2018年高教社杯全国大学生数学建模竞赛D题解题思路
时间: 2023-08-11 13:09:06 浏览: 111
D题的解题思路如下:
首先,我们需要找到一种有效的方法来计算多个复杂图形的面积,同时,我们需要知道这些图形之间是否有重叠部分。由于这些图形都是由曲线组成的,因此我们可以使用数值积分法来计算它们的面积,例如梯形法则或辛普森法则。为了检测它们之间是否存在重叠部分,我们可以使用扫描线算法或者计算几何算法等方法。
接下来,我们需要使用图论算法来构建表示多个图形之间关系的图。具体来说,我们可以将每个图形看作一个节点,并且如果两个图形有相交部分,则在它们之间连一条边。然后,我们可以使用最小生成树算法来找到连接所有节点的最小成本路径,其中成本可以是每个图形的面积、周长或者其他一些指标。
最后,我们需要使用数学优化算法来找到最优解。具体来说,我们可以将每个图形的面积作为变量,然后构建一组约束条件以确保每个图形的面积都在其最小值和最大值之间。然后,我们可以使用线性规划、非线性规划或者其他优化算法来找到最优解。
相关问题
2023全国数学建模竞赛C题解题思路
2023全国数学建模竞赛C题的解题思路可以从以下几个方面入手。
首先,我们可以根据题目提供的引用来理解装配车辆的顺序和数量分配。根据引用的描述,每天白班和晚班按照先A1后A2的顺序装配当天两种品牌各一半数量的汽车。因此,我们可以根据装配的数量和顺序来制定合理的调度方案。
其次,可以考虑运筹学方法来进行调度优化。引用提到,运筹学方法可以用于调度问题的求解,可以表示成求函数在满足约束条件下的极大极小值问题。常用的目标函数有拖期惩罚极小化、作业时间极小化等。因此,我们可以根据题目的具体要求,选择适当的目标函数,并结合约束条件,使用运筹学方法来寻找最优的调度方案。
另外,启发式算法也是一种解决组合优化问题的常见方法。引用中提到,启发式算法是通过一些直观或经验的构造算法,给出待解决问题的一个可行解。启发式算法易于实现、计算复杂度低,并在实际中得到了广泛的应用。因此,我们可以考虑使用启发式算法来得到一个近似最优的调度方案。
最后,可以结合公司的装配流程来进行调度。引用提到,公司的装配流程包括总装作业和喷涂作业。我们可以根据装配流程的具体要求,结合前面提到的调度方法,制定出适合公司装配流程的调度方案。
综上所述,2023全国数学建模竞赛C题的解题思路可以包括根据装配顺序和数量分配制定调度方案、使用运筹学方法进行调度优化、考虑启发式算法以及结合公司的装配流程进行调度。具体的解题方法可以根据题目的具体要求和给定的数据进行进一步的分析和建模。
2023全国大学生数学建模E题解题思路
根据引用的信息,本题的解题思路是建立平纹织物整体热导率与单根纤维热导率之间关系的数学模型。在附件2的实验样品参数条件下,测得了平纹织物的整体热导率。因此,我们需要考虑纤维传热和空隙间的气体传热。
首先,我们可以根据附件1中的信息,假设纤维表面温度为热源侧的温度。然后,考虑到对流换热的影响,我们需要确定织物表面的对流换热系数。根据引用的信息,假设织物表面的对流换热系数为50 W/(m2K)。
接下来,我们可以根据引用中的信息,考虑织物的基础结构参数对导热性能的影响。这些参数包括纤维弯曲角度、织物厚度、经密和纬密等。在本题中,假设任意单根纤维的垂直切面为圆形,织物中的每根纤维始终为一个有弯曲的圆柱。经纱和纬纱的弯曲角度范围为10° ≤ e ≤ 26.565°。
最后,根据附件2的实验样品参数条件下测得的平纹织物的整体热导率,我们可以建立平纹织物整体热导率与单根纤维热导率之间的关系的数学模型。这个模型将有助于我们进一步研究和预测不同织物结构参数对热导性能的影响。
综上所述,解题思路包括考虑纤维传热和空隙间的气体传热、确定织物表面的对流换热系数、考虑织物的基础结构参数对导热性能的影响,并建立平纹织物整体热导率与单根纤维热导率之间的关系的数学模型。