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小区开放对道路通行的影响摘要城市不断发展，小区不断增多，城市交通要道拥堵，开放小区能否达到优化路网结构的目的一直是人们热议的话题，封闭式小区破坏了城市路网结构，堵塞了城市“毛细血管”，容易造成交通堵塞。
为此针对上述问题，建立如下模型：将所有开放的小区道路和无信号道路都看作是次要无信号干道，使问题尽可能的简化，周边和小区的交通情况就能看作只拥有“主干道”和“次干道”的假设。
来具体分析小区开放对道路通行的影响。
针对问题一，对于能否良好的改善交通，本文将道路模型和影响的参变量都联系起来，将“穿越间隙理论”作为主要参变量，比如交通量、车距、穿越时间等的因素考虑进去得到了初步的模型，并且为了使情况更贴合实际，模仿泰勒公式并引入了修正系数，这样问题一的模型在大致基础上得到了解决。
针对问题二，引入了TPI、TBI、TCR三个评价指标，从不同的方面来研究小区开放对周边道路的影响。
分别对应道路运行指数、时程可靠性指数，交通拥堵率指数。
完全从通行的角度来研究，使得问题更加的具有针对性。
针对问题三，面对具体的问题，也就是开放小区的综合效果。
需要考虑的细节也就越多，增添了司机想要达到路程与时间都少的“最短路”的条件，利用图论的知识从拓扑结构角度完成了考量，另一方面，又从几何结构方面，考虑了圆形的路程对于开放小区的影响，得到了圆形路程可以“拉直”成梯形直线，对于该问题的影响较小。
最后又根据每天的交通高峰期，考虑了在拥堵时间行人也会影响机动车、自行车等的车辆行驶，由此得到了新的修正系数。
针对问题四，根据上述的模型，由于实际复杂程度和理想情况相去甚远，可以采用修建地铁，立交桥，小区出入口方式也变成像红外线灯的自动感应等方法以加快速度，从而减少交通拥堵现象。
本文常用的两个思想方法就是:“修正”，“加权”。
通过这两种思想，得到的模型更加客观、全面、具有可信度。
不仅用了理论分析，而且根据实际数据进行了验算，在此过程中使用到了Excel、Matlab等软件。
数学建模中的图论方法一、前言我们知道，数学建模比赛中有问题A和问题B。
一般而言，问题A是连续系统中的问题，问题B是失散系统中的问题。
因为我们在大学数学教育内容中，连续系统方面的知识的比率较大，而离散数学比率较小。
所以好多人有这样的感觉，A题下手快，而B题不好下手。
其他，在有限元素的失散系统中，相应的数学模型又可以区分为两类，一类是存在有效算法的所谓P类问题，即多项式时间内可以解决的问题。
但是这种问题在MCM中特别少见，事实上，由于比赛是开卷的，参照有关文件，使用现成的算法解决一个P类问题，不可以显示参赛者的建模及解决实诘问题能力之大小；还有一类所谓的NP问题，这种问题每一个都还没有成立有效的算法，或许真的就不行能有有效算法来解决。
命题经常以这种NPC问题为数学背景，找一个详细的实质模型来考验参赛者。
这样增添了成立数学模型的难度。
但是这也其实不是说没法求解。
一般来说，因为问题是详细的实例，我们可以找到特其他解法，或许可以给出一个近似解。
图论作为失散数学的一个重要分支，在工程技术、自然科学和经济管理中的好多方面都能供给有力的数学模型来解决实诘问题，所以吸引了好多研究人员去研究图论中的方法和算法。
应当说，我们对图论中的经典例子或多或少仍是有一些认识的，比方，哥尼斯堡七桥问题、中国邮递员问题、四色定理等等。
图论方法已经成为数学模型中的重要方法。
好多灾题因为归纳为图论问题被奇妙地解决。
并且，从历年的数学建模比赛看，出现图论模型的频次极大，比方：AMCM90B－扫雪问题；AMCM91B－找寻最优Steiner树；AMCM92B－紧迫修复系统的研制(最小生成树)AMCM94B－计算机传输数据的最小时间(边染色问题)CMCM93B－足球队排名(特点向量法)CMCM94B－锁具装箱问题(最大独立极点集、最小覆盖等用来证明最优性)CMCM98B－灾情巡视路线(最优回路)等等。
这里面都直接或是间接用到图论方面的知识。
2016 年“认证杯”数学中国数学建模网络挑战赛第二阶段B 题低分辨率下看世界数码摄像技术被广泛使用于多种场合中。
有时由于客观条件的限制，拍摄设备只能在较低的分辨率下成像。
为简单起见，我们只考虑单色成像。
假设成像的分辨率为32 _ 64，成像方式是将整个矩形视野划分成32 _ 64 个相同大小的矩形格子，图像中每个像素的取值为对应格子的亮度平均值。
每间隔一定时间拍摄一帧图像，运动的画面体现为图像的序列。
第一阶段问题：现在整个视野区域向某个方向缓慢运动，拍摄到的系列图像实时地传输到计算机中。
请你建立合理的数学模型和算法，通过分析实时拍摄的图像，使用尽量少的时间，以判断出运动的方向。
第二阶段问题：对一副静态的图像而言，每个像素对应于视野中的一个格子，每个格子内部的细节信息已经无法还原。
但如果在视野移动的过程中拍摄系列图像，我们通过对多帧图像进行对比分析，仍然有可能还原出来一些在单张照片中无法体现的细节。
请建立合理的数学模型和算法，通过对多帧图像进行分析，尽可能多地还原出被摄物的细节。
A 题洗衣机洗衣机是普及率极高的家用电器，它给人们的生活带来了很大的方便。
家用洗衣机从工作方式来看，有波轮式、滚筒式、搅拌式等若干种类。
在此基础上，各厂商也推出了多种具体方案，设计了不同的几何及运转参数，诸如波轮的外形、内筒的内壁形状、旋转方式和转速等。
不同设计方案的净衣效能和对衣物的损伤程度各不相同。
第一阶段问题：1. 请你建立合理的指标，衡量洗衣机的净衣效能和对衣物的损伤程度。
2. 请你建立合理的数学模型，对典型的波轮式和滚筒式家用洗衣机的工作方式进行分析，并分别估算这两种工作方式的净衣效能和对衣物的损伤程度。
为简单起见，我们可以只考虑洗涤过程，不考虑漂洗和脱水过程。
第二阶段问题：用户总是希望洗衣机能尽量提高净衣效能，而且能够尽量减小洗涤过程对衣物的机械损伤。
为此，请你建立合理的数学模型，对典型的家用洗衣机进行优化的设计。
2016数学建模d题（最新版）目录1.2016 年数学建模竞赛 D 题概述2.题目背景及要求3.题目分析4.解题思路与方法5.结论正文【2016 年数学建模竞赛 D 题概述】2016 年数学建模竞赛 D 题是一道涉及运筹学、图论和最短路径问题的题目，要求参赛选手具备一定的数学基础和编程能力。
题目要求参赛选手分析一个快递公司的运营情况，通过构建数学模型来优化快递员的派送路线，从而提高派送效率。
【题目背景及要求】随着电子商务的快速发展，快递行业也呈现出高速增长的态势。
为了降低运营成本、提高服务质量，快递公司需要对快递员的派送路线进行合理规划。
题目要求参赛选手根据给定的城市地图、快递员的位置、派送任务以及时间限制等因素，构建一个最优的派送路线。
【题目分析】题目的核心是要求建立一个最优的派送路线，可以通过图论中的最短路径问题来解决。
首先，将城市地图抽象为一个加权图，其中节点表示快递员的位置，边表示相邻位置之间的距离。
然后，通过最短路径算法（如Dijkstra 算法或 A*算法）求解从快递员位置到所有派送任务的最短路径，从而得到最优派送路线。
【解题思路与方法】1.根据题目给出的数据，构建城市地图的加权图模型。
2.选择合适的最短路径算法（如 Dijkstra 算法或 A*算法）。
3.编写程序实现最短路径算法，求解从快递员位置到所有派送任务的最短路径。
4.根据求解结果，得到最优派送路线。
【结论】通过以上步骤，可以得到 2016 年数学建模竞赛 D 题的解答。
构建合理的数学模型，结合图论中的最短路径问题，可以有效地解决快递员的派送路线优化问题。
