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数学建模论文3000字知网可查吗

发布时间:2024-08-02 23:00:25

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数学建模论文1阅读人数:3681人页数:6页马勇19740603论文关键词:数学建模 数学应用意识 数学建模教学论文摘要:高中数学人教A版数学Ⅲ学生要学习算法初步、统计、概率。算法在科学技术、社会发展中发挥着越来越大的作用,并日益融入社会生活 的许多方面,算法思想已经成为现代人应具备的一种数学素养,统计是研究如何合理收集、整理、分析数据的学科,它可以为人们制定决策提供 依据。概率是研究随机现象的科学它为人们认识客观世界提供了重要 的思维模式和解决问题的方法,同时为统计学的发展提供了理论基础。为增强学生应用数学的意识,切实培养学生解决实际问题的能力,分析了高中数学建模的必要性,并通过对高中学生数学建模能力的调查分析,发现学生数学应用及数学建模方面存在的问题,并针对问题提出了关于高中进行数学建模教学的几点意见。高中数学人教A版数学Ⅲ学生要学习算法初步、统计、概率。算法在科学技术、社会发展中发挥着越来越大的作用,并日益融入社会生活 的许多方面,算法思想已经成为现代人应具备的一种数学素养,统计是研究如何合理收集、整理、分析数据的学科,它可以为人们制定决策提供 依据。概率是研究随机现象的科学它为人们认识客观世界提供了重要 的思维模式和解决问题的方法,同时为统计学的发展提供了理论基础。数学是研究现实世界数量关系和空间形式的科学,在它产生和发展的历史长河中,一直是和各种各样的应用问题紧密相关的。数学的特点不仅在于概念的抽象性、逻辑的严密性,结论的明确性和体系的完整性,而且在于它应用的广泛性,自进入21世纪的知识经济时代以来,数学科学的地位发生了巨大的变化,它正在从国家经济和科技的后备走到了前沿。经济发展的全球化、计算机的迅猛发展,数学理论与方法的不断扩充使得数学已成为当代高科技的一个重要组成部分,数学已成为一种能够普遍实施的技术。培养学生应用数学的意识和能力也成为数学教学的一个重要方面。目前国际数学界普遍赞同通过开展数学建模活动和在数学教学中推广使用现代化技术来推动数学教育改革。美国、德国、日本等发达国家普遍都十分重视数学建模教学,把数学建模活动从大学生向中学生转移是近年国际数学教育发展的一种趋势。“我国的数学教育在很长一段时间内对于数学与实际、数学与其它学科的联系未能给予充分的重视,因此,高中数学在数学应用和联系实际方面需要大力加强。”我国普通高中新的数学教学大纲中也明确提出要切实培养学生解决实际问题的能力,要求增强应用数学的意识,能初步运用数学模型解决实际问题。这些要求不仅符合数学本身发展的需要,也是社会发展的需要。因此我们的数学教学不仅要使学生知道许多重要的数学概念、方法和结论,而且要提高学生的思维能力,培养学生自觉地运用数学知识去处理和解决日常生活中所遇到的问题,从而形成良好的思维品质。而数学建模通过"从实际情境中抽象出数学问题,求解数学模型,回到现实中进行检验,必要时修改模型使之更切合实际"这一过程,促使学生围绕实际问题查阅资料、收集信息、整理加工、获取新知识,从而拓宽了学生的知识面和能力。数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中,是培养和提高学生应用所学知识分析问题、解决问题的能力的必备手段之一,是改善学生学习方式的突破口。因此有计划地开展数学建模活动,将有效地培养学生的能力,提高学生的综合素质。数学建模可以提高学生的学习兴趣,培养学生不怕吃苦、敢于战胜困难的坚强意志,培养自律、团结的优秀品质,培养正确的数学观。具体的调查表明,大部分学生对数学建模比较感兴趣,并不同程度地促进了他们对于数学及其他课程的学习.有许多学生认为:"数学源于生活,生活依靠数学,平时做的题都是理论性较强,实际性较弱的题,都是在理想化状态下进行讨论,而数学建模问题贴近生活,充满趣味性"; "数学建模使我更深切地感受到数学与实际的联系,感受到数学问题的广泛,使我们对于学习数学的重要性理解得更为深刻"。数学建模能培养学生应用数学进行分析、推理、证明和计算的能力;用数学语言表达实际问题及用普通人能理解的语言表重磅推荐:百度阅读APP,免费看书神器!1/6达数学结果的能力;应用计算机及相应数学软件的能力;独立查找文献,自学的能力,组织、协调、管理的能力;创造力、想象力、联想力和洞察力。由此,在高中数学教学中渗透数学建模知识是很有必要的。

就是对所要解决的问进行复述一遍,当然要尽可能的简介,达到用最少的字数能够吧问题说明白,本问题是要干嘛的,要求我们做什么?

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对引用他人成果而不注明出处的行为,一经发现一律按抄袭处理。 对大段文字相同、公式或图表多处相同或相似的参赛论文,一律按照相互抄袭处理(标明引用出处的论文除外)。对附录中给出的程序运行不通,以及尽管程序能够运行但得不到论文中说给结果的参赛论文,一律按照弄虚作假行为处理。至于你说的将赛题重述,一般是不会被收录的,系统检测的时候是检测不回来的,但是如果有人为检查的话,如果不多还没事,太多的话是不行的。

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我自己写的,你可以借鉴一下黄金分割 对于“黄金分割”大家应该都不陌生吧!由于公元前6世纪古希腊的毕达哥拉斯学派研究过正五边形和正十边形的作图,因此现代数学家们推断当时毕达哥拉斯学派已经触及甚至掌握了黄金分割。 公元前4世纪,古希腊数学家欧多克索斯第一个系统研究了这一问题,并建立起比例理论。 公元前300年前后欧几里得撰写《几何原本》时吸收了欧多克索斯的研究成果,进一步系统论述了黄金分割,成为最早的有关黄金分割的论著。 中世纪后,黄金分割被披上神秘的外衣,意大利数家帕乔利称中末比为神圣比例,并专门为此著书立说。德国天文学家开普勒称黄金分割为神圣分割。 到19世纪黄金分割这一名称才逐渐通行。黄金分割数有许多有趣的性质,人类对它的实际应用也很广泛。最著名的例子是优选学中的黄金分割法或618法,是由美国数学家基弗于1953年首先提出的,70年代在中国推广。也许,618在科学艺术上的表现我们已了解了很多,但是,你有没有听说过,618还与炮火连天、硝烟弥漫、血肉横飞的惨烈、残酷的战场也有着不解之缘,在军事上也显示出它巨大而神秘的力量?一代枭雄的的拿破仑大帝可能怎么也不会想到,他的命运会与618紧紧地联系在一起。1812年6月,正是莫斯科一年中气候最为凉爽宜人的夏季,在未能消灭俄军有生力量的博罗金诺战役后,拿破仑于此时率领着他的大军进入了莫斯科。这时的他可是踌躇满志、不可一世。他并未意识到,天才和运气此时也正从他身上一点点地消失,他一生事业的顶峰和转折点正在同时到来。后来,法军便在大雪纷扬、寒风呼啸中灰溜溜地撤离了莫斯科。三个月的胜利进军加上两个月的盛极而衰,从时间轴上看,法兰西皇帝透过熊熊烈焰俯瞰莫斯科城时,脚下正好就踩着黄金分割线。古希腊帕提侬神庙是举世闻名的完美建筑,它的高和宽的比是618。建筑师们发现,按这样的比例来设计殿堂,殿堂更加雄伟、美丽;去设计别墅,别墅将更加舒适、漂亮.连一扇门窗若设计为黄金矩形都会显得更加协调和令人赏心悦目.有趣的是,这个数字在自然界和人们生活中到处可见:人们的肚脐是人体总长的黄金分割点,人的膝盖是肚脐到脚跟的黄金分割点。大多数门窗的宽长之比也是618…;有些植茎上,两张相邻叶柄的夹角是137度28',这恰好是把圆周分成1:618……的两条半径的夹角。据研究发现,这种角度对植物通风和采光效果最佳。黄金分割与人的关系相当密切。地球表面的纬度范围是0——90°,对其进行黄金分割,则38°——62°正是地球的黄金地带。无论从平均气温、年日照时数、年降水量、相对湿度等方面都是具备适于人类生活的最佳地区。说来也巧,这一地区几乎囊括了世界上所有的发达国家。多去观察生活,你就会发现生活中奇妙的数学!数字中国有一个成语——“顾名思义”。很多事物都能顾名思义,但是也有例外。比如,阿拉伯数字。很多人一听到阿拉伯数字,就会认为是阿拉伯人发明的。但事实证明,不是。 阿拉伯数字1、2、3、4、5、6、7、8、9。0是国际上通用的数码。这种数字的创制并非阿拉伯人,但也不能抹掉阿拉伯人的功劳。其实,阿拉伯数字最初出自印度人之手,是他们的祖先在生产实践中逐步创造出来的。 公元前3000年,印度河流域居民的数字就已经比较进步,并采用了十进位制的计算法。到吠陀时代(公元前1400-公元前543年),雅利安人已意识到数码在生产活动和日常生活中的作用,创造了一些简单的、不完全的数字。公元前3世纪,印度出现了整套的数字,但各地的写法不一,其中典型的是婆罗门式,它的独到之处就是从1~9每个数都有专用符号,现代数字就是从它们中脱胎而来的。当时,“0”还没有出现。到了笈多时代(300-500年)才有了“0”,叫“舜若”(shunya),表示方式是一个黑点“●”,后来衍变成“0”。这样,一套完整的数字便产生了。这就是古代印度人民对世界文化的巨大贡献。 印度数字首先传到斯里兰卡、缅甸、柬埔寨等国。7-8世纪,随着地跨亚、非、欧三洲的阿拉伯帝国的崛起,阿拉伯人如饥似渴地吸取古希腊、罗马、印度等国的先进文化,大量翻译其科学著作。771年,印度天文学家、旅行家毛卡访问阿拉伯帝国阿拨斯王朝(750-1258年)的首都巴格达,将随身携带的一部印度天文学著作《西德罕塔》献给了当时的哈里发曼苏尔(757-775),曼苏尔令翻译成阿拉伯文,取名为《信德欣德》。此书中有大量的数字,因此称“印度数字”,原意即为“从印度来的”。 阿拉伯数学家花拉子密(约780-850)和海伯什等首先接受了印度数字,并在天文表中运用。他们放弃了自己的28个字母,在实践中加以修改完善,并毫无保留地把它介绍给西方。9世纪初,花拉子密发表《印度计数算法》,阐述了印度数字及应用方法。 印度数字取代了冗长笨拙的罗马数字,在欧洲传播,遭到一些基督教徒的反对,但实践证明优于罗马数字。1202年意大利雷俄那多所发行的《计算之书》,标志着欧洲使用印度数字的开始。该书共15章,开章说:“印度九个数字是:‘9、8、7、6、5、4、3、2、1’,用这九个数字及阿拉伯人称作sifr(零)的记号‘0’,任何数都可以表示出来。” 14世纪时中国的印刷术传到欧洲,更加速了印度数字在欧洲的推广应用,逐渐为欧洲人所采用。 西方人接受了经阿拉伯人传来的印度数字,但忘却了其创始祖,称之为阿拉伯数字。数学很有用学数学就是为了能在实际生活中应用,数学是人们用来解决实际问题的,其实数学问题就产生在生活中。比如说,上街买东西自然要用到加减法,修房造屋总要画图纸。类似这样的问题数不胜数,这些知识就从生活中产生,最后被人们归纳成数学知识,解决了更多的实际问题。 我曾看见过这样的一个报道:一个教授问一群外国学生:“12点到1点之间,分针和时针会重合几次?”那些学生都从手腕上拿下手表,开始拨表针;而这位教授在给中国学生讲到同样一个问题时,学生们就会套用数学公式来计算。评论说,由此可见,中国学生的数学知识都是从书本上搬到脑子中,不能灵活运用,很少想到在实际生活中学习、掌握数学知识。 从这以后,我开始有意识的把数学和日常生活联系起来。有一次,妈妈烙饼,锅里能放两张饼。我就想,这不是一个数学问题吗?烙一张饼用两分钟,烙正、反面各用一分钟,锅里最多同时放两张饼,那么烙三张饼最多用几分钟呢?我想了想,得出结论:要用3分钟:先把第一、第二张饼同时放进锅内,1分钟后,取出第二张饼,放入第三张饼,把第一张饼翻面;再烙1分钟,这样第一张饼就好了,取出来。然后放第二张饼的反面,同时把第三张饼翻过来,这样3分钟就全部搞定。 我把这个想法告诉了妈妈,她说,实际上不会这么巧,总得有一些误差,不过算法是正确的。看来,我们必须学以致用,才能更好的让数学服务于我们的生活。 数学就应该在生活中学习。有人说,现在书本上的知识都和实际联系不大。这说明他们的知识迁移能力还没有得到充分的锻炼。正因为学了不能够很好的理解、运用于日常生活中,才使得很多人对数学不重视。希望同学们到生活中学数学,在生活中用数学,数学与生活密不可分,学深了,学透了,自然会发现,其实数学很有用处。各门科学的数学化 数学究竟是什么呢?我们说,数学是研究现实世界空间形式和数量关系的一门科学.它在现代生活和现代生产中的应用非常广泛,是学习和研究现代科学技术必不可少的基本工具. 同其他科学一样,数学有着它的过去、现在和未来.我们认识它的过去,就是为了了解它的现在和未来.近代数学的发展异常迅速,近30多年来,数学新的理论已经超过了18、19世纪的理论的总和.预计未来的数学成就每“翻一番”要不了10年.所以在认识了数学的过去以后,大致领略一下数学的现在和未来,是很有好处的. 现代数学发展的一个明显趋势,就是各门科学都在经历着数学化的过程. 例如物理学,人们早就知道它与数学密不可分.在高等学校里,数学系的学生要学普通物理,物理系的学生要学高等数学,这也是尽人皆知的事实了. 又如化学,要用数学来定量研究化学反应.把参加反应的物质的浓度、温度等作为变量,用方程表示它们的变化规律,通过方程的“稳定解”来研究化学反应.这里不仅要应用基础数学,而且要应用“前沿上的”、“发展中的”数学. 再如生物学方面,要研究心脏跳动、血液循环、脉搏等周期性的运动.这种运动可以用方程组表示出来,通过寻求方程组的“周期解”,研究这种解的出现和保持,来掌握上述生物界的现象.这说明近年来生物学已经从定性研究发展到定量研究,也是要应用“发展中的”数学.这使得生物学获得了重大的成就. 谈到人口学,只用加减乘除是不够的.我们谈到人口增长,常说每年出生率多少,死亡率多少,那么是否从出生率减去死亡率,就是每年的人口增长率呢?不是的.事实上,人是不断地出生的,出生的多少又跟原来的基数有关系;死亡也是这样.这种情况在现代数学中叫做“动态”的,它不能只用简单的加减乘除来处理,而要用复杂的“微分方程”来描述.研究这样的问题,离不开方程、数据、函数曲线、计算机等,最后才能说清楚每家只生一个孩子如何,只生两个孩子又如何等等. 还有水利方面,要考虑海上风暴、水源污染、港口设计等,也是用方程描述这些问题再把数据放进计算机,求出它们的解来,然后与实际观察的结果对比验证,进而为实际服务.这里要用到很高深的数学. 谈到考试,同学们往往认为这是用来检查学生的学习质量的.其实考试手段(口试、笔试等等)以及试卷本身也是有质量高低之分的.现代的教育统计学、教育测量学,就是通过效度、难度、区分度、信度等数量指标来检测考试的质量.只有质量合格的考试才能有效地检测学生的学习质量. 至于文艺、体育,也无一不用到数学.我们从中央电视台的文艺大奖赛节目中看到,给一位演员计分时,往往先“去掉一个最高分”,再“去掉一个最低分”.然后就剩下的分数计算平均分,作为这位演员的得分.从统计学来说,“最高分”、“最低分”的可信度最低,因此把它们去掉.这一切都包含着数学道理. 我国著名的数学家关肇直先生说:“数学的发明创造有种种,我认为至少有三种:一种是解决了经典的难题,这是一种很了不起的工作;一种是提出新概念、新方法、新理论,其实在历史上起更大作用的、历史上著名的正是这种人;还有一种就是把原来的理论用在崭新的领域,这是从应用的角度有一个很大的发明创造.”我们在这里所说的,正是第三种发明创造.“这里繁花似锦,美不胜收,把数学和其他各门科学发展成综合科学的前程无限灿烂.” 正如华罗庚先生在1959年5月所说的,近100年来,数学发展突飞猛进,我们可以毫不夸张地用“宇宙之大、粒子之微、火箭之速、化工之巧、地球之变、生物之谜、日用之繁等各个方面,无处不有数学”来概括数学的广泛应用.可以预见,科学越进步,应用数学的范围也就越大.一切科学研究在原则上都可以用数学来解决有关的问题.可以断言:只有现在还不会应用数学的部门,却绝对找不到原则上不能应用数学的领域.关于“0”0,可以说是人类最早接触的数了。我们祖先开始只认识没有和有,其中的没有便是0了,那么0是不是没有呢?记得小学里老师曾经说过“任何数减去它本身即等于0,0就表示没有数量。”这样说显然是不正确的。我们都知道,温度计上的0摄氏度表示水的冰点(即一个标准大气压下的冰水混合物的温度),其中的0便是水的固态和液态的区分点。而且在汉字里,0作为零表示的意思就更多了,如:1)零碎;小数目的。2)不够一定单位的数量……至此,我们知道了“没有数量是0,但0不仅仅表示没有数量,还表示固态和液态水的区分点等等。” “任何数除以0即为没有意义。”这是小学至中学老师仍在说的一句关于0的“定论”,当时的除法(小学时)就是将一份分成若干份,求每份有多少。一个整体无法分成0份,即“没有意义”。后来我才了解到a/0中的0可以表示以零为极限的变量(一个变量在变化过程中其绝对值永远小于任意小的已定正数),应等于无穷大(一个变量在变化过程中其绝对值永远大于任意大的已定正数)。从中得到关于0的又一个定理“以零为极限的变量,叫做无穷小”。 “105、203房间、2003年”中,虽都有0的出现,粗“看”差不多;彼此意思却不同。105、2003年中的0指数的空位,不可删去。203房间中的0是分隔“楼(2)”与“房门号(3)”的(即表示二楼八号房),可删去。0还表示…… 爱因斯坦曾说:“要探究一个人或者一切生物存在的意义和目的,宏观上看来,我始终认为是荒唐的。”我想研究一切“存在”的数字,不如先了解0这个“不存在”的数,不至于成为爱因斯坦说的“荒唐”的人。作为一个中学生,我的能力毕竟是有限的,对0的认识还不够透彻,今后望(包括行动)能在“知识的海洋”中发现“我的新大陆”。

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售书问题优化模型摘要优化问题是工程技术、经济管理和科学研究等领域重做常见的一类问题,在解决极值问题中起着重要作用。零一规划也是常用的数学工具,能够有效的表示事物的有效性。本文是以一极具有实际意义的问题,而随着信息时代的发展,大学生接受知识的途径多种多样,报纸、杂志、图书一直赢得大学生不同程度的青睐,而且出现了电子图书这个时代的产物,对于这个实际意义较大的问题就应有简单易懂的模型,让人看起来比较容易接受。考虑到建立销售点,使它供书的人数达到最大,那就要在条件约束下建立优化模型,而选择两地之间是否有销售的关系为他们的决策变量,那样就使人易懂,易于理解。通过建立线性规划模型,并应用Linggo软件得到最优解,B和E之间建立代售关系即在B(E)建立代售点并向E(B)售书,D和G之间建立代售关系即在D(G)建立代售点并向G(D)售书,可是大学生的人数最大,为177千人。最优解可以有多种选择方法,这就有选择的灵活性。本模型适用于只考虑人数最大的地址的选择,具有较强的实用性和普遍性。关键字 售书问题 优化模型 零一规划 L问题的重述一家出版社准备在某地向七个区大学生供应图书,每个区的大学生数量如图所示(单位:千人),出版社准备在该市设立两个图书代理销售点,每个代理点只能想该地区和一个相邻的地区售书,出版社知道售书覆盖的人群越大,所获得的利润也就也大,所以出版社要选择两个恰当的代理销售点使覆盖的人群最大。现在所要解决的是选在合适的代理销售点。问题分析 书是人们进步的阶梯,售书问题普遍受到人们的关注。近年来随着科学技术的发展,电子图书、网上书城等的出现,人们阅读的方式越来越多,而书的销售问题也越来越受销售商的关注。如何选择待销售点才能使卖出的书最多,销售商获得的利益最大,成为问题的关键所在。在许多候选地区中选择最优的地区,制定最优的规划方案,显然必须建立优化模型,每个地区都选与不选的可能性,这就必须用到0—1规划模型,立两个销售代理点, 在满足以下的条件的情况下,要想得到一个最优计划,出版社就需要设计一个合理有效的投资方案:只能建立两个销售代理点。每个销售代理点只能向本区和一个相邻区的大学生售书在上述要求中,将每两个相邻地区之间连线表示该地区建立售代关系,这种售代关系据有建立与不建立两种选择,显然每个地区只能选择一个销售或者代理,最优方案就是选择权值最大与次大的连线,将上述方案限制转化为约束条件,并使目标函数,约束条件决策标量转化为数学符号,利用LINGGO 软件来求最优解接,3符号的说明符号表示 符号说明A 34千人的地区B 29千人的地区C 42千人的地区D 21千人的地区E 56千人的地区F 18千人的地区G 71千人的地区x1 AB两地区之间建立代售关系x2 AC两地区之间建立代售关系x3 BE两地区之间建立代售关系x4 BD两地区之间建立代售关系x5 CD两地区之间建立代售关系x6 DG两地区之间建立代售关系x7 DF两地区之间建立代售关系x8 DE两地区之间建立代售关系x9 EF两地区之间建立代售关系x10 FG两地区之间建立代售关系X11 BC两地区之间建立代售关系Q 所能供应的大学生的数量问题假设选择代理销售点时,只考虑该地区总人数以及相邻地区,对人员的迁入迁出,人员的消费能力,人们的需求不予考虑;1、 只有两个销售代理点,且每个销售代理点只能向该区和他临近的去售书。2、 7个销售区中没有人员的流动3、 书的供应量远远满足学生的需求4、 销售代理点向两个地区的学生销售书的价格相同。5、 不考虑邻区因学生买书的路费问题而减少书的购买。6、 售书多少与人数多少成正比。7、 人人的消费能力是相等的。模型的建立决策变量:设在ABCDEFG中的某两地之间代售关系Xi(i=1,2,3…10)Xi=1表示在其建立代售关系。Xi=0表示没有建立代售关系目标函数:所能供应的大学生的数量Q千人;则Q=63*x1+76*x2+85*x3+50*x4+63*x5+92*x6+39*x7+77*x8+74*x9+89*x10+71*x11;约束条件只能建立两个销售代理点。x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10=2;与A建立代售关系只能有一个即x1+x2<=1;与B建立代售关系只能有一个即x2+x5+x11<=1;与C建立代售关系只能有一个即x1+x3+x4+x11<=1;与D建立代售关系只能有一个即x4+x5+x6+x7+x8<=1;与E建立代售关系只能有一个即x3+x8+x9<=1;与F建立代售关系只能有一个即x7+x9+x10<=1;与G建立代售关系只能有一个即x6+x10<=1;综上所述:Max Q=63*x1+76*x2+85*x3+50*x4+63*x5+92*x6+39*x7+77*x8+74*x9+89*x10;x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10=2;x1+x2<=1;x2+x5+x11<=1;x1+x3+x4+x11<=1;x4+x5+x6+x7+x8<=1;x3+x8+x9<=1;x7+x9+x10<=1;x6+x10<=1;模型的求解在lingo中输入以下代码,见附录通过运行LINDO教学软件,我们可以得到该售书问题的最优解,即建立代售关系的最优方案,其截图为: Objective value: 0000 Variable Value Reduced Cost X1 000000 00000 X2 000000 000000 X3 000000 000000 X4 000000 00000 X5 000000 00000 X6 000000 000000 X7 000000 00000 X8 000000 00000 X9 000000 00000 X10 000000 000000X11 000000 000000从中可以看到在B和E之间建立代售关系即在B(E)建立代售点并向E(B)售书,D和G之间建立代售关系即在D(G)建立代售点并向G(D)售书,可是大学生的人数最大,为177千人。(详细结果见附录2)但考虑到地区中人数的问题,以及现实中去买书的路费问题,所以销售代理点应建立在人数较多的地区,在B、E地区中E区人较多为56千人,在D、G地区中G区中人数较多为71千人,所以最好把两个销售代理点建在E区和G区。模型的评价和推广 通过查看该区图可以粗略知道应选择人数最大地区为代售点,在题中假设的前提下,选择人数最大的地区为代售点,覆盖了大部分人口,此模型的建立,很好的应用数学知识将选择销售代理点的问题抽象化,使选择我们的选择不再主观、盲目,而是更全面、深入、条理。选择最少的变量考虑问题简化了模型建立的分析。这也是模型最大的弊端数据的真实性受到了很大的限制对实际应用很不利。虽然假设的变量比较多,但人们可以较容易理解。题中假设的太多假设,有些脱离实际,考虑现实当中的销售点间的运输路程、交通便利程度、学生在校期间的对书的消费情况,不同人群之间的消费能了等情况,参考文献【1】姜启源 谢金星 叶俊 数学建模(第三版)高等教育出版社 2003【2】_ic/blog/item/附录附录1:max=63*x1+76*x2+85*x3+50*x4+63*x5+92*x6+39*x7+77*x8+74*x9+89*x10;x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10=2;x x1+x2<=1;x2+x5+x11<=1;x1+x3+x4+x11<=1;x4+x5+x6+x7+x8<=1;x3+x8+x9<=1;x7+x9+x10<=1;x6+x10<=1; 附录2:Global optimal solution Objective value: 0000 Total solver iterations: 0Variable Value Reduced Cost X1 000000 00000 X2 000000 000000 X3 000000 000000 X4 000000 00000 X5 000000 00000 X6 000000 000000 X7 000000 00000 X8 000000 00000 X9 000000 00000 X10 000000 000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 0000 000000 2 000000 00000 3 000000 000000 4 000000 000000 5 000000 000000 6 000000 000000 7 000000 000000 8 000000 000000 9 000000 000000 10 000000 000000 你也可以到这个网站找找!

售书问题优化模型摘要优化问题是工程技术、经济管理和科学研究等领域重做常见的一类问题,在解决极值问题中起着重要作用。零一规划也是常用的数学工具,能够有效的表示事物的有效性。本文是以一极具有实际意义的问题,而随着信息时代的发展,大学生接受知识的途径多种多样,报纸、杂志、图书一直赢得大学生不同程度的青睐,而且出现了电子图书这个时代的产物,对于这个实际意义较大的问题就应有简单易懂的模型,让人看起来比较容易接受。考虑到建立销售点,使它供书的人数达到最大,那就要在条件约束下建立优化模型,而选择两地之间是否有销售的关系为他们的决策变量,那样就使人易懂,易于理解。通过建立线性规划模型,并应用Linggo软件得到最优解,B和E之间建立代售关系即在B(E)建立代售点并向E(B)售书,D和G之间建立代售关系即在D(G)建立代售点并向G(D)售书,可是大学生的人数最大,为177千人。最优解可以有多种选择方法,这就有选择的灵活性。本模型适用于只考虑人数最大的地址的选择,具有较强的实用性和普遍性。关键字 售书问题 优化模型 零一规划 L问题的重述一家出版社准备在某地向七个区大学生供应图书,每个区的大学生数量如图所示(单位:千人),出版社准备在该市设立两个图书代理销售点,每个代理点只能想该地区和一个相邻的地区售书,出版社知道售书覆盖的人群越大,所获得的利润也就也大,所以出版社要选择两个恰当的代理销售点使覆盖的人群最大。现在所要解决的是选在合适的代理销售点。问题分析 书是人们进步的阶梯,售书问题普遍受到人们的关注。近年来随着科学技术的发展,电子图书、网上书城等的出现,人们阅读的方式越来越多,而书的销售问题也越来越受销售商的关注。如何选择待销售点才能使卖出的书最多,销售商获得的利益最大,成为问题的关键所在。在许多候选地区中选择最优的地区,制定最优的规划方案,显然必须建立优化模型,每个地区都选与不选的可能性,这就必须用到0—1规划模型,立两个销售代理点, 在满足以下的条件的情况下,要想得到一个最优计划,出版社就需要设计一个合理有效的投资方案:只能建立两个销售代理点。每个销售代理点只能向本区和一个相邻区的大学生售书在上述要求中,将每两个相邻地区之间连线表示该地区建立售代关系,这种售代关系据有建立与不建立两种选择,显然每个地区只能选择一个销售或者代理,最优方案就是选择权值最大与次大的连线,将上述方案限制转化为约束条件,并使目标函数,约束条件决策标量转化为数学符号,利用LINGGO 软件来求最优解接,3符号的说明符号表示 符号说明A 34千人的地区B 29千人的地区C 42千人的地区D 21千人的地区E 56千人的地区F 18千人的地区G 71千人的地区x1 AB两地区之间建立代售关系x2 AC两地区之间建立代售关系x3 BE两地区之间建立代售关系x4 BD两地区之间建立代售关系x5 CD两地区之间建立代售关系x6 DG两地区之间建立代售关系x7 DF两地区之间建立代售关系x8 DE两地区之间建立代售关系x9 EF两地区之间建立代售关系x10 FG两地区之间建立代售关系X11 BC两地区之间建立代售关系Q 所能供应的大学生的数量问题假设选择代理销售点时,只考虑该地区总人数以及相邻地区,对人员的迁入迁出,人员的消费能力,人们的需求不予考虑;1、 只有两个销售代理点,且每个销售代理点只能向该区和他临近的去售书。2、 7个销售区中没有人员的流动3、 书的供应量远远满足学生的需求4、 销售代理点向两个地区的学生销售书的价格相同。5、 不考虑邻区因学生买书的路费问题而减少书的购买。6、 售书多少与人数多少成正比。7、 人人的消费能力是相等的。模型的建立决策变量:设在ABCDEFG中的某两地之间代售关系Xi(i=1,2,3…10)Xi=1表示在其建立代售关系。Xi=0表示没有建立代售关系目标函数:所能供应的大学生的数量Q千人;则Q=63*x1+76*x2+85*x3+50*x4+63*x5+92*x6+39*x7+77*x8+74*x9+89*x10+71*x11;约束条件只能建立两个销售代理点。x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10=2;与A建立代售关系只能有一个即x1+x2<=1;与B建立代售关系只能有一个即x2+x5+x11<=1;与C建立代售关系只能有一个即x1+x3+x4+x11<=1;与D建立代售关系只能有一个即x4+x5+x6+x7+x8<=1;与E建立代售关系只能有一个即x3+x8+x9<=1;与F建立代售关系只能有一个即x7+x9+x10<=1;与G建立代售关系只能有一个即x6+x10<=1;综上所述:Max Q=63*x1+76*x2+85*x3+50*x4+63*x5+92*x6+39*x7+77*x8+74*x9+89*x10;x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10=2;x1+x2<=1;x2+x5+x11<=1;x1+x3+x4+x11<=1;x4+x5+x6+x7+x8<=1;x3+x8+x9<=1;x7+x9+x10<=1;x6+x10<=1;模型的求解在lingo中输入以下代码,见附录通过运行LINDO教学软件,我们可以得到该售书问题的最优解,即建立代售关系的最优方案,其截图为: Objective value: 0000 Variable Value Reduced Cost X1 000000 00000 X2 000000 000000 X3 000000 000000 X4 000000 00000 X5 000000 00000 X6 000000 000000 X7 000000 00000 X8 000000 00000 X9 000000 00000 X10 000000 000000X11 000000 000000从中可以看到在B和E之间建立代售关系即在B(E)建立代售点并向E(B)售书,D和G之间建立代售关系即在D(G)建立代售点并向G(D)售书,可是大学生的人数最大,为177千人。(详细结果见附录2)但考虑到地区中人数的问题,以及现实中去买书的路费问题,所以销售代理点应建立在人数较多的地区,在B、E地区中E区人较多为56千人,在D、G地区中G区中人数较多为71千人,所以最好把两个销售代理点建在E区和G区。模型的评价和推广 通过查看该区图可以粗略知道应选择人数最大地区为代售点,在题中假设的前提下,选择人数最大的地区为代售点,覆盖了大部分人口,此模型的建立,很好的应用数学知识将选择销售代理点的问题抽象化,使选择我们的选择不再主观、盲目,而是更全面、深入、条理。选择最少的变量考虑问题简化了模型建立的分析。这也是模型最大的弊端数据的真实性受到了很大的限制对实际应用很不利。虽然假设的变量比较多,但人们可以较容易理解。题中假设的太多假设,有些脱离实际,考虑现实当中的销售点间的运输路程、交通便利程度、学生在校期间的对书的消费情况,不同人群之间的消费能了等情况,参考文献【1】姜启源 谢金星 叶俊 数学建模(第三版)高等教育出版社 2003【2】_ic/blog/item/附录附录1:max=63*x1+76*x2+85*x3+50*x4+63*x5+92*x6+39*x7+77*x8+74*x9+89*x10;x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10=2;x x1+x2<=1;x2+x5+x11<=1;x1+x3+x4+x11<=1;x4+x5+x6+x7+x8<=1;x3+x8+x9<=1;x7+x9+x10<=1;x6+x10<=1; 附录2:Global optimal solution Objective value: 0000 Total solver iterations: 0Variable Value Reduced Cost X1 000000 00000 X2 000000 000000 X3 000000 000000 X4 000000 00000 X5 000000 00000 X6 000000 000000 X7 000000 00000 X8 000000 00000 X9 000000 00000 X10 000000 000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 0000 000000 2 000000 00000 3 000000 000000 4 000000 000000 5 000000 000000 6 000000 000000 7 000000 000000 8 000000 000000 9 000000 000000 10 000000 000000

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