数学建模最优化方法

长安大学渭水校区课表安排问题
假设你被分配到了长安大学教务处,领导安排你负责出渭水校区的课表,请根据长安大学实际情况,用数学建模的方法解决这个问题,既要让老师满意,又要让同学和学校满意。 让老师满意就是要让每位老师在一周内前往渭水上课的乘车次数内尽可能少,同时还要使每位老师在渭水逗留的时间尽可能少,比如安排尽量少出现像同一天同一位老师上1-2节,7-8节;让同学们满意,可从以下几方面考虑,比如,同一班级同一门课程,至少应隔一天上一次,另外对学生感到比较难学的课程尽量安排在最好的时段;让学校满意,就是要节约支出,每周派往渭水的车次尽可能少。 用数学建模的方法解决以下问题:1、建立排课表的数学模型,并研制出排课表的软件包;2、利用模型对课表进行重排;3、给出评价指标评价你的模型,特别要指出优点和不足之处;4、给出你的建议。

1、多目标优化问题。
对于教师和学生的满意可以用几个关键性的指标,如衡量老师的工作效率和工作强度及往返强度等,如定义
效率w=教师的实际上课时间/(教师坐班车时间+上课时间+在学校逗留时间)。
然后教师的满意度S1为几个关键性指标的加权平均。注意一些无量纲量和有量纲量的加权平均的归一化问题。
对于学生可以定义每门课周频次,每天上课频次等等
对于学校满意,可以定义班车出动次数,这个指标和教师的某一个指标是联动的,教室和多媒体使用周期频次和使用时长等等。
2、根据第一问的模型按照数据进行求解
3、教师、学生和学校的满意度作为指标
4、根据结果提出合理化建议
温馨提示:内容为网友见解,仅供参考
第1个回答  推荐于2016-04-25
  数学建模最优化方法:
1、多目标优化问题。
对于教师和学生的满意可以用几个关键性的指标,如衡量老师的工作效率和工作强度及往返强度等,如定义
效率w=教师的实际上课时间/(教师坐班车时间+上课时间+在学校逗留时间)。
然后教师的满意度S1为几个关键性指标的加权平均。注意一些无量纲量和有量纲量的加权平均的归一化问题。
对于学生可以定义每门课周频次,每天上课频次等等
对于学校满意,可以定义班车出动次数,这个指标和教师的某一个指标是联动的,教室和多媒体使用周期频次和使用时长等等。
2、根据第一问的模型按照数据进行求解
3、教师、学生和学校的满意度作为指标
4、根据结果提出合理化建议

  数学建模就是通过计算得到的结果来解释实际问题,并接受实际的检验,来建立数学模型的全过程。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、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上,用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。
第2个回答  2010-05-15
数模题放在这里,摆明告诉别人是抄袭了
第3个回答  2010-05-14
建议你把问题发赛才网》》》数学建模》》》问答中心,那里有许多数学建模高手,让更多的高手参与您问题的讨论。或许同样的问题在网站能找到答案哦!
第4个回答  2010-05-15
建议你去学问社区瞧瞧,放在这好像没人注意,那是一个高手集中的论坛

数学建模最优化方法
1、多目标优化问题。对于教师和学生的满意可以用几个关键性的指标,如衡量老师的工作效率和工作强度及往返强度等,如定义 效率w=教师的实际上课时间\/(教师坐班车时间+上课时间+在学校逗留时间)。然后教师的满意度S1为几个关键性指标的加权平均。注意一些无量纲量和有量纲量的加权平均的归一化问题。对于学...

数学建模中求最优解需要什么数学模型
最优化方法是指在一系列客观或主观限制条件下,寻求合理分配有限资源使所关注的某个或多个指标达到最大(或最小)的数学理论和方法,是运筹学里一个十分重要的分支。三个要素:决策变量decisionbariable,目标函数objectivefunction,约束条件constraints。可行域:满足约束条件的所有x范围。可行解:可行域上的...

优化模型Matlab的求解方法,附代码演示
最优化是在特定条件下寻求使目标最小(大)的设计参数或决策。优化问题中有两个关键对象:目标函数和约束条件(可选)。常规优化问题的数学表达式可以表示为:其中x为长度n的决策变量向量,f(x)为目标函数,G(x)为约束函数。求解目标函数的最小(大)值,不仅取决于约束条件和变量数量,还取决于目标函...

建立最优化问题的数学模型首先确定什么其次构造模型的什么
运用最优化方法建立并求解数学模型,主要包括 以下步骤:(1)明确目标,分析问题背景,确定约束条件,搜集全面的客观数据和信息;(2)建立数学模型,构建变量之间的数学关系,设 立目标函数;(3)分析数学模型,综合选择最适合该模型的优 化方法;(4)求解模型,通常借助计算机和数学分析软件 完成;(5...

数学建模中,数据量超大的问题,有什么好的方法进行优化?lingo运行9小 ...
。。对于变量超多的问题基本有两个解决方法:1.高性能计算(如果有条件的话)、2.降维 我感觉常用的还是第二种吧,因子分析,或主成分分析,这是主要的降维方法。如果是线性问题,可进行系数显著性检验,不显著的变量全给去除,有时候也算是个方法吧。大数据量的问题建议用spss,可能会更方便些。

数学建模最优化
用“管理运筹学”软件计算得出最优下料方案:按方案1下料30根;按方案2下料10根;按方案4下料50根。即 x1=30;x2=10;x3=0;x4=50;x5=0;只需90根原材料就可制造出100套钢架。注意:在建立此类型数学模型时,约束条件用大于等于号比用等于号要好。因为有时在套用一些下料方案时可能会多...

数学建模的十大算法
3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo软件实现)4、图论算法(这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备)5、...

优化数学建模时需要考虑哪些因素
1. 设计变量:在数学建模过程中,设计变量是指那些在模型中被指定并且可以变化的量。它们通常与决策问题相关联,是模型求解的关键部分。2. 目标函数:目标函数是数学模型中用来衡量优化的标准的函数。它反映了建模者希望最大化或最小化的量,如成本、效率或收益等。3. 约束条件:约束条件是模型中必须...

数学建模算法有哪些
2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。这些算法对于处理数学建模比赛中的大量数据至关重要,通常使用MATLAB作为辅助工具。3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。这些算法在解决最优化问题时非常有效,通常借助Lindo、Lingo等软件求解。4. 图论算法。包括最短路、网络流、二分图等...

数学建模应用的数学建模十大算法
4、图论算法,这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决。5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法(这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题...

相似回答