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数学建模论文的评分分配问题。

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简介:
摘要:大学数学建模竞赛中的评卷公平性问题,在当今社会日益受到重视。随着参赛学校和学生的数量持续增长,而评委的数量却相对有限,如何确保评委能够公正、合理地审阅每一份试卷,已成为亟待解决的关键挑战。本文提出了一种基于数学思想的解决方案,通过简化问题并根据不同题组参评试卷的总数,采用平均分配策略随机将评委分配到各个题组中,从而明确各题组的评委人数。此外,我们运用0-1规划方法来控制试卷被成功评估的概率,成功评估标记为1,其他情况标记为0。通过构建多目标线性规划模型,并设定目标函数旨在最小化评委对同一学校试卷份数的评估次数,同时满足诸如每份答卷经由至少三个不同的评委进行评估、评委避免审阅本校学生提交的答卷以及各评委审阅试卷总分尽可能相近等约束条件。最终,利用Excel和Matlab软件对数据进行处理和模型求解,成功地得到了一个公平的评卷分配方案,从而有效地解决了这一难题。

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    本论文探讨了数学建模竞赛中评卷工作的优化策略,旨在通过建立合理的评分模型与分配机制,提高评审效率和公平性。 评卷的公平分配问题在当今社会占据着重要的地位。以大学生数学建模竞赛为例,随着参赛学校的增多和人数的增长,评委的数量有限,如何确保每位评委能够公正合理地评审每份试卷成为亟待解决的问题。本段落采用简化的方法将复杂问题转化为数学模型,并根据不同题组参评的试卷数量来平均分配评委到各题组中,确定每个题组所需的评委人数。 通过0-1规划方法控制试卷的成功评审情况:成功评审记为1,其他情况则为0。利用多目标线性规划建立优化模型,在确保每份答卷由三位不同评委独立评分、避免本校评委回避自己学校的答卷以及使各评委所评阅的总分数尽量均衡的前提下,实现同一学校试卷数量最少的目标。 最后借助Excel和Matlab软件处理数据并求解该多目标线性规划模型,从而得出公平合理的评审分配方案。这样可以有效地解决当前面临的挑战,并确保评审过程更加公正透明。
  • 物资
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    本论文探讨了物资分配问题,并运用数学模型进行优化分析。通过建立合理的数学模型,旨在提高资源利用效率和公平性,为实际应用提供理论支持。 当发生灾害时,政府会向受灾群众分发救灾物资。然而由于可提供的救援资源有限,如何确保这些宝贵的物资能够公平合理地分配给每个需要帮助的人就变得至关重要了。灾区内的每位受害者所遭受的影响各不相同,因此他们对各类援助物品的需求程度也各异。基于此,在本研究中我们根据救灾用品是否可以分割为单位来制定两种不同的分配策略:一种适用于可分单位的物资;另一种则针对不可分单位的情况处理。 对于每种情况,又进一步细分出资源充足和不足这两种情形进行具体分析: - 当资源充裕时,则依据每个受灾者对各类物品的具体需求量来进行配给; - 而在供应有限的情况下,我们通过引入一个衡量相对不满意程度的指标——“Q值”,来指导物资分配过程。根据每位受害者对于不同种类救助品的需求强度(即其对应的Q值),可以有效地实现资源公平合理的再分配。 考虑到实际操作中可能面临的挑战如受灾人口数量庞大、需要考虑多种类型的救援物品以及每种物资的具体库存量等因素,本研究还开发了一套基于MATLAB的程序工具。通过将收集到的相关数据输入该系统内,即可快速计算出最佳的物资分发方案,并迅速地把这些宝贵的支援送到最需要的人手中。 这样的方法不仅能够确保受灾群众获得他们真正所需的帮助,同时也大大减轻了政府部门在紧急情况下协调和分配资源的压力。
  • 席位
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    《席位分配的数学建模问题》探讨了如何通过数学模型公平合理地进行资源或权力的席位分配,涉及比例代表制、公平原则及算法优化等理论与实践。 该程序采用三种方法——惯例法、dHondt分配法和Q值法来解决所有分配问题。只需更改输入参数即可获得这三种分配结果。
  • 资源
    优质
    《资源分配问题的数学建模》一文探讨了如何运用数学模型优化资源配置,旨在提高效率和效益,适用于生产、经济规划等多个领域。 关于资源分配的问题,可以参考数学建模的格式来撰写我们的文章。题目相对简单,适合初学者学习使用。
  • 快速策略
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    本文探讨了在大规模数学建模竞赛中实现高效、准确评分的方法和工具。通过分析模型构建、算法选择及结果评估等方面,提出了一套优化评分流程的策略,旨在帮助评审者更加快速地识别出高质量的参赛作品。 竞赛后的试卷评阅通常需要大量的人力物力资源。如何通过最少的评分工作量实现最小误差,并准确选出优胜者是本段落研究的核心问题。首先定义系统偏差,并基于实际改卷情况构建模型,考虑其与改卷人数、顺序及参与评价人员数量的关系。 假设阅卷人越多,评分误差越大且呈线性关系,在一次评阅中根据参与的人数确定因人数造成的评分误差;同时,考虑到评卷过程中由疲劳引起的评分偏差变化趋势,我们设定一个函数来描述这一过程。将上述两部分的总和视为系统偏差,并以此为依据制定删除分数线策略以筛选出一定数量的试卷。 统计剩余试卷总数后,根据这些数据确定下一轮的评分方法。整个评阅流程中产生的所有系统偏差进行累加求得平均值,从而计算出最佳方案下的平均评分误差并推算最小阅卷份数。通过列举各种可能的方法,并利用计算机模拟评估每种策略的有效性(即所需评卷次数和总系统偏差),最终选择最优的评价方法。 研究结果显示,分组方案还受试卷分数方差的影响:当分数分布较为分散时,所需的评分次数较少;反之,则需要更多的阅卷量。
  • 公正席位
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    本研究聚焦于数学建模中的公平席位分配问题,探讨如何在有限资源下实现参与者之间的利益均衡与公平性。通过构建合理的数学模型,分析并优化不同情境下的分配方案,旨在提出一套公正高效的席位分配策略。 公平席位分配是数学建模中的一个重要实例。本段落对该问题进行了详细的分析和解决。
  • 投资
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    本论文聚焦于运用数学模型解决实际投资中的问题,通过构建和分析模型来优化投资决策过程,并评估风险与收益之间的关系。 数学建模——简单投资学问题,作为内部学习资料,请勿随意转载。
  • 酒驾
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    本研究运用数学模型探讨酒驾行为的影响因素及其后果,旨在通过量化分析提出有效的预防和干预策略,减少交通事故发生。 本段落探讨了司机安全驾驶与饮酒之间的关系,并通过建立数学模型(结合新的国家驾驶员饮酒标准)来分析适量饮酒对安全驾驶的影响。基于合理的假设条件,我们构建了一个描述人体内酒精浓度随时间变化的微分方程模型,并利用拟合曲线进行数据分析。 在不同饮酒方式下进行了分类讨论,得出了体内酒精浓度随时间的变化函数。研究结果表明,在短时间内大量饮酒的情况下,达到最高值的时间为1.23小时且与总摄入量无关;而在长时间连续饮用时,则是在停止喝酒的时刻酒精含量达到峰值。 最后文章还分析了模型的优点和不足,并结合新的国家标准撰写了一篇关于司机如何适量饮酒的文章。
  • 捕鱼
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    本研究针对实际渔业资源管理中的挑战,构建了数学模型来模拟和预测鱼类种群动态。通过优化捕捞策略,旨在实现可持续发展与生态平衡。 这篇数学建模论文对捕鱼问题进行了深入分析,非常值得学习。真是太棒了!
  • 基金
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    《基金问题的数学建模分析》一书聚焦于运用数学模型解决基金投资领域的关键问题,通过深入剖析各类金融数据与市场趋势,为读者提供系统化的基金评估和优化策略。 基金单位净值估值及投资问题的数学建模,并附有MATLAB代码。