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2017年全国竞赛D题优秀论文

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简介：
该论文为2017年全国竞赛D题的优秀作品，深入分析并解决了特定问题，展示了作者团队扎实的专业知识和创新思维，在众多参赛作品中脱颖而出。 本段落探讨了工厂巡检路线的排班状况及优化问题，在确保工厂正常运行的前提下，通过减少人力资源来提高工人生产力，并使每位工人的工作量尽可能均衡。研究确定了合适的巡检人员数量，并制定了相应的工作时间表和工作路线图。 对于第一个问题，我们以最短时间为目标函数建立了多目标优化模型，并利用0-1规划进行构建。借助Excel和LINGO软件运行该模型并结合人工数据整理后得出，在每班安排5名工人进行巡检是最为理想的选择。具体的巡检时间和路线详见表6-1至表6-5以及图6-2至图6-5。

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  • 2017年全国竞赛D题优秀论文
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    该论文为2017年全国竞赛D题的优秀作品，深入分析并解决了特定问题，展示了作者团队扎实的专业知识和创新思维，在众多参赛作品中脱颖而出。 本段落探讨了工厂巡检路线的排班状况及优化问题，在确保工厂正常运行的前提下，通过减少人力资源来提高工人生产力，并使每位工人的工作量尽可能均衡。研究确定了合适的巡检人员数量，并制定了相应的工作时间表和工作路线图。 对于第一个问题，我们以最短时间为目标函数建立了多目标优化模型，并利用0-1规划进行构建。借助Excel和LINGO软件运行该模型并结合人工数据整理后得出，在每班安排5名工人进行巡检是最为理想的选择。具体的巡检时间和路线详见表6-1至表6-5以及图6-2至图6-5。
     
  • 2019年全国竞赛D题优秀论文.zip
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    该文档包含2019年度全国竞赛D题的优秀参赛论文，展示了学生在特定问题上的创新思考和高水平解题技巧。适合相关专业的学习者参考研究。文档类型为压缩文件，内含PDF格式的获奖作品。 2019国赛D题优秀论文.zip
     
  • 2019年全国竞赛D题和E题的优秀论文
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    该文集收录了2019年度全国竞赛中针对D题和E题所评选出的优秀参赛论文，展示了参赛者们对于复杂问题的创新思考与解决方案。 D001-D005-D013-D048.pdf E003-E008-E026-E038.pdf
     
  • 2009年全国数学建模竞赛D题优秀论文
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    本论文为2009年全国数学建模竞赛D题的获奖作品，深入探讨并解决了特定实际问题，通过建立合理的数学模型和算法，提供了创新性的解决方案。 这段文字包含了2009年全国数学建模竞赛D题的部分优秀论文。
     
  • 171、2017年全国竞赛（题目及优秀论文）-2020.07.01.rar
    优质
    该资源包含2017年度全国竞赛的所有问题陈述与精选优秀论文，截止更新日期为2020年7月1日。非常适合参赛者参考学习。 2017年国赛题目及优秀论文（截至2020.07.01）
     
  • 2017年全国数学建模竞赛优秀论文
    优质
    本论文集收录了2017年度全国大学生数学建模竞赛中的获奖作品，展示了参赛者运用数学方法解决实际问题的能力和创新思维。 该文档是数学建模2017年高教杯的优秀论文，仅供交流学习使用。
     
  • 2017年全国数学建模竞赛优秀论文
    优质
    该文集收录了在2017年度全国数学建模竞赛中脱颖而出的优秀论文。每篇论文均展示了参赛者们对复杂问题的独特见解与创新解决方案，体现了当代大学生卓越的数学应用能力和团队合作精神。 2017年全国大学生数学建模竞赛的优秀论文均为获奖作品，主要涵盖了A题和B题。
     
  • 2020年全国竞赛C题优秀论文
    优质
    该文为2020年全国竞赛C题的优秀获奖作品，通过深入分析和严谨建模，在众多参赛作品中脱颖而出，展示了作者团队卓越的问题解决能力和创新思维。 这篇论文主要探讨了在2020年国赛C题中如何运用多种机器学习方法进行中小微企业信贷决策的研究。论文的核心目标是建立有效的风险评估模型和信贷策略，以优化银行的收益。 1. **数学建模**： - **线性优化模型**：论文建立了以银行收益最大化为目标的线性优化模型，用于确定对每个企业的放贷金额、利率和期限。这种方法确保了银行在风险可控的情况下实现利润的最大化。 - **熵权法**：这是一种确定权重的方法，用于量化分析中小微企业的信贷风险，其中包含了企业的实力（盈利能力、债偿能力和发展能力）以及信誉。 - **TOPSIS法**：此方法将各种影响因素结合计算出信贷风险的量化值，并与信誉评级契合度高达94.2%。 2. **机器学习模型**： - **二元逻辑回归**：用于构建违约概率函数，预测企业违约的可能性，准确率为93.4%。 - **KNN、SVM、XGBoost、朴素贝叶斯、神经网络和随机森林**：这些是用于对企业信誉进行评级的不同分类模型。通过F1-score评估选择了预测效果最好的神经网络模型。 3. **遗传算法**： - 遗传算法被用来优化线性优化模型的求解过程，以找到最优的信贷策略。 4. **信贷风险和策略**： - 对于问题一，论文给出了具体的信贷策略数据（如放贷总额、预期收益及客户流失率）。 - 对于问题二和三，通过调整模型并考虑不同场景（无信誉评级或疫情冲击），展示了如何调整信贷策略以应对变化的环境。 5. **灰色系统模型**： - 用于预测企业在没有突发因素影响下的收益，并对比实际数据计算新冠疫情对各行业收益的影响，进而调整信贷策略。 6. **突发因素影响分析**： - 论文特别关注了新冠病毒疫情对企业经营和银行信贷策略的影响。通过对不同行业的受影响程度进行分析，帮助银行更好地评估放贷风险并作出相应调整。 7. **总结与关键概念**： - 通过多目标线性优化模型、风险量化及机器学习模型等工具，论文为企业信贷风险评估和银行信贷策略提供了详尽的框架，并展示了这些方法在解决实际问题中的应用价值。 总的来说，这篇论文展示了如何运用数学建模和技术手段来应对中小微企业的信贷决策挑战，在复杂的金融环境中为银行的风险管理提供理论支持与实践指导。
     
  • 2018年全国竞赛A题优秀论文
    优质
    该文为2018年全国竞赛A题优秀论文，深入探讨了具体竞赛题目中的数学建模问题，提出了创新性的解决方案，并获得了评委的高度评价。 18年国赛数学建模A题优秀论文，取自大学生数学建模官网。
     
  • 2017年全国大学生数学建模竞赛国赛优秀论文
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    本篇论文为2017年全国大学生数学建模竞赛国赛中的优秀作品，展示了作者团队在解决实际问题中运用数学模型和编程技巧的能力。该文深入分析了竞赛题目，提出了创新性的解决方案，并通过严谨的数学推导与论证支持其有效性。 2017年全国大学生数学建模竞赛的国赛优秀论文包括获得一等奖的ABCD四类题目共18篇。