2011年全国数学建模竞赛C题-ITADN社区

2011年全国数学建模竞赛C题

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2011年全国数学建模竞赛C题旨在通过解决实际问题来培养学生的创新能力和团队协作精神，题目要求参赛者运用数学模型分析和解决问题。企业退休职工养老金制度的改革以及2011年全国大学生数学建模竞赛C题获得国家二等奖的作品都写得通俗易懂，希望能给初次接触数模的朋友提供一些思路。

2011年全国大学生数学建模竞赛C题论文

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本论文为参加2011年全国大学生数学建模竞赛针对C题所撰写的作品，深入探讨了相关问题，并通过建立合理的数学模型提出了解决方案。本资源是2012年数学建模专科组C题的论文。

2011年全国数学建模竞赛B题优秀论文

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这篇论文是2011年全国数学建模竞赛B题的优秀作品，展示了作者团队在实际问题抽象化、模型建立及求解等方面的卓越能力。论文深入探讨了题目中涉及的实际应用背景，并提出了一系列创新性的解决方案和算法。通过严格的理论分析与实践验证，该论文为相关领域的研究提供了宝贵的参考价值。数模建模的优秀论文在思路严谨性和格式规范性上都表现出色，完全符合数模论文的标准要求，是非常好的学习范本。

2011年数学建模竞赛B题

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2011年数学建模竞赛B题要求参赛者运用数学方法解决实际问题，涉及建立模型、数据分析和算法设计等环节，旨在培养学生的创新能力和团队合作精神。 2011年数学建模大赛的获奖论文被评为省级一等奖。

2011年数学建模竞赛B题

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2011年数学建模竞赛B题要求参赛者运用数学模型解决实际问题，挑战涵盖优化理论、概率统计等多个领域，旨在培养学生的创新思维和团队协作能力。本段落通过建立整数规划模型解决了分配各平台管辖范围、调度警务资源以及合理设置交巡警服务平台这三个方面的问题；并通过线性加权评价模型定量评估了某市现有交巡警服务平台方案的合理性，根据各区对服务平台的需求量差异提出了重新配置全市警力资源的解决方案。在计算交巡警服务平台到各个路口节点的距离时采用了图论中的Floyd算法。

2020年全国数学建模竞赛C题论文

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本论文为2020年全国数学建模竞赛C题参赛作品，针对某环境问题提出创新性模型与解决方案，并进行了深入的数据分析和模拟实验。中小微企业的信贷决策涉及多个因素的综合考量。银行和其他金融机构在评估这些企业贷款申请时会考虑其财务状况、信用记录以及业务模式等因素。此外，还会关注企业在市场上的竞争力及其成长潜力等非财务信息。通过全面分析，机构可以更好地了解企业的还款能力和潜在风险，从而作出合理的信贷决策。

2020年全国数学建模竞赛C题论文

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本论文为2020年全国数学建模竞赛C题参赛作品，针对某复杂实际问题构建了创新性数学模型，并提出了解决方案。通过深入分析与仿真计算验证了模型的有效性和实用性，具有较高的学术和应用价值。在实际操作中，由于中小微企业的规模较小且缺乏抵押资产，银行通常依据信贷政策、企业交易票据的信息以及上下游企业的影响力来决定是否提供贷款。对于实力较强、供求关系稳定的中小企业，银行会优先考虑发放贷款，并对信誉良好、信贷风险较低的企业给予利率优惠。首先，银行会对中小微企业的财务状况和信用进行评估以确定其信贷风险水平；然后根据这一评估结果以及其他相关因素制定具体的放贷决策，包括是否提供贷款以及贷款额度、利率及期限等细节。

2023年全国大学生数学建模竞赛C题

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2023年全国大学生数学建模竞赛C题旨在考察参赛者运用数学方法解决实际问题的能力，涉及优化模型、数据分析等关键技术。 data 文件夹用于存储项目中的所有数据文件。该文件夹包含两个子文件夹： 1. 数据子文件夹： - 内容：主要存储 Excel 文件。 - 用途：存放原始数据及处理后的数据。 2. 图片子文件夹： - 内容：包括重要的图片资源，例如图表和项目文档中使用的图像。 - 用途：为数据分析结果提供可视化支持或用于展示相关资料中的图形元素。 notebooks 文件夹则存储所有的 Jupyter Notebook 源代码文件。这些交互式 Python 文件主要用于执行数据处理、分析以及创建可视化的任务，并且需要在具备相应的 Jupyter 和 Python 环境中运行。 src 文件夹存放项目所需的Python脚本，主要用来完成如数据预处理及自动化流程等特定操作的编程需求。 template 文件夹内则包含以 LaTeX 格式编写的论文模板。

2023年全国大学生数学建模竞赛C题

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2023年全国大学生数学建模竞赛C题是该年度赛事中的一个挑战性题目，旨在考察参赛者运用数学工具解决实际问题的能力。此题目要求学生通过建立有效的数学模型来分析和解决问题，在限定时间内提交研究报告，展现了当代大学生的创新思维与团队协作精神。 ### 2023年全国大学生数学建模大赛C题知识点解析 #### 一、问题背景及重述 - **背景介绍**： - 在中国全面进入小康社会后，民众对高品质生活的需求日益增长，这对于传统生鲜超市而言既是机遇也是挑战。 - 蔬菜作为日常生活中的必需品之一，其保鲜周期短且品质会随着时间的推移而降低。一旦当日未能售出，次日便难以继续售卖。 - 面对这一现状，超市需在不确定具体商品种类和进价的情况下做出合理的补货决策。 - 由于蔬菜种类繁多且来源不一，进货通常在凌晨完成，因此需要根据市场变化快速做出决策。 - **问题重述**： - 对于某超市的六个蔬菜类别（附件1），利用附件2和附件3提供的历史销售数据，构建模型以解决以下四个问题： 1. **销量分析**：分析各蔬菜品类和单品的销售规律及其相互关系。 2. **补货决策与定价**：预测销售量，并基于“成本加成定价”原则确定最优补货量与定价策略。 3. **单品预测与定价**：针对选定的30种单品，预测单日销量并确定最佳定价。 4. **综合策略制定**：结合供应端和消费端的因素，提出合理的补货和定价策略。 #### 二、数据预处理与分析方法 - **数据整合**：将附件中的四个数据集整合为单一的数据集。 - **异常值处理**：剔除无效数据，并使用3σ准则识别并移除异常值。 - **销量分析**： - **图表分析**：绘制各蔬菜的销售分布图。 - **描述性统计**：计算平均值、标准差等统计量。 - **聚类分析**：利用K均值算法对蔬菜进行分类。 - **频数分析**：分析各类别出现频率。 - **相关性分析**：通过皮尔逊系数分析蔬菜之间的相互关系。 - **预测模型构建**： - **岭回归分析**：预测销售总量及各品类的销量。 - **ARIMA模型**：预测未来销售量和批发价。 - **定价策略**：基于成本加成定价原则确定最优价格。 - **遗传算法**：优化定价策略，寻找最大收益下的最佳解。 #### 三、具体分析过程 - **销量分析**： - 将蔬菜分为三大类：日常主菜、辅菜和时令蔬菜。 - 发现花叶类、辣椒类和食用菌的销售量较大。 - 进行JB检验，验证各品类销售是否符合正态分布假设条件。 - 皮尔逊相关性分析显示不同类别之间的关联度。 - **补货决策与定价**： - 岭回归结果显示蔬菜总销量受批发价和单价的影响呈负相关关系。 - 计算加成率，确定合理的价格范围。 - 使用ARIMA模型预测销售量及批发价格。 - 结合上述预测结果和损耗情况，计算最优补货数量与定价。 - **单品预测与定价**： - 选取销量较大的30种单品进行分析。 - 运用ARIMA模型对这些单品的单日销量做出预测。 - 应用遗传算法确定最佳价格策略。 - **综合策略制定**： - 供应链管理：收集产地数据，了解气候规律性变化。 - 消费者行为研究：收集烹饪方式和消费者偏好信息。 - 制定合理的补货与定价方案以满足顾客需求。 #### 四、结论通过对超市蔬菜销售数据的深入分析，本研究提出了有效的补货及定价策略。通过构建预测模型并利用遗传算法优化，实现了对蔬菜销量的准确预测以及价格策略的最优化调整。结合供应链管理和消费者行为分析制定出更灵活高效的经营方案，在提高超市盈利能力的同时也提升了顾客满意度，并促进了其长期稳定发展。

2011年全国数学建模竞赛优秀论文.zip

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该文件包含2011年全国数学建模竞赛中获奖的优秀论文集，内容涉及各类实际问题的数学模型建立与求解方法，为学习和研究提供了宝贵的资料。 2011年数学建模国赛优秀论文.zip

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