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数学建模心得体会3篇通过对专题七的学习，我知道了数学探究与数学建模在中学中学习的重要性，知道了什么是数学建模，数学建模就是把一个具体的实际问题转化为一个数学问题，然后用数学方法去解决它，之后我们再把它放回到实际当中去，用我们的模型解释现实生活中的种种现象和规律。
知道了数学建模的几点要求：一个是问题一定源于学生的日常生活和现实当中，了解和经历解决实际问题的过程，并且根据学生已有的经验发现要提出的问题。
同时，希望同学们在这一过程中感受数学的实用价值和获得良好的情感体验。
当然也希望同学们在这样的过程当中，学会通过实际上数学探究本身应该说在平时教学当中，老师有些在课堂上也是这样教学的，他更重要的意义就是引导老师增加一种教学方式，首先就是这个问题就是有点儿全新性，解决的方案不是很明了，这样学生要有一个尝试，一个探索的过程查询资料等手段来获取信息，之后采取各种合作的方式解决问题，养成与人交流的能力。
实际上数学探究本身应该说在平时教学当中，老师有些在课堂上也是这样教学的，他更重要的意义就是引导老师增加一种教学方式，首先就是这个问题就是有点儿全新性，解决的方案不是很明了，这样的话学生要有一个尝试，一个探索的过程。
数学探究活动的关健词就是探究，探究是一个活动或者是一个过程，也是一种学习方式，我们比较强调是用这样的方式影响学生，让他主动的参与，在这个活动当中得到更多的知识。
探究的结果我们认为不一定是最重要的，当然我们希望探究出来一个结果，通过这种活动影响学生，改变他的学习方式，增加他的学习兴趣和能力。
我们也关心，大家也可以看到在标准里面，有非常突出的数学建模的这些内容，但是它的要求、定位和为什么把这些领域加到我的标准当中，你应该怎么看待这部分内容。
数学建模学习心得体会许校的讲座再次激起了我们对这个曾经的相识思考的热情。
同样一个名词，但在新的时代背景下许校赋予了其更多新的内涵。
首先是对“建模”的理解差异。
那时更多的是一种短视或者说应试背景下的行为，“建模”的理解就是给学生一个固定的模式的东西，通过教学行为让学生接受而成为其解决问题的一种工具；而许校的“建模”更多的是一种动态的或者说是一种有型而又不可僵化定型的东西，应该是可以助力学生发展最终可以成为学生数学素养的一部分。
下面总结一些小小的经验：1、组队很重要，队友们一定要能谈得来（曾经发生一组队员互相不服气，结果各自做各的，成绩就可想而知了），除此之外，队员之间一定要各有所常，建模嘛，无非就是查阅文献，建立模型，分析数据，编程，写文章，较对等等，保证你们组每个人都会有一些强项，当然男女生也应该都是要有的，所谓男女搭配，干活不累，嘿嘿;2、文章整洁很重要。
如果你是评委的话，肯定喜欢写的文章有条理，图文并茂之类的文章，将心比心，抓住评委的心才是最重要。
3、做建模创新很重要。
这么多的文章你的要想脱颖而出，创新也必须的，当然，你可以想你这篇文章结合了什么什么方法，最好把那方法说得天花乱坠，但不可华而不实，这就行啦。
4、摘要很重要。
以前大学生比赛的时候，是先通过摘要就刷一批，我觉得这是很公平的方法，摘要就是说明你这篇文章的特色和结构的，如果摘要我都不愿意看，干嘛花时间看你的正文。
5、人品很重要，还是我那句话，莫要太看重结果，抱着神马都是浮云的心态~~~数模经历入门篇平时有不少人会加我QQ，然后问诸如“什么是数模”“我该怎么学数模”之类的问题。
这里不是不鼓励大家和我讨论，而是有些问题google或baidu一下很容易得到答案，完全没有必要去问学长或老师。
而且使用搜索引擎的能力在数学建模中也是一个非常重要的能力。
这里推荐一些书，建议刚接触数学建模的朋友们看姜启源、谢金星的《数学模型》，这本书比较全面地介绍了数学建模中一些基本的、常用的模型和方法，有很多的例子，可以全面地了解什么是数学模型，也能基本地掌握如何抽象建模等。
希望进一步深入的同学推荐姜启源、谢金星的《数学模型案例集》，这本书里有不少比较有意思的问题，可以尝试自己做一下，难度比正式比赛要差很多，但是对于初学者来说比较容易上手。
也推荐叶其孝的那套黑书，虽然内容有点老，但是有很多比较有意思的解题思路等。
这里推荐一个很不错的数学建模网站：，那里有很多非常不错的学习资料。
对于那些已经有一些数学建模基础的同学则不推荐读叶其孝的那套书，而是可以直接在网上找一些往年国一或是美赛特等的文章，仔细阅读，了解其中的方法，然后自己动手重新做一遍。
关于高职院校开展数学建模活动的几点经验作者：韩田君来源：《科技创新导报》2012年第19期摘要:本文依据邯郸职业技术学院几年来开展数学建模活动的实践与成功经验,阐述了高职院校开展数模活动的重要意义,对高职院校数学建模活动的组织与培训介绍了自己的几点经验,对高职学院如何开展数学建模活动进行了探索。
关键词:高职数学建模中图分类号:G712 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2012)07(a)-0173-01我国从1992年组织数学建模竞赛至今,数学建模活动已经在全国各本科高校中得到了蓬勃的发展,培养了一大批既富有创新观念,又具有具体实现能力的优秀大学生。
自1999年开始设立大专组竞赛以来,参赛的高职院校逐年增加,但所占比例还是偏低。
数学建模在高职院校处于起步阶段,有许多问题尚需在实践中进一步研究解决。
各高职院校对数学建模活动的开展,数学建模竞赛的组赛等,大多由于经验少,还是遇到了不少的问题。
我院(邯郸职业技术学院)从2003年开始参赛以来,每年都能取得较好的成绩,在全省同类高校中名列前茅。
作为我院数学建模的主要负责人,我总结了自己近几年带队参赛的几点经验,对高职学院如何开展数学建模进行探索。
1 突出高职院校开展数模活动的重要意义数学建模活动是全国大学生参加人数最多、活动规模最大的课外科技活动。
实践证明,数学建模对于提高学生运用数学解决实际问题, 培养创造能力与实践能力,培养团结合作精神,全面提高学生的素质, 有非常积极的意义。
作为高职院校,要更加突出开展数学建模对培养高职创新型应用性人才的重要意义。
数学建模活动重在实践与应用。
数学建模竞赛的题目都是从工程技术、管理科学中的实际问题中提炼出来的, 其内容涵盖工业、农业、工程技术、管理科学、社会科学等方方面面。
参赛同学需要经历问题分析、收集资料、建立模型、利用计算机及数学软件求解、完成论文的整个过程,是将所学理论应用于实际的一个锻炼,在这个过程中就提高了学生运用数学知识综合分析和解决实际问题的能力。
![数学建模心得与体会[终稿]](https://img.taocdn.com/s1/m/cb0a2507f08583d049649b6648d7c1c708a10b05.png)
数学建模心得与体会数学建模心得与体会——陈保成自学校举行大学生首届数学建模比赛，我就积极参与，在比赛过程中我学的很多，也使我感觉自己所学知识有用，并体会了搞建模的艰辛，也意识到自己的知识匮乏，应该增深自己知识面。
与队友密切合作，培养了自己团队意识，并意识与他人合作重要性。
在通过学校选拔以后，接着就是‘痛苦’的培训。
在培训期间，正值高温期，有许多同学吃不下苦，而中途放弃了，现在想想都挺佩服自己的，不知是怎么坚持下来的。
既然在这样艰苦条件下都能坚持下来，以后还有什么坚持不下来呢！虽然培训是痛苦的，但也学到很多东西。
老师讲的内容都比较精彩生动，在课堂上，老师充分调动我们的积极性。
我们不仅学到了许多知识，也加强了动手能力和实践能力。
如在学习MATLAB过程中，通过自己动手操作，都能基本上掌握MATLAB,这对我来说，为了以后的后续课程打下基础。
还有图论、优化、聚类、统计等一些知识，增宽了我的知识面。
还有LINGO,SPSS 软件，如果没有参加建模的话，我也许一辈子都不会去接触这些东西。
这段时间的培训之后，会明显感觉自己的进步以及对问题的数学思维能力的加强，但个人认为要参加比赛，就要博览全书，仅仅把自己的知识局限于此是不够。
培训的过程是相当辛苦的，每天除了吃饭、睡觉，其余时间基本上都是在机房度过的，不断学习、练习，几天下来就会感觉相当疲劳，培训的过程也是对我们队员吃苦耐力的考验。
但是苦中有乐，每天大家过的都很充实，大家相互交流着想法，共同讨论，共同进步。
在参加全国赛的三天内，第一天，我们拿到题目，并结合自身的优点，选择题目，分析题目，指导老师给我们指导和建议，不过一天下来我们几乎毫无进展，我感觉很沮丧，多亏了队友的鼓励和帮助，我才能坚持下来。
第二天，我们又打起精神继续奋战接下来主要进行合理假设与参数说明，把题目转化成数学问题的形式，开始是肯定是建立初等模型，考虑的不全面，队友也有不同想法，这就需要队友相互交流，然后一起完善模型，这就体现团队重要性。
数学建模课教案数学建模的基本步骤与方法一、教学内容本节课选自《数学建模》教材第二章，详细内容为数学建模的基本步骤与方法。
主要包括数学模型的建立、数学模型的求解和数学模型的验证三部分。
二、教学目标1. 了解数学建模的基本概念，掌握数学建模的基本步骤与方法。
2. 能够运用所学知识解决实际问题，提高数学应用能力。
3. 培养学生的团队协作能力和创新意识。
三、教学难点与重点重点：数学建模的基本步骤与方法。
难点：如何将实际问题抽象为数学模型，并运用所学知识进行求解。
四、教具与学具准备1. 教具：多媒体设备、黑板、粉笔。
2. 学具：教材、笔记本、计算器。
五、教学过程1. 实践情景引入（5分钟）利用多媒体展示实际问题的案例，引导学生思考如何将实际问题抽象为数学模型。
2. 知识讲解（15分钟）讲解数学建模的基本概念，包括模型的建立、求解和验证三个步骤。
3. 例题讲解（20分钟）选取一道典型例题，详细讲解如何将实际问题抽象为数学模型，并运用所学知识进行求解。
4. 随堂练习（15分钟）学生独立完成一道数学建模题目，教师巡回指导。
5. 小组讨论（10分钟）学生分组讨论，分享解题思路和经验，互相学习。
六、板书设计1. 数学建模的基本步骤与方法2. 内容：a. 数学模型的建立b. 数学模型的求解c. 数学模型的验证七、作业设计a. 某城市出租车计价问题b. 答案：见附件八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课学生掌握数学建模的基本步骤与方法情况，对实践情景引入和例题讲解的效果进行评估。
2. 拓展延伸：a. 邀请相关领域的专家进行讲座，提高学生对数学建模的认识。
b. 组织数学建模竞赛，激发学生的创新意识。
重点和难点解析：1. 实践情景引入的选择与设计2. 数学建模基本步骤的讲解与理解3. 例题的选取与讲解4. 小组讨论的组织与引导5. 作业的设计与答案的提供6. 课后反思与拓展延伸的实施详细补充和说明：一、实践情景引入的选择与设计实践情景引入是激发学生学习兴趣，引导学生思考的关键环节。
数学建模大会策划书3篇篇一数学建模大会策划书一、活动主题“创新改变世界，数学建模演绎精彩”二、活动目的本次数学建模大会旨在为广大数学爱好者提供一个学习交流的平台，提高学生的数学建模能力和创新能力，培养学生的团队合作精神和综合素质。
三、活动时间和地点时间：[具体时间]地点：[具体地点]四、活动对象全校学生五、活动内容1. 数学建模讲座：邀请数学建模专家进行数学建模的讲座，介绍数学建模的基本方法和技巧，以及数学建模在实际问题中的应用。
2. 数学建模培训：组织数学建模培训，通过实际案例分析和编程实践，帮助学生掌握数学建模的方法和步骤。
3. 数学建模竞赛：举办数学建模竞赛，要求学生在规定时间内完成一个实际问题的建模和求解，并提交论文。
4. 数学建模展览：展示学生的数学建模作品，包括论文、模型和实物等，同时邀请获奖学生进行现场讲解和演示。
5. 颁奖仪式：举行颁奖仪式，对获奖学生进行表彰和奖励。
六、活动组织1. 活动筹备组：负责活动的策划、组织和协调工作。
2. 专家顾问组：邀请数学建模专家担任顾问，为活动提供指导和支持。
3. 培训教师组：组织数学建模培训教师，负责培训的教学工作。
4. 竞赛评审组：邀请数学教师和专家担任竞赛评审，负责竞赛论文的评审工作。
5. 宣传报道组：负责活动的宣传报道工作，包括制作海报、宣传单、拍摄照片和视频等。
6. 后勤保障组：负责活动的后勤保障工作，包括场地布置、设备调试、物资采购等。
七、活动宣传1. 海报宣传：在学校宣传栏张贴活动海报，宣传活动的时间、地点和内容。
2. 网络宣传：在学校网站、公众号、微博等平台发布活动通知和宣传信息，吸引更多的学生参与。
3. 班级宣传：通过学生会、班级干部等渠道，向学生宣传活动的信息，鼓励学生积极参与。
八、活动预算1. 讲座费用：[X]元2. 培训费用：[X]元3. 竞赛奖品费用：[X]元4. 宣传费用：[X]元5. 其他费用：[X]元九、活动注意事项1. 活动期间要注意安全，确保学生的人身安全和财产安全。
第四章 规划模型 数学规划模型是实际问题中的优化模型，规划模型的应用极其广泛，其作用已为越来越多的人所重视. 随着计算机的逐渐普及，它越来越急速地渗透于工农业生产、商业活动、军事行为核科学研究的各个方面，为社会节省的财富、创造的价值无法估量. 数学规划的若干基本概念 例1 生产安排问题 ［问题的提出］ 某工厂生产甲、乙两种产品,生产每件产品需要原材料、能源消耗、劳动力及所获利润如下表所示：
现有库存原材料1400千克；能源消耗总额不超过2400百元；全厂劳动力满员为2000人.试安排生产任务（生产甲、乙产品各多少件）,使获得利润最大,并求出最大利润. ［模型的建立］ 设安排生产甲产品件,乙产品件,相应的利润为S,则此问题的数学模型为 这是一个线性规划问题. ［模型的求解］图解法 可行域为：由直线
此时 ［数学规划的若干基本概念］ 上述数学模型称为数学规划问题，函数称为目标函数；这些不等式组构成的限制条件称为约束条件；而、称为决策变量；若目标函数和约束条件均为线性的数学规划问题称为线性规划，否则称为非线性规划；若目标函数为二次函数而约束条件为线性的数学规划问题称为二次规划；线性规划问题中满足约束条件的解称为可行解，其全体称为可行域；使目标函数达到最小值（最大值）的可行解称为最优解，最优解对应的目标函数值称为最优值. 例2 加工奶制品的生产计划 [ 问题的提出] 一奶制品加工厂用牛奶生产1A，2A两种奶制品，1桶牛奶可以在设备甲上用12小时加工成3公斤1A，或者在设备乙上用8小时加工成4公斤2A．根据市场需求，生产的1A，
2A全部能售出，且每公斤1A获利24元，每公斤2A获利16元．现在加工厂每天能得到50桶牛奶的供应，每天正式工人总的劳动时间为480小时，并且设备甲每天至多能加工100公斤1A，设备乙的加工能力没有限制．试为该厂制订一个生产计划，使每天获利最大，并进一步讨论以下3个附加问题： 1)若用35元可以买到1桶牛奶，应否作这项投资？若投资，每天最多购买多少桶牛奶？ 2)若可以聘用临时工人以增加劳动时间，付给临时工人的工资最多是每小时几元? 3)由于市场需求变化，每公斤1A的获利增加到30元，应否改变生产计划?
[ 问题的分析] 这个优化问题的目标是使每天的获利最大，要作的决策是生产计划，即每天用多少桶牛奶生产1A，用多少桶牛奶生产2A (也可以是每天生产多少公斤1A，多少公斤2A)，决策受到3个条件的限制：原料(牛奶)供应、劳动时间、设备甲的加工能力．按照题目所给，将决策变量、目标函数和约束条件用数学符号及式子表示出来，就可得到下面的模型． [模型的建立] 设每天用1x桶牛奶生产1A，用2x桶牛奶生产
2A． 设每天获利为z元．1x桶牛奶可生产31x公斤1A，获利 2431x，2x桶牛奶可生产42x公斤2A，获利1642x，故目标函数为：z=721x+642x． 由题设可以得到如下约束条件： （1）原料供应：生产1A，2A的原料(牛奶)总量不得超过每天的供应，即1x+2x≤50桶； （2）劳动时间：生产1A，2A的总加工时间不得超过每天正式工人总的劳动时间，即121x+82x≤480小时； （3）设备能力：1A的产量不得超过设备甲每天的加工能力，即31x≤100； （4）非负约束：1x+2x均不能为负值，即1x≥0，2x≥0． 综上可得该问题的数学模型为： 由于目标函数和约束条件对于决策变量而言都是线性的，所以称为线性规划(LinearProgramming，简记作LP)． [模型分析与假设] 从本章下面的实例可以看到，许多实际的优化问题的数学模型都是线性规划(特别是在像生产计划这样的经济管理领域)，这不是偶然的．让我们分析一下线性规划具有哪些特征，或者说：实际问题具有什么性质，其模型才是线性规划． 比例性:每个决策变量对目标函数的“贡献”，与该决策变量的取值成正比；每个决策变量对每个约束条件右端项的“贡献”，与该决策变量的取值成正比。 可加性:各个决策变量对目标函数的“贡献”，与其它决策变量的取值无关；各个决策变量对每个约束条件右端项的“贡献”，与其它决策变量的取值无关． 连续性:每个决策变量的取值是连续的． 比例性和可加性保证了目标函数和约束条件对于决策变量的线性性，连续性则允许得到决策变量的实数最优解． 对于本例，能建立上面的线性规划模型，实际上是事先作了如下的假设： 1) 1A，2A两种奶制品每公斤的获利是与它们各自产量无关的常数，每桶牛奶加工出1A，2A的数量和所需的时间是与它们各自的产量无关的常数； 2) 1A，2A每公斤的获利是与它们相互间产量无关的常数，每桶牛奶加工出1A，2A的数量和所需的时间是与它们相互间产量无关的常数； 3)加工1A，2A的牛奶的桶数可以是任意实数． 这3条假设恰好保证了上面的3条性质．当然，在现实生活中这些假设只是近似成立的，比如，1A，2A的产量很大时，自然会使它们每公斤的获利有所减少． 由于这些假设对于书中给出的、经过简化的实际问题是如此明显地成立，本章下面的例题就不再一一列出类似的假设了．不过，读者在打算用线性规划模型解决现实生活中实际问题时，应该考虑上面3条性质是否近似地满足． [模型的求解]方法一 图解法： 这个线性规划模型的决策变量为2维，用图解法既简单，又便于直观地把握线性规划的基本性质．将约束条件(2)～(5)中的不等号改为等号，可知它们是
1Ox，2x平面上的5条直线，依次记为1L～5L，如图1．其中4L，
5L分别是2x轴和1x轴，并且不难判断，(2)～(5)式界定的可行域是5条直线上的线段所围成的5边形OABCD．容易算出，5个顶点的坐标为：O(0，0)，A(0，50)，B(20，30)，C(100/3，10)，D(100/3，0)． 目标函数(1)中的z取不同数值时，在图1中表示一组平行直线(虚线)，称等值线族．如z=0是过O点的直线，z=2400是过D点的直线，z=3040是过C点的直线，„．可以看出，当这族平行线向右上方移动到过B点时，z=3360，达到最大值，所1,5[B点的坐标(20，30)即为最优解：1x=20， 2x=30．
我们直观地看到，由于目标函数和约束条件都是线性函数，在2维情形，可行域为直线段围成的凸多边形，目标函数的等值线为直线，于是最优解一定在凸多边形的某个顶点取得．推广到n维情形，可以猜想，最优解会在约束条件所界定的一个凸多面体 (可行域)的某个顶点取得．线性规划的理论告诉我们，这个猜想是正确的． 方法二： 模型代码如下： max=72*x1+64*x2; x1+x2<=50; 12*x1+8*x2<=480; 3*x1<=100; 求解这个模型并做灵敏性分析，结果如下。
Global optimal solution found at iteration: 0
Objective value: 3360.000
Variable Value Reduced Cost X1 20.00000 0.000000 X2 30.00000 0.000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 3360.000 1.000000 2 0.000000 48.00000 3 0.000000 2.000000 4 40.00000 0.000000
Ranges in which the basis is unchanged: Objective Coefficient Ranges Current Allowable Allowable Variable Coefficient Increase Decrease X1 72.00000 24.00000 8.000000 X2 64.00000 8.000000 16.00000 Righthand Side Ranges Row Current Allowable Allowable RHS Increase Decrease 2 50.00000 10.00000 6.666667 3 480.0000 53.33333 80.00000 4 100.0000 INFINITY 40.00000 结果告诉我们：这个线性规划的最优解为x1=20，x2=30，最
优值为z=3360，即用20桶牛奶生产A1, 30桶牛奶生产A2，可获最大利润3360元。输出中除了告诉我们问题的最优解和最优值以外，还有许多对分析结果有用的信息，下面结合题目中提出的3个附加问题给予说明。 3个约束条件的右端不妨看作3种“资源”：原料、劳动时间、车间甲的加工能力。输出中Slack or Surplus给出这3种资源在最优解下是否有剩余：原料、劳动时间的剩余均为零，车间甲尚余40（公斤）加工能力。 目标函数可以看作“效益”，成为紧约束的“资源”一旦增加，“效益”必然跟着增长。输出中DUAL PRICES 给出这3种资源在最优解下“资源”增加1个单位时“效益”的增量：原料增加1个单位（1桶牛奶）时利润增长48（元），劳动时间增加1个单位（1小时）时利润增长2（元），而增加非紧约束车间甲的能力显然不会使利润增长。这里，“效益”的增量可以看作“资源”的潜在价值，经济学上称为影子价格，即1桶牛奶的影子价格为48元，1小时劳动的影子价格为2元，车间甲的影子价格为零。读者可以用直接求解的办法验证上面的结论，即将输入文件中原料约束milk）右端的50改为51，看看得到的最优值（利润）是否恰好增长48（元）。用影子价格的概念很容易回答附加问题1）：用35元可以买到1桶牛奶，低于1桶牛奶的影子价格48，当然应该作这项投资。回答附加问题2）：聘用临时工人以增加劳动时间，付给的工资低于劳动时间的影子价格才可以增加利润，所以工资最多是每小时2元。 目标函数的系数发生变化时（假定约束条件不变），最优解和最优值会改变吗？这个问题不能简单地回答。上面输出给出了最优基不变条件下目标函数系数的允许变化范围：x1的系数为
