全国大学生数学建模竞赛2018年B题智能RG的动态调度策略及优秀论文精选

《2016年全国大学生数学建模竞赛B题解题分析与总结》篇一一、引言2016年全国大学生数学建模竞赛B题，是一道涉及复杂系统分析与优化的实际问题。

该题目要求参赛者运用数学建模的方法，对给定的问题进行深入分析，并寻求最优解决方案。

本文将对B 题的解题过程进行详细分析，并总结经验教训。

二、题目概述B题主要围绕某大型网络公司的员工分配问题展开。

公司需根据员工的能力、需求以及项目的要求，合理分配员工到各个项目组，以实现公司整体效益的最大化。

该问题涉及到多目标决策、优化算法以及复杂系统分析等多个方面。

三、解题分析1. 问题理解：首先，我们需要对题目进行深入理解，明确问题的背景、目标和约束条件。

在这个阶段，我们需要对员工的能力、需求以及项目的要求进行详细的分析，为后续的建模打下基础。

2. 数学建模：根据问题的特点，我们选择建立多目标决策模型。

模型中，我们将员工的能力、需求以及项目的要求作为决策变量，以公司整体效益作为目标函数。

同时，我们还需要考虑各种约束条件，如员工数量的限制、项目需求的满足等。

3. 算法设计：在建立模型后，我们需要设计合适的算法来求解模型。

在这个阶段，我们选择了遗传算法和模拟退火算法进行求解。

遗传算法能够在大范围内搜索最优解，而模拟退火算法则能够在局部范围内进行精细搜索，两种算法的结合能够更好地求解该问题。

4. 求解与优化：在算法设计完成后，我们开始进行求解与优化。

首先，我们使用遗传算法对模型进行粗略求解，得到一组初步的解决方案。

然后，我们使用模拟退火算法对初步解决方案进行优化，以得到更优的解决方案。

在优化过程中，我们还需要不断调整模型的参数和算法的参数，以获得更好的求解效果。

5. 结果分析：在得到求解结果后，我们需要对结果进行分析。

首先，我们需要对结果进行验证，确保结果的正确性和有效性。

然后，我们需要对结果进行敏感性分析，分析各种因素对结果的影响程度。

最后，我们需要提出一些管理建议和改进措施，以帮助公司更好地解决实际问题。

智能 RGV 的动态调度策略摘要：针对智能 RGV 系统一道工序的物料加工作业情况，首先，RGV根据距离就近原则选择下一操作的CNC。

在 RGV 对所有 CNC 完成一次上料操作后，不断进行上下料、清洗作业的循环操作。

考虑到物料加工时间，我们选择离 RGV 最近的 CNC 作为下一个上料对象。

模型反复按顺序进行操作，直到时间达到 8 小时。

代入各组数据计算，得到相应的RGV动态调度模型和相应的求解算法。

关键词：RGV动态调度全局搜索工作时间均衡度一、背景介绍一个智能加工系统的示意，由 8 台计算机数控机床、1 辆轨道式自动引导车、1 条 RGV 直线轨道、1 条上料传送带、1 条下料传送带等附属设备组成。

RGV 是一种无人驾驶、能在固定轨道上自由运行的智能车。

它根据指令能自动控制移动方向和距离，并自带一个机械手臂、两只机械手爪和物料清洗槽，能够完成上下料及清洗物料等作业任务。

1.任务复述与情况分析任务复述：对一般问题进行研究，给出 RGV 动态调度模型和相应的求解算法。

情况分析：要求对只加工一道工序的情况进行一般性研究。

以 8 小时内加工出最多物料为目标，我们给出了以下一道工序 RGV 动态调度模型。

考虑到RGV 移动的时间远小于物料加工时间，我们选择离 RGV 最近的 CNC 作为下一个上料对象。

模型中反复按顺序进行以下操作，直到时间达到 8 小时：1.等待直到 RGV 空闲且至少一个 CNC 空闲2.使 RGV 移动到距 RGV 当前位置最近的空闲 CNC 处3.对该 CNC 进行上下料操作，若有熟料则还需进行清洗作业三、问题求解针对于智能加工系统来说每班次工作共存在两种状态：启动阶段和稳定阶段。

启动阶段：即开始有 CNC 处于空闲状态的阶段，当所有 CNC 都有处于加工过程时，这一阶段结束，在这一阶段，RGV 不存在等待和清洗操作，CNC 只有空闲和正在加工中两个状态。

稳定阶段：即所有 CNC 都开始工作后的情况，在这一阶段 CNC 有正在加工中，成熟等待，正在上下料三个状态；RGV 有等待、移动、上下料、清洗作业四种状态。

关于高等教育学费标准的评价及建议摘要本文通过对近几年来学费变化的研究，综合分析影响学费变化的五个要素，引入了三个变因：学校属性、专业类型、地域差异对学费的影响，对其合理性进行了定量的分析和评价。

首先，我们基于层次分析法建立了模型一。

模型一以五个要素，即教育市场供求关系、全国家庭支付承受力、国家财政及相关社会捐助、个人收益率、教育成本为方案层。

对于教育市场的供求关系我们用灰色预测GM（1，1）模型预测出未来几年的招生人数，用蛛网模型求解稳定的价格点为3225.51 元；对于国家财政及相关社会捐助，我们用回归分析得出其效应关系。

模型一以效率和公平两个标准作为准则层，应用极差归一化思想，构造指标函数，综合建立成对比较矩阵。

我们定义学费合理化指数为目标层，经准则层，得出五个要素对学费合理化指数的组合权重向量。

考虑到成对比较矩阵仍有一定主观因素，我们用熵值取权法修正组合权重向量。

最后，拟合出最佳学费曲线及其波动区间，其中 2007 年的结论值为 3370.75 元。

模型一的突出优点是客观可信，美中不足的是结论为一个平均最优值，没有考虑其他变因的影响，使用的局限性较大。

然后，我们基于学校属性、专业类型、地域差异三个变因对结论的影响建立了模型二。

评价了这三个变因对五个要素的综合影响，修正了五个要素对学费合理化指数的影响，使得结论更趋于合理，应用范围更加广泛。

修正后通过若干数据的检验，得出平均最佳学费约为 3000 元。

基于这两个模型，以及对高校学费现状的了解，我们提出三点主要建议： 1.鼓励高校开拓资金来源渠道，学习国外筹款方式，如发行教育彩票等； 2.建议国家增加助学贷款发放力度，并能够分类别基于不同金额的贷款，并出台一些补贴政策弥补不同地区的差异； 3.大力扶持民办高等院校发展，实现高等教育大众化，这样不仅缓解高等院校招生压力，并且能够促进高校教育健康发展。

本文的特色在于基于翔实丰富的资料，根据五个要素及三个变因的分析，建立了一种合理的高校学费评价体系，其拥有适用性广，稳定性好，灵敏度高等特点，对三个变因，即学校属性、专业类型、地域差异进行了深入定量的分析，并根据模型结论给提出了我们的一些可行性建议。

《2016年全国大学生数学建模竞赛B题解题分析与总结》篇一一、引言2016年全国大学生数学建模竞赛（CUMCM）是面向全国各高校学生的大型数学建模类比赛。

在众多赛题中，B题以其复杂的实际问题背景和深入的应用数学知识引起了广泛关注。

本文旨在针对B题的解题过程进行详细分析，并做出相应的总结。

二、题目概述B题主要描述了一个实际生活中遇到的问题：基于网络平台的交通流量预测。

题目要求参赛者根据历史交通流量数据，分析交通流量的变化规律，并建立数学模型进行预测。

三、解题分析1. 数据收集与预处理首先，我们需要收集相关的历史交通流量数据。

这些数据可能包括时间、地点、交通流量等信息。

收集到的原始数据需要进行清洗和预处理，例如去除异常值、缺失值等，以获得更为准确的数据。

2. 建立数学模型根据数据的特点和问题需求，我们选择合适的数学模型进行建模。

考虑到交通流量与时间的关系较为密切，我们可以选择时间序列分析模型，如ARIMA模型等。

此外，考虑到不同地点之间的交通流量可能存在相互影响，我们还可以引入空间相关性分析，如空间自回归模型等。

3. 模型优化与验证建立数学模型后，我们需要对模型进行优化和验证。

这包括调整模型的参数、对模型进行诊断分析等。

我们可以通过对比模型的预测值与实际值，计算误差指标（如均方误差、平均绝对误差等）来评估模型的性能。

同时，我们还可以使用交叉验证等方法来验证模型的稳定性。

4. 模型应用与结果展示最后，我们将建立的数学模型应用于实际问题中，对未来的交通流量进行预测。

我们将预测结果以图表等形式进行展示，方便评委和观众理解。

同时，我们还可以对结果进行解释和讨论，说明模型的优点和局限性。

四、总结通过本文总结：经过详细的分析与探讨，针对2016年全国大学生数学建模竞赛B题，我们采取了有效的解决策略。

从数据收集与预处理到模型建立与优化，每一步都紧密联系实际，充分考虑了交通流量数据的特性和问题需求。

在建模过程中，我们选择了合适的时间序列分析模型和空间相关性分析模型，旨在捕捉交通流量的变化规律。

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年高教社杯全国大学生数学建模竞赛D题目及优秀论文D题汽车总装线的配置问题一．问题背景某汽车公司生产多种型号的汽车，每种型号由品牌、配置、动力、驱动、颜色5种属性确定。

品牌分为A1和A2两种，配置分为B1、B2、B3、B4、B5和B6六种，动力分为汽油和柴油2种，驱动分为两驱和四驱2种，颜色分为黑、白、蓝、黄、红、银、棕、灰、金9种。

公司每天可装配各种型号的汽车460辆，其中白班、晚班（每班12小时）各230辆。

每天生产各种型号车辆的具体数量根据市场需求和销售情况确定。

附件给出了该企业2018年9月17日至9月23日一周的生产计划。

公司的装配流程如图1所示。

待装配车辆按一定顺序排成一列，首先匀速通过总装线依次进行总装作业，随后按序分为C1、C2线进行喷涂作业。

图1汽车总装线的装配流程图二．装配要求由于工艺流程的制约和质量控制的需要以及降低成本的考虑，总装和喷涂作业对经过生产线车辆型号有多种要求：（1）每天白班和晚班都是按照先A1后A2的品牌顺序，装配当天两种品牌各一半数量的汽车。

如9月17日需装配的A1和A2的汽车分别为364和96辆，则该日每班首先装配182辆A1汽车，随后装配48辆A2汽车。

（2）四驱汽车连续装配数量不得超过2辆，两批四驱汽车之间间隔的两驱汽车的数量至少是10辆；柴油汽车连续装配数量不得超过2辆，两批柴油汽车之间间隔的汽油汽车的数量至少10辆。

若间隔数量无法满足要求，仍希望间隔数量越多越好。

间隔数量在5-9辆仍是可以接受的，但代价很高。

（3）同一品牌下相同配置车辆尽量连续，减少不同配置车辆之间的切换次数。

（4）对于颜色有如下要求：1）蓝、黄、红三种颜色汽车的喷涂只能在C1线上进行，金色汽车的喷涂只能在C2线上进行，其他颜色汽车的喷涂可以在C1和C2任意一条喷涂线上进行。

2）除黑、白两种颜色外，在同一条喷涂线上，同种颜色的汽车应尽量连续喷涂作业。

3）喷涂线上不同颜色汽车之间的切换次数尽可能少，特别地，黑色汽车与其它颜色的汽车之间的切换代价很高。

2018年全国大学生数学建模竞赛题目C：大型百货商场会员画像描绘优秀论文范例三篇（含源代码）摘要本文针对2018年全国大学生数学建模竞赛题目C：大型百货商场会员画像描绘，利用数据分析方法和机器学习算法，提出了三种不同的解决方案，并给出了相应的源代码实现。

三篇优秀论文范例分别从数据预处理、特征工程和模型构建等方面进行了详细的阐述和分析。

通过对比这三篇论文，可以帮助读者更好地理解并掌握解决这一问题的方法和技巧。

1. 引言如今，大型百货商场已成为人们购物的重要场所之一。

针对大型百货商场的会员数据进行画像描绘，能够帮助商场更好地了解顾客群体，提供个性化的购物体验和精准的营销策略。

本文将从不同角度出发，使用数据分析方法和机器学习算法，提出三种解决方案，分别为：基于聚类分析的会员画像、基于关联规则挖掘的会员画像和基于深度学习的会员画像。

2. 数据预处理在进行会员画像之前，首先需要对原始数据进行处理和清洗，使其能够适用于后续的数据分析和建模。

本文通过对会员的购物记录进行提取和转换，得到了适用于各个模型的数据集。

具体的数据预处理方法包括：数据清洗、缺失值处理、异常值处理和数据转换等步骤。

在代码实现中，我们使用了Python语言和Pandas库对数据进行处理，并给出了详细的代码示例。

import pandas as pd# 数据读取data = pd.read_csv('member_data.csv')# 数据清洗data_cleaned = data.dropna() # 删除缺失值# 缺失值处理data_filled = data.fillna(0) # 缺失值填充为0# 异常值处理data_processed = data_filled[data_filled['amount'] <1000] # 剔除购物金额异常大的记录# 数据转换data_transformed = pd.get_dummies(data_processed,columns=['category']) # 将商品类别进行独热编码# 输出处理后的数据data_transformed.to_csv('processed_data.csv', ind ex=False)3. 基于聚类分析的会员画像采用聚类分析的方法，将会员按照购物行为的相似性进行分组，从而描绘出会员的画像。