目标：建立数学与计算机学科之间的联系，能够对现实问题进行描述、抽象、建模、并选用 熟悉的语言进行实现。。 针对大纲课程目标：学握数理逻辑、集合论、代数结构以及图论的基本理论知识，能够对推理、电路优化、任务调度、拓扑排序、网络路径优化、任务匹配等问题进行数学建模并 求解。。 要求：。 （1）白主选择一个生活、工程、科学等领域的问题，选择适当的基础理论和数学模型 进行表达，并使用一定的计算机语言进行实现;

我建议您选择一个任务调度问题进行研究和建模。任务调度是指将一组任务分配给一组可执行的资源，以最大化系统的效率和性能。这个问题在现实生活中非常常见，例如在生产线上分配任务给机器人或者在计算机系统上分配任务给处理器。以下是一个简单的任务调度问题的例子：

假设有n个任务需要被分配给m个可执行的资源，每个任务需要不同的时间来完成。任务之间存在一些约束条件，例如有些任务必须在其他任务完成之后才能开始执行。我们的目标是找到一种任务分配方案，使得所有任务都能够在最短的时间内完成。

为了解决这个问题，我们可以使用图论中的拓扑排序算法。首先，我们将所有任务表示为图中的节点，并且如果有一些任务必须在另外一些任务完成之后才能开始执行，那么我们就在这些任务之间添加一条有向边。然后，我们可以使用拓扑排序算法来确定任务的执行顺序，以确保没有任务被安排在它所依赖的任务之前执行。

在计算机语言方面，您可以选择使用Python来实现这个问题。Python是一种简单易学的语言，具有丰富的科学计算库，例如NumPy和SciPy，这些库可以帮助您轻松地进行矩阵计算和优化问题求解。以下是一个Python代码示例：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 定义任务执行时间和约束条件
D = np.array([2, 4, 3, 5, 6])
C = np.array([
    [0, 0, 0, 0, 0],
    [1, 0, 0, 0, 0],
    [1, 1, 0, 0, 0],
    [0, 1, 1, 0, 0],
    [0, 0, 1, 1, 0]
])

# 定义目标函数和约束条件
def objective(x):
    return np.sum(x * D)

def constraint(x):
    return C.dot(x) - np.ones(C.shape[0])

# 定义初始值和变量范围
x0 = np.ones(D.shape[0]) / D.shape[0]
bounds = [(0, 1) for i in range(D.shape[0])]
cons = {'type': 'eq', 'fun': constraint}

# 求解优化问题
res = minimize(objective, x0, method='SLSQP', bounds=bounds, constraints=cons)
print(res.x)

以上代码使用SciPy库中的优化函数来求解任务调度问题。我们首先定义任务的执行时间和约束条件，然后定义目标函数和约束条件。接着，我们初始化变量的初始值和范围，并使用SciPy中的SLSQP算法求解最小化目标函数的问题。最后，我们输出任务分配方案，以确保所有任务都能以最短的时间内完成。

当然，在实际应用中，任务调度问题可能会更加复杂，但是这个例子可以帮助您了解如何将数学建模和计算机语言实现结合起来解决实际问题。