数学建模讲义资料下学期

数学建模

潍坊学院 数学与信息科学学院数学建模实训论文实训题目：幸福感的评价与量化模型 学生姓名、学号、专业班级 1、 2、 3、 指导教师： 2012

论文题目 摘要 问题一，采用加权平均的方法对主观指标进行分值量化（采取100到0分赋值法）利用熵值法求出二级指标对一级指标的权重向量，最后，建立了网民幸福指数的数学模型。 （单独一页，不得少于400字） 关键字：二级模糊综合评价，层次分析法

一问题重述 改革开放三十多年，我国经济建设取得了巨大成就，人们物质生活得到了极大改善。但也有越来越多的人开始思考：我们大力发展经济，最终目的是为了什么？温家宝总理近年来多次强调：我们所做的一切，都是为了让人民生活得更加幸福。在今年的全国两会期间，“幸福感”也成为最热门词语之一。 幸福感是一种心理体验，它既是对生活的客观条件和所处状态的一种事实判断，又是对于生活的主观意义和满足程度的一种价值判断。它表现为在生活满意度基础上产生的一种积极心理体验。而幸福指数，就是衡量这种感受具体程度的主观指标数值。美国、英国、荷兰、日本等发达国家都开始了幸福指数的研究，并创设了不同模式的幸福指数。如果说GDP、GNP 是衡量国富、民富的标准，那么，百姓幸福指数就可以成为一个衡量百姓幸福感的标准。百姓幸福指数与GDP一样重要，一方面，它可以监控经济社会运行态势；另一方面，它可以了解民众的生活满意度。可以说,作为最重要的非经济因素，它是社会运行状况和民众生活状态的“晴雨表”，也是社会发展和民心向背的“风向标”。国内学者也对幸福感指数进行了研究，试图建立衡量人们幸福感的量化模型，可参看附件的参考论文。 根据你自己对幸福感的理解，要求完成以下工作： 1、附表给出了网上调查的一系列数据，根据这些数据，试建立网民幸福感的评价指标体系，并利用这些指标建立衡量幸福指数的数学模型。 2、试查找相关资料，分别建立某一地区或某一学校教师和学生的幸福指数的数学模型，并找出影响他们幸福感的主要因素。 3、你所建立的评价体系和模型，能否推广到更加普遍的人群，试讨论之。 4、根据你所建模型得出的结论，给相关部门(例如政府、或学校管理部门等)写一封短信(1页纸以内)，阐明你对幸福的理解和建议。 二问题分析 在问题一中，由于幸福指数的影响因素较多，我们可以采用表（表5-1）二级分层结构，即采用二级模糊综合评判的方法，就足以解决问题了。 我们发现要通过模糊综合评价对网民幸福指数幸福感指数进行衡量，缺少了各个因素的权重值，所以就必须要求出影响网民幸福指数的一级指标的权重才能进行网民幸福指数的衡量。因为网民幸福指数有每个一级指标构成，所以要求出每个一级指标对于幸福指数影响的权重，而每个一级指标又是有二级指标来决定的，也要求出一级指标下每个二级指标对于一级指标影响的权重。对于此，我们引入熵权法先求解二级指标对于一级指标的权重，进而求解出一级指标对于网民幸福指数的权重。 三符号说明

数学建模讲义第一章

第一章引言 众所周知，21世纪是知识经济的时代，所谓知识经济是以现代科学技术为核心，建立在知识和信息的生产、存储、使用和消费之上的经济；是以智力资源为第一生产力要素的经济；是以高科技产业为支柱产业的经济。知识创新和技术创新是知识经济的基本要求和内在动力，培养高素质、复合型的创新人才是时代发展的需要。创新人才主要是指具有较强的创新精神、创新意识和创新能力，并能够将创新能力转化为创造性成果的高素质人才。培养创新人才，大学教育是关键，而大学的数学教育在整个大学教育，乃至在人才的培养中都起着重要的奠基作用。正如著名的数学家王梓坤院士所说：“今天的数学兼有科学和技术两种品质，数学科学是授人以能力的技术。”数学作为一门技术，现已经成为一门能够普遍实施的技术，也是未来所需要的高素质创新人才必须要具有的一门技术。随着知识经济发展的需要，创新人才的供需矛盾日趋突现，这也是全社会急呼教学改革的根本所在。因此，现代大学数学教育的思想核心就是在保证打捞学生基础的同时，力求培养学生的创新意识与创新能力、应用意识与应用能力。也就是大学数学教育应是基于传授知识、培养能力、提高素质于一体的教育理念之下的教学体系。数学建模活动是实现这一改革目标的有效途径，也正是数学建模活动为大学的数学教学改革打开了一个突破口，近几年的实践证明，这一改革方向是正确的，成效是显著的。 1.1 数学建模的作用和地位 我们培养人才的目的主要是为了服务于社会、应用于社会，促进社会的进步和发展。而社会实际中的问题是复杂多变的，量与量之间的关系并不明显，并不是套用某个数学公式或只用某个学科、某个领域的知识就可以圆满解决的，这就要求我们培养的人才应有较高的数学素质。即能够从众多的事物和现象中找出共同的、本质的东西，善于抓住问题的主要矛盾，从大量的数据和定量分析中寻找并发现规律，用数学的理论和数学的思维方法以及相关的知识去解决，从而为社会服务。基于此，我们认为定量分析和数学建模等数学素质是知识经济时代人才素质的一个重要方面，是培养创新能力的一个重要方法和途径。因此，开展数学建模活动将会在人才培养的过程中有着重要的地位和起着重要的作用。 1.1.1 数学建模的创新作用 数学科学在实际中的重要地位和作用已普遍地被人们所认识，它的生命力正在不断地增强，这主要是来源于它的应用地位。各行各业和各科学领域都在运用数学，或是建立在数学基础之上的，正像人们所说的“数学无处不在”已成为不可争辩的事实。特别是在生产实践中运用数学的过程就是一个创造性的过程，成功运用的核心就是创新。我们这里所说的创新是指科技创新，所谓的科技创新主要是指在科学拘束领域的新发明、新创造。即发明新事物、新思想、新知识和新规律；创造新理论、新方法和新成果；开拓新的应用领域、解决新的问题。大学是人才培养的基地，而创新人才的培养核心是创新思想、创新意识和创新能力的培养。传统的教学内容和教学方法显然不足以胜任这一重担，数学建模本身就是一个创造性的思维过程，从数学建模的教学内容、教学方法，以及数学建模竞赛活动的培训等都是围绕着一个培养创新人才的核心这个主题内容进行的，其内容取材于实际、方法结合于实际、结果应用于实际。总之，知识创新、方法创新、结果创新、应用创新无不在数学建模的过程中得到体现，这也正是数学建模的创新作用所在。 1.1.2 数学建模的综合作用 对于我们每一个教数学基础科的教师来说，在上第一堂课的时候，按惯例都会讲一下课

数学建模的经典模板

一、摘要 内容： （1）用1、2句话说明原问题中要解决的问题； （2）建立了什么模型（在数学上属于什么类型），建模的思想（思路），模型特点； （3）算法思想（求解思路），特色； （4）主要结果（数值结果，结论）；（回答题目的全部“问题”） （5）模型优点，结果检验；模型检验，灵敏度分析，有无改进，推广 要求 （1）特色和创新之处必须在这里强调； （2）长度 （3）要确保准确、简明、条理、清晰、突出特色和创新点； 二、问题的提出 内容： 用自己的语言阐述背景，条件，要求；重点列出‘问题’也即要求； 要求： （1）不是题目的完整拷贝 （2）根据自己的理解，用自己的语言清楚简明的阐述背景、条件和要求； 三、条件假设 内容 （1）根据题目中的条件做出假设 （2）根据题目中的要求做出假设； 要求 （1）合理性最重要； （2）假设合理且全面，但不欣赏罗列大量的无关假设，关键性假设不能缺； （3）合理假设作用： 简化问题，明确问题，限定模型的适用范围 四、符号约定 五、问题分析 1．名词解释 2．问题的背景分析 3．问题分析 六、模型建立 抽象要求 （1）模型的主要类别：初等模型、微分方程模型、差分方程模型、概率模型、统计预测模型、

优化模型、决策模型、图论模型等 （2）几种常见的建模目的：（对应相对（1）的方法） 描述或解释现实世界的各类现象，常采用机理型分析方法，探索研究对象的内在规律性； 预测感兴趣的时间爱你是否会发生，或者事物的房展趋势，常采用数理统计或模拟的方法； 优化管理、决策或者控制事物，需要合理地定义可量化的评价指标及评价方法； （3）建模过程常见的几个要点： 模型的整体设计、合理的假设、建立数学结构、建立数学表达式； （4）模型的要求： 明确、合理、简洁、具有一般性； 例如：有些论文不给出明确的模型，只是就赛题所给的特殊情况，用凑得方法给出结果，虽然结果大致对，但缺乏一般性，不是建模的正确思路；（（与第三点对应）） （5）鼓励创新，特别欣赏独树一帜、标新立异，但要合理 （6）避免出现罗列一系列的模型，又不做评价的现象； 具体要求： （1）基本模型：首先要有数学模型：数学公式、方案等；基本模型，要求完整，正确，简明（2）简化模型：要明确说明，简化思想，依据；简化后的模型尽可能给出； 七、模型求解 每一块内容包括：计算方法设计或选择、算法设计或选择、算法思想依据、步骤及实现、计算框图、所采用的软件名称 写作要求： 1、需要建立数学命题时：命题叙述要符合数学命题的表述规范，尽可能论证严密 2、需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。若采用现有软件，说明采用此软件的理由，软件名称 3、计算过程，中间结果可要可不要的，不要列出 4、设法算出合理的数值结果 5、最终数值结果的正确性或合理性是第一位的 6、对数值结果或模拟结果进行必要的检验。结果不正确、不合理、或误差大时，分析原因，对算法、计算方法、或模型进行修正、改进 7、题目中要求回答的问题，数值结果，结论，须一一列出 8、列数据问题：考虑是否需要列出多组数据，或额外数据对数据进行比较、分析，为各种方案的提出提供依据 9、结果表示：要集中，一目了然，直观，便于比较分析 ▲数值结果表示：精心设计表格；可能的话，用图形图表形式 ▲求解方案，用图示更好 10、必要时对问题解答，作定性或规律性的讨论。最后结论要明确 内容 （1）算法设计或选择，算法的思想依据，步骤； （2）引用或建立必要的数学命题和定理； （3）在不能给出精确解的情况下，需要给出不知一种解法（算法），并进行测试比较，给出

初中数学建模案例资料

初中数学建模案例

中学数学建模论文指导 中学阶段常见的数学模型有：方程模型、不等式模型、函数模型、几何模型和统计模型等。我们也把运用数学模型解决实际问题的方法统称为应用建模。可以分五种模型来写。论文最好自己写，如果是参加竞赛的话从网上找的会被搜出来的。 一、建模论文的标准组成部分 建模论文作为一种研究性学习有意义的尝试，可以锻炼学生发现问题、解决问题的能力。一般来说，建模论文的标准组成部分由论文的标题、摘要、正文、结论、参考文献等部分组成。现就每个部分做个简要的说明。 1. 题目 题目是给评委的第一印象，所以论文的题目一定要避免指代不清，表达不明的现象。建议将论文所涉及的模型或所用的计算方式写入题目。如“用概率方法计算商场打折与返券的实惠效应”。 2. 摘要 摘要是论文中重要的组成部分。摘要应该使用简练的语言叙述论文的核心观点和主要思想。如果你有一些创新的地方，一定要在摘要中说明。进一步，必须把一些数值的结果放在摘要里面，例如：“我们的最终计算得出，对于消费者来说，打折比返券的实惠率提高了23%。”摘要应该最后书写。在论文的其他部分还没有完成之前,你不应该书写摘要。因为摘要是论文的主旨和核心内容的集中体现，只有将论文全部完成且把论文的体系罗列清楚后，才可写摘要。

摘要一般分三个部分。用三句话表述整篇论文的中心。 第一句，用什么模型，解决什么问题。 第二句，通过怎样的思路来解决问题。 第三句，最后结果怎么样。 当然，对于低年级的同学，也可以不写摘要。 3. 正文 正文是论文的核心，也是最重要的组成部分。在论文的写作中，正文应该是从“提出问题—分析问题—选择模型—建立模型—得出结论”的方式来逐渐进行的。其中，提出问题、分析问题应该是清晰简短。而选择模型和建立模型应该是目标明确、数据详实、公式合理、计算精确。在正文写作中，应尽量不要用单纯的文字表述，尽量多地结合图表和数据，尽量多地使用科学语言，这会使得论文的层次上升。 4. 结论 论文的结论集中表现了这篇论文的成果，可以说，只有论文的结论经得起推敲，论文才可以获得比较高的评价。结论的书写应该注意用词准确，与正文所描述或论证的现象或数据保持绝对的统一。并且一定要对结论进行自我点评，最好是能将结论推广到社会实践中去检验。

数学建模中常见的十大模型

数学建模常用的十大算法==转 (2011-07-24 16:13:14) 转载▼ 1. 蒙特卡罗算法。该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性，几乎是比赛时必用的方法。 2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用MA TLAB 作为工具。 3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo 软件求解。 4. 图论算法。这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备。 5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。这些算法是算法设计中比较常用的方法，竞赛中很多场合会用到。 6. 最优化理论的三大非经典算法：模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法。这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用。 7. 网格算法和穷举法。两者都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具。 8. 一些连续数据离散化方法。很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只能处理离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。 9. 数值分析算法。如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。 10. 图象处理算法。赛题中有一类问题与图形有关，即使问题与图形无关，论文中也会需要图片来说明问题，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用MA TLAB 进行处理。 以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。 以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。 2 十类算法的详细说明 2.1 蒙特卡罗算法 大多数建模赛题中都离不开计算机仿真，随机性模拟是非常常见的算法之一。 举个例子就是97 年的A 题，每个零件都有自己的标定值，也都有自己的容差等级，而求解最优的组合方案将要面对着的是一个极其复杂的公式和108 种容差选取方案，根本不可能去求解析解，那如何去找到最优的方案呢？随机性模拟搜索最优方案就是其中的一种方法，在每个零件可行的区间中按照正态分布随机的选取一个标定值和选取一个容差值作为一种方案，然后通过蒙特卡罗算法仿真出大量的方案，从中选取一个最佳的。另一个例子就是去年的彩票第二问，要求设计一种更好的方案，首先方案的优劣取决于很多复杂的因素，同样不可能刻画出一个模型进行求解，只能靠随机仿真模拟。 2.2 数据拟合、参数估计、插值等算法 数据拟合在很多赛题中有应用，与图形处理有关的问题很多与拟合有关系，一个例子就是98 年美国赛A 题，生物组织切片的三维插值处理，94 年A 题逢山开路，山体海拔高度的插值计算，还有吵的沸沸扬扬可能会考的“非典”问题也要用到数据拟合算法，观察数据的

数学建模讲义9.2

§9.2合作对策模型 力合作，常常可以获得更大的总收益（或受到更小的总损失）。本节主要讨论在这种合作中应当如何分配收益（或分摊损失），这一问题如果处理不当，合作显然是无法实现的。先让我们来分析一个具体实例

例7有三个位于某河流同旁的城镇城1、城2、城3(如图）三城镇的污水必须经过处理后方能排入河中，他们既可以单独建立污水处理厂，也可以通过管道输送联合建厂。为了讨论方便起见，我们再假设污水只能由上游往下游。 用Q表示污水量，单位为米3/秒，L表示管道长度，单位为公里，则有经验公式： 建厂费用 C 1=730Q0.712（万元） 管道费用 C 2=6.6Q0.51L(万元） 已知三城镇的污水量分别为： Q 1=5米3/秒，Q 2 =3米3/秒，Q 3 =5米3/秒，问： 三城镇应怎样处理污水方可使总开支最少？每一城镇负担的费用应各为多少？ 城一 城二 城三38公里 20公里

分析本问题中三城镇处理污水可以有五种方案： (1)每城镇各建一个处理厂（单干）。 (2)城1,城2合建一个,城3单独建一个(1、2城合作建于城2处)。 (3)城2,城3合建一个,城1单独建一个(2、3城合作建于城3处)。 (4)城3,城1合建一个,城2单独建一个(1、3城合作建于城3处)。 (5)三城合建一个污水处理厂（建于城3处）城一城二城三 38公里20公里容易计算：方案总投资(：万元) 1620025800 3 59504 623055560以三城合作总投资为最 少

费用怎么分摊呢？ 建厂费用按三城污水量之比5：3：5分摊，管道是为城1、城2建的，应由两城协商分摊。城一城二城三 38公里 20公里建厂处同意城3意见，由城2→城3的管道费用可按污水量之比5：3：5分摊，但城1→城2的管道费用应由城1承担。分摊方案有道理，但得作一番“可行性论证”，城1的“可行性论证”：联合建厂费：（万元）城1负担：（万元）城1→城2管道费：（万元）全部由城1负担城2→城3管道费：（万元）城1负担：（万元）城1的总负担：约为2457万元 4530)535(730712.0=++?17424530135≈?3002056.651.0≈??72438)35(6.651.0≈?+?5.42572485=?城1自己建厂费用：2300万元合作后城1费用增加！差点做了冤大头！！！

数学建模如何查找资料

在数学建模中文献资料的查找是十分关键，其实不仅是在数学建模中，在学习和做研究就是如此，不阅读文献资料就相当于闭门造车，什么都弄不出来，现在的工作几乎都可以说是站在前人的肩膀上，从出生开始就是站在前人的肩膀上了，所学的任何书本知识都是前人总结出来的。通过文献资料的阅读可以知道别人在这个方面做了多少工作了，怎么做的工作，取得了哪些进展，还存在什么问题没解决，难点在哪里，热点在哪里，哪里是关键，哪些是有价值的，哪些是无意义的等等等等......，并且可以通过查找文献得到一些很有用的信息，比如某个教授牛的程度，所擅长的领域等等，呵呵，翻教授老底了，比较好玩，选导师的时候强烈推荐。 文献查找主要有三个模式： A.书 B.书+中外文期刊数据库 C.书+中外文期刊数据库+学位论文 D.书+中外文期刊数据库+学位论文+搜索引擎对于全国赛推荐D模式，但要改为Dc模式：中外文期刊数据库+学位论文

对于美赛则要改为Da模式：外文期刊数据库+搜索引擎 在此要解释下为何如此推荐，对于参加建模的来说一般书基本上是用不上了的，没必要去查了，直接查找数据库即可了，全国赛的题目大多是研究了很多年的东西了，这个也是和国内学术环境相关的，虽然近几年的赛题是体现最新形式的，但是相关的研究还是有的，还是可以参考的，要知道国内鲜有几个教授牛的站在国际前沿还给本科生出个数模题玩玩的，一般都是老东西新面孔的。也就是可以归类为学术研究类的新面孔老方法类。所以查数据库是最有效率的方法，并且查学位论文是尤其推荐的，要知道查找学位论文是最高效率得到信息的途径。虽然学位论文很长，很吓人，没有七八十页也有个一百多页，其实看多了学位论文就知道真正有用的东西页就那么个十多页最多二十多页，直接翻到那个部分看就可以了，为什么篇幅这么大就和中国的教育中的一些硬性指标相关了，每个级别的学位论文都有一个规定的字数范围，虽然大部分是垃圾，但为了达到这个字数要求也得凑足这个数字，水了，中国高等教育的悲哀啊。

数学建模所需要的知识

学习数学建模需要哪些书籍及软件 我也要参加今年九月份的数学建模比赛，以下是我们老师给我们的几点建议，希望对你有些帮助。 赛前学习内容 1建模基础知识、常用工具软件的使用 一、掌握建模必备的数学基础知识（如初等数学、高等数学等），数学建模中常用的但尚未学过的方法，如图论方法、优化中若干方法、概率统计以及运筹学等方法。 二、，针对建模特点，结合典型的建模题型，重点学习一些实用数学软件（如Mathematica 、Matlab、Lindo 、Lingo、SPSS）的使用及一般性开发,尤其注意同一数学模型可以用多个软件求解的问题。 例如, 贷款买房问题: 某人贷款8 万元买房，每月还贷款880.87 元，月利率1％。 （1）已经还贷整6 年。还贷6 年后，某人想知道自己还欠银行多少钱，请你告诉他。（2）此人忘记这笔贷款期限是多少年，请你告诉他。 这问题我们可以用Mathematica 、Matlab、Lindo 、Lingo 等多个不同软件包编程求解 2 建模的过程、方法 数学建模是一项非常具有创造性和挑战性的活动，不可能用一些条条框框规定出各种模型如何具体建立。但一般来说，建模主要涉及两个方面：第一，将实际问题转化为理论模型；第二，对理论模型进行计算和分析。简而言之，就是建立数学模型来解决各种实际问题的过程。这个过程可以用如下图1来表示。 3常用算法的设计 建模与计算是数学模型的两大核心，当模型建立后，计算就成为解决问题的关键要素了，而算法好坏将直接影响运算速度的快慢答案的优劣。根据竞赛题型特点及前参赛获奖选手的心得体会，建议大家多用数学软件（Mathematica,Matlab,Maple,Lindo,Lingo,SPSS 等）设计算法，这里列举常用的几种数学建模算法. （1）蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法，通常使用Mathematica、Matlab 软件实现）。 （2）数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab 作为工具）。 （3）线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo 软件实现）。 （4）图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备，通常使用Mathematica、Maple 作为工

数学建模复习资料

（题号前有*的老师没给答案的） 一、简答题 6*10=60分 1. 什么是数学模型？ 数学模型是对于现实世界的一个特定对象，一个特定目的，根据特有的内在规律，做出一些必要的假设，运用适当的数学工具，得到一个数学结构．简单地说：就是系统的某种特征的本质的数学表达式（或是用数学术语对部分现实世界的描述），即用数学式子（如函数、图形、代数方程、微分方程、积分方程、差分方程等）来描述（表述、模拟）所研究的客观对象或系统在某一方面的存在规律． *2. 什么是数学建模？ 数学建模就是构造数学模型的过程，即用数学的语言——公式、符号、图表等刻画和描述一个实际问题，然后精经过数学的处理——计算、迭代等得到定量的结果，以供人们作分析、预报、决策和控制。 3. 简述数学模型的分类？ 按研究方法和对象的数学特征分：初等模型、几何模型、优化模型、微分方程模型、图论模型、逻辑模型、稳定性模型、扩散模型等． 按研究对象的实际领域（或所属学科）分：人口模型、交通模型、环境模型、生态模型、生理模型、城镇规划模型、水资源模型、污染模型、经济模型、社会模型等． 4. 请给出最小生成树的定义与Kruskal 算法的内容。 最小生成树： 在赋权图G 中，求一棵生成树，使其总权最小，称这棵生成树为图G 的最小生树.Kruskal 算法思想及步骤：Kruskal （1959）提出了求图的最小生成树的算法，其中心思想是每次添加权尽量小的边，使新的图无圈，直到生成一棵树为止，便得最小生成树，其算法步骤如下：（1）把赋权图G 中的所有边按照权的非减次序排列；（2）按（1）排列的次序检查G 中的每一条边，如果这条边与已得到的边不产生圈， 这一条边为解的一部分.（3）若已取到n-1条边，算法终止，此时以V 为顶点集，以取到的1 n 条边为边集的图即为最小生成树. 5. 适合于计算机仿真的问题有哪些？ 在下列情况中，计算机仿真能有效地解决问题：(1) 难以用数学表示的系统，或者没有求解数学模型的有效方法；(2) 虽然可以用解析的方法解决问题，但数学的分析与计算过于复杂，这时计算机仿真可能提供简单可行的求解方法；(3) 希望能在较短的时间内观察到系统发展的全过程，以估计某些参数对系统行为的影响；(4) 难以在时间环境中进行实验和观察时，计算机仿真是唯一可行的方法，

数学建模团队合作

数学建模竞赛中的团队合作 在参加竞赛前每一名队友应在考虑自己在团队中扮演什么样的角色，承担什么责 任：给你显示你一个构建团队，完成既定工作的途径。这正是组队划分工作的首要原则。 当你告诉团队中的一名成员说，在竞赛中他的首要责任是写论文，要确保写作从一个正确 的方向开始，因为重写和修改要花费大部分时间——不只是星期天一个晚上！ 想一想你能担当什么样的角色，怎样才能最好的准备。 程序员 任何成功的团队都需要做大量的编程工作，基本上模型的实现都是发生在电脑上 的。程序员必须首先应用模型产生数据，然后编码算法来处理这些数据，并最终实现比较 算法。你不真正通过第三步，你永远不会知道这是怎样的工作。这将涉及大量的编程和调试。 首先你确定知道用什么语言来编程，并且你已经可以灵活掌握它。无论什么可以 完成工作的软件都可以。 第二步、常用的数值分析方法及算法对于你来说就是“九阴真经”。在竞赛期间， 如果你做连续问题，或者离散问题，这些方法对你来说是最重要的。一整套插值算法例程 及源代码都是你需要的。这就是你在编程的时候需要看的。所有的数值分析程序库都可 以在网上找到，所以实际上你并不需要单独编写。 论文撰写者 虽然程序员的重要性以及他或她该怎样完成这些工作，但是最终在程序中所写的 东西并不意味着会起作用。虽然你可以将程序代码写在附录中，但没有人会真正的阅读 它。论文是你的团队的参赛依据。不在论文中表述，就不会对比赛结果产生任何作用。 论文必须要书写清晰。也就是说要简练、准确。你不需要把事情复杂化——任何人 都可以做到这一点。你的程序已经足够复杂了。作为论文撰写者，你的目标应该是使一 切尽可能的简单。 在最后的阶段，论文写作应该是一个完全的团队工作，但必须要有人起带头作 用。论文撰写者的目标应该是在星期日中午之前彻底完成一个论文的草稿，要覆盖所有的 方面。

大学生数学建模资料

大学生数学建模资料 第一课 1，目的：通过学习和时间，全面提高学员的综合素质，培养创新能力和良好的数学思想品质，获得分析和解决实际问题的能力。 2，数学建模的概念和基本流程 a问题分析根据对象的实际背景和要求进行问题分析 b模型假设根据问题分析和建立数学模型的目的作出合理的简化的模型假设。 c模型建立在问题分析和模型假设的基础上建立数学模型 d模型求解选择适当的数学工具求解数学模型。 e模型分析对模型解和结果进行模型分析包括模型检验，修改，推广，评价，运用。 五步建模法： 3，数学模型具体含义：对于现实世界的一个特定对象，为一个特定目的，一句对象所特有的内在规律，在作出适当的分析，合理而简化的假设的基础上，运用适当的数学工具建立的一个数学结构，建立这个数学模型以及对模型的求解，检验，分析，修改，推广，评价和应用等步骤这个全过程称为数学建模。 4，数学建模的特点： A数学建模不一定有唯一正确的答案（应用领域侧重点不同等等） B 模型的逼真性与可行性任何一个数学模型都永远不会与其原型绝对一致，只要误差在 我们所能容许的的范围之内即可考虑使用。 C 模型的渐进性 D 模型的可转移性可以几个领域互相利用的，不是一个领域所独有的。 E 数学建模没有统一的方法主要大方法：机理分析法和测试分析法

5，数学建模课程学习的主要内容： a介绍数学建模的基本概念，方法和步骤。 b研讨最常见的初等数学模型，微分方程模型，运筹学模型和概率统计模型这四类基本模型的建立方法。 6，学习数学建模课程的建议 第一，认真弄懂每一个实例，其内容和步骤是什么，用到了什么建模方法，特别是要知晓它是怎么从实际问题转化为数学模型的。 第二，多做练习，完成作业。 第三，勤于动脑，善于思考，敢于创新，不怕出错。 第四，善于查阅和学习各种新资料和新知识 第五，小组在论文写作中相互讨论，互补，解决问题。 第六，常备书：高等数学，线性代数，应用概率统计，运筹学，常微分方程。 第七，有意识的结合生活生产实际，学习专业，教学进行学习与训练，以增长兴趣培养能力。 第二课 1，建模方法论------问题分析与模型假设 第一，问题分析的主要任务：a明确建模目的，并尽量使用贴近数学的语言表述出来。b 了解对象的实际背景，尽可能弄清对象的相关特征，为此可以通过实验，查阅资料等方式获取有关信息或数据。c善于捕捉对象特征中隐含数学因素，并将它们一一列出。d在以上工作后初步决定使用何种数学模型或数学工具。 第二，模型假设的主要任务：a根据建模目的和对象特征，在问题分析基础萨很作出必要的假设。B注意假设的合理性，不仅要注意它的合乎实际性，同时要充分考虑由此引起的模型的简洁性和易于处理。C注重假设的简单性，呀善于抓住主要因素，大胆舍弃次要因素，大胆舍弃次要因素，为建模顺利甚至可能舍弃部分主要因素；同时进行必要的简化，常用的简化措施有线性化，理想化和均匀化等近似处理。d设定必须的参变量和常量，注意量纲的一致性。E写出假设时，语言要准确，符号应用恰当。 我收集了一些比较数学建模的教程，和大家分享。如果觉得好的话顶一个哈。这些资料我都存到了里，如果喜欢可以免费下载哦。我常用，这是国外的一个比较好的网盘，可以随时储

数学建模讲义94

§9.4 信息的度量与应用 怎么度量信息 首先分析一下问题的认识过程 1.对一问题毫无了解，对它的认识是不确定的 2. 通过各种途径获得信息，逐渐消除不确定性 3. 对这一问题非常的了解，不确定性很小 黑箱 不确定度A 灰箱 不确定度B 白箱 不确定度C 信息I 信息II 对于系统，可以利用守恒 关系有 A+I=B，得I=B-A。 可否用消除不确定性的多少来度量信息！

几个例子： 例12当你要到大会堂去找某一个人时，甲告诉你两条消息：（1）此人不坐在前十排，（2）他也不坐在后十排；乙只告诉你一条消息：此人坐在第十五排。问谁提供的信息量大？ 乙虽然只提供了一条消息，但这一条消息对此人在什么位置上这一不确定性消除得更多，所以后者包含的信息量应比前者提供的两条消息所包含的总信息量更大 例13假如在盛夏季节气象台突然预报“明天无雪”的消 息。在明天是否下雪的问题上，根本不存在不确定性，所 以这条消息包含的信息量为零。

是否存在信息量的度量公式 基于前面的观点，美国贝尔实验室的学者香农（Shannon）应用概率论知识和逻辑方法推导出了信息量的计算公式 In his words "I just wondered how things were put together." Claude Elwood Shannon (April 30, 1916 - February 24, 2001) has been called "the father of information theory".

Shannon提出的四条基本性质（不妨称它们为公理） 公理1 信息量是该事件发生概率的连续函数 公理2 如果事件A发生必有事件B发生，则得知事件A发生的信息量大于或等于得知事件B发生的信息量。 公理3 如果事件A和事件B的发生是相互独立的，则获知 A、B事件将同时发生的信息量应为单独获知两事件 发生的信息量之和。 公理4 任何信息的信息量均是有限的。 上述公理怎样推出信息量的计算公式呢 将某事件发生的信息记为M，该事件发生的概率记为p，记M的信息量为I（M）。

数学建模格式要求

一、全国大学生数学建模竞赛论文格式规范 ●本科组参赛队从A、B题中任选一题，专科组参赛队从C、D题中任选一题。 ●论文用白色A4纸单面打印；上下左右各留出至少2.5厘米的页边距；从左 侧装订。(页面设置) ●论文第一页为承诺书，具体内容和格式见本规范第二页。 ●论文第二页为编号专用页，用于赛区和全国评阅前后对论文进行编号，具体 内容和格式见本规范第三页。 ●论文题目和摘要写在论文第三页上，从第四页开始是论文正文。 ●论文从第三页开始编写页码，页码必须位于每页页脚中部，用阿拉伯数字从 “1”开始连续编号。(页码编排) ●论文不能有页眉，论文中不能有任何可能显示答题人身份的标志。 ●论文题目用三号黑体字、一级标题用四号黑体字，并居中；二级、三级标题 用小四号黑体字，左端对齐（不居中）。论文中其他汉字一律采用小四号宋体字，行距用单倍行距，打印时应尽量避免彩色打印。[山东组委会建议：论文文字应控制在1万5千字左右，正文控制在12页左右，程序等可放在 附录中](字体段落) ●提请大家注意：摘要应该是一份简明扼要的详细摘要（包括关键词），在整 篇论文评阅中占有重要权重，请认真书写（注意篇幅不能超过一页，且无需译成英文）。全国评阅时将首先根据摘要和论文整体结构及概貌对论文优劣 进行初步筛选。(摘要要求) ●引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料)必须按照规定的 参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中均明确列出。正文引用处用方括号标示参考文献的编号，如[1][3]等；引用书籍还必须指出页码。参考文献按正文中的引用次序列出，其中书籍的表述方式为： [编号]作者，书名，出版地：出版社，出版年。 参考文献中期刊杂志论文的表述方式为： [编号]作者，论文名，杂志名，卷期号：起止页码，出版年。 参考文献中网上资源的表述方式为： [编号]作者，资源标题，网址，访问时间（年月日）。(参考文献) ●在不违反本规范的前提下，各赛区可以对论文增加其他要求（如在本规范要 求的第一页前增加其他页和其他信息，或在论文的最后增加空白页等）；从承诺书开始到论文正文结束前，各赛区不得有本规范外的其他要求（否则一律无效）。 ●本规范的解释权属于全国大学生数学建模竞赛组委会。 [注] 赛区评阅前将论文第一页取下保存，同时在第一页和第二页建立“赛区评阅编号”（由各赛区规定编号方式），“赛区评阅纪录”表格可供赛区评阅时使用（各赛区自行决定是否在评阅时使用该表格）。评阅后，赛区对送全国评阅的论文在第二页建立“全国统一编号”（编号方式由全国组委会规定，与去年格式相同），然后送全国评阅。论文第二页（编号页）由全国组委会评阅前取下保存，同时在第二页建立“全国评阅编号”。 全国大学生数学建模竞赛组委会

数学建模该怎么入门

以下建议针对非数学系的新人，可以有计划的学习，不过别忘记，比赛是3个人的事情，所以下面涉及的知识仅靠一个人是不太可能胜任的（不排除有大牛人），这时候队友的分工协作就尤为重要了。 首先是我擅长的离散型的模型。如果你是计算机专业的，又有ACM经验的话，那么你可以大展身手了。不过对于非计算机专业的同学（比如当年的我）来说，应该是没有什么算法的经验了，所以恒心和毅力，对队友的信任，以及RP值（这点我超级自信）就非常重要了。 模型方面：姜启源的那本《数学模型》第三版，谢金星的《优化建模与LINDO/LINGO软件》就可以了，不用抱着一堆书结果什么都看不了。 算法的实现对于数学建模起着决定性的作用，一般要会以下算法。不过不用像计算机专业的那样，追求log n或者n或者nlog n的算法复杂度，只要能出结果就行，10min还是20min 都可以。不过千万不要用LINGO求解TSP啊，要好多年才出结果。 1、动态规划（工序调度，排课表，排比赛场次） 2、 0-1规划（投资，下料，运输） 3、线性规划（投资，下料，运输） 4、图的一系列问题（深度广度搜索，遍历，TSP，着色等等） 5、网络流（多半转化成规划问题） 6、最好能掌握神经网络，遗传，模拟退火，蚁群，禁忌搜索中的一种或多种，因为离散的赛题多半是组合优化的问题，大多数模型在现有算法能力下是没有精确解的（二维下料，排课表，TSP等等），所以启发式算法就显得尤为重要，比如遗传算法，MATLAB7.X已经有这个工具箱了，但是一定要弄清原理，知道怎么编码，怎么确定种群规模和遗传代数，怎么确定遗传概率和交叉概率。怎么避免早熟，怎么跳离局部最优。 软件方面： 1、 C/C++/JAVA/BASIC。随便会一种就可以，C的算法效率绝对比MATLAB高出很多，所以一般的算法还是用C实现吧。 2、 MATLAB。很无敌的数学软件，不多介绍了，最好能掌握神经网络工具箱和遗传算法工具箱的使用方法。算法的话，它可以实现的的C/C++也可以，用什么就看个人喜好了。 3、 LINGO。很无敌的规划模型的求解软件，对于离散模型来说，这个必须掌握。别忘记求解的时候在“全局最优”复选框前打钩，不然结果可能是局部最优。（LingoàOptionsàGlobal Solverà Use Global Solver）

数学建模中查资料的个人经验

关于数学建模中查资料的个人经验 数学建模的查找文献是决定参赛论文起点高低的关键。三天中做的课题很少是重新起灶的，一般都是在文献的基础上做的，所以找到的文献如果离所做的课题越近则参赛成绩会好。所以在查找文献多下点功夫不会错的 文献资料查找 在数学建模中文献资料的查找是十分关键，这往往决定你的论文的高度，多数情况要借鉴人家的东西，其实不仅是在数学建模中，在学习和做研究就是如此。 通过文献资料的阅读可以知道别人在这个方面做了多少工作了，怎么做的工作，取得了哪些进展，还存在什么问题没解决，难点在哪里，热点在哪里，哪里是关键，哪些是有价值的，哪些是无意义的等等等等......，并且可以通过查找文献得到一些很有用的信息。 文献查找主要有四个模式： A. 书

B. 书+中外文期刊数据库 C. 书+中外文期刊数据库+学位论文 D. 书+中外文期刊数据库+学位论文+搜索引擎 对于全国赛推荐D模式，但要改为Dc模式：中外文期刊数据库+学位论文 在此要解释下为何如此推荐，对于参加建模的来说一般书基本上是很少用上的，直接查找数据库即可了，全国赛的题目大多是研究了很多年的东西了，这个也是和国内学术环境相关的，虽然近几年的赛题是体现最新形式的，但是相关的研究还是有的，还是可以参考的。所以查数据库是最有效率的方法，并且查学位论文是尤其推荐的，要知道查找学位论文是最高效率得到信息的途径。虽然学位论文很长，很吓人，没有七八十页也有个一百多页，其实看多了学位论文就知道真正有用的东西页就那么个十多页最多二十多页，直接翻到那个部分看就可以了。

搜索引擎比数据库来的更好，搜索引擎以google为主，点击高级搜索，然后输入需要的key words，在格式中选pdf格式，或word 格式。 同时说明一下，在查东西的时候同时还选用Baidu,据统计百度和谷歌有百分之八十五的不同。 个人总结：在搜学术方面的文章谷歌比百度要好些。 有时候查一些课件的话，可以到迅雷中去看看。 以上的多种方面要配合得用，才能起到较好的效果。 不过在下载的时候注意，病毒。 顺便介绍下国内外主要数据库的文献格式：pdg是超星格式，caj和caa为清华同方数据库（cnki）（它有三个名头，中国学术期刊网什么什么的NB名字也是指它），vip为维普，最重头的就是pdf，都需要不同的阅读器才能打开，还好都是免费的。 在查找文献中很重要的一点是查找到的文献有效率，因为很多文献找到是没有用的，能有个3－4个有用的文献是很难得了的，通过数据库关键词查找到的文献的有效率是很低的，而通过查找已查找到的文

数学建模资料合集.

数学建模在计算机专业中的应用 一、摘要 本文重点分析了数学建模的特点，探讨了数学建模与计算机的之间的关系，并重点的阐述了数学建模在计算机专业中的应用。 当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、做出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言，把它表述为数学式子，也就是数学模型。数学模型的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析，又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识。这种应用知识从实际课题中抽象、提炼出数学模型的过程就称为数学建模（Mathematical Modeling）。 二、数学建模的特点 1、面向现实生活的应用，有相关的科研背景，综合性强，涉及面广，因素关系复杂，缺乏足够的规范性，难以套用传统成熟的解决手段，数据量庞大，可采取的算法也比较复杂，结果具有一定的弹性空间，需要一定的伴随条件，许多问题得到的只能是近似解。 2、建模问题不同于理论研究，它重在对实际问题的处理，而不是深层次纯粹数学理论或者世界难题。 3、数学建模与数学试验教学的重点是高等数学与现代数学的深层应用和面向问题的设计，而不是经典理论的深入研讨和系统论证。 4、数学建模问题绝大部分来自一些具体科研课题或实际工程问题。 三、数学建模与计算机的关系

数学建模与生活实际密切相关，所采集到的数据量多，而且比较复杂，比如长江水质的评价和预测，银行贷款和分期付款等，往往计算量大，需要借助于计算机才能快捷、简便地完成。数学建模竞赛与以往所说的那种数学竞赛(纯数学竞赛)不同，它要用到计算机，甚至离不开计算机，但却又不是纯粹的计算机竞赛，它涉及到物理、化学、生物、医学、电子、农业、军事、管理等各学科、各领域，但又不受任何一个具体的学科、领域的限制。 数学建模过程需要经过模型假设、模型建立、模型求解、模型分析与检验、模型应用等几个步骤，在这些步骤中都伴随着计算机的使用。例如，模型求解时，需要上机计算、编制软件、绘制图形等，数学建模竞赛中打印机随时可能使用，同时，数学建模的学习对计算机能力的培养也起着极大推动作用。 四、数学建模在计算机中的应用 1、计算机的产生正是数学建模的产物 20纪40年代，美国为了研究弹道导弹飞行轨迹的问题，迫切需要一种计算工具来代替人工计算，计算机在这样的背景下应运而生。计算机的产生与发展又极大地推动了数学建模活动，计算机高速的运算能力，非常适合数学建模过程中的数值计算；它的大容量贮存能力以及网络通讯功能，使得数学建模过程中资料存贮、检索变得方便有效；它的多媒体化，使得数学建模中一些问题能在计算机上进行更为

学习数学建模需要哪些书籍及软件

我也要参加今年九月份的数学建模比赛，以下是我们老师给我们的几点建议，希望对你有些帮助。 赛前学习内容 1建模基础知识、常用工具软件的使用 一、掌握建模必备的数学基础知识（如初等数学、高等数学等），数学建模中常用的但尚未学过的方法，如图论方法、优化中若干方法、概率统计以及运筹学等方法。 二、，针对建模特点，结合典型的建模题型，重点学习一些实用数学软件（如Mathematica 、Matlab、Lindo 、Lingo、SPSS）的使用及一般性开发,尤其注意同一数学模型可以用多个软件求解的问题。 例如, 贷款买房问题: 某人贷款8 万元买房，每月还贷款880.87 元，月利率1％。 （1）已经还贷整6 年。还贷6 年后，某人想知道自己还欠银行多少钱，请你告诉他。（2）此人忘记这笔贷款期限是多少年，请你告诉他。 这问题我们可以用Mathematica 、Matlab、Lindo 、Lingo 等多个不同软件包编程求解 2 建模的过程、方法 数学建模是一项非常具有创造性和挑战性的活动，不可能用一些条条框框规定出各种模型如何具体建立。但一般来说，建模主要涉及两个方面：第一，将实际问题转化为理论模型；第二，对理论模型进行计算和分析。简而言之，就是建立数学模型来解决各种实际问题的过程。这个过程可以用如下图1来表示。 3常用算法的设计 建模与计算是数学模型的两大核心，当模型建立后，计算就成为解决问题的关键要素了，而算法好坏将直接影响运算速度的快慢答案的优劣。根据竞赛题型特点及前参赛获奖选手的心得体会，建议大家多用数学软件（Mathematica,Matlab,Maple,Lindo,Lingo,SPSS 等）设计算法，这里列举常用的几种数学建模算法. （1）蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法，通常使用Mathematica、Matlab 软件实现）。 （2）数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab 作为工具）。 （3）线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo 软件实现）。 （4）图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备，通常使用Mathematica、Maple 作为工具）。（5）动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中，通常使用Lingo 软件实现）。 （6）图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab 进行处理）。 （7）最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用，通常使用Lingo、Matlab、SPSS 软件实现）。 4 论文结构，写作特点和要求