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生活中的数学模型论文题目有哪些及答案

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candyhxc

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正规战争模型的后继讨论  题目:在正规战模型中,设乙方与甲方战斗有效系数之比为a/b=4,初始兵力x0与y0相同。  (1) 问乙方取胜时的剩余兵力是多少,乙方取胜的时间如何确定。  (2) 若甲方在战斗开始后有后备部队以不变的速率r增援,重新建立模型,讨论如何判别双方的胜负。  解:为解决上述问题,我们必须为正规战争建立模型,按题目要求,以3节的模型为基础,现我们建立模型如下:  用x (t)和y(t)表示甲、乙交战双方时刻t的兵力,可以视为双方的士兵人数。  (1) 每一方的战斗减员率取决于双方的兵力和战斗力,甲乙方的战斗减员率分别用f(x, y)和g (x , y)表示。  (2) 每一方的非战斗减员率(由疾病、逃跑等因素引起)只于本方的兵力成正比。  (3) 甲乙双方的增援率是给定的函数,分别用u(t)和v(t)表示  由此可以写出关于x(t),y(t)的微分方程为  方程(1)  当甲乙双方都用正规部队作战,我们只须分析甲方的战斗减员率f(x ,y)j甲方士兵公开活动,处于乙方每一个士兵的监视和杀伤范围之内,一旦甲方某个士兵被杀伤,乙方的火力立即集中在其余士兵身上,所以甲方的战斗减员率只与乙方兵力有关,可以简单地设f与y成正比,即f=ay。 a表示乙方平均每个士兵对甲方士兵的杀伤率(单位时间的杀伤数),称乙方的战斗有效系数。a可以进一步分解为a=rypy ,其中ry是乙方的射杀率(每个士兵单位时间的射击次数),py是每次射击的命中率。  类似地有g=bx,且甲方的战斗有效系数b=rxpx ,rx和px是甲方的射击率和命中率。而且在分析战争结局时忽略非战斗减员一项(与战斗减员相比,这项很小),并且假设双方都没有增援,记双方的初始兵力分别是x0和y0,方程(1)可化简为:  方程(2)  又由假设2,甲乙双方的战斗减员率分别为  , 。  于是得正规作战的数学模型:  方程(3)  由方程(3)可知,双方的兵力x(t),y(t)都是单调减函数,不妨认为兵力先减至零的一方为负方,为了得到双方胜负的条件,不必直接求解方程(3),而在相平面上讨论相轨线的变化规律,由方程(3)可得  (4)  其解为  Ay2—bx2=k (5)  注意到方程(3)的初始条件。有  K=ay02—bx02 (6)  由(5)式确定的相轨线是双曲线,如图,箭头表示随时间t的增加,x(t),y(t)的变化趋势,可以看出,如果k>0,轨线将于y轴相交,这就是说存在t1使得x(t1)=0,y(t1)= >0,即当甲方兵力为零时乙方兵力为正值,表明乙方获胜,同理可知,看k<0时甲方获胜,而当k=0时双方战平  进一步分析某一方比如乙方取胜的条件,由 (6)式并注意到a,b的含义,乙方获胜的条件可表为  (7)  (7)式说明双方初始兵力之比y0/x0以平方关系影响着战争的结局,例如若乙方兵力增加到原来的2倍(甲方不变),则影响到原来的4倍(px ,ry , py 均不变 ),那么为了与此相抗衡,乙方只需将初始兵力y0增加到原来的2倍,由于这个原因正规战争模型称为平方率模型。  (1)针对第一问。即在正规战模型中,设乙方与甲方战斗有效系数之比为a/b=4,初始兵力x0与y0相同。问乙方取胜时的剩余兵力是多少,乙方取胜的时间如何确定。解如下:  根据上面的相轨线可得:  乙方取胜时的剩余兵力为:y(t)=  要确定乙方取胜的时间t1,需要解方程(3),可得  令x(t1)=,且有a/b=4可算出  t1= ,t1与甲方战斗有效导数b成正比。  以上是第一问的解答,下面进行第二问的解答:  (2)在正规战模型中,设乙方与甲方战斗有效系数之比为a/b=4,初始兵力x0与y0相同。若甲方在战斗开始后有后备部队以不变的速率r增援,重新建立模型,讨论如何判别双方的胜负。  解:当甲方后备部队以不变的速率r增加时,方程(3)的第一个方程应给为  即方程(3)改为:  相轨线为:  ay2—ry—bx2=k  k=ay02-ry-bx02  即在上图的相轨线图中的轨线向上移动r/2a ,由图可得乙方取得胜利的方程条件为k>0,即为:  思考与讨论:  在战争模型里,我们应用了微分方程建模的思想。我们知道,一个战争总是要持续一段时间的,随着战争态势的发展,交战双方的人力随时间不断变化。  这类模型反映了我们描述的对象随时间的变化,我们通过将变量对时间求导来反映其变化规律,预测其未来的形态。譬如在战争模型中,我们首先要描述的就是单位时间双方兵力的变化。我们通过分析这一变化和哪些因素有关以及它们之间的具体关系列出微分方程。然后通过对方程组化简得出双方的关系。这也就是我们微分方程建模的步骤。

生活中的数学模型论文题目有哪些及答案

263 评论(13)

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摘要随着科学技术的迅速发展,数学建模这个词会越来越多的出现在现代人的生产、工作和社会活动中。众所周知,建立数学模型是沟通摆在面前的实际问题与数学工具之间的一座必不可少的桥梁。本文就是运用了数学建模的有关知识解决了部分生活与生产问题。例如,本文中的第一类是解决自来水供应问题,第二类是数学专业学生选课问题,第三类是饮料厂的生产与检修计划问题,这些都是根据数学建模的知识解决的问题。不仅使问题得到了解决,还进一步优化了数学模型,使数学建模问题变得可实用性!关键词: 数学建模 Lingo软件 模型正文 第一类:自来水供应问题:齐齐哈尔市梅里斯区华丰大街周围共4个居民区:园丁一号,政府六号,华丰一号,英雄一号。这四个居民区的自来水供应分别由A、B、C三个自来水公司供应,四个居民区每天需要得到保证的基本生活用水量分别为30,70,10,10千吨,但由于水源紧张,三个自来水公司每天最多只能分别提供50,60,50千吨自来水。由于管道输送等问题,自来水公司从水库向各个居民区送水所需付出的饮水管理费不同(见表1),其他管理费用都是450元/千吨。根据公司规定,各居民区用户按照统一标准900元/千吨收费。此外,四个居民区都向公司申请了额外用水,分别为每天50,70,20,40千吨。该公司应如何分配用水,才能获利最多?饮水管理费(元/千吨) 园丁一号 政府六号 华丰一号 英雄一号A 160 130 220 170B 140 130 190 150C 190 200 230 /(注意:C自来水公司与丁之间没有输水管道)模型建立:决策变量为A、B、C三个自来水公司(i=1,2,3)分别向园丁一号,政府六号,华丰一号,英雄一号四个居民区(j=1,2,3,4)的供水量。设水库i向j区的日供水量为x(ij),由题知x34=MinZ=160*x11+130*x12+220*x13+170*x14+140*x21+130*x22+190*x23+150*x24+190*x31+200*x32+230*x33;约束条件:x11+x12+x13+x14=50; x21+x22+x23+x24=60; x31+x32+x33=50; x11+x21+x31<=80; x1+x21+x31>=30; x12+x22+x32<=140; x12+x22+x32>=70; x13+x23+x33<=30; x13+x23+x33>=10; x14+x24<=50;x14+x24>=10; x(ij)>=0; 用lingo软件求解:Min=160*x11+130*x12+220*x13+170*x14+140*x21+130*x22+190*x23+150*x24+190*x31+200*x32+230*x33;x11+x12+x13+x14=50; x21+x22+x23+x24=60;x31+x32+x33=50; x11+x21+x31<=80; x11+x21+x31>=30; x12+x22+x32<=140;x12+x22+x32>=70;x13+x23+x33<=30; x13+x23+x33>=10;x14+x24<=50;x14+x24>=10;x34=0;x11>=0;x12>=0;x13>=0;x14>=0;x21>=0;x22>=0;x23>=0;x24>=0;x31>=0;x32>=0;x33>=0;运行结果:Global optimal solution found at iteration: 14 Objective value: 00Variable Value Reduced Cost X11 000000 00000 X12 00000 000000 X13 000000 00000 X14 000000 00000 X21 000000 00000 X22 00000 000000 X23 000000 00000 X24 00000 000000 X31 00000 000000 X32 000000 00000 X33 00000 000000 X34 000000 000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 00 -000000 2 000000 -0000 3 000000 -0000 4 000000 -0000 5 00000 000000 6 00000 000000 7 00000 000000 8 00000 000000 9 00000 000000 10 000000 -00000 11 00000 000000 12 000000 -00000 13 000000 000000 14 000000 000000 15 00000 000000 16 000000 000000 17 000000 000000 18 000000 000000 19 00000 000000 20 000000 000000 21 00000 000000 22 00000 000000 23 000000 000000 24 00000 000000灵敏度分析:Ranges in which the basis is unchanged: Objective Coefficient Ranges Current Allowable Allowable Variable Coefficient Increase Decrease X11 0000 0 0 X12 0000 0 0 X13 0000 0 0 X14 0000 0 0 X21 0000 0 0 X22 0000 0 0 X23 0000 0 0 X24 0000 0 0 X31 0000 0 0 X32 0000 0 0 X33 0000 0 0 Righthand Side Ranges Row Current Allowable Allowable RHS Increase Decrease 2 00000 0 0 3 00000 0 0 4 00000 0 0 5 00000 0 0 6 00000 0 0 7 0000 0 0 8 00000 0 0 9 00000 0 0 10 00000 0 0 11 00000 0 0 12 00000 0 0 14 0 0 0 15 0 0 0 16 0 1084396E+17 1084396E+17 17 0 1084396E+17 1084396E+17 18 0 0 0 19 0 0 0 20 0 0 0 21 0 0 0 22 0 0 0 23 0 0 0 24 0 0 0 第二类:数学专业学生选课问题 学校规定,数学专业的学生毕业时必须至少学习过两门数学课、一门计算机课、一门运筹学课。这些课程的编号、名称、所属类别要求如下表:课程编号 课程名称 所属类别 先修课要求1 微积分 数学 2 数学结构 数学;计算机 计算机编程3 解析几何 数学 4 计算机模拟 计算机;运筹学 计算机编程5 计算机编程 计算机 6 数学实验 运筹学;计算机 微积分;线性代数模型的建立与求解:用xi=1表示选课表中的六门课程(xi=0表示不选,i=1,2…,6)。问题的目标为选课的课程数最少,即:min=x1+x2+x3+x4+x5+x6;约束条件为:x1+x2+x3>=2;x2+x4+x5+x6>=1;x4+x6>=1;x4+x2-2*x5<=0;x6-x1<=0;@bin(x1); @bin(x2); @bin(x3); @bin(x4); @bin(x5); @bin(x6);运行结果:Global optimal solution found at iteration: 0 Objective value: 000000Variable Value Reduced Cost X1 000000 000000 X2 000000 000000 X3 000000 000000 X4 000000 000000 X5 000000 000000 X6 000000 000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 000000 -000000 2 000000 000000 3 000000 000000 4 000000 000000 5 000000 000000 6 000000 000000第三类:饮料厂的生产与检修计划 某饮料厂生产一种饮料用以满足市场需要。该厂销售科根据市场预测,已经确定了未来四周该饮料的需求量。计划科根据本厂实际情况给出了未来四周的生产能力和生产成本,如下图。每周当饮料满足需求后有剩余时,要支出存贮费,为每周每千箱饮料2千元。如果工厂必须在未来四周的某一周中安排一次设备检修,检修将占用当周15千箱的生产能力,但会使检修以后每周的生产能力提高5千箱,则检修应该放在哪一周,在满足每周市场需求的条件下,使四周的总费用(生产成本与存贮费)最小?周次 需求量(千箱) 生产能力(千箱) 成本(千元/千箱)1 15 30 02 25 40 13 35 45 44 25 20 5合计 100 135 模型建立:未来四周饮料的生产量分别记作x1,x2,x3,x4;记第1,2,3周末的库存量分别为y1,y2,y3;用wt=1表示检修安排在第t周(t=1,2,3,4)。输入形式:min=0*x1+1*x2+4*x3+5*x4+2*(y1+y2+y3);x1-y1=15;x2+y1-y2=25;x3+y2-y3=35;x4+y3=25;x1+15*w1<=30;x2+15*w2-5*w1<=40;x3+15*w3-5*w2-5*w1<=45;x4+15*w4-5*(w1+w2+w3)<=20;w1+w2+w3+w4=1;x1>=0;x2>=0;x3>=0;x4>=0;y1>=0;y2>=0;y3>=0;@bin(w1);@bin(w2);@bin(w3);@bin(w4);运行结果:Global optimal solution found at iteration: 0 Objective value: 0000Variable Value Reduced Cost X1 00000 000000 X2 00000 000000 X3 00000 000000 X4 00000 000000 Y1 000000 000000 Y2 00000 000000 Y3 000000 1000000 W1 000000 -5000000 W2 000000 500000 W3 000000 000000 W4 000000 000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 0000 -000000 2 000000 -000000 3 000000 -200000 4 000000 -400000 5 000000 -500000 6 000000 000000 7 000000 1000000 8 00000 000000 9 000000 000000 10 000000 000000 11 00000 000000 12 00000 000000 13 00000 000000 14 00000 000000 15 000000 000000 16 00000 000000 17 000000 000000参考文献【1】 杨启帆,边馥萍。数学建模。浙江大学出版社,1990【2】 谭永基,数学模型,复旦大学出版社,1997【3】 姜启源,数学模型(第二版)。高等教育出版社,1993【4】 姜启源,数学模型(第三版)。高等教育出版社2003
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