全国数学建模大赛2021C题
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高等数学应用之生产企业原材料规划—2021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题发布时间:2021-12-13T02:25:24.403Z 来源:《科学与技术》2021年9月26期作者:史轩豪1,王岚静2,赵恩超2,张翔宇1,张仕诚1,李晓敏3**[导读] 本文针对生产企业原材料的订购与运输规划的问题,构建了供应特征量化模型、保障企业生产评价模型等。
史轩豪1,王岚静2,赵恩超2,张翔宇1,张仕诚1,李晓敏3**1.山东协和学院工学院,山东济南2501092.山东协和学院计算机学院,山东济南2501093.山东协和学院基础部,山东济南250109摘要:本文针对生产企业原材料的订购与运输规划的问题,构建了供应特征量化模型、保障企业生产评价模型等。
首先,要求对402家供应商的供货特征进行量化分析,其次确定50家最重要的供应商,本文经由数据分析得出了了3个供应特征指标,分别为信誉度、生产能力和柔性,得到较为准确的对于三个指标的权值,将三个指标权重进行分配得出保障企业生产评价模型,运用MATLAB软件编程求解,得出了保障企业生产的50家供应商ID。
关键词:供应特征产能增值一引言随着社会经济向集约化经济发展,建筑类的生产企业对于木材的需求量是巨大的,在企业生产过程中,木材原材料的订购和运输计划显得尤为重要,尤其是对于企业和第三方物流的供货商来说都存在着商机。
然而“高投资、高费用、低效能”的粗放物流模式造成了极大的浪费。
二问题分析根据本文对于本题的思路,在对于附件一数据的分析处理过后,定义信誉度、生产能力、柔性三个供应特征指标。
其次本文利用层次分析法对三个指标进行层次分析。
其中三个指标所赋的权值是通过通过建筑及装饰供应链研究方向的专家小组和向从事建筑行业的人员发放问卷得到的,保证了指标的真实可靠性。
其次根据权重建立保障企业生产最重要的数学评价模型。
通过模型求解计算出50家最重要的供应商。
三结果分析3.1供应特征量化模型建立与分析1)数据的程序化批量处理将数据进行简单的排序和归类便可进行量化分析,由于问题一不考虑材料分类这一数据,将其暂时删除。
《数学建模2021C题解析用Matlab》一、引言数学建模是一门研究怎样应用数学知识和方法来解决实际问题的学科。
而在数学建模的实际应用中,Matlab是一个常用的数学建模工具。
本文将以2021年C题为例,介绍用Matlab进行数学建模的方法和步骤。
二、题目分析2021年C题的题目是关于某体育场馆的冷却系统优化问题。
通过分析题目,我们可以了解到需要解决以下几个问题:1. 如何建立冷却系统的数学模型?2. 如何优化冷却系统的参数以提高效率?3. 如何利用Matlab进行模拟实验和数据分析?三、建立数学模型在建立数学模型时,我们需要考虑以下因素:1. 建立冷却系统的热传导方程和流体力学方程;2. 考虑不同参数对于冷却系统的影响;3. 建立合适的边界条件和初始条件。
在Matlab中,我们可以通过编写相应的程序来建立数学模型,并进行模拟实验。
我们可以利用Matlab来解决热传导方程和流体力学方程,得到冷却系统的温度分布和流速分布。
我们可以通过改变不同参数,比如冷却系统中的换热器面积、流体的流速等,来观察参数变化对系统性能的影响。
四、优化冷却系统在优化冷却系统时,我们可以利用Matlab来进行参数优化。
通过设置合适的优化目标和约束条件,可以通过Matlab内置的优化函数来优化冷却系统的参数。
我们可以通过最小化能耗或最大化换热效率来优化冷却系统的参数。
在优化过程中,我们还可以利用Matlab来进行灵敏度分析,以了解不同参数对于系统性能的影响程度。
这将有助于我们更好地理解冷却系统的特性,并为优化提供更多的参考信息。
五、个人观点和理解通过上述分析和讨论,我认为Matlab作为数学建模的工具,具有很高的灵活性和可扩展性。
它不仅可以帮助我们建立复杂的数学模型,还可以进行模拟实验、数据分析和参数优化。
我相信在数学建模的实际应用中,Matlab将会发挥越来越重要的作用。
六、总结通过以上分析,我们可以清晰地了解了如何利用Matlab进行数学建模,尤其是在解决冷却系统优化问题时的具体方法和步骤。
2021国赛数模c题摘要:I.引言A.2021 国赛数模C 题介绍B.问题的背景和重要性II.问题分析A.问题概述B.关键概念解析C.解题思路梳理III.解题过程A.数据收集和预处理B.模型构建与优化C.结果分析与评估IV.结论与展望A.问题解决方案总结B.模型的局限性及改进方向C.对实际应用的意义和价值正文:I.引言2021 国赛数模C 题针对的是新冠疫情背景下的一个实际问题。
该问题具有很强的现实意义,旨在通过数学建模的方法,为我国在疫情防控中做出科学决策提供支持。
本文将对该问题进行详细分析,并提供一种可能的解决方案。
II.问题分析A.问题概述2021 国赛数模C 题要求参赛者构建一个模型,用于预测某个城市在新冠疫情期间,不同防控措施下的病例增长情况。
这个模型的目标是在尽可能短的时间内,为政府部门提供关于防控策略的有效信息。
B.关键概念解析为了解决这个问题,我们需要首先理解一些关键概念,如基本再生数(R0)、潜伏期、传播速度等。
基本再生数表示一个感染者在没有干预措施的情况下,平均能够传染给多少健康人。
潜伏期是指从感染到出现症状的时间。
传播速度则是用来描述病毒传播能力的指标。
C.解题思路梳理解决这个问题的关键是将问题分解为几个部分,分别考虑。
首先,我们需要收集有关疫情的数据,包括病例数、感染者的行动轨迹、接触者信息等。
然后,对这些数据进行预处理,以便进行后续分析。
接下来,构建一个数学模型,用于描述疫情传播的过程。
最后,对模型进行优化和调整,以达到预测病例增长的目的。
III.解题过程A.数据收集和预处理在这个阶段,我们需要收集有关疫情的大量数据。
这些数据可能来自官方公布的病例报告、新闻报道、社交媒体等。
收集到数据后,我们需要进行预处理,如数据清洗、格式转换等,以便进行后续分析。
B.模型构建与优化根据收集到的数据和问题背景,我们可以构建一个数学模型,用于描述疫情传播的过程。
这个模型可以是一个微分方程模型、神经网络模型或其他类型的模型。
精品资料全国大学生数学建模大赛c题........................................输油管的布置模型摘要建造炼油厂时要综合各方面的情况,对输油管线作周密的布置,因为输油管线的不同布置将直接影响总费用的多少。
某油田计划在铁路线一侧建造两家炼油厂,为了方便运送成品油,需在铁路线上增建一个车站。
此种模式具有一定的普遍性,油田设计院希望建立管线建设费用最省的一般数学模型与方法。
对于问题1,综合考虑铺设时,不同生产能力造成的输油管线标准不同和是否有共用管线以及共用管线与非共用管线费用同异等问题,建立模型:n y p y b a x m y b a x Z ⨯+⨯-+-+⨯-+-=21222121)()()()(min结合模型建立过程的流程图,用图形结合法和比较分析法来确定可能出现的各种情形,通过赋值,得出不同情况下的最优化模型。
对于问题2,考虑到城区必须的拆迁和工程补偿等附加费用,建立优化模型:my k m y b c l m y y c x y a x Z ⨯++⨯-+-+⨯-+-+-+=)()(()())()()((min 20220222用Lingo 软件求解,得出:车站应建在离炼油厂A 所在线5.45km ,且共用管线1.85km 时费用最少,最少费用为=min Z 282.70(万元)。
对于问题3,是在问题2 的基础上,做进一步改进,将问题2中的特殊模型一般化,建立优化模型:322022202122)()()()()()(min m y k m y b c l m y y c x m y a x Z ⨯++⨯-+-+⨯-+-+⨯-+=用Lingo 软件求解,得出:车站应建在离A 炼油厂所在线6.73km ,且共用管线0.14km 时费用最少,最少费用为:=min Z 252.00(万元)。
关键词:数形结合 Lingo 程序 优化方案 最小费用1、问题的提出1.1基本情况某油田计划在铁路线一侧建造两家炼油厂同时在铁路线上增建一个车站,用来运送成品油。
中国研究生数学建模竞赛试题汇总2021赛题汇总2021-A:相关矩阵组的低复杂度计算和存储建模2021-B:空气质量预报二次建模2021-C:帕金森病的脑深部电刺激治疗建模研究2021-D:抗乳腺癌候选药物的优化建模2021-E:信号干扰下的超宽带(UWB)精确定位问题2021-F:航空公司机组优化排班问题2020赛题汇总2020-A:芯片相噪算法2020-B:汽油辛烷值建模2020-C:面向康复工程的脑信号分析和判别建模2020-D:无人机集群协同对抗2020-E:能见度估计与预测2020-F:飞行器质心平衡供油策略优化2019赛题汇总2019-A: 无线智能传播模型2019-B:天文导航中的星图识别2019-C:视觉情报信息分析2019-D:汽车行驶工况构建2019-E:全球变暖?2019-F:多约束条件下智能飞行器航迹快速规划2018赛题汇总2018-A :关于跳台跳水体型系数设置的建模分析2018-B:光传送网建模与价值评估2018-C:对恐怖袭击事件记录数据的量化分析2018-D:基于卫星高度计海面高度异常资料获取潮汐调和常数方法及应用2018-E:多无人机对组网雷达的协同干扰2018-F:机场新增卫星厅对中转旅客影响的评估方法2017赛题汇总2017-A:无人机在抢险救灾中的优化运用2017-B:面向下一代光通信的VCSEL激光器仿真模型(华为命题)2017-C:航班恢复问题2017-D:基于监控视频的前景目标提取2017-E:多波次导弹发射中的规划问题2017-F:构建地下物流系统网络2016赛题汇总2016-A:多无人机协同任务规划2016-B:具有遗传性疾病和性状的遗传位点分析2016-C:基于无线通信基站的室内三维定位问题2016-D:军事行动避空侦察的时机和路线选择2016-E:粮食最低收购价政策问题研究2015赛题汇总2015-A:水面舰艇编队防空和信息化战争评估模型2015-B:数据的多流形结构分析2015-C:移动通信中的无线信道“指纹”特征建模2015-D:面向节能的单/多列车优化决策问题2015-E:数控加工刀具运动的优化控制2015-F:旅游路线规划问题2014赛题汇总2014-A:小鼠视觉感受区电位信号(LFP)与视觉刺激之间的关系研究2014-B:机动目标的跟踪与反跟踪2014-C:无线通信中的快时变信道建模2014-D:人体营养健康角度的中国果蔬发展战略研究2014-E:乘用车物流运输计划问题2013赛题汇总2013-A:变循环发动机部件法建模及优化2013-B:功率放大器非线性特性及预失真建模2013-C:微蜂窝环境中无线接收信号的特性分析2013-D:空气中PM2.5问题的研究2013-E:中等收入定位与人口度量模型研究2013-F:可持续的中国城乡居民养老保险体系的数学模型研究2012赛题汇总2012-A:基因识别问题及其算法实现2012-B:基于卫星无源探测的空间飞行器主动段轨道估计与误差分析2012-C:有杆抽油系统的数学建模及诊断2012-D:基于卫星云图的风矢场(云导风)度量模型与算法探讨2011赛题汇总2011-A:基于光的波粒二象性一种猜想的数学仿真2011-B:吸波材料与微波暗室问题的数学建模2011-C:小麦发育后期茎秆抗倒性的数学模型2011-D:房地产行业的数学建模2010赛题汇总2010-A:确定肿瘤的重要基因信息2010-B:与封堵溃口有关的重物落水后运动过程的数学建模2010-C:神经元的形态分类和识别2010-D:特殊工件磨削加工的数学建模2009赛题汇总2009-A:我国就业人数或城镇登记失业率的数学建模2009-B:枪弹头痕迹自动比对方法的研究2009-C:多传感器数据融合与航迹预测2009-D:110警车配置及巡逻方案2008赛题汇总2008-A:汶川地震中唐家山堰塞湖泄洪问题2008-B:城市道路交通信号实时控制问题2008-C:货运列车的编组调度问题2008-D:中央空调系统节能设计问题2007赛题汇总2007-A:建立食品卫生安全保障体系数学模型及改进模型的若干理论问题2007-B:机械臂运动路径设计问题2007-C:探讨提高高速公路路面质量的改进方案2007-D:邮政运输网络中的邮路规划和邮车调度2006赛题汇总2006-A:Ad Hoc网络中的区域划分和资源分配问题2006-B:确定高精度参数问题2006-C:维修线性流量阀时的内筒设计问题2006-D:学生面试问题2005赛题汇总2005-A:Highway Traveling time Estimate and Optimal Routing 2005-B:空中加油2005-C:城市交通管理中的出租车规划2005-D:仓库容量有限条件下的随机存贮管理2004赛题汇总2004A:发现黄球并定位2004B:实用下料问题2004C:售后服务数据的运用2004D:研究生录取问题。
2021年数模小美赛C题翻译参考C题原文Why people turn to terrorism, and especially suicidal terrorism?What arethe major reasons? It’s typically a combination of big issues and little ones, or what some call “push and pull” factors. The bigger issues include alienation, shared anger or outrage (e.g. at some foreign policy), frustration, disillusionment, a sense of victimization by the actions, or in the case of Syria, inactions, of others.The littler issues, the “lures” include the perceived benefits of turning - e.g. adventure, excitement, camaraderie, a sense of belonging,being part of something far bigger etc. The key to understanding is not just to ask why people turn but how they turn, and what strategies recruiters use in that process. Effective recruiters will use whatever tools in their arsenal to pull someone in, whether it is convincing them of their duty to go fight in defense of others,to convincing them that involvement offers them a way out of the humiliation and victimization the recruiter will remind the young person they are otherwise destined to face at home. Radicalization,and how it relates to recruitment (and how we respond to it) is a constantly changing system. Some extreme traits are not as disadvantageous for fitness, as they appear to be for social adaptation orwell-being, even when severely disordered subjects are examined.In fact, some traits increase in severity, they become more advantageous for attracting more mates and even producing more offspring.This would characterize these traitsas risky shortcuts to fitness,owing less to failures than to the twists and turns made by genes in order to perpetuate themselves. Why someone joins today is different to why someone might have joined even the same group three years ago. The idealism that helps draw someone into terrorism often conflicts with the reality as experienced by the newly minted recruit.Entrapment (in a psychological sense) develops quickly and recruits haveto cope with that disillusionment one way or another.You acquiesce to it and move on, maybe by embracing ideological content or seeking comfort in the camaraderie. Or you struggle with and try to conceal it until you can get out. Some terrorists report being disillusioned long before they have been able to disengage from terrorism. They report a sense of suffocation - being unable to leave for fear of retaliation (either by the terrorists or by the State) and being equally afraid of their disillusionment being detected by those close to them in the movement. We need to do a better job of providing “o ff-ramps”not just for people who are on the road to terrorism in the first place, butalso to those who have gotten themselves in a jam and want to get out beforeit’s too late. We need to know their certain psychologicalcharacteristics.Consider two questions. First: Who are you? What makes you different from your peers, in terms of the things you buy, the clothes you wear, and the car you drive (or refuse to)? What makes you unique in terms of your basic psychological make-up-the part of you that makes you do the things you do, say the things you say, and feel the things you feel? And the second question: How do you use the internet?Although these questions may seem unrelated, they’re not. Clearly the content of your internet usage cansuggest certain psychological characteristics. Spending a lot of late nights playing high stakes internet poker? Chances are you are1 / 42021年数模小美赛C题翻译参考a risk taker. Like to post videos of yourself doing karaoke on YouTube? Clearly an extravert. Choose to play as a opposite gender character in online games? You want to get attention or kinder treatment from other players.But what about the mechanics of your internet usage - how often you email others, chat online, stream media, play game, or multi-task (switch from one application or website to another)? Can these behaviors - regardless of their content - also predict psychological Why people turn to terrorism, andespecially suicidal terrorism?What are the major reasons? It’s typically a combination of bi g is sues and little ones, or what some call “push and pull” factors. The bigger issues include alienation, shared anger or outrage (e.g.at some foreign policy), frustration, disillusionment, a sense ofvictimization by the actions, or in the case of Syria, inactions, ofothers.The littler issues, the “lures” include the perceived benefits of turning - e.g. adventure, excitement, camaraderie, a sense of belonging,being part of something far bigger etc. The key to understanding is not just to ask why people turn but how they turn, and what strategies recruiters use in that process. Effective recruiters will use whatever tools in their arsenal to pull someone in, whether it is convincing them of their duty to go fight in defenseof others,to convincing them that involvement offers them a way out of the humiliation and victimization the recruiter will remind the young person theyare otherwise destined to face at home. Radicalization,and how it relates to recruitment (and how we respond to it) is a constantly changing system. Some extreme traits are not as disadvantageous for fitness, as they appear to befor social adaptation or well-being, even when severely disordered subjectsare examined.In fact, some traits increase in severity, they become more advantageous for attracting more mates and even producing more offspring.This would characterize these traits as risky shortcuts to fitness, owing less to failures than to the twists and turns made by genes in order to perpetuate themselves.Why someone joins today is different to why someone might have joined even the same group three years ago. The idealism that helps draw someone into terrorism 1characteristics?Assume we can monitor some people’s Internet use. We didn’t know what people were looking at on the internet (for example, depressed person - a dead giveaway), but merely how they were using the internet. None of the data categories gave specific information about what websites people were visiting, the content of their emails or chats, or the types of files being downloaded - they simply indicated the extent to which people used different broad categories of net-based resources, as well as differences in people’s tendency to use many resources at once.Task 1: Build a mathematical model to obtain a risk index, so we can evaluate the situation of each monitored person use it.Task 2: Experts use the expression big data to indicate huge amounts of information. We’ll get a lot of monitoring data, Please develop a series of statistical techniques to categorize them in an effective, fast and automatic manner.Task 3: If President Obama asked for your advice on fighting terrorism, what would you tell him? What should he do about ISIS?2 / 42021年数模小美赛C题翻译参考*Your ICM submission should consist of a 1 page Summary Sheet and your solution cannot exceed 20 pages for a maximum of 21 pages.C题翻译为什么人们转向恐怖主义,特别是自杀的恐怖主义?主要的原因是什么?它通常是一个大问题和小的组合,或者说什么叫做“推拉”因素。
2021年数学建模国赛题目
2021年全国大学生数学建模竞赛题目
题目:共享单车调度优化
问题:随着共享经济的发展,共享单车在城市出行中发挥着越来越重要的作用。
然而,单车的投放、调度和回收等管理问题也随之凸显出来。
为了解决这些问题,我们需设计一个优化的调度方案。
要求:
1.建立数学模型来描述共享单车的调度问题,包括车辆的投放、调度和回收等环
节。
2.根据实际数据,运用数学模型进行模拟,比较不同调度方案的优劣。
3.提出一个切实可行的优化调度方案,以减少车辆的空驶、提高车辆的利用率和满
足用户的需求。
4.预测在不同时间段和不同地点的车辆需求,为单车调度提供决策支持。
5.考虑环保和可持续发展,提出一个环保、经济的调度方案。
注意:解答应详细清晰,合理运用数学符号和公式,并附有必要的解释和推理。
2021年高教社数学建模c题获奖比例在2021年的高教社数学建模竞赛中,参赛选手们通过分析、建模和求解,展现了出色的数学建模能力,尤其是在C题方面更是有不少亮眼的表现。
在这篇文章中,我们将深入探讨2021年高教社数学建模C题的获奖比例,并从不同角度进行全面评估。
让我们从参赛选手的整体数量和获奖人数的比例出发,来理解2021年高教社数学建模C题获奖情况。
数据显示,今年参赛选手总数为XXX 人,其中获奖人数为XXX人,相比往年呈现出了XX%的增长,这无疑是一个令人振奋的成绩。
这说明越来越多的学生对数学建模竞赛产生了浓厚的兴趣,并且在C题方面取得了令人瞩目的成绩。
接下来,让我们从不同地区或院校的表现来分析2021年高教社数学建模C题的获奖比例。
据统计,来自北京、上海、广州等一线城市的学生在C题中获奖比例较高,这可能与这些地区学生的数学基础扎实、竞赛资源丰富等因素有关。
而在一些中西部地区或普通本科院校,获奖比例相对较低,这也提醒我们要重视基础教育和学科建设的均衡发展,为更多学生提供展示自己的舞台。
我们还需要从专业背景、研究方向等角度来分析2021年高教社数学建模C题的获奖比例。
有数据显示,数学、计算机、经济金融等专业背景的学生在C题中获奖比例较高,而在人文、社科等其他专业背景下,获奖比例相对较低。
这说明数学建模竞赛对于数理化工类专业的学生更有吸引力,同时也提醒我们要拓宽数学建模竞赛的参与面,让更多专业背景的学生有机会展现自己的才华。
2021年高教社数学建模C题的获奖比例呈现出了积极向上的趋势,但也存在着地区、专业背景等方面的差异。
希望未来能够进一步加强数学建模竞赛的宣传推广,鼓励更多的学生参与进来,同时也要关注教育资源的公平分配和专业发展的多样性,为数学建模竞赛营造更加公平、公正的竞赛环境。
个人观点:作为一名数学建模爱好者,我对2021年高教社数学建模C题的获奖比例感到十分振奋和鼓舞。
数学建模竞赛不仅可以锻炼学生的数学建模能力,还可以培养学生的团队合作精神和创新能力,是一项非常有益的竞赛活动。
全国⼤学⽣数学建模⼤赛2021卷III答案解析1、解:以竖直黄⾊平⾯(充电区域)的中线为对称轴,找到A点关于该充电区域的对称点A,,连接A,与B两点,如下图所⽰:连接A,与B,在充电区域有⼀个交点,则该交点点即为⽆⼈机要充电的区域,⽆⼈机的最佳飞⾏路线为:A-充电点-B;原理为:两点之间,线段最短。
2、程序代码:#include <iostream>#include <string>using namespace std;int main(){string str[80], temp;int i, j, n,m=4,sum=67;cin>>n;for (i=0; i<n; i++){cin>>str[i];}for (i=0; i<n; i++)for (j=i+1; j<n; j++)if (str[i]>str[j]){temp=str[i], str[i]=str[j], str[j]=temp;}for (i=0, cout<<"排序后的结果为:\n"; i<n; cout<<str[i++]<<endl);printf("m所占的百分⽐为:%d/%d",m,sum);return 0;}运⾏结果:(先输⼊共有的字母数67,依次输⼊字母,此处以6为测试⽤例)6yreiuy排序后的结果为:eiruyym所占的百分⽐为:4/67--------------------------------Process exited after 15.06 seconds with return value 0请按任意键继续. . .3、修改后的程序为:(这道题没有运⾏出来丫,答案是错的)clearclcd=200;b=0.6;cm=10;c=15;k=0.9;r=0.2;for a=0.5:0.02:0.9cd=(b*(d-a*cm)*(c+r^2))/(4*a*c*k^2-(c+r^2)*b^2);ms=(b*(d-a*cm)*(c+r^2))/(8*a*c*k^2-(c+r^2)*b^2);hold onplot(a,cd,'b-',a,ms,'k-')plot(cd,'b-',,ms,'k-')end4、这些⽅程可以被改写成:(3.4)且当x i和y i的所有值都满⾜时,代⼊x i和y i,上述⽅程就可以解出a和b。
21年全国数学建模竞赛c题一、题目背景与分析2021年全国数学建模竞赛C题是一道具有实际背景的数学问题。
题目描述如下:某地区计划对一批新型太阳能路灯进行试推广,为了评估其效果,需要在不同地点设置一定数量的试点。
题目要求根据路灯的照明距离、太阳能辐射强度、地形因素等条件,建立优化模型,合理布置试点,使得整个地区的照明效果最优。
二、数学模型建立1.问题抽象:可以将问题抽象为在给定条件下,求解最优的点位布置策略。
具体来说,需要建立一个关于路灯照明距离、太阳能辐射强度和地形因素的数学模型,以求解最优的试点布置方案。
2.参数设定:设路灯的照明距离为d,太阳能辐射强度为I,地形因素为T。
假设各个地点的地形因素相同,可以用一个参数表示。
3.目标函数:为了使整个地区的照明效果最优,可以建立如下的目标函数:最大化Σd^2 * I * T其中,Σ表示对所有试点的求和。
4.约束条件:根据实际情况,设置以下约束条件:1) 太阳能辐射强度I和地形因素T需满足0 <= I <= 1,0 <= T <= 1;2) 路灯的照明距离d需满足0 <= d <= 最大照明距离;3) 试点数量需满足总共设置的试点数量不超过预设数量。
三、模型求解与结果分析1.求解方法:可以使用线性规划(Linear Programming,LP)方法求解该优化问题。
线性规划是一种求解带有线性约束条件的线性目标函数最优化问题的方法。
2.求解步骤:1) 整理题目条件,列出目标函数和约束条件;2) 构建线性规划模型,输入求解器(如Excel的求解器、Python的SciPy库等);3) 运行求解器,得到最优解。
3.结果分析:根据求解结果,分析各个地点的路灯照明距离、太阳能辐射强度和地形因素对最优试点布置方案的影响。
同时,可以对结果进行敏感性分析,探讨参数变化对最优解的影响。
四、实际应用与拓展1.实际应用:通过建立的数学模型,可以为地区路灯规划提供科学依据。
高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示(C066)2021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示(C066)全国大学生数学建模竞赛组委会2021-10-251 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_01.jpg2 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_02.jpg3 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_03.jpg4 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_04.jpg5 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_05.jpg6 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_06.jpg7 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_07.jpg8 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_08.jpg9 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_09.jpg10 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_10.jpg11 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_11.jpg12 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_12.jpg13 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_13.jpg14 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_14.jpg15 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_15.jpg16 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_16.jpg17 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_17.jpg18 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_18.jpg19 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_19.jpg20 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_20.jpg21 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_21.jpg22 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_22.jpg23 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_23.jpg24 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_24.jpg25 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_25.jpg26 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_26.jpg27 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_27.jpg28 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_28.jpg29 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_29.jpg30 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_30.jpg31 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_31.jpg32 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_32.jpg33 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_33.jpg34 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_34.jpg35 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_35.jpg36 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_36.jpg37 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_37.jpg38 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_38.jpg39 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_39.jpg40 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_40.jpg41 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_41.jpg42 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_42.jpg43 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_43.jpg44 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_44.jpg45 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_45.jpg46 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_46.jpg47 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_47.jpg48 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_48.jpg49 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_49.jpg50 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_50.jpg51 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_51.jpg52 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_52.jpg53 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_53.jpg54 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_54.jpg55 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_55.jpg56 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_56.jpg57 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_57.jpg58 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_58.jpg59 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_59.jpg60 / 602021高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示C066_页面_60.jpg未经全国大学生数学建模竞赛组委会书面许可,请勿转载。
数学建模国赛试题一、单选题1.已知角α的顶点与原点重合,始边与x 轴的非负半轴重合,终边在直线3y x =上,则sin 4πα⎛⎫+= ⎪⎝⎭( ) A.25 25 5 D.52.下列函数中,既是偶函数又在区间(0),-∞上单调递增的是() A .2(1)f x x = B .()21f x x =+ C .()2f x x = D .()2x f x -= 3.命题:00x ∃≤,20010x x -->的否定是( )A .0x ∀>,210x x --≤B .00x ∃>,20010x x -->C .00x ∃≤,20010x x --≤ D .0x ∀≤,210x x --≤4.要得到函数2sin x y e =的图像,只需将函数cos2x y e =的图像()A .向右平移4π个单位B .向右平移2π个单位C .向左平移4π个单位D .向左平移2π个单位5.“1<x <2”是“x <2”成立的A.充分不必要条件B.必要不充分条件C.充分必要条件D.既不充分也不必要条件6.设32x y +=,则函数327x y z =+的最小值是( )A.12B.6C.27D.307.设集合{}{}234345M N ==,,,,,, 那么M N ⋃=( )A.{} 2345,,,B.{}234,,C.{}345,,D.{}34,8.已知函数()f x 的定义域为[0,2],则(2)()1f x g x x =-的定义域为( ) A.[)(]0,11,2 B.[)(]0,11,4 C.[0,1) D.(1,4]9.下列计算正确的是A.()22x y x y +=+B.()2222x y x xy y -=-- C.()()2111x x x +-=- D.()2211x x -=- 10.已知m 3=n 4,那么下列式子中一定成立的是( )A .4m =3nB .3m =4nC .m =4nD .mn =1211.在△ABC 中,角A ,B ,C 的对边分别为a ,b ,c ,若a =3,b =5,c =2acosA ,则cosA =( )A .13 B .4 C .3 D .3二、填空题12.定义在(1,1)-上的函数()f x 满足()()()1f x g x g x =--+,对任意的1212,(1,1),x x x x ∈-≠,恒有()()()12120f x f x x x -->⎡⎤⎣⎦,则关于x 的不等式(21)()2f x f x ++>的解集为( )。
2021年研究生数学建模题目(最新版)目录一、2021 年研究生数学建模题目概述二、题目的具体内容三、题目的难度分析四、题目的解决思路和方法五、总结正文一、2021 年研究生数学建模题目概述2021 年研究生数学建模题目在 9 月份公布,这是一项全国范围内的赛事,吸引了众多研究生参加。
数学建模题目旨在考查研究生的数学应用能力、创新思维和团队协作精神,对于提高研究生的综合素质具有重要的意义。
二、题目的具体内容2021 年的研究生数学建模题目分为 A、B、C 三道题目,具体内容如下:A 题:无人机配送系统的优化设计B 题:基于图像识别的商品推荐系统C 题:疫情期间的城市交通管理三、题目的难度分析A 题主要涉及到运筹学、图论等数学知识,需要对无人机配送系统进行建模和优化,具有一定的难度;B 题主要涉及到机器学习、图像识别等技术,需要对商品图像进行处理和分析,推荐出相关商品,难度适中;C 题主要涉及到城市交通流理论、疫情防控等知识,需要对城市交通进行管理和优化,同时考虑疫情防控措施,难度较大。
四、题目的解决思路和方法针对 A 题,可以采用运筹学中的网络流理论,建立无人机配送系统的数学模型,通过求解最优路径,实现配送效率的优化;针对 B 题,可以利用机器学习和图像识别技术,对商品图像进行特征提取和分类,建立推荐系统的数学模型,实现商品推荐的精准化;针对 C 题,可以运用城市交通流理论,建立城市交通管理的数学模型,结合疫情防控措施,实现交通的优化管理。
五、总结2021 年研究生数学建模题目涵盖了多个领域,既有理论知识的应用,也有技术实践的考查,对于提高研究生的综合素质和创新能力具有积极的推动作用。
全国数学建模大赛2021C题
2021高教社杯全国大学生数学建模竞赛
承诺书
我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.
我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上
咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资
料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文
献中明确列出。
我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则
的行为,我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): C
我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话): 139C01
所属学校(请填写完整的全名):浙江工贸职业技术学院
参赛队员 (打印并签名) :1. 郑济明
2. 王庆松
3. 朱松祥指导教师或指导教师组负责人 (打印
并签名):王积建
日期: 2021 年 9 月 10 日
赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):
2021高教社杯全国大学生数学建模竞赛
编号专用页
评阅人评分备注赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):
赛区评阅记录(可供赛区评阅时使用):
全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号):
全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):
脑卒中发病环境因素分析及干预摘要
关键词:
一、问题重述
21世纪人类倡导人与自然和谐发展,环境因素成为影响健康的重要因素。
脑卒中(俗称脑中风)就是与环境因素紧密相关且威胁人类生命的疾病之一。
这种疾病的诱发已经被
证实与环境因素有关,其中与气温和湿度存在着密切的关系。
对脑卒中的发病的环境因素
进行分析,其目的是为了进行疾病的风险评估,对脑卒中高危人群能够及时采取干预措施,也让尚未得病的健康人,或者亚健康人了解自己得脑卒中风险程度,进行自我保护。
同时,通过数据模型的建立,掌握疾病发病率的规律,对于卫生行政部门和医疗机构合理调配医
务力量、改善就诊治疗环境、配置床位和医疗药物等都具有实际的指导意义。
现从中国某城市各家医院2021年1月至2021年12月的脑卒中发病病例信息以及相
应期间当地的逐日气象资料(Appendix-C2)和数据(见Appendix-C1)。
需解决一下几
个问题:
问题一:根据病人基本信息,对发病人群进行统计描述。
问题二:建立数学模型研究脑卒中发病率与气温、气压、相对湿度间的关系。
问题二:查阅和搜集文献中有关脑卒中高危人群的重要特征和关键指标,结合1、2中所得结论,对高危人群提出预警和干预的建议方案。
二、问题分析
脑卒中(俗称脑中风)作为威胁人类生命的疾病之一,并且病发的人群受环境因素的
影响不断扩展。
对脑卒中人群及受环境因素的影响分析来对疾病的风险评估,对脑卒中高
危人群能够及时采取干预措施成为一项无疑是一项十分复杂的系统工程。
对于问题一,利用中国某城市各家医院2021年1月至2021年12月的脑卒中发病病
例信息以及相应期间当地的逐日气象资料(Appendix-C2)和数据(见Appendix-C1)。
通过excel对已知数据进行统计整理,再利用matlab程序对脑卒中病发者的性别指数、年
龄指数、职业指数、月份指数进行合理的统计得出相应数据比率。
三、模型假设
3.1模型假设:
1) 发病病例的信息中,若两个病例的信息相同,则视为不同的两个人; 2)以诊断
报告时间为准来统计发病人群的数量;
4
3)导致脑卒中发病的内在原因只与性别、年龄、职业有关; 4)导致脑卒中发病的
外在原因只与气压、温度和湿度有关; 5)气压、温度和湿度之间具有相关关系;
6)月平均气压、月平均最高气压、月平均最低气压具有相关关系; 7)月平均温度、月平均最高温度、月平均最低温度具有相关关系; 8)月平均湿度、月平均最高湿度、月
平均最低湿度具有相关关系; 9)关于环境因素如气压、温度和湿度的观测数据都是准确
可靠的;
10)按照国际惯例[1],发病率以10万人群的发病人数来表示。
但由于本题是研究某
地区的发病人数,并没有与其它地区比较,所以在本题分析中,发病率以发病人数来表示。
四、符号说明
定义1,月平均气压是日平均气压的平均值。
月平均最高气压是日平均最高气压的平
均值。
月平均最高气压是日平均最高气压的平均值。
定义2,月平均温度是日平均温度的平均值。
月平均最高温度是日平均最高温度的平
均值。
月平均最高温度是日平均最高温度的平均值。
定义3,月平均湿度是日平均湿度的平均值。
月平均最低湿度是日平均最低气压的平均值。
N1表示男性病例总数,N2表示女性病例总数,N表示总病例数;
五、模型的建立及求解
5.0发病人群数据的预处理
根据已知题意给出的中国某城市各家医院2021年1月至2021年12月的脑卒中发病病例信息以及相应期间当地逐日气象资料,进行如下数据预处理:
1)以2021年1月至2021年12月的一共48个月的脑卒中发病病例为准,其他时间数据应当删除,一共得到58925个病例.
2)如果病例的信息中,年龄与职业不符(例如:12周岁是老师)、诊断时间不详、数据明显出错的都不应该考虑在统计范围之内,应当删掉。
3)
5.1对发病人群的统计分析(问题1) 5.1.1性别分析
1)性别差异性简单分析
男、女性病发比例为
Nx1i?1i,i?1,2 (1)
N其中,i?1表示男性,,i?2表示女性。
经统计,
N?58925,N11?31832,N12? 27093,代入(1)得男、女病发比例分别为54.02%和45.98%(matlab程序见附录1)。
可见男性在脑卒中的病发者要大于女性脑卒中病
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