jianmozhongge的博客

模拟退火算法由于其跳出局部最优的能力和全局优化的效果，广泛应用于各种复杂的优化问题，尤其是在无法通过传统确定性方法有效求解的问题上。6.灰色预测%Matlab的灰色预测程序：%y=input('请输入数据');clc;yy(1)=y(1);B(i,2)=1;endBT=B';endYN=YN';a=A(1);u=A(2);t=u/a;t_test=input('输入需要预测的个数');endx=1:n;det=0;disp(['百分绝对误差为：',num2str(det),'%']);

多波束测线布设多波束测深系统是由单波束测深发展而来的水深测量系统，研究多波束测线布设 对于海洋测绘具有重要意义。本文建立测线优化模型，运用各类几何方法、向量分析、 最小二乘法、贪心算法、模拟退火等方法研究多波束测深的覆盖宽度、相邻条带之间 的重叠率以及测线布设问题。 针对问题一：首先简要介绍多波束测量仪的工作原理，以海域中心点为坐标原点 建立合适的坐标系。其次利用相似三角形原理计算海水深度，并通过几何知识推导关 键角的关系式，然后基于正弦定理计算覆盖宽度。接着利用几何知识推导重叠率的计 算公式并代入变量计算

前面我们讲过曲线拟合问题。曲线拟合问题的特点是，根据得到的若干有关变量的 一组数据，寻找因变量与（一个或几个）自变量之间的一个函数，使这个函数对那组数 据拟合得最好。通常，函数的形式可以由经验、先验知识或对数据的直观观察决定，要 作的工作是由数据用最小二乘法计算函数中的待定系数。从计算的角度看，问题似乎已 经完全解决了，还有进一步研究的必要吗?

层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称 AHP）是对一些较为复杂、较为模 糊的问题作出决策的简易方法，它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。它是美 国运筹学家 T. L. Saaty 教授于上世纪 70 年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的 多准则决策方法。

规划中的变量（部分或全部）限制为整数时，称为整数规划。若在线性规划模型中， 变量限制为整数，则称为整数线性规划。目前所流行的求解整数规划的方法，往往只适 用于整数线性规划。目前还没有一种方法能有效地求解一切整数规划。

通俗地说，所谓最优化问题，就是求一个多元函数在某个给定集合上的极 值. 几乎所有类型的最优化问题都可以用下面的数学模型来描述:这里，𝐾 是某个给定的集合 (称为可行集或可行域)，𝑓(𝑥) 是定义在集合 𝐾 上 的实值函数. 此外，在模型 (1.1) 中，𝑥 通常称为决策变量, s.t. 是 subject to (受 限于) 的缩写.人们通常按照可行集的性质对最优化问题 (1.1) 进行一个大致的分类: ∙线性规划和非线性规划. — 可行集是有限维空间中的一个子集;∙。

因此，我们采用蒙特卡洛模拟的方法，对N块定日镜进行随机抽样，随机选取10%的定日镜进行光学效率、单位面积输出热功率等计算，计算10次，来预测决策变量的粗略值使得戸最大，以此来减少计算量。=0,%=0的情况下，其也变化不大。因此，在进行指标影响的研究后，我们需要进一步遍历w=v,X,”，而“,h取一个在其他决策变量改变的情况下的最佳值，最后得到相应的参数。因此，为了首先满足题中的额定功率60MW，在满足约束条件的情况下，首先需要给定宽度使得定日镜场内排列的定日镜面积尽量大，从而确定定日镜的尺寸、数目和位置。

因此，太阳位置确定后，经过定日镜中心的入射光线和反射光线确定，可根据向量法则计算定日镜的法向量，从而确定每个定日镜场的俯仰角和方位角。优化模型下，吸收塔的位置坐标、定日镜尺寸、安装高度、定日镜数量、定日镜位置为决策变量，单位面积年平均输出热功率尽量大为目标函数，每个定日镜尺寸和安装高度相同，在满足约束条件的情况下，使得目标的数尽量大。本文通过光线反射、入射等模型，计算给定参数下的定日镜场效率，并建立定日镜场的效率优化模型，研究定日镜场参数变化对单位镜面面积平均输出热功率的影响。之后计算定日镜场的计算。

获奖比例：三等奖获奖队数原则上不超过参赛队总数的1.5%、13%、20%在获得一等奖的参赛队中，每道赛题排名前两名的队伍参加“数模之星”决赛答辩会，答辩得分前三名队伍将获得“数模之星”冠亚季军，未进入前三名的队伍获“数模之星”提名奖。省赛: 省赛评选出优秀论文入围全国赛，其余参赛论文设省赛一、二、三等奖，获奖比例分别为10%、20%和30%。2024年可以参加的数学建模类赛事汇总!全国赛：在入围全国赛的论文选拔出一二、三等奖，比例为10%、20%、70%比赛时间：2024年4月30日-2024年5月4日。

当然啦，11月即将开赛的数维杯国际赛就是有效的提高竞赛获奖的机会，通过以赛代练，实战解决同学们面临的最根本的竞赛问题。✅2、应用适当的统计方法，如假设检验和回归分析，以支持数据分析的结论，并选择适合数据特性的统计测试。✅3、保持文章语言的准确性和清晰性，避免模糊不清的表达和不当使用专业术语，仔细校对以纠正语法和拼写错误，使用简洁的句子结构以提高文章的可读性。✅2、对模型输出进行详尽的分析、解释和必要时的迭代改进，如通过灵敏度分析和稳健性检验来优化模型，是提升模型实用性和解决问题能力的重要环节。

数据包络分析DEA时，首先需要分析综合效益值θ，即首先判断DMU是否有DEA有效，如果有效，则说明该DMU较优，反之说明‘非DEA有效’，即相对来说还有提升空间，那么提升空间具体在哪里呢，比如提高还是减少规模呢，可以通过规模效益分析得到。通过设定具体的评价指标，如准确性、稳定性和效率，竞赛团队可以定量比较不同方案的优劣，进而选择最优的解决方案。除了以上四大模型，在数学建模一些小问题的分析中，还会涉及到其他比较简单的统计分析模型，参赛团队可能需要进行数据处理、描述统计、相关分析、假设检验等。

国赛参赛指南！2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛