首先整个赛题是一道集选址,优化,评价,预测的综合性赛题,对于任务 1,包括三个小问题,第一是有望完全电动化,那么就需要评价什么叫完全电动化,所以先建立一个基本的标准,比如人车比例达到多少.需要多少充电桩是与充电桩与车的比例决定的,所以需要查找这个最佳比例是多少最后就是实现城市.郊区和农村地区的充电桩分配,就是如何在这三个不同的区域配置我们前面求出的充电桩总数量.这个也是求比例问题,而这个比例我们能想到的也是和各区域车的数量有关的,因此需要构建的无非就是各区域特斯拉车的数量有多少,如果不想做的简单

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

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/

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

老套路,把我们在解决B题时候采用的思路分享给大家,希望大家能学到点东西~~~ B题思路整理:Part1:先整理出说某种语言多的十个国家给找出来,或者说是把十种语言对应的国家找出来 然后再对各个国家的人口进行求和,我们大概可以估计出说某种语言的人口数 再去描述一下该说语言的人口数是如何变换的(参考世界人口数据1960-2016) 再去参考全球移民数据 再利用arcmap工具描绘人口迁徙的路线,可以对人口进行一些预测 Part2:该问属于选址优化类问题,必然会有很多影响因素,比如公司选择的地址和国家

整个赛题是一道大数据的深层挖掘与分析赛题,数据在这是很重要的组成因 素,因此大家首先应该把题目所给的数据搞清楚搞明白.赛题的关键是能源生产 和使用的合理安排,针对第一部分,主要解决能源的配置与评价问题,首先对于 能源配置,主要的点就在于能源要合理利用,即建立经济指标最优,而损耗成本 最低的配置模型.这里可以建立多目标优化模型,目标函数包括一系列经济性因 素在内的指标,而约束条件可以选用运输系统和能源供需格局的影响.B 小问就 是进行能源概况发展的探讨,说白了就是分析历年能源发展随时间的变化关系,

任务一:开发价格点,建立综合定价模型. 其中 a 代表开发价格点系数,代表个人财产评估.K 为 PI 交易系数 以这个进行评估,将个人划分为具有合理相似性的子组: 当 a 等于 0-30 时,子组为:k=1.35 当 a 等于 30-60 时,子组为:k=2.64 当 a 等于 60-90 时,子组为:k=3.78 价格点评估方案图如下: 可以得出个人特点为: 1)开发价格 PI 和 PP 的关系呈正相关. 2)风险评估隐私成本公共利益逐渐增加 特定领域的信息特点: 1)信息呈现区域性以及局部性

任务一就是让大家去做个基本的评价,是典型的评价类问题,所以应该按照 指标+方法的步骤去做,首先就是寻找国家脆弱性的相关概念,然后选择影响国 家脆弱性的指标,如气候变化,经济发展,政治状况等等,再就是构建评价模型 去做即可.度量气候变化的影响就是构建国家脆弱性与气候变化之间关系,这是 很难直接建立联系的,可以构建气候变化与影响国家脆弱性的个指标之间的关 系,如相关系数法等等.任务二就是让你用任务一的模型进行实际应用,关键就 是数据的寻找. 任务 2:选择的前 10 名最脆弱国家 http://fu

话不多说,题目先上: 这是我们这次选择的题目,说说建模的那些事! 美赛的时间和国赛挑战杯时间略有不同,貌似多的一天是为了让我们对文章进行一个翻译吧QAQ 建议参加美赛的同学可以参照此计划进行 Day0--------------------------------------------------------- 想着明天就要比赛了,原本两个月前我和队友就计划着在学校一起比赛来着,后来听说学校出事故了,再后来不让留校,也许是单纯针对我们学院而言吧QAQ,然后比赛前一个月,我想到了一个法子,想让他

题目 D题   汽车总装线的配置问题 一．问题背景 某汽车公司生产多种型号的汽车,每种型号由品牌.配置.动力.驱动.颜色5种属性确定.品牌分为A1和A2两种,配置分为B1.B2.B3.B4.B5和B6六种,动力分为汽油和柴油2种,驱动分为两驱和四驱2种,颜色分为黑.白.蓝.黄.红.银.棕.灰.金9种. 公司每天可装配各种型号的汽车460辆,其中白班.晚班(每班12小时)各230辆.每天生产各种型号车辆的具体数量根据市场需求和销售情况确定.附件给出了该企业2018年9月17日至9月23日一周的生产

题目 C题   大型百货商场会员画像描绘 在零售行业中,会员价值体现在持续不断地为零售运营商带来稳定的销售额和利润,同时也为零售运营商策略的制定提供数据支持.零售行业会采取各种不同方法来吸引更多的人成为会员,并且尽可能提高会员的忠诚度.当前电商的发展使商场会员不断流失,给零售运营商带来了严重损失.此时,运营商需要有针对性地实施营销策略来加强与会员的良好关系.比如,商家针对会员采取一系列的促销活动,以此来维系会员的忠诚度.有人认为对老会员的维系成本太高,事实上,发展新会员的资金投入远比采取一定措施

题目 先贴下B题的题目吧 问题B    智能RGV的动态调度策略 图1是一个智能加工系统的示意图,由8台计算机数控机床(Computer Number Controller,CNC).1辆轨道式自动引导车(Rail Guide Vehicle,RGV).1条RGV直线轨道.1条上料传送带.1条下料传送带等附属设备组成.RGV是一种无人驾驶.能在固定轨道上自由运行的智能车.它根据指令能自动控制移动方向和距离,并自带一个机械手臂.两只机械手爪和物料清洗槽,能够完成上下料及清洗物料等作业任务(参见附件

题目 先贴一下A的题目吧 A题   高温作业专用服装设计 在高温环境下工作时,人们需要穿着专用服装以避免灼伤.专用服装通常由三层织物材料构成,记为I.II.III层,其中I层与外界环境接触,III层与皮肤之间还存在空隙,将此空隙记为IV层. 为设计专用服装,将体内温度控制在37ºC的假人放置在实验室的高温环境中,测量假人皮肤外侧的温度.为了降低研发成本.缩短研发周期,请你们利用数学模型来确定假人皮肤外侧的温度变化情况,并解决以下问题: (1) 专用服装材料的某些参数值由附件1给出,对环境温度为7

MATLAB 画区域作战图 clear load('output_path1.mat') k = 1:130; gplot(edge(k,k),loc(k,:),'c-') title('作战区域道路示意图')

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

文件下载:https://www.lanzous.com/i6x5iif 问题一 整体过程: 0x01. 首先,需要确定燃油进入和喷出的间歇性工作过程的时间关系.考虑使用决策变量对一段时间内燃油进入和喷出的时间段进行表示,确定二者之间的函数关系. 0x02. 其次,进行整体的几何模型建模,建立关系式,通过网格化搜索,改变时间分情况进行检验. 0x03. 接着,对附件 3 中的数据进行预处理,得到弹性模量与压力的拟合函数. 0x04. 最后,考虑到待优化参数较多,可迭代优化参数,进行非线性优化,通

PROBLEM E: Are we heading towards a thirsty planet? Will the world run out of clean water? According to the United Nations, 1.6 billion people (one quarter of the world's population) experience water scarcity. Water use has been growing at twice the

PROBLEM F:Modeling Refugee Immigration Policies With hundreds of thousands of refugees moving across Europe and more arriving each day, considerable attention has been given to refugee integration policies and practices in many countries and regions.