【正文】 感謝數(shù)學(xué)系 的所有授課老師， 以及實習(xí)學(xué)校的指導(dǎo)老師， 你們使我終身受益。 我在這里首先要感謝的是我的學(xué)位論文指導(dǎo) 老師 —— 閆峰 老師。大學(xué)四年， 雖然讀的是一所二流的大學(xué)，而且處在一個大學(xué)生泛濫的時代，我們的學(xué)歷顯得那么的微不足道，但是我依然踏踏實實的過完了這四年。附錄中的圖 、 表 、 公式 、 參考文獻 另編排序號，與正文分開 ， 一律用阿拉伯?dāng)?shù)字編碼，但在編碼前冠以附錄序碼，如：圖 A1；表B2；式 (B3)；文獻 [A5]等 。 CMCM 98B 題 98 年全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽 B 題 “水災(zāi)巡視問題 ”，是一個推銷員問題，本題有 53個點，所有可能性大約為 exp(53),目前沒有好 方法求出精確解，既然求不出精確解，我們使用模擬退火法求出一個較優(yōu)解 ， 將所有結(jié)點編號為 1 到 53， 1 到 53 的排列就是系統(tǒng)的結(jié)構(gòu) ， 結(jié)構(gòu)的變化規(guī)則是 ： 從 1 到 53 的排列中隨機選取一個子排列 ， 將其反轉(zhuǎn)或?qū)⑵湟浦亮硪惶?， 能量 E 自然是路徑總長度。 （ 3） 若 Δf≤0，則接受新點，作為下一次模擬的初始點； （ 4） 若 Δf0，則計算新點接受概率： ，產(chǎn)生 ［ 0， 1］區(qū)間上均勻分布的偽隨機數(shù) r,r∈ ［ 0,1］，如果 p(Δf)≥r，則接受新點作為下一次模擬的初始點；否則放棄新點，仍取原來的點作為下一次模擬的初始點。 19 模擬退火法原理 模擬退火法 (Simulated annealing, SA)是模擬熱力學(xué)中經(jīng)典粒子系統(tǒng)的降溫過程，來求解極值 問題 。若 e1， e2，?， ei 已經(jīng)選好，則從 E－ {e1， e2，?，ei}中選取 ei＋ 1，使得 G[{e1， e2，?， ei， ei+1}]中無圈，且 w(ei+1)=min。 (1) 先把 G 中所有的邊按權(quán)值大小由小到大重新排列，并取權(quán)最小的一條邊為樹 T 中的邊。顯然，權(quán)最小的連通生成子圖是一個生 成樹，即求取連通加權(quán)圖上的權(quán)最小的生成樹， 這就歸結(jié)為最小生成樹問題 。 實例： CMCM94A－公路選址問題。 (1) l(v0)=0， l(v) = ?， (v?v0)； S0={v0}， i=0。 這一問題可用迪克斯特拉 (Dijkstra)算法解決。顯然 G*應(yīng)為 G 的一個生成樹。G 連通的充要條件是 G 有生成樹。 v0 是起點， vk 是終點；各邊相異的道路叫做行跡，各頂點相異的道路叫做軌道；起點和終點重合的道路為回路；起點和終點重合的軌道為圈；包含圖中每條邊的回路稱為Euler 回路；含 Euler 回路的圖稱為 Euler 圖。 3．頂點 v 的度 (或“次” )是指與 v 相關(guān)聯(lián)的邊的個數(shù)。 E 中每個元素 e 是連接頂點集 V中兩個頂點 u 和 v 的邊 ，稱 e 與 u， v 關(guān)聯(lián) 。這里面都直接或是間接用到圖論方面的知識。應(yīng)該說，我們對圖論中的經(jīng)典例子或多或少還是有一些了解的，比如，哥尼斯堡七橋問題、中國郵遞員問題、四色定理等等。 考慮：還有沒有其他標(biāo)準(zhǔn)？可以使切割后剩余的總余料最少。 此外，描述問題的決策變量相互之間應(yīng)有一定的聯(lián)系，有可能建立 數(shù)學(xué)關(guān)系，即這些變量之間是內(nèi)部相關(guān)的，這一點自然是不言而喻的。 決策變量的非負(fù)要求可以根據(jù)問題的實際意義加以確定。決策變量選取得當(dāng)，不僅能順利地建立模型而且能方便地求解，否則很可能事倍功半。若只有（ 1）式就是無約束優(yōu)化。 5 線性規(guī)劃建模方法 線性規(guī)劃建模方法 主要用于解決生活、生產(chǎn)中的資源利用、人力調(diào)配、生產(chǎn)安排等問題，它是一種重要的數(shù)學(xué)模型。1? （ 005） 把參數(shù)估計 ? ?mcccc ?,...,?,?? 21? 代入上式并比較式（ 003），便得到最小的 x2 值 ? ?? ??? ??Ni iii cxfyx 1222m i n ?。1 ?1 2 ????? ??? ? （ 004） 解方程組（ 004），即得 m 個參數(shù)的估計值 mccc ?,...,?,? 21 ，從而得到擬合的曲線方程? ?mcccxf ?,...,?,?。若為正態(tài)分布的情況，則最大似然法與最小二乘法是一致的。為簡便起見，下面用 C 代表（ c1， c2，?? cm）。顯然 Nm 時，參數(shù)不能確定。對于每組觀測數(shù)據(jù)（ xi，yi） i＝ 1， 2，??， N。 兩關(guān)系式可統(tǒng)一寫成 )(ii xl =??? ??ji ji01 。 已知函數(shù) y=f(x)在若干點 ix 的函數(shù)值 iy = ??ixf （ i=0,1, ?? ,n）一個差值問題就是求一“簡單”的函數(shù) p(x)： p( ix )= iy ,i=0,1, ?? ,n, (1) 11 則 p(x)為 f(x)的插值函數(shù)，而 f(x)為被插值函數(shù)會插值原函數(shù)， 0x ， 1x ， 2x ， ..., nx 為插值節(jié)點，式（ 1）為插值條件，如果對固定點 ?x 求 f( ?x )數(shù)值解，我們稱 ?x 為一個插值節(jié)點，f( ?x )? p(?x )稱為 ?x 點的插值，當(dāng) ?x ? [min( 0x ， 1x ， 2x ， ..., nx )， max( 0x ， 1x ， 2x ， ..., nx )]時，稱為內(nèi)插 ，否則稱為外插式外推，特別地，當(dāng) p(x)為不超過 n 次多項式時稱為 n 階 Lagrange插值。 拉格朗日插值法 數(shù)據(jù)建模有兩大方法：一類是插值方法，另一類是擬合函數(shù)一般的說，插值法比較適合數(shù)據(jù)準(zhǔn)確或數(shù)據(jù)量小的情形。通解可記為： ?nx 如果能得到方程（ 1）的一個特解： *nx ，則（ 1）必有通解： ?nx ?nx + *nx （ 11） （ 1） 的特解可通過待定系數(shù)法來確定。 又稱方程 0...110 ???? ??? nkknkn xaxaxa （ 2） 為方程（ 1）對應(yīng)的齊次方程。于是 )(tp 滿足微分方程 dttdp)( =a )(tp . (1) 若已知初始時刻 t =t 0 時的人口總數(shù)為 p0，那么 )(tp 還滿足初始條件 9 t =t 0 時， )(tp =p0. (2) 可以求得微分方程 (1)滿足初始條件 (2)的解為（設(shè) a 是常數(shù)） )(tp =p0e )0( tta ? , (3) 即人口總數(shù)按指數(shù)增長。 Malthus 人口模型 1798 年．英國人口學(xué)家和政治經(jīng)濟學(xué)家馬爾薩斯以兩個假設(shè)為前提：第一，食物為人類生存所必須；第二，人的性本能幾乎無法限制，提出了聞名于世的人口指數(shù)增長模型，即 Malthus 人口模型： 人口總數(shù)為 )(tp ,人口的出生率為 b，死亡率為 d。例如，銀行 中的定期存款是按設(shè)定的時間等間隔計息，外貿(mào)出口額按月統(tǒng)計，國民收入按年統(tǒng)計，產(chǎn)品的產(chǎn)量按月統(tǒng)計，等等。 （ 3）近似模擬法。 （ 2）分析微元變化規(guī)律建立微分方程模型。 通過對上述例子的了解，下面介紹幾種常用微分方程建模方法。 注意到 溶液濃度 =溶液體積溶質(zhì)質(zhì)量 因此，容器中溶液濃度會隨溶質(zhì)質(zhì)量和溶液體積變化而發(fā)生變化。 由于存款和計息的間隔越小 時，收益越大，且不需要一次到銀行存較多的現(xiàn)金而是分批逐漸存入，對投資者的資金周轉(zhuǎn)有利，所以在銀行按復(fù)利計算時，建議存款者盡量采用小間隔的策略。mmm5)10021(1)10021(1???? =m1200（ 1+6001 ） 2 ? ? ? xn 100+100試問此人 5 年后共積累了多少養(yǎng)老金？如果存款和復(fù)利按日計算，則他又有多少養(yǎng)老金？如果復(fù)利和存款連續(xù)計算呢？試建立數(shù)學(xué)模型并求解。Mgml34。 ①計算人體重心升高的勢能 將人的行走簡化，設(shè)重心升高為 h,則 lllh ???? ?c os ?2sin1? ll??2241 lx? 當(dāng) lx2 較小時，取泰勒公式展開式前兩項，得 ??? 1(llh 228lx ?) lx82 于是單位時間內(nèi)重心升高所需勢能為 E 勢 ???? nM gMghn ?lx82 lMgxv8 ②計算腿運動的動能 如果將行走視為腿（均為直徑）繞腰部的轉(zhuǎn)動，則單位時間的動能為 E動 =21 I 2? n 其中 I 為轉(zhuǎn)動慣量， I=?102r dm =?102r dr? =31 ? l3 =3m l2 3 ? 為角速度， ? =lv ， m≈ l? .所以 E動 =2n 本章主要列舉了走路問題與銀行復(fù)利問題，問題中涉及到了一些方法，通過這些知識方法的巧 妙應(yīng)用，可以開拓思路，提高分析解決實際問題的能力。 本文將主要介紹一些常用的數(shù)學(xué)建模方法，包括初等數(shù)學(xué)建模方法、微分方程建模方法、差分和代數(shù)建模方法、數(shù)據(jù)差值與擬合方法、線性規(guī)劃建模方法、圖論建模方法等。題目有較大的靈活性供參賽者發(fā)揮其創(chuàng)造能力。如有剽竊、抄襲、造假等違反學(xué)術(shù)道德、學(xué)術(shù)規(guī)范和侵權(quán)的行為，本人愿意承擔(dān)由此產(chǎn)生的各種后果，直至法律責(zé)任，并愿意通過網(wǎng)絡(luò)接受公眾的監(jiān)督。特此鄭重聲明。參賽者應(yīng)根據(jù)題目要求，完成一篇包括模型的假設(shè)、建立和求解、計算方法的設(shè)計和計算機實現(xiàn)、結(jié)果的分析和檢驗、模型的改進等方面的論文。 2 1 初等數(shù)學(xué)建模方法 在數(shù)學(xué)建模競賽中，