，得出决策变量应满足的一些等式或不等式，即约束条件。

整数规划整数规划分为两类：一类为纯整数规划，记为PIP，它要求问题中的全部变量都取整数；另一类是混合整数规划，记之为MIP，它的某些变量只能取整数，而其他变量则为连续变量。

整数规划的特殊情况是0-1规划，其变量只取0或者1。

多目标规划求解多目标规划的方法大体上有以下几种：一种是化多为少的方法，即把多目标化为比较容易求解的单目标，如主要目标法、线性加权法、理想点法等；另一种叫分层序列法，即把目标按其重要性给出一个序列，每次都在前一目标最优解集内求下一个目标最优解，直到求出共同的最优解。

目标规划目标规划是一种用来进行含有单目标和多目标的决策分析的数学规划方法，是线性规划的特殊类型。

目标规划的一般模型如下：设xj是目标规划的决策变量，共有m个约束条件是刚性约束，可能是等式约束，也可能是不等式约束。

设有l个柔性目标约束条件，其目标规划约束的偏差为d+, d-。

设有q个优先级别，分别为P1, P2, …, Pq。

在同一个优先级Pk中，有不同的权重，分别记为[插图], [插图]（j=1,2, …, l）。

《数学建模》课程教案教学文档一、教学内容本节课选自《数学建模》教材第四章：线性规划及其应用。

详细内容包括线性规划的基本概念、线性规划模型的建立、单纯形方法及其应用。

二、教学目标1. 理解线性规划的基本概念，掌握线性规划模型的建立方法。

2. 学会运用单纯形方法求解线性规划问题，并能将其应用于实际问题。

3. 培养学生的数学建模能力，提高解决实际问题的能力。

三、教学难点与重点难点：线性规划模型的建立、单纯形方法的运用。

重点：线性规划的基本概念、线性规划模型的求解。

四、教具与学具准备教具：黑板、粉笔、PPT课件。

学具：教材、笔记本、计算器。

五、教学过程1. 导入：通过一个实际情景，引出线性规划问题。

实践情景：某工厂生产两种产品，产品A和产品B。

生产每个产品A需要2小时工时和3平方米厂房面积，生产每个产品B需要4小时工时和1平方米厂房面积。

工厂每天有8小时工时和6平方米厂房面积可用。

如何分配生产时间和厂房面积，使得工厂每天的生产利润最大？2. 知识讲解：1) 线性规划的基本概念。

2) 线性规划模型的建立。

3) 单纯形方法及其应用。

3. 例题讲解：例题1：求解导入环节提出的实际线性规划问题。

例题2：求解一个标准形式的线性规划问题。

4. 随堂练习：让学生独立求解一个线性规划问题，并给出解答。

六、板书设计1. 线性规划基本概念2. 线性规划模型的建立3. 单纯形方法4. 例题解答七、作业设计1. 作业题目：习题4.1：求解线性规划问题。

习题4.2：应用单纯形方法求解实际问题。

2. 答案：八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课学生对线性规划的基本概念和求解方法掌握程度，以及对实际问题的建模能力。

2. 拓展延伸：探讨线性规划的其他求解方法，如内点法、对偶问题等。

引导学生关注线性规划在实际问题中的应用，如物流、生产计划等。

重点和难点解析1. 线性规划模型的建立。

2. 单纯形方法的运用。

3. 例题讲解与随堂练习的设置。

一、工作目标作为一名数学建模爱好者，我计划在未来的时间里，通过系统学习和实践，提高自己在数学建模方面的技能和理论水平。

具体目标如下：1. 熟练掌握数学建模的基本理论和方法；2. 提升数学建模的实战能力，能够在实际项目中独立完成建模任务；3. 拓展知识面，了解不同领域的数学建模应用，为跨学科研究打下基础；4. 积极参加数学建模竞赛，争取在比赛中取得优异成绩。

二、工作计划1. 理论学习阶段（1-3个月）（1）系统学习数学建模的基础知识，包括线性代数、概率论与数理统计、运筹学、优化理论等；（2）深入学习数学建模的经典方法，如线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、图论等；（3）了解不同领域的数学建模应用，如经济、管理、工程、生物、环境等。

2. 实践操作阶段（4-6个月）（1）选择具有代表性的数学建模案例，进行独立建模；（2）在建模过程中，不断优化模型，提高模型精度；（3）总结建模过程中的经验教训，积累实战经验。

3. 竞赛准备阶段（7-9个月）（1）积极参加数学建模竞赛，锻炼自己的团队协作能力和应急处理能力；（2）在比赛中，充分发挥自己的优势，争取取得优异成绩；（3）分析比赛中的不足，为今后的建模工作提供借鉴。

4. 持续提升阶段（10-12个月）（1）参加各类数学建模培训和讲座，拓宽视野，提升自己的建模能力；（2）关注数学建模领域的最新动态，了解前沿技术；（3）撰写数学建模相关的论文，发表研究成果。

三、工作总结1. 定期对自己的工作计划进行总结，分析自己在建模过程中的优点和不足；2. 根据总结结果，调整自己的工作计划，确保工作目标的实现；3. 在完成每项任务后，进行自我评估，总结经验教训，为今后的工作提供借鉴。

通过以上工作计划，我相信在未来的时间里，自己能够在数学建模方面取得显著的进步，为我国数学建模事业贡献自己的力量。