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数学建模在研究生录取问题中的应用(2007年)

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简介:
本文探讨了如何运用数学建模方法解决研究生录取过程中的优化问题,通过建立模型提高录取效率和公平性。研究于2007年完成。 本段落运用层次分析法、最优匹配法及悲观-乐观型决策方法构建数学模型,旨在解决研究生录取过程中如何科学择优录取以及实现导师与学生双向选择的最大满意度问题。文中将相关数据表以矩阵形式表示,并视每个表格为一个或多个矩阵的组合。依据最大化双方满意程度的目标,利用层次分析理念和Matlab软件计算不同情形下的满意度矩阵;再通过最优匹配法及Lingo软件综合考虑理想情况,实现高效的双向选择。

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客服
客服
  • 2007
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    本文探讨了如何运用数学建模方法解决研究生录取过程中的优化问题,通过建立模型提高录取效率和公平性。研究于2007年完成。 本段落运用层次分析法、最优匹配法及悲观-乐观型决策方法构建数学模型,旨在解决研究生录取过程中如何科学择优录取以及实现导师与学生双向选择的最大满意度问题。文中将相关数据表以矩阵形式表示,并视每个表格为一个或多个矩阵的组合。依据最大化双方满意程度的目标,利用层次分析理念和Matlab软件计算不同情形下的满意度矩阵;再通过最优匹配法及Lingo软件综合考虑理想情况,实现高效的双向选择。
  • 2020B第三
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    本题目为2020年研究生数学建模竞赛B题第三部分,要求参赛者运用数学模型解决复杂实际问题,涉及优化算法与数据分析技术。 从第二问提取出20个主因素,在MATLAB中利用BP双层神经网络进行分析与预测,并生成预测结果与实际值的误差图像及预测误差图像。
  • 2014E
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    2014年研究生数学建模E题是当年中国研究生数学建模竞赛中的一个题目,挑战参赛者运用数学工具解决实际问题的能力,涉及复杂的数据分析与模型构建。 2014年研究生数学建模竞赛E题涉及乘用车物流运输计划问题的研究。整车物流是指根据客户订单快速配送整车的全过程。随着我国汽车工业的高速发展,特别是乘用车市场的快速增长,整车物流量显著增加。 对于这个问题,前三问可以通过MATLAB编程来解决,并且可以撰写相应的论文进行详细阐述和分析。
  • 案例分析.pdf
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    本PDF文档深入剖析了多个成功应用于研究生录取决策中的数学建模实例,旨在展示如何通过构建模型优化高校招生过程。 数学建模案例研究生录取.pdf 这份文档提供了关于如何利用数学建模方法来分析和预测研究生录取情况的详细案例研究。通过构建合适的模型,可以更好地理解影响研究生录取的各种因素,并为未来的申请者提供有价值的参考信息。该文件涵盖了一系列数据分析技术的应用以及实际问题解决策略,适合对教育数据科学感兴趣的读者或研究人员阅读。
  • 2020A-C
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    本资源包含2020年研究生数学建模竞赛中的三道题目(A、B、C题),适合参赛者及对数学建模感兴趣的师生参考学习,涵盖多个实际问题的数学模型构建与求解。 2020年研究生数学建模竞赛的A-C题包括: - A题:华为命题——芯片相噪算法设计 - B题:汽油辛烷值建模 - C题:面向康复工程的脑电信号分析和判别模型
  • 关于下料型(2004竞赛B
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    本论文构建了针对复杂下料问题的优化数学模型,并基于2004年研究生数学建模竞赛B题进行详细分析与求解,旨在提高材料利用率和降低生产成本。 《实用下料的数学模型》是2004年全国首届研究生数学建模竞赛的B题,主要探讨如何在工业生产过程中有效利用原材料进行切割,以减少浪费并提高效率的问题。该问题涵盖数学优化、运筹学及计算机科学等多个领域的知识。 “实用下料”指的是制造业中将大块原料(如金属板、布料或木板)切割成特定形状的小件的过程,在满足产品需求的同时尽可能地减少边角料,从而提升材料利用率。 在解决这一问题时,数学建模扮演了关键角色。通过建立优化模型来求解最佳的切割方案,通常会用到线性规划、整数规划或组合优化等方法。例如,可以通过设置目标函数(如最大化材料利用率)和约束条件(如每个零件的具体尺寸要求),利用求解器找到最优解决方案。而当变量必须取整数值时,则需要采用整数规划来解决是否切割某一块原材料的问题。 实际应用中,“实用下料”问题可能还会包含多个复杂因素,例如不同订单的需求量、材料成本差异以及设备能力限制等。因此,在建模过程中需综合考虑这些多目标和约束条件,并构建相应的优化模型。另外,动态规划、遗传算法或模拟退火等计算智能方法也可能被用来寻找近似最优解,特别是在处理大规模复杂问题时。 《实用下料的数学模型》这份资料详细介绍了如何建立此类数学模型,包括定义决策变量、设立目标函数和约束条件以及可能采用的求解策略。通过学习该文档,读者可以深入了解将实际问题转化为数学问题的过程,并掌握运用数学工具解决现实难题的方法。 此研究生竞赛题目旨在培养学生的实际解决问题的能力,促进理论知识与工程实践相结合,同时也为制造业提供了解决材料高效利用的一种新途径。通过对“实用下料”问题的研究,我们不仅能更深刻地理解优化理论在生产中的应用价值,还能体会到数学方法在解决复杂现实挑战时的巨大潜力。
  • 2015竞赛试
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    2015年研究生数学建模竞赛试题包含了当年针对研究生设立的一系列挑战性问题,旨在考察参赛者运用数学理论解决实际问题的能力。 2015年全国研究生数学建模竞赛的试题包括CDEF四道题目。
  • 2018E解答
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    本作品为针对2018年研究生数学建模竞赛E题的答案解析,详细探讨了问题背景、模型构建及求解方法,并提出创新性的解决方案。 2018年研究生数学建模E题的答案可以参考一下。
  • 指派
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    本论文探讨了指派问题在数学建模中的应用,通过实例分析展示了如何运用线性规划方法解决实际生活与工作场景中的人力资源最优分配问题。 问题描述:有若干个人计划完成若干项工作,其中表示第一个人完成第i项工作的收益值。现要求找出一种指派方式,使得每个人恰好完成一项工作,并且总的工作收益最大。
  • 房价
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    本研究探讨了运用数学模型分析和预测房价波动的方法,结合实际案例,深入剖析影响房价的关键因素,并提出基于数据驱动的解决方案。通过建立多元回归、时间序列等模型,我们旨在为房地产市场参与者提供科学决策依据,助力实现房产市场的健康稳定发展。 在解决房价模型问题的过程中,我们运用了多元线性回归模型和蛛网模型来分析相关变量,并最终确定影响房价的主要因素为生产成本和供需关系。此外,我们也对房价的形成、演化机理以及房地产投机进行了深入细致的研究。