数学建模中的优化调度问题

数学建模第二讲简单的优化模型数学建模是利用数学方法对实际问题进行建模、分析和求解的过程。

在实际问题中，常常需要针对一些指标进行优化，以达到最优的效果。

本讲将介绍一些简单的优化模型。

一、线性规划模型线性规划是一种重要的数学优化方法，广泛应用于工程、经济、管理等领域。

其数学模型可以表示为：\begin{aligned}&\text{max} \quad c^Tx \\&\text{s.t.} \quad Ax \leq b, \quad x \geq 0\end{aligned}\]其中，$x$为决策变量，$c$为目标函数系数，$A$为约束条件系数矩阵，$b$为约束条件右端向量。

线性规划模型指的是目标函数和约束条件都是线性的情况。

通过线性规划模型，可以求解出使得目标函数取得最大（或最小）值时的决策变量取值。

二、非线性规划模型非线性规划模型指的是目标函数或约束条件中存在非线性部分的情况。

非线性规划模型相对于线性规划模型更为复杂，但在实际问题中更为常见。

对于非线性规划问题，通常采用数值优化方法进行求解，如梯度下降法、牛顿法等。

这些方法通过迭代的方式逐步靠近最优解。

三、整数规划模型整数规划模型是指决策变量必须为整数的规划模型。

整数规划在实际问题中应用广泛，如物流配送问题、工程调度问题等。

整数规划模型通常难以求解，因为整数规划问题是一个NP难问题。

针对整数规划问题，常用的求解方法有枚举法、分支定界法、遗传算法等。

四、动态规划模型动态规划模型是指将问题划分为子问题，并通过求解子问题最优解来求解原问题最优解的方法。

动态规划通常用于求解具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。

动态规划模型具有递推性质，通过递归或迭代的方式求解子问题的最优解，并保存中间结果，以提高求解效率。

五、模拟退火模型模拟退火是一种用来求解组合优化问题的随机优化算法。

模拟退火算法基于固体退火过程的模拟，通过温度的控制和随机跳出来避免陷入局部最优解。

一、问题背景与重述1.1问题背景虹桥国际机场采用的是东西两条跑道分工进行飞机起降的任务，所以大多数飞机的起降都要实现跑道穿越的过程，同时在飞机起降的高峰时期，此时人工指挥进行飞机调度就存在着一定的困难和安全隐患。

1.2问题重述1．设计一个跑道的智能调度模型，内容包括：飞机降落时间及落地后的运动规划，飞机起飞前的运动规划和起飞时间，所有航班的起降（次序、时间、地面滑行路径）。

在保证跑道上飞机安全的基础上，考虑准点率和起降效率的提高；2．对附件2的航班起降时间重新编排，在安全的基础上，计算出所有航班起降完需要的最短时间和调度安排（次序、时间、地面滑行路径）。

二、问题分析进近道对于参数较多，图形结构复杂的虹桥机场使用树状图，将其简化为三条主跑道与多条进近道，在此基础上，由南向北的行进过程中分析可能存在的道路，并考虑单一支路上的冲突情况与交叉冲突情形，并将多条可能的选择路线转化为时间效率，接着分析转弯节点处的约束条件与单一跑道的约束条件，将两者结合。

每次选定不同的覆盖航班数，在覆盖范围内唯一确定已经按计划起飞的航班，在此基础上，再对剩余的航班进行规划即可得到目标函数的最佳效益，通过改变每次覆盖的航班数量与可移动覆盖的航班数量，由此得到不同的目标效益最值。

三、模型假设所有斜进近跑道长度相等；飞机的机头调转不能超过90°；飞机在南北方向跑道上是匀速滑行的。

四、符号说明符号说明J第i架飞机的效益值iR最小尾流间隔i表示转弯角iv表示初始速度't起飞客机滑行时间''t降落客机的滑行时间五、模型建立与求解5.1 动态调度模型的建立与求解5.1.1 对虹桥机场跑道的简化（1）飞机起飞上海虹桥机场的跑道图显示，起飞飞机滑行的终点是指定的起飞跑道，此时飞机需要等待跑道被清空后才能完成飞行过程。

根据以上对飞机起飞过程的描述，可得到起飞图5-2 起飞飞机状态图为了简化问题，本文规定由T2机场起飞的飞机只能由H6与H7进近跑道进入滑行跑道，而由T1机场起飞的飞机只能由H7进近跑道进入滑行跑道，并且此时的飞机始终保持匀速滑行。

货运物流车队调度的多目标优化研究一、引言近年来，随着物流业的蓬勃发展，货运物流车队调度的优化管理变得日益重要。

目前，多个物流车队的调度问题日益突出，提高物流的运输效率和质量已成为各企业的发展重点。

二、问题描述货运物流车队调度问题可以通过数学建模来描述。

其目的是为了使运输的成本最小化、运输时间最短、效益最大化、车队的利用率最高、保质保量。

三、多目标优化模型据研究，目前硕士多个物流企业在调度车队的过程中，考虑到多个目标和约束因素。

此处我们简要介绍几种常用的模型方法：1. 线性规划线性规划方法主要考虑单一的目标函数，并转化为线性方程组的形式。

这种方法的好处是数学模型简单。

但是，由于它不能考虑多个目标，往往无法满足运输的需求。

2. 整数规划整数规划方法在多目标优化模型中有广泛应用。

它将问题转化为一个整数规划问题，使得问题的求解更加精准。

3. 遗传算法遗传算法是一种基于生物进化而形成的智能算法。

它通过模拟生物遗传与进化过程，来生成具有优良性状的后代。

这种方法的优点是可以处理多目标问题，并且具有较好的鲁棒性。

四、方法探讨本研究选择遗传算法进行模型优化，以下是具体实现方法：1. 定义目标函数目标函数要考虑多个目标，如运输时间、成本、数量等多个方面，以满足不同的需求。

因此，需要根据实际情况制定适当的指标。

2. 确定适应度函数适应度函数是指遗传算法中对每一个个体的评价函数。

在货运物流车队调度问题中，适应度函数要考虑到所有目标的值。

3. 设计遗传算子遗传算法主要由选择、交叉、变异和重组四个算子构成。

车队调度问题中，选择和交叉可以采用常规的算子，而变异和重组则需要根据实际情况进行设计。

4. 确定算法参数遗传算法的性能和收敛速度与参数的选择密切相关，因此，需要根据实际情况进行精心的调整。

五、实验与验证为了验证多目标优化模型的有效性，本研究对一家物流企业的数据进行了模拟实验。

结果表明，该优化模型可以有效地优化车队调度问题，达到预期的目标，并提高了物流的运输效率和质量。

公交车调度摘 要本文通过对给定数据进行统计分析，将数据按１８个时段、两个行驶方向进行处理，计算出各个时段各个站点以及两个方向的流通量，从而将远问题转化为对流通量的处理。

首先，利用各时段小时断面最高流通量计算出各时段各方向的最小发车次数，进行适当的调整，确定了各时段两个方向的发车次数。

假定采用均匀发车的方式。

继而求出各时段两个方向发车间隔，经部分调整后，列出0A 站和13A 站的发车时刻表，并给出了时刻表的合理性证明，从而制定调度方案。

根据调度方案采用逐步累加各时段新调用的车辆数算法，求出公交车的发配车辆数为５７辆。

其次，建立乘客平均待车时间和公交车辆实际利用率与期望利用率的差值这两个量化指标，并用这两个指标来评价调度方案以如何的程度照顾到乘客和公交公司双方利益。

前者为4.2分钟，后者为13.88%。

最后，我们以上述两个指标为优化目标，以乘客的等车时间数学期望值和公交车辆的满载率的数学期望为约束指标，建立了一个双目标的优化模型。

并且给出了具体的求解方法，特别指出的是，给出了计算机模拟的方法求解的进程控制图。

通过了对模型的分析，提出了采集数据的 采集数据方法的建议。

注释：第i 站乘客流通量：∑=ik 1（第k 站的上车的人数与第k 站的下车人数的差值）;总的乘客等车时间：∑=mi 1∑=nj 1(第i 时段第j 站等车乘客数)⨯(第I 时段第j 站等待时间)；乘客平均等车时间：总的乘客等车时间与总乘客数的比值；实际利用率：总实际乘客流通量与公司车辆总最大客运量的比值； 期望利用率：总期望乘客流通量与公司车辆总最大客运量的比值一、问题的提出一条公交线路上行方向共１４站，下行方向功１３站，给定典型的一个工作日两个运行方向各站上下车的乘客数量统计。

该线路用同一型号的大客车，每辆标准载客１００人，据统计客车在该线路上运行的平均速度为２０公里／小时。

运营调度要求，乘客候车时间一般不要超过１０分钟，早高峰是一般不要超过５分钟，车辆满载率不应超过１２０％，一般也不要低与１００％，一般也不要地狱５０％。

全国第五届研究生数学建模竞赛题 目 货运列车的编组调度问题摘 要货运列车的编组调度问题是铁路运输系统的关键问题之一。

合理地设计编组调度方案对于提高铁路运输能力和运行效率具有十分重要的意义，是关乎我国铁路系统能否又好又快开展的全局性问题。

针对货运列车的编组调度问题，在深入研究编组站中到达列车的转发、解体及新车编发等规那么和要求的根底上，对所提供的数据进行了分析和处理，建立了各问题相应的数学模型，制订了相应的编组调度方案：针对问题一，详细探讨了白、夜班中所有车辆在编组站的滞留时间，包括解体等待时间、解体时间、编组时间、出发等待时间以及转发时间等等；求出了所有车辆在编组站的滞留时间之和，并用其除以所有车辆的总数，即得到每班中时的优化模型；模型以每班的最小中时为目标函数，其约束条件包括出发列车的总重量、总长度、每辆车的中时约束等等；最后利用遗传算法和Matlab 遗传算法工具箱，计算出了白班和夜班的最小中时，并给出了详细的列车解体方案和编组方案。

针对问题二，优先考虑了发往1S 的货物、军用货物及救灾货物等的运输问题；优先安排了含有专供货物和救灾货物车辆数较多的列车，使其尽快解体、编组和发车，以减少其等待时间。

建模时，在问题一模型的根底上添加了专供货物和救灾货物车辆的中时约束，并利用遗传算法计算出了每班的最小中时，制订了列车解体方案和编组方案。

针对问题三，由于所提供的信息具有动态性，所以在解编列车时，要对后续车辆和现存车辆的具体情况同时进行分析才能作出合理决策。

在考虑相邻时段递推关系的根底上，以每班的最小中时和发出车辆最大数目为目标函数，建立了一个多目标多阶段动态规划模型，并利用神经网络方法和Matlab 软件计算出了每班的最小中时和发出车辆的最大数目，制订了列车解体方案和编组方案。

针对问题四，首先根据条件处理了所给的数据，然后在模型一的根底上建立了相应的模型，并计算出了相应各班的中时，给出了相应的调度方案。

物流配送路径优化问题的数学建模与求解研究随着全球化的发展，物流配送成为现代社会不可或缺的一环。

物流配送路径的优化对于提高效率、减少成本以及满足客户需求非常重要。

因此，数学建模与求解研究是解决物流配送路径优化问题的有效方法之一。

物流配送路径优化问题的数学建模主要涉及到两个方面的内容：节点选择和路径生成。

首先，节点选择指的是在给定的一组客户节点中选择一部分节点作为配送路径的起点、终点和经过的中间节点。

其次，路径生成是指根据所选择的节点，生成一条满足要求的最优路径，使得物流配送的总成本和时间最小化。

在数学建模的过程中，我们需要定义一些关键的参数和变量。

其中，节点的位置和距离、客户需求量以及运输成本是决定物流配送路径的关键因素。

我们可以使用图论的方法来表示物流网络，其中节点代表客户信息，边表示节点之间的路径。

然后，运用数学模型来表示路径选择和路径生成的过程。

在路径选择方面，我们可以考虑使用贪心算法或者启发式算法。

贪心算法的思想是每次选择最优的局部解作为全局解，通过不断的迭代求得最优路径。

启发式算法则是通过设置适应度函数来评估路径的好坏，然后通过模拟退火等策略来寻找最优解。

在路径生成方面，可以使用最短路径算法，比如迪杰斯特拉算法或者弗洛伊德算法。

这些算法可以帮助我们找到从起点到终点的最短路径，并考虑物流配送中的特殊要求，比如货物的体积和重量限制。

同时，我们还可以考虑使用动态规划来解决具有多个约束条件的问题，以得到更加精确的求解结果。

数学建模和求解研究在物流配送路径优化问题中有着广泛的应用。

它可以帮助企业优化运输成本，在有限资源的情况下提供快速、高效的物流配送服务。

通过合理的路径规划和资源调度，企业可以降低成本、提高效率，并且满足客户的不同需求。

然而，在实际应用中，物流配送路径优化问题依然存在一些挑战。

比如，在大规模网络中，节点数量庞大，路径的组合爆炸性增长，导致求解问题变得非常困难。

此外，还有一些其他的实际约束条件需要考虑，比如交通拥堵、道路限制等。

数学建模在能源领域中的应用实践能源问题是当前全球关注的话题，经济的发展和人类的生存都离不开能源的支持。

但是，能源的获取和消耗也带来了一系列的环境和社会问题。

因此，如何有效地利用和管理能源，成为了当代社会所面临的重大挑战。

近年来，数学建模逐渐成为解决能源问题的有力工具，下面本文将着重探讨数学建模在能源领域中的应用实践。

能源领域中的数学建模数学建模可以将一个复杂的问题通过数学模型的形式简化成为优化问题和预测问题，从而得到更好的解答方式。

在能源领域中，很多问题无法直接通过实验和经验来解决，需要通过数学建模来分析和预测。

例如，电力系统的优化调度问题、天然气管道的运输问题、电热集中供暖的节能问题、风力发电的发展问题等等。

电力系统的优化调度问题电力系统是目前最大、最复杂的能源系统，其运行必须保证中央调度机构的精细调度。

电力系统的优化调度问题是指在保证电力系统供需平衡、电压、频率、线路安全等方面的基础上，使得各单位的发电机组运行情况合理，实现经济效益最大化。

数学建模在电力系统的优化调度中起到了重要作用。

利用数学建模，可以建立简洁有效的数学模型进行求解，并得到预测结果，以指导电力系统的调度。

天然气管道的运输问题天然气是一种重要资源，而天然气管道的运输将其从产区运输到需要的地方。

然而，不同的天然气管道系统和不同的天然气质量，对于商品天然气的储存、输送、变压和分配都有区别，亟需量化分析和研究。

数学建模可以利用流体机械和热力学等领域的知识，建立天然气流动的数学模型，并考虑多种因素的影响，从而实现对管道输送效率的优化，提高运输效益。

电热集中供暖的节能问题电热集中供暖是一种新型的供暖方式，其通过集中供热站将余热输送到每个家庭。

但是，这种供热方式存在着能耗高、分布不平等等问题。

通过数学建模，可以分析不同建筑物的供热需求，同时考虑能源利用效率、温度控制、管道损失等因素，建立数学模型来实现对供暖系统的有效控制。

这不仅可以节省能源，还可以改善供热环境，提高生活品质。

2019数学建模c题出租车c
对于这个出租车问题，我们可以使用数学建模来解决。

以下是一个可能的建模过程：
1. 定义问题：我们需要找到最优的出租车调度方案，使得所有乘客的需求都能得到满足，并且最小化出租车的总行驶里程。

2. 建立数学模型：设想我们有n辆出租车和m个乘客。

我们需要确定每个乘客的出发地和目的地，以及每辆出租车的行驶路线。

我们可以将每个乘客的起始点和目的地表示为坐标点(x1, y1)和(x2, y2)，每辆出租车的位置也可以表示为坐标点(x, y)。

3. 求解过程：我们可以使用最优化算法来找到最佳的出租车调度方案。

一种常用的方法是线性规划。

我们可以将出租车的总行驶里程作为目标函数，并设置一些约束条件。

例如，每个乘客只能被一辆出租车接送，出租车的行驶里程不能超过一定的限制等等。

4. 实施方案：根据求解结果，我们可以获得每个乘客的出租车选择和行驶路径。

然后，我们可以将乘客指派给出租车，并通知出租车司机按照指定路径行驶。

5. 评估结果：我们可以通过比较实际行驶里程和最优解计算得到的行驶里程，来评估方案的效果。

如果实际行驶里程较接近最优解，说明我们的模型和算法是有效的。

总之，数学建模可以帮助我们解决出租车调度问题，优化出租车的行驶路径，提高运输效率。

当然，具体的建模过程还需要根据实际情况进行调整和扩展。

2021年华数杯数学建模a题2021年华数杯数学建模A题：城市公共交通优化赛题背景：随着城市化进程的加速，城市公共交通问题日益凸显。

如何提高公共交通效率、减少拥堵、提升乘客满意度成为各大城市亟待解决的问题。

本题旨在通过数学建模为城市公共交通提供优化方案。

题目描述：假设某大型城市有若干条公交线路和地铁线路，每条线路有固定的站点和运行时间。

乘客在不同时间、不同地点有不同的出行需求。

请建立数学模型，解决以下问题：1.如何优化公交线路和地铁线路的布局，使得整个公共交通系统的效率最大化？2.在给定的公共交通资源下，如何调度车辆和班次，以满足乘客的出行需求并减少拥堵？3.如何评估公共交通系统的性能，并提出改进建议？问题分析：本题是一个复杂的优化问题，涉及多个目标和约束条件。

首先，我们需要明确优化目标，如最小化乘客出行时间、最大化公共交通系统覆盖范围等。

其次，我们需要考虑各种约束条件，如线路长度、车辆数量、站点容量等。

针对第一个问题，我们可以采用图论和网络流等方法来优化公交线路和地铁线路的布局。

例如，可以使用最短路径算法来确定公交线路的走向，使得乘客能够快速到达目的地。

同时，我们还可以考虑使用社区发现算法来识别城市中的交通热点区域，并在这些区域增加公交线路或地铁站点。

对于第二个问题，我们可以采用排队论和调度算法来优化车辆和班次的调度。

例如，可以使用动态规划算法来确定每个线路的最佳发车频率和车辆配置，以满足乘客的出行需求并减少拥堵。

此外，我们还可以考虑使用实时数据分析来调整调度方案，以应对突发的交通状况。

针对第三个问题，我们可以建立一套综合评估指标体系来评估公共交通系统的性能。

这些指标可以包括乘客满意度、公共交通分担率、平均出行时间等。

通过收集和分析实际运营数据，我们可以对公共交通系统的性能进行定量评估，并提出针对性的改进建议。

建模思路：数据收集与处理：首先收集城市的公交线路、地铁线路、站点、车辆、乘客出行需求等相关数据。

数学建模动态优化模型数学建模是一种通过建立数学模型来解决实际问题的方法。

动态优化模型则是指在一定的时间尺度内，通过调整决策变量，使系统在约束条件下达到最优效果的数学模型。

本文将介绍数学建模中动态优化模型的基本原理、方法和应用。

动态优化模型是一种考虑时间因素的优化模型。

在解决实际问题时，往往需要考虑到系统随时间变化的特性，因此单纯的静态优化模型可能无法满足需求。

动态优化模型对系统的演化过程进行建模，通过引入时间因素，能够更准确地描述系统的行为，并找到最优的策略。

动态优化模型的核心是建立一个数学模型来描述系统的演化过程。

在建模过程中，需要确定决策变量、目标函数、约束条件和系统的动态特性。

决策变量是指在不同时间点上的决策变量值，目标函数是指目标的数量指标，约束条件是系统必须满足的条件，系统的动态特性是指系统状态随时间的变化规律。

动态优化模型的建模方法有很多种，常见的方法包括状态空间建模、差分方程建模和优化控制建模等。

其中，状态空间建模是一种通过描述系统状态和系统状态之间的关系来建立模型的方法；差分方程建模是一种通过描述离散时间点上系统的状态之间的关系来建立模型的方法；优化控制建模则是一种将优化方法和控制方法相结合的建模方法。

动态优化模型在实际问题中有广泛的应用。

例如，在生产调度问题中，我们需要根据不同时间的产销情况来安排生产任务，以使得产能得到充分利用并满足市场需求；在交通控制问题中，我们需要根据交通流量的变化来调整信号灯的配时方案，以最大程度地减少交通拥堵；在能源管理问题中，我们需要根据电网的负荷变化来调整发电机组的出力，以实现能源的有效利用。

在建立动态优化模型时，需要考虑到模型的复杂性和求解的难度。

一方面，动态优化模型往往比静态优化模型复杂，需要考虑到系统的动态特性和约束条件的演化；另一方面，求解动态优化模型需要考虑到系统的运行时间和求解算法的效率。

因此，在建立动态优化模型时，需要合理选择模型和算法，以保证模型的可行性和求解的可行性。