数学建模 2023 C 思路

数学建模2023年C题的思路可以通过以下步骤来进行解决：

1. 首先，根据题目给出的条件，我们可以将无人机的飞行路径分为三个阶段：从A站到障碍圆边界、绕过障碍圆、从障碍圆边界到B站。

2. 其次，我们可以定义一些变量，如无人机的位置和速度，并建立数学模型来描述无人机的运动。可以使用参数方程来描述无人机的位置随时间的变化。

3. 接着，我们需要考虑无人机避开障碍圆的约束条件。根据题目要求，无人机的连线必须保持与障碍圆处于相交状态，即无人机的转弯半径不小于30 m。这意味着无人机在绕过障碍圆时，需要调整飞行路径以保持一定的距离。

4. 在建立模型时，可以利用退火算法或蚁群算法等启发式算法来求解最优解。这些算法可以帮助我们在给定的约束条件下找到无人机的最佳路径，以最小化飞行时间或最小化总飞行距离。

综上所述，数学建模2023年C题的思路包括确定无人机的运动模型，考虑障碍圆的约束条件，并使用启发式算法求解最优路径。这些步骤可以帮助我们解决问题并得到满足题目要求的答案。

相关问题

2023数学建模国赛C思路

数学建模国赛C题的思路是在商超以品类为单位做补货计划，目标是通过分析蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系，给出未来一周的日补货总量和定价策略，使得商超收益最大。为了解决这个问题，可以采取以下步骤：

1. 首先，根据给定的时间范围（2023年7月1-7日）的销量和批发价格数据，建立每个蔬菜品类销量和批发价格与销售价格的关系模型。可以选择适合周期性数据的算法，例如ARIMA模型或季节性指数平滑模型等。

2. 在建立关系模型时，考虑到第三问的寻优需求，需要将每个品类与其他品类的相关性纳入模型中。根据第一问中相关性分析的结果，选择与目标品类相关性较高的几个品类作为自变量，以目标品类的销售价格作为因变量构建模型。同时，还需要考虑到可能单独使用目标品类的情况，以及与其他品类相关性较差的情况。

3. 标注好训练的模型和参数，以便后续问题的调用计算。

4. 在完成模型建立后，根据已有的销量和批发价格数据，结合模型计算出各个蔬菜品类的销售价格。根据商超的收益最大化目标，可以使用优化算法，如线性规划或遗传算法，来确定每个品类的日补货总量和定价策略。

总的来说，数学建模国赛C题的思路是通过建立销量和成本构建的多维度定价模型，结合相关性分析和优化算法，实现商超补货计划的最优化。

2023数学建模C题思路

对于2023年数学建模C题的思路，我可以给出一些指导。请注意，这只是一个一般性的建议，具体的题目和要求可能会有所不同。

首先，你需要仔细阅读题目并理解问题的背景和要求。确定问题的目标是什么，需要解决的是什么具体的数学模型或者算法。

其次，进行问题分析和建模。尝试将问题转化为数学公式或方程，以便进行定量分析。根据题目中提供的数据和条件，可以使用各种数学工具和方法，如线性规划、动态规划、概率统计等来建立模型。

接下来，进行模型求解。根据建立的数学模型，使用适当的数值计算方法或优化算法求解问题。这可能需要使用计算机编程语言进行实现，并进行模拟和验证。

最后，对结果进行分析和解释。将模型的输出与实际情况进行比较，评估模型的准确性和可行性。解释模型的意义和应用，并提出可能的改进方法或扩展方向。

请记住，在解决数学建模问题时，关键是深入理解问题和建立合理的模型。合理选择数学工具和方法，并善于运用计算机编程来辅助求解。同时，需要进行充分的实践和实验，不断优化和改进模型，以得到更准确的结果。