选课策略模型论文
- 格式:doc
- 大小:117.50 KB
- 文档页数:14
标题:大学教育中的个性化选课指导摘要:本文探讨了大学教育中的个性化选课指导的重要性,并分析了现有选课指导模式存在的问题和不足,提出了一套适合学生个性化发展的选课指导体系。
文章还探讨了个性化选课指导对提高学生学习效果和培养创新性人才的重要性,以及其实施方法、优势和可能的改进措施。
一、引言大学教育是个人成长和发展的重要阶段之一,选课则是大学教育的重要组成部分。
在传统的教学模式下,学生通常需要在众多课程中选择自己感兴趣且适合自己发展目标的课程,而这个过程往往会遇到很多困惑和挑战。
因此,个性化的选课指导成为了一个值得探讨的话题。
二、传统选课指导模式的不足目前,大学教育中常见的选课指导模式主要是教师推荐和自由选择。
然而,这些传统的方法往往存在一些问题。
首先,教师推荐可能忽略了学生的兴趣和需求,导致学生选择的课程与自己的兴趣和目标不符。
其次,自由选择可能导致学生盲目选择课程,浪费时间和精力在不适合自己的课程上。
三、个性化选课指导体系的构建为了解决这些问题,我们提出了一套个性化的选课指导体系。
该体系主要包括以下几个方面:1.需求分析:了解学生的兴趣、专业、发展方向等个性化需求,为每个学生提供定制化的选课建议。
2.课程推荐:根据学生的需求和实际情况,为学生推荐适合的课程,同时考虑到课程的难易程度、教学水平、学科交叉等因素。
3.课程评估:定期收集学生对课程的反馈意见,以便及时调整课程推荐,确保学生能够获得高质量的教学资源。
四、个性化选课指导的优势个性化选课指导能够帮助学生更好地了解自己的兴趣和需求,选择适合自己的课程,从而提高学习效果和满意度。
此外,它还能促进学生的个性化发展,培养创新性人才。
通过引导学生选择多元化的课程,可以拓宽学生的知识面和视野,增强学生的综合素质和竞争力。
五、实施方法和改进措施实施个性化选课指导需要建立一支专业的选课指导团队,包括学科教师、教学管理人员和学生顾问等。
他们需要定期进行培训和学习,以提高自己的专业素养和沟通能力。
《博弈论》学生结课论文班级:姓名:学号:完成时间:XX大学XX学院用博弈分析生活摘要:在生活中,博弈无处不在。
无论是日常游戏,还是体育竞技,亦或是厂商之间的价格战,国家的贸易战,军备竞赛等,都应用到了博弈论的思想。
例如京东与当当之间的图书价格战,中美贸易战,大学生活中的占座问题,学校是否补课问题,企业的效率工资制度等。
囚徒困境是博弈论中非零和博弈的典型模型,它反映了个人最佳选择并非是集体的最佳选择这一现象。
关键词:囚徒困境,纳什均衡,完全信息静态博弈,非零和博弈,生活应用。
一,理论基础现代博弈论发源于西方的17世纪,1928年,冯.诺依曼证明了博弈论的基本原理,从而宣告了博弈论的正式诞生,到1944年,冯.诺依曼与摩根斯坦共著划时代巨著《博弈论与经济行为》的发表标志着现代博弈论的诞生。
其实在我国古代,“博弈”这个词就早早出现了,比如《史记》中记载的“田忌赛马”就是一个非常经典的博弈问题。
现代博弈论的主要应用领域是经济活动中的经营决策,市场竞争以及政治军事活动中的谈判,联合等。
博弈论所研究的博弈本质上就是(个人,小组,或其他组织的)决策行为,通过最优策略来达到博弈方的得益最优。
其实博弈现象不仅仅存在于经济活动中,在我们的日常生活中也是随处可见的,通过对博弈论的学习,我们能够将博弈思想与现实生活联系起来,从而获得最优策略。
下面我将从囚徒困境出发对生活中的博弈作出分析。
二,囚徒困境模型囚徒困境是博弈论中非零和博弈的典型模型,它反映了个人最佳选择并非是集体的最佳选择这一问题。
囚徒困境源自梅里尔•弗勒德和梅尔文•德雷希尔拟定出的相关困境理论,由艾伯特•塔克以囚徒方式阐述。
囚徒困境的原模型是警察抓住两名合伙犯罪的罪犯,为防止串供而将其分开审问,如果囚徒1和2都选择坦白,那么二者都将获刑5年,如果都不坦白,那么将获刑一年,如果囚徒1坦白,而囚徒2不坦白,那么囚徒1被立即释放,囚徒2获刑8年,如果囚徒1不坦白,囚徒2坦白,那么囚徒1获刑8年,囚徒2立即释放。
高校公共选修课教学管理模式分析中图分类号:g642 文献标识:a 文章编号:1009-4202(2011)01-286-02摘要公共选修课是高校课程体系的组成部分,也体现了“通识教育”的理念。
然而,各个学校的公共选修课教学管理模式各不相同,本文对哈尔滨师范大学公共选修课的教学管理模式进行了分析,以提高公共选修课教学质量。
关键词公共选修课“通识教育”教学管理改进策略一、开设公共选修课的意义及教学状况《国家中长期教育改革和发展规划纲要》中关于高等教育这一方面提到,要提高人才培养质量。
而要达到这一目的,高等学校必须使课程设置多元化。
开设公共选修课,不仅符合教育规律,也是使课程种类多样化的重要手段,是实现“通识教育”的重要途径。
“通识教育”作为大学的理念,应该是造就具备远大眼光、通融识见、博雅精神和优美情感的人才的高层的文明教育和完备的人性教育。
为达到“通识教育”这一目的,哈尔滨师范大学开设的公共选修课一般是以人文素质和科学素质教育为主兼顾技能教育和就业教育为辅的教育课程,其主旨在于满足学生的多种需求,促进学生各个学科之间的交叉渗透,拓宽学生知识面,全面提升学生的科学、人文素养和文化品味,增强学生的就业竞争力,最终提高学生的综合素质。
因而公共选修课在学校教学中占有十分重要的地位。
哈尔滨师范大学对公共选修课的课程设置大都按照社会科学、自然科学、文学艺术、信息技术及经济管理等领域来分类。
基本做法是要求学生在毕业前跨学科、跨专业选修5~6门课程,每门课程20~30学时,占1~2个学分,平均每学期一至两门公共选修课,(注要确切信息)要求学科之间互相渗透、文理交融。
公共选修课的教学管理包括专业计划的审定、课程结构的设置、任课教师的征求、选课管理的运行、成绩的审核和报送等五个重要的环节。
公选修课开设的主要程序为:先由教师自愿申报,再到学校主管教学校长和教务处的教学主管领导审核,整合全校教学资源,确定开课的课程,并向全校学生开放,最后由学生在教学网络点击选修。
提高高中体育选项教学的有效策略摘要:本文根据调查贵州省多家高中学校现今的选项教学的实际状况,列出了目前在选项教学方面遇到的问题,从而探讨相应的解决方案,望能起到抛砖引玉的效果。
关键词:高中体育选项教学认识问题策略体育选项教学是20世纪80年代中期我国高校体育课程改革的成果之一,它打破了传统的体育教学模式,为高校体育教学改革带来了勃勃生机,使高校体育教学发生了可喜的变化。
相对于高校二十多年来体育选项教学的蓬勃发展而言,中学的情况则显得非常滞后。
早在十多年前我国部分中学就自发地进行了实验研究,当时由于缺乏理论上的指导和支持,各校只有经验上的总结,没有理论上的升华,声势和影响都不大,没有形成规模效应。
一、对高中开设选项教学必要性的认识1.高中课程理念和教学目标的基本要求在新的《体育与健康课程标准》中明确指出:高中体育与健康课程“是在九年义务教育基础上进一步提高学生的体育文化和健康素养、为学生终身锻炼身体和保持健康奠定基础的课程”。
高中体育健康课程强特别强调选项教学,重视培养学生的运动爱好和专长。
2.符合高中学生的身心发展特点高中学生身心发育逐渐成熟,其独立性、自我控制能力开始明显增强,对体育的兴趣趋向于集中、稳定,对体育教学内容、形式的要求也逐步提高。
而且此阶段的学生通过九年的义务阶段的体育学习,有一定的运动知识和技能基础,具备选项教学条件,如果仍按传统的教法和内容去进行,势必造成教学内容的重复,难以调动起学生学习的积极性和主动性,遏制学生体育特长的培养与发挥。
3.选项学习是学生从事终身锻炼的基础学校体育是终身体育的基础,高中阶段的学生运动兴趣和体育锻炼习惯的养成又是终身体育的前提。
高中阶段实施选项课的教学,能更好地满足学生学习兴趣、发展个性。
同时通过专项学习,让学生熟悉地掌握一至几项有助于终身锻炼身体和保持健康的基本技能和方法,是学生终身体育锻炼的基础。
二、实施选项教学存在的主要问题分析1.体育教学的器材现状几乎所有的体育项目都是需用体育器材的,学校面向全体学生的体育课更是需要大量的体育器材。
有关选课管理系统论⽂ 选课管理系统是⾼校教务管理信息化平台的重要组成部分,建⽴选课管理系统是当前⾼校推进信息化管理进程,提⾼管理⽔平的必然趋势。
下⾯是店铺为⼤家整理的选课管理系统论⽂,供⼤家参考。
选课管理系统论⽂篇⼀ 关于选课系统的设计 选课管理系统论⽂摘要 摘要:随着课程改⾰的不断深⼊,学校规模不断扩⼤、课程项⽬不断增多,为了解决学⽣选课管理上的复杂的⼈⼯操作,减轻重复⼯作,故设计了选课系统。
学校规模的扩⼤使得学校对每年新⽣⼊学、毕业⽣离校及本校各种分流机制造成的学⽣信息产⽣变动,如学籍变动、个⼈信息修改。
为了适应课程的改⾰,学校在每个学期都要开设⼀定的课程提供给学⽣,让学⽣根据⾃⼰的情况来选择,根据学⽣选择结果给出课程表。
本校根据教学实际,为了使教师有效地管理学⽣信息,设计学⽣信息管理系统,由此形成学⽣成绩管理系统,本⽂就此设计思路进⾏阐述。
选课管理系统论⽂内容 关键词:选课系统学⽣信息管理系统数据流图 DFD图 E-R图 SC图 IPO图 Delphi软件 随着学校规模的不断扩⼤,专业、班级、学⽣的数量急剧增加,有关学⽣选课的各种信息量也成倍增长,⽽⽬前许多⾼校的学⽣选课管理仍停留在复杂的⼈⼯操作上,重复⼯作较多,⼯作量⼤,效率低,因此,迫切需要开发基于互联⽹的课程信息管理系统来提⾼管理⼯作的效率。
基于互联⽹的学⽣选课管理系统,在学⽣选课的规范管理、科学统计和快速查询⽅⾯具有较⼤的实⽤意义。
它提⾼了信息的开放性,⼤⼤地改善了学⽣、教师对其最新信息查询的准确性。
⼀、选课系统的任务概述 1. ⽬标 选课系统开发的⽬标是实现学⽣选课信息关系的系统化、规范化和⾃动化。
2. 系统技术 学⽣选课系统要求具有信息处理的开发性,⽅便教师上传学⽣成绩、学⽣上⽹选课和查询选课信息及成绩等,因此本系统设计为基于WWW的⽹络数据库应⽤系统,使⽤ASP脚本以Access为数据库的开发技术,运⾏在⽀持ASP的服务器上。
基于0-1整数规划的高校课程优选模型【摘要】本文通过对整数规划原理的分析,结合自身实际研究了一个由整数规划所描述的选课模型。
利用计算机软件编程,给出了该整数规划的解,进而获得该模型的所有最优方案。
【关键词】整数规划选课模型最优解1.整数规划原理。
在整数规划中,为了满足整数的要求,初看起来似乎只要把已得的非整数解舍入化整就可以了。
实际上化整后的数不见得是可行解和最优解,所以应该有特殊的方法来求解整数规划。
在整数规划中,如果所有变量都限制为整数,则称为纯整数规划;如果仅一部分变量限制为整数,则称为混合整数规划。
整数规划的一种特殊情形是0-1规划,它的变数仅限于0或1。
0-1规划在整数规划中占有重要地位,可以解决许多实际问题,例如指派问题、选地问题、送货问题等等。
0-1整数规划的一般模型是:2.课程优选模型的建立。
2.1 问题的提出。
现在,多数高校采取的都是学分制,大学课程是按学分值进行设置的,大学生学费主要依据按学分多少收取。
学生可以根据自己的兴趣爱好选择自己所喜欢的课程,但是不合理的选课将造成学校资源的浪费,同时也将增加学生的选课费用。
因此,合理选择所学课程是大学生学习过程中的一个重要组成部分。
能否合理优选自己的课程,不但是我们顺利完成学业的关键,还可以为我们自己节约大笔费用,节约学校的教学资源,达到经济合理学好知识的目的。
目前,高校所学课程类型主要有三种:必修课程、限选课程和选修课程。
必修课程是必选学科,而限选课程和任选课程则可以根据个人的爱好自己决定。
学生可以根据自己的实际情况和学校关于学分选择的规定,采用适合的方法,合理优选出自己的选课计划。
我们可以借助0-1整数规划原理建立课程优选模型来解决此问题。
下面结合某高校学生的选课实例对课程优选模型予以阐述。
2.2 模型的建立。
某高校学生要求经济合理地选择大三下学期课程。
该学期可选课程中包括必修课程共7门,总共17个学分(此7门必修课程未在文中列出);限选课程共有14门,任选课程有15门。
论文编号:2011年数学建模竞赛暨全国选拔赛参赛论文论文题目:选课问题的数学模型参赛队员联通一卡充大连交通大学理学院数学建模指导组2011年9月选课问题摘要本文根据选课问题建立了3个规划模型,并给出了相应的程序,同时多次运用MATLAB软件得到最优规划。
对问题进行了深入的分析,客观评价并加以改进。
一、问题重述1.1 问题要求某同学考虑下学期选课安排,由于选课之间的相互关联、学分要求与选课条件之间的限制进行排序。
1.1.1 必须在下述18门课中至少选修18学分。
1.1.2 每学期选修任选课的比例不能少于所修总学分(包括2个必修学分)的1/6,也不能超过所修总学分的1/3。
1.1.3 课序号为5,6,7,8的课程必须至少选一门。
1.1.4 某些科目之间相互关联的关系见参考数据。
1.2 问题提出1.2.1 下学期最少选几门课,应该选哪几门。
1.2.2 在学分最少的情况下,最多可选修几门课,选哪些课。
1.2.3 考虑到是否能如愿选上,多准备几套选择方案。
已知课程限选的人数为1,2,3,4限选的人数最多,5,6,7,8次之,13、17、18限选的人数最少。
请考虑选课时的先后顺序(先选者先录,人满停选)。
二、问题的分析2.1 问题一考虑到该同学所要达到的目标为选择最少的课,所以这个目标可以转化为关于0-1规划的目标函数,在指定约束条件下选取最小选修门数(不含必修课)和最小学分数(不含必修课的2分、问题二用)。
2.2 问题二根据第一个问题所建立的约束条件,再加上选课分数等于第一问求出的最小选课分数,可以求出该同学在选修最少学分的情况下最多选几门课(不含必修课)。
2.3 问题三考虑到选修课1、2、3、4限选的人数是最多的,5、6、7、8次之,13、17、18限选人数最少,选课时尽量避开限选人数少的课。
三、模型假设3.1 给出的数据真实准确3.2 所有课程不存在临时不开课的情况3.3 选课同学对每门课程均无偏爱四、模型的建立和求解i x :课程表中按编号顺序的18门课程;(1,2,...,18i =)1i 0i i x ⎧=⎨⎩ 选第门课程 不选第门课程 ;Z :选课的门数(不含必修课);(1,2,...,18i =) K :所有已选课的学分和(不含必修课的2分); M :所有已选任选课(9——18号)的学分和针对问题一4.1 模型一的建立问题的目标为选课门数最少。
浅谈高校公共选修课的现况及解决对策开阔学生视野、促进学生全面发展、提高学生综合素质、优化学生知识结构是开设公共选修课的目的所在。
从近几年各高校公共选修课的发展现状来看,虽然公共选修课体系得到不断的完善,但在课程设置、课程管理、课程组织和课程重视程度等方面仍存在不足,需要进一步探索和研究并找到解决问题的策略。
一、公共选修课在实践过程中存在的问题(一)课程设置方面首先,文理科课程开设数量差异大。
学校在开设公共选修课时,文理科课程开设数目不尽相同,侧重不同。
同时由于学校开设公共选修课的数量被限制在一定范围之内,再加上冷门课程占据一定的比例,开设的热门课程不能满足需求,从而导致因为学生不能选择自己感兴趣的科目,出现随意选择或者选而不修现象。
其次,学校开设部分专业性较强或较为冷门的课程。
对于不是本专业的学生来讲,学习专业性较强的公共选修课在一定程度上就增加了学习的难度。
又或者学校开设冷门课程,学生对此不感兴趣,以致于出现该课程选学的人数过少的现象。
再次,学校公共选修课开设时间过于集中。
学校公共选修课课程开设时间特定在一周的某一天时间,较之专业课的开设时间过于集中,使学生学习负担过重,不利于学生预习以及复习。
(二)课程管理方面首先,学校财政分配不均。
学校财政注重对专业课的投入而忽视公共选修课,致使部分需要教学器材的公共选修课极少或基本上得不到财政支持,既降低了教师的教学质量,也挫伤学生学习的积极性。
其次,学校选课资源紧张。
由于选课时间被限制在一定时间(通常是3-4天)范围内,学校各级学生同时开始选课,网络资源紧张,学生能做的只能是抓紧时间,很大程度上就不能及时或慎重选择自己感兴趣的课程。
(如图1)图1再次,选课指导服务体制不完善。
学生获取信息的途径少,并且占42.7%的学生依据课程名称猜测选课,通过学校公开的课程信息获取信息的学生只25.9%。
(如图2)这对于学生选到合适的课有相当程度的不利影响。
图2(三)课程组织首先,班级规模过大,难以因材施教。
数学模型实验—实验报告9一、实验项目:选课策略模型建立和求解二、实验目的和要求a.根据题目要求建立优化模型b.通过Lingo软件求解模型三、实验内容1.根据教材4.4节内容建立选课策略多目标模型。
目标一:课程数最少;目标二:学分最多,1)课程数最少前提下,学分最多模型.即在选修6门课的条件下使得总学分尽可能的多,这样应在原规划问题中增加约束条件x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9=6;2)引入权重将两目标转化为单目标模型一般的,将权重记为λ1,λ2,且令λ1+ λ2=1, 0≤λ1,λ2≤1,则0—1规划模型的新目标为 min Y= λ1Z-λ2W2. 编写lingo程序求解:1)以课程数最少为单目标的优化模型(注意xi为0-1变量)min x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9x1+x2+x3+x4+x5>=2;x3+x5+x6+x8+x9>=3;x4+x6+x7+x9>=2;2*x3-x1-x2<=0;x4-x7<=0;2*x5-x1-x2<=0;x6-x7<=0;x8-x5<=0;2*x9-x1-x2<=0;@BIN(X1);@BIN(X2);@BIN(X3);@BIN(X4);@BIN(X5);@BIN(X6);@BIN(X7);@BIN(X8);@BIN(X9);运行结果如下:Global optimal solution found.Objective value: 6.000000Objective bound: 6.000000Infeasibilities: 0.000000Extended solver steps: 0Total solver iterations: 0Variable Value Reduced CostX1 1.000000 1.000000X2 1.000000 1.000000X3 1.000000 1.000000X4 0.000000 1.000000X5 0.000000 1.000000X6 1.000000 1.000000X7 1.000000 1.000000X8 0.000000 1.000000X9 1.000000 1.000000Row Slack or Surplus Dual Price1 6.000000 -1.0000002 1.000000 0.0000003 0.000000 0.0000004 1.000000 0.0000005 0.000000 0.0000006 1.000000 0.0000007 2.000000 0.0000008 0.000000 0.0000009 0.000000 0.00000010 0.000000 0.0000002)求解以上方法建立的多目标模型,并调整权重值,观察模型结果的变化。
数学建模论文题目生活中的数学建模问题学院理学院专业班级数学 111 班学生姓名张妍成绩2013年12月1 日摘要在日常生活中,我们会遇到各种各样的问题,其实许多问题都可以运用数学建模的知识来解决。
平时老师分派给我们任务时,为了尽快的去完成,我们同学之间分工合作,这就可以建立模型求解。
本文就是利用建立数学模型来解决生活中的几个实际问题。
其基本依据是建立数学模型,用LINGO软件来求解。
关键词:最优解,策略,LINGO正文模型1:给教室刷墙问题(目标规划)在校庆来临之前,学校准备给教室粉刷墙壁,现有3种类型的教室,分别用A,B,C 来表示3种不同的教室,具体相关数据如表所示。
某班同学承担了该任务,每天工作8小时,试问在一个星期内该班同学获得的最大利润。
基本模型如果用x1,x2,x3分别表示A,B,C三种教室粉刷的个数,一星期正常生产工时为56小时,则问题可以归结为下面的数序模型目标函数max=30*x1+50*x2+70*x3;约束条件x1<=30;x2<=20;x3<=10;2*x1+1.5*x2+x3<=56;x1>=0;x2>=0;x3>=0;模型求解max=30*x1+50*x2+70*x3;x1<=30;x2<=20;x3<=10;2*x1+1.5*x2+x3<=56;x1>=0;x2>=0;x3>=0;输入LINGO软件求得最优解如下:Optimal solution found at step: 0Objective value: 1940.000Variable Value Reduced CostX1 8.000000 0.0000000X2 20.00000 0.0000000X3 10.00000 0.0000000Row Slack or Surplus Dual Price1 1940.000 1.0000002 22.00000 0.00000003 0.0000000 27.500004 0.0000000 55.000005 0.0000000 15.000006 8.000000 0.00000007 20.00000 0.00000008 10.00000 0.0000000最优解由LINGO计算得到该班同学粉刷8间A教室,20间B教室,10间C教室获得的利润最大,最大利润为1940元。
大学专业选课策略与课程设置分析大学阶段的专业选课对于学生的学习和未来发展有着至关重要的影响。
本文将对大学专业选课策略以及课程设置进行详细分析,并提出一些建议。
一、专业选课策略1.了解专业要求在选课前,学生应充分了解自己所在专业的学习要求和核心课程,以便为未来的学习和职业规划做出明智的选择。
了解专业的核心课程可以帮助学生构建起扎实的基础知识,同时抓住专业的重点和特色。
2.平衡兴趣与需求在选课时,学生应根据个人的兴趣和需求进行平衡。
一方面,学生可以选择自己擅长和感兴趣的课程,以增强学习的主动性和积极性;另一方面,也要考虑到专业需求和未来职业发展方向,选择与之匹配的课程。
3.广泛学习跨学科课程大学的学习环境为学生提供了跨学科学习的机会。
学生应该借此机会选修一些跨学科课程,扩大自己的知识面,培养综合素质和跨学科思维能力。
这有助于学生在未来的职业发展中更加全面和灵活应对挑战。
4.咨询导师和同学在选课过程中,学生可以咨询专业导师和同学的意见和建议。
导师通常会有更深入的了解和经验,可以为学生提供专业指导;同时,同学之间的交流和分享也能提供宝贵的参考意见,有助于学生做出更加明智的选课决策。
二、课程设置分析1.完善的课程体系大学的课程设置应该是一个完善的体系,包括基础课程、专业核心课程和选修课程等,并且各门课程之间要有明确的联系和衔接。
基础课程能够为学生奠定坚实的学术基础,专业核心课程能够培养学生的专业素养和技能,选修课程提供了拓展课程的选择。
2.灵活且多样化的课程选择大学应提供灵活多样的课程选择,以满足不同学生的需求和兴趣。
学生可以根据自身情况和兴趣选择适合自己的课程,培养自己的特长和兴趣爱好。
此外,课程设置应给予学生一定的自主性,让学生参与到课程设计和改革中来,增加学生的参与感和归属感。
3.紧密结合实践和职业需求现实社会对大学生的职业素质要求越来越高,因此大学课程设置应紧密结合实践和职业需求。
课程设置可以引入实践环节和项目实践,提升学生的实际操作能力和解决问题的能力。
晋中学院本科毕业论文(设计)题目院系专业姓名学号学习年限 20指导教师申请学位学士学位20年月 18 日网上选课系统学生姓名:指导教员:摘要:为了增强学生的学习积极性和动手实践能力,很多学校有选修的课程。
但以往学生都是在课堂上选报,这种方法虽然直接,却具有盲目性。
有些课堂选课时人满为患,有些课堂无人选课。
原因是传统的选课方法没有预见性,大家没有事先协调好。
为了减轻教务处工作,以及每个学生更好的选择自己所喜欢的科目。
本系统针对学生选课这一环节, 从学生网上自主选课以及教师的课程发布两个大方面进行了设计,基本实现了学生的在线信息查询、选课功能以及教师对课程信息发布的管理等功能。
本文通过分析浏览器/服务器结构的特点并结合选课的实际情况,提出了基于浏览器/服务器结构网上选课系统的基本设计思想,简要介绍了系统各功能模块及数据库的设计,着重讨论了用ASP技术和SQL Server 2000开发网上选课系统时的数据库访问技术和动态网页制作技术,并给出了部分实现代码。
通过该系统,学生可以方便地在校园网上进行网上选课。
该B/S结构的系统在Windows XP 系统开发完成,使用java作为ASP的开发语言,SQL Server 2000作为数据库。
系统有较高的安全性和较好的性能。
关键词:网上选课;ASP;数据库管理系统Online Course Selection SystemAuthor’s Name: Tutor:ABSTRACT:There are many courses during senior high school. For example, in order to increase students’ interests and hobbies, schools will open some practical courses, and many schools have elective courses to enhance students' learning enthusiasm and practical ability. However, students usually choose these courses in the classroom, which is direct but blind. When choosing classes, some classrooms are overcrowed, while others, empty. The reason for this is that the traditional methods of choosing courses are lack of predictability, which makes students not coordinate well with one another in advance. In order to reduce academic work and make students better choose their favorite subjects. This system, based on the link of students choosing course, is designed from two aspects: students choose courses on the Internet independently and teachers publish courses online. In this way, students can search information and choose subjects, and teachers can publish information about courses on the Internet.This paper, through the analysis of characteristics of browser/Server structure and combining the actual situation, explores basic design ideas based on browser/Server online courses structure system, and briefly introduces the design of the function module and database system, and discusses the design of using ASP technology and SQL Server 2000 to explore technology of database access and making dynamic web while developing the online course choice, and presents some codes. The system make students able to choose subjects online freely. The B/S structure of the system is developed in a Windows XP system, and takde Java as a developing language of the ASP, and SQL Server 2000 as its database. The system has a comparatively higher safety and better performance.In addition to these aspects such as the systematic analysis of program, overall design, database design, functions and main part of the system, it also introduces information about online course system and basic content and development of IIS and IIS combination of ASP .KEYWORDS: online course select; ASP; DBMS目录引言 (1)1课题背景 (2)1.1课题研究的目的 (2)1.2课题的可行性分析 (2)1.2.1课题调研 (2)1.2.2可行性分析 (2)2系统分析与总体设计 (3)2.1系统分析 (3)2.1.1通用操作 (3)2.1.2用户所具有功能 (3)2.2系统总体设计 (4)3数据库设计与实现 (4)3.1数据库系统分析 (5)3.2数据库逻辑设计 (6)3.3数据库物理实现 (7)4系统说明书 (8)4.1系统界面说明 (8)4.1.1学生登录 (12)5总结 (17)致谢 (17)参考文献 (18)引言学生选课系统是一个学校不可缺少的部分,它的内容对于学校的决策者和管理者来说都至关重要,所以学生选课系统应该能够为用户提供充足的信息和快捷的查询手段。
学生选课系统题目:学生选课系统者:学号:软件3班05号系 (院):东北石油大学专业:计算机软件技术指导者:王茱摘要Internet网是目前全球最大的计算机通信网,它遍及全球几乎所有的国家和地区。
www系统是一个大型的分布式超媒体信息数据库,它极大的推动了Internet的发展,己经成为Internet中最流行、最主要的信息服务方式。
www技术之所以能在全球普及,一个重要的原因就是它与数据库管理系统相互融合,成为一个处理和共享信息的强大工具。
一方面,数据库是一种强大的信息管理工具,另一方面,www 提供了共享数据的方法。
两者强强联合取长补短,发挥各自优势,使用户可以在Web浏览器上方便地检索数据库的内容。
【1】本论文主要包括学生选课系统方案分析与网络规划,本系统是一个典型的信息管理系统(MIS),其开发主要包括后台数据库的建立和维护以及前端应用程序的开发两个方面。
对于前者要求建立起数据一致性和完整性强、数据安全性好的库。
而对于后者则要求应用程序功能完备,易使用等特点。
经过分析,我们使用 MICROSOFT公司的SQL 2000、ASP (active server pages)作为开发工具, 用Microsoft Windows XP Professional 版本2002 Service Pack 2 简体中文版,Microsoft Offices ACCESS 2003 中文版,Internet Information Services (IIS6) Manager,Intel(R) PIIII CPU 3.0GHz Double CPU 512MB Rom 160GBHardDisk作为开发平台。
利用其提供的各种面向对象的开发工具,首先在短时间内建立系统应用原型,然后,对初始原型系统进行需求迭代,不断修正和改进,直到形成用户满意的可行系统。
本系统可以方便老师、学生更方便的选课。
实现全校学生选课在线查询。
数学建模选修课策略
数学建模选修课的策略主要包括以下几个方面:
建立模型:首先,需要对实际问题进行深入理解,将其转化为数学模型。
这需要一定的数学基础和建模技巧,如概率论、统计学、线性代数等。
参数估计与调整:在建立模型后,需要根据实际数据对模型中的参数进行估计和调整,以使模型更好地拟合实际数据。
模型验证:在参数估计和调整后,需要对模型的预测能力和准确性进行验证。
这可以通过对比模型的预测结果和实际数据来进行。
优化模型:如果模型的预测结果和实际数据存在较大差异,需要对模型进行优化,以改进其预测能力和准确性。
这可能需要引入新的变量、改进模型结构或使用更复杂的模型。
应用模型:最后,可以将优化后的模型应用于实际问题中,以解决实际问题。
这可能需要一定的编程技能和对实际问题的深入理解。
以上是数学建模的一般步骤,具体实施时可以根据实际情况进行调整。
同时,数学建模也需要一定的实践经验,只有通过不断的实践才能提高建模能力和技巧。
探析数学教材内容的选择策略摘要不同教育观念、不同社会背景的人,对课程内容的判断标准往往是不同的。
如何认识课程内容,课程内容的涵义如何解释,这些都直接影响到课程内容的选择与组织。
对课程内容确定的不同取向,体现了不同的教育目的观。
关键词数学教材课程内容中图分类号:g633.6 文献标识码:a1课程内容确定的三种取向1.1课程内容即教材这是一种比较传统且影响相当深远的观点。
此种取向将课程内容作为学生要习得的知识,而这些知识通过事实、原理、体系等形式表现。
如我国传统的数学教材就深受此种取向的影响,其编排特别注重数学知识的系统性、严谨性和完整性,选择的内容体系极其完备,教师也希望学生能将它们“复印”到头脑里。
由于是将重点放在向学生传递知识这一基点上,而传递知识又以教材为依据,所以,课程内容理所当然地被看作是上课所用的教材。
1.2课程内容即学习经验经过不断地实践和研究,人们发现,将课程内容看作教材的取向很容易导致“见物不见人”的倾向,即强调课程本身的严密、完整、系统、权威,却忽视了作为学习者的实际学习体验和学习过程。
由于从课程内容是教材的取向出发,课程似乎能够设计得十分合理,但往往却达不到预期的效果。
于是,人们提出:只有那些真正为学生所经历、理解和接受了的东西,才称得上课程。
因而便有了“课程内容即学习经验”的取向。
课程内容的学习经验取向强调,决定学习质量的因素是学生而不是教材,学生是一个主动的参与者。
学生之所以参与,是因为环境中的某些因素吸引了他,学生对这些因素作出了反应。
因此,教师要着力构建适合于学生兴趣及能力的各种情境,以便让学生更好地投入到学习中。
1.3课程内容即学习活动这是一种更广的取向,它认为上述两种取向都有其局限性。
例如,将课程内容理解为教材,对于教师而言,在实践中容易把握,教材编写者也易于操作,但却容易导致“见物不见人”的倾向;将课程理解为学习经验,有利于解决“教育中无儿童”的问题,但由于学习经验是学生学习的一种心理体验,只有学生自己才能了解,而教师是无法清晰地了解学生心理是如何受特定环境影响的。
关于高中语文选修课程教学的思考摘要:高中阶段开设语文选修课程,旨在满足学生多元化的学习需求,它在全面提高学生语文素养、开阔学生视野、引导学生创新、发展多向思维等方面起着举足轻重的作用。
本文对高中语文选修课程实施的相关问题进行了研究。
关键词:高中语文选修课实施策略教育面对的是一个个具有独特个性的学生,教育应促进每一位学生的个性发展。
为此,课程结构必须具有选择性,以适应学生的个性差异。
从目前世界范围来看,加强选修课程是课程改革的大趋势,课程选修制已成为现代基础教育的重要支柱,新世纪我国的高中新课程改革正是顺应了这一时代潮流。
研究和探讨高中语文选修课程的教学是语文新课改的一个极为重要的课题。
本文就高中语文选修课程的教学实施策略,谈谈自己的几点思考。
一、选修课程设置的目的和意义语文新课程改革最大的亮点就是增设选修课程。
选修课包括诗歌与散文、小说与戏剧、新闻与传记、语言文字应用、文化论著研读五个系列。
选修课程的设置其实是让学生在必修的基础上通过多样的自主选择来提高应用、审美与探究能力,促进他们均衡而有个性的发展。
由学生自主选择学习课程,在这一点上,选修课程与必修课程相比,应该说给予学生更开放的空间,更广阔的天地,更优越的条件,更能体现对学生能力差异发展以及个性发展的尊重。
二、高中语文选修课的内容选定原则1.教师主导教师的主导地位主要表现在教学材料的选择和教学过程的实施等方面。
(1)深度阅读,早作准备。
教师在教学过程中的主导作用决定了教师必须有丰富的阅读储备,这是高中语文选修课教学对教师提出的新要求,也是开好高中语文选修课的前提条件。
所以教师自己心中要装着几本能影响自己的人生也能影响学生人生的书,非如此就不能出现高质量的语文选修课。
(2)分组研讨,合作教学。
这是教师主导作用在选修课开设的备课环节上的体现。
教研组据本组教师的阅读兴趣将语文课程标准中的五个选修系列分配到教师个人或教师合作小组,要求教师对所分配到的任务进行深度阅读,然后根据自己的理解和学生的情况选准教学的切入点,以便更好地组织教学。
学生选课优化模型的建立与实践随着大学生人数的增长和专业的扩张,学生选课变得越来越复杂和困难。
为了优化学生的选课过程,提供更好的教学资源管理和学生满意度,建立一个高效的学生选课优化模型是非常重要的。
本文将介绍学生选课优化模型的建立与实践的相关内容。
首先,为了建立学生选课优化模型,我们需要收集和分析大量的数据。
包括学生的个人信息、课程的开设情况、课程的时间安排、教师的教学能力等。
通过对这些信息的收集和分析,可以建立一个全面的学生选课数据库。
在建立学生选课优化模型时,我们可以采用一些常见的数学模型和算法。
例如,可以使用线性规划模型来解决学生选课的排课问题,将学生的个人需求、学分要求和课程时间安排等因素考虑在内,通过最优化方法来找到最合适的课程安排方案。
同时,还可以运用贪心算法来解决教室资源的分配问题,将课程的时间和教室的容量等因素考虑在内,通过局部最优的策略来实现整体最优的结果。
为了确保学生选课优化模型的实践效果,需要进行一系列的实践和测试。
可以通过与学生和教师的合作,进行模型的调整和优化。
在实践中,还可以利用一些模拟软件和工具来对模型进行测试和验证,从而确保模型的可靠性和有效性。
同时,通过与其他学校或机构的交流和合作,可以分享和借鉴他们的经验和实践,进一步提高学生选课优化模型的质量和效果。
除了建立学生选课优化模型,还需要考虑一些实际问题和挑战。
例如,如何平衡教师的教学负担和学生的需求之间的关系,如何公平地分配有限的教室资源,如何提高学生对选课系统的满意度等。
这些问题需要综合考虑多方面因素,并通过分析和实践来解决。
总之,学生选课优化模型的建立与实践是一个复杂而重要的任务。
通过收集和分析数据,运用数学模型和算法,进行实践和测试,解决实际问题和挑战,我们可以建立一个高效的学生选课优化模型,提供更好的选课体验和教学资源管理。
希望本文的内容能对学生选课优化模型的建立与实践有所启发和帮助。
高一选课分班中的优化算法与模型构建高一学生在选课时,通常会面临一个重要的问题:如何将全体学生合理地分配到不同的班级中,以便达到教学效果的最大化?这是一个典型的优化问题,需要考虑多个因素,并以算法和模型构建为基础来解决。
本文将探讨高一选课分班中的优化算法与模型构建。
一、问题描述在高一选课分班中,我们需要考虑多个因素,如每个班级的总人数,每个班级的平均分数,学生的选课意向等。
为了达到教学效果的最大化,我们需要找到一种方法将学生分配到各个班级中,使得每个班级的人数尽可能平均,同时满足学生的选课意向。
二、优化算法1. 贪心算法贪心算法是一种简单而高效的优化算法,可以在选课分班中得到较好的结果。
其思想是每次从剩余学生中选择一个与当前班级差异最小的学生,并将其分配到该班级中。
这样可以保证每次分配都是最优的,但是不能保证全局最优。
2. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法,在选课分班中也可以应用。
首先,将学生的选课意向表示为一个个体的基因信息,然后通过交叉、变异等操作来生成新的种群,最终得到一个适应度较高的个体作为最优解。
3. 简单遗传算法改进版为了提高遗传算法在选课分班中的效果,可以对其进行改进。
例如,引入种群多样性保持机制,避免陷入局部最优解;采用自适应的交叉和变异策略,提高算法的收敛速度和稳定性。
三、模型构建1. 选课意向模型为了准确分析学生的选课意向,可以构建选课意向模型。
通过收集学生的历史选课记录、兴趣爱好、成绩、生源地等信息,利用数据分析和机器学习算法来预测学生的选课意向。
这可以为分班算法提供更准确的输入数据。
2. 分班优化模型为了实现选课分班的最优化,可以构建一个分班优化模型。
该模型包括班级人数、平均分数、学生意向等变量,并通过数学规划或者模拟优化算法来求解最优解。
其中,约束条件可以包括班级人数的限制、平均分数的限制等。
四、实际应用优化算法与模型构建在高一选课分班中具有广泛应用。
例如,学校可以利用学生选课意向模型,为每个学生推荐适合的选修课程;教务人员可以利用分班优化模型,实现学生的最优分班方案。
绍兴文理学院数学建模题目:选课策略数学模型数学系数学与应用数学专业081班学生徐贝贝姚慧张楚指导老师胡金杰摘要为解决学生选课问题最优解,本文利用0-1规划模型先找出目标函数,再列出约束条件,分三步骤对最终问题逐层分析化多目标规划为单目标规划,分别建立不同的模型,运用LINGO软件求解。
从而解决学生既希望选修课程的数量少,又希望所获得的学分多的问题。
特点:根据以上分析,特将模型分为以下四个(1)只考虑尽可能多的学分,而不管所修课程的多少,可建立单目标规划模型。
显然,这个问题不必计算就知道最优解是选修全部课程。
(2)在考虑课程最少的情况下,使学分最多;模型一,选修课的课程最少,不考虑学分多少;约束条件只有,每人至少学习5门数学,2门运筹学,2 门计算机,1门物理学,1门经济学,2门艺术类和先修课的要求建立模型一。
模型二:在科目最少的基本前提下,使获得的学分尽可能得多,约束条件没变,化单目标为多目标求解。
(3)同时考虑学分最多和选修科目最少,并且假设所占比例三七分。
在此假设情况下对模型二稍加调整形成新的目标函数,最终计算出结果。
模型三:同时考虑课程最少和所获得的学分最多,并按3:7的重要性建立模型。
关键词 0-1规划选修课要求单目标规划多目标规划一.问题的重述某学校规定,运筹学专业的学生毕业时必须至少学过五门数学课,两门运筹学课,两门计算机,一门物理学,一门经济学和两门艺术类。
这些课程的编号,名称,学分,所属类别和选修课的要求如表所示。
那么,毕业时最少可以学习这些课程中的哪些课程。
如果某个学生即希望选修课程的数量最少,又希望所获得的学分最多,他可以选修哪些课程?二符号说明符号说明1)xi:表示选修的课程(xi=0表示不选,xi=1表示选i=1,2,3,4,5,6,7,8,9…25);三模型的假设1)学生只要选修就能获得学分;2)每个学生都必须遵守规定选修课程;四问题分析。
模型一:只考虑课程最少,不考虑学分,计算求出结果。
模型二:既考虑课程最少,又使学分最多,计算求出结果。
模型三:同时考虑两者,并考虑二者的权重,计算求出结果。
五模型的建立与求解模型一:用xi=1表示选修表中按编号顺序的25门课程(xi=0表示不选;i=1,2,…,25).问题的目标为选修的课程总数最少,既min z=x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10+x11+x12+x13+x14+x15+x16+x17+ x18+x19+x20+x21+x22+x23+x24+x25 (1)约束条件包括两个方面:第一,每个人每人至少学习5门数学,2门运筹学,2 门计算机,1门物理学1门经济学,2门艺术类。
根据表中对每门课程所属类别的划分,这一约束可以表示为x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10>=5 (2)x6+x7+x11+x12+x13+x14+x15>=2 (3)x8+x9+x13+x14+x16+x17>=2 (4)x10+x18+x19+x20>=1 (5)x15+x21>=1 (6)x22+x23+x24+x25>=2 (7)第二,某些课程有先修课程的要求。
例如“数据结构”的先修课是“计算机编程”,这意味着如果x8=1,必须想x16=1,这个可以表示为x8<=x16(注意x8=0对x16没有影响)“泛函分析”先修课是“数学分析”和“实变函数”的条件可以表示为x4<=x2,x4<=x3.而这两个不等式可以用一个约束表示为2x4-x2-x3<=0.这样,所有课程的先修课要求可表示为如下的约束:2x4-x2-x3<=0 (8)2x6-x1-x5<=0 (9)2x7-x1-x5<=0 (10)x8-x16<=0 (11)x10-x2<=0 (12)x12-x7<=0 (13)x13-x16<=0 (14)x14-x1-x5<=0 (15)x17-x16<=0 (16)x19-x18<=0 (17)由上得到以(1)为目标函数、以(2)~(17)为约束条件的0-1规划模型。
将这一模型输入LINGO软件(见附录1),求解得到结果为x1= x2= x5= x9= x10= x14= x15=x22= x23=1,其他变量为0.对照课程编号它们是微积分, 数学分析,线性代数,操作系统,信号与系统,数学实验,西方经济学,电影艺术赏析,青春期生理卫生,共9门课程,总学分为32.下面我们会看到,这个解并不是唯一的,还可以找到与以上不完全相同的9门课也满足所给的约束条件。
模型二:如果一个学生既希望选修课程少,又希望所得的学分尽可能的多,则除了目标一还可以根据已知数据写出另一个目标函数,即Max W=5*x1+5*x2+4*x3+3*x4+4*x5+4*x6+4*x7+3*x8+4*x9+3*x10+2*x11+4 *x12+3*x13+3*x14+3*x15+2*x16+4*x17+5*x18+3*x19+3*x20+4*x21+3*x22+2*x2 3+3*x24+3*x25 (18)如果模型一得到的结果是唯一的,则他别无选择,只能选修上面的9门课,总学分为32.但是LINGO无法告诉我们一个优化问题的解是否唯一,所以还可能在选修9们课的条件下,使总学分多于32。
为探索这种可能,应在上面的规划问题中增加约束x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10+x11+x12+x13+x14+x15+x16+x17+x18+x1 9+x20+x21+x22+x23+x24+x25=9 (19)得到以(18)为目标函数、以(2)~(17)和(19)为约束条件的另一个0-1规划模型(见附录2)。
求解后发现会得到不同于前面9门课程的最优解x1=x2=x5=x9=x10=x14=x15=x22=x24=1,其他变量为0,其中2学分的“青春期生理卫生”换成了3学分的“汉语言文化”,总学分由32增至33.注意这个模型的解任然不是唯一的,如x1=x2=x5=x9=x10=x14=x15=x22=x25=1,其他变量为0,也是最优解。
模型三:不像模型一模型二那样,只考虑课程最少或学分最多,而是觉得学分和课程这两个目标大致应该三七开。
这时可以将目标函数Z和-W分别乘以0.7和0.3,组成一个新的目标函数Y,有Min Y=0.7Z-0.3W= (x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10+x11+x12+x13+x14+x15+x16+x17+x1 8+x19+x20+x21+x22+x23+x24+x25)*0.7-(5*x1+5*x2+4*x3+3*x4+4*x5+4*x6+4*x 7+3*x8+4*x9+3*x10+2*x11+4*x12+3*x13+3*x14+3*x15+2*x16+4*x17+5*x18+3*x 19+3*x20+4*x21+3*x22+2*x23+3*x24+3*x25)*0.3=-0.8*x1-0.8*x2-0.5*x3-0.2*x4-0.5*x5-0.5*x6-0.5*x7-0.2*x8-0.5*x9-0.2*x10+0.1*x11-0.5*x12-0.2*x13-0.2*x14-0.2*x15+0.1*x16-0.5*x17-0.8*x 18-0.2*x19-0.2*x20-0.5*x21-0.2*x22+0.1*x23-0.2*x24-0.2*x25(20)得到以(20)为目标、以(2)~(17)为约束的0-1规划模型。
输入LINGO求解(见附录3)。
得到为x1=x2=x3=x4=x5=x6=x7=x8=x9=x10=x12=x13=x14=x15=x16=x17=x18=x19=x20=x2 2=x24=x25=1,即只有“风险投资管理”“青春期生理卫生”没有选修,共82学分。
六.结果的检验与分析经过检验输入式子正确,结果多次验证一样。
结果分析:模型一分析:模型一的结果为x1= x2= x5= x9= x10= x14= x15=x22= x23=1即选修编号为1,2,5,9,10,14,15,22,23的选修课时达到了,在选修课的课程最少。
最少为9门。
模型二分析:模型二的结果为x1=x2=x5=x9=x10=x14=x15=x22=x24=1即选修编号为1,2,5,9,10,14,15,22,24的选修课时达到了,在选修课程最少的情况下,尽可能的分数最多,最多为33学分。
模型三分析:课程数与学分数按权重三七分,结果为x1=x2=x3=x4=x5=x6=x7=x8=x9=x10=x12=x13=x14=x15=x16=x17=x18=x19=x20=x2 2=x24=x25=1,即只有“风险投资管理”“青春期生理卫生”没有选修,共82学分。
六.模型的评价与推广本文运用了0-1规划解决了学修课选择的难题,但是还没有建立满足不同需要的学生,还需要进一步的建立模型和计算。
如建立以学分最多为目标的模型,或建立以课程数和学分数等权重的模型。
解决不同的问题。
七.参考文献【1】姜启源谢金星叶俊,数学模型,高等教育出版社,2003年8月第3版附录1.模型一的求解本文运用LINGO软件求解输入:min=x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10+x11+x12+x13+x14+x15+x16+x17+x18 +x19+x20+x21+x22+x23+x24+x25;x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10>=5;x6+x7+x11+x12+x13+x14+x15>=2;x8+x9+x13+x14+x16+x17>=2;x10+x18+x19+x20>=1;x15+x21>=1;x22+x23+x24+x25>=2;2*x4-x2-x3<=0;2*x6-x1-x5<=0;2*x7-x1-x5<=0;x8-x16<=0;x10-x2<=0;x12-x7<=0;x13-x16<=0;2*x14-x1-x5<=0;x17-x16<=0;x19-x18<=0;@bin(x1);@bin(x2);@bin(x3);@bin(x4);@bin(x5);@bin(x6);@bin(x7);@bin(x8);@bin(x9);@bin(x10);@bin(x11);@bin(x12);@bin(x13);@bin(x14);@bin(x15);@bin(x16);@bin(x17);@bin(x18);@bin(x19);@bin(x20);@bin(x21);@bin(x22);@bin(x23);@bin(x24);@bin(x25);输出:Global optimal solution found.Objective value: 9.000000Extended solver steps: 0Total solver iterations: 0Variable Value Reduced Cost X1 1.000000 1.000000 X2 1.000000 1.000000 X3 0.000000 1.000000 X4 0.000000 1.000000 X5 1.000000 1.000000 X6 0.000000 1.000000 X7 0.000000 1.000000 X8 0.000000 1.000000 X9 1.000000 1.000000 X10 1.000000 1.000000 X11 0.000000 1.000000 X12 0.000000 1.000000 X13 0.000000 1.000000 X14 1.000000 1.000000 X15 1.000000 1.000000 X16 0.000000 1.000000 X17 0.000000 1.000000 X18 0.000000 1.000000 X19 0.000000 1.000000 X20 0.000000 1.000000X21 0.000000 1.000000X22 1.000000 1.000000X23 1.000000 1.000000X24 0.000000 1.000000X25 0.000000 1.000000Row Slack or Surplus Dual Price1 9.000000 -1.0000002 0.000000 0.0000003 0.000000 0.0000004 0.000000 0.0000005 0.000000 0.0000006 0.000000 0.0000007 0.000000 0.0000008 1.000000 0.0000009 2.000000 0.00000010 2.000000 0.00000011 0.000000 0.00000012 0.000000 0.00000013 0.000000 0.00000014 0.000000 0.00000015 0.000000 0.00000016 0.000000 0.00000017 0.000000 0.000000附录2.模型二求解本文运用LINGO软件求解输入:Max =5*x1+5*x2+4*x3+3*x4+4*x5+4*x6+4*x7+3*x8+4*x9+3*x10+2*x11+4 *x12+3*x13+3*x14+3*x15+2*x16+4*x17+5*x18+3*x19+3*x20+4*x21+3*x2 2+2*x23+2*x24+3*x25;x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10>=5;x6+x7+x11+x12+x13+x14+x15>=2;x8+x9+x13+x14+x16+x17>=2;x10+x18+x19+x20>=1;x15+x21>=1;x22+x23+x24+x25>=2;2*x4-x2-x3<=0;2*x6-x1-x5<=0;2*x7-x1-x5<=0;x8-x16<=0;x10-x2<=0;x12-x7<=0;x13-x16<=0;2*x14-x1-x5<=0;x17-x16<=0;x19-x18<=0;x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10+x11+x12+x13+x14+x15+x16+x17+x18+ x19+x20+x21+x22+x23+x24+x25=9 ;@bin(x1);@bin(x2);@bin(x3);@bin(x4);@bin(x5);@bin(x6);@bin(x7);@bin(x8);@bin(x9);@bin(x10);@bin(x11);@bin(x12);@bin(x13);@bin(x14);@bin(x15);@bin(x16);@bin(x17);@bin(x18);@bin(x19);@bin(x20);@bin(x21);@bin(x22);@bin(x23);@bin(x24);@bin(x25);输出:Global optimal solution found.Objective value: 33.00000Extended solver steps: 0Total solver iterations: 0Variable Value Reduced CostX1 1.000000 -5.000000X2 1.000000 -5.000000 X3 0.000000 -4.000000 X4 0.000000 -3.000000 X5 1.000000 -4.000000 X6 0.000000 -4.000000 X7 0.000000 -4.000000 X8 0.000000 -3.000000 X9 1.000000 -4.000000 X10 1.000000 -3.000000 X11 0.000000 -2.000000 X12 0.000000 -4.000000 X13 0.000000 -3.000000 X14 1.000000 -3.000000 X15 1.000000 -3.000000 X16 0.000000 -2.000000 X17 0.000000 -4.000000 X18 0.000000 -5.000000 X19 0.000000 -3.000000 X20 0.000000 -3.000000 X21 0.000000 -4.000000 X22 1.000000 -3.000000 X23 0.000000 -2.000000 X24 1.000000 -3.000000 X25 0.000000 -3.000000Row Slack or Surplus Dual Price1 33.00000 1.0000002 0.000000 0.0000003 0.000000 0.0000004 0.000000 0.0000005 0.000000 0.0000006 0.000000 0.0000007 0.000000 0.0000008 1.000000 0.0000009 2.000000 0.00000010 2.000000 0.00000011 0.000000 0.00000012 0.000000 0.00000013 0.000000 0.00000014 0.000000 0.00000015 0.000000 0.00000016 0.000000 0.00000017 0.000000 0.00000018 0.000000 0.000000附录3.模型三求解输入:min=-0.8*x1-0.8*x2-0.5*x3-0.2*x4-0.5*x5-0.5*x6-0.5*x7-0.2*x8-0.5*x9-0.2*x10+0.1*x11-0.5*x12-0.2*x13-0.2*x14-0.2*x15+0.1*x16-0.5*x17-0.8*x18-0.2*x19-0.2*x20-0.5*x21-0.2*x22+0.1*x23-0.2*x24-0 .2*x25;x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10>=5;x6+x7+x11+x12+x13+x14+x15>=2;x8+x9+x13+x14+x16+x17>=2;x10+x18+x19+x20>=1;x15+x21>=1;x22+x23+x24+x25>=2;2*x4-x2-x3<=0;2*x6-x1-x5<=0;2*x7-x1-x5<=0;x8-x16<=0;x10-x2<=0;x12-x7<=0;x13-x16<=0;2*x14-x1-x5<=0;x17-x16<=0;x19-x18<=0;@bin(x1);@bin(x2);@bin(x3);@bin(x4);@bin(x5);@bin(x6);@bin(x7);@bin(x8);@bin(x9);@bin(x10);@bin(x11);@bin(x12);@bin(x13);@bin(x14);@bin(x15);@bin(x16);@bin(x17);@bin(x18);@bin(x19);@bin(x20);@bin(x21);@bin(x22);@bin(x23);@bin(x24);@bin(x25);输出:Global optimal solution found.Objective value: -8.500000Extended solver steps: 0Total solver iterations: 0Variable Value Reduced Cost X1 1.000000 -0.8000000 X2 1.000000 -0.2000000 X15 1.000000 -0.2000000 X16 1.0000000 -0.8000000 X3 1.000000 -0.5000000 X4 1.000000 -0.2000000 X5 1.000000 -0.5000000 X6 1.000000 -0.5000000 X7 1.000000 -0.5000000 X8 1.000000 -0.2000000 X9 1.000000 -0.5000000 X10 1.000000 -0.2000000 X11 0.000000 0.1000000 X12 1.000000 -0.5000000 X13 1.000000 -0.2000000 X14 1.00000 0.1000000X17 1.000000 -0.5000000 X18 1.000000 -0.8000000 X19 1.000000 -0.2000000 X20 1.000000 -0.2000000 X21 1.000000 -0.5000000 X22 1.000000 -0.2000000 X23 0.000000 0.1000000 X24 1.000000 -0.2000000 X25 1.000000 -0.2000000Row Slack or Surplus Dual Price1 -8.500000 -1.0000002 5.000000 0.0000003 4.000000 0.0000004 4.000000 0.0000005 3.000000 0.0000006 1.000000 0.0000007 1.000000 0.0000008 0.000000 0.0000009 0.000000 0.00000010 0.000000 0.00000011 0.000000 0.00000012 0.000000 0.00000013 0.000000 0.00000014 0.000000 0.00000015 0.000000 0.00000016 0.000000 0.00000017 0.000000 0.000000。