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全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽常用建模方法探討-畢業(yè)論文(存儲版)

2024-10-06 16:43上一頁面

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【正文】 1 前 言 全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽創(chuàng)辦于 1992 年,每年一屆, 目前已成為全國高校規(guī)模最大的基礎(chǔ)性學(xué)科競賽,也是世界上規(guī)模最大的數(shù)學(xué)建模競賽。競賽題目一般來源于工程技術(shù)和管理科學(xué)等方面經(jīng)過適當(dāng)簡化加工的實際問題,不要求參賽者預(yù)先掌握深入的專門知識,只需要學(xué)過高等學(xué)校的數(shù)學(xué)課程。初等數(shù)學(xué)建模方法很多,有比例關(guān)系、狀態(tài)轉(zhuǎn)移、量綱分析、類比建模等。 在⑴中,求 P的駐點,令 dxdp =0,解得 x=v( 1+6001 ) +100另外,mm 5)5011( ? 是 m的單調(diào)函數(shù),所以計算間隔越小, 5 年后的養(yǎng)老金數(shù)就越多,但不會超過連續(xù)存款和計息的極限值。實際中,對面許多時變問題都可取微小的時間段 t? 去考察某些量之 間的變化規(guī)律,從而建立問題的數(shù)學(xué)模型,這是數(shù)學(xué)建模中微分建模常用手段之一。此建模方法的出發(fā)點是考察某一變量的微小變化,即微元分析,找出其他一些變量與該微元間的關(guān)系式,從微分定義出發(fā)建立問題的數(shù)學(xué)模型。對取值是離散化的經(jīng)濟變量,差分方程是研究他們之間變化規(guī)律的有效方法。 線性差分方程的解法 方程 )(...110 nbxaxaxa nkknkn ???? ??? ( 1) 其中 kaaa ,..., 10 為常數(shù),稱方程( 1)為常系數(shù)線性方程。與此有關(guān)的一類問題是當(dāng)原始數(shù)據(jù) ),(,),(),( 1100 nn yxyxyx ?精度較高,要求確定一個初等函數(shù) )(xPy? (一般用多項式或分段多項式函數(shù))通過已知各數(shù)據(jù)點(節(jié)點),即 nixPy ii ,1,0,)( ??? ,或要求得函數(shù)在另外一些點(插值點)處的數(shù)值,這便是插值 問題?;?0l ( x) =0 且 1l (x)=1。只要選取 m組測量值代入式( 001),便得到方程組 yi= f( x; c1, c2,?? cm) ( 002) 式中 i= 1, 2,??, m 個方程的聯(lián)立解即得 m 個參數(shù)的數(shù)值。1122 ????Ni iii Cxfy? ( 003) 取最小值:對于 y 的分布不限于正態(tài)分布來說,式( 003)稱為最小二乘法準(zhǔn)則。若 yi 服從正態(tài)分布,可引入擬合的 x2 量, ? ?? ??? ??Ni iii Cxfyx 1222 。 優(yōu)化模型的一般形式為 : min(或 max) z=f( x) ( 1) s. t g( x)≤ 0.( i=1,2,?, m) ( 2) ( x=( x1 , x2 ,?, xn ) T ) 由( 1)、( 2)組成的模型屬于約束優(yōu)化。 第三步:明確目標(biāo)要求,并用決策變量的線性函數(shù)來表示,標(biāo)出對函 數(shù)是取極大還是取極小的要求。 16 合理下料問題 假定有一批某種型號的圓鋼長 8 厘米,需要截成 厘米的毛坯 100 根,長 厘米的毛坯 200 根,問應(yīng)該怎樣選擇下料方式才能既滿足需要又使總 用料最少? 根據(jù)經(jīng)驗,可將各種可能的方案列出來, 解 設(shè)決策變量 jx ( 4,3,2,1?j )表示第 j 種方式所用的原材料根數(shù),則問題的數(shù)學(xué)模型可歸結(jié)為:求 jx ( 4,3,2,1?j ),使得 min 4321 xxxxz ???? ?????????????).4,3,2,1(020204210023.. 432321jxxxxxxxtsj 結(jié)果為: .0,31 0 0,31 0 0,0,32 0 0 4321 ????? xxxxz 注:此問題結(jié)果不唯一,即可有多種方案,將結(jié)果應(yīng)用到實際,由實際情況所限(根數(shù)為整數(shù))也有多種選擇,但最少用 67 根。 而且,從歷年的數(shù)學(xué)建模競賽看,出現(xiàn)圖論模型的頻率極大,比如: AMCM90B-掃雪問題; AMCM91B-尋找最優(yōu) Steiner 樹; AMCM92B-緊急修復(fù)系統(tǒng)的研制 (最小生成樹 ) AMCM94B-計算機傳輸數(shù)據(jù)的最小時間 (邊染色問題 ) CMCM93B-足球隊排名 (特征向量法 ) CMCM94B-鎖具裝箱問題 (最大獨立頂點集、最小覆蓋等用來證明最優(yōu)性 ) CMCM98B-災(zāi)情巡視路線 (最優(yōu)回路 ) 等等。圖 G1=( V1, E1)稱為 G的子圖,如果 V1 V, E1 E。樹有下列重要性質(zhì): 7. 如果圖 G=( V, E)的子圖 Gt=( Vt, Et)是一個樹,且 Vt=V,稱 G t 是 G 的生成樹。 數(shù)學(xué)模型:圖 G 為一賦權(quán)圖,對任給的 v?V(G),尋求軌道 P(v0,v),使得 W(P(v0,v))=min{W(P),P 取自所有 v0 到 v 的軌道集合 } 其中 W(P)是軌道 P 上各邊 權(quán)之和。 (3) i=|V(G)|1 時停止,否則, i+1,轉(zhuǎn)到 (2)。 步驟:設(shè) G 為由 m個節(jié)點組成的連通賦權(quán)圖。 該算法的復(fù)雜度為 O(eloge),其中 e 是圖 G 中的邊數(shù)。 這個問題算法 的 狀態(tài)調(diào)整規(guī)則是:每次從 7 個自變量中隨機選取 14 個,讓選取的自變量隨機移動,考慮選取的自變量在兩個方向移動組合,從中選取最佳的作為候選者,自變量移動的距離隨著溫度的降低而減少,為避免陷入局部極小,可以從多個隨機選取的初始值開始計算 ,算法的其它步驟同上 。 可 是悵然之后,總要說些什么。 感謝和我共度四年美好大學(xué)生活的 2020 級數(shù)學(xué)系本科班的全體同學(xué)。這篇畢業(yè)論文從開題、資料查找、修改到最后定稿,如果沒有她的 心血,尚不知以何等糟糕的面目出現(xiàn)。 23 致 謝 四年的大學(xué)生活轉(zhuǎn)眼就要說再見了, 當(dāng)自己終于可以從考研、找工作、畢業(yè)論文的壓力下解脫出來,長長地吁出一口氣時,我忽然間才意識到,原來四年已經(jīng)過去,到了該告別的時候了。 應(yīng)用舉例 CMCM91B(通訊網(wǎng)絡(luò)中的極小生成樹 )是一個求 STEINER 生成樹問題 。 (3) 重復(fù)步驟 (2),直到 T 中有 m- 1 條邊為止。這個問題可由克羅斯克爾 (Kruskal)算法解決。 (2) 對 v?Si, min{l(v), l(vi)+w(viv)}代替 l(v);這樣找到點 vi+ 1 使得 l(v)取最小值,v(i+ 1)?(Si 的余集 )。 G 的權(quán)最小的生成樹稱為 G 的最小生成樹。 6. 一個無圈的連通圖稱為樹。我們規(guī)定連接兩個頂點 u、 v 至多有一條邊,且一條邊的兩個頂點不重合,這種圖稱為簡單圖。 圖論方法已經(jīng)成為數(shù)學(xué)模型中的重要方法。 為了便于研究線性規(guī)劃問題的理論與一般解法,人們需要將任意一個線性規(guī)劃問題化為標(biāo)準(zhǔn)形式。 第二步:找出所有的限制,即約束條件,并用決策變量的線性方程或線性不等式來表示。線性規(guī)劃是運籌學(xué)中研究較早、發(fā)展較快、應(yīng)用廣泛、方法較成熟的一個重要分支,它是輔助人們進(jìn)行科學(xué)管理的一種數(shù)學(xué)方法,研究線性約束條件下線性目標(biāo)函數(shù)的極值問題的數(shù)學(xué)理論和方法。 21 ??紤]各次測量是相互獨立的,故觀測值( y1, y2,?? cN)的似然函數(shù) ? ? ? ?? ? ?????????? ??? ??Ni iiNN CxfyL 1 2 221 。都對應(yīng)于 xy 平面上一個點。 ① 線性插值公式 )1(1L : 設(shè)已知 0x , 1x 及 0y =f( 0x ) , 1y =f( 1x ), )(1xL 為不超過一次多項式且滿足 )( 01 xL = 0y , )(11xL = 1y ,幾何上, )(1xL 為過( 0x , 0y ),( 1 x , 1y )的直線,從而得到 )(1xL = 0y + 01 01 xxyy??( x 0x ) . ( 2) 為了推廣到高階問題,我們將式( 2)變成對稱式 )(1xL =0l ( x) 0y +1l (x) 1y . 其中, 0l ( x) = 101xx xx?? ,1l (x)= 010xx xx?? 。 例如:如果 )(),()( npnpbnb mmn? 為 n 的多項式,則當(dāng) b 不是特征根時,可設(shè)成形如 )(nqb mn 形式的特解,其中 )(nqm 為 m 次多項式;如果 b 是 r 重根時,可設(shè) 特解:rnb )(nqm ,將其代入( 8)中確定出系數(shù)即可。 模型參數(shù)的意義和作用: t 0 為初始時刻(初始年度), p0 為初始年度 t 0 的人口總數(shù),a 為每年的人口凈增長率, b 為人口出生率, d 為人口死亡率。這些量是變量,通常這些變量為離散型變量。 求解某些實際問題時,尋求一些微元之間的關(guān)系可以建立問題的數(shù)學(xué)模型。不妨設(shè) t 時刻容器中溶質(zhì)質(zhì)量為 s(t),初始值為 s0 ,t 時刻容器中溶液體積為 V( t),初 始 值為 V0 ,則這段時間 ???? ttt, 內(nèi)有??? ?????????? tvtvV tvctvcs212211 ( 1) 6 其中 , c1 表示單位時間內(nèi)注入溶液的濃度, c 2 表示單位時間內(nèi)流出溶液的濃度,當(dāng)△t 很小時,在 ???? ttt, 內(nèi) c2 ≈)()(tVts=tvvV ts )( )( 210 ?? ( 2) 對式( 1)兩端同除以 t? ,令 t? → 0,則有 ???????????????00212211)
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