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

一.学习目标. (1)了解Matlab与数学建模竞赛的关系. (2)掌握Matlab数学建模的第一个小实例—评估股票价值与风险. (3)掌握Matlab数学建模的回归算法. 二.实例演练. 1.谈谈你对Matlab与数学建模竞赛的了解. Matlab在数学建模中使用广泛:MATLAB 是公认的最优秀的数学模型求解工具,在数学建模竞赛中超过 95% 的参赛队使用 MATLAB 作为求解工具,在国家奖队伍中,MATLAB 的使用率几乎 100%.虽然比较知名的数模软件不只 MATLAB. 人们喜欢使

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

新冠疫情深刻和全面地影响着社会和生活,已经成为数学建模竞赛的背景帝. 本文收集了与新冠疫情相关的的数学建模竞赛赛题,供大家参考,欢迎收藏关注. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 0. 前言:新冠疫情成了数模竞赛的背景帝 新冠疫情爆发以来,不仅严重影响到全球的政治和经济,也深刻和全面地影响着社会和生活的方方面面,甚至已经成为数学建模竞赛的背景帝. 传染病模型本来就是数学建模课程中的常见问题和模型.随着疫情的影响越来越严重.广泛和持久,不仅疫情传播.疫

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,

流在生活中十分常见,例如交通系统中的人流.车流.物流,供水管网中的水流,金融系统中的现金流,网络中的信息流.网络流优化问题是基本的网络优化问题,应用非常广泛. 网络流优化问题最重要的指标是边的成本和容量限制,既要考虑成本最低,又要满足容量限制,由此产生了网络最大流问题.最小费用流问题.最小费用最大流问题. 本文基于 NetworkX 工具包,通过例程详细介绍网络最大流问题.最小费用流问题.最小费用最大流问题的建模和编程. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛

今天在阅读数学建模的时候看到了差分那章 其中有一个用matlab求线性的代码,这里我贴出来 这里我送上 Python代码 In [39]: import numpy as np ...: from scipy.optimize import nnls ...: x = np.array([[1,2,3,4,5],[1,1,1,1,1]]) ...: x = x.T ...: y = np.array([11,12,13,15,16]) ...: nnls(x,y) ...: Out[39]: (

为期三周的数学建模国赛培训昨天正式结束了,还是有一定的收获的,尤其是在MATLAB的使用上. 1. 一些MATLAB的基础性东西: 元胞数组的使用:http://blog.csdn.net/z1137730824/article/details/39206823 对于任意文件夹的同一格式的图片的批量读取:http://blog.csdn.net/haizimin/article/details/39646595 关于MATLAB在微分/偏微分方程以及其他高等数学问题中的应用. 关于MATLAB在

经过前面六天的文章分享,相信大家对数学模型的相关准备.学习都有了更新的认识,希望大家能从中有所收获,以便更高效地准备比赛和学习数学模型,本文是数学建模经验谈的最后一天:临近比赛的准备工作,希望在临近比赛的时候能够助推大家获得最后的提升!下面是正文. 学习数模到最后参加数模比赛是一个持久战,在这持续很长的时间里除了坚持,有恒心,有毅力之外,还有一点重要的,就是状态的调整,良好的状态是成功的保证.比赛前,我们在知识,心态,身体状态上都应该达到一个比较协调的状态,才能有能力应对三天三夜的挑战,下面就我

今天进入数学建模经验谈第六天:组队建议和比赛流程建议 数学模型的组队非常重要,三个人的团队一定要有分工明确而且互有合作,三个人都有其各自的特长,这样在某方面的问题的处理上才会保持高效率. 三个人的分工可以分为这几个方面: 数学员:学习过很多数模相关的方法.知识,无论是对实际问题还是数学理论都有着比较敏感的思维能力,知道一个问题该怎样一步步经过化简而变为数学问题,而在数学上又有哪些相关的方法能够求解,他可以不会编程,但是要精通算法,能够一定程度上帮助程序员想算法,总之,数学员要做到的是能够把一个问

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

本文进入到数学建模七日谈第四天:数学模型分类浅谈 大家常常问道,数学模型到底有哪些,分别该怎么学习,这样能让我们的学习有的放矢,而不至于没了方向.我想告诉大家,现实生活中的问题有哪些类,数学模型就有哪些类,因为说到底,数学模型是用来解决实际问题的,解决那些当我们缺乏某一方面足够的经验时,定量化地依靠数字来解决问题的办法. 于是,们可以想想,在现实生活中,我们能够遇到哪些需要定量化解决的问题,而这些问题能否利用数学工具加以解决. 优化类问题:我们常常需要对某些行为进行决策,这些是我们可以控制的因素

前两天,我和大家谈了如何阅读教材和备战数模比赛应该积累的内容,本文进入到数学建模七日谈第三天:怎样进行论文阅读. 大家也许看过大量的数学模型的书籍,学过很多相关的课程,但是若没有真刀真枪地看过论文,进行过模拟比赛,恐怕还是会捉襟见肘,不能够游刃有余地应对真正比赛中可能会遇到的一些困难.笔者就自己的经验稍稍给大家谈谈,在看了很多数学模型的书籍之后,如何通过论文阅读,将我们的水平上升一个新的台阶,达到一个质的飞跃! 首先,大家要搞清楚教材和论文的区别.教材的主要目的是介绍方法,前人总结出来的最经典的

今天进入我们数学建模七日谈的第二天:怎样阅读数学建模教材? 大家再学习数学建模这门课程或准备比赛的时候,往往都是从教材开始的,教材的系统性让我们能够很快,很深入地了解前人在数学模型方面已有的研究成果,并最快地吸收他们为自己所用,但是常常有很多同学抱怨说书太厚,介绍太过于简略而无法看懂,操作性不强等等,也不知道读哪本书更好,把每个模型应该掌握到哪个地步而没有方向,更害怕浪费了宝贵的时间.在此,笔者向大家隆重推荐建模教程学习的基本要领:三步阅读法. 对于任何一本教材,一份资料里介绍的一种数学模型的建

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

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

Description 一条东西走向的穆西河将巴邻旁市一分为二,分割成了区域 A 和区域 B. 每一块区域沿着河岸都建了恰好 1000000001 栋的建筑,每条岸边的建筑都从 0 编号到 1000000000.相邻的每对建筑相隔 1 个单位距离,河的宽度也是 1 个单位长度.区域 A 中的 i 号建筑物恰好与区域 B 中的 i 号建筑物隔河相对. 城市中有 N 个居民.第 i 个居民的房子在区域 Pi 的 Si 号建筑上,同时他的办公室坐落在 Qi 区域的 Ti 号建筑上.一个居民的房子和办公

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

1.读入 txt 文件数据. load xxx.txt A=load(‘xxx.txt’) A=dlmread(‘xxx.txt’) A=importdata(‘xxx.txt’) 例:将身高体重的 txt 文件数据读入. 2.数据导出到 txt 文件. dlmwrite(‘xxx.txt’,B); 例:生成一个 100 维的随机向量 B,并将其写入 sj.txt 文件. 3.读入 excel 表数据.  num=xlsread(‘xxx.xls’,sheet,Range) [num,txt,r

方差分析和回归分析. 用数理统计分析试验结果.鉴别各因素对结果影响程度的方法称为方差分析(Analysis Of Variance),记作 ANOVA. 比如:从用不同工艺制作成的灯泡中,各自抽取了若干个测量寿命,腿短这几种工艺制成的灯泡是否有显著差异:用几种化肥和几种小麦品种种子在若干试验田里种植小麦,腿短不同的化肥和小麦品种对产量有无显著影响. 简而言之,就是对影响指标(实验的结果)的诸多因素进行分析,找出有显著影响的因素.不同的因素叫做一个水平.比如,用化肥1.品种1就是因素处于一个水平,