汽车选购数学建模代码

汽车选购数学建模主要涉及到多个指标和约束条件，因此需要综合考虑各项因素来进行决策。以下是一个简单的数学建模代码示例：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 定义汽车价格、燃油效率、车内空间、安全性等指标的得分
price_score = np.array([0.25, 0.15, 0.1, 0.05, 0.05])
mpg_score = np.array([0.2, 0.15, 0.1, 0.05, 0.05])
space_score = np.array([0.2, 0.1, 0.1, 0.05, 0.05])
safety_score = np.array([0.1, 0.1, 0.1, 0.05, 0.05])

# 定义汽车价格、燃油效率、车内空间、安全性等指标的实际数值
price = np.array([20000, 25000, 30000, 35000, 40000])
mpg = np.array([30, 25, 20, 15, 10])
space = np.array([100, 90, 80, 70, 60])
safety = np.array([9, 8, 7, 6, 5])

# 定义总价值函数和约束条件
def total_score(x):
    p_score = np.dot(price_score, x[:5])
    m_score = np.dot(mpg_score, x[5:10])
    s_score = np.dot(space_score, x[10:15])
    sf_score = np.dot(safety_score, x[15:20])
    return -(p_score + m_score + s_score + sf_score)

def constraint(x):
    return 50000 - np.dot(price, x[:5])

# 定义初始解
x0 = np.array([0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2])

# 进行优化，求解最优解
res = minimize(total_score, x0, method='SLSQP', constraints={'fun': constraint, 'type': 'ineq'})

# 输出结果
print('最优解：', res.x)
print('最优解对应的总价值：', -res.fun)

在上述代码中，我们首先定义了汽车价格、燃油效率、车内空间、安全性等指标的得分和实际数值。然后，我们定义了总价值函数和约束条件，其中总价值函数将各项指标的得分加权求和，并取相反数作为目标函数，约束条件则要求所选汽车的总价值不超过50000元。最后，我们使用Scipy库中的minimize函数进行优化，求解最优解并输出结果。

需要注意的是，上述代码只是一个简单的示例，实际的汽车选购数学建模问题可能会涉及到更多的指标和约束条件，因此需要根据具体情况进行修改和扩展。