运筹学模型与数学建模竞赛

全国大学生数学建模竞赛简介数学建模就是根据客观的实际问题抽象出它的数学形式，用以分析、研究和解决实际问题的一种科学方法。

它强调的是以解决实际问题为背景的数学方法和计算手段。

随着计算机技术的普及和发展，使得数学得以进入了科研工作的各个领域。

人们逐渐认识到，在诸如化学、生物、医药、地质、管理、社会科学等传统领域中，不是没有数学的用武之地，而是由于计算手段的不足而影响到数学在这些领域中的应用。

计算机技术的不断发展，为数学进入这些领域提供了强有力的计算手段。

这不仅为数学的应用提供了广阔的发展空间，也为数学本身提出了众多新的课题。

“高技术本质上是一种数学技术”很早就在美国的科技界得到了共识。

传统的数学教育已经不能适应对未来科技人才需求。

基于这种前瞻性考虑，1985年美国数学教育界出现了一个名为Mathematical Competition in Modeling（数学建模竞赛）的一种通讯竞赛活动。

其目的就是以赛促教。

随着网络技术的发展，这项活动很快发展为一项国际性的竞赛。

我国的部分高校于1989年参加了国际大学生数模竞赛活动，1992年举行了首届全国联赛。

1994年教育部高教司正式发文，要求在全国普通高校陆续开展数学建模、机械设计、电子设计等三大竞赛。

自此，在一些社会单位的资助下大学生数学建模活动在全国迅猛发展起来。

大多数的本科高等院校相继开设了这门课程。

据统计，全国大学生数学建模竞赛的参赛队由1993年的420个发展到2008年的12836个，遍及全国31个省/市/自治区(包括香港)1022所院校。

数学建模竞赛的题目都来自各个领域的实际问题，如：“钻井布局”、“节水洗衣机”；有些还是来自当今前沿领域中的问题，如：“投资的收益和风险”、“DNA序列分类”。

与一般的竞赛活动不同，竞赛题目本身有些没有固定的答案。

评价建模工作看重的是建模的合理性、创造性、和使用的数学方法、算法等。

全国大学生数学建模竞赛面向全国大专院校的学生，不分专业（分甲、乙两组，甲组竞赛所有大学生均可参加，乙组竞赛只有大专生可以参加）。

数学建模竞赛全国大学生数学建模竞赛是教育部高教司和中国工业与应用数学学会共同主办、面向全国高校（包括高职高专院校）所有专业大学生的一项通讯竞赛，从1992年开始，每年一届，2013年的第22届竞赛有来自全国33个省/市/自治区(包括香港和澳门特区)及新加坡、印度和马来西亚的1326所院校、23339个队（其中本科组19892队、专科组3447队）、70000多名大学生报名参加（每队3名同学），是目前全国高校规模最大的基础性学科竞赛，也是也是世界上规模最大的数学建模竞赛；它是全国大学生规模最大的课外科技活动，能从一个侧面反映一个学校学生的综合能力。

竞赛2007年开始被列入教育部质量工程首批资助的学科竞赛之一。

一、什么是数学建模简而言之，数学建模就是用数学的方法解决实际问题。

当我们遇到一个实际问题时，首先对其进行分析，把其中的各种关系用数学的语言描述出来。

这种用数学的语言表达出来的问题形式就是数学模型。

一旦得到了数学模型，我们就将解决实际问题转化成了解决数学问题。

然后，就是选择合适的数学方法解决各个问题，最后将数学问题的结果作为实际问题的答案。

当然，这一结果与实际情况可能会有一些差距，所以我们就要根据实际情况对模型进行修改完善，重新求解，直至得到满意的结果。

实际上，数学建模对于同学们来讲并不是全新的事物，在中小学阶段做的数学应用题就是数学建模的简单形式。

现在，同学们学习了许多高等数学知识，所面临就是要用高等数学的知识和方法，并借助计算机来解决更接近实际的规模较大的问题。

所以参加数学建模活动是一个很有意义的科研实践机会，同时会让你认识到高等数学在实际生活中的巨大作用，提高学习数学的积极性。

二、数模竞赛的形式该竞赛每年9月(一般在上旬某个周末的星期五至下周星期一共3天，72小时）举行，竞赛面向全国大专院校的学生，不分专业（但竞赛分本科、专科两组，本科组竞赛所有大学生均可参加，专科组竞赛只有专科生（包括高职、高专生）可以参加）。

运筹学运输问题例题数学建模运筹学是一门研究如何在有限的资源和多种约束条件下，寻求最优或近似最优解的科学。

运输问题是运筹学中的一个重要分支，它主要研究如何把某种商品从若干个产地运至若干个销地，使总的运费或总的运输时间最小。

本文将介绍运输问题的数学建模方法，以及用表上作业法求解运输问题的步骤和技巧。

同时，本文还将给出几个典型的运输问题的例题，帮助读者理解和掌握运输问题的求解过程。

运输问题的数学建模运输问题可以用以下的数学模型来描述：设有m 个产地（或供应地），分别记为A 1,A 2,…,A m ，每个产地i 的产量（或供应量）为a i ；有n 个销地（或需求地），分别记为B 1,B 2,…,B n ，每个销地j 的需求量为b j ；从产地i 到销地j 的单位运费（或单位运输时间）为c ij ；用x ij 表示从产地i 到销地j 的运量，则运输问题可以归结为以下的线性规划问题：其中，目标函数表示总的运费或总的运输时间，约束条件表示每个产地的供应量必须等于其产量，每个销地的需求量必须等于其销量，以及每条运输路线的运量不能为负数。

在实际问题中，可能出现以下几种情况：产销平衡：即∑m i =1a i =∑n j =1b j ，也就是说总的供应量等于总的需求量。

这种情况下，上述数学模型可以直接应用。

产大于销：即∑m i =1a i >∑n j =1b j ，也就是说总的供应量大于总的需求量。

这种情况下，可以增加一个虚拟的销地，其需求量等于供需差额，且其与各个产地的单位运费为零。

这样就可以把问题转化为一个产销平衡的问题。

产小于销：即∑m i =1a i <∑n j =1b j ，也就是说总的供应量小于总的需求量。

这种情况下，可以增加一个虚拟的产地，其产量等于供需差额，且其与各个销地的单位运费为零。

这样也可以把问题转化为一个产销平衡的问题。

弹性需求：即某些销地对商品的需求量不是固定不变的，而是随着商品价格或其他因素而变化。

数学建模比赛汇总数学建模竞赛是一种以数学建模为核心内容的学术竞赛活动，旨在提高参赛者的数学建模能力，培养学生的科学研究能力和创新精神。

以下是一些常见的数学建模比赛：1. ICM/ICM：美国大学生数学建模竞赛（Interdisciplinary Contest in Modeling）和国际大学生数学建模竞赛（Interdisciplinary Contest in Modeling）是世界上最著名的数学建模竞赛之一。

参赛者需要在规定的时间内，针对给定的实际问题，使用数学建模的方法进行分析和解决。

2. CUMCM：中国大学生数学建模竞赛（China Undergraduate Mathematical Contest in Modeling）是中国大学生数学建模的最高水平竞赛，比赛内容多涵盖实际问题中的数学模型的构建和解决问题的方法。

3. SIAM：国际应用数学与工业数学学会（The Society for Industrial and Applied Mathematics, SIAM）举办了一系列数学建模比赛，包括SIAM学生数学建模竞赛和SIAM官方合作的一些数学建模竞赛。

这些比赛旨在促进学生对实际问题的数学建模和解决方法的研究。

4. COMAP：国际数学竞赛与建模联合会（The Consortium for Mathematics and Its Applications, COMAP）举办了COMAP数学建模竞赛。

这是一个国际性的数学建模竞赛，鼓励参赛者利用数学模型进行实际问题的分析和解决。

5. MCM/ICM：美国数学建模竞赛（Mathematical Contest in Modeling）和国际数学建模竞赛（International Contest in Modeling）是由美国数学会举办的数学建模竞赛。

类似于ICM/ICM竞赛，这个比赛也要求参赛者在规定时间内，针对给定的实际问题进行数学建模和解决。

数学建模竞赛中的数学模型求解方法数学建模竞赛是一项旨在培养学生数学建模能力的竞赛活动。

在竞赛中，参赛者需要利用数学知识和技巧，解决实际问题，并提出相应的数学模型。

然而，数学模型的求解方法却是一个非常关键的环节。

本文将介绍一些常见的数学模型求解方法，帮助参赛者在竞赛中取得好成绩。

一、线性规划线性规划是数学建模中常见的一种模型求解方法。

它的基本思想是将问题转化为一个线性函数的最优化问题。

在线性规划中，参赛者需要确定决策变量、目标函数和约束条件，并利用线性规划模型求解最优解。

常见的线性规划求解方法有单纯形法、内点法等。

这些方法基于数学原理，通过迭代计算，逐步接近最优解。

二、整数规划整数规划是线性规划的一种扩展形式，它要求决策变量取整数值。

整数规划在实际问题中具有广泛的应用，例如货物运输、资源分配等。

在整数规划中，参赛者需要将问题转化为一个整数规划模型，并利用整数规划求解方法求解最优解。

常见的整数规划求解方法有分支定界法、割平面法等。

这些方法通过分解问题、添加约束条件等方式，逐步缩小搜索空间，找到最优解。

三、非线性规划非线性规划是一类目标函数或约束条件中包含非线性项的最优化问题。

在实际问题中，很多情况下目标函数和约束条件都是非线性的。

在非线性规划中，参赛者需要选择适当的数学模型，并利用非线性规划求解方法求解最优解。

常见的非线性规划求解方法有牛顿法、拟牛顿法等。

这些方法通过迭代计算，逐步逼近最优解。

四、动态规划动态规划是一种解决多阶段决策问题的数学方法。

在动态规划中，参赛者需要确定状态、决策和状态转移方程，并利用动态规划求解方法求解最优解。

常见的动态规划求解方法有最优子结构、重叠子问题等。

这些方法通过存储中间结果、利用递推关系等方式，逐步求解最优解。

五、模拟与优化模拟与优化是一种常见的数学模型求解方法。

在模拟与优化中，参赛者需要建立数学模型，并利用计算机模拟和优化算法求解最优解。

常见的模拟与优化方法有蒙特卡洛模拟、遗传算法等。

什么是数学建模竞赛数学建模竞赛就是这样。

它名曰数学，当然要用到数学知识，但却与以往所说的那种数学竞赛(那种纯数学竞赛)不同。

它要用到计算机，甚至离不开计算机，但却不是纯粹的计算机竞赛，它涉及物理，化学，生物，电子，农业，管理等各学科，各领域的知识，但也不是这些学科领域里的纯知识竞赛。

它涉及各学科，各领域，但又不受任何一个具体的学科，领域的局限。

它要用到各方面的综合的知识，但还不限此。

选手们不只是要有各方面的知识，还要有驾域这些知识，应用这些知识处理实际问题的能力。

知识是无止境的，你还必须有善于获得新的知识的能力。

总之，数学建模竞赛，即要比赛各方面的综合知识，也比赛各方面的综合能力。

它的特点就是综合，它的优点也是综合。

在这个意义上看，它与任何一个学科领域内的知识竞赛都不相同的特点就是不纯，它的优点也就是不纯，综合就是不纯。

纯数学竞赛，如中学生的国际数学奥林匹克竞赛，或美国大学生的普特南数学竞赛，已经有很长的历史，也为大家所熟悉。

特别是近若干年来我国选手在国际数学奥林匹克竞赛中年年取得好成绩，更使这项竞赛在我国有很高的知名度，在全国各地的质量教高的中学中广泛开展。

纯数学竞赛主要考核选手对数学基础知识的掌握情况逻辑推理及证明的能力和技巧思维是否敏捷，计算能力的强弱等。

试题都是纯数学问题，考试方式是闭卷考试。

参赛学生在规定的时间(一般每次为三小时)内独立做题，不准交头接耳相互讨论，不准看任何书籍和参考资料，不准用计算机(器)。

考题都有标准答案。

当然，选手的解答方法可以与标准答案不同，但其解答方法的正确与否也是绝对的，特别是计算题的得数一定要与标准答案相同。

考试结果，对每个选手的答案给出分数，按分数高低来判定优劣。

尽管也要对参赛的团体(代表一个国家，地区或学校)计算团体总分，但这个团体总分也是将每个团体的选手得分加起来得到的，在比赛过程中同一团体的选手们绝对不能互相帮助。

因此，这样的竞赛从本质上说是个人赛而不是团体赛。

数学建模获奖作品范例数学建模是一种通过数学模型来解决实际问题的方法。

许多学生和研究人员都参与了数学建模竞赛，通过自己的努力和创新，获得了获奖的机会。

本文将以数学建模获奖作品范例为主题，介绍一些获奖作品的内容和方法，以期激发更多人对数学建模的兴趣和热情。

一、基于人口增长的城市规划优化在城市规划过程中，人口增长是一个重要的考虑因素。

一组学生在数学建模竞赛中提出了一种基于人口增长的城市规划优化模型。

他们首先收集了一座城市的人口数据，并通过数学方法对未来的人口增长进行预测。

然后，他们建立了一个优化模型，考虑了城市的土地利用、交通网络和公共设施等因素，以最大化城市的可持续发展和居民的生活质量。

通过对模型的求解和分析，他们得出了一些关于城市规划的有价值的结论，并在竞赛中获得了一等奖。

二、基于数据挖掘的股票预测模型股票市场是一个充满不确定性的领域，许多投资者希望能够通过分析历史数据来预测未来的股票走势。

一组研究人员在数学建模竞赛中提出了一种基于数据挖掘的股票预测模型。

他们首先收集了大量的股票市场数据，并通过数学方法对这些数据进行分析和挖掘。

然后，他们建立了一个预测模型，可以根据历史数据预测未来的股票走势。

通过对模型的验证和比较，他们发现这个模型在股票预测方面具有一定的准确性和可靠性，因此在竞赛中获得了特等奖。

三、基于运筹学的物流优化模型物流是现代经济中一个重要的环节，对于企业的运营效率和成本控制都起着至关重要的作用。

一组学生在数学建模竞赛中提出了一种基于运筹学的物流优化模型。

他们通过收集一家物流公司的运输数据和成本数据，建立了一个数学模型来优化物流网络和运输路径。

通过对模型的求解和分析，他们得出了一些关于物流优化的有益结论，为物流公司提供了一些建议和改进措施。

他们的工作得到了评委的认可，获得了一等奖。

四、基于图论的社交网络分析模型社交网络在当今的互联网时代中扮演着重要的角色，许多人希望能够通过分析社交网络的结构和关系来了解人际关系的特点和演变规律。