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报童问题的数学建模与代码实现

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简介:
本项目探讨经典的报童问题,通过建立数学模型来优化日报销售策略,并利用编程语言进行模拟和求解,旨在找到利润最大化的订货量。 数学建模中的报童问题是一个典型的例子,它既简单又容易理解。

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客服
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    本项目探讨经典的报童问题,通过建立数学模型来优化日报销售策略,并利用编程语言进行模拟和求解,旨在找到利润最大化的订货量。 数学建模中的报童问题是一个典型的例子,它既简单又容易理解。
  • 利用Matlab进行解决
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    本项目运用MATLAB软件针对经典报童问题建立优化模型,通过编程实现成本、收益等关键参数分析,寻求最优订货策略,以最小化损失并最大化利润。 版本:matlab2019a 领域:数学建模 内容:基于Matlab实现报童问题 适合人群:本科、硕士等教研学习使用
  • 】利用Matlab解决 上传.zip
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    本资料探讨如何运用MATLAB编程来解决经典的“报童问题”,通过建立数学模型优化决策,实现利润最大化。 版本:MATLAB 2014/2019a,包含运行结果。 领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 内容:标题所示的项目介绍,详情可查看主页中的博客文章。 适合人群:本科和硕士等科研教学学习使用。 博主简介:热爱科研工作的MATLAB仿真开发者,在修心与技术上同步精进。如有相关合作意向,请通过私信联系。
  • 蠓虫
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    本实验报告探讨了在数学建模中应用统计学方法解决蠓虫分类的问题,通过建立模型和数据分析,提高了蠓虫种类识别的准确性。 自己写的蠓虫问题实验报告,用MATLAB中最简单的方法解决这个问题。
  • 2013年B第一
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    这段代码是针对2013年数学建模竞赛B题的第一问而设计和开发的解决方案。它详细地展示了如何运用编程语言解决实际问题中的具体数学模型,为参赛者提供了宝贵的参考实例。 2013年数学建模第一问的代码已调试好,只需更改路径即可运行。
  • MATLAB中
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    本简介介绍如何在MATLAB中实现经典的报童模型,探讨其库存管理和风险规避策略,并通过实例分析优化订购数量以最大化利润。 使用MATLAB编写的实现报童问题模型仿真的M文件,包含GUI用户界面。
  • 2013年B第一
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    这段代码是为了解决2013年数学建模竞赛B题的第一部分问题而编写。它展示了如何通过编程解决实际中的复杂数学建模挑战,提供了一种有效的解决方案方法和实现途径。 2013年数学建模B题附件1代码包含了用于解决该题目所需的相关编程实现。这段代码旨在帮助参赛者理解和构建模型的算法框架,以便更好地完成比赛任务。
  • 自习室
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    《数学建模与自习室问题》探讨了如何运用数学模型优化和解决大学校园内自习室座位资源分配不均的问题,通过建立合理的预约系统、评价体系及动态调整机制等方法,旨在为师生提供更加高效便捷的学习环境。 数学建模是一种利用数学方法解决实际问题的手段,在教育领域常用于优化资源分配、提高效率等方面。在大学自习室管理的问题上,通过应用数学模型来减少电力浪费并满足学生的需求。 0-1整数规划是线性规划的一种特殊形式,决策变量只能取两个值:0或1,代表某个事件是否发生。在这个问题中,使用0-1变量决定每个教室的开放状态——如果一个教室开放,则该变量为1;否则为0。 LINGO软件是一款专门用于求解优化问题的应用程序,包括线性规划、整数规划和非线性规划等类型的问题。在本案例中,它被用来解决建立的0-1整数规划模型,并找到最小化电力消耗的最佳教室开放方案。 目标函数是数学建模中的关键要素,旨在达到最大化或最小化的特定目的,在自习室问题上可能意味着平衡学生需求与用电量之间的关系以实现最优解。约束条件则包括自习室座位数量、灯管数目以及每盏灯的功率等限制因素,确保解决方案的实际可行性。 对于第一个问题而言,模型综合考虑了学生的满意度和电力节约,并通过预处理数据建立目标函数及0-1规划模型后利用LINGO求解得到最优方案。而在后续的问题中(即第二与第三个问题),则进一步将教室开放的顺序以及不同条件下的资源分配纳入考量范围,在这些情况下调整优化的目标函数和约束条件,再次运用LINGO软件寻找新的解决方案。 完成数学建模之后,对模型进行改进说明及适用性分析至关重要。这包括评估其合理性、识别潜在提升空间,并提高模型准确性和实用性方面的能力。在处理大学自习室问题时可能需要考虑的因素还包括教室的使用频率、季节变化影响电力需求的方式以及引入节能设备的可能性等,以增强模型适应性和推广度。 通过利用0-1整数规划和LINGO软件解决大学自习室管理中的用电优化难题,并通过对模型进行建立与改进来实现资源高效配置及节约目标。同时强调了理论结合实践的重要性及其在不同情境下的灵活性和可扩展性特征。
  • 垃圾运输求解及源
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    本项目专注于通过数学模型解决城市垃圾运输难题,并提供相应的算法和源代码,以优化路径规划和资源分配。 某城区共有37个垃圾集中点,每天需要将这些地点的垃圾运回位于第38号节点的垃圾处理厂。现使用载重量为6吨的运输车进行作业,每个集中的垃圾点装填时间需10分钟;每辆运输车平均行驶速度为40公里/小时(夜间工作时无塞车现象)。假设每台车辆每天的工作时间为4小时。运输费用方面,重载情况下按2元/吨·公里计算,空载状态下则按照0.5元/公里的标准收费,并且假定街道方向与坐标轴平行。 任务包括: 1. 如何安排调度这些6吨的运输车(具体需要多少台车辆及每辆车的工作路线和运营成本); 2. 需要配置多少辆铲车,以及它们各自的行走路径及其相应的运营费用是多少? 3. 如果有载重量为4吨、6吨与8吨三种不同类型的运输车可供选择时,又该如何进行调度安排? 请给出合理的解决方案及计算程序。
  • 2023年国赛BPython
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    本简介讨论了2023年数学建模国赛B题中Python语言的应用与实践。分享了针对该题目设计的算法模型及其实现代码,旨在帮助参赛者掌握高效解决实际问题的方法。 【作品名称】:2023年数学建模国赛B题代码(python 实现) 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】: 问题一 结果存储于q1_result.xlsx文件,由q1.py代码生成。 问题二 结果存储在q2_result.xlsx中,由q2.py代码计算生成。