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: 2023-07-30 18:10:49 浏览: 87
2018年高教社杯全国大学生数学建模竞赛D题要求建立数学模型,分析某城市的交通流量问题。具体来说,该城市有N个路口,每个路口有若干条进入该路口的道路和若干条离开该路口的道路。每个路口之间的道路长度、宽度、限速、车道数等条件不同。现有一些交通调控措施,如限制车辆通行、调整交通信号灯等,希望通过调控措施来减少该城市的交通拥堵问题。 解题思路如下: 1. 数据预处理:对于每个路口和每条道路,将其参数进行整理和归类,包括长度、宽度、限速、车道数等等,方便后续的建模和计算。 2. 建立数学模型:可以采用网络流模型或者微观仿真模型来分析该城市的交通流量问题。其中,网络流模型可以根据实际的城市道路网格图来建立,将路口和道路抽象成节点和边,以车辆的流动作为网络流,从而计算网络流的最大值和最小割,分析交通拥堵问题。 3. 交通调控措施:可以通过调整交通信号灯、限制车辆通行、改变车道宽度等措施来减少交通拥堵问题。具体来说,可以采用动态交通调控算法来优化交通流量,如绿波带、车道分配、交通信号优化等等,从而改善交通拥堵问题。 4. 模型分析和优化:对建立的模型进行分析和优化,可以采用模拟退火、遗传算法、禁忌搜索等智能优化算法来求解最优解,从而得到最优的交通调控策略,减少交通拥堵问题。 总之,该题要求对城市的交通流量问题进行建模和分析,需要结合实际情况,采用合适的模型和算法来求解,从而得到最优的交通调控策略,减少交通拥堵问题。
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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。

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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。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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