2018年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目-B-Chinese-Appendix1

2018年高中数模美赛B题中文及解法思路2018年高中数模美赛B题中文及解法思路解法思路：1）根据外界环境温度变化，计算外界向室内传热数量，由传热数量，确定恒温器调整温度程度和时间；给出算法执行上述功能。

讨论系统是如何工作的。

然后与至少两个其他智能家居气候控制系统进行比较。

2）对一个更大的家庭，修改系统参数（传热量）对系统进行更改，并使用额外的恒温器来控制家中的几个加热/冷却区。

题B问题：舒适的智能住宅没有人愿意在供暖和空调上花费更多的钱。

但是，每个人都希望在家时感到舒适和惬意。

可编程恒温器的开发是帮助降低能源成本的初步努力。

使用可编程恒温器，您可以手动预设工作日和周末以及白天和夜间的温度升高和降低时间表，以在需要时保持家中凉爽或温暖，但在不需要时节省能源。

对时间表的任何调整都需要手动更换每个恒温器。

随着远程控制系统和移动应用程序的使用日益增多，有许多家庭气候控制程序允许您使用智能手机或计算机远程调节家庭供暖和/或空调系统。

有了第一代“智能家居”系统，您可以在任何地方（通过手机应用程序或在线网站）调节供暖系统或空调，以在外出时节约能源，并在回家时让家里温暖或凉爽。

下一代系统从你的行为中“学习”。

经过几天的行为和手动恒温器的改变后，系统会学习何时降低或提高温度。

如果您的计划发生变化，您可以在实际恒温器上或在移动设备上远程手动覆盖这些恒温器调整。

如果你的日程安排不规律，或者如果你家里有几个人的日程安排也不规律，那么可能需要进行许多手动更改。

考虑一下未来一代智能家居气候控制系统，无论您的日程安排多么不规律，该系统都会自动适当地调整您的房屋温度，以响应您的离开和预计您的到来。

考虑到智能气候系统应该能够结合外界环境温度变化以及地理/区域条件（如湿度、过敏原（如尘螨、花粉、霉菌）和空气污染水平）的一些测量。

此外，考虑到系统应综合您对温度（白天、夜晚、工作日、周末）和其他因素的偏好，如湿度和空气纯度水平。

最后，如果您的家或公寓中住着不止一个人（家庭成员或室友），请考虑系统要求。

2018年高教社杯数学建模C题Matlab一、背景介绍2018年高教社杯全国大学生数学建模竞赛是由我国高等教育学会主办的一项全国性学科竞赛。

该竞赛以促进大学生数学建模能力的培养和提高为宗旨，得到了全国各地高校的广泛参与和支持。

其中，C题是该竞赛中的一个重要环节，涉及使用Matlab进行数学建模，要求参赛选手具备一定的编程和数学建模能力。

二、竞赛题目2018年高教社杯数学建模C题的具体内容是基于某一物理问题，通过建立数学模型并利用Matlab编程分析解决相应问题。

题目要求参赛选手熟练掌握Matlab的基本语法和数学建模方法，能够灵活应用各种算法和技巧解决实际问题。

三、题目分析该竞赛题目所涉及的物理问题可能涉及到动力学、流体力学、热传导等多个领域，因此参赛选手需要具备较强的物理基础知识和数学建模能力。

利用Matlab进行编程要求选手具备一定的计算机编程基础和数值计算能力。

四、Matlab应用在解决数学建模问题时，Matlab是一种非常优秀的数学建模工具，它具有强大的数学计算能力和丰富的绘图函数，能够有效地帮助选手分析和解决复杂的数学问题。

Matlab还支持各种算法的实现和优化，能够帮助选手提高数学建模的效率和精度。

五、比赛经验共享参加2018年高教社杯数学建模C题的竞赛选手，可以共享自己在数学建模和Matlab编程过程中的经验和收获。

他们可以讲述自己在解题过程中所遇到的困难和挑战，以及如何克服这些困难，找到合适的解题方法。

他们可以展示自己对数学建模和Matlab编程的独特见解和理解，这对其他竞赛选手也是一种宝贵的学习和借鉴。

六、总结2018年高教社杯数学建模C题的竞赛不仅考察了选手在数学建模和Matlab编程方面的能力，还促进了选手之间的学习和交流。

通过共享各自的经验和思考，可以帮助选手更好地提高自己在数学建模和Matlab应用方面的能力，促进全国范围内大学生数学建模水平的提高。

这也为相关领域的研究和教育提供了一个重要的交流评台，促进了学术研究和创新成果的产生。

交巡警服务平台的设置与调度优化分析摘要本文以实现警察的刑事执法、治安管理、交通管理、服务群众四大职能为宗旨，利用有限的警务资源，根据城市的实际情况与需求合理地设置了交巡警服务平台、分配各平台的管辖范围及调度警务资源。

并分别对题目的各问，作了合理的解答。

问题一：（1）、根据题目所给数据，确定各节点之间的相邻关系和距离，利用Floyd 算法及 matlab 编程求出两点之间的最短距离，使其尽量满足能在 3 分钟内有交巡警平台警力到达案发结点的原则，节点去选择平台，把节点分配给离节点距离最近的平台管辖，据此，我们得到了平台的管辖区域划分。

（2）、我们对进出该区的 13 条交通要道实现快速全封锁的问题，我们认定在所有调度方案中，某种方案中耗时最长的的围堵时间最短即最佳方案，利用 0-1 变量确定平台的去向，并利用线性规划知识来求解指派问题，求得了最优的调度方案。

（3）、在确定增添平台的个数和具体位置的问题中，我们将尽量保证每个节点都有一个平台可以在三分钟内到达作为主要原则来求解。

我们先找出到达每个平台的时间都超过三分钟的节点，并尝试在这些节点中选取若干个作为新的平台，求出合理的添加方案。

问题二：（1）、按照设置交巡警服务平台的原则和任务，分析现有的服务平台的设置是否合理，我们以各区覆盖率作为服务平台分布合不合理的评价标准，得到C、 D、 E、F区域平台设置不合理。

并尝试一些新的设置方案使得设置更为合理，最后以覆盖率最低的E 区为例，使用一种修改方案得到一个比原方案更合理的交巡警服务平台的设置方案。

（2）、追捕问题要求在最快的时间内抓到围堵罪犯，在罪犯和警察的行动速度一致的前提假设下，我们先设定一个具体较小的时间，编写程序检验在这个时间内是否可以成功抓捕罪犯，不行则以微小时间间隔增加时间，当第一次成功围堵时，这个时间即为最佳围堵方案。

关健字： MATLAB软件， 0-1 规划，最短路， Floyd 算法，指派问题一、问题重述“有困难找警察” ，是家喻户晓的一句流行语。

交巡警服务平台的设置与调度优化分析摘要本文以实现警察的刑事执法、治安管理、交通管理、服务群众四大职能为宗旨，利用有限的警务资源，根据城市的实际情况与需求合理地设置了交巡警服务平台、分配各平台的管辖范围及调度警务资源。

并分别对题目的各问，作了合理的解答。

问题一：（1）、根据题目所给数据，确定各节点之间的相邻关系和距离，利用Floyd 算法及matlab编程求出两点之间的最短距离，使其尽量满足能在3分钟内有交巡警平台警力到达案发结点的原则，节点去选择平台，把节点分配给离节点距离最近的平台管辖，据此，我们得到了平台的管辖区域划分。

（2）、我们对进出该区的13条交通要道实现快速全封锁的问题，我们认定在所有调度方案中，某种方案中耗时最长的的围堵时间最短即最佳方案，利用0-1变量确定平台的去向，并利用线性规划知识来求解指派问题，求得了最优的调度方案。

（3）、在确定增添平台的个数和具体位置的问题中，我们将尽量保证每个节点都有一个平台可以在三分钟内到达作为主要原则来求解。

我们先找出到达每个平台的时间都超过三分钟的节点，并尝试在这些节点中选取若干个作为新的平台，求出合理的添加方案。

问题二：（1）、按照设置交巡警服务平台的原则和任务，分析现有的服务平台的设置是否合理，我们以各区覆盖率作为服务平台分布合不合理的评价标准，得到C、D、E、F区域平台设置不合理。

并尝试一些新的设置方案使得设置更为合理，最后以覆盖率最低的E区为例，使用一种修改方案得到一个比原方案更合理的交巡警服务平台的设置方案。

（2）、追捕问题要求在最快的时间内抓到围堵罪犯，在罪犯和警察的行动速度一致的前提假设下，我们先设定一个具体较小的时间，编写程序检验在这个时间内是否可以成功抓捕罪犯，不行则以微小时间间隔增加时间，当第一次成功围堵时，这个时间即为最佳围堵方案。

关健字： MATLAB软件，0-1规划，最短路，Floyd算法，指派问题一、问题重述“有困难找警察”，是家喻户晓的一句流行语。

RGV动态调度模型摘要：RGV是智能加工系统的中间环节，控制RGV的动态调度也就是控制了智能加工系统的工作流程。

需要在四种不同的情况下对RGV进行调度分析:单工序、单工序有故障、双工序、双工序无故障。

单工序的情况下建立了三个模型：数学规划模型、单工序分层预测模型、单工序局部最优模型。

数学规划模型将第i件物料的上料时间、下料时间、CNC编号等设为自变量，以RGV的15个初始状态、一台CNC上相邻处理的两件物料的上料时间关系等因素作为约束条件，以最后一件物料的上料时间最小为目标函数。

但因为求解这种模型的程序时间复杂度较高，准确度较低，又建立了单工序分层预测模型和单工序局部最优模型，用算法模拟该智能加工系统的工作流程。

单工序分层预测模型中，RGV每次判断执行请求的次序时，都会预先模拟系统向下选择两次，找到效率最高的一种方案。

单工序局部最优模型是以发出请求的CNC与RGV之间的距离为衡量指标，优先选择距离最近的请求，如果距离一样，优先选择CNC编号为奇数的请求。

三种模型的运行结果表明：系统工作效率由高到低依次是数学规划模型、单工序分层预测模型、单工序局部最优模型。

但是数学规划模型只能算出前88件物料所用时间，8个小时内可以加工的总物料数目只能推测出来，准确度有待验证。

因此判定单工序分层预测模型是三个模型中最优的模型，该模型下得到的第1组、第2组、第3组在8小时内分别可以完成的物料数目为357件、364件、344件。

单工序有故障的情况下，我们在单工序分层预测模型的基础上进行修改。

将1%的故障率转化为每秒钟CNC发生故障的概率，然后产生一个[10,20]间的随机数作为CNC的维修时间，其他算法步骤与无故障的相同。

得到的第1组、第2组、第3组在8小时内分别可以完成的物料数目为307件、336件、319件。

双工序的情况下，我们依然采用局部最优模型。

与单工序不同的是，双工序模型中，当一个物料加工完第一道工序时，发出的请求不是下料而是加工第二道工序。

2018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题车道被占用对城市道路通行能力地影响车道被占用是指因交通事故、路边停车、占道施工等因素,导致车道或道路横断面通行能力在单位时间内降低地现象.因为城市道路具有交通流密度大、连续性强等特点,一条车道被占用,也可能降低路段所有车道地通行能力,即使时间短,也可能引起车辆排队,出现交通阻塞.如处理不当,甚至出现区域性拥堵.车道被占用地情况种类繁多、复杂,正确估算车道被占用对城市道路通行能力地影响程度,将为交通管理部门正确引导车辆行驶、审批占道施工、设计道路渠化方案、设置路边停车位和设置非港湾式公交车站等提供理论依据.视频1<附件1）和视频2<附件2）中地两个交通事故处于同一路段地同一横断面,且完全占用两条车道.请研究以下问题：1.根据视频1<附件1）,描述视频中交通事故发生至撤离期间,事故所处横断面实际通行能力地变化过程.根据问题1所得结论,结合视频2<附件2）,分析说明同一横断面交通事故所占车道不同对该横断面实际通行能力影响地差异.构建数学模型,分析视频1<附件1）中交通事故所影响地路段车辆排队长度与事故横断面实际通行能力、事故持续时间、路段上游车流量间地关系.假如视频1<附件1）中地交通事故所处横断面距离上游路口变为140M,路段下游方向需求不变,路段上游车流量为1500pcu/h,事故发生时车辆初始排队长度为零,且事故持续不撤离.请估算,从事故发生开始,经过多长时间,车辆排队长度将到达上游路口.附件1：视频1附件2：视频2附件3：视频1中交通事故位置示意图附件4：上游路口交通组织方案图附件5：上游路口信号配时方案图注：只考虑四轮及以上机动车、电瓶车地交通流量,且换算成标准车当量数.附件3视频1中交通事故位置示意图附件4附件5上游路口信号配时方案本题附件1、2地数据量较大,请竞赛开始后从竞赛合作网站“中国大学生在线”网站下载：试卷专题页面：试卷下载地址：2018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”）B题碎纸片地拼接复原破碎文件地拼接在司法物证复原、历史文献修复以及军事情报获取等领域都有着重要地应用.传统上,拼接复原工作需由人工完成,准确率较高,但效率很低.特别是当碎片数量巨大,人工拼接很难在短时间内完成任务.随着计算机技术地发展,人们试图开发碎纸片地自动拼接技术,以提高拼接复原效率.请讨论以下问题：1. 对于给定地来自同一页印刷文字文件地碎纸机破碎纸片<仅纵切）,建立碎纸片拼接复原模型和算法,并针对附件1、附件2给出地中、英文各一页文件地碎片数据进行拼接复原.如果复原过程需要人工干预,请写出干预方式及干预地时间节点.复原结果以图片形式及表格形式表达<见【结果表达格式说明】）.2. 对于碎纸机既纵切又横切地情形,请设计碎纸片拼接复原模型和算法,并针对附件3、附件4给出地中、英文各一页文件地碎片数据进行拼接复原.如果复原过程需要人工干预,请写出干预方式及干预地时间节点.复原结果表达要求同上.3. 上述所给碎片数据均为单面打印文件,从现实情形出发,还可能有双面打印文件地碎纸片拼接复原问题需要解决.附件5给出地是一页英文印刷文字双面打印文件地碎片数据.请尝试设计相应地碎纸片拼接复原模型与算法,并就附件5地碎片数据给出拼接复原结果,结果表达要求同上.【数据文件说明】(1)每一附件为同一页纸地碎片数据.(2)附件1、附件2为纵切碎片数据,每页纸被切为19条碎片.(3)附件3、附件4为纵横切碎片数据,每页纸被切为11×19个碎片.附件5为纵横切碎片数据,每页纸被切为11×19个碎片,每个碎片有正反两面.该附件中每一碎片对应两个文件,共有2×11×19个文件,例如,第一个碎片地两面分别对应文件000a、000b.【结果表达格式说明】复原图片放入附录中,表格表达格式如下：(1)附件1、附件2地结果：将碎片序号按复原后顺序填入1×19地表格；(2)附件3、附件4地结果：将碎片序号按复原后顺序填入11×19地表格；(3)附件5地结果：将碎片序号按复原后顺序填入两个11×19地表格；(4)不能确定复原位置地碎片,可不填入上述表格,单独列表.。

2018高教社杯数学建模C题数据1. 背景介绍2018年，我国高等教育出版社举办了一场数学建模竞赛。

该竞赛的C 题主要涉及数据分析和数学建模，要求参赛选手根据所提供的数据和背景信息进行分析和建模，最终得出相关结论和解决方案。

2. 数据来源C题的数据来源于真实的社会经济数据，并且经过保密处理，以保护个人隐私和商业机密。

这些数据涵盖了各个领域的信息，包括但不限于人口统计、经济指标、市场需求、环境数据等。

3. 数据类型C题的数据主要包括以下几类：- 时间序列数据：反映了某一指标随时间变化的情况，如GDP增长率、人口增长率等；- 交叉数据：反映了不同指标之间的相关性，如收入水平和消费水平的关系等；- 空间数据：反映了某一地区或区域的特定指标情况，如城市人口分布、环境污染程度等。

4. 数据处理在竞赛中，参赛选手需要自行对所提供的数据进行处理和分析，这包括但不限于数据清洗、数据可视化、统计分析、模型建立等。

他们需要利用自己的数学建模能力和数据分析技巧，从海量的数据中提炼出有意义的信息。

5. 数据价值C题的数据具有重要的现实价值，能够帮助人们了解社会的各个方面，并为决策提供科学依据。

通过对这些数据的分析和建模，可以揭示出一些规律和趋势，为政府部门、企业机构和学术界提供决策支持。

6. 数据挑战尽管数据具有重要的价值，但C题的数据也存在挑战和难点。

其中主要包括数据质量的不确定性、数据量的庞大和多样性、数据之间的复杂关联等。

参赛选手需要克服这些挑战，巧妙地运用数学建模的方法，更好地利用数据。

7. 数据应用C题竞赛的目的是希望参赛选手能够将数据分析和数学建模的成果应用到实际问题中，提出可行的解决方案。

通过这样的竞赛，促进了数学建模能力的培养和实践应用，并为社会发展和进步做出贡献。

总结：2018高教社杯数学建模C题数据具有重要的现实价值和挑战，它为参赛选手提供了宝贵的学习和实践机会，也为社会提供了有益的信息和见解。

希望在今后的竞赛中，能够继续丰富和优化数据资源，并进一步推动数学建模的发展和创新。

RGV动态调度模型摘要：RGV是智能加工系统的中间环节，控制RGV的动态调度也就是控制了智能加工系统的工作流程。

需要在四种不同的情况下对RGV进行调度分析:单工序、单工序有故障、双工序、双工序无故障。

单工序的情况下建立了三个模型：数学规划模型、单工序分层预测模型、单工序局部最优模型。

数学规划模型将第i件物料的上料时间、下料时间、CNC编号等设为自变量，以RGV的15个初始状态、一台CNC上相邻处理的两件物料的上料时间关系等因素作为约束条件，以最后一件物料的上料时间最小为目标函数。

但因为求解这种模型的程序时间复杂度较高，准确度较低，又建立了单工序分层预测模型和单工序局部最优模型，用算法模拟该智能加工系统的工作流程。

单工序分层预测模型中，RGV每次判断执行请求的次序时，都会预先模拟系统向下选择两次，找到效率最高的一种方案。

单工序局部最优模型是以发出请求的CNC与RGV之间的距离为衡量指标，优先选择距离最近的请求，如果距离一样，优先选择CNC编号为奇数的请求。

三种模型的运行结果表明：系统工作效率由高到低依次是数学规划模型、单工序分层预测模型、单工序局部最优模型。

但是数学规划模型只能算出前88件物料所用时间，8个小时内可以加工的总物料数目只能推测出来，准确度有待验证。

因此判定单工序分层预测模型是三个模型中最优的模型，该模型下得到的第1组、第2组、第3组在8小时内分别可以完成的物料数目为357件、364件、344件。

单工序有故障的情况下，我们在单工序分层预测模型的基础上进行修改。

将1%的故障率转化为每秒钟CNC发生故障的概率，然后产生一个[10,20]间的随机数作为CNC的维修时间，其他算法步骤与无故障的相同。

得到的第1组、第2组、第3组在8小时内分别可以完成的物料数目为307件、336件、319件。

双工序的情况下，我们依然采用局部最优模型。

与单工序不同的是，双工序模型中，当一个物料加工完第一道工序时，发出的请求不是下料而是加工第二道工序。