2023 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目 B 题

题目B是关于无人机定＊＊＊在问题1基础上进行拓展调整。在问题1中，第一问需要建立数学模型来确定多个无人机的位置，第二问需要进行优化来确定发送信号的无人机数量，第三问是一个深化的调度问题。问题2则需要针对不同队形进行调整。在解决问题时，可以通过模拟仿真来得到最佳效果，但如果没有相关专业知识也可以进行其他方式的解决。

对于问题1的第二问，需要在问题1的基础上进行优化，尽可能少发送电磁波信号。可以考虑使用自适应变维算法来进行优化。结合题目的背景要求，＊＊＊并进行优化和调整。可以通过模拟仿真等方法来解决问题。

相关问题

2023 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目 b 题 多波束测线问题答案

多波束测线问题是一种在海洋探测中常见的问题，涉及到多传感器测线重叠的情况下如何更精确地确定目标位置。以下是一个可能的多波束测线问题答案的思路：

首先，我们可以根据题目给出的材料和要求，确定多波束测线问题的模型。根据波束状况的三角函数表达式和测线模型，我们可以得到一个线性波偏移方程组。利用数值计算的方法，我们可以求解出每个传感器的位置和目标位置的坐标。

其次，我们可以运用启发式算法，比如遗传算法或粒子群优化算法等，对目标位置进行进一步优化。通过不断迭代和交叉种群，我们可以不断增加算法搜索的范围和随机性，从而更快速地找到目标位置的最优解。

另外，我们还可以对模型进行进一步分析，考虑不同的限制条件和约束条件，如传感器的最大工作距离、噪声引入等。通过分析这些条件，我们可以对模型进行优化，进一步提高算法的鲁棒性和精确性。

最后，我们可以通过大量的仿真实验和对比分析，来验证我们的模型和算法的有效性。通过与其他算法的对比，我们可以评估我们算法的性能，并根据评估结果对算法进行进一步优化和改进。

综上所述，通过建立适当的数学模型，利用启发式算法进行优化，考虑限制和约束条件，通过验证和对比分析等方法，我们可以得到多波束测线问题的答案，并提高算法的精确性和性能。

2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目A matlab

### 2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目A的MATLAB实现方法

#### 解决方案概述
针对2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目A，可以采用多种数值计算和优化技术来解决问题。这些技术可以通过MATLAB高效实现。具体来说，MATLAB提供了丰富的工具箱和支持函数，能够帮助参赛者快速构建模型并验证假设。

#### 数据预处理与分析
数据预处理阶段非常重要，通常涉及读取原始数据文件、清理异常值以及标准化输入特征等操作。对于本年度的比赛题目，建议使用`readtable()`函数加载CSV或其他格式的数据集[^2]：

data = readtable('input_data.csv');

接着，利用统计描述功能了解数据分布特性，并通过可视化手段辅助理解变量间的关系：

summary(data);
figure;
histogram(data.ValueColumn); % 替换为实际列名
title('Data Distribution of Value Column');
xlabel('Value');
ylabel('Frequency');

#### 建立数学模型
根据不同类型的赛题背景设定合适的数学表达式作为核心方程组。例如，在物理现象模拟场景下可能涉及到微分方程求解；而在经济预测方面则更多依赖于回归分析或时间序列预测模型。这里以线性规划为例展示如何定义目标函数及其约束条件：

% 定义决策变量
x = optimvar('x', n, 'LowerBound', lb, 'UpperBound', ub);

% 创建优化问题对象
prob = optimproblem;

% 设置目标函数 (最小化成本)
prob.Objective = sum(c .* x);

% 添加不等式约束 Ax <= b
cons.Aineq = A; cons.bineq = b;
prob.Constraints.cons1 = A * x <= b;

% 求解最优解
[sol,fval] = solve(prob);
disp(sol.x);

#### 结果解释与报告撰写
完成上述步骤后，需对所得结果进行合理解读，并将其融入到最终提交的技术文档之中。注意保持逻辑清晰连贯，适当引用图表增强说服力。此外，务必遵循官方给出的标准模板编写论文结构[^1]。