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5月26号,第十五届电工杯就开赛啦!!!今天给大家分享数学建模资料,主要包括赛题预测、资料分享等。
近年来,数学建模比赛都比较倾向于优化类题型,所以大家应该提前有所准备,优化类题型的概率很大。其次,就是关于大数据处理的题目,包括预测、分类等问题。下面我将从优化类、大数据类两类赛题展开分析并分享相应的资料。
一、优化类
优化类题型是指在满足一定的约束条件下,建立相应的目标函数,使目标函数达到最优(最大或最小)。例如常见的旅行商问题。优化类问题需要根据题目分析得到三个重要因素:目标函数、决策变量和约束条件。此类题目一般较难,不建议小白上手。
解决该类赛题的一般步骤为:
1、确定优化目标
2、确定决策变量
3、构建目标函数
4、分析题目,构建约束条件5、选择适合的方法求解目标函数
6、求解结果
推荐软件MATLAB、Python
求解方法:智能算法(粒子群优化算法等)、求解器求解(cplex、gurobi) 值得注意的事,如果遇到优化类问题的模型很复杂,我建议大家可以在论文中做一些合理假设,把模型进行简化处理再进行求解(例如某些约束条件可能很复杂,短时间内我们无法编程实现,那么我们可以将这个约束条件进行简化(某些情况下甚至可以不考虑))。其次,短时间内我们做出的结果可能不是最佳的结果,那该怎么在数学建模作品中突出呢?那就是优化建模思路,即通过流程图等方式展现出你对某个问题的思路(当然思路一定要合理),再辅以相对合理的结果,我相信这一定是一篇较好的参赛作品。其次,论文写作也很重要,结果的呈现也很重要,图、表一定要美观。点击链接加入qun聊
赛题的所有资料都在这里更新哦!~~~
2023电工杯数学建模竞赛A题完整版思路+代码+数据+后续参考论文
2023电工杯数学建模竞赛B题完整版思路+代码+数据+参考论文
这是我为大家赛前整理得一部分资料,希望对大家有帮助
2023年“中国电机工程学会杯”全国大学生电工数学建模竞赛(第十五届)组织工作。
竞赛内容及要求
1、竞赛内容:
竞赛题目一般来源于电工、近代数学及经济管理等方面,经过适当的简化、加工的实际问题,主要包括:信息处理与预测、控制理论及应用、运筹与决策、电路与电磁场理论相关问题。
2、竞赛要求:
① 知识技能要求:参赛学生应掌握普通高校的工科数学课程及相关专业的基础知识,具备一定的计算机编程技能。
② 提交竞赛论文:竞赛论文内容涉及模型的假设、建立和求解、算法的设计和计算机实现、结果的分析和检验、模型的改进等方面。竞赛论文成绩评定以假设的合理性、建模的创造性、结果的可行性和表述的逻辑性为主要依据。
3参赛条件与方式
1、参赛条件:
全国普通高校全日制在校学生均可参加,学生以队为单位报名参赛,不可跨校组队,每队最多3名学生,最多1名指导教师,各院校参赛队数不限。
2、参赛:
参赛队学生免费参赛,按照竞赛题目要求进行准备,最终完成建模试题求解及论文撰写,并向竞赛组委会提交竞赛论文(仅限电子文档)。
4竞赛重要时间节点
1、2023年4月:发布第十五届全国大学生电工数学建模竞赛报名通知。
2、报名时间:2023 年 4 月 11 日至 5 月 24 日(竞赛前两天)
3、2023年5月26日8:00-5月29日8:00(72小时):竞赛时间。
4、2023年5月29日8:00:提交竞赛电子版论文
5、2023年6月上旬:竞赛阅卷。
6、2023年7月:公布竞赛成绩及获奖名单。
7、2023年11月:拟在中国电机工程学会学术年会上举行获奖代表颁奖仪式,具体事宜另行通知。
大赛资料
2023年全国大学生电工数学建模竞赛
(往届赛题+优秀论文)
这是去年电工杯B题第二问的部分代码,今年也会比赛开始后也会分享一些对大家有帮助的资料
- clear开头的是主程序,function开头的是自定义文件
-
- clear
- clc
- %%Floyd算法计算任意两点距离矩阵
- dist1=[Inf Inf Inf Inf 54 Inf 55 Inf Inf Inf 26 Inf Inf Inf
- Inf Inf 56 Inf 18 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
- Inf 56 Inf Inf 44 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
- Inf Inf Inf Inf Inf 28 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
- 54 18 44 Inf Inf 51 34 56 48 Inf Inf Inf Inf Inf
- Inf Inf Inf 28 51 Inf Inf Inf 27 42 Inf Inf Inf Inf
- 55 Inf Inf Inf 34 Inf Inf 36 Inf Inf Inf 38 Inf Inf
- Inf Inf Inf Inf 56 Inf 36 Inf 29 Inf Inf 33 Inf Inf
- Inf Inf Inf Inf 48 27 Inf 29 Inf 61 Inf 29 42 36
- Inf Inf Inf Inf Inf 42 Inf Inf 61 Inf Inf Inf Inf 25
- 26 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf 24 Inf Inf
- Inf Inf Inf Inf Inf Inf 38 33 29 Inf 24 Inf Inf Inf
- Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf 42 Inf Inf Inf Inf 47
- Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf 36 25 Inf Inf 47 Inf];
- dist2=[Inf 20 Inf Inf 54 Inf 55 Inf Inf Inf 26 Inf Inf Inf
- 20 Inf 56 Inf 18 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
- Inf 56 Inf 15 44 18 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
- Inf Inf 15 Inf Inf 28 Inf Inf Inf 26 Inf Inf Inf Inf
- 54 18 44 Inf Inf 51 34 56 48 Inf Inf Inf Inf Inf
- Inf Inf Inf 28 51 Inf Inf Inf 27 42 Inf Inf Inf Inf
- 55 Inf Inf Inf 34 Inf Inf 36 Inf Inf 26 38 Inf Inf
- Inf Inf Inf Inf 56 Inf 36 Inf 29 Inf Inf 33 25 Inf
- Inf Inf Inf Inf 48 27 Inf 29 Inf 61 Inf 29 42 36
- Inf Inf Inf 26 Inf 42 Inf Inf 61 Inf Inf Inf Inf 25
- 26 Inf Inf Inf Inf Inf 26 Inf Inf Inf Inf 24 Inf Inf
- Inf Inf Inf Inf Inf Inf 38 33 29 Inf 24 Inf 34 Inf
- Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf 25 42 Inf Inf 34 Inf 47
- Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf 36 25 Inf Inf 47 Inf];%输入有向距离矩阵,空值设一个比较大的值比如10000或者Inf
- p1{size(dist1,1),size(dist1,1)}=[];%记录经过点的编号
- %如果两点A、B间存在某个中间点C,使得AC+BC<AB,那么就记录该点及AC+BC距离和
- for k=1:size(dist1,1)
- for i=1:size(dist1,1)
- for j=1:size(dist1,1)
- if (dist1(i,j)>dist1(i,k)+dist1(k,j)) & i~=j & i~=k & j~=k
- dist1(i,j)=dist1(i,k)+dist1(k,j);
- p1{i,j}=[p1{i,k},k,p1{k,j}];
- end
- end
- end
- end
- p2{size(dist2,1),size(dist2,1)}=[];
- for k=1:size(dist2,1)
- for i=1:size(dist2,1)
- for j=1:size(dist2,1)
- if (dist2(i,j)>dist2(i,k)+dist2(k,j)) & i~=j & i~=k & j~=k
- dist2(i,j)=dist2(i,k)+dist2(k,j);
- p2{i,j}=[p2{i,k},k,p2{k,j}];
- end
- end
- end
- end
- v1=50;%汽车速度,单位km/h
- v2=75;%无人机速度,单位km/h
- m1=1000;%车辆最大载重,单位kg
- m2=50;%无人机最大载重,单位kg
- h2=70/60*75/50;%无人机相对车辆速度的续航时间
- C=1000;%惩罚系数
- time1=dist1./v1;%时间矩阵,单位h
- time2=dist2./v2;
- X=[12 90 24 15 70 18 150 50 30 168 36 44 42 13];%需求量
- start=[9];%出发点编号
- n=length(X);%地点总数
- N=1;%车辆数
- H=1000;%最大装载量kg
- c=1000;%超载成本系数
- %参数设置
- M=10000;%种群大小,可以自行增加
- T=200;%迭代次数,可以自行增加
- pc_min=0.5;%最小交叉率
- pc_max=0.9;%最大交叉率
- py_min=0.5;%最小变异率
- py_max=0.9;%最大变异率
- %初代
- aa=[];
- chrom=[];
- f=[];
- for i=1:M
- k=N;%路线数
- aa(i,:)=randi([1,k],1,n-1);%分配路线
- c=randperm(n);%随机顺序
- c(find(c==start))=[];%去除初始点编号
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