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运筹学课设论文模板

发布时间:2024-07-05 14:52:03

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论文摘要:文章针对侦察无人机航路规划这一问题,分析了影响航路规划的因素,构建了航路规划的模型。结合侦察无人机航路规划的特点与模型,论证了基于蚁群算法求解的理由与优点,并对蚁群算法的初始信息素强度与启发因子进行了改进。最后以岛屿进攻战役这一特定作战任务为例。利用MATLAB实现了侦察多目标时的航路规划问题。 引言 航路规划是指在目标点与起始点之间,为运动物体寻找满足某种性能指标和某些约束的线路、路径。目前对于航路规划的研究主要用于导弹、鱼雷、飞机等飞行器的飞行线路选择上,对于无人机的侦察航路的系统研究还不多见。在文献[3]中虽然也应用蚁群算法进行了航路规划,但没有充分考虑到威胁点存在和目标点价值对航路的影响,且对蚁群算法没有进行启发因子和信息素初始强度方面的创新。在相关外文文献中,由于美军无人机航程较大,其航路规划的约束条件就相对较少,可供借鉴的内容也很有限。而针对岛屿进攻战役这一特殊作战样式的研究更是尚属空白。本文正是基于这一背景下对该问题进行研究,以实现在充分发挥无人机最大作战效能的同时,又尽可能地降低无人机被毁伤概率。 1、影响航路规划的因素分析 影响侦察无人机航路规划的主要因素有如下四个方面。 目标价值 目标价值是衡量某一时刻对某一目标实施火力突击必要程度的综合指标(用Vm表示)。可采用层次分析法获得各个目标的价值Vm,也可以再进行归一化处理,得到各目标的相对价值系数Ku,以此来衡量目标的重要程度。 对不同的目标实施侦察时,对于价值较高的目标可安排更长的有效侦察时间,而对于价值相对较低的目标,则应适当压缩有效侦察时间。 有效飞行时间(距离) 侦察的主要目的是发现对己方有价值目标并及时描述目标的状态,因此发现目标的概率是航路是否合理的一个重要指标。距离目标越近,飞机上侦察设备能够搜索目标区的时间也就越长,发现目标的概率也就越大。 在执行侦察任务时,为了获得某一目标的有效信息,无人机必需接近目标并使目标处于其机载电子、光学侦察设备的作用距离内。如果为了实时监控某一目标,侦察无人机还必需在此目标的上空盘旋、停留,以使目标长时间地处于机载设备的监控之下。因此对目标的发现概率可以用有效飞行时间来表征。它表示侦察无人机对目标总的侦察、监控时间,为处理方便,若侦察无人机以等速率飞行,则其有效侦察飞行时间也可转变为有效飞行距离表征。 生存能力 侦察无人机要完成侦察任务就必须具备一定的生存能力。而其生存能力主要与侦察无人机的隐形规避性能、敌方雷达、防空武器的性能等相关。即侦察无人机的生存能力既受本身的易感性、易损性、可靠性影响,也受敌方的侦察探测和打击能力影响。 从侦察无人机完成飞行任务过程来看,包括发射、正常飞行和突破拦截三个过程,若用概率Pf、Pl、Ps表示三个过程的完成情况。 航程(油量)限制 航程是指侦察无人机起飞后,中途不经加油所能飞越的最大水平距离,即飞行距离。是表征侦察无人机远航和持久飞行能力的指标。由于其在地面一次所加的油量是有限的,因此它的航路必然受到航程的限制,且由于无线电的作用距离受限,飞机执行任务的位置不能超过其作战半径。 2、航路规划构模 侦察无人机多数情况下执行特定的侦察监视飞行任务,指挥员期望的目标是在有限的飞行时间与航程内发现尽可能多的目标,同时付出的代价最小。 就航路规划的约束条件而言,首先是威胁量不能超过指挥员的许可范围,其二,是侦察无人机总的飞行距离不能超过侦察无人机的航程。一旦两者之一不能成立,表明要求的任务是无法完成的,即 3、蚁群算法及其改进 蚁群算法作为一种新的计算模式引入人工智能领域,被称为蚂蚁系统,该系统基于以下假设: (1)蚂蚁之间通过环境进行通信。每只蚂蚁仅根据其周围的局部环境做出反应,也仅对其周围的局部环境产生影响; (2)蚂蚁对环境的反应由其内部模式决定; (3)在个体水平上,每只蚂蚁仅根据环境做出独立选择。在群体水平上,单只蚂蚁的行为是随机的,但蚁群通过自组织过程形成高度有序的群体行为。 基于蚁群算法进行航路规划的特点 基于蚁群算法的侦察无人机航路规划方法,能够保证在航路制订时得到一条具有较小可被探测概率及可接受航程的飞行航路,这种航路规划方法还具有以下特点:(1)在蚂蚁不断散布生物信息激素的加强作用下,新的信息会很快被加入到环境中,而由于生物信息激素的蒸发更新,旧的信息会不断被丢失,体现出一种动态特性; (2)最优路线是通过众多蚂蚁的合作被搜索得到的,并成为大多数蚂蚁所选择的路线,这一过程具有协同性; (3)由于许多蚂蚁在环境中感受散布的生物信息激素同时自身也散发生物信息激素,这使得不同的蚂蚁会有不同的选择策略,具有分布性。这些特点与未来战场的许多要求是相符的,因而采用蚁群算法对侦察无人机的航路进行规划具有可行性与前瞻性。 蚁群算法的改进 (1)ij(t)的初值 为了更好的考虑威胁,在定义在初始条件下定义轨迹强度不同,根据蚂蚁选择路线最优选择轨迹强度高的路线,而无人机的航路规划中则应该更优的选择距离威胁点较远的航路。那么可以定义轨迹的初始强度与距离成反比。即与威胁点越近的路线,信息素强度越小。对于两目标点间的每条路径,其信息素轨迹初始强度。 4、基于改进蚁群算法的侦察无人机航路规划的实现 航路规划的初始条件 蚁群算法用于航路规划主要运用在对多目标实施搜索侦察的航路规划问题,即航路规划需要得出的是飞行经过各个目标的数量和次序,以使侦察无人机经过尽可能多的目标点。 在进行初始规划的过程中,为更方便蚁群算法的实现,首先确定坐标系,将上述各目标点及威胁点用坐标系来表示,这样可以便于实际的运算。 假设在岛屿进攻战役中以某市为坐标点(100,100)的位置,以3公里为1个坐标系单位长度建立平面直角坐标系(这是在充分考虑了将主要有价值点都包括在一个(120×120)的范围内而合理构建的)。则可以确定上述各点的坐标系位置,得到各点坐标。同时各个目标点的价值系数通过层次分析法可求得到结果(具体过程略)。 蚁群算法模型的实现 蚁周系统的各初始参量的确定 为计算和表示方便,将目标点定义为向量Mi(其中i=1,2,3,…,12),威胁点定义为向量Ti(其中i=1,2,3)。采用蚁群算法实现目标点的类旅行商(TSP,Traveling Salesman Problem)问题,目前已经开发的蚁群算法包括蚁密系统、蚁量系统和蚁周系统,而实际应用多数应用后者。为模拟系统中蚂蚁行为的方便,定义标记。 蚁群算法模型分析 通过比较的方法,定性分析各个情况下的目标函数值和航路规划图。不难发现在考虑了目标点价值和威胁点威胁的情况下,航路尽可能地避开了威胁并优先选择通过目标价值较大的点。这样无人机的被毁伤概率较低,且如果发生被毁伤事件时,已经发现的总体目标价值最大。 针对四种情况进行定量分析,假设指挥员的倾向性为,即略侧重于考虑威胁代价。2000表示对每个目标的有效侦察距离均为2000m,计算目标函数的值,可见考虑完备时虽然航路总长最大但总体的目标函数值也最大,航程最优,即侦察无人机应按照依次通过这些目标点。 5、结束语 通过上述分析,在给定侦察无人机的侦察任务情况下经运算可求得最优的初始航路,它可以有效地提高无人机的侦察效能,降低无人机的被毁伤概率,它对于目前军事斗争准备中如何使用侦察无人机具有一定的指导意义。随着我军侦察无人机性能的提高及型号的不断丰富,在对未来岛屿进攻战役中如何对这些机型进行航路规划尚有待于进一步探讨。

随着我国国民经济的不断发展,企业之间的交易活动更加频繁、同地区、不同地区、甚至跨国的交易活动也不断发生,交通运输则成为交易的活动重点了。 交通运输作为国民经济的一个重要部门,作为人类进步、社会发展的一个重要推动力,其发展模式正在对环境产生越来越重要的影响。传统的运输方式已 经不能满足环境保护、经济发展以及交通运输本身发展的需求,探寻与环境、资源条件相适应的运输是非常重要的一个问题。人们在交通运输方面趋利避害建立更好的运输方法,让交通运输的方法达到一个更高的水平。

在中国战国时期,曾经有过一次流传后世的赛马比赛,相信大家都知道,这就是田忌赛马。田忌赛马的故事说明在已有的条件下,经过筹划,选择一个最好的方案,就会取得最好的效果。可见,筹划是十分重要的。现在普遍认为,运筹学是近代应用数学的一个分支,主要是将生产、管理等事件中出现的一些带有普遍性的运筹问题加以提炼,然后利用数学方法进行解决。前者提供模型,后者提供理论和方法。运筹学的思想在古代就已经产生了。敌我双方交战,要克敌制胜就要在了解双方情况的基础上,做出最优的对付敌人的方法,这就是“运筹帷幄之中,决胜千里之外”的说法。但是作为一门数学学科,用纯数学的方法来解决最优方法的选择安排,却是晚多了。也可以说,运筹学是在二十世纪四十年代才开始兴起的一门分支。运筹学主要研究经济活动和军事活动中能用数量来表达的有关策划、管理方面的问题。当然,随着客观实际的发展,运筹学的许多内容不但研究经济和军事活动,有些已经深入到日常生活当中去了。运筹学可以根据问题的要求,通过数学上的分析、运算,得出各种各样的结果,最后提出综合性的合理安排,已达到最好的效果。运筹学作为一门用来解决实际问题的学科,在处理千差万别的各种问题时,一般有以下几个步骤:确定目标、制定方案、建立模型、制定解法。虽然不大可能存在能处理及其广泛对象的运筹学,但是在运筹学的发展过程中还是形成了某些抽象模型,并能应用解决较广泛的实际问题。随着科学技术和生产的发展,运筹学已渗入很多领域里,发挥了越来越重要的作用。运筹学本身也在不断发展,现在已经是一个包括好几个分支的数学部门了。比如:数学规划(又包含线性规划;非线性规划;整数规划;组合规划等)、图论、网络流、决策分析、排队论、可靠性数学理论、库存论、对策论、搜索论、模拟等等。

Operation Research原意是操作研究、作业研究、运用研究、作战研究,译作运筹学,是借用了《史记》“运筹策于帷幄之中,决胜于千里之外”一语中“运筹”二字,既显示其军事的起源,也表明它在我国已早有萌芽。 运筹学作为一门现代科学,是在第二次世界大战期间首先在英美两国发展起来的,有的学者把运筹学描述为就组织系统的各种经营作出决策的科学手段。与在他们的奠基作中给运筹学下的定义是:“运筹学是在实行管理的领域,运用数学方法,对需要进行管理的问题统筹规划,作出决策的一门应用科学。”运筹学的另一位创始人定义运筹学是:“管理系统的人为了获得关于系统运行的最优解而必须使用的一种科学方法。”它使用许多数学工具(包括概率统计、数理分析、线性代数等)和逻辑判断方法,来研究系统中人、财、物的组织管理、筹划调度等问题,以期发挥最大效益。 现代运筹学的起源可以追溯到几十年前,在某些组织的管理中最先试用科学手段的时候。可是,现在普遍认为,运筹学的活动是从二次世界大战初期的军事任务开始的。当时迫切需要把各项稀少的资源以有效的方式分配给各种不同的军事经营及在每一经营内的各项活动,所以美国及随后美国的军事管理当局都号召大批科学家运用科学手段来处理战略与战术问题,实际上这便是要求他们对种种(军事)经营进行研究,这些科学家小组正是最早的运筹小组。 第二次世界大战期间,“OR”成功地解决了许多重要作战问题,显示了科学的巨大物质威力,为“OR”后来的发展铺平了道路。 当战后的工业恢复繁荣时,由于组织内与日俱增的复杂性和专门化所产生的问题,使人们认识到这些问题基本上与战争中所曾面临的问题类似,只是具有不同的现实环境而已,运筹学就这样潜入工商企业和其它部门,在50年代以后得到了广泛的应用。对于系统配置、聚散、竞争的运用机理深入的研究和应用,形成了比较完备的一套理论,如规划论、排队论、存贮论、决策论等等,由于其理论上的成熟,电子计算机的问世,又大大促进了运筹学的发展,世界上不少国家已成立了致力于该领域及相关活动的专门学会,美国于1952年成立了运筹学会,并出版期刊《运筹学》,世界其它国家也先后创办了运筹学会与期刊,1957年成立了国际运筹学协会。 运筹学的特点是:1.运筹学已被广泛应用于工商企业、军事部门、民政事业等研究组织内的统筹协调问题,故其应用不受行业、部门之限制;2.运筹学既对各种经营进行创造性的科学研究,又涉及到组织的实际管理问题,它具有很强的实践性,最终应能向决策者提供建设性意见,并应收到实效;3.它以整体最优为目标,从系统的观点出发,力图以整个系统最佳的方式来解决该系统各部门之间的利害冲突。对所研究的问题求出最优解,寻求最佳的行动方案,所以它也可看成是一门优化技术,提供的是解决各类问题的优化方法。 运筹学的研究方法有:1.从现实生活场合抽出本质的要素来构造数学模型,因而可寻求一个跟决策者的目标有关的解;2.探索求解的结构并导出系统的求解过程;3.从可行方案中寻求系统的最优解法。 运筹学的具体内容包括:规划论(包括线性规划、非线性规划、整数规划和动态规划)、图论、决策论、对策论、排队论、存储论、可靠性理论等。 数学规划即上面所说的规划论,是运筹学的一个重要分支,早在1939年苏联的康托洛维奇( )和美国的希奇柯克()等人就在生产组织管理和制定交通运输方案方面首先研究和应用一线性规划方法。1947年旦茨格等人提出了求解线性规划问题的单纯形方法,为线性规划的理论与计算奠定了基础,特别是电子计算机的出现和日益完善,更使规划论得到迅速的发展,可用电子计算机来处理成千上万个约束条件和变量的大规模线性规划问题,从解决技术问题的最优化,到工业、农业、商业、交通运输业以及决策分析部门都可以发挥作用。从范围来看,小到一个班组的计划安排,大至整个部门,以至国民经济计划的最优化方案分析,它都有用武之地,具有适应性强,应用面广,计算技术比较简便的特点。非线性规划的基础性工作则是在1951年由库恩()和达克()等人完成的,到了70年代,数学规划无论是在理论上和方法上,还是在应用的深度和广度上都得到了进一步的发展。 图论是一个古老的但又十分活跃的分支,它是网络技术的基础。图论的创始人是数学家欧拉。1736年他发表了图论方面的第一篇论文,解决了著名的哥尼斯堡七桥难题,相隔一百年后,在1847年基尔霍夫第一次应用图论的原理分析电网,从而把图论引进到工程技术领域。20世纪50年代以来,图论的理论得到了进一步发展,将复杂庞大的工程系统和管理问题用图描述,可以解决很多工程设计和管理决策的最优化问题,例如,完成工程任务的时间最少,距离最短,费用最省等等。图论受到数学、工程技术及经营管理等各方面越来越广泛的重视。 排队论又叫随机服务系统理论。1909年丹麦的电话工程师爱尔朗()排队问题,1930年以后,开始了更为一般情况的研究,取得了一些重要成果。1949年前后,开始了对机器管理、陆空交通等方面的研究,1951年以后,理论工作有了新的进展,逐渐奠定了现代随机服务系统的理论基础。排队论主要研究各种系统的排队队长,排队的等待时间及所提供的服务等各种参数,以便求得更好的服务。它是研究系统随机聚散现象的理论。 可靠性理论是研究系统故障、以提高系统可靠性问题的理论。可靠性理论研究的系统一般分为两类:(1)不可修系统:如导弹等,这种系统的参数是寿命、可靠度等,(2)可修复系统:如一般的机电设备等,这种系统的重要参数是有效度,其值为系统的正常工作时间与正常工作时间加上事故修理时间之比。 决策论研究决策问题。所谓决策就是根据客观可能性,借助一定的理论、方法和工具,科学地选择最优方案的过程。决策问题是由决策者和决策域构成的,而决策域又由决策空间、状态空间和结果函数构成。研究决策理论与方法的科学就是决策科学。决策所要解决的问题是多种多样的,从不同角度有不同的分类方法,按决策者所面临的自然状态的确定与否可分为:确定型决策、风险型决策和不确定型决策;按决策所依据的目标个数可分为:单目标决策与多目标决策;按决策问题的性质可分为:战略决策与策略决策,以及按不同准则划分成的种种决策问题类型。不同类型的决策问题应采用不同的决策方法。决策的基本步骤为:(1)确定问题,提出决策的目标;(2)发现、探索和拟定各种可行方案;(3)从多种可行方案中,选出最满意的方案;(4)决策的执行与反馈,以寻求决策的动态最优。 如果决策者的对方也是人(一个人或一群人)双方都希望取胜,这类具有竞争性的决策称为对策或博弈型决策。构成对策问题的三个根本要素是:局中人、策略与一局对策的得失。目前对策问题一般可分为有限零和两人对策、阵地对策、连续对策、多人对策与微分对策等。 运筹学是软科学中“硬度”较大的一门学科,兼有逻辑的数学和数学的逻辑的性质,是系统工程学和现代管理科学中的一种基础理论和不可缺少的方法、手段和工具。运筹学已被应用到各种管理工程中,在现代化建设中发挥着重要作用。在中国战国时期,曾经有过一次流传后世的赛马比赛,相信大家都知道,这就是田忌赛马。田忌赛马的故事说明在已有的条件下,经过筹划、安排,选择一个最好的方案,就会取得最好的效果。可见,筹划安排是十分重要的。 现在普遍认为,运筹学是近代应用数学的一个分支,主要是将生产、管理等事件中出现的一些带有普遍性的运筹问题加以提炼,然后利用数学方法进行解决。前者提供模型,后者提供理论和方法。 运筹学的思想在古代就已经产生了。敌我双方交战,要克敌制胜就要在了解双方情况的基础上,做出最优的对付敌人的方法,这就是“运筹帷幄之中,决胜千里之外”的说法。 但是作为一门数学学科,用纯数学的方法来解决最优方法的选择安排,却是晚多了。也可以说,运筹学是在二十世纪四十年代才开始兴起的一门分支。 运筹学主要研究经济活动和军事活动中能用数量来表达的有关策划、管理方面的问题。当然,随着客观实际的发展,运筹学的许多内容不但研究经济和军事活动,有些已经深入到日常生活当中去了。运筹学可以根据问题的要求,通过数学上的分析、运算,得出各种各样的结果,最后提出综合性的合理安排,已达到最好的效果。 运筹学作为一门用来解决实际问题的学科,在处理千差万别的各种问题时,一般有以下几个步骤:确定目标、制定方案、建立模型、制定解法。 虽然不大可能存在能处理及其广泛对象的运筹学,但是在运筹学的发展过程中还是形成了某些抽象模型,并能应用解决较广泛的实际问题。 随着科学技术和生产的发展,运筹学已渗入很多领域里,发挥了越来越重要的作用。运筹学本身也在不断发展,现在已经是一个包括好几个分支的数学部门了。比如:数学规划(又包含线性规划;非线性规划;整数规划;组合规划等)、图论、网络流、决策分析、排队论、可靠性数学理论、库存论、对策论、搜索论、模拟等等。 各分支简介 数学规划的研究对象是计划管理工作中有关安排和估值的问题,解决的主要问题是在给定条件下,按某一衡量指标来寻找安排的最优方案。它可以表示成求函数在满足约束条件下的极大极小值问题。 数学规划和古典的求极值的问题有本质上的不同,古典方法只能处理具有简单表达式,和简单约束条件的情况。而现代的数学规划中的问题目标函数和约束条件都很复杂,而且要求给出某种精确度的数字解答,因此算法的研究特别受到重视。 这里最简单的一种问题就是线性规划。如果约束条件和目标函数都是呈线性关系的就叫线性规划。要解决线性规划问题,从理论上讲都要解线性方程组,因此解线性方程组的方法,以及关于行列式、矩阵的知识,就是线性规划中非常必要的工具。 线性规划及其解法—单纯形法的出现,对运筹学的发展起了重大的推动作用。许多实际问题都可以化成线性规划来解决,而单纯形法有是一个行之有效的算法,加上计算机的出现,使一些大型复杂的实际问题的解决成为现实。 非线性规划是线性规划的进一步发展和继续。许多实际问题如设计问题、经济平衡问题都属于非线性规划的范畴。非线性规划扩大了数学规划的应用范围,同时也给数学工作者提出了许多基本理论问题,使数学中的如凸分析、数值分析等也得到了发展。还有一种规划问题和时间有关,叫做“动态规划”。近年来在工程控制、技术物理和通讯中的最佳控制问题中,已经成为经常使用的重要工具。 排队论是运筹学的又一个分支,它有叫做随机服务系统理论。它的研究目的是要回答如何改进服务机构或组织被服务的对象,使得某种指标达到最优的问题。比如一个港口应该有多少个码头,一个工厂应该有多少维修人员等。 排队论最初是在二十世纪初由丹麦工程师艾尔郎关于电话交换机的效率研究开始的,在第二次世界大战中为了对飞机场跑道的容纳量进行估算,它得到了进一步的发展,其相应的学科更新论、可靠性理论等也都发展起来。 因为排队现象是一个随机现象,因此在研究排队现象的时候,主要采用的是研究随机现象的概率论作为主要工具。此外,还有微分和微分方程。排队论把它所要研究的对象形象的描述为顾客来到服务台前要求接待。如果服务台以被其它顾客占用,那么就要排队。另一方面,服务台也时而空闲、时而忙碌。就需要通过数学方法求得顾客的等待时间、排队长度等的概率分布。 排队论在日常生活中的应用是相当广泛的,比如水库水量的调节、生产流水线的安排,铁路分成场的调度、电网的设计等等。 对策论也叫博弈论,前面讲的田忌赛马就是典型的博弈论问题。作为运筹学的一个分支,博弈论的发展也只有几十年的历史。系统地创建这门学科的数学家,现在一般公认为是美籍匈牙利数学家、计算机之父——冯·诺依曼。 最初用数学方法研究博弈论是在国际象棋中开始的——如何确定取胜的着法。由于是研究双方冲突、制胜对策的问题,所以这门学科在军事方面有着十分重要的应用。近年来,数学家还对水雷和舰艇、歼击机和轰炸机之间的作战、追踪等问题进行了研究,提出了追逃双方都能自主决策的数学理论。近年来,随着人工智能研究的进一步发展,对博弈论提出了更多新的要求。 搜索论是由于第二次世界大战中战争的需要而出现的运筹学分支。主要研究在资源和探测手段受到限制的情况下,如何设计寻找某种目标的最优方案,并加以实施的理论和方法。在第二次世界大战中,同盟国的空军和海军在研究如何针对轴心国的潜艇活动、舰队运输和兵力部署等进行甄别的过程中产生的。搜索论在实际应用中也取得了不少成效,例如二十世纪六十年代,美国寻找在大西洋失踪的核潜艇“打谷者号”和“蝎子号”,以及在地中海寻找丢失的氢弹,都是依据搜索论获得成功的。 运筹学有广阔的应用领域,它已渗透到诸如服务、库存、搜索、人口、对抗、控制、时间表、资源分配、厂址定位、能源、设计、生产、可靠性、等各个方面。

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随着我国国民经济的不断发展,企业之间的交易活动更加频繁、同地区、不同地区、甚至跨国的交易活动也不断发生,交通运输则成为交易的活动重点了。 交通运输作为国民经济的一个重要部门,作为人类进步、社会发展的一个重要推动力,其发展模式正在对环境产生越来越重要的影响。传统的运输方式已 经不能满足环境保护、经济发展以及交通运输本身发展的需求,探寻与环境、资源条件相适应的运输是非常重要的一个问题。人们在交通运输方面趋利避害建立更好的运输方法,让交通运输的方法达到一个更高的水平。

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在中国战国时期,曾经有过一次流传后世的赛马比赛,相信大家都知道,这就是田忌赛马。田忌赛马的故事说明在已有的条件下,经过筹划,选择一个最好的方案,就会取得最好的效果。可见,筹划是十分重要的。现在普遍认为,运筹学是近代应用数学的一个分支,主要是将生产、管理等事件中出现的一些带有普遍性的运筹问题加以提炼,然后利用数学方法进行解决。前者提供模型,后者提供理论和方法。运筹学的思想在古代就已经产生了。敌我双方交战,要克敌制胜就要在了解双方情况的基础上,做出最优的对付敌人的方法,这就是“运筹帷幄之中,决胜千里之外”的说法。但是作为一门数学学科,用纯数学的方法来解决最优方法的选择安排,却是晚多了。也可以说,运筹学是在二十世纪四十年代才开始兴起的一门分支。运筹学主要研究经济活动和军事活动中能用数量来表达的有关策划、管理方面的问题。当然,随着客观实际的发展,运筹学的许多内容不但研究经济和军事活动,有些已经深入到日常生活当中去了。运筹学可以根据问题的要求,通过数学上的分析、运算,得出各种各样的结果,最后提出综合性的合理安排,已达到最好的效果。运筹学作为一门用来解决实际问题的学科,在处理千差万别的各种问题时,一般有以下几个步骤:确定目标、制定方案、建立模型、制定解法。虽然不大可能存在能处理及其广泛对象的运筹学,但是在运筹学的发展过程中还是形成了某些抽象模型,并能应用解决较广泛的实际问题。随着科学技术和生产的发展,运筹学已渗入很多领域里,发挥了越来越重要的作用。运筹学本身也在不断发展,现在已经是一个包括好几个分支的数学部门了。比如:数学规划(又包含线性规划;非线性规划;整数规划;组合规划等)、图论、网络流、决策分析、排队论、可靠性数学理论、库存论、对策论、搜索论、模拟等等。

论文摘要:文章针对侦察无人机航路规划这一问题,分析了影响航路规划的因素,构建了航路规划的模型。结合侦察无人机航路规划的特点与模型,论证了基于蚁群算法求解的理由与优点,并对蚁群算法的初始信息素强度与启发因子进行了改进。最后以岛屿进攻战役这一特定作战任务为例。利用MATLAB实现了侦察多目标时的航路规划问题。 引言 航路规划是指在目标点与起始点之间,为运动物体寻找满足某种性能指标和某些约束的线路、路径。目前对于航路规划的研究主要用于导弹、鱼雷、飞机等飞行器的飞行线路选择上,对于无人机的侦察航路的系统研究还不多见。在文献[3]中虽然也应用蚁群算法进行了航路规划,但没有充分考虑到威胁点存在和目标点价值对航路的影响,且对蚁群算法没有进行启发因子和信息素初始强度方面的创新。在相关外文文献中,由于美军无人机航程较大,其航路规划的约束条件就相对较少,可供借鉴的内容也很有限。而针对岛屿进攻战役这一特殊作战样式的研究更是尚属空白。本文正是基于这一背景下对该问题进行研究,以实现在充分发挥无人机最大作战效能的同时,又尽可能地降低无人机被毁伤概率。 1、影响航路规划的因素分析 影响侦察无人机航路规划的主要因素有如下四个方面。 目标价值 目标价值是衡量某一时刻对某一目标实施火力突击必要程度的综合指标(用Vm表示)。可采用层次分析法获得各个目标的价值Vm,也可以再进行归一化处理,得到各目标的相对价值系数Ku,以此来衡量目标的重要程度。 对不同的目标实施侦察时,对于价值较高的目标可安排更长的有效侦察时间,而对于价值相对较低的目标,则应适当压缩有效侦察时间。 有效飞行时间(距离) 侦察的主要目的是发现对己方有价值目标并及时描述目标的状态,因此发现目标的概率是航路是否合理的一个重要指标。距离目标越近,飞机上侦察设备能够搜索目标区的时间也就越长,发现目标的概率也就越大。 在执行侦察任务时,为了获得某一目标的有效信息,无人机必需接近目标并使目标处于其机载电子、光学侦察设备的作用距离内。如果为了实时监控某一目标,侦察无人机还必需在此目标的上空盘旋、停留,以使目标长时间地处于机载设备的监控之下。因此对目标的发现概率可以用有效飞行时间来表征。它表示侦察无人机对目标总的侦察、监控时间,为处理方便,若侦察无人机以等速率飞行,则其有效侦察飞行时间也可转变为有效飞行距离表征。 生存能力 侦察无人机要完成侦察任务就必须具备一定的生存能力。而其生存能力主要与侦察无人机的隐形规避性能、敌方雷达、防空武器的性能等相关。即侦察无人机的生存能力既受本身的易感性、易损性、可靠性影响,也受敌方的侦察探测和打击能力影响。 从侦察无人机完成飞行任务过程来看,包括发射、正常飞行和突破拦截三个过程,若用概率Pf、Pl、Ps表示三个过程的完成情况。 航程(油量)限制 航程是指侦察无人机起飞后,中途不经加油所能飞越的最大水平距离,即飞行距离。是表征侦察无人机远航和持久飞行能力的指标。由于其在地面一次所加的油量是有限的,因此它的航路必然受到航程的限制,且由于无线电的作用距离受限,飞机执行任务的位置不能超过其作战半径。 2、航路规划构模 侦察无人机多数情况下执行特定的侦察监视飞行任务,指挥员期望的目标是在有限的飞行时间与航程内发现尽可能多的目标,同时付出的代价最小。 就航路规划的约束条件而言,首先是威胁量不能超过指挥员的许可范围,其二,是侦察无人机总的飞行距离不能超过侦察无人机的航程。一旦两者之一不能成立,表明要求的任务是无法完成的,即 3、蚁群算法及其改进 蚁群算法作为一种新的计算模式引入人工智能领域,被称为蚂蚁系统,该系统基于以下假设: (1)蚂蚁之间通过环境进行通信。每只蚂蚁仅根据其周围的局部环境做出反应,也仅对其周围的局部环境产生影响; (2)蚂蚁对环境的反应由其内部模式决定; (3)在个体水平上,每只蚂蚁仅根据环境做出独立选择。在群体水平上,单只蚂蚁的行为是随机的,但蚁群通过自组织过程形成高度有序的群体行为。 基于蚁群算法进行航路规划的特点 基于蚁群算法的侦察无人机航路规划方法,能够保证在航路制订时得到一条具有较小可被探测概率及可接受航程的飞行航路,这种航路规划方法还具有以下特点:(1)在蚂蚁不断散布生物信息激素的加强作用下,新的信息会很快被加入到环境中,而由于生物信息激素的蒸发更新,旧的信息会不断被丢失,体现出一种动态特性; (2)最优路线是通过众多蚂蚁的合作被搜索得到的,并成为大多数蚂蚁所选择的路线,这一过程具有协同性; (3)由于许多蚂蚁在环境中感受散布的生物信息激素同时自身也散发生物信息激素,这使得不同的蚂蚁会有不同的选择策略,具有分布性。这些特点与未来战场的许多要求是相符的,因而采用蚁群算法对侦察无人机的航路进行规划具有可行性与前瞻性。 蚁群算法的改进 (1)ij(t)的初值 为了更好的考虑威胁,在定义在初始条件下定义轨迹强度不同,根据蚂蚁选择路线最优选择轨迹强度高的路线,而无人机的航路规划中则应该更优的选择距离威胁点较远的航路。那么可以定义轨迹的初始强度与距离成反比。即与威胁点越近的路线,信息素强度越小。对于两目标点间的每条路径,其信息素轨迹初始强度。 4、基于改进蚁群算法的侦察无人机航路规划的实现 航路规划的初始条件 蚁群算法用于航路规划主要运用在对多目标实施搜索侦察的航路规划问题,即航路规划需要得出的是飞行经过各个目标的数量和次序,以使侦察无人机经过尽可能多的目标点。 在进行初始规划的过程中,为更方便蚁群算法的实现,首先确定坐标系,将上述各目标点及威胁点用坐标系来表示,这样可以便于实际的运算。 假设在岛屿进攻战役中以某市为坐标点(100,100)的位置,以3公里为1个坐标系单位长度建立平面直角坐标系(这是在充分考虑了将主要有价值点都包括在一个(120×120)的范围内而合理构建的)。则可以确定上述各点的坐标系位置,得到各点坐标。同时各个目标点的价值系数通过层次分析法可求得到结果(具体过程略)。 蚁群算法模型的实现 蚁周系统的各初始参量的确定 为计算和表示方便,将目标点定义为向量Mi(其中i=1,2,3,…,12),威胁点定义为向量Ti(其中i=1,2,3)。采用蚁群算法实现目标点的类旅行商(TSP,Traveling Salesman Problem)问题,目前已经开发的蚁群算法包括蚁密系统、蚁量系统和蚁周系统,而实际应用多数应用后者。为模拟系统中蚂蚁行为的方便,定义标记。 蚁群算法模型分析 通过比较的方法,定性分析各个情况下的目标函数值和航路规划图。不难发现在考虑了目标点价值和威胁点威胁的情况下,航路尽可能地避开了威胁并优先选择通过目标价值较大的点。这样无人机的被毁伤概率较低,且如果发生被毁伤事件时,已经发现的总体目标价值最大。 针对四种情况进行定量分析,假设指挥员的倾向性为,即略侧重于考虑威胁代价。2000表示对每个目标的有效侦察距离均为2000m,计算目标函数的值,可见考虑完备时虽然航路总长最大但总体的目标函数值也最大,航程最优,即侦察无人机应按照依次通过这些目标点。 5、结束语 通过上述分析,在给定侦察无人机的侦察任务情况下经运算可求得最优的初始航路,它可以有效地提高无人机的侦察效能,降低无人机的被毁伤概率,它对于目前军事斗争准备中如何使用侦察无人机具有一定的指导意义。随着我军侦察无人机性能的提高及型号的不断丰富,在对未来岛屿进攻战役中如何对这些机型进行航路规划尚有待于进一步探讨。

运筹学结课论文2000字

高等数学对物流专业的影响 [摘 要] 随着物流管理专业的迅速发展,高等数学教学对于物流管理专门人才的培养具有极其重要意义。本文结合物流管理专业的特色阐述了高等数学对于物流管理专门人才培养的重要性及在物流方面重要用途。 [关键词] 高等数学物流管理 人才 高校 数学作为一门技术学科,在知识经济时代,越来越受到各行各业的重视。高等院校数学教学正在向以培养学生的数学素质为宗旨的能力教育转变。而物流管理是一门新兴学科,它主要包括理论、技术、设备三大方面,涉及企业管理、市场营销、电子商务、信息技术等多个学科的内容,因此高等数学教学对于物流管理专门人才的培养具有极其重要意义。 一、问题的提出 进入本世纪以来,尤其是我国加入WTO以后,我国经济快速、健康、稳定的发展给物流业带来了新的发展契机,现代物流业的蓬勃发展使得物流人才需求急剧升温,当前物流专业人才已被列为我国12类紧缺人才之一。2000年以来,我国高校物流管理专业急剧增加,全国已有75所高校开设了物流管理专业,其中包括一部分高职院校。物流管理学是在现代技术条件下,现代经济运行理念及世界经济全球化环境下产生的,是一门综合性、系统性较强的学科,是许多观念和方法的系统综合。这些观念原理和方法主要来自市场营销、企业、生产、会计、采购和运输领域的,特别来自应用数学。这些内容按现代物流管理技术要求有机地组合起来,形成了现代物流管理学体系。因此,在开展物流专业的数学的教学过程中,摆脱高等院校传统的数学教学模式,要渗透数学素质的教育和能力的培养,要培养出社会需要的复合型人才。 二、数学在物流方面的应用 物流专业的数学课程不是单一的为专业课打基础,而是教学中要渗透数学素质的教育和能力的培养,要培养出社会需要的复合型人才,同时要明确对于物流专业学生学习数学的目的,不是为了研究数学,而是为了应用数学,运用各种数学知识和方法解决自己所从事专业中遇到各种实际问题。中国现代物流的发展需要依靠一项项物流工程建设,依靠各个层次物流系统的运营来实现。物流工程包括物流基础工程、物流设施工程、物流管理工程、物流技术工程和物流运营工程。而物流运营基础工程是由国家建设的,如铁路线路建设工程、物流基地(中心)建设工程、货运站场建设工程、高速公路建设工程、货运枢纽建设工程、港口码头、货运航空港建设工程等,对物流的运营起到平台支持的作用。在现代物流中,物流基础设施平台决定整个物流系统的水平。一个能够有效共用的、高技术水平的、标准化的平台对提升物流运作水平有着极其重大的意义。而数学在研究投资主体在满足工程项目预定目标条件下如何使工程项目的建设成本达到最小,如何投资和管理物流工程项目中,发挥了重要的方法和工具的作用。 “建”即构造,“模”即模型, 建模教学是一种现代教法。所谓数学模型方法, 就是把所考察的实际问题, 化为数学问题, 构造相应的数学模型通过对模型的研究, 使实际问题得以解决的一种数学方法。其中, 建立起合适的数学模型是上述方法最关键的一步。建立数学模型的基本步骤是: 准备、假设、建立(模型)、求解、分析、检验。分析在问题中哪些是变量, 哪些是常量, 哪些量是已知的, 哪些量是未知的、待求的, 然后分析系统内部性质与关系。 例如:某跨国汽车制造公司在全球有m个生产基地Ai,i=1,2,3…n供应量是ai,i=1,2…m,有n个销地Bj,从Ai到Bj运输单位物资的运价(美元)为Cij,这些数据可归结为产销平衡。若Xij表示从Ai到Bj的运输量,那么在产销平衡条件下要求运费最小的方案有最优解?分析:我们可以先用数学建立模型,使其复杂的问题转化为数学问题,并用数学运筹学的方法解决实际问题。 以上的案例,通过数学建模及论证,运输问题有最优解,从而解决了物流运输的理论问题。 再例如,在物流工程项目中的财务分析中,数学提供了在单利和复利情况下,本金与利息之和的计算公式:单利情况时,公式为FV=PV(1+nr):,其中PV为本金(原投资额),r为利率,n为计息周期数,FV为本金与利息之和;复利情况时,公式为:FV=PV(1+nr)n,其中PV为本金(原投资额),r为利率,n为计息周期数,FV为本金与利息之和。例如,在学习导数概念时,除了举出书本上变化率问题中介绍的变速直线运动的速度外,还可介绍一些与专业有关的变化率问题。在物流专业教学中可介绍产品总运输量对时间的导数就是总运输量的变化率,物流总成本对运输量的导数就是运输产品总成本的变化率(边际成本)。在讲授微分方程时,可结合讲解物流运输模型等实例。我们还可以。数学运筹学解决了利用约束条件,求最优解的问题。这些内容要有利于学生主动地进行观察、实验、猜测、验证、推理与交流、实践与应用等活动利用这些学生熟悉的问题进行教学,可提高学生对数学学习的兴趣,激发他们利用所学知识,主动地去探索研究实际问题。 三、结论 总之,高等院校物流管理专业数学能力的培养是高等院校生存发展的需要,势在必行,合理的定位与体现,以适应高等教育迅速发展的形势和培养21世纪创新人才的需要。 参考文献: [1]钱颂迪:运筹学[M].北京:清华大学出版社,~92 [2]黎诣远:经济数学基础[M].北京:高教出版社, 1998,7 [3]王之泰:现代物流管理.中国工人出版社,2002 [4]宋 华 胡左浩:现代物流与供应链管理[M].北京:经济管理出版社,~56

论文摘要:文章针对侦察无人机航路规划这一问题,分析了影响航路规划的因素,构建了航路规划的模型。结合侦察无人机航路规划的特点与模型,论证了基于蚁群算法求解的理由与优点,并对蚁群算法的初始信息素强度与启发因子进行了改进。最后以岛屿进攻战役这一特定作战任务为例。利用MATLAB实现了侦察多目标时的航路规划问题。 引言 航路规划是指在目标点与起始点之间,为运动物体寻找满足某种性能指标和某些约束的线路、路径。目前对于航路规划的研究主要用于导弹、鱼雷、飞机等飞行器的飞行线路选择上,对于无人机的侦察航路的系统研究还不多见。在文献[3]中虽然也应用蚁群算法进行了航路规划,但没有充分考虑到威胁点存在和目标点价值对航路的影响,且对蚁群算法没有进行启发因子和信息素初始强度方面的创新。在相关外文文献中,由于美军无人机航程较大,其航路规划的约束条件就相对较少,可供借鉴的内容也很有限。而针对岛屿进攻战役这一特殊作战样式的研究更是尚属空白。本文正是基于这一背景下对该问题进行研究,以实现在充分发挥无人机最大作战效能的同时,又尽可能地降低无人机被毁伤概率。 1、影响航路规划的因素分析 影响侦察无人机航路规划的主要因素有如下四个方面。 目标价值 目标价值是衡量某一时刻对某一目标实施火力突击必要程度的综合指标(用Vm表示)。可采用层次分析法获得各个目标的价值Vm,也可以再进行归一化处理,得到各目标的相对价值系数Ku,以此来衡量目标的重要程度。 对不同的目标实施侦察时,对于价值较高的目标可安排更长的有效侦察时间,而对于价值相对较低的目标,则应适当压缩有效侦察时间。 有效飞行时间(距离) 侦察的主要目的是发现对己方有价值目标并及时描述目标的状态,因此发现目标的概率是航路是否合理的一个重要指标。距离目标越近,飞机上侦察设备能够搜索目标区的时间也就越长,发现目标的概率也就越大。 在执行侦察任务时,为了获得某一目标的有效信息,无人机必需接近目标并使目标处于其机载电子、光学侦察设备的作用距离内。如果为了实时监控某一目标,侦察无人机还必需在此目标的上空盘旋、停留,以使目标长时间地处于机载设备的监控之下。因此对目标的发现概率可以用有效飞行时间来表征。它表示侦察无人机对目标总的侦察、监控时间,为处理方便,若侦察无人机以等速率飞行,则其有效侦察飞行时间也可转变为有效飞行距离表征。 生存能力 侦察无人机要完成侦察任务就必须具备一定的生存能力。而其生存能力主要与侦察无人机的隐形规避性能、敌方雷达、防空武器的性能等相关。即侦察无人机的生存能力既受本身的易感性、易损性、可靠性影响,也受敌方的侦察探测和打击能力影响。 从侦察无人机完成飞行任务过程来看,包括发射、正常飞行和突破拦截三个过程,若用概率Pf、Pl、Ps表示三个过程的完成情况。 航程(油量)限制 航程是指侦察无人机起飞后,中途不经加油所能飞越的最大水平距离,即飞行距离。是表征侦察无人机远航和持久飞行能力的指标。由于其在地面一次所加的油量是有限的,因此它的航路必然受到航程的限制,且由于无线电的作用距离受限,飞机执行任务的位置不能超过其作战半径。 2、航路规划构模 侦察无人机多数情况下执行特定的侦察监视飞行任务,指挥员期望的目标是在有限的飞行时间与航程内发现尽可能多的目标,同时付出的代价最小。 就航路规划的约束条件而言,首先是威胁量不能超过指挥员的许可范围,其二,是侦察无人机总的飞行距离不能超过侦察无人机的航程。一旦两者之一不能成立,表明要求的任务是无法完成的,即 3、蚁群算法及其改进 蚁群算法作为一种新的计算模式引入人工智能领域,被称为蚂蚁系统,该系统基于以下假设: (1)蚂蚁之间通过环境进行通信。每只蚂蚁仅根据其周围的局部环境做出反应,也仅对其周围的局部环境产生影响; (2)蚂蚁对环境的反应由其内部模式决定; (3)在个体水平上,每只蚂蚁仅根据环境做出独立选择。在群体水平上,单只蚂蚁的行为是随机的,但蚁群通过自组织过程形成高度有序的群体行为。 基于蚁群算法进行航路规划的特点 基于蚁群算法的侦察无人机航路规划方法,能够保证在航路制订时得到一条具有较小可被探测概率及可接受航程的飞行航路,这种航路规划方法还具有以下特点:(1)在蚂蚁不断散布生物信息激素的加强作用下,新的信息会很快被加入到环境中,而由于生物信息激素的蒸发更新,旧的信息会不断被丢失,体现出一种动态特性; (2)最优路线是通过众多蚂蚁的合作被搜索得到的,并成为大多数蚂蚁所选择的路线,这一过程具有协同性; (3)由于许多蚂蚁在环境中感受散布的生物信息激素同时自身也散发生物信息激素,这使得不同的蚂蚁会有不同的选择策略,具有分布性。这些特点与未来战场的许多要求是相符的,因而采用蚁群算法对侦察无人机的航路进行规划具有可行性与前瞻性。 蚁群算法的改进 (1)ij(t)的初值 为了更好的考虑威胁,在定义在初始条件下定义轨迹强度不同,根据蚂蚁选择路线最优选择轨迹强度高的路线,而无人机的航路规划中则应该更优的选择距离威胁点较远的航路。那么可以定义轨迹的初始强度与距离成反比。即与威胁点越近的路线,信息素强度越小。对于两目标点间的每条路径,其信息素轨迹初始强度。 4、基于改进蚁群算法的侦察无人机航路规划的实现 航路规划的初始条件 蚁群算法用于航路规划主要运用在对多目标实施搜索侦察的航路规划问题,即航路规划需要得出的是飞行经过各个目标的数量和次序,以使侦察无人机经过尽可能多的目标点。 在进行初始规划的过程中,为更方便蚁群算法的实现,首先确定坐标系,将上述各目标点及威胁点用坐标系来表示,这样可以便于实际的运算。 假设在岛屿进攻战役中以某市为坐标点(100,100)的位置,以3公里为1个坐标系单位长度建立平面直角坐标系(这是在充分考虑了将主要有价值点都包括在一个(120×120)的范围内而合理构建的)。则可以确定上述各点的坐标系位置,得到各点坐标。同时各个目标点的价值系数通过层次分析法可求得到结果(具体过程略)。 蚁群算法模型的实现 蚁周系统的各初始参量的确定 为计算和表示方便,将目标点定义为向量Mi(其中i=1,2,3,…,12),威胁点定义为向量Ti(其中i=1,2,3)。采用蚁群算法实现目标点的类旅行商(TSP,Traveling Salesman Problem)问题,目前已经开发的蚁群算法包括蚁密系统、蚁量系统和蚁周系统,而实际应用多数应用后者。为模拟系统中蚂蚁行为的方便,定义标记。 蚁群算法模型分析 通过比较的方法,定性分析各个情况下的目标函数值和航路规划图。不难发现在考虑了目标点价值和威胁点威胁的情况下,航路尽可能地避开了威胁并优先选择通过目标价值较大的点。这样无人机的被毁伤概率较低,且如果发生被毁伤事件时,已经发现的总体目标价值最大。 针对四种情况进行定量分析,假设指挥员的倾向性为,即略侧重于考虑威胁代价。2000表示对每个目标的有效侦察距离均为2000m,计算目标函数的值,可见考虑完备时虽然航路总长最大但总体的目标函数值也最大,航程最优,即侦察无人机应按照依次通过这些目标点。 5、结束语 通过上述分析,在给定侦察无人机的侦察任务情况下经运算可求得最优的初始航路,它可以有效地提高无人机的侦察效能,降低无人机的被毁伤概率,它对于目前军事斗争准备中如何使用侦察无人机具有一定的指导意义。随着我军侦察无人机性能的提高及型号的不断丰富,在对未来岛屿进攻战役中如何对这些机型进行航路规划尚有待于进一步探讨。

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运筹学数学建模小论文

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建模论文建模论文写作指导(一)、建模论文的标准组成部分建模论文作为一种研究性学习有意义的尝试,可以锻炼学生发现问题、解决问题的能力.一般来说,建模论文的标准组成部分由论文的标题、摘要、正文、结论、参考文献等部分组成.现就每个部分做个简要的说明.1. 题目题目是给评委的第一印象,所以论文的题目一定要避免指代不清,表达不明的现象.建议将论文所涉及的模型或所用的计算方式写入题目.如“用概率方法计算商场打折与返券的实惠效应”.2. 摘要摘要是论文中重要的组成部分.摘要应该使用简练的语言叙述论文的核心观点和主要思想.如果你有一些创新的地方,一定要在摘要中说明.进一步,必须把一些数值的结果放在摘要里面,例如:“我们的最终计算得出,对于消费者来说,打折比返券的实惠率提高了23%.”摘要应该最后书写.在论文的其他部分还没有完成之前,你不应该书写摘要.因为摘要是论文的主旨和核心内容的集中体现,只有将论文全部完成且把论文的体系罗列清楚后,才可写摘要.摘要一般分三个部分.用三句话表述整篇论文的中心.第一句,用什么模型,解决什么问题.第二句,通过怎样的思路来解决问题.第三句,最后结果怎么样.当然,对于低年级的同学,也可以不写摘要.3. 正文正文是论文的核心,也是最重要的组成部分.在论文的写作中,正文应该是从“提出问题—分析问题—选择模型—建立模型—得出结论”的方式来逐渐进行的.其中,提出问题、分析问题应该是清晰简短.而选择模型和建立模型应该是目标明确、数据详实、公式合理、计算精确.在正文写作中,应尽量不要用单纯的文字表述,尽量多地结合图表和数据,尽量多地使用科学语言,这会使得论文的层次上升.4. 结论论文的结论集中表现了这篇论文的成果,可以说,只有论文的结论经得起推敲,论文才可以获得比较高的评价.结论的书写应该注意用词准确,与正文所描述或论证的现象或数据保持绝对的统一.并且一定要对结论进行自我点评,最好是能将结论推广到社会实践中去检验.5. 参考资料在论文中,如果使用了其他人的资料.必须在论文后标明引用文章的作者、应用来源等信息.以下是我找的两篇获奖论文房贷应该怎么还才合理摘要及关键词:本论文主要讨论了怎样还房贷才合理。关键词: 房贷 本金 利率 等额本金 等额本息一.问题的提出随着经济的发展,金融正越来越多的进入普通人的生活;贷款,保险,养老金和信用卡;个人住房抵押贷款是其中重要的一项。当今社会中,热度最高的话题当属“买房子”。而北京目前房价都在3、4万一平米左右,使人们不得不选择进行贷款。而去银行贷款其实也是一门学问,究竟应该怎样还房贷才合适呢?下面数据为最近公布的银行贷款利率短期贷款: 中长期贷款:六个月以内(含六个月): 一至三年(含三年)六个月至一年(含一年) 三年至五年(含五年)五年以上二.模型的假设1.银行在贷款期利率不变2.在这段期间内不考虑经济波动的影响3.客户在还款期内还款能力不变,而且不提前还款三.模型建立符号规定A : 客户向银行贷款的本金B : 客户平均每期应还的本金C : 客户应向银行还款的总额D : 客户的利息负担总和α: 客户向银行贷款的月利率β: 客户向银行贷款的年利率m : 贷款期n : 客户总的还款期数 根据我们的日常生活常识,我们可以得到下面的关系:(1) (2) (3) 两种比较常见的还款方式(1)等额本息还款把按揭贷款的本金总额与利息总额相加,然后平均分摊到还款期限的每个月中。作为还款人,每个月还给银行固定金额。(2)等额本金还款又称利随本清、等本不等息还款法。贷款人将本金分摊到每个月内,同时付清上一交易日至本次还款日之间的利息。等额本息还款模型 (1)贷款期在1年以上:先假设银行贷给客户的本金是在某个月的1号一次到位的. 客户的合同里规定说,在本金到位后的下个月1号开始还钱,且设在还款期内年利率不变. 因为一年的年利率是β,那么,平均到一个月就是(β/12),也就是月利率α, 即有关系式: 设每月均还款总额是x(元) (i=1…n)是客户在第i期1号还款前还欠银行的金额 (i=1…n) 是客户在第i期1号还钱后欠银行的金额. 根据上面的分析,有第1期还款前欠银行的金额: 第1期还款后欠银行的金额: ……第i期还款前欠银行的金额: 第i期还款后欠银行的金额: ……第n期还款前欠银行的金额: 第n期还款后欠银行的金额: 因为第n期还款后,客户欠银行的金额就还清. 也就是说: ,即: 解方程得: 这就是月均还款总额的公式. 因此,客户总的还款总额就等于: 利息负担总和等于: 等额本金还款模型假设贷款期在1年以上.设客户第i期应付的金额为 (i=1…n) (单位:元)因此,客户第一期应付的金额为 : 第二期应付的金额为 : 那么,客户第n期应付的金额为 : 累计应付的还款总额为 :利息负担总和为 : 四.模型求解某一个人从银行贷款100万元,贷款期限为五年,即分60次还款,贷款利率为,每次还款金额见下表: 等额本息还款 元 等额本金还款第一次 第二次 第三次 第四次 第五次 第十次 第二十次 第三十次 第四十次 第五十次 第六十次 总还款金额 117 116万贷款二十年 等额本息还款 等额本金还款第一次 第二次 第三次 第四次 9575第五次 第十次 第20次 第50次 第80次 第100次 7375第150次 第180次 第200次 第210次 第220次 4625第230次 第240次 总还款 180万 166万贷款三十年 等额本息还款 等额本金还款第一次 第二次 第三次 第四次 第五次 第十次 8125第二十次 第五十次 第一百次 6750第一百五十次 第二百次 第二百五十次 第三百次 第三百一十次 第三百二十次 第三百三十次 第三百四十次 第三百五十次 第三百六十次 总还款 229万 199万五.模型分析等额本金还款:适合目前收入较高的人群。借款人在开始还贷时,每月负担比等额本息要重。随着时间推移,还款负担便会逐渐减轻。这种还款方式相对同样期限的等额本息法,总的利息支出较低。等额本息还款法的特点是每个月归还一样的本息和,容易作出预算。还款初期利息占每月供款的大部分,随本金逐渐返还供款中本金比重增加。等额本息还款法更适用于现期收入少,预期收入将稳定或增加的借款人,或预算清晰的人士和收入稳定的人士。六.模型应用该模型可在实践中应用,每一个贷款买房者可应用这个模型,并根据自己的条件和承受能力,对各种贷款方案进行优选。ETC收费与停车收费成本比较现在面对严重的高速公路堵车问题,我们真的手足无措吗?几年前,速通公司推出了ETC不停车收费系统,这本应该能很大程度上缓解高速公路收费站拥堵的情况,但实际效果却并不理想。我们觉得 主要原因是ETC成本太高,一台机器要450元钱,于是很多人宁可花时间在路上等。其实,如果我们仔细算一下成本,便会对这个问题有更新的认识。我们的几个平均参数:车重m=,轮胎与地面摩擦系数u=,汽油热值q= J/kg,93汽油价格元/升(元/千克),发动机空转功率p= 17 kw ,热效率为23%。一般汽车在出高速时,车道一般有几辆车在排队,我们平均为5辆。每辆车交费时间平均为10s。这样每辆车在收费时启动制动5次,等待50秒。每次启动速度由0到10mph,启动距离为5米。由此我们推算;1启动时耗油,设为 ,由能量守恒得到等式 ,代入数据后得到 =。2 等待10秒时油耗, = = 所以每次汽车出高速要消耗 =119g 汽油,约合元。如果按每周走一次高速算,一年52次就是元,6年下来花在高速收费站毫无意义的油钱就是元,而这钱已经够买一台ETM机了。除去油钱,每次交费时断断续续的启动和刹车,也会对发动机和刹车片造成不小的损耗,增加额外的维修费用。还有很重要的一点是浪费的时间,每次平均要50秒,如果遇上高峰期,几公里长的车队几米几米的向前动,耽误的时间就更别提了。所以综合以上因素考虑,如果汽车在六年内经常走高速的话,使用ETC的成本是要低于停车收费的。从车主的角度考虑,汽车配备了ETC机,可以在不太高的车速下完成交费。既省下了频繁启动和等待浪费的油钱,也减少了对发动机刹车片的磨损,还省下了很多时间。从路政部门的角度考虑,如果停车收费,需要在收费站投入大量的纸张、油墨和计算机处理系统并安排相应的工作人员,收上的钱还需要汇总转移一次才能存入银行,既耗材又麻烦。如果使用ETC系统,就可以无纸化收费,无需工作人员进行处理,车主交的钱可以直接与账户挂钩,省下了很多步骤。所以从这些方面考虑,ETC系统可以降低路政部门在收费站投入的成本。从环境的角度考虑,汽车在刹车和等待时会排放大量的尾气,达正常行驶时的几倍,尤其是在高峰期收费站拥堵时,几百两几千两汽车堵在几公里路上,尾气的排量和密度是大的惊人的。使用ETC系统可以很有效地缓解收费站拥堵的情况,从而减轻汽车尾气对收费站周围环境的影响。综合以上因素,无论从车主成本、路政部门还是环境角度考虑,使用ETC系统都会起到很大的积极作用。我们在ETC系统的购买上还有两个建议,就是路政部门是不是也可以帮车主分担些费用,因为这对双方都有利;或许政府还可以出台相关政策,在汽车出厂时就配备ETC机,把这笔钱算在购车成本里,并给予相应补贴之类的。总之越多的车辆配备了ETC机,高速收费站就会越畅通望楼主采纳。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。很辛苦的。。

数学建模论文范文--利用数学建模解数学应用题数学建模随着人类的进步,科技的发展和社会的日趋数字化,应用领域越来越广泛,人们身边的数学内容越来越丰富。强调数学应用及培养应用数学意识对推动素质教育的实施意义十分巨大。数学建模在数学教育中的地位被提到了新的高度,通过数学建模解数学应用题,提高学生的综合素质。本文将结合数学应用题的特点,把怎样利用数学建模解好数学应用问题进行剖析,希望得到同仁的帮助和指正。 一、数学应用题的特点 我们常把来源于客观世界的实际,具有实际意义或实际背景,要通过数学建模的方法将问题转化为数学形式表示,从而获得解决的一类数学问题叫做数学应用题。数学应用题具有如下特点:第一、数学应用题的本身具有实际意义或实际背景。这里的实际是指生产实际、社会实际、生活实际等现实世界的各个方面的实际。如与课本知识密切联系的源于实际生活的应用题;与模向学科知识网络交汇点有联系的应用题;与现代科技发展、社会市场经济、环境保护、实事政治等有关的应用题等。 第二、数学应用题的求解需要采用数学建模的方法,使所求问题数学化,即将问题转化成数学形式来表示后再求解。 第三、数学应用题涉及的知识点多。是对综合运用数学知识和方法解决实际问题能力的检验,考查的是学生的综合能力,涉及的知识点一般在三个以上,如果某一知识点掌握的不过关,很难将问题正确解答。 第四、数学应用题的命题没有固定的模式或类别。往往是一种新颖的实际背景,难于进行题型模式训练,用“题海战术”无法解决变化多端的实际问题。必须依靠真实的能力来解题,对综合能力的考查更具真实、有效性。因此它具有广阔的发展空间和潜力。 二、数学应用题如何建模 建立数学模型是解数学应用题的关键,如何建立数学模型可分为以下几个层次: 第一层次:直接建模。 根据题设条件,套用现成的数学公式、定理等数学模型,注解图为: 将题材设条件翻译 成数学表示形式应用题 审题 题设条件代入数学模型 求解 选定可直接运用的 数学模型第二层次:直接建模。可利用现成的数学模型,但必须概括这个数学模型,对应用题进行分析,然后确定解题所需要的具体数学模型或数学模型中所需数学量需进一步求出,然后才能使用现有数学模型。第三层次:多重建模。对复杂的关系进行提炼加工,忽略次要因素,建立若干个数学模型方能解决问题。第四层次:假设建模。要进行分析、加工和作出假设,然后才能建立数学模型。如研究十字路口车流量问题,假设车流平稳,没有突发事件等才能建模。三、建立数学模型应具备的能力 从实际问题中建立数学模型,解决数学问题从而解决实际问题,这一数学全过程的教学关键是建立数学模型,数学建模能力的强弱,直接关系到数学应用题的解题质量,同时也体现一个学生的综合能力。3.1提高分析、理解、阅读能力。 阅读理解能力是数学建模的前提,数学应用题一般都创设一个新的背景,也针对问题本身使用一些专门术语,并给出即时定义。如1999年高考题第22题给出冷轧钢带的过程叙述,给出了“减薄率”这一专门术语,并给出了即时定义,能否深刻理解,反映了自身综合素质,这种理解能力直接影响数学建模质量。3.2强化将文字语言叙述转译成数学符号语言的能力。 将数学应用题中所有表示数量关系的文字、图象语言翻译成数学符号语言即数、式子、方程、不等式、函数等,这种译释能力是数学建成模的基础性工作。例如:一种产品原来的成本为a元,在今后几年内,计划使成本平均每一年比上一年降低p%,经过五年后的成本为多少? 将题中给出的文字翻译成符号语言,成本y=a(1-p%)53.3增强选择数学模型的能力。 选择数学模型是数学能力的反映。数学模型的建立有多种方法,怎样选择一个最佳的模型,体现数学能力的强弱。建立数学模型主要涉及到方程、函数、不等式、数列通项公式、求和公式、曲线方程等类型。结合教学内容,以函数建模为例,以下实际问题所选择的数学模型列表:函数建模类型 实际问题 一次函数 成本、利润、销售收入等 二次函数 优化问题、用料最省问题、造价最低、利润最大等 幂函数、指数函数、对数函数 细胞分裂、生物繁殖等 三角函数 测量、交流量、力学问题等 3.4加强数学运算能力。 数学应用题一般运算量较大、较复杂,且有近似计算。有的尽管思路正确、建模合理,但计算能力欠缺,就会前功尽弃。所以加强数学运算推理能力是使数学建模正确求解的关键所在,忽视运算能力,特别是计算能力的培养,只重视推理过程,不重视计算过程的做法是不可取的。 利用数学建模解数学应用题对于多角度、多层次、多侧面思考问题,培养学生发散思维能力是很有益的,是提高学生素质,进行素质教育的一条有效途径。同时数学建模的应用也是科学实践,有利于实践能力的培养,是实施素质教育所必须的,需要引起教育工作者的足够重视。加强高中数学建模教学培养学生的创新能力摘要:通过对高中数学新教材的教学,结合新教材的编写特点和高中研究性学习的开展,对如何加强高中数学建模教学,培养学生的创新能力方面进行探索。 关键词:创新能力;数学建模;研究性学习。 《全日制普通高级中学数学教学大纲(试验修订版)》对学生提出新的教学要求,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大纲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,现就如何加强高中数学建模教学谈几点体会。 一.要重视各章前问题的教学,使学生明白建立数学模型的实际意义。 教材的每一章都由一个有关的实际问题引入,可直接告诉学生,学了本章的教学内容及方法后,这个实际问题就能用数学模型得到解决,这样,学生就会产生创新意识,对新数学模型的渴求,实践意识,学完要在实践中试一试。 如新教材“三角函数”章前提出:有一块以O点为圆心的半圆形空地,要在这块空地上划出一个内接矩形ABCD辟为绿册,使其册边AD落在半圆的直径上,另两点BC落在半圆的圆周上,已知半圆的半径长为a,如何选择关于点O对称的点A、D的位置,可以使矩形面积最大? 这是培养创新意识及实践能力的好时机要注意引导,对所考察的实际问题进行抽象分析,建立相应的数学模型,并通过新旧两种思路方法,提出新知识,激发学生的知欲,如不可挫伤学生的积极性,失去“亮点”。 这样通过章前问题教学,学生明白了数学就是学习,研究和应用数学模型,同时培养学生追求新方法的意识及参与实践的意识。因此,要重视章前问题的教学,还可据市场经济的建设与发展的需要及学生实践活动中发现的问题,补充一些实例,强化这方面的教学,使学生在日常生活及学习中重视数学,培养学生数学建模意识。 2.通过几何、三角形测量问题和列方程解应用题的教学渗透数学建模的思想与思维过程。 学习几何、三角的测量问题,使学生多方面全方位地感受数学建模思想,让学生认识更多现在数学模型,巩固数学建模思维过程、教学中对学生展示建模的如下过程: 现实原型问题 数学模型 数学抽象 简化原则 演算推理 现实原型问题的解 数学模型的解 反映性原则 返回解释 列方程解应用题体现了在数学建模思维过程,要据所掌握的信息和背景材料,对问题加以变形,使其简单化,以利于解答的思想。且解题过程中重要的步骤是据题意更出方程,从而使学生明白,数学建模过程的重点及难点就是据实际问题特点,通过观察、类比、归纳、分析、概括等基本思想,联想现成的数学模型或变换问题构造新的数学模型来解决问题。如利息(复利)的数列模型、利润计算的方程模型决策问题的函数模型以及不等式模型等。 3.结合各章研究性课题的学习,培养学生建立数学模型的能力,拓展数学建模形式的多样性式与活泼性。 高中新大纲要求每学期至少安排一个研究性课题,就是为了培养学生的数学建模能力,如“数列”章中的“分期付款问题”、“平面向是‘章中’向量在物理中的应用”等,同时,还可设计类似利润调查、洽谈、采购、销售等问题。设计了如下研究性问题。 例1根据下表给出的数据资料,确定该国人口增长规律,预测该国2000年的人口数。 时间(年份) 人中数(百万) 39 50 63 76 92 106 123 132 145 分析:这是一个确定人口增长模型的问题,为使问题简化,应作如下假设:(1)该国的政治、经济、社会环境稳定;(2)该国的人口增长数由人口的生育,死亡引起;(3)人口数量化是连续的。基于上述假设,我们认为人口数量是时间函数。建模思路是根据给出的数据资料绘出散点图,然后寻找一条直线或曲线,使它们尽可能与这些散点吻合,该直线或曲线就被认为近似地描述了该国人口增长规律,从而进一步作出预测。 通过上题的研究,既复习巩固了函数知识更培养了学生的数学建模能力和实践能力及创新意识。在日常教学中注意训练学生用数学模型来解决现实生活问题;培养学生做生活的有心人及生活中“数”意识和观察实践能力,如记住一些常用及常见的数据,如:人行车、自行车的速度,自己的身高、体重等。利用学校条件,组织学生到操场进行实习活动,活动一结束,就回课堂把实际问题化成相应的数学模型来解决。如:推铅球的角度与距离关系;全班同学手拉手围成矩形圈,怎样围使围成的面积最大等,用砖块搭成多米诺牌骨等。 四、培养学生的其他能力,完善数学建模思想。 由于数学模型这一思想方法几乎贯穿于整个中小学数学学习过程之中,小学解算术运用题中学建立函数表达式及解析几何里的轨迹方程等都孕育着数学模型的思想方法,熟练掌握和运用这种方法,是培养学生运用数学分析问题、解决问题能力的关键,我认为这就要求培养学生以下几点能力,才能更好的完善数学建模思想: (1)理解实际问题的能力; (2)洞察能力,即关于抓住系统要点的能力; (3)抽象分析问题的能力; (4)“翻译”能力,即把经过一生抽象、简化的实际问题用数学的语文符号表达出来,形成数学模型的能力和对应用数学方法进行推演或计算得到注结果能自然语言表达出来的能力; (5)运用数学知识的能力; (6)通过实际加以检验的能力。 只有各方面能力加强了,才能对一些知识触类旁通,举一反三,化繁为简,如下例就要用到各种能力,才能顺利解出。 例2:解方程组 x+y+z=1 (1) x2+y2+z2=1/3 (2) x3+y3+z3=1/9 (3) 分析:本题若用常规解法求相当繁难,仔细观察题设条件,挖掘隐含信息,联想各种知识,即可构造各种等价数学模型解之。 方程模型:方程(1)表示三根之和由(1)(2)不难得到两两之积的和(XY+YZ+ZX)=1/3,再由(3)又可将三根之积(XYZ=1/27),由韦达定理,可构造一个一元三次方程模型。(4)x,y,z 恰好是其三个根 t3-t2+1/3t-1/27=0 (4) 函数模型: 由(1)(2)知若以xz(x+y+z)为一次项系数,(x2+y2+z2)为常数项,则以3=(12+12+12)为二次项系数的二次函f(x)=(12+12+12)t2-2(x+y+z)t+(x2+y2+z2)=(t-x)2+(t-y)2+(t-z)2为完全平方函数3(t-1/3)2,从而有t-x=t-y=t-z,而x=y=z再由(1)得x=y=z=1/3,也适合(3) 平面解析模型 方程(1)(2)有实数解的充要条件是直线x+y=1-z与圆x2+y2=1/3-z2有公共点后者有公共点的充要条件是圆心(O、O)到直线x+y的距离不大于半径。 总之,只要教师在教学中通过自学出现的实际的问题,根据当地及学生的实际,使数学知识与生活、生产实际联系起来,就能增强学生应用数学模型解决实际问题的意识,从而提高学生的创新意识与实践能力。数学建模随着人类的进步,科技的发展和社会的日趋数字化,应用领域越来越广泛,人们身边的数学内容越来越丰富。强调数学应用及培养应用数学意识对推动素质教育的实施意义十分巨大。数学建模在数学教育中的地位被提到了新的高度,通过数学建模解数学应用题,提高学生的综合素质。本文将结合数学应用题的特点,把怎样利用数学建模解好数学应用问题进行剖析,希望得到同仁的帮助和指正。 一、数学应用题的特点 我们常把来源于客观世界的实际,具有实际意义或实际背景,要通过数学建模的方法将问题转化为数学形式表示,从而获得解决的一类数学问题叫做数学应用题。数学应用题具有如下特点: 第一、数学应用题的本身具有实际意义或实际背景。这里的实际是指生产实际、社会实际、生活实际等现实世界的各个方面的实际。如与课本知识密切联系的源于实际生活的应用题;与模向学科知识网络交汇点有联系的应用题;与现代科技发展、社会市场经济、环境保护、实事政治等有关的应用题等。 第二、数学应用题的求解需要采用数学建模的方法,使所求问题数学化,即将问题转化成数学形式来表示后再求解。 第三、数学应用题涉及的知识点多。是对综合运用数学知识和方法解决实际问题能力的检验,考查的是学生的综合能力,涉及的知识点一般在三个以上,如果某一知识点掌握的不过关,很难将问题正确解答。 第四、数学应用题的命题没有固定的模式或类别。往往是一种新颖的实际背景,难于进行题型模式训练,用“题海战术”无法解决变化多端的实际问题。必须依靠真实的能力来解题,对综合能力的考查更具真实、有效性。因此它具有广阔的发展空间和潜力。 二、数学应用题如何建模 建立数学模型是解数学应用题的关键,如何建立数学模型可分为以下几个层次: 第一层次:直接建模。 根据题设条件,套用现成的数学公式、定理等数学模型,注解图为: 将题材设条件翻译 成数学表示形式 应用题 审题 题设条件代入数学模型 求解 选定可直接运用的 数学模型 第二层次:直接建模。可利用现成的数学模型,但必须概括这个数学模型,对应用题进行分析,然后确定解题所需要的具体数学模型或数学模型中所需数学量需进一步求出,然后才能使用现有数学模型。 第三层次:多重建模。对复杂的关系进行提炼加工,忽略次要因素,建立若干个数学模型方能解决问题。 第四层次:假设建模。要进行分析、加工和作出假设,然后才能建立数学模型。如研究十字路口车流量问题,假设车流平稳,没有突发事件等才能建模。 三、建立数学模型应具备的能力 从实际问题中建立数学模型,解决数学问题从而解决实际问题,这一数学全过程的教学关键是建立数学模型,数学建模能力的强弱,直接关系到数学应用题的解题质量,同时也体现一个学生的综合能力。 3.1提高分析、理解、阅读能力。 阅读理解能力是数学建模的前提,数学应用题一般都创设一个新的背景,也针对问题本身使用一些专门术语,并给出即时定义。如1999年高考题第22题给出冷轧钢带的过程叙述,给出了“减薄率”这一专门术语,并给出了即时定义,能否深刻理解,反映了自身综合素质,这种理解能力直接影响数学建模质量。 3.2强化将文字语言叙述转译成数学符号语言的能力。 将数学应用题中所有表示数量关系的文字、图象语言翻译成数学符号语言即数、式子、方程、不等式、函数等,这种译释能力是数学建成模的基础性工作。 例如:一种产品原来的成本为a元,在今后几年内,计划使成本平均每一年比上一年降低p%,经过五年后的成本为多少? 将题中给出的文字翻译成符号语言,成本y=a(1-p%)5 3.3增强选择数学模型的能力。 选择数学模型是数学能力的反映。数学模型的建立有多种方法,怎样选择一个最佳的模型,体现数学能力的强弱。建立数学模型主要涉及到方程、函数、不等式、数列通项公式、求和公式、曲线方程等类型。结合教学内容,以函数建模为例,以下实际问题所选择的数学模型列表: 函数建模类型 实际问题 一次函数 成本、利润、销售收入等 二次函数 优化问题、用料最省问题、造价最低、利润最大等 幂函数、指数函数、对数函数 细胞分裂、生物繁殖等 三角函数 测量、交流量、力学问题等 3.4加强数学运算能力。 数学应用题一般运算量较大、较复杂,且有近似计算。有的尽管思路正确、建模合理,但计算能力欠缺,就会前功尽弃。所以加强数学运算推理能力是使数学建模正确求解的关键所在,忽视运算能力,特别是计算能力的培养,只重视推理过程,不重视计算过程的做法是不可取的。 利用数学建模解数学应用题对于多角度、多层次、多侧面思考问题,培养学生发散思维能力是很有益的,是提高学生素质,进行素质教育的一条有效途径。同时数学建模的应用也是科学实践,有利于实践能力的培养,是实施素质教育所必须的,需要引起教育工作者的足够重视。

摘要随着科学技术的迅速发展,数学建模这个词会越来越多的出现在现代人的生产、工作和社会活动中。众所周知,建立数学模型是沟通摆在面前的实际问题与数学工具之间的一座必不可少的桥梁。本文就是运用了数学建模的有关知识解决了部分生活与生产问题。例如,本文中的第一类是解决自来水供应问题,第二类是数学专业学生选课问题,第三类是饮料厂的生产与检修计划问题,这些都是根据数学建模的知识解决的问题。不仅使问题得到了解决,还进一步优化了数学模型,使数学建模问题变得可实用性!关键词: 数学建模 Lingo软件 模型正文 第一类:自来水供应问题:齐齐哈尔市梅里斯区华丰大街周围共4个居民区:园丁一号,政府六号,华丰一号,英雄一号。这四个居民区的自来水供应分别由A、B、C三个自来水公司供应,四个居民区每天需要得到保证的基本生活用水量分别为30,70,10,10千吨,但由于水源紧张,三个自来水公司每天最多只能分别提供50,60,50千吨自来水。由于管道输送等问题,自来水公司从水库向各个居民区送水所需付出的饮水管理费不同(见表1),其他管理费用都是450元/千吨。根据公司规定,各居民区用户按照统一标准900元/千吨收费。此外,四个居民区都向公司申请了额外用水,分别为每天50,70,20,40千吨。该公司应如何分配用水,才能获利最多?饮水管理费(元/千吨) 园丁一号 政府六号 华丰一号 英雄一号A 160 130 220 170B 140 130 190 150C 190 200 230 /(注意:C自来水公司与丁之间没有输水管道)模型建立:决策变量为A、B、C三个自来水公司(i=1,2,3)分别向园丁一号,政府六号,华丰一号,英雄一号四个居民区(j=1,2,3,4)的供水量。设水库i向j区的日供水量为x(ij),由题知x34=*x11+130*x12+220*x13+170*x14+140*x21+130*x22+190*x23+150*x24+190*x31+200*x32+230*x33;约束条件:x11+x12+x13+x14=50; x21+x22+x23+x24=60; x31+x32+x33=50; x11+x21+x31<=80; x1+x21+x31>=30; x12+x22+x32<=140; x12+x22+x32>=70; x13+x23+x33<=30; x13+x23+x33>=10; x14+x24<=50;x14+x24>=10; x(ij)>=0; 用lingo软件求解:Min=160*x11+130*x12+220*x13+170*x14+140*x21+130*x22+190*x23+150*x24+190*x31+200*x32+230*x33;x11+x12+x13+x14=50; x21+x22+x23+x24=60;x31+x32+x33=50; x11+x21+x31<=80; x11+x21+x31>=30; x12+x22+x32<=140;x12+x22+x32>=70;x13+x23+x33<=30; x13+x23+x33>=10;x14+x24<=50;x14+x24>=10;x34=0;x11>=0;x12>=0;x13>=0;x14>=0;x21>=0;x22>=0;x23>=0;x24>=0;x31>=0;x32>=0;x33>=0;运行结果:Global optimal solution found at iteration: 14 Objective value: Value Reduced Cost X11 X12 X13 X14 X21 X22 X23 X24 X31 X32 X33 X34 Row Slack or Surplus Dual Price 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 灵敏度分析:Ranges in which the basis is unchanged: Objective Coefficient Ranges Current Allowable Allowable Variable Coefficient Increase Decrease X11 X12 X13 X14 X21 X22 X23 X24 X31 X32 X33 Righthand Side Ranges Row Current Allowable Allowable RHS Increase Decrease 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 第二类:数学专业学生选课问题 学校规定,数学专业的学生毕业时必须至少学习过两门数学课、一门计算机课、一门运筹学课。这些课程的编号、名称、所属类别要求如下表:课程编号 课程名称 所属类别 先修课要求1 微积分 数学 2 数学结构 数学;计算机 计算机编程3 解析几何 数学 4 计算机模拟 计算机;运筹学 计算机编程5 计算机编程 计算机 6 数学实验 运筹学;计算机 微积分;线性代数模型的建立与求解:用xi=1表示选课表中的六门课程(xi=0表示不选,i=1,2…,6)。问题的目标为选课的课程数最少,即:min=x1+x2+x3+x4+x5+x6;约束条件为:x1+x2+x3>=2;x2+x4+x5+x6>=1;x4+x6>=1;x4+x2-2*x5<=0;x6-x1<=0;@bin(x1); @bin(x2); @bin(x3); @bin(x4); @bin(x5); @bin(x6);运行结果:Global optimal solution found at iteration: 0 Objective value: Value Reduced Cost X1 X2 X3 X4 X5 X6 Row Slack or Surplus Dual Price 1 2 3 4 5 6 第三类:饮料厂的生产与检修计划 某饮料厂生产一种饮料用以满足市场需要。该厂销售科根据市场预测,已经确定了未来四周该饮料的需求量。计划科根据本厂实际情况给出了未来四周的生产能力和生产成本,如下图。每周当饮料满足需求后有剩余时,要支出存贮费,为每周每千箱饮料千元。如果工厂必须在未来四周的某一周中安排一次设备检修,检修将占用当周15千箱的生产能力,但会使检修以后每周的生产能力提高5千箱,则检修应该放在哪一周,在满足每周市场需求的条件下,使四周的总费用(生产成本与存贮费)最小?周次 需求量(千箱) 生产能力(千箱) 成本(千元/千箱)1 15 30 25 40 35 45 25 20 合计 100 135 模型建立:未来四周饮料的生产量分别记作x1,x2,x3,x4;记第1,2,3周末的库存量分别为y1,y2,y3;用wt=1表示检修安排在第t周(t=1,2,3,4)。输入形式:min=*x1+*x2+*x3+*x4+*(y1+y2+y3);x1-y1=15;x2+y1-y2=25;x3+y2-y3=35;x4+y3=25;x1+15*w1<=30;x2+15*w2-5*w1<=40;x3+15*w3-5*w2-5*w1<=45;x4+15*w4-5*(w1+w2+w3)<=20;w1+w2+w3+w4=1;x1>=0;x2>=0;x3>=0;x4>=0;y1>=0;y2>=0;y3>=0;@bin(w1);@bin(w2);@bin(w3);@bin(w4);运行结果:Global optimal solution found at iteration: 0 Objective value: Value Reduced Cost X1 X2 X3 X4 Y1 Y2 Y3 W1 W2 W3 W4 Row Slack or Surplus Dual Price 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 参考文献【1】 杨启帆,边馥萍。数学建模。浙江大学出版社,1990【2】 谭永基,数学模型,复旦大学出版社,1997【3】 姜启源,数学模型(第二版)。高等教育出版社,1993【4】 姜启源,数学模型(第三版)。高等教育出版社2003

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