数学建模国二B题：穿越沙漠优化模型的策略与实现

资源摘要信息:"2020年数学建模B题（国二）论文.zip" 从给定的文件信息中，我们可以提取以下知识点： 数学建模竞赛概述： 数学建模竞赛是高等教育领域的重要赛事之一，旨在培养学生的创新思维、解决实际问题的能力以及团队协作精神。国二指的是全国大学生数学建模竞赛的第二级别，一般具有较高的难度和挑战性。在竞赛中，参赛者通常需要在给定的时间内针对一个实际问题建立数学模型，并运用数学方法进行分析、计算和预测，最后撰写成论文形式提交。 赛题分析与模型建立： 根据描述，参赛队伍选择了“穿越沙漠”这一题目，这表明比赛给出的情景非常具体，需要参赛者运用数学建模的知识对问题进行分析和解决。在建立模型之前，参赛者首先对游戏规则进行了深入的理解和分析。对于路线和事件的选择，使用了0-1变量等数学工具定义模型。这里涉及到了离散数学中的0-1规划问题，以及可能需要的图论知识，例如最短路径问题的解决方法Floyd算法。 优化模型： 赛题中的三问均指向优化模型。参赛者在第一问中运用了线性规划来合理分配资源，并通过MATLAB进行计算。线性规划是一种典型的优化模型，用于在满足一定约束条件下求解最优解。第二问中，参赛者面临不确定因素（如天气状况），需要通过编程和启发式算法在Excel中寻求最优解。启发式算法通常用于解决NP难问题，如旅行商问题等。 编程能力： 在解决数学建模问题时，强大的编程能力是必不可少的。描述中提到了使用MATLAB进行资源分配的计算，以及可能使用了神经网络算法。MATLAB是一种广泛应用于数学建模和工程计算的高级编程语言，它提供了大量的内置函数，便于解决数学问题。神经网络算法则是机器学习领域的重要工具，可用于模式识别、预测等。 数据分析与对比验证： 在数学建模的过程中，数据分析和对比验证是必不可少的步骤。参赛者在得出最优策略后，使用Excel进行了进一步的推导和验证。此外，在第一问中，通过对优秀论文的数据进行比较，发现了自己答案的微小差距。 模型验证与调整： 在数学建模中，模型的验证和调整同样重要。参赛者在确定模型后，需要经过多次训练对比来验证模型的有效性，并对模型进行必要的调整。这也是一个迭代的过程，直至找到最满意的解决方案。 论文撰写与结果呈现： 数学建模的最后一步是将整个建模过程和结果撰写成论文。论文中需要详细描述模型的建立、计算过程、结果分析以及模型的优点和局限性。从文件信息中我们知道，最终提交的成果是一个PDF格式的文档，这表明了数学建模的最终成果需要以清晰、逻辑性强的论文形式呈现给评委。 在以上知识点中，我们可以看到数学建模竞赛不仅仅是对数学知识的应用，更是对问题分析、模型建立、编程能力、数据分析、团队协作、论文撰写等综合能力的考核。参赛者需要在有限的时间内，快速理解问题、建立模型、编写程序、分析结果，并撰写出高质量的论文，这是一项对参赛者综合素质要求很高的活动。