[导语]数学建模论文(新版多篇)为好范文网的会员投稿推荐,但愿对你的学习工作带来帮助。
数学建模论文 篇一
《新课程标准》对学生提出了新的教学要求,要求学生:
(1)学会提出问题和明确探究方向;
(2)体验数学活动的过程;
(3)培养创新精神和应用能力。
其中,创新意识与实践能力是新课标中最突出的特点之一,数学学习不仅要在数学基础知识,基本技能和思维能力,运算能力,空间想象能力等方面得到训练和提高,而且在应用数学分析和解决实际问题的能力方面同样需要得到训练和提高,而培养学生的分析和解决实际问题的能力仅仅靠课堂教学是不够的,必须要有实践、培养学生的创新意识和实践能力是数学教学的一个重要目的和一条基本原则,要使学生学会提出问题并明确探究方向,能够运用已有的知识进行交流,并将实际问题抽象为数学问题,就必须建立数学模型,从而形成比较完整的数学知识结构。
数学模型是数学知识与数学应用的桥梁,研究和学习数学模型,能帮助学生探索数学的应用,产生对数学学习的兴趣,培养学生的创新意识和实践能力,加强数学建模教学与学习对学生的智力开发具有深远的意义。
数学建模活动是一种使学生在探究性活动中受到数学教育的学习方式,是应用已有的数学知识解决问题的教与学的双边活动,是学生围绕某个数学问题,自主探究、学习的过程。新的高中数学课程标准要求把数学探究、数学建模的思想以不同的形式渗透在各模块和专题内容之中,突出强调建立科学探究的学习方式,让学生通过探究活动来学习数学知识和方法,增进对数学的理解,体验探究的乐趣。但是《新课标》虽然提到了“数学模型”这个概念,但在操作层面上的指导意见并不多。如何理解课标的上述理念?怎样开展高中数学建模活动?
数学建模的教学本身是一个不断探索、不断创新、不断完善和提高的过程。通过教学使学生了解利用数学理论和方法去分折和解决问题的全过程,提高他们分折问题和解决问题的能力;提高他们学习数学的兴趣和应用数学的意识与能力。数学建模以学生为主,教师利用一些事先设计好的问题,引导学生主动查阅文献资料和学习新知识,鼓励学生积极开展讨论和辩论,主动探索解决之法。教学过程的重点是创造一个环境去诱导学生的学习欲望、培养他们的自学能力,增强他们的数学素质和创新能力,强调的是获取新知识的能力,是解决问题的过程,而不是知识与结果。
一、在教学中传授学生初步的数学建模知识
中学数学建模的目的旨在培养学生的数学应用意识,掌握数学建模的方法,为将来的学习、工作打下坚实的基础。在教学时将数学建模中最基本的过程教给学生:利用现行的数学教材,向学生介绍一些常用的、典型的数学模型。如函数模型、不等式模型、数列模型、几何模型、三角模型、方程模型等。教师应研究在各个教学章节中可引入哪些数学基本模型问题,如储蓄问题、信用贷款问题可结合在数列教学中。教师可以通过教材中一些不大复杂的应用问题,带着学生一起来完成数学化的过程,给学生一些数学应用和数学建模的初步体验。
二、培养学生的数学应用意识,增强数学建模意识
在数学教学和对学生数学学习的指导中,介绍知识的来龙去脉时多与实际生活相联系。例如,日常生活中存在着“不同形式的等量关系和不等量关系”以及“变量间的函数对应关系”、“变相间的非确切的相关关系”、“事物发生的可预测性,可能性大小”等,这些正是数学中引入“方程”、“不等式”、“函数”“变量间的线性相关”、“概率”的实际背景。另外锻炼学生学会运用数学语言描述周围世界出现的数学现象。数学是一种“世界通用语言”它能够准确、清楚、间接地刻画和描述日常生活中的许多现象。应让学生养成运用数学语言进行交流的习惯。例如,当学生乘坐出租车时,他应能意识到付费与行驶时间或路程之间具有一定的函数关系。鼓励学生运用数学建模解决实际问题。首先通过观察分析、提炼出实际问题的数学模型,然后再把数学模型纳入某知识系统去处理,当然这不但要求学生有一定的抽象能力,而且要有相当的观察、分析、综合、类比能力。
三、在教学中注意联系相关学科加以运用
在数学建模教学中应该重视选用数学与物理、化学、生物、美学等知识相结合的跨学科问题和大量与日常生活相联系(如投资买卖、银行储蓄、测量、乘车、运动等方面)的数学问题,从其它学科中选择应用题,通过构建模型,培养学生应用数学工具解决该学科难题的能力。例如,高中生物学科以描述性的语言为主,有的学生往往以为学好生物学是与数学没有关系的。他们尚未树立理科意识,缺乏理科思维。比如:他们不会用数学上的排列与组合来分析减数分裂过程配子的基因组成;也不会用数学上的概率的相加、相乘原理来解决一些遗传病机率的等等。这些需要教师在平时相应的课堂内容教学中引导学生进行数学建模。因此我们在教学中应注意与其它学科的呼应,这不但可以帮助学生加深对其它学科的理解,也是培养学生建模意识的一个不可忽视的途径。又例如教了正弦函数后,可引导学生用模型函数写出物理中振动图象或交流图象的数学表达式。
最后,为了培养学生的建模意识,中学数学教师应首先需要提高自己的建模意识。中学数学教师除需要了解数学的和发展动态之外,还需要不断地学习一些新的数学建模理论,并且努力钻研如何把中学数学知识应用于现实生活。中学教师只有通过对数学建模的系统学习和研究,才能准确地的把握数学建模问题的深度和难度,更好地推动中学数学建模教学的发展。
数学建模论文 篇二
创新人才的培养是新的时代对高等教育提出的新要求。培养高质量、高层次人才不仅需要传统意义上的逻辑思维能力、推理演算能力,更需要具备对所涉及的专业问题建立数学模型,进行数学实验,利用先进的计算工具、数学软件进行数值求解和做出定量分析的能力。
因此,如何培养学生的求知欲,如何培养学生的学习积极性,如何培养学生的创新意识和创新能力已成为高等教育迫切需要解决的问题[1]。
在数学教学中,传统的数学教学往往注重知识的传授、公式的推导、定理的证明以及应用能力的培养。尽管这种模式并非一无是处,甚至有时还相当成功,但它不能有效地激发广大学生的求知欲,不能有效地培养学生的学习积极性,不能有效地培养学生的创新意识和创新能力。
而如何培养学生的创新意识和创新能力,既没有现成的模式可循,也没有既定的方法可套用,只能靠广大教师不断探索和实践。
近年来,国内几乎所有大学都相继开设了数学建模和数学实验课,在人才培养和学科竞赛上都取得了显着的成效。数学建模是指对特定的现象,为了某一目的作一些必要的简化和假设,运用适当的数学理论得到的一个数学结构,这个数学结构即为数学模型,建立这个数学模型的过程即为数学建模[2]。
所谓数学教学中的数学实验,就是从给定的实际问题出发,借助计算机和数学软件,让学生在数字化的实验中去学习和探索,并通过自己设计和动手,去体验问题解决的教学活动过程。数学实验是数学建模的延伸,是数学学科知识在计算机上的实现,从而使高度抽象的数学理论成为生动具体的可视性过程。
因此,数学实验就是一个以学生为主体,以实际问题为载体,以计算机为媒体,以数学软件为工具,以数学建模为过程,以优化数学模型为目标的数学教学活动过程[3—7]。
因此,如何把实际问题与所学的数学知识联系起来;如何根据实际问题提炼数学模型;建模的方法和技巧;数学模型所涉及到的各类算法以及这些算法在相应数学软件平台上的实现等问题就成了我们研究的重点。现结合教学实践,谈谈笔者在数学建模和数学实验课的教学中总结的几点看法。
1、掌握数学语言独有的特点和表达形式
准确使用数学语言模拟现实模型数学语言是表达数学思想的专门语言,它是自然语言发展到高级状态时的特殊形式,是人类基于思维、认知的特殊需要,按照公有思维、认知法则而制造出来的语言及其体系,给人们提供一套完整的并不断精细、完善、完美的思维和认知程序、规则、方法。
用数学语言进行交流和良好的符号意识是重要的数学素质。数学建模教学是以训练学生的思维为核心,而语言和思维又是密不可分的。能否成功地进行数学交流,不仅涉及一个人的数学能力,而且也涉及到一个人的思路是否开阔,头脑是否开放,是否尊重并且愿意考虑各方面的不同意见,是否乐于接受新的思想感情观念和新的行为方式。数学建模是利用数学语言模拟现实的模型,把现实模型抽象、简化为某种数学结构是数学模型的基本特征。
现实问题要通过数学方法获得解决,首先必须将其中的非数学语言数学化,摒弃其中表面的具体叙述,抽象出其中的数学本质,形成数学模型。通过分析现实中的数学现象,对常见的数学现象进行数学语言描述,从而将现实问题转化为数学问题来解决。
2、借助数学建模教学使学生学会使用数学语言构建数学模型
根据现阶段普通高校学生年龄特点和知识结构,我们可以通过数学建模对学生加强数学语言能力的培养,让他们熟练掌握数学语言,以期提升学生的形象思维、抽象思维、逻辑推理和表达能力,提高学生的数学素质和数学能力。在数学建模教学过程中,教师要力求做到用词准确,叙述精炼,前后连贯,逻辑性强。在问题的重述和分析中揭示数学语言的严谨性;在数学符号说明和模型的建立求解中揭示数学语言的简约性,彰显数学语言的逻辑性、精确性和情境性,突出数学符号语言含义的深刻性;在模型的分析和结果的罗列中,显示图表语言的直观性,展示数学语言的确定意义、语义和语法;在模型的应用和推广中,显示出数学符号语言的推动力的独特魅力。
而在学生的书面作业或论文报告中,注意培养学生数学语言表达的。规范性。书面表达是数学语言表达能力的一种重要形式。通过教师数学建模教学表述规范的样板和学生严格的书面表达的长期训练来完成。在书面表达上,主要应做到思维清晰、叙述简洁、书写规范。例如在建立模型和求解上,严格要求学生在模型的假设,符号说明、模型的建立和求解,图形的绘制、变量的限制范围、模型的分析与推广方面,做到严谨规范。
对学生在利用建模解决问题时使用符号语言的不准确、不规范、不简洁等方面要及时纠正。
3、借助数学实验教学,展示高度抽象
的数学理论成为具体的可视性过程要培养创新人才,上好数学实验课,首先要有创新型的教师,建立起一支“懂实验”“会试验”“能创新”的教师队伍。由于数学实验课理论联系实际,特点鲜明,内容新颖,方法特别,所以能够上好数学实验课,教师就必须具备扎实的数学理论功底,计算机软件应用操作能力,良好的科研素质与科研能力。
因此,数学与统计学院就需要选取部分教师,主攻数学建模、数学实验、数值分析课程。优先选派数学实验教师定期出去进修深造提高,以便真正形成一支“懂实验”“会实验”“能创新”的教师队伍。实验课的地位要给予应有的重视。我院现存的一个重要表现就是实验设备不足,实验室开放时间不够。为了确保数学实验有物质条件上的保证,必须建立数学实验与数学建模实验室。
配备足够的高性能计算机,全天候对学生开放,尽快尽早淘汰陈旧的计算机设备。精心设计实验内容,强化典型实验,培养宽厚扎实理论水平;精选实验内容,加强学生之间的互动,培养协作意识和团队精神。在实验教学时数有限的情况下,依据培养目标和教学纲要,对教材中的实验内容进行选择、设计。要最大限度地开发学生的创造性思维,数学实验在项目设计过程中应当遵循适应性、趣味性、灵活性、科学性、渐进性和应用性的基本原则。
选择基础性试验,重点培养宽厚扎实的理论水平,提高对数学理论与方法的深刻理解。熟练各种数学软件的应用与开发,提高计算机应用能力,增强实践应用技能;增加综合性实验和设计性实验,从实际问题出发,培养学生分析问题,解决问题的能力,强化创新思维的开发。
教学方法上实行启发参与式教学法:启发—参与—诱导—提高。充分发挥学生主体作用,以学生亲自动脑动手为主。
教师先提出问题,对实验内容,实验目标,进行必要的启发;然后充分发挥学生主体作用,学生动手操作,每个命令、语句学生都要在计算机上操作得到验证;根据学生出现的情况,老师总结学生出现的问题,进行进一步的诱导;再让其理清思路,再次动手实践,从理论与实践的结合上获得能力上提高。数学实验是一门强调实践、强调应用的课程。
数学实验将数学知识、数学建模与计算机应用三者融为一体,可以使学生深入理解数学的基本概念和理论,掌握数值计算方法,培养学生运用所学知识使用计算机解决实际问题的能力,是一门实践性很强的课程。在这一教学活动中,通过数学软件如MAT—LAB、Mathematica、SPSS的教学和综合数学实验,如碎片拼接、罪犯藏匿地点的查找、光伏电池的连接、野外漂流管理、水资源的有效利用、葡萄酒的分类等,通这些实际问题最终的数学化的解决,将高度抽象的数学理论呈现为生动具体的可视性结论,展示数学模型与计算机技术相结合的高度抽象的数学理论成为生动具体的可视性过程。
4、突出学生的主体作用,循序渐进培养学生学习、实践到创新
实践教学的目的是要提高学生应用所学知识分析、解决实际问题的综合能力。
在教学中,搭建数学建模与数学实验这个平台,提示学生用计算机解决经过简化的问题,或自己提出实验问题,设计实验步骤,观察实验结果,尤其是将庞大繁杂的数学计算交给计算机完成,摆脱过去害怕数学计算、画函数图像、解方程等任务,避免学生一见到庞大的数学计算公式就会产生畏惧心理,从而丧失信心,让学生体会到在数学面前自己由弱者变成了强者,由失败者变成了胜利者、成功者。
再设计让学生自己动手去解决的各类实际问题,使学生通过对实际问题的仔细分析、作出合理假设、建立模型、求解模型及对结果进行分析、检验、总结等,解决实际问题,逐步培养学生熟练使用计算机和数学软件的能力以及运用数学知识解决实际问题的意识和能力。
同时,给学生提供大量的上机实践的机会,提高学生应用数学软件的能力。一个实际问题构成一个实验内容,通过实践环节加大训练力度,并要求学生通过计算机编程求解、编写实验报告等形式,达到提高学生解决实际问题综合能力的目标。数学建模与数学实验课程通过实际问题——方法与分析——范例——软件——实验——综合练习的教学过程,以实际问题为载体,以大学基本数学知识为基础,采用自学、讲解、讨论、试验、文献阅读等方式,在教师的逐步指导下,学习基本的建模与计算方法。
通过学习查阅文献资料、用所学的数学知识和计算机技术,借助适当的数学软件,学会用数学知识去解决实际问题的一些基本技巧与方法。通过实验过程的学习,加深学生对数学的了解,使同学们应用数学方法的能力和发散性思维的能力得到进一步的培养。实践已证明,数学建模与数学实验课这门课深受学生欢迎,它的教学无论对培养创新型人才还是应用型人才都能发挥其他课程无法替代的作用。
5、具体的教学策略和途径
数学建模课程和数学实验课程同时开设,在课程教学中,要尽可能做到如下几个方面:
1)注重背景的阐述
让学生了解问题背景,才能知道解决实际问题需要哪些知识,才能做出贴近实际的假设,而这恰恰是建立一个能够解决实际问题的数学模型的前提。再者,问题背景越是清晰,越能够体现问题的重要性,这样才能激发学生解决实际问题的兴趣。
2)注重模型建立与求解过程中的数学语言的使用
在做好实际问题的简化后,使用精炼的数学符号表示现实含义是数学语言使用的彰显。基于必要的背景知识,建立符合现实的数学模型,通过多个方面对模型进行修正,向学生展示不同的条件相对应的数学模型对于现实问题的解决。在模型的求解上,严格要求学生在模型的假设,符号说明、图形的绘制、变量的限制范围、模型的分析与推广方面,做到严谨规范。对学生在利用建模解决问题时使用符号语言的不准确、不规范、不简洁等方面及时纠正。
3)注重经典算法的数学软件的实现和改进
由于实际问题的特殊性导致数学模型没有固定的模式,这就要求既要熟练掌握一般数学软件和算法的实现,又要善于改进和总结,使得现有的算法和程序能够通过修正来解决实际问题,这对于学生能力的培养不可或缺。只有不断的学习和总结,才有数学素养的培养和创新能力的提高。
参考文献:
[1]叶其孝。把数学建模、数学实验的思想和方法融人高等数学课的教学中去[J]。工程数学学报,2003,(8):1—11。
[2]颜荣芳,张贵仓,李永祥。现代信息技术支持的数学建模创新教育[J]。电化教育研究,2009,(3)。
[3]郑毓信。数学方法论的理论与实践[M]。广西教育出版社,2009。
[4]姜启源。数学实验与数学建模[J]。数学的实践与认识,2001,(5):613—617。
[5]姜启源,谢金星,叶俊。数学建模[M]。第3版。北京:高等教育出版社,2002。
[6]周家全,陈功平。论数学建模教学活动与数学素质的培养[J]。中山大学学报,2002,(4):79—80。
[7]付桐林。数学建模教学与创新能力培养[J]。教育导刊,2010,(08):89—90。
数学建模论文 篇三
一:对偶问题:
一、问题重述
有一工厂用设备A、B及原料生产甲、乙、丙三种产品,请通过已知生产各种产品的消耗、设备及原材料的可用数量及单位产品的利润求解以下问题: (1)使利润最大的生产计划?
(2)若甲产品的单位利润下降为20元,此时的利润有无变化?变化如何?
(3)若生产单位丙产品的原料消耗由2.5千克下降到2.2千克,最优生产计划有无变化?该厂的利润有无变化?
(4)若设备A的可用数量降至1200台时,则最优生产计划及利润有什么变化?
二、符号说明
X 表示甲产品的生产数量; Y 表示乙产品的生产数量; Z 表示丙产品的生产数量。
三、模型的建立与求解
(1)Max N=23X+35Y+30Z 0.5x0.8y0.6z1400S.T. 0.3x0.6y0.4z800
2x3y2.5z5100
(1)代入LINGO求解如下:
MAX=23*x+35*y+30*z; 0.5*x+0.8*y+0.6*z<=1400; 0.3*x+0.6*y+0.4*z<=800; 2*x+3*y+2.5*z<=5100; 运行结果如下:
Global optimal solution found at iteration: 3 Objective value: 60400.00
Variable Value Reduced Cost X 800.0000 0.000000 Y 0.000000 7.000000 Z 1400.000 0.000000
Row Slack or Surplus Dual Price 1 60400.00 1.000000 2 160.0000 0.000000 3 0.000000 50.00000 4 0.000000 4.000000
由上可知:要使利润最大应生产A 800件,C 1400件,此时的利润为60400元。
(2)Max N=20X+35Y+30Z 0.5x0.8y0.6z1400S.T. 0.3x0.6y0.4z800
2x3y2.5z5100
(2)代入LINGO求解如下:
MAX=20*x+35*y+30*z; 0.5*x+0.8*y+0.6*z<=1400; 0.3*x+0.6*y+0.4*z<=800; 2*x+3*y+2.5*z<=5100; 运行结果如下:
Global optimal solution found at iteration: 2 Objective value: 60000.00
Variable Value Reduced Cost X 0.000000 2.500000 Y 0.000000 10.00000 Z 2000.000 0.000000
Row Slack or Surplus Dual Price 1 60000.00 1.000000 2 200.0000 0.000000 3 0.000000 75.00000 4 100.0000 0.000000
若甲产品的单位利润下降为20元,则该厂的利润下降为60000元。 (3)Max N=23X+35Y+30Z 0.5x0.8y0.6z1400S.T. 0.3x0.6y0.4z800
2x3y2.2z5100
(3)代入LINGO求解如下:
MAX=23*x+35*y+30*z; 0.5*x+0.8*y+0.6*z<=1400; 0.3*x+0.6*y+0.4*z<=800; 2*x+3*y+2.2*z<=5100; 运行结果如下:
Global optimal solution found at iteration: 3 Objective value: 61000.00
Variable Value Reduced Cost X 2000.000 0.000000 Y 0.000000 9.571429 Z 500.0000 0.000000
Row Slack or Surplus Dual Price 1 61000.00 1.000000 2 100.0000 0.000000 3 0.000000 67.14286 4 0.000000 1.428571
若生产单位丙产品的原料消耗由2.5千克下降到2.2千克,最优生产计划变为:生产A 2000件,C 500件,利润为61000元。
(4)Max N=23X+35Y+30Z
0.5x0.8y0.6z1200S.T. 0.3x0.6y0.4z800
2x3y2.5z5100
(4)代入LINGO求解如下:
MAX=23*x+35*y+30*z; 0.5*x+0.8*y+0.6*z<=1200; 0.3*x+0.6*y+0.4*z<=800; 2*x+3*y+2.2*z<=5100; 运行结果如下:
Global optimal solution found at iteration: 3 Objective value: 60000.00
Variable Value Reduced Cost X 0.000000 0.000000 Y 0.000000 9.000000 Z 2000.000 0.000000
Row Slack or Surplus Dual Price 1 60000.00 1.000000 2 0.000000 10.00000 3 0.000000 60.00000 4 700.0000 0.000000
若设备A的可用数量降至1200台时,最优生产计划变为:只生产C 2000件,利润下降为60000元。
二:运输问题:
一、问题重述
一公司有四个原料基地(A,B,C,D),供应三个工厂(甲,乙,丙),每个原料基地的月供应能力已知,三个加工厂的月需求量已知,每个原料基地至每个城市的单位运价已知,为了使该公司的总运费最小,应如何合理安排运输。
二、符号说明
x表示从i原料基地(A,B,C,D),运到j加工厂(甲,乙,丙)的原料数量; c表示从i原料基地到j加工厂的运价; ai为i原料基地的月供应能力; b为j工厂的月需求量。 ijijj
三、模型的建立与求解 因为ai=20、bj=20,所以该问题是一个产销平衡问题。由题意可建立i143j1如下模型:
Min Z=cxi1j1ij43ij
43i1,2,3,4xaj1iji1iS.T.
4 3xbj1,2,3ijjj1i1代入LINGO求解如下:
min=3*x11+5*x12+9*x13+4*x21+x22+5*x23+7*x31+3*x32+2*x33+12*x41+5*x42+8*x43; x11+x12+x13=5; x21+x22+x23=4; x31+x32+x33=9; x41+x42+x43=2; x11+x21+x31+x41=8; x12+x22+x32+x42=7; x13+x23+x33+x43=5; 运行结果如下:
Global optimal solution found at iteration: 4 Objective value: 60.00000
Variable Value Reduced Cost X11 5.000000 0.000000 X12 0.000000 5.000000 X13 0.000000 10.00000 X21 3.000000 0.000000 X22 1.000000 0.000000 X23 0.000000 5.000000 X31 0.000000 1.000000 X32 4.000000 0.000000 X33 5.000000 0.000000 X41 0.000000 4.000000 X42 2.000000 0.000000 X43 0.000000 4.000000
Row Slack or Surplus Dual Price 1 60.00000 -1.000000 2 0.000000 1.000000 3 0.000000 0.000000 4 0.000000 -2.000000 5 0.000000 -4.000000 6 0.000000 -4.000000 7 0.000000 -1.000000 8 0.000000 0.000000
由上可知最优方案为:从原料基地A运到甲加工厂5千吨,从原料基地B运到甲加工厂3千吨,从原料基地B运到乙加工厂1千吨,从原料基地C运到乙加工厂4千吨,从原料基地C运到丙加工厂5千吨,从原料基地D运到乙加工厂2千吨;总运费为60万元。
三:整数规划问题:
一、问题重述
一跨国公司计划在一地区建若干个加工厂,现有七个城市A,B,C,D,E,F,G可以选择,每个城市建厂投资和年生产能力已知,且每个城市的选择有一定的限制。在总投资一定的情况下应选择那几个城市建厂能使总生产能力最大。
二、符号说明
选择i城市1Xi;
不选择i城市0Ci表示i城市的年生产能力;
Bi表示i城市建厂需要的投资资金。
三、模型的建立与求解
由题意可知模型如下: Max Z=cixi
i177BiXi2500i1x1x2x32(x4x5)*(x2x6x7)0 S.T. x2x4x5x6x71x2x4x5x6x73X0或1,i1,,7i代入LINGO求解如下:
max=10*x1+13*x2+14*x3+12.5*x4+12*x5+13.5*x6+12.8*x7; 500*x1+700*x2+800*x3+650*x4+580*x5+720*x6+680*x7<=2500; x1+x2+x3=1; x2+x4+x5+x6+x7<=3; @bin(x1); @bin(x2); @bin(x3); @bin(x4); @bin(x5); @bin(x6); @bin(x7);
运行结果如下: Linearization components added: Constraints: 24 Variables: 6 Integers: 6
Global optimal solution found at iteration: 22 Objective value: 40.50000
Variable Value Reduced Cost X1 0.000000 -10.00000 X2 1.000000 -13.00000 X3 1.000000 -14.00000 X4 0.000000 -12.50000 X5 0.000000 -12.00000 X6 1.000000 -13.50000 X7 0.000000 -12.80000
Row Slack or Surplus Dual Price 1 40.50000 1.000000 2 280.0000 0.000000 3 0.000000 0.000000 4 0.000000 0.000000 5 1.000000 0.000000 6 1.000000 0.000000
由上可知最优方案为:在B,C,E城市建厂使总生产能力最大。
四:存贮论问题:
求解过程如下:
此存贮模型是一个不允许缺货的模型。且p=50000件/年,d=30000件/年,a=1000元/次,h=130*21%元/件年=27.3元/件年。由公式得:
2ad21000300002344件 Q=
30000d2731h1p50000d30000 13次;2344Q250234412天
每批生产时间
50000 每次生产所需时间 12+5=17天
25017132天 两次生产间隔时间
13Q2344 T=25012天
p50000Q250234420天 t=d30000最大存贮水平pdT=2000012/250=960件
1113628元
生产和存贮的全年总成本 27396020132250 生产次数为 五:论文
数学建模感想
做为一个非数学专业的人,怀着对数学的兴趣,我向我大一时的徐老师报名,想参加数学建模的学习。但幸运的是我被允许参加暑假的数学建模培训,在培训的整个过程中,我学到了很多以前书本上没有的东西,培养了我的综合素质,比如英语阅读能力,计算机应用能力,检索文献能力,学习新知识的意识与能力,论文撰写能力等等。这些经历,使我更加想进入2007年的全国大学生高教社杯数学建模大赛,因此我不断的努力在图书馆和网上寻找许多新的知识,不断的学习,为我参加数学建模竞赛打下了很好的基础。
2007年9月全国数学建模大赛开始了,我和队友怀着重在参与的目的,我们做的是预测中国的人口增长情况。三天紧张的比赛给我最大的感觉就是累,在很短的时间内要完成这许多事,有许多困难是我们预先没有想到过的。三天中,我们有过激烈争吵,有过忘记吃饭的时候,有过加夜班的时候,也有为了大局而妥协的时候,有在某一篇参考文献上发现新方法的快乐,也有数据算错的苦恼。我最大的体会是:没有合作是做不好这样的事情的。现代社会需要的就是合作,合作的过程中,肯定会有各种各样的问题,需要我们有宽阔的胸怀来容纳,为了一致的目标共同努力,以达到目的。
参加数模竞赛,也给了我们一次简单的体验。做一件团队的事所需要的严谨,大胆。这所有的一切都在这样的比赛中有着完整的体现。完成论文的过程中,我们对论文作了很多次的修改,原因第一次参赛经验的不足,论文格式、论文表述不清,或者证明过程的不妥。而在整个比赛的过程中,我们更是经常否定自己好不容易构想出来的方法是不是妥当?有很多新的方法,很容易让人产生错误的判断,但是我们尝试后,一旦发现它是不完善的,就马上尽量完善它,或者寻找新的方法,这个过程耗费了我们很多心血。为的就是能做出一篇尽量科学合理的论文,在这个过程中,是我们体会到了建模的艰辛。一个好主意或“好主意”被扼杀的痛苦以及有所发现时的快乐,这些将对我们今后的学习与工作过程产生积极的作用。不久成绩出来了,我们组没有获奖,但我们收获了信心。
当然,这一点努力肯定是不够的,我要走的路很长,我将会用自己的勤奋来弥补自己不是非数学专业的不足。2008年,我定会等待你的到来,相信08的彩虹定出现在自己的头顶。 以上便是我这次参加这次数学建模竞赛的一点心得体会,只当贻笑大方,不 过就数学建模本身而言,它是魅力无穷的,它能够锻炼和考查一个人的综合素质, 也希望广大同学能够积极参与到这项活动当中来。
数学建模论文 篇四
论文题目三号黑体字
摘要
摘要
标题:是以最恰当、最简明的词语反映论文中主要内容的逻辑组合。 要求:反映内容准确得体,外延内涵恰如其分,用语凝练醒目。
题目是给评委的第一印象,建议将论文所有模型或者算法加入题目中,例如《用遗传算法解决XXXX问题》。
2、摘要:全文主要内容的简短陈述。
要求:
1)摘要必须指明研究的主要内容,使用的主要方法,得到的主要结论和成果;
2)摘要用语必须十分简练,内容亦须充分概括。文字不能太长,一般不超过300字;
3)不要举例,不要讲过程,不用图表,不做自我评价。
3、关键词:文章中心内容所涉及的重要的单词,以便于信息检索。
要求:数量不要多,以3-5各为宜,不要过于生僻。
关键字:
一级标题用四号黑体字
正文
数据表格
如果你编写了一个能够正常运行的计算机程序,不要浪费它! 运行它几百次,每次输入不同的参数值。然后以图表(如果你能)或者表格的形式组织数据。对于它们,即使评委不加以细读,也能留下深刻的印象。它们可以证明你有大量的数据来支持你的结论,你已经对问题中出现的参数进行了彻底的探讨。
图表和图形
图表可以胜过千言万语。图表在建模部分非常有用,可以展示你是如何处理问题的,图形永远是显示数据的最好方式。
二级、三级标题用小四号黑体字
论文中其他汉字一律采用小四号宋体字,行距用单倍行距
论文格式:符合规范,内容齐全,排版美观
问题重述(引言)
不是把赛题拷贝粘贴,而是有所理解下,对问题的重述,也就是说按照你自己的理解重述问题。
符号说明
必要的,在文章中出现的符号的列表说明
基本假设
必要的,合理的假设
问题分析
这是论文中的第一个大的段落。 每一个问题,都可细分为三个部分:模型,解决方案和验证方法。模型可以用来生成数据,基于这些数据你可以测试你的解决方案。
模型建立
一般来说,模型将出现在电脑中,所以我们面临的挑战是将程序代码翻译成文字,使得每一步都能自圆其说。
队员应该在周五下午选择构建这些模型,所以这一部分的草稿应该星期六完成。
模型分析与求解
model: min=x1+x2+x3+x4+x5+y1+y2+y3+y4+y5+m1+m2+m3+m4+m5+n1+n2+n3+n4+n5; x1+y1<=9; m1+n1<=3; x2+y2<=9; m2+n2<=3; x3+y3<=9; m3+n3<=3; x4+y4<=9; m4+n4<=3; x5+y5<=9; m5+n5<=3; 7.5*x1+7.5*x2+7*x3+7.5*x4+6.5*x5+9*y1+9*y2+7.5*x3+9*y4+8*y5+7.5*m1+7.5*m2+7*m3+7.5*m4+6.5*m5+8*n1+8*n2+8.5*n3+8*n4+8*n5<=470; end
论文的第二个大段落。在这个部分,我们描述数据处理方法,用于处理由第一部分产生的数据。这一部分实际上说明了我们是如何解决问题。
你必须有一个以上的解决方案。再提醒一遍:一个以上的解决方案。 为了证明你有一个漂亮算法,你需要有一个底线,一些可以与你的解决方案相比较。你可以先从最简单,最常见的算法入手,然后逐步提炼,完善它,直到得到你的最好的解决方案。
一般情况下,对于离散的问题,最简单的解决方案可能就是随机选择。在这一部分中,你需要证明你已经对问题进行了彻底的探讨,并且你已经尝试了许多不同的解决方案。 即使你一开始就使用了最佳解决方案,然后尝试了一些其它的方案,在论文的书 写中,你仍然应该表示从最根本的解决方案入手,然后逐步细化,最终达到你的最佳解决方案。
如果你尝试了更先进的算法,但它的效率并不理想? 也要把它放在论文中! 用来表示你已经从不同的角度进行了尝试,即使你最好的解决方案并不是最复杂、最有趣的一个。在现实生活中,情况往往就是这样!
模型结果分析
(稳定性分析,误差分析等,根据模型需要)
在这里,你需要表述测试结果。这一部分应该被特别关注,因为你已经将论文的其它部分表述完成了。如果可能的话,你可以提供大量的数据来支持你的结论。你的模型是不是将不同类型的数据集进行了整合?你的算法是如何做的? 一般来说,这一部分将会以一些用到的参数结尾,这些参数出现在模型、算法和测试方法中。 你应该尝试尽可能大的参数空间。在这一部分你要证明你已经采用了一个成熟的算法来处理问题,并且你已经尽可能地考查了问题的所有方面。
具体数据的展示是比较困难的。提供一些图表是最好的手段。 但最终如果你彻底探讨了模型,算法和测试方法中出现的每一个参数,你将会有大量的数据需要罗列。
你应该以表格的形式来罗列数据,但不要指望评委会看这些表格。你需要在表格下面写一段解释性的文本,指出数据的总的发展趋势,异常情况和整体结果。
模型检验(与改进)
(根据模型需要)
有的时候,问题中会清楚地描述目标要求,以便于你构建算法的验证方法。 对于很多问题来说,会有很多方法来
比较不同的算法,最好用多种方法来评价它们。评价方法应该由大家一起自由讨论,可以持续整个星期天。
模型的推广(应用)
结论——模型评价——改进方案
首先,提出你的基本结论,即使你已经在上一个部分中提出过。 如:“从整体上看, 算法A的执行效率优于算法B 34%,优于算法C 67%”。
你需要用一些数字来概括所有的事情,可以平均化数据和用几个提炼出的数字来对算法进行排名。如果在结果部分里,你已经提到“算法A整体上看优于算法B,而算法B也有自己的一些优点。”在结论部分中,你要摒弃前面的说法, 直接说“a是最好的”,这也需要放在摘要当中,表明你已经得到了具体、全面的结论。 )
模型评价这一部分是解释算法好的地方和需要改进的地方的一个比较好的途径。推荐用一个公告式的列表。除了概括性的文字以外,不用过多的解释优缺点,结果部分中的主要观点也要在这里提及,同时提到缺点,以及任何限制性的假设。
为了证明你处理问题的方法是成熟的,提出改进方案的工作是必需的。是不是还有一些你想到的算法,由于比较巨大,还没有来得及在计算机上实现?竞赛是有时间限制,所以这个地方可以显示你对问题的一个整体的把握。
结论
将上述的工作做一个总结性的论述。
参考文献
[编号] 作者,书名,出版地:出版社,出版年。 参考文献中期刊杂志论文的表述方式为:
[编号] 作者,论文名,杂志名,卷期号:起止页码,出版年。 参考文献中网上资源的表述方式为:
[编号] 作者,资源标题,网址,访问时间(年月日)。
附录
附录一
程序
附录二
公式推导
定理证明等
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