MTSP问题是指:有Ⅳ个城市,要求旅行商到达每个城市各一次,且仅一次,并[旦 1到起点,且要求旅行路线最短.而多旅行商问题M个旅行商从同一个城市(或多个城市)出发.分羽走一条旅路线,且总路程缀短.有关稻 P闻鼷的研究在现实『口 J题中有很大的使用价德.诸如:交通运输.臀道铺设.路线的选撵.计算机网络的拓扑设计.邮递员送信等,都可抽象成MTSP的问题.

MCM试题原文及翻译 AB题 2014美国数学建模竞赛 原创翻译,如有瑕疵,敬请谅解. 转载请注明:过客小站 » MCM试题原文及翻译 AB题 2014美国数学建模竞赛 PROBLEM A: The Keep-Right-Except-To-Pass Rule 问题A –  “保持右侧行驶,除非超车”规则. In countries where driving automobiles on the right is the rule (that is, USA, China and most o

建模比赛已经过去三天了,但留校的十多天里,自己的收获与感受依然长存于心.下面的大致流程,很多并没有细化,下面很多情况都是在假设下进行的,比如假设飞机能够来回运送药品,运货无人机就只运货,在最大视距下侦查等. 题目下载:点击下载 首先,因为这道题中的变量太多,我们需要对变量的数量进行减小. 一.变量设置 二.约束条件 1.从基地运输到医院的药包量必须满足医院的需求. 2.无人机最大行驶距离能否满足来回医院. 三.目标函数 1.计算基地到医院的时间: 2.我们希望时间最优(最短),则取满足约束条件b

分析赛题类型,才能有的放矢. 评论区留下邮箱地址,送你国奖论文分析 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』 带你从数模小白成为国赛达人. 1. 数模竞赛国赛 A题类型分析 年份 题目 要求 方法 2020A 炉温曲线 建立温度模型,计算炉温曲线,确定最大速度 根据传热学方程建立温度分布机理模型:建立单目标优化模型 微分方程 单目标优化 2019A 高压油管的压力控制 确定不同条件下的控制方案 根据力学方程建立压力变化机理方程:建立单目标优化模型 微分方程 单目标优化 2018A 高

下面进入数学建模经验谈第五天:怎样问数学模型问题 写这一篇的目的主要在于帮助大家能更快地发现问题和解决问题,让自己的模型思路有一个比较好的形成过程. 在我们学习数学模型.准备比赛的时候,经常会遇到各种各样的问题,有关于算法的,模型建立的,还有直接的题目思路,我在做数学中国版主这些天里,也经常力所能及地解决大家提出的各种问题,既有同学是一句简单的话:求XX算法相关资料,也有的干脆摆上来一道校赛题,我很乐意和负责地为大家解决疑问,也对支持数学中国,相信数学中国的各位同学表示感谢! 同时,也有一些在问

之前有小伙伴私信我叫我说说这次比赛C题的思路,怎么写的,我就写篇博客说说吧,仅供参考! 针对C题,该题目比较综合,是一个成熟的数模赛题,与国赛的相似性较高.一般而言,第一问难度较低,题目要求进行数据挖掘,找出影响移动端产品发展的主要因素,我们可以把问题简化为从多因子中提取若干主要因子进行分析.然而通过分析数据我们发现数据包含抽象与具体两种,数学建模顾名思义一定是采用数学语言进行的,所以第一步要做的就是量化分析,将抽象指标具体化,量化模型有多种,具体可以自己查找.对于多因子提取采用的模型种类主要有

这也许是我大学生涯最后一次参加数学建模比赛了吧,这次我们选择的问题是E题,以下是我们解题时候的一些思路.很多不易体现的项目产生对环境造成影响的指标可以由一些等同类型的指标来代替,如土地.森林植被被破环,可以根据生产率变动方法和置换成本法进行核算,大气污染可以用疾病成本法等来体现. 题目(谷歌翻译版本) 经济理论经常忽视其决策对生物圈的影响,或者为其需求承担无限的资源或能力.这种观点存在缺陷,现在环境面临着后果.生物圈提供了许多自然过程来维持健康和可持续的人类生活环境,这被称为生态系统服务.例子包

2018年中国研究生数学建模竞赛C题 对恐怖袭击事件记录数据的量化分析 恐怖袭击是指极端分子或组织人为制造的.针对但不仅限于平民及民用设施的.不符合国际道义的攻击行为,它不仅具有极大的杀伤性与破坏力,能直接造成巨大的人员伤亡和财产损失,而且还给人们带来巨大的心理压力,造成社会一定程度的动荡不安,妨碍正常的工作与生活秩序,进而极大地阻碍经济的发展. 恐怖主义是人类的共同威胁,打击恐怖主义是每个国家应该承担的责任.对恐怖袭击事件相关数据的深入分析有助于加深人们对恐怖主义的认识,为反恐防恐提供有价值的

MCM/ICM2018美国大学生数学建模大赛D题翻译 2018年ICM问题D: 非使用汽油并在使用电力行驶的汽车(电量非空的) 由于环境和经济的原因,全球都在减少使用化石燃料,包括汽车汽油. 无论是受环境或经济动机,消费者开始转向电动汽车. 几个国家正在看到采用电动汽车快速增长的潜力. 在美国和其他国家,更经济实惠的全电式特斯拉3型车型的发布带来了预购订单和长期等待名单的记录(https://www.wired.com/story/tesla-model-3-delivery-timeline/

2018数学建模已经告一段落了,先说说基本情况吧,我们队伍专业分别为:金融(A),会计(B),计算机(我),配置还算可以,他们俩会数据分析软件也会写论文,我可以写代码,画图.他们俩打过美赛(M奖),我只打过算法竞赛.这里特别提出,有会写论文的队友很重要,不是说会latex会排版就算会,还要知道论文基本架构,遣词造句,专业术语等等. 题目下来的晚上,我们就确定了A题,因为B题的话我们基本没有专业知识能用上的,什么都要现学,其实特别想做C题,推荐系统啊,经济学分析啊我们都做过,可惜选不了….确定题目

一直都想参加下数学建模,通过几个月培训学到一些好的数学思想和方法,今年终于有时间有机会有队友一起参加了研究生数模,but,为啥今年说不培训直接参加国赛,泪目~_~~,然后比赛前也基本没看,直接硬刚.比赛完总结下是个好习惯,下面写了一点分析,比较注重实现,有些地方我也不能讲很清楚,看过的请权当参考. 问题1:对一个不包含动态背景.摄像头稳定拍摄时间大约5秒的监控视频,构造提取前景目标(如人.车.动物等)的数学模型,并对该模型设计有效的求解方法,从而实现类似图1的应用效果.(附件2提供了一些符合此类

数学建模大赛-NO.1   论文精析 近期,在网上各种的收罗,张开了各式各样的捕抓.哈哈… .终于,在一个不经意之间发现了一个巨大无比的宝藏式的网站,此网站网址为:http://cjsxjm.gzsiri.com/#/Home.偶尔性的神经质地想起梁启超先生的<新罗马·侠感>的传世经典名言:“纷纷成败无凭准,自古道皇天不负有心人,伫看起陆龙蛇演出风云阵.”顿时感觉自己666地. 那我就不再在这里啰里啰嗦的,噼里啪啦的说个题外无关的蛇精病的话语了.下面的就简单的截个图,加些简要的文字说明发现的这

大家好,我是数学中国的版主magic2728,非常高兴能够借助数学中国这个平台分享一些自己的经验,帮助大家在国赛的最后备战中能够最后冲刺提高.分享一共分为七个部分,分七天写给大家,下面是第一个部分:参加全国大学生数学建模比赛前你需要积累哪些. 大家知道,数学模型是一个庞大的议题,关于它的各种资料.知识点也是浩如烟海,难免会让很多初学者不知所措,很多同学在准备过程中觉得无从下手,因为感觉到学过的东西比赛中好像都没有用,然而比赛的时候又没有自己的思路,很是苦恼,导致很多同学中途放弃,投入的时间精力石

好久好久没有写博客了...挺累的,从二月份开始找暑期实习,接着在进行暑期实习,然后马不停蹄地进行秋招,现在总算结束实习,前两天又参加了华为杯数学建模竞赛,感觉接下来就会很轻松了,希望能好好休息休息.这次的比赛还是挺简单的,比起以前参加社会性质的比赛不同,这次不管是从题目还是从要求上都简单几个档次. 1. 数据清洗 2.降维 3.模型训练 4.优化 5.画图 6.结论 1. 数据清洗 说实话,我是挺费解的,看到论坛上好多人都在骂B题数据不对,数据质量差,其实来说,数据整体还算不错,只有几列问题比较

数据导入是所有数模编程的第一步,比你想象的更重要. 先要学会一种未必最佳,但是通用.安全.简单.好学的方法. 『Python 数学建模 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 数据导入是所有数模编程的第一步 编程求解一个数模问题,问题总会涉及一些数据. 有些数据是在题目的文字描述中给出的,有些数据是通过题目的附件文件下载或指定网址提供的,还有些数据是需要自己搜集的.不论是哪种方式获得的数据,也不论哪种类型的问题和算法,首先都是要把这些数据以适当的方式和格式导入到程序中. 如果数据

Python小白的数学建模课 A1-2021年数维杯C题(运动会优化比赛模式探索)探讨. 运动会优化比赛模式问题,是公平分配问题 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 2021第六届数维杯大学生数学建模 赛题已于5月27日公布,C题是"运动会优化比赛模式探索".本文对赛题进行一些分析讨论.由于竞赛时间为 2021年5月27-30日20:00,目前尚处于竞赛中,本文仅做初步分析. 1. 赛题内容(运动会优化比赛模式探索) 在大学的运动会中,由于

线性规划是很多数模培训讲的第一个算法,算法很简单,思想很深刻. 要通过线性规划问题,理解如何学习数学建模.如何选择编程算法. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 求解方法.算法和编程方案 线性规划 (Linear Programming,LP) 是很多数模培训讲的第一个算法,算法很简单,思想很深刻. 线性规划问题是中学数学的内容,鸡兔同笼就是一个线性规划问题.数学规划的题目在高考中也经常出现,有直接给出线性约束条件求线性目标函数极值,有间接给出

整数规划与线性规划的差别只是变量的整数约束. 问题区别一点点,难度相差千万里. 选择简单通用的编程方案,让求解器去处理吧. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 从线性规划到整数规划 1.1 为什么会有整数规划? 线性规划问题的最优解可能是分数或小数.整数规划是指变量的取值只能是整数的规划. 这在实际问题中很常见,例如车间人数.设备台数.行驶次数,这些变量显然必须取整数解. 整数规划并不一定是线性规划问题的变量取整限制,对于二次规划.非线性规划问

Python 实例介绍固定费用问题的建模与求解. 学习 PuLP工具包中处理复杂问题的快捷使用方式. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 前文讲到几种典型的 0-1 规划问题,给出了 PuLP 求解的案例.由于 0-1 规划问题种类很多,又是数模竞赛热点,有必要再结合几个实例进行介绍. 1. 固定费用问题案例解析 1.1 固定费用问题(Fixed cost problem) 固定费用问题,是指求解生产成本最小问题时,总成本包括固定成本和变动成本,而选

选址问题是要选择设施位置使目标达到最优,是数模竞赛中的常见题型. 小白不一定要掌握所有的选址问题,但要能判断是哪一类问题,用哪个模型. 进一步学习 PuLP工具包中处理复杂问题的字典格式快捷建模方法. 欢迎关注『Python小白的数学建模课 @ Youcans』系列,每周持续更新 1. 选址问题 选址问题是指在某个区域内选择设施的位置使所需的目标达到最优.选址问题也是一种互斥的计划问题. 例如投资场所的选址:企业要在 m 个候选位置选择若干个建厂,已知建厂费用.运输费及 n 个地区的产品需求量,

小白往往听到微分方程就觉得害怕,其实数学建模中的微分方程模型不仅没那么复杂,而且很容易写出高水平的数模论文. 本文介绍微分方程模型的建模与求解,通过常微分方程.常微分方程组.高阶常微分方程 3个案例手把手教你搞定微分方程. 通过二阶 RLC 电路问题,学习微分方程模型的建模.求解和讨论. 欢迎关注『Python小白的数学建模课 @ Youcans』系列,每周持续更新 1. 微分方程 1.1 基本概念 微分方程是描述系统的状态随时间和空间演化的数学工具.物理中许多涉及变力的运动学.动力学问题,如空