改进logit多路径分配模型及其求解算法研究
MATLAB PowerSystems demo (模型理解任务分配：1-3+兴湘自动化)
实验1 MATLAB仿真平台熟悉2（学时）实验2 动态仿真集成环境-Simulink熟悉（任务分配附后）2（学时）实验3 SPWM仿真实现2（学时）实验4 电机建模与仿真2（学时） 《系统仿真》实验2 各班同学具体任务分配 MATLAB/SIMULINK/ power system demo理解要求： （1）理解模型个各组成模块（反推导出数学公式）； （2）应用场合； （3）根据实际生产现场，进行相关仿真实验； （4）对实验结果进行分析(含使用FFT Analysis During Simulation分析输入输出谐波)； （5）根据中国国情进行模型修改(如将电网交流电压从60Hz, 110V改为50Hz, 220V) （6）写上班级、学号、姓名。A4排版，检查无误后，打印，交纸质件1份，电子文档1份，由各班课代表汇总，11周交任课老师。 （7）其他3个实验 FFT Analysis During Simulation频谱分析工具大家共用（分析输入输出谐波） P.Dahler, ABB? Turgi
1. Switching an Inductive Circuit Using a Breaker With no Snubber 10自动化1 石惠文潘亚辉 This example illustrates the Ideal Switching device solution method of the Powergui block. G. Sybille (Hydro-Quebec) 2. Steady-State Analysis of a Linear Circuit 10自动化1 金紫君卢佩 This demonstration illustrates use of the Powergui and Impedance Measurement blocks to analyze the steady-state operation of a linear electrical circuit G. Sybille (Hydro-Quebec)
人力资源配置优化模型
xxxx实验论文报告 系（院）：统计与数学学院 专业：经济学 班级：经基10-1 学号： 20100500xx 姓名： xxx 课程名称：数学建模 实验时间： xxxxxx 指导教师： xx老师 云南财经大学教务处制
用lingo求解人力资源的优化配置问题 摘要 随着中国企业的发展，缺乏科学合理的布局和人力资源配置管理是目前不少小型企业进一步发展的主要障碍。针对这一情况，本文关注企业人力资源配置与企业的最大利润之间的关系，在企业的人力资源配置方面，就如何更有效的提升人力资源配置的效率与企业的利益，本文进行了一些初步的建模研究。 对于该人力资源配置问题，要求如何合理地分配现有的技术力量，使公司每天的直接受益最大，同时人员的分配要满足一定的结构约束条件。在此情况下，通过建立模型，用lingo程序求解有约束的线性规划问题。针对不同的客户要求，首先进行模型假设，然后建立具体的模型进行求解。求解出来的结果再进行灵敏度分析，从而进一步确定当目标函数的利润系数和约束右端项发生小的变化时，最优基和最优解、最优值如何变化。 最后，根据模型假设，联系实际情况，对该模型进行一定的优化改进处理，从而达到更适合现实人员配置情况的目的，进而使该模型在现实中得到推广。 [关键词]：（人力资源模型利润最大lingo 灵敏度最优解)
一、问题重述 “PE公司”是一家从事电力工程技术的中美合资公司，现有41个专业技术人员，其结构和相应的工资水平分布如表1所示。 表1 公司的人员结构及工资情况 工作在现场完成；另外两项是工程设计，分别在C和D地，主要工作在办公室完成。由于4个项目来源于不同的客户，并且工作的难易程度不一，因此，各项目的合同对有关技术人员的收费标准不同，具体情况如表2所示。 表2 不同项目和各种人员的收费标准 为了保证工程质量，各项目中必须保证专业人员结构符合客户的要求，具体情况如表3。 表3 各项目对专业技术人员结构的要求 （1）表中“1～3”表示“大于等于1，小于等于3”，其它有“～”符号的表示相同的意义。 （2）项目D，由于技术要求较高，人员配备必须是助理工程师以上，技术员不能参加。 （3）高级工程师相对稀缺，而且是保证质量的关键，因此，各项目客户对高级工程师的配备有不少于一定数目的限制。各项目对其他专业人员也有不同的限制或要求。 （4）各项目客户对总人数都有限制。 （5）由于C、D两项目是在办公室完成，所以每人每天有50元的管理费开支。 （6）由于收费是按照人工计算的，而且4个项目总共同时最多需要的人数是10＋16＋11＋18＝55，多于公司现有的人数41。因此需要解决的问题是：如何合理地分配现有的技术力量，使公司每天的直接受益最大？写出相应的论证报告。
交通路径分配
总结 1、排版较好，建模思路清晰，过程合理，结论明确。 2、速度和车流量如果用反比例函数，操作过程会更简单 点。 3、小标题前的空格最好能保持一致，其他没什么问题。
交通量优化配置的非线性规划模型 摘要 本文针对两点之间的交通量优化配置问题，利用非线性规划建立了最优化行驶方案的模型，使交通流量达到最优化配置以解决部分由流量不均而导致的交通堵塞问题。 问题一中，将车辆的有效行驶路径定义为向右向下行驶的路径，基于此建立有效路径搜索算法并求解得7条有效路径。分别为路径一：1->2->3->4->7->0；路径二：1->2->3->6->7->0；路径三：1->2->3->6->10->0；路径四： 1->2->5->6->7->0；路径五：1->2->5->6->10->0；路径六：1->2->5->9->10->0；路径七：1->8->9->10->0。 问题二中，假设车子单辆行驶且所有有效路径都被利用，首先建立密度与速度、速度与路段车辆数的基本函数，并由此得到各路段行驶时间关于各路段车辆数的模型。按优化方案中要求各条路径行驶时间最短的目标，并且以每条路径耗时相等和各节点总流入车辆数与总流出车辆数相等为约束条件，建立非线性规划模型。 问题三中，基于问题二中建立的模型，根据已知的车辆数条件，并对最大速度、最大车辆密度和路段长度进行合理假设代入模型中，并用MATLAB编程求得近似最优分配方案：路径一1981辆；路径二1000辆；路径三611辆；路径四1379辆；路径五819辆；路径六28辆；路径七4182辆。 在上述模型中，仅考虑了路段单位长度车辆数对速度的影响，而忽略了横向路段宽度对通行速度的影响，且实际生活中有效路径往往不会被同时利用。由此本文又考虑了路段最大车流量，并引入了美国BPR函数，得到路段出行时间关于实际车流量的函数，并以各条路径行驶时间最短为目标，根据用户均衡分配原理，以流量平衡为约束条件，建立一个非线性规划模型，并对路段最大车流量和路段无任何车辆时的行驶时间进行合理假设，运用Lingo软件得到一个近似最优分配方案：路径一2264辆；路径二437辆；路径三357辆；路径四2248辆；路径五325辆；路径六0辆；路径七4369辆。 关键词：非线性规划模型车流量车辆密度用户均衡分配MATLAB Lingo
资源分配 如 资金安排 数学建模
公司的投资问题 摘要 本文解决的主要问题是:公司如何利用自己有限的金融资金20亿，分别在不考虑投资风险和考虑投资风险的情况下进行高效合理的投资，使投资利润最大化风险最小化。 针对问题一，我们建立起单目标线性规划模型，利用lingo软件进行最优化求解(附录二)考虑投资风险的情况下5年末最大利润为17.41405亿元，具体投资方案见5.2中表一。 针对问题二，我们用时间序列模型和灰色预测模型分别对表2、表3的未来五年利润率进行了预测和比较。用最小二乘法在matlab中编程求解（见附录三、 四、五）得到时间序列的结果（见6.2中表二、表三）和灰色预测的结果(见见 6.2中表四、表五)。再建立起方差分析模型对两组结果进行了分析比较，时间序列模型的方差小于灰色预测模型，因此选用时间序列模型得到的风险损失率作为最终结果(见6.42中表六、表七)。 针对问题三，建立的是单目标线性规划模型，在问题一的基础上考虑了项目1的捐赠和项目5的固定可重复投资以及各项目之间的投资对利润率也会产生影响。利用lingo求解(附录六)得第五年末最大利润为32.5375亿元，具体投资方案见7.2中表八。 针对问题四，我们在问题三的基础上考虑了投资的风险。将风险和利润的双目标线性规划转变为单目标线性规划模型，lingo求解（见附录七）得5年末的利润31.46908亿元，具体投资方案见8.2中表九。 针对问题五，由于在问题四的条件下考虑到了银行的存贷款，我们上网查到当年银行的利率，建立单目标最优化模型lingo求解(见附录八)得5年末的利润为3.190736亿元，具体投资方案见9.2表十。 关键词:单目标最优化灰色预测时间序列投资决策NPV
数学建模“教你如何进行人员分配”的问题
如何进行人员分配 “A公司”是一家从事建筑工程的公司，现有41个专业技术人员，其结构和相应的工资水平分布如表1所示： 表1 人员结构及工资情况 目前，公司承接4个工程项目，其中2项是现场施工，分别在A地和B地，主要工作在现场完成；另外2项是工程设计，分别在C地和D地，主要工作在办公室完成。由于4个项目来源于不同客户，并且工作的难易程度不同，因此，各项目的合同对有关技术人员的收费标准不同，具体情况如表2： 表2 不同项目和各种人员的收费标准 为了保证工程质量，各项目中必须保证专业人员结构符合客户的要求，具体情况如表3所示： 表3 各项目对专业技术人员结构的要求
说明： （1）项目D，由于技术要求较高，人员配备必须是助理工程师以上，技术员不能参加； （2）高级工程师相对稀少，而且是保证质量的关键，因此，各项目客户对高级工程师的配备要求不能少于一定数目的限制。各项目对其他专业人员也有不同的限制或要求； （3）各项目客户对总人数都有限制； （4）由于C，D两项目是在办公室完成，所以每人每天有50元的管理费开支； 由于收费是按人工计算的，而且4个项目总共同时最多需要的人数是10+16+11+18=55，多于公司现有人数41，应如何合理地分配现有的人员力量，使公司每天的直接受益最大？
2011年高教社杯全国大学生数学建模竞赛选拔赛 题目如何进行人员分配 摘要 人力资源管理是一个公司进行人力资源分配的重要工作，合理地安排人力资源，能够为企业带来最大的经济效益。公司不只要对现有的人员进行任务分配，还要使公司的人力资源结构保持一个科学的比例。本模型旨在为A建筑公司提供一个良好的人员分配方案，达到公司获利最大的目的，以及怎样在以后的人员招聘中使人力资源结构保持一个良好的比例。在公司现有的情况下，通过分析各种影响因素，排除掉一些不必要的干扰因素，运用整数线性规划和分支定界法的知识建立数学模型，并使用LINGO软件进行编程求解，得出公司人员分配的最佳方案。在对本模型优缺点评价之后，根据公司可能会采取临时招聘技术人员的情况，对模型进行了改进，通过模型计算，为公司提供了一个合理的人员招聘方案。 关键字：线性规划，人员分配，最大收益，LINGO软件 目录 一、问题重述 二、问题分析 三、问题假设 四、模型建立 五、模型求解 六、结果分析 七、模型评价 八、模型改进 九、附录
规划求解解决任务分配问题
规划求解解决任务分配问题 对于不少项目主管、生产主管来说，任务分配工作是日常工作中的一个重要环节，但是很多时候，他们在分配任务时仅仅凭借了经验和感觉，很少会有人采用科学的手段来合理分配任务，以达到人尽其责、物尽其用的目的。而事实上，使用Excel的规划求解工具，并不需要花费多少时间就可以将任务分配工作进行科学合理的规划安排，可以最大限度的利用现有的人力物力资源来提高完成工作任务的效率。 在实际工作中，任务分配问题主要研究如何将一些具体的任务分配给合适的人员或设备，使得完成总任务的开销最少。考量任务开销的标志通常有任务完成时间或完成任务所需的经济成本。 与物资调运问题类似，任务分配问题也存在着任务大于、等于或小于完成对象的情况，下面分三种情况分别介绍使用Excel规划求解来解决的方法。 等额任务分配 任务分配问题与物资调运问题有些相似，但任务分配问题有个特点，就是在同一个任务完成周期内，每个人（每台设备）只能进行一项任务，并且每一项任务也只能分配给某一个人（某一台机器），其中只存在一一对应的关系，而不存在同一个人完成多项任务、或者同一个任务分割成多个部分交给不同的人来完成的情况。这个一一对应条件是任务分配问题的逻辑基础。 某软件开发项目主管需要将某个项目中的5个独立模块的开发任务分配给5个程序员，每个程序员只能分配到1个任务。通过已有的项目开发经验和程序员对任务的评估，得到5个程序员各自完成所有模块所需时间的估算表，如图1-1所示： 图1-1 完成各软件模块所需的时间 如果单纯从谁效率高谁来做的角度出发来分配任务，那么程序员2和程序员4都最适合完成模块1，而程序员3和程序员5最适合完成模块3，但对于整个项目计划来说，需要同时考虑模块2、模块4的任务分配安排。因此，需要使用更为科学的统筹安排方法。
静态多路径分配模型程序源代码(C++程序)
静态多路径分配模型程序源代码 #include 第10章资源分配模型与线性规划 线性规划是运筹学中研究的比较早，理论上已趋向成熟并且应用广泛是解决最优化问题非常有效地工具。早在20世纪30年代末，前苏联数学家康托洛维奇首先提出了资源分配模型的线性规划，于1947年由美国人丹茨格提出了线性规划的单纯算法，较好的解决了线性规划的求解问题，从而奠定了线性规划作为一门学科的基石。 线性规划研究的对象大体可分为两大类： （1）在现有的人、财、物等资源的条件下，研究如何合理的计划、安排，可使得某一目标达到最大，如产量、利润目标等。 （2）在任务确定后，如何计划、安排，使用最低限度的人、财等资源，去实现该任务，如使生产成本、费用自小等。 （3）线性规划中研究的问题要求目标与约束条件函数均是线性的，并且只有一个目标函数。在经济管理问题中，大量的问题是线性的，有的可以转化为现行的，从而线性规划有着极大地应 用价值。 §10.1 线性规划问题 在经济管理中，经常遇到一类如何合理的使用有限的劳动力、设备、资金等资源，异化的最大的效益的问题。 例 1 某工厂生产甲、乙两种产品，生产这两种产品要消耗某种原料。生产每吨产品所需要的原料量及所占设备时间，见表10-1.该厂每周所能得到的原料为16吨，每周设备能多开15个台班，且根据市场需要，甲种产品每周产量不应超过4吨。已知该厂生产每吨甲、乙两种产品的利润分别为15万元及6万元。问：该厂应如何安排两种产品才能是每周获得的利*最大？ 简历数学模型社该厂每周安排生产甲种产品的产量为x1吨，乙种产品为x2吨，则每周所能获得的利润总额为z=15x1+6x2（万元）。但生产量的大小要受到原料量技术倍的限制及市场最大需求量的制约，即x1，x2要满足一下一组不等式条件： 3x1+2x2≤16， 5x2+x2≤15，（10—1） x≤4， 此外，产品x1，x2还应是非负的数： x1≥0，x2≥0. （10—2） 因此从数学角度看，x1，x2应在满足资源约束（10-1）及非负约束（10-2）条件下，使利润z取最大值： Max z=15x1+6x2. （10—3） 经过以上分析，可将一个生产安排问题抽象为满足一组约束条件下，寻求变量x1，x2，使目标函数达到最大值得一个线性规划。 同样，在经济生活中为了达到一定的目标，应如何组织生产，或合理安排工艺流程，或调整产品的成分等，以使消耗为最少，一下给出一个求目标函数最小化的线性规划问题。 例2某公司需要生产某产品，需要Ⅰ，Ⅱ两种原料至少35吨，其中原料Ⅰ至少购进10吨。但由于Ⅰ，Ⅱ两种原料的规格不同，各自所需的加工时间也是不同的，加工每吨原料Ⅰ需要2个小时，加工每吨原料Ⅱ需要1小时，而公司总共有60个加工小时。又知道每吨原料Ⅰ的价格为4万吨，每吨原料Ⅱ的价格为6万元，试问：在满足生产需要的前提下，在公司加工能力的范围内，如何购买Ⅰ，Ⅱ两种原料，是的购进成本最低？ 1 前言 1.1 课题研究背景 随着市场经济的全球化，企业市场竞争变的越来越激励，为了生存，企业的生产规模在不断的扩大，而生产过程中的分工也越来越细，这就要求生产组织对资源分配要有高度的计划性、合理性和经济性，在追求整体的生产效率和效益的同时，也要不断的追求生产成本的最低性。要想达到这样的目的，就要求企业要充分利用现有的人力资源，提出出最经济、最合理的任务分配方案，以减少成本、降低浪费、提高经济效益为目的，才能让企业在经济全球化进程中立于不败之地。 运筹学是一门应用分析、量化、优选的方法对经济管理系统中的人、财、物等资源进行统筹安排的学科，它能为决策者提供有定量依据的最优方案，以实现最有效的管理。运筹学前期必修课程包括微积分、线性代数、概率论与数理统计等基础理论知识，在实际应用中，运筹学涉及的面也是很广的。可以说，运筹学是软科学中“硬度”较大的一门学科，兼有逻辑的数学和数学的逻辑的性质，是现代经济管理科学中的基础理论和一种不可缺少的方法、手段和工具；它是抽象的数学理论与丰富多彩的实践相结合的“桥梁”；它为从事生产社会实践和应用科学研究领域的工作人员提供了一套完整的数学方法，也为从事数学等理论研究的科研人员提供了广阔的应用领域。运筹学从确定目标、制定方案、建立模型、制定解法都有一整套严密科学方法。 自二战以来，国内外有很多国家都利用运筹学来解决本国的实际问题，在此过程中为各国节省了大量的人力、物力、财力等资源。在这个过程中运筹学也得到了许多的发展和研究，现阶段国内外很多公司都能很好地运用运筹学来解决任务分配问题以及其他问题。 从21世纪的发展战略上来看，势必将是计算机的时代。各个领域都将会越来越依赖社会的整体科技创新能力和由此派生出来的知识经济，随着计算机的不断发展，人们逐渐地将计算机知识运用到其中。许多的问题都是依靠科学来建模，而用计算机来对模型进行求解。本次设计就是用运筹学的知识建立的一个任务分配的模型，在掌握数据结构及其算法的基础上，将数据由VB向VC++转变，并在VC++6.0中实现最佳任务分配模型程序的设计和运行。 在国外，有很多大公司都将运筹学建模能力与计算机语言结合起来，实现了对现有的资源优化配置和任务的合理分配，从而实现了企业的理想目标。 新中国成立后，我国对运筹学也开始逐渐注重，并用运筹学知识为我国解决了许多在管理、决策方面的问题，特别在解决多任务分配问题上，为决策人员节省了宝贵的时间，为企业节省了大量的资源。虽然近几年，运筹学在我国发展比较快，但在运用和解决问题的能力上我们还与发达国家存在一定的差距。比如资源的优化配置程度 VI模型解决基于路径的UE交通分配问题 在静态交通流分配问题的研究中，配流原则主要为Wordrop提出的第一、第二原理，满足Wordrop第一原理的交通流状态称为用户均衡（User Equilibrium，简称UE）。静态用户均衡交通分配理论作为现代交通运输系统的重要理论之一，采用变分不等式模型来解决分配问题日益成为国际上的研究热点。文章采用变分不等式模型解决基于路径的UE交通分配问题，最终得到最优的交通配流。 标签：用户最优；变分不等式；交通分配 1 变分不等式的概念 Hartman-Stampacchia变分不等式是指求x*∈k，使得 （1） 其中k∈Rn为一非空闭凸集，F（x）：k→Rn是一连续映射。变分不等式（1）是20世纪60年代中期Hartman、Stampacchia等人在创建变分不等式理论的基础时提出和研究的第一个变分不等式，它在经济数学、对策论、最优化理论及网络平衡模型中有着广泛而重要的应用[1]。 公式（1）与数学规划之间的联系一开始就受到很大重视。当F（x）为一凸函数的梯度时，显然式（1）可以转化为一等价的可微数学规划问题，Carey详细论述了这一关系在经济平衡中的应用。一般非对称情况下式（1）不再有上述意义下的最优化等价表示。 Fukushima 1992年通过引进正则化方法给出了式（1）的一种可微最优化等价表示；T. Larsson和M. Patriksson 1994年又给出了更一般的一类可最优化等价表示，从而从理论上回答了式（1）与可微数学规划之间的关系，并依此给出了相应的式（1）的优化解法。我们发现建立变分不等式与对策规划之间的联系有利于实际问题的模型建立与求解分析[2]。 2 基于路径的UE交通分配 对众所周知的平衡交通网络问题一般有方式来解决，一种是基于网络路径流量，另一种是基于网络路段流量。因此，解决方法可以大致分为两类运行的解空间算法。传统的解决问题方法是基路段的算法，基于路径的方法也有所考虑。我们相信，选择基于路径流量为变量有以下几个原因。一个主要的原因是解决交通分配问题的路径流动空间自动为所有的路由路径提供了平衡流量。基于路段流量的算法，而是需要提供的程序来产生一个平衡路径流量。另一方面，有许多应用程序路径流量的解决方案都需要输入，如始发地/目的地（即O/D）矩阵估计和尾气排放分析。 (2005) 西安交通大学对具有排队的多模式动态交通分配问题及其相关应用进行研究。本文对动态交通分配模型发展进行了介绍和总结，并详细讨论了模型中的路段动态函数、流量传播约束、FIFO等相关特性。 将单一交通模式的点排队路段动态模型扩展到多模式动态路段模型，并且证明了各种模式的路段行程时间函数合乎模式内的FIFO特性，以及在拥挤情况下各模式车辆的速度收敛特性。 将多模式随机动态同时的路径与出发时间选择平衡条件描述为变分不等式问题，提出了两个不同的算法用于求解变分不等式问题： 算法一是基于路段的算法，这个算法给出了基于logit的同时的路径与出发时间选择的随机动态网络配载方法，并证明了这个方法的正确性； 算法二是基于路径的启发式算法。仿真试验验证了模型以及两个算法的有效性。提出了多模式多用户动态交通分配模型，用于评估ATIS对不同模式出行者和交通系统的影响。将每一模式的出行者分为两类：一类是装配ATIS的出行者，另一类是未装配ATIS的出行者。由于所能获得的交通信息质量的差异，他们将遵循不同的动态用户平衡条件。同时，每一种模式出行者在选择路径和出发时间时，不但考虑出行费用和进度延误费用的影响，而且还考虑油耗费用的影响。将多模式多用户动态用户平衡条件描述为统一的变分不等式问题，利用对角化算法计算相应的平衡流量状态，并通过仿真试验验证了模型与算法的有效性。使用nested-logit模型模拟ATIS的市场渗透率与服从率，模型的上层模拟了驾驶小汽车出行者的购买行为(市场渗透率)，底层主要描述了装配ATIS设备的小汽车出行者的服从行为(服从率)。设计了固定点算法计算ATIS的平衡市场渗透率与服从率。并在简单的路网上进行了仿真研究，结果证明算法与模型是正确和有效的。提出了组合模式动态交通分配模型，模型中假设有两类出行者：一类是纯模式出行者，他们自己驾驶小汽车完成一次出行。另一类是组合模式出行者，在其一次出行的第一部分是自己驾驶小汽车完成的，剩余部分是乘公交车完成的。使用nested-logit模型模拟出行者的复杂出行选择行为。将各种不同的选择行为描述为一个变分不等式问题。并给出了启发式算法求解相应的变分不等式问题。最后，利用仿真研究验证了模型与算法的有效性。 交通分配： (2005)所谓交通分配是指按照一定的原则，将各OD (Origin-Destination)对间的出行量分配到具体的交通网络上去，从而得到各路段的交通量，以判断各路段的负荷水平。近半个世纪以来，国内外学者对交通分配问题进行了大量的研究，提出了不少交通流分配模型与软件。总体来看，这些模型可以分为两大类: 平衡分配模型：遵循War drop用户最优(UO, User Optimum)准则或系统最优(SO, System Optimum)准则。它们或者使得个别交通参与者的出行费用最低，或者使得交通网络上所有出行者的总出行费用最低。 非平衡分配模型：运用启发式解法或其他近似解法的分配模型则统称为非平衡分配模型，如全有全无分配模型、容量受限分配模型、多路径概率分配模型、随机分配模型和嫡分配模型等。 静态模型不能反映交通流的时变特性，相反，动态交通分配考虑了交通需求随时间变化和出行费用随交通负荷变化的特性，能够给出瞬间的交通流分布状态。 DTA（Dynamic Traffic Assignment） 所谓动态交通分配, 就是将时变的交通出行合理分配到不同的路径上, 以降低个人的出行费用或系统总费用。动态交通分配是在交通供给状况以及交通需求状况均为已知的条件下, 分析其最优的交通流量分布模式, 从而为交通流管理、动态路径诱导等提供依据。 交通供给状况：网络拓扑结构、网段特性、既定控制策略等。 目录 一、问题重述 (2) 二、符号说明 (2) 三、模型假设 (3) 四、问题分析 (3) 五、模型建立与求解 (4) 六、模拟程序设计 (6) 七、误差分析 (7) 八、模型的应用 (7) 九、模型评价 (7) 十、小结 (8) 十一、参考文献 (10) 一、问题重述 某储蓄所每天的营业时间是上午九点到下午五点，根据经验每天不同的时间段所需要的服务员数量如下： 储蓄所可以雇佣全时和半时两类服务员。全时服务员每天报酬100元，从上午9;00到下午5:00，但中午12:00到下午2:00之间必须安排一小时的午餐时间。储蓄所每天可以雇佣不超过3名的半时服务员，每个半时服务员必须连续工作4小时，报酬40元。问该储蓄所应如何雇佣全时和半时两类服务员？如果不能雇佣半时服务员，每天至少增加多少费用？如果雇佣半时服务员的数量没有限制，每天可以减少多少费用？ 二、符号说明 y1,y2,y3,y4,y5——————1:00至2:00为x2.半时服务员从9:00至1:00以 小时为单位的人数； x1————————————12:00至1:00为为全时服务员人数； x2————————————1:00至2:00为为全时服务员人数； 三、模型假设 1.题中所给的数据是在微小的范围内变化的数据。 2.所给的数据基本上有效。 3.目标函数就是所求的资源分配方案。 四、问题分析 本问题是一个资源决策分配的最优化问题数学模型。主要是针对根据不同的报酬雇佣全时与半时服务员的如何分配问题, 首先应定义了相关的决策变量，对不同的条件约束,列出对应的目标函数,利用相关的工具进行操作,最后对结果进行分析. 问题的关键 1. 定义相关的决策变量. 列出目标函数。 2. 转化为定量说明。 3. 列出目标函数。 （1）分析问题，收集资料。需要搞清楚需要解决的问题，分析有可能的情况。 （2）建立模拟模型，编制模拟程序。按照一般的建模方法，对问题进行适当的假设。也就是说，模拟模型未必要将被模拟系统的每个细节全部 考虑。模拟模型的优劣将通过与实际系统有关资料的比较来评价。如 果一个“粗糙”的模拟模型已经比较符合实际系统的情况，也就没有 必要建立费时、复杂的模型。当然，如果开始建立的模型比较简单， 与实际系统相差较大，那么可以在建立了简单模型后，逐步加入一些 原先没有考虑的因素，直到模型达到预定的要求为止。编写模拟程序 之前，要先画出程序框图或写出算法步骤。然后选择合适的计算机语 言，编写模拟程序。 第三章交通量预测 3.1 交通量预测思路及方法 3.1.1 概述 本项目作为省道S202的一段，本段路线起点位于涡阳县石弓镇与淮北交界处，原S202桩号为K78+650，经涡阳县石弓镇、龙山镇，于K104+500进入涡阳县城区规划外环线、于K126+000与原S202重合，后经楚店镇、利辛县张村镇、汝集镇、王人镇，终点在王人镇与阜阳交界处，路线总体呈南北走向，本项目不仅是沟通淮北市、阜阳市及亳州沿线地区纵向联系的经济干线公路，同时也是河南、山东等省南下的重要干线公路。项目的建设对加快涡阳县城镇体系建设、经济发展布局、加强亳州市内部各县市和周边地区的联系发挥着极其重要的作用。 亳州市是安徽省省辖市，位于皖西北边陲，黄淮平原南端，西北与河南省接壤，西南与阜阳市毗连，东与淮北市、蚌埠市相倚，东南与淮南市为邻。亳州市是皖北地区的老工业基地，拥有机械制造、酿酒、卷烟、医药、纺织、食品、化工、建筑建材、印刷等十几大门类。亳州市是全国重要的药材、商品粮、优质棉、优质烟、优质茧生产基地，拥有药材、酿酒、果蔬、烤烟、畜禽、蚕桑等资源和经济优势，地方名特优产品较多。从商城王建都开始，是一座具有三千多年历史的文化古城。1986年撤县建市，同年成为国家历史文化名城。亳州是中国优秀旅游城市。 亳州交通便捷，陆水空均为重要枢纽。 【铁路】亳州市内现有京九铁路、徐阜铁路穿境而过，正在规划的商杭客运专线、郑蚌铁路（淮海铁路）、禹亳铁路也将贯穿亳州。亳州境内现有亳州站、涡阳站和正在规划建设的亳州南站、亳州北站。 【公路】目前，311、105国道和307省道在市内交叉穿过，济广（济南--广州）高速公路，南洛（南京--洛阳）高速公路，许亳（许昌--亳州）高速公路，宿永亳（宿州--永城--亳州）高速公路、济祁（济宁--祁门）高速公路纵贯全境。 【水路】亳州市内河流属淮河水系。主要干流河道有涡河、西淝河、茨淮新河、北淝河、芡河等多条河流，建有亳州大寺港、涡阳港、蒙城港、利辛港等。 【航空】2010年12月17日，合肥骆岗国际机场亳州候机楼正式运营，亳州与合肥骆岗国际机场之间也将采取开“空港快线”的方式，为当地旅客提 数学建模论文 公平分配名额问题 摘要 分配问题是日常生活中经常遇到的问题，它涉及到如何将有限的人力或其他资源以“完整的部分”分配到下属部门或各项不同任务中。分配问题涉及的内容十分广泛。当今社会为了鼓励优秀的大学生，并为国家做出贡献，会吸纳一些优秀的大学生加入中国共产党，为祖国贡献自己的力量。从个人方面来看，这是一个难得的机会加入中国共产党，不仅可以为自己今后的事业打下结实的后盾，而且也是一种光荣；从社会来看，如果是优秀的人才加入了中国共产党，将为祖国的发展做出贡献。但是由于名额有限，所以尽可能广纳贤才。例如：本文主要解决的问题是入党积极分子,以满足各班的需求和公平的分配。因此，我们要通过建立数学模型来确定一种能够使分配公平的方法来分配 为了解决这一问题，我们就得做出最佳分配计划，既满足班级需求，又使国家的利益最大化。因此，我们建立了分配模型。然后我们用辅助软件MATLAB 编程并求解最终得到结果，最后我们通过分析建模函数各个系数的变化对结果的影响得出最佳生产计划。最后我们对模型进行了评价、改进和推广，便于我们所建立的模型更好的应用到生活实际中去。 关键词： 关键词1 分配；关键词2 公平；关键词3 需求；关键词4 利益 学号：1320151116 姓名：刘青华 学号：1320151229 姓名：肖宇辉 目录 一、问题提出（问题重述） 在各个学期，学院（系）对表现优秀的学生进行考察，吸纳为入党积极分子，现在系里学生党支部有30个名额，请综合考虑各方面的因素，为30个入党的积极分子名额合理的分配到各班级中。如果学院决定临时为我系新增3个名额，应该安排到什么班级？ 二、问题分析 分配名额看似简单的问题，实际上也是一个需要认真研究分析的生活实际难题。因为如果分配的不好，将会引起班级之间的矛盾，导致系里的混乱，引发一系列的问题。针对这个问题，因此必须建立合理的分配名额，才能让大家心服口服，只有各个班级相互团结，系才能更快更好的发展。 2 模型假设 1、模型的公平定义是相同的。 2、模型所要求的公平是绝对的公平。 3、模型不考虑各系自身的要求。 4、分配到各系的名额数目均为整数。 3 4模型建立 设第i 个班的人数为i m ,已占有i x 个名额，i =1,2,3,4.....s ,当名额增加一个名额时，计 算 )1(2+= i i x x P Q 增加的一个名额分配到Q 值最大的一方。 5模型求解 对本例题，Q 值法可以从n1=n2=n3=1开始按照总名额每增加1名额计算。但对这个问题直到24的分配结果是： 班级 学生人数 学生人数的比例 30个名额的分配 Q 值 按比例分配的名额 参照惯例的结果 数学建模论文 题目：数学建模在计算机专业的应用 专业系别:电子信息与控制工程系轨道交通信号与控制姓名：金朝阳学号：14101067 指导教师：李晓玲 数学建模在计算机专业中的应用 一、摘要 本文重点分析了数学建模的特点，探讨了数学建模与计算机的之间的关系，并重点的阐述了数学建模在计算机专业中的应用。当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、做出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言，把它表述为数学式子，也就是数学模型。数学模型的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析，又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识。这种应用知识从实际课题中抽象、提炼出数学模型的过程就称为数学建模（Mathematical Modeling）。二、 数学建模的特点、面向现实生活的应用，有相关的科研背景，综合性强，涉及面广，因素关系复杂，缺乏足够的规范性，难以套用传统成熟的解决手段，数据量庞大，可采取的算法也比较复杂，结果具有一定的弹性空间，需要一定的伴随条件，许多问题得到的只能是近似解。 2、建模问题不同于理论研究，它重在对实际问题的处理，而不是深层次纯粹数学理论或者世界难题。 3、数学建模与数学试验教学的重点是高等数学与现代数学的深层应用和面向问题的设计，而不是经典理论的深入研讨和系统论证。 4、数学建模问题绝大部分来自一些具体科研课题或实际工程问题。 三、 数学建模与计算机的关系 数学建模与生活实际密切相关，所采集到的数据量多，而且比较复杂，比如 长江水质的评价和预测，银行贷款和分期付款等，往往计算量大，需要借助于计算机才能快捷、简便地完成。数学建模竞赛与以往所说的那种数学竞赛(纯数学竞赛)不同，它要用到计算机，甚至离不开计算机，但却又不是纯粹的计算机竞赛，它涉及到物理、化学、生物、医学、电子、农业、军事、管理等各学科、各领域，但又不受任何一个具体的学科、领域的限制。 数学建模过程需要经过模型假设、模型建立、模型求解、模型分析与检验、模型应用等几个步骤，在这些步骤中都伴随着计算机的使用。例如，模型求解时，需要上机计算、编制软件、绘制图形等，数学建模竞赛中打印机随时可能使用，同时，数学建模的学习对计算机能力的培养也起着极大推动作用。 四、计算机的产生正是数学建模的产物20世纪40年代，美国为了研究弹道导弹飞行轨迹的问题，迫切需要一种计算工具来代替人工计算，计算机在这样的背景下应运而生。计算机的产生与发展又极大地推动了数学建模活动，计算机高速的运算能力，非常适合数学建模过程中的数值计算；它的大容量贮存能力以及网络通讯功能，使得数学建模过程中资料存贮、检索变得方便有效；它的多媒体化，使得数学建模中一些问题能在计算机上进行更为逼真的模拟实验；它的智能化，能随时提醒、帮助我们进行数学模型 求解。 2、建模思维有利于人们在计算机方面的发展数学建模的目的是构建数学建模意识，培养学生创造性思维能力，在诸多的思维活动中，创新思维是最高层次的思维活动，是开拓性、创造性人才所必须具备的能力，培养创造性思维能力，主要应培养学生灵活运用基本理论解决实际问题的能力，在数学教学中培养学生的建模意识实质上是培养、发展学生的创造性思维能力，因为建模活动本身就是一项创造性的思维活动，它既具有一定的理论性，又具有较强的实践性，还要求思维的深刻性和灵活性，而且在建模活动过程中，能培养学生独立、自觉地运用所给问题的条件，寻求解决问题的最佳方法和途径，可以培养学生的想象能力、直觉 华中科技大学研究生课程考试答题本 考生姓名陈菀荣 考生学号M201673159 系、年级交通运输工程系、研一 类别科学硕士 考试科目交通流理论 考试日期2017 年 1 月10日 交通流分配模型综述 摘要：近些年，交通流分配模型已经广泛应用到了交通运输工程的各个领域，并且在交通规划中起到了很重要的作用。本文对交通流分配模型研究现状进行了综述，并分别对静态交通流分配模型、动态分配模型以及公交网络进行了阐述和讨论。同时对相关的交通仿真还有网络优化问题研究现状进行了探讨。最后结合自身学习经验做出了一些评价和总结。 关键词：交通流分配；模型；公交网络 0引言 随着经济和科技的发展，城市化进程日益加快，城市也因此被赋予更多的工程，慢慢聚集大量的人口。而人口数量的增加而直接带来的城市出行量增加，不管是机动车出行还是非机动车出行量都相较以前增加了很多，从而引发了一系列的交通问题。因为在城市整体规划中，交通规划已经成为了十分突出的问题。在整个交通规划过程中，交通分配在其中占有很重要的地位，为相关公交路线，具体道路宽度规划等都有很大作用。 1交通流分配及研究进程 1.1交通流分配简介 由于连接OD之间的道路有很多条，如何将OD交通量正确合理的分配到O 和D之间的各条路线上，是交通流分配模型要解决的首要问题。交通流分配是城市交通规划的一个重要组成部分也是OD量推算的基础。交通流分配模型分为均衡模型和非均衡模型。 1.2交通流模型研究进程 以往关于交通流分配模型的研究多是基于出行者路径偏好的，主要有以Wardrop第一和第二原则为分配依据建立的交通分配模型，Wardrop第一原则假定所有出行者独立做出令自己出行时间最小的决策，最终达到纳什均衡的状态，此时的流量为用户最优解，在这种状态下，同一个起始点时间所有有流路径的通行时间相等，并且大于无流路径的通行时间；Wardrop第二原则假定存在一个中央组织者协调所有出行者的路径选择行为，使得所有出行者的总出行时间最小，对应的状态称为系统最优，此时分布的流量称为系统最优流。 交通流分配模型最早要追述到Beckmann等[1]于1956年首先提出了满足 第31卷第2期铁 道 学 报Vol.31 No.2 2009年4月J OU RNAL OF T H E CHINA RA IL WA Y SOCIET Y April2009 文章编号:100128360(2009)022******* 基于多路径的城市轨道交通网络 客流分布模型及算法研究 徐瑞华, 罗 钦, 高 鹏 (同济大学交通运输工程学院,上海 201804) 摘 要:城市轨道交通网络形成之后,为实施“一票换乘”需建立轨道交通自动售检票清算管理中心,进行客流 信息统计和票务收入清分,而清分的核心在于解决客流在网络上的分布问题。本文结合城市轨道交通系统的基 本特性,提出一种考虑乘客多路径出行选择的客流概率分布模型,并设计基于深度优先的路径搜索算法。该模型 既体现了乘客出行阻抗最小化的选择心理,又反映了路径多样化的实际情况,具有较强的实用性。最后通过北京 轨道交通网络实际客流数据验证模型和算法的有效性。 关键词:城市轨道交通;客流分布;多路径分配;出行阻抗;K短路搜索 中图分类号:U121 文献标志码:A doi:10.3969/j.issn.100128360.2009.02.020 P assenger Flow Distribution Model and Algorithm for U rban R ail T ransit N et w ork B ased on Multi2route Choice XU Rui2hua, L UO Qin, GAO Peng (School of Traffic and Transportation Engineering,Tongji University,Shanghai201804,China) Abstract:Under t he condition of urban rail t ransit network operation wit h one2ticket t ransfer,t he A FC Clear2 ing Center(ACC)needs to be established to solve t he problems of passenger volume statistics and ticket fare clearing,t he core of which lies in dist ribution of passenger flow.Thus,t he paper p ut s forward a passenger flow dist ribution model for urban rail t ransit network considering multi2route choice,which meet s t he passen2 ger’s p sychology of minimum cost and also reflect s t he fact of pat h2selecting multiplicity,and t hen p roposes an algorit hm for available pat h searching based on dept h2first in t he grap h t heory.Finally t he model and algorit hm are verified wit h t he data f rom t he Beijing urban rail t ransit network. K ey w ords:urban rail transit;passenger flow dist ribution;multi2route assignment;t ravel co st;K shortest pat hs search 客流作为网络化运营的基础,其大小和分布特征是合理制定网络运营计划、提高各线路运营协调性、发挥系统的整体能力和综合效益的关键。目前我国许多城市如上海、北京、广州等,轨道交通系统已经实施“一票换乘”,即乘客可以以一张票跨越多条线路到达目的站,无需在换乘站再次购票和刷卡,然而在这种条件下,乘客的出行路径无法准确确定。因此,这些城市相应成立了轨道交通自动售检票清算管理中心(ACC),根据自动售检票(A FC)系统上传的进、出站客流,通收稿日期:2008211205;修回日期:2008212229 作者简介:徐瑞华(1963—),男,江苏苏州人,教授,博士。 E2m ail:rhxu@https://www.sodocs.net/doc/9a17714440.html, 过科学合理的清分方法和原则,进行客流信息的统计和数据共享,并基于客运周转量实现票款收入在不同线路运营商之间的结算和划拨[1,6],而清分的核心在于解决客流在网络上的分布问题。本文结合我国主要城市轨道交通网络化运营的实际背景,建立一种基于多路径概率选择的客流分布模型。在充分考虑乘客出行路径选择基本特点和影响因素的基础上,重点对轨道交通OD间有效路径确定及其客流概率分配进行理论建模和算法设计,并根据提出的模型和算法给出当前北京城市轨道交通运营网络的客流分布计算结果。第10章 资源分配模型与线性规划
毕业设计论文-最佳任务分配模型设计论文
VI模型解决基于路径的UE交通分配问题
(完整版)DTA动态交通分配
数学建模资源分配
第03章-交通量分析与预测
分配模型
的资源配置优化模型
交通流分配模型综述
基于多路径的城市轨道交通网络客流分布模型及算法研究