Advertisement

2022年五一赛A-血管机器人订购与学习优化02（含完整代码）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目为2022年五一数学建模竞赛A题解决方案，专注于血管机器人的订购和学习优化问题。通过建立数学模型并编写完整代码，实现了成本最小化及效率最大化的双重目标。 2022年五一赛A论文包含完整的代码和数据附录，可供参考学习及作业使用；本段落针对血管机器人的订购与生物学习进行了研究，运用了集合划分等思想建立了动态规划模型，旨在解决医院治疗需求与运营成本之间的平衡问题。文中提供了几十篇成品案例，并确保每一篇的质量。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 2022年五一赛A-血管机器人订购与学习优化02（含完整代码）
    优质
    本项目为2022年五一数学建模竞赛A题解决方案，专注于血管机器人的订购和学习优化问题。通过建立数学模型并编写完整代码，实现了成本最小化及效率最大化的双重目标。 2022年五一赛A论文包含完整的代码和数据附录，可供参考学习及作业使用；本段落针对血管机器人的订购与生物学习进行了研究，运用了集合划分等思想建立了动态规划模型，旨在解决医院治疗需求与运营成本之间的平衡问题。文中提供了几十篇成品案例，并确保每一篇的质量。
     
  • 2022年五一赛A血管机器人订购与学习二等奖——河南大学
    优质
    在2022年的五一竞赛中，河南大学团队凭借其卓越的表现，在血管机器人订购与学习项目中荣获二等奖，展现了他们在科技创新领域的非凡才能。 2022年五一赛A血管机器人订购与学习二等奖的研究成果由博主所有，请勿二次出售。本段落针对医院如何最优地订购血管机器人进行了研究，并通过建立动态规划和一元线性回归模型，旨在合理规划血管机器人的订购，对人体血管健康的维护具有重要意义。 对于问题一，文章要求对1至8周购买的容器艇和操作手数量进行规划，以满足医院每周治疗需求并保持最低运营成本。基于附件2中提供的医院每周所需血管机器人数据，分别建立了容器艇和操作手的动态规划模型，并计算出了各周需要购买的操作手和容器艇的具体数量（详见表5-1）。
     
  • 2022年五一赛A题血管机器人订单一等奖——南京农业大学(matlab代码齐全)
    优质
    本项目荣获2022年五一数学建模竞赛A题血管机器人订单一等奖。团队来自南京农业大学，采用MATLAB编程实现算法模型，提供详尽的代码支持。 2022年五一赛A血管机器人订购一等奖--南京农业大学（matlab代码全），博主版权所有，严禁二次上传，仅供参考学习。本段落针对血管机器人的订购与生物学习进行研究，通过建立动态规划模型和时间序列模型来求解，在不同条件下选取最佳的血管机器人订购方案以使医院运营成本最低。对于问题一，我们建立了动态规划模型来进行求解，并根据题干中描述的工作规律制定了相关的目标函数。
     
  • 2022年五一赛A题血管机器人订单一等奖——南京理工大学(matlab代码齐全)
    优质
    该作品为南京理工大学团队在2022年五一数学建模竞赛A题中的获奖成果，通过创新设计血管机器人的优化路径算法，并以完整的matlab代码实现，展现了卓越的技术实力和创造力。 2022年五一赛A血管机器人订购一等奖-南京理工大学（matlab代码全）。博主版权所有，严谨二次上传，仅供参考和学习。本段落针对血管机器人的订购与生物学习问题进行研究，运用了整数规划模型、时间序列ARIMA模型，旨在解决血管机器人的订购与生物学习问题，对我国医疗行业具有重大意义。对于问题一，建立了整数规划模型。通过找出六个约束条件和目标（即最小运营成本），列出目标函数。
     
  • 2023年五一赛A题无人机定点投放问题的完整Word版论文及Matlab代码02
    优质
    该文档为2023年五一数学建模竞赛A题《无人机定点投放》的参赛作品，包含详细的分析报告和完整的MATLAB源代码。适合研究与学习使用。 博主个人作品包括一篇43页的论文及附录中的Word原版paper与Matlab源码。该论文质量上乘，获奖潜力大。 本段落聚焦于无人机定点投放问题，通过建立流体力学模型与多元线性回归分析模型进行研究，在保持无人机稳定性的前提下提高命中目标精度。这不仅对我国的无人机及其他飞行产业具有重要意义，还能够增强国家空军力量和国防能力。 针对第一个问题，我们将物资投放视为平抛运动，并考虑了物资重量的影响。利用牛顿第二定律建立了数学模型，探讨了无人机投放距离、飞行高度、速度及空气阻力之间的关系。根据空气动力学原理推导出相关公式，并使用Matlab软件求解水平和垂直方向的位移，最终通过两点间距离公式计算初始点到目标位置的距离。 在第二个问题中，进一步考虑风速与风向因素的影响。将数据代入第一个问题中的模型进行分析后得出，在无人机飞行方向与风速相同、相反以及风速竖直向上或向下时，投放距离分别为517.09米、498.57米、494.80米和519.73米。
     
  • 2023年五一竞赛B题快递需求问题的完整论文与代码02
    优质
    本作品为2023年五一数学建模竞赛B题“快递需求问题”的参赛论文及全部源代码。报告详尽分析了当前快递行业的需求模式，并提出优化方案，以提升物流效率和客户满意度。文中结合实际数据进行模型构建与验证，提供实用算法及软件实现，助力解决行业痛点。 本段落针对快递需求问题进行了研究，并建立了熵权法-TOPSIS 评价模型、ARIMA 模型、多层感知器神经网络模型以及线性规划模型进行求解。这些方法旨在准确预测快递需求数量，对提高快递公司的运输效率、降低运营成本和提升服务质量具有重要意义。 对于第一个问题，我们使用了熵权法-TOPSIS 评价模型来解决。本段落选取了供应和接收城市数量、发货量与收货量的平均值以及每天发货量和收货量的变化率作为六个评估指标，并从不同角度进行评价，全面反映了各城市在快递运输中的重要性。通过建立熵权法-TOPSIS 综合评价模型对各个站点城市的综合评价指数及重要程度进行了求解和排序。利用 MATLAB 进行计算后得出排名前五的站点城市为 L、G、V、W 和 B。 对于第二个问题，我们建立了 ARIMA 模型来进行解决。基于附件1中的数据进行分析，并应用ARIMA模型预测未来的需求趋势。
     
  • 利用DQN强化学习进行五子棋人机对抗（含Python完整代码）
    优质
    本项目运用深度Q网络(DQN)技术实现五子棋的人工智能对战系统，并提供完整的Python编程代码。通过强化学习，AI能不断优化策略以击败人类玩家。 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）通过为每个动作提供特定的奖励来进行不断尝试，使程序在某个状态下能够朝着最大化收益的方向改变状态。基于这种原理开发了五子棋对弈的人机系统。 该系统的神经网络输入输出及相关状态如下：输入是一个19*19的棋盘状态矩阵，现在改为一个包含722个元素的一维向量表示棋盘的状态，其中前366个值代表一方下过的棋子位置，后367到722个值则代表另一方下的棋子位置。输出是一个含有361列的Q值矩阵，每个动作（以坐标形式表示）对应一个Q值。 五子棋系统使用双神经网络的方法实现：两个结构相同的神经网络分别称为 Q-eval 和 Q_target。其中，Q_eval 的参数会不断更新来获取最新的Q表并选取最佳的动作；而 Q_target 则保存旧的参数用于计算动作的价值。
     
  • 2021年五一竞赛A题疫苗生产优化一等奖——云南大学.pdf
    优质
    本论文为2021年五一数学建模竞赛A题获奖作品，聚焦于疫苗生产的优化问题。通过建立数学模型和算法设计，提出了一套有效的疫苗生产线调度方案，以提高产量并降低成本，最终荣获一等奖。该研究由云南大学团队完成。 2021年五一数学建模A题一等奖论文提供了完整的分析与解答过程，可供学习参考。
     
  • 2021年五一赛A题：疫苗生产优化问题-01.pdf
    优质
    该文档探讨了在2021年五一数学建模竞赛中提出的关于优化疫苗生产线的问题。通过分析生产流程和效率，提出解决方案以提升疫苗产量与质量。 自己做的五一赛A论文，代码数据都在附录部分。包含几十篇成品，内部资源有保证。