2015年全国研究生数学建模大赛优秀论文F题10
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数学建模全国优秀论文范文随着科学技术特别是信息技术的高速发展,数学建模的应用价值越来越得到众人的重视,数学建模全国优秀论文1:《浅谈数学建模教育的作用与开展策略》数学建模本身是一个创造性的思维过程,它是对数学知识的综合应用,具有较强的创新性,以下是一篇关于数学建模教育开展策略探究的论文范文,欢迎阅读参考。
大学数学具有高度抽象性和概括性等特点,知识本身难度大再加上学时少、内容多等教学现状常常造成学生的学习积极性不高、知识掌握不够透彻、遇到实际问题时束手无策,而数学建模思想能激发学生的学习兴趣,培养学生应用数学的意识,提高其解决实际问题的能力。
数学建模活动为学生构建了一个由数学知识通向实际问题的桥梁,是学生的数学知识和应用能力共同提高的最佳结合方式。
因此在大学数学教育中应加强数学建模教育和活动,让学生积极主动学习建模思想,认真体验和感知建模过程,以此启迪创新意识和创新思维,提高其素质和创新能力,实现向素质教育的转化和深入。
一、数学建模的含义及特点数学建模即抓住问题的本质,抽取影响研究对象的主因素,将其转化为数学问题,利用数学思维、数学逻辑进行分析,借助于数学方法及相关工具进行计算,最后将所得的答案回归实际问题,即模型的检验,这就是数学建模的全过程。
一般来说",数学建模"包含五个阶段。
1.准备阶段主要分析问题背景,已知条件,建模目的等问题。
2.假设阶段做出科学合理的假设,既能简化问题,又能抓住问题的本质。
3.建立阶段从众多影响研究对象的因素中适当地取舍,抽取主因素予以考虑,建立能刻画实际问题本质的数学模型。
4.求解阶段对已建立的数学模型,运用数学方法、数学软件及相关的工具进行求解。
5.验证阶段用实际数据检验模型,如果偏差较大,就要分析假设中某些因素的合理性,修改模型,直至吻合或接近现实。
如果建立的模型经得起实践的检验,那么此模型就是符合实际规律的,能解决实际问题或有效预测未来的,这样的建模就是成功的,得到的模型必被推广应用。
研究生数学建模f题
研究生数学建模竞赛一直以来都备受关注,吸引着众多数学爱好者和专业人士参与其中。
其中,数学建模赛中的f题更是备受瞩目,因为它往往涉及到更加复杂和深入的问题,需要参赛者具备更高的数学素养和解决问题的能力。
在f题中,通常会给出一个现实生活中的复杂问题,要求参赛者通过数学建模的方法来分析和解决。
这类问题往往不仅仅涉及到数学知识,还需要考虑到实际情况中的种种因素。
因此,参赛者需要具备较强的逻辑思维能力和创新能力,才能够有效地解决这些问题。
数学建模赛中的f题往往需要参赛者深入思考和分析,从多个角度考虑问题,并提出合理的模型和解决方案。
这要求参赛者具备扎实的数学基础和丰富的实践经验,能够灵活运用数学知识解决实际问题。
同时,参赛者还需要具备良好的团队合作精神,能够与队友共同协作,共同完成任务。
在数学建模赛中,f题的难度往往较高,需要参赛者具备较强的综合能力才能够胜任。
参赛者需要具备良好的数学建模能力,能够熟练运用各种数学工具和方法解决问题。
同时,参赛者还需要具备较强的沟通能力和表达能力,能够清晰地表达自己的观点和想法,并与队友有效地沟通合作。
总的来说,参加研究生数学建模赛中的f题是一项具有挑战性和意义的任务。
参赛者需要具备较强的数学素养和解决问题的能力,同时还需要具备良好的团队合作精神和沟通能力。
只有具备这些条件,才能够在竞赛中取得优异的成绩,并为数学建模事业做出更大的贡献。
希望更多的数学爱好者能够积极参与数学建模竞赛,共同探讨解决现实生活中的复杂问题,为数学研究和应用做出更大的贡献。
2015年全国研究生数学建模竞赛F题旅游路线规划问题旅游活动正在成为全球经济发展的重要动力之一,它加速国际资金流转和信息、技术管理的传播,创造高效率消费行为模式、需求和价值等。
随着我国国民经济的快速发展,人们生活水平得到很大提升,越来越多的人积极参与有益于身心健康的旅游活动。
附件1提供了国家旅游局公布的201个5A级景区名单,一位自驾游爱好者拟按此景区名单制定旅游计划。
该旅游爱好者每年有不超过30天的外出旅游时间,每年外出旅游的次数不超过4次,每次旅游的时间不超过15天;基于个人旅游偏好确定了在每个5A级景区最少的游览时间(见附件1)。
基于安全考虑,行车时间限定于每天7:00至19:00之间,每天开车时间不超过8小时;在每天的行程安排上,若安排全天游览则开车时间控制在3小时内,安排半天景点游览,开车时间控制在5小时内;在高速公路上的行车平均速度为90公里/小时,在普通公路上的行车平均速度为40公里/小时。
该旅游爱好者计划在每一个省会城市至少停留24小时,以安排专门时间去游览城市特色建筑和体验当地风土人情(不安排景区浏览)。
景区开放时间统一为8:00至18:00。
请考虑下面问题:(一)在行车线路的设计上采用高速优先的策略,即先通过高速公路到达与景区邻近的城市,再自驾到景区。
附件1给出了各景区到相邻城市的道路和行车时间参考信息,附件2给出了国家高速公路相关信息,附件3给出了若干省会城市之间高速公路路网相关信息。
请设计合适的方法,建立数学模型,以该旅游爱好者的常住地在西安市为例,规划设计旅游线路,试确定游遍201个5A级景区至少需要几年?给出每一次旅游的具体行程(每一天的出发地、行车时间、行车里程、游览景区;若有必要,其他更详细表达请另列附件)。
(二)随着各种旅游服务业的发展,出行方式还可以考虑乘坐高铁或飞机到达与景区相邻的省会城市,而后采用租车的方式自驾到景区游览(租车费用300元/天,油费和高速过路费另计,租车和还车需在同一城市)。
参赛密码(由组委会填写)第十二届“中关村青联杯”全国研究生数学建模竞赛学校参赛队号1.队员姓名 2.3.参赛密码(由组委会填写)第十二届“中关村青联杯”全国研究生数学建模竞赛题目面向节能的单/多列车优化决策问题摘要:本文围绕单/多列车优化决策问题,在合理假设的基础上,利用多岛遗传优化算法和NSGA-Ⅱ多目标优化算法给出了单列车单站点、单列车多站点、多列车多站点的能耗最低运行线路的优化决策,并分析处理了列车发生延误时的优化控制问题。
针对问题一(1),建立了单列车单区间节能优化模型。
首先通过将时间分段-离散的方法,建立了能耗积分方程的数值求解方法,并制定了末端制动策略使得末端速度在规定时间、规定距离上减小为0。
在此基础上,建立了以能耗最低为优化目标,分段数、各分段时间间隔、各段运行工况为决策变量,满足速度、加速度等约束条件的优化模型。
通过多岛遗传算法,对模型进行求解,得到A6-A7段能耗为3.37×107J。
针对问题一(2),建立了单列车多区间节能优化模型。
首先通过理论推导,将时间-最低能耗曲线转换为以最少时间、最低能耗为双目标优化问题的Pareto 前端解集,利用NSGA-Ⅱ多目标优化算法分别得到了A6-A7站,A7-A8站Pareto 前端解集。
其次,在各自能耗-时间Pareto 前端解集中,利用多岛遗传算法,对时间分配进行优化建模,得到A6-A7段运行时间117s,A7-A8段运行时间103s,总能耗为6.8×107J。
针对问题二(1),建立了多列车全区间节能优化模型,在总能耗一定的情况下,再生能源越多,则总能量越少。
基于此,本文首先求解单个列车在整个区间段上的最少能耗,这是对于问题一(2)的推广,区别仅在于将停站时间计入运行时间,没有本质上的区别,本文采用将停站看作除去牵引、巡航、惰行和制动在外的第5 种工况,采用与问题一(2)相同的策略,求得单列车在整个运行区间(A1-A14)上的最低能耗,其它车辆采用相同的运行方式。
(由组委会填写)第十二届“中关村青联杯”全国研究生数学建模竞赛学校参赛队号1.队员姓名 2.3.(由组委会填写)第十二届“中关村青联杯”全国研究生数学建模竞赛题目数据的多流形结构分析摘要当今社会,各式各样的数据充斥着人们生活的各方各面,对大规模数据的分析与处理在科学研究领域占据着越来越重要的地位。
数据的维数之高,结构之复杂为数据的分析与处理带来了一定的困难。
本文针对数据多流形结构的特点,结合已有聚类模型进行聚类分析,得到如下成果:针对问题1:依据该题数据采样于完全独立的两个子空间的特点以及稀疏表示的含义,本文对数据建立稀疏子空间聚类(SSC)模型进行聚类分析,得到第41~140 个数据属于类别1、其余编号数据属于类别2 的结果。
并利用基于主成分分析(PCA)的K-means 聚类算法建模降维,进行模型检验。
经检验,稀疏子空间聚类(SSC)模型的聚类分析结果有效。
针对问题2:问题2 可分为(1)线性流形聚类问题;(2)非线性流形聚类问题。
根据线性、非线性的不同特点,本文对线性问题建立稀疏子空间聚类(SSC)模型进行聚类分析,对非线性问题建立谱多流形聚类(SMMC)模型进行混合流形聚类分析。
有效地将2(a)的两条交点不在原点且互相垂直的直线分为两类;将2(b)的一个平面和两条直线,分为三类;将2(c)的两条不相交的二次曲线分为两类;将图2(d) 为两条相交的螺旋线分为两类。
针对问题3:针对视觉重建中的特征提取问题,依据该问数据局部非线性但整体线性的特点,本文建立基于K-means 的SSC 模型进行聚类分析,并采用SMMC 模型进行检验,获得了可靠的聚类分析成果,有效地将3(a)中十字上的点分成两类;针对3(b)运动分割问题,依据该题数据高维特点,本文建立PCA、Isomap 及LLE 三种降维模型,与K-means 算法相结合进行分析,并建立SMMC 模型进行检验,将视频中一帧的特征点轨迹分成三类,得到了误差极小的聚类分析结果;针对3(c)人脸识别问题,依据人脸图像维度高和亮度变化等因素,本文先对数据进行标准化处理,消除光照影响,再通过建立PCA、Isomap 及LLE 三种降维模型,使用流形学习方法,提取到不受亮度变化因素影响的人脸低维流形,与K-means 算法相结合进行分析,最终成功将这 20 幅人脸图像分成两类,获得了有效聚类分析成果。
参赛密码(由组委会填写)第十二届“中关村青联杯”全国研究生数学建模竞赛学校上海航天技术研究院(航天八院) 参赛队号83285013队员姓名1. 周文元2. 杨学森3. 王蒴参赛密码(由组委会填写)第十二届“中关村青联杯”全国研究生数学建模竞赛题目单/多列车优化决策问题的研究摘要:本文研究单/多列车节能优化决策问题。
以x轴负半轴建立公里标坐标系,符合列车从左到右行驶习惯;统一数据单位和方向;进行数据预处理和线路加算坡度融合;给出微分方程的形式列车运行动力学模型。
针对问题一:根据定点停车制动约束反推定点停车制动曲线,列车到达临界制动曲线时全力制动,实现到站智能定点停车,位置误差小于1e-3m;以“牵引-惰行-制动”三段模型建立了A6-A7站和A6-A7-A8站之间的最小能耗模型,采用模拟退火算法求解,时间误差小于0.1s。
结果表明:A6-A7段最小能耗为9.0718kW·h,A6-A8段最小能耗为17.9608kW·h,得到速度距离曲线和路程-加速度、牵引系数、制动系数曲线。
针对问题二:第一小问的求解分为两个阶段,第一阶段求解单列车全程运行最小能耗方案。
对车站区间分类,设计长区间“牵引-巡航-惰行-制动”四段模型,短区间“牵引-惰行-制动”三段模型的方案;计算给定时间不同运行方案的能耗,结果表明:能耗十分接近,优化余裕只有不到10%;拟合列车站间运行“时间-能耗”曲线,获得时间能耗对应函数关系;采用内点法求解,得到近似最优的单列车A1-A14站全程时间分配方案;每一站区间利用问题一中的优化模型求解,得到列车全程运行节能模型,最小能耗182.37kW·h。
记录“全程的单车能耗曲线”,耗能为正,再生能量为负,应用于第二阶段当中。
第二阶段列车全程运行方案由前一阶段给出,通过改变发车间隔,求解最优发车间隔方案H。
将在轨列车的单车能耗曲线重叠错位相加,正负能耗在重叠区域抵消,余下的未利用再生能量予以清除,求和得到考虑再生能量利用的总能耗。
(由组委会填写)第十二届“中关村青联杯”全国研究生数学建模竞赛学校西安理工大学参赛队号10700001队员姓名1. 余蓉2. 程帅3. 明波(由组委会填写)第十二届“中关村青联杯”全国研究生数学建模竞赛题目面向节能的单/多列车优化决策问题研究摘要:铁路运输消耗的总能量巨大,研究列车节能操作运行具有重要的理论意义和实际应用价值。
针对问题一:分析了单列车运行过程中的能量转换机制。
得到列车的牵引力做功与制动力、阻力做功之间的关系。
据此,建立了牵引力做功最小的耗能最低优化模型。
考虑到模型约束条件的复杂性,提出了基于模拟-优化思想的模型求解方法:首先,通过模拟方法找到列车的可行运行工况;其次,采用布谷鸟优化算法优化了列车运行工况时间切换点;最后,确定了列车最优运行速度距离曲线。
所求结果显示,列车从A6-A7站以及A6-A8站的最低能耗分别为3.4×107J和6.7×107J。
针对问题二:分析了多列车节能优化控制中列车运行时间以及列车制动牵引重叠时间对能耗的影响。
首先,基于“列车运行时间与耗能成反比”的基本规律,提出了缩短列车停站时间以及采用单站最优速度距离曲线的基本节能控制策略;其次,通过控制列车发车时间间隔实现了列车牵引制动重叠时间的最大化;最后,建立了多列车能量交换重叠时间最大优化模型,并采用动态搜索方法结合布谷鸟优化算法对该模型进行了求解,分别求得100列和240列列车总耗能最低的发车间隔,进而得到对应的发车时刻图(如图11和图12所示)、列车速度距离曲线图(如图10和图13~14所示)。
针对问题三:首先,通过分析列车延误后优化控制问题中尽快恢复正点以及恢复期间耗能最低两个基本目标,建立了列车延误时间最小以及能耗最低的多目标优化控制模型;其次,以单列车从A2到A3站的运行过程为研究对象,以延误10s为模型输入,基于模拟优化方法求解了列车延误后尽快恢复正点运行的最优速度距离曲线(如图15所示);最后,对于延误时间为随机变量问题,建立了一个随机模拟模型,生成了大量样本数据,以样本数学期望7.5s作为模型输入,重新拟定列车的最优速度距离曲线(如图16所示),并与延误之前的控制方案进行了对比。