13年研究生数学建模D题

数学建模D题储药柜的优化设计摘要储药柜采用横向隔板和竖向隔板交叉的形式形成了不同类型的储药槽，用以储存各种各样的药品。

为了保证药品分拣的准确率，防止发药错误，一个储药槽内只能摆放同一种药品。

因为药品种类的复杂性，为每一种药品都设计一款匹配的储药槽基本上是不可能的，而只用类型很少的较大的药槽来储存药品的话对于小型的药品来说又是浪费储存空间。

所以本文建模的目的就是要通过数学模型来找出最适合的储药柜大小类型，一方面满足储存多种类型药品的需要，一方面节省储存空间。

本文在建模的过程中主要运用了组距分组的思想，将不同大小规格的药品按照长宽高不同的要求分成不同的组别，采用一定的标准就规格相近的药品分为一类，再按照不同的排序方法进行排序，找出每一类中需要储存空间最大的一种药品，确定一种类型的储药槽规格，则该类药品都放在这样一个储药槽中。

本建模最重要的两个方面：一是确定分组标准，将给定的药盒分为不同的组别，我们主要采用了组距分组法；二是寻找优化方法，实现目标优化，找到既适合储存药品，又节省空间的方法，我们主要采用了寻找最大面积法。

此外，在数据分组中我们利用了Excel的数据处理能力，在对分组数据进行可视化处理的时候，又用了matlab进行了图形的绘制。

关键字：目标优化组距分组最大面积法问题重述储药柜的结构类似于书橱，通常由若干个横向隔板和竖向隔板将储药柜分割成若干个储药槽。

为保证药品分拣的准确率，防止发药错误，一个储药槽内只能摆放同一种药品。

药品从后端放入，从前端取出。

为保证药品在储药槽内顺利出入，要求药盒与两侧竖向隔板之间、与上下两层横向隔板之间应留2mm的间隙，同时还要求药盒在储药槽内推送过程中不会出现并排重叠、侧翻或水平旋转。

在忽略横向和竖向隔板厚度的情况下，建立数学模型，给出下面几个问题的解决方案。

1.药房内的盒装药品种类繁多，药盒尺寸规格差异较大，附件1中给出了一些药盒的规格。

请利用附件1的数据，给出竖向隔板间距类型最少的储药柜设计方案，包括类型的数量和每种类型所对应的药盒规格。

2013年全国研究生数学建模竞赛D 题空气中PM2.5问题的研究大气为地球上生命的繁衍与人类的发展提供了理想的环境。

它的状态和变化，直接影响着人类的生产、生活和生存。

空气质量问题始终是政府、环境保护部门和全国人民关注的热点问题。

2013年7月12日《中国新闻网》记者周锐报道：“2013年初以来，中国发生大范围持续雾霾天气。

据统计，受影响雾霾区域包括华北平原、黄淮、江淮、江汉、江南、华南北部等地区，受影响面积约占国土面积的1/4，受影响人口约6亿人”（中国国家发展和改革委员会（发改委）2013年7月11日公布在官方网站上的一份报告披露了上述信息，中新社北京7月11日电）。

对空气质量监测，预报和控制等问题，国家和地方政府均制定了相应政策、法规和管理办法。

2012年2月29日，环境保护部公布了新修订的《环境空气质量标准》 (GB3095—2012)[1]，本次修订的主要内容:调整了环境空气功能区分类，将三类区并入二类区；增设了颗粒物(粒径小于等于2.5μm)浓度限值和臭氧8小时平均浓度限值；调整了颗粒物(粒径小于等于10μm)、二氧化氮、铅和苯并(a)芘等的浓度限值；调整了数据统计的有效性规定。

与新标准同步还实施了《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行) 》 (HJ633—2012)[2]。

新标准将分期实施，京津冀、长三角、珠三角等重点区域以及直辖市和省会城市已率先开始实施并发布AQI(Air Quality Index)；今年113个环境保护重点城市和国家环保模范城市也已经实施；到2015年所有地级以上城市将开始实施；2016年1月1日，将在全国实施新标准。

上述规定中，启用空气质量指数AQI 作为空气质量监测指标，以代替原来的空气质量监测指标――空气污染指数API (Air Pollution Index)。

原监测指标API 为无量纲指数，它的分项监测指标为3个基本指标（二氧化硫2SO 、二氧化氮2NO 和可吸入颗粒物PM10）。

葡萄酒的评价摘要葡萄酒的评价结果反映了葡萄酒的优劣程度，而葡萄酒的质量是由多种因素综合决定的。

本文综合考虑了评酒员对葡萄酒的品尝评分、酿酒葡萄及葡萄酒的理化指标等因素，建立了相应的数学模型，利用excel软件，C++编程，变量的相关分析及统计学相关知识等对模型求解，并对所得结果分析比较，对葡萄酒进行评价。

针对问题一，根据附件1中两组品酒员对红、白葡萄酒的品尝评分，分别计算出两组品酒员对红、白葡萄酒各酒样品的评分总值及均值，确定出各酒样品的质量。

通过欧式距离公式，计算出两组品酒员的评价结果差异性数据，得出两组品酒员的评价结果都存在显著性差异。

然后通过计算两组品酒员对两种酒的评价总分的方差均值，判断评价结果的稳定性，从而得出第二组的评价结果更可信。

针对问题二，根据附件2中酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标，通过聚类算法对红、白两种葡萄进行聚类划分，将酒样品分为4类。

然后根据葡萄酒质量，划分出样品的等级。

再由葡萄酒样品等级，对聚类后的酿酒葡萄进行分级。

针对问题三，根据附件2，可以得出葡萄酒中的一些物质含量相对于葡萄中的一些物质含量有所减少或增加。

在葡萄酒的制作过程中，由于陈酿条件和发酵工艺及条件可能会造成物质的流失，导致酒中物质含量的减少，而葡萄酒中含量相对增加的物质可能是由葡萄中与其不相关的物质转化而形成的。

通过分析葡萄酒中含量增加的指标与葡萄的各理化指标的相关性系数，判断出酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。

针对问题四，对葡萄的理化指标与葡萄酒的评价指标进行相关性分析，结合问题三的结论，得出酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响。

根据附件1，可知评价葡萄酒要综合考虑香气、口感等方面，而葡萄和葡萄酒的理化指标主要与口感相关，但并不能决定葡萄酒的质量。

芳香物质与香气有关，在一定程度上也可能会影响葡萄酒的质量。

分别对葡萄和葡萄酒的芳香物质进行聚类分析，将聚类结果与葡萄酒质量等级比较，从而得出结论。

最后，我们就模型存在的不足之处提出了改进方案，并对优缺点进行了分析。

区名年年平均降水量年平均最高气温年平均最低气温年平均风速A2002 1.0520.38.44 6.21 A2003 2.2618.628.47 5.98 A2004 1.8420.118.56 6.14 A2005 1.5819.848.53 5.58 A2006 1.3420.319.33 5.43 A2007 1.3920.239.12 5.02 A2008 1.4320.038.85 4.9 A2009 2.0519.858.67 4.79 A2010 1.8219.558.83 4.76 A2011 1.5719.198.83 4.54区名年年平均降水量年平均最高气温年平均最低气温年平均风速B2002 1.4420.8210.5 6.1 B2003 2.8318.8510.24 5.28 B2004 2.2920.7710.75 5.33 B2005 2.3719.9210.61 5.18 B2006 1.7220.8911.71 5.42 B2007 1.9620.7911.99 5.08 B2008 1.4320.4411.69 4.95 B2009 1.820.3511.54 4.96 B2010 2.1920.4411.72 5.03 B2011 1.7119.5211.26 4.6区名年年平均降水量年平均最高气温年平均最低气温年平均风速C2002 1.5120.3210.07 5.96 C2003 3.1318.3710.01 6.28 C2004 2.119.810.57 6.22 C2005 1.5619.2810.33 5.78 C2006 1.4420.2411.36 5.56 C2007 1.4620.0511.18 5.46 C2008 1.5319.7910.4 5.39 C2009 1.6519.6910.62 5.17 C2010 1.5519.5710.49 5.3 C2011 2.419.0410.4 5.01区名年年平均降水量年平均最高气温年平均最低气温年平均风速D2002 2.421.1411.48 4.5 D2003 3.1319.5210.81 4.38 D2004 2.321.0811.27 4.34 D2005 2.9720.2410.92 4.07 D2006 1.8821.4111.97 4.14 D2007 2.0721.311.99 3.8 D2008 2.2920.811.53 3.64 D2009 2.4120.4211.91 3.65 D2010 3.3120.8111.89 3.81 D2011 2.120.5811.89 3.67区名年年平均降水量年平均最高气温年平均最低气温年平均风速E2002 1.6520.6910.47 4.28 E2003 3.7318.9110.11 4.28E2004 2.8920.4510.39 4.6 E2005 2.3119.710.04 4.3 E2006 1.7920.5610.9 4.14 E2007 2.2820.4110.84 4.08 E2008 2.2419.710.16 4.11 E2009 2.042010.17 3.98 E2010 2.2620.2610.33 4.14 E2011 2.3319.599.86 3.75区名年年平均降水量年平均最高气温年平均最低气温年平均风速F2002120.810.3 5.3 F2003 2.519.210 5.2 F2004220.510.4 5.3 F2005 1.719.910.45 F2006 1.520.911.35 F2007 1.220.911.2 4.7 F2008 1.620.510.8 4.9 F2009 1.520.310.7 4.9 F2010 1.820.410.9 4.8 F2011 1.719.610.4 4.6区名年年平均降水量年平均最高气温年平均最低气温年平均风速G2002 3.621.112.1 5.4 G2003419.611.2 5.3 G2004 2.921.412.1 5.5 G2005 3.920.111.8 4.9 G2006 2.921.212.5 4.9 G2007 4.221.412.9 4.7 G2008 3.720.712.2 4.7 G2009 2.620.412.2 4.7 G2010320.612.4 4.6 G2011 2.120.211.7 4.3区名年年平均降水量年平均最高气温年平均最低气温年平均风速H2002 1.6421.1411 5.1 H2003 2.6119.4910.29 5.03 H2004 2.120.9710.76 5.2 H2005 2.220.110.6 4.8 H2006221.211.4 4.7 H2007 1.821.211.6 4.6 H2008220.911.1 4.9 H2009 2.320.811.1 4.8 H2010 1.820.911.1 4.9 H2011 2.120.110.8 4.6区名年年平均降水量年平均最高气温年平均最低气温年平均风速I2002 1.921.411.6 3.9 I2003 3.819.511.2 3.4 I2004 2.921.412 3.2 I2005 2.820.411.7 2.7 I2006 2.321.412.5 2.8I2007 2.821.312.63 I2008 2.320.811.93 I2009 2.221.211.9 3.1 I2010 2.321.412 3.3 I2011 2.120.811.8 2.5区名年年平均降水量年平均最高气温年平均最低气温年平均风速J2002 2.521.111.8 4.6 J2003 4.119.511.1 4.5 J2004 2.221.311.6 4.6 J2005420.111.24 J2006 3.121.312 3.9 J2007 3.321.112.2 3.5 J2008 2.920.511.6 3.6 J2009 2.520.711.9 3.6 J2010 2.420.912 3.6 J2011220.411.7 3.1冰雹次数221110冰雹次数1111120冰雹次数1111111冰雹次数1111121冰雹次数111211冰雹次数11111112冰雹次数111111冰雹次数1121111冰雹次数1111210冰雹次数11111111。

中国研究生数学建模竞赛历届竞赛题目第一届2004年题目A题发现黄球并定位B题实用下料问题C题售后服务数据的运用D题研究生录取问题第二届2005年题目A题HighwayTravelingtimeEstimateandOptimalRoutingB题空中加油C题城市交通管理中的出租车规划D题仓库容量有限条件下的随机存贮管理第三届2006年题目A题AdHoc网络中的区域划分和资源分配问题B题确定高精度参数问题C题维修线性流量阀时的内筒设计问题D题学生面试问题第四届2007年题目A题建立食品卫生安全保障体系数学模型及改进模型的若干理论问题B题械臂运动路径设计问题C题探讨提高高速公路路面质量的改进方案D题邮政运输网络中的邮路规划和邮车调运第五届2008年题目A题汶川地震中唐家山堪塞湖泄洪问题B题城市道路交通信号实时控制问题C题货运列车的编组调度问题D题中央空调系统节能设计问题第六届2009年题目A题我国就业人数或城镇登记失业率的数学建模B题枪弹头痕迹自动比对方法的研究C题多传感器数据融合与航迹预测D题110警车配置及巡逻方案第七届2010年题目A题确定肿瘤的重要基因信息B题与封堵渍口有关的重物落水后运动过程的数学建模C题神经元的形态分类和识别D题特殊工件磨削加工的数学建模第八届2011年题目A题基于光的波粒二象性一种猜想的数学仿真B题吸波材料与微波暗室问题的数学建模C题小麦发育后期茎轩抗倒性的数学模型D题房地产行业的数学建模第九届2012年题目A题基因识别问题及其算法实现B题基于卫星无源探测的空间飞行器主动段轨道估计与误差分析C题有杆抽油系统的数学建模及诊断D题基于卫星云图的风矢场（云导风）度量模型与算法探讨第十届2013年题目A题变循环发动机部件法建模及优化B题功率放大器非线性特性及预失真建模C题微蜂窝环境中无线接收信号的特性分析D题空气中PM2.5问题的研究attachmentE题中等收入定位与人口度量模型研究F题可持续的中国城乡居民养老保险体系的数学模型研究第十一届2014年题目A题小鼠视觉感受区电位信号(LFP)与视觉刺激之间的关系研究B题机动目标的跟踪与反跟踪C题无线通信中的快时变信道建模D题人体营养健康角度的中国果蔬发展战略研究E题乘用车物流运输计划问题第十二届2015年题目A题水面舰艇编队防空和信息化战争评估模型B题数据的多流形结构分析C题移动通信中的无线信道“指纹”特征建模D题面向节能的单/多列车优化决策问题E题数控加工刀具运动的优化控制F题旅游路线规划问题第十三届2016年题目A题多无人机协同任务规划B题具有遗传性疾病和性状的遗传位点分析C题基于无线通信基站的室内三维定位问题D题军事行动避空侦察的时机和路线选择E题粮食最低收购价政策问题研究数据来源：。

2023年我国研究生数学建模竞赛D题专题一、选题背景2023年我国研究生数学建模竞赛是一项全国性的学术竞赛活动，旨在培养和锻炼研究生的数学建模能力，推动科学研究和创新发展。

本次竞赛D题的选题背景紧抠当前社会经济发展和科技进步的实际需求，旨在挑战参赛者的创新思维和综合应用能力，促进数学建模理论与实际问题的结合，推动数学科学的发展。

二、题目描述D题的题目是关于人口迁移模式和城市发展规划的研究。

随着城市化进程的加快和人口流动性的增强，人口迁移对城市发展和规划产生了深远影响。

本题要求参赛者运用数学模型、统计分析以及相关领域知识，研究城市人口迁移的规律和趋势，预测未来人口迁移的模式和规模，为城市规划和发展提供科学依据。

三、题目要求1. 分析当前城市人口迁移的主要模式和原因，包括城市间迁移、城市内部流动等。

2. 建立数学模型，考虑城市规模、经济发展水平、教育医疗资源、就业机会等因素，对人口迁移进行定量描述和预测。

3. 结合实际数据，对模型进行验证和调整，提高模型的准确性和可靠性。

4. 提出人口迁移对城市规划和发展的影响，以及可能的政策建议。

四、解题思路1. 了解当前城市人口迁移的主要模式和原因，包括人口流动的空间分布特征、人口流动的数量规模、人口流动的动态变化等。

2. 建立数学模型，对城市人口迁移进行定量分析和模拟，可以采用统计学方法、时空分析方法等。

3. 结合实际数据进行模型验证，对模型进行合理性和可行性测试，提高模型的适用性和普适性。

4. 提出人口迁移对城市规划和发展的影响，结合模型分析结果，给出相应的政策建议和发展方向。

五、参考资料1. 相关学术期刊和论文，了解国内外关于城市人口迁移的研究成果和方法。

2. 国家统计局等权威机构发布的有关城市人口迁移的统计数据和调查报告。

3. 城市规划和发展委员会的相关文件和政策，了解当前城市规划和发展的现状和趋势。

六、写作指南1. 在文章的概述部分，简要介绍城市人口迁移的背景和重要性，引出本题的研究意义和价值。

2013深圳夏令营数学建模承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完明白, 在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题.我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出.我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性.如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理.我们参赛选择的题号是(从题中选择一项填写)： D 题所属学校：贵州民族大学参赛队员:1.姓名：2.姓名：3.姓名：指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：2013深圳夏令营数学建模编号专用页赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号)：全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号)：全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号)：自然灾害保险问题的研究摘要本文讨论了如何建立合理的自然灾害保险的问题，并建立了关于P省农业保险公司盈亏的简洁数学模型。

引入。

原理对于问题一，对于问题二，对于问题三，关键词：费率、线性回归、农业保险一、问题重述根据2013年3月5日《环球时报》转摘美国《商业周报》的相关报道，“在2012年全世界发生的10大自然灾害中，有4场是发生在中国。

包括3场严重的夏季洪涝灾和席卷苏鲁冀等沿海地区的台风‘达维’造成的灾害。

另外，还有很多地区遭受了严重干旱、冰雹等自然灾害，共造成290亿美元的损失，但通过投保由保险公司赔付的比例仅占总损失的４％左右，这个比例相对美国的自然灾害保险赔付率相差甚远。

”另据报道：“2013年3月20日发生在广东、广西等省部分地区的一场大风和冰雹灾害，造成直接经济损失达13亿多元。

”这个事实警示我们，中国需要重视和加强自然灾害保险的研究和实践，特别是针对严重自然灾害的保险体系建设和对策方案的研究，推动由政府主导的自然灾害政策性保险方案的实施。

承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则。

我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。

我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。

我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。

如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。

我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： D我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：参赛队员（打印并签名）：1.2.3.指导教师或指导教师组负责人（打印并签名）：平日期：2013年9月16日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：公共自行车服务系统的统计分析摘要本文研究的是有关公共自行车服务系统的统计分析，包括站点设置和锁桩数量的配置问题。

对于该题中的问题我们转化为数学中的数据统计与图像，利用Excel、matlab软件对数据进行处理。

分别得到本题中的五个问题。

对与问题一：首先要进行总体样本数据统计，利用Excel软件进行数据统计，找出所需要的重要数据，将其按照问题所需进行运算分析。

第一、用Excel统计各站点20天中每天以及累计的借车频次和还车频次。

第二、对所有站点按照累计的借车频次和还车频次分别给它们排序。

第三、在Excel中汇总出每次用车时长的数据，随即将数据导入matlab中，通过matlab 处理去除奇异数据，并做出图像。

第四、通过该图得出用车时长最长的时段数据，拟合出函数分布,并判断实际观察的属性类别分配是否符合已知属性类别分配理论。

第五、检测观察数与理论数之间的一致性，通过检测真实数据与理论数据间的一致性来判定事物之间的独立性。

研究生数学建模竞赛全国研究生数学建模竞赛（National Post-Graduate Mathematical Contest in Modeling）是“全国研究生创新实践系列活动”的主题赛事之一，由教育部学位与研究生教育发展中心主办。

该赛事起源于2003年东南大学发起并成功主办的“南京及周边地区高校研究生数学建模竞赛”，2013年被纳入教育部学位中心“全国研究生创新实践系列活动”。

其宗旨是为广大研究生探究实际问题、开展学术交流、培养团队意识搭建有效平台，培养研究生创新意识，提升研究生创新实践能力，进一步推动研究生培养机制改革和“研究生教育创新计划”的实施，促进研究生培养质量的提高。

数模君这就带大家来看看题目。

A题：无线智能传播模型。

被称作是华为公司面试offer题。

中国历经“2G跟随、3G突破”，实现了“4G同步”“5G引领”的历史性跨越。

5G网络是发展人工智能（AI）等新一代产业的基础设施。

随着5G技术的发展，5G 在全球范围内的应用也在不断地扩大。

运营商在部署5G网络的过程中，需要合理地选择覆盖区域内的基站站址，进而通过部署基站来满足用户的通信需求。

在整个无线网络规划流程中，高效的网络估算对于精确的5G 网络部署有着非常重要的意义。

B题：天文导航中的星图识别天文导航（Celestial Navigation）是基于天体已知的坐标位置和运动规律，应用观测天体的天文坐标值来确定航行体的空间位置等导航参数。

与其他导航技术相比，天文导航是一种自主式导航，不需要地面设备，不受人工或自然形成的电磁场的干扰，不向外界辐射能量，隐蔽性好，而且定姿、定向、定位精度高，定位误差与时间无关，已被广泛用于卫星、航天飞机、远程弹道导弹等航天器。

C题：视觉情报信息分析研究表明，一般人所获取的信息大约有80%来自视觉。

视觉信息的主要载体是图像和视频，视觉情报指的是通过图像或者视频获取的情报。

从图像或视频中提取物体的大小、距离、速度等信息是视觉情报分析工作的重要内容之一，如在新中国最著名的“照片泄密案”中，日本情报专家就是通过《中国画报》的一幅封面照片解开了大庆油田的秘密。

2013年的数学建模比赛D题是一个相当有挑战性的题目。

该题要求参赛者利用数学建模和计算机编程的知识，分析和解决一个实际问题。

其中一个重要的部分就是编写Matlab代码来进行模拟和计算。

让我们来了解一下2013年数学建模比赛D题的背景和要求。

该题目要求参赛者使用数学建模的方法来研究混凝土的温度控制问题。

具体来说，要求分析不同条件下混凝土的温度变化规律，以及在恒定外温度条件下，通过改变混凝土表面的覆盖材料来控制混凝土温度的变化。

这是一个典型的工程实际问题，需要结合数学建模和计算机编程的知识来解决。

接下来，让我们来讨论如何利用Matlab来编写代码解决这个问题。

我们需要建立一个数学模型来描述混凝土温度随时间的变化规律。

这个模型可以是一个偏微分方程或者是一个差分方程，用来描述混凝土各个位置上的温度随时间的变化。

我们可以利用Matlab来对这个模型进行数值模拟，通过编写代码来进行计算。

在编写代码的过程中，需要考虑如何处理边界条件、初值条件以及模拟的时间步长和空间步长等参数。

针对题目要求，我们需要对不同的覆盖材料进行模拟，观察混凝土温度的变化情况。

这就涉及到了参数化的编程，要考虑不同材料的热传导系数、密度、比热容等物理特性。

通过对不同条件的模拟，可以得到混凝土温度随时间的变化曲线，从而评价不同覆盖材料的控温效果。

在进行Matlab代码的编写过程中，还需要考虑代码的效率、准确性和可读性。

可以考虑采用向量化的编程方式，避免使用循环来提高计算效率。

需要注释代码并添加适当的注释，以便他人能够理解并修改代码。

总结来说，2013年数学建模比赛D题涉及到了混凝土温度控制的实际问题，需要结合数学建模和计算机编程的知识来解决。

利用Matlab 来编写代码进行模拟和计算是一个重要的部分，需要考虑建立数学模型、处理边界条件和参数化编程等方面。

通过编写Matlab代码，可以得到混凝土温度随时间的变化规律，并评价不同覆盖材料的控温效果。

2010高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目（请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”）D题对学生宿舍设计方案的评价学生宿舍事关学生在校期间的生活品质, 直接或间接地影响到学生的生活、学习和健康成长。

学生宿舍的使用面积、布局和设施配置等的设计既要让学生生活舒适，也要方便管理, 同时要考虑成本和收费的平衡, 这些还与所在城市的地域、区位、文化习俗和经济发展水平有关。

因此，学生宿舍的设计必须考虑经济性、舒适性和安全性等问题。

经济性：建设成本、运行成本和收费标准等。

舒适性：人均面积、使用方便、互不干扰、采光和通风等。

安全性：人员疏散和防盗等。

附件是四种比较典型的学生宿舍的设计方案。

请你们用数学建模的方法就它们的经济性、舒适性和安全性作出综合量化评价和比较。

对学生宿舍设计方案的评价摘要本文主要从经济性、舒适性、安全性三个方面对四种学生宿舍的设计方案做出综合量化和比较。

在评价过程中，主要运用了模糊决策和层次分析法，并利用MATLAB 软件进行求解。

由于本问题的许多条件比较模糊，具有隐藏性，我们先对附件中的数据进行预处理，从中提取与评价相关的因素，然后利用层次分析法确定各准则对目标的权重，从而建立学生宿舍设计方案的评价模型。

具体结果为：（1）经济性方面：得出四种学生宿舍设计方案在此方面的的组合权向量为： )1668.0,2265.0,5627.0,0440.0(，根据指标越小，优先选择程度越大的准则得出：方案1是经济性最优的，其次为方案4、方案3，最后为方案2。

（2）舒适性方面：得到组合权向量为：)1999.0,1576.0,5301.0,1124.0(，根据指标越大，优先选择程度越大的准则得出：方案2是舒适度最高的，其次为方案4、方案3，最后为方案1。

（3）安全性方面：得到组合权向量为：)2223.0,2684.0,4158.0,0935.0(，利用和（2）同样的准则，得出了方案2是安全性最强的，其次为方案3、方案4，最后为方案1。

2023年我国研究生数学建模竞赛D题解题示范一、概述2023年我国研究生数学建模竞赛D题是一个备受关注的题目，涉及到多领域知识的综合运用。

本文将对该题进行解题示范，帮助读者更好地理解并掌握解题思路。

二、题目分析D题是一个复杂的建模题目，要求参赛选手通过建立数学模型分析某项具体问题。

题目涉及到的知识点较多，包括但不限于微分方程、优化理论、概率统计等多个领域的知识。

需要选手具备跨学科的综合能力来解答该题。

三、解题思路1. 题目理解选手需要充分理解题目所描述的具体问题，把握清楚问题的背景、要求和目标。

2. 建立数学模型在充分理解题目的基础上，选手需要建立相应的数学模型，包括确定变量、建立数学方程或模型、明确约束条件等。

3. 求解和分析根据建立的数学模型，选手需要运用相应的数学工具对模型进行求解，并对结果进行合理的分析和解释。

四、具体步骤在以上解题思路的基础上，我们将具体分析题目的解题步骤。

1. 理解题目我们要仔细阅读题目，了解题目的背景故事、要求和目标。

题目可能描述了某个实际问题，要求我们通过建立数学模型来分析和解决该问题。

2. 建立数学模型根据题目所描述的具体问题，我们需要确定相关的变量，并建立数学方程或模型来描述这些变量之间的关系。

在建立模型的过程中，需要考虑到现实情况中的各种约束条件，使得模型更贴近实际情况。

3. 求解和分析通过建立的数学模型，我们可以运用微分方程、优化理论、概率统计等数学工具对模型进行求解。

求解出的结果需要进行合理的分析和解释，对模型的可行性和有效性进行评价。

五、实例分析以往年竞赛题目为例，我们将结合一个具体的例子来进行解题示范，帮助读者更好地理解题目的解题思路。

六、总结与展望通过本文对2023年我国研究生数学建模竞赛D题的解题示范，我们希望能够帮助读者更好地理解和掌握解题的方法和技巧。

我们也期待未来能有更多的研究生参与到数学建模竞赛中来，共同探讨解决实际问题的方法，并为学术研究和实际应用做出贡献。

2023年研究生数学建模竞赛D题一、赛题背景及意义1.1 赛题背景2023年研究生数学建模竞赛是一场面向全国研究生的数学建模竞赛，旨在选拔并表彰在数学建模领域具有优秀技能和创新思维的研究生，提高研究生数学建模能力和素质。

1.2 赛题意义D题作为竞赛的一部分，旨在考察选手对数学建模的综合运用能力和解决实际问题的能力，提高选手的分析问题能力和实际应用能力，促进研究生学习和研究的深度和广度。

二、赛题内容2.1 赛题描述D题的具体内容是在固定时间的情况下，如何找到最大值。

2.2 计算思路本赛题要求选手采用某种数学或计算机算法来计算出最大值，可以运用数学模型来进行求解，也可以利用计算机编程进行模拟计算。

三、解题思路3.1 分析赛题要求首先需要对赛题内容和要求进行仔细分析，明确最大值的求解目标以及计算的约束条件。

3.2 选择合适的方法在分析明确了赛题要求之后，需要选择合适的数学模型或计算机算法来进行求解，根据实际情况进行适当的抽象和简化。

3.3 实施求解根据选定的求解方法，进行具体的实施步骤，包括建立数学模型，编写程序代码，运行计算等过程。

3.4 结果分析对求解结果进行详细的分析和讨论，包括结果的合理性、稳定性以及对实际问题的启示。

四、解题过程4.1 数据处理对赛题所给的数据进行初步的处理和分析，包括数据的清洗、筛选以及转换。

4.2 模型建立建立适合本题的数学模型，明确求解的目标函数和约束条件，进行模型假设和简化。

4.3 编程求解对建立的数学模型进行编程求解，进行计算和分析结果，不断调整和优化求解方法。

4.4 结果展示将求解的结果进行图表展示，并对结果进行详细分析和讨论。

五、结论与展望5.1 结论总结对赛题的求解结果进行总结，明确最大值的计算结果和实际意义，总结求解方法的优缺点和局限性。

5.2 展望未来对今后进一步研究和应用的展望，包括求解方法的优化、模型的拓展以及实际问题的应用前景。

2023年研究生数学建模竞赛D题旨在考察研究生对数学建模的综合应用能力和解决实际问题的能力，通过解题过程的详细分析和总结，期望能够提高选手的分析问题能力和实际应用能力，促进研究生学习和研究的深度和广度。