2014高教社杯数学建模A题解法

第一篇：2014高教社杯数学建模A题解法

摘要

本文针对嫦娥三号软着陆轨道设计与控制策略的实际问题，以理论力学（万有引力、开普勒定律、万能守恒定律等）和卫星力学知识为理论基础，结合微分方程和微元法，借助MATLAB软件解决了题目所要求解的问题。

针对问题（1），在合理的假设基础上，利用物理理论知识、解析几何知识和微元法，分析并求解出近月点和远月点的位置，即139.1097。再运用能量守恒定律和相关数据，计算出速度v1（近月点的速度）=1750.78m/s,v2（远月点的速度）=1669.77m/s，最后利用曲线的切线方程，代入点（近月点与远月点）的坐标求值，计算出方向余弦即为相应的速度方向。针对问题（2）

关键词：模糊评判，聚类分析，流体交通量，排队论，多元非线性回归

一、问题重述

嫦娥三号于2013年12月2日1时30分成功发射，12月6日抵达月球轨道。嫦娥三号在着陆准备轨道上的运行质量为2.4t，其安装在下部的主减速发动机能够产生1500N到7500N的可调节推力，其比冲（即单位质量的推进剂产生的推力）为2940m/s，可以满足调整速度的控制要求。在四周安装有姿态调整发动机，在给定主减速发动机的推力方向后，能够自动通过多个发动机的脉冲组合实现各种姿态的调整控制。嫦娥三号的预定着陆点为19.51W，44.12N，海拔为-2641m（见附件1）。嫦娥三号在高速飞行的情况下，要保证准确地在月球预定区域内实现软着陆，关键问题是着陆轨道与控制策略的设计。其着陆轨道设计的基本要求：着陆准备轨道为近月点15km，远月点100km的椭圆形轨道；着陆轨道为从近月点至着陆点，其软着陆过程共分为6个阶段（见附2），要求满足每个阶段在关键点所处的状态；尽量减少软着陆过程的燃料消耗。

根据上述的基本要求，请你们建立数学模型解决下面的问题：

（1）确定着陆准备轨道近月点和远月点的位置，以及嫦娥三号相应速度的大小与方向。

（2）确定嫦娥三号的着陆轨道和在6个阶段的最优控制策略。（3）对于你们设计的着陆轨道和控制策略做相应的误差分析和敏感性分析。

二、问题分析

2.1问题（1）的分析 首先根据问题的假设、题目中所提供的数据及图片分析，可以知道嫦娥三号绕月球的轨道是由圆形轨道变为椭圆形轨道，借助开普勒定律、能量守恒定律求解出近月点的速度。

为了确定近月点和元月点的精确位置及相应的速度方向，我们建立以赤道（月球的赤道）平面为xoy平面、月心为原点、月心与零度经线和零度纬线交线的交点的连线为坐标轴的坐标系和赤道（月球的赤道）平面为xoy平面，为极轴（月球的极轴）为z轴建立空间直角坐标系，x轴与极坐标系的轴相重合。

首先根据着陆点的经度、纬度及月球的半径求解出着陆点和近月点（带参数)的空间直角坐标。其次利用两点间的距离公式，并借助MATLAB软件求解出近月点与着陆点最短距离。从而计算出（近月点的经度）=。

最后利用卫星的轨迹是以月心为其中一个焦点，以近月点与远月点的距离为长轴的椭圆，从而求解出卫星的轨迹方程，再运用隐函数求导的应用的知识，求解出在近月点和远月点的方向导数，进而求解近月点和远月点方向余即为近月点和远月点的速度的方向。2.2问题（2）的分析

首先在根据题意，将嫦娥三号软着陆问题，分为6个阶段依次为主减速、快速调整、粗避障、精避障、缓慢下降、自由下降，我们先将6个阶段分为4个阶段，依次为第一阶段（主减速和快速调整）、第二阶段（粗避障）

第三阶段(精避障),第四阶段（缓慢下降和自由下降）。其次在第一阶段

粗避障阶段，嫦娥三号悬停在月球表面约2400米上方，对星下月表进行二维和三维成像，利用遗传算法的思想，从图像中先随机选取部分点，能直接从三维图像中得知该点的海拔高度，再分别扫描这些点附近的地貌，找出一些地势平坦的区域，我们用区域内所有点与中心点海拔的均方差作为地势判断依据之一，保留这些坐标，并进行重新组合，并改变某些坐标以便能获得其他新区域的坐标，再次搜索地势平坦的区域，重复进行多次搜索，直到没有出现崎岖地势的时候，我们将此时地势最平坦的地方作为全局最优降落地点

三、模型假设

1、不考虑空间飞行器上各点因燃料消耗而产生的位移；

2、在对卫星和空间飞行器进行轨道估计时，认为作用于其上的所有外力都通过其质心；

3、卫星和空间飞行器的运动是在真空中进行的；

4、卫星只受重力影响，空间飞行器除自身推力外只受重力影响；

5、卫星的观测图片及数据精准；

6、四、变量与符号说明

C0 一条车道的基本通行能力 连续车流的车头间距 n 条车道的基本通行能力 排队长度 车流量

横断面通行能力系数车流量 持续时间 L C y x1 x2 x3

五、模型建立与求解

5.1 问题(1)的分析、模型建立与求解 5.1.1建模准备（1）开普勒定律

开普勒第一定律开普勒第一定律开普勒第一定律，也称椭圆定律：每一个行星都沿各自的椭圆轨道环绕太阳，而太阳则处在椭圆的一个焦点中。开普勒第二定律开普勒定律开普勒第二定律，也称面积定律：在相等时间内，太阳和运动着的行星的连线所扫过的面积都是相等的。这一定律实际揭示了行星绕太阳公转的角动量守恒。用公式表示为开普勒定律开普勒第

三定律开普勒定律开普勒第三定律，也称调和定律：各个行星绕太阳公转周期的平方和它们的椭圆轨道的半长轴的立方成正比。由这一定律不难导出：行星与太阳之间的引力与半径的平方成反比。这是牛顿的万有引力定

a3律的一个重要基础。用公式表示为2K开普勒定律 T 这里，是行星公转轨道半长轴，是行星公转周期，是常数。（2）万有引力

万有引力：任意两个质点有通过连心线方向上的力相互吸引。该引力大小与它们质量的乘积成正比与它们距离的平方成反比，与两物体的化学组成和其间介质种类无关。即： M1M2，r2 11 其中M1，M2为两物体的质量，G6.6710Nm.2kg.2（牛顿每平方米二次方千FG 克）

5.1.2 模型的建立

根据以上的分析，建立以月球赤道平面为xOy平面,月心为原点O、Ox为月心与零度经线和零度纬线交线的交点的连线，Oz为极轴（月球的极轴），Oy与Ox和Oz满足右手标架，建立空间直角坐标系(如图5-1所示）。图5-1 卫星绕月轨迹及软着陆轨迹

由于着陆点在球面上且近月点与远月点是由月球的经度、纬度及高度唯一确定，在此为了便于计算 将极坐标转化为空间直角坐标，并代数题中相关数据，反解出经度。极坐标转化为空间直角坐标 xrsincos即：yrsinsin zrcos（5.1.1）

x'rsin(90-）cos(-)'yrsin(90-）cos(-)（5.1.2）z'rcos(90-）

距离公式：

d（5.1.3）其中：为纬度；为经度；r为嫦娥三号距月心的距离；d为嫦娥三号距着陆点的距离；根据能量守恒、开普勒第二定律（面积定律），建立以下模型 即： r1v1r2v2

（5.1.4）1122mv1mghmv2mgH22 则近月点的速度，近月点的速度：

v1 （5.1.5）v2

其中：m为卫星的质量，h1为海拔高度，h近月点距月球表面的距离； r1hr0h1，r2Hr0h1，r0月球半径，H远月点距月球表面的距离，g月球重力加速度，v1近月点的速度，v2近月点的速度。5.1.3模型的求解

5.1.3.1近月点与远月点的位置

根据题目所给数据以上分析，可知： 0,h15000m,r01737013m,h12641m 将以上数据代入（5.1.1）式可得，着陆点及近月点的空间直角坐标分别为：

x0r0sin(90)cosr0sin(9019.51)cos44.12y0r0sin(90)sinr0sin(9019.51)sin44.12（5.1.6）zrcos(90)r0cos(9019.51)00 x'rsin(90-）cos(-)=(r0h)cos'yrsin(90-）sin(-)=-(r0h)sin z'rcos(90-）=0

（5.1.7）再将（5.1.6）式和（5.1.7）式代入（5.1.3）式可得关于与d（近月点和着陆点距离）的函数，？利用Mathematica 5.0编程求解可得：-139.107 5.1.3.2近月点与远月点的速度大小及方向

近月点与远月点的速度方向，即为相应速度在x轴与y轴方向上的投影（如图5-2所示）

图5-2近月点与远月点的速度方向示意图 由图易知：

5.2 模型二的建立 5.2.1模型准备 5.2.1.1系统模型

1、着陆器的动力下降段一般从15km左右的轨道高度开始，下降到月球表面的时间比较短，在几百秒范围内，所以可以不考虑月球引力摄动。月球自转速度比较小，也可忽略。因此，可以利用二体模型描述系统的运动。建立图5-2所示的着陆坐标系，并假设着陆轨道在纵向平面内，令月心为坐标原点，Oy指向动力下降段的开始制动点，Ox 指向着陆器的开始运动方向。则着陆器的质心动力学方程可描述如下: rvv(F/m)sin/r2r2 [(F/m)cos2v]/r ⑴ mF/ISP 式中:r,,和m分别为着陆器的月心距、极角、角速度和质量；v为着陆器沿r 方向上的速度；F为制动发动机的推力(固定的常值或0）；ISP为其比

为月球引力常数；为发动机推力与当地水平线的夹角即推力方向角。冲；

图5-3 月球软着陆坐标系

动力下降的初始条件由霍曼变轨后的椭圆轨道近月点确定，终端条件为着陆器在月面实现软着陆。令初始时刻t00，终端时刻tf不定，则相应的

初始条件为 r0 终端约束为

rfrL,vf0,f0 ⑶ rLh0,v00,0o ⑵

式中:rL为月球半径；h0为初始轨道高度；o为轨道角速度。月球软着陆的最优轨道设计就是要在满足上述初始条件和终端约束的前提下，调整推力大小和方向9使得着陆器实现燃料最优软着陆，即要求以下性能指标达最大。Jmdt 0tf 5.2.1.2模型归一化

在轨道优化过程中，由于各状态变量的量级相差较大，寻优过程中可能会导致有效位数的丢失。通过归一化处理可以克服这一缺点[9]，提高。计算精度。令rrefr0,mtef

m0，则r/rref,v/vref,vrefISpI7 2F/Fref,Frefmrefvref/rref,m/mref,t/tref ,rref/vref,。那么，着陆器的动力学方程可改为： v22(F/m)sin/

  [(F/)cos2]/F/ISP相应的初始条件和终端约束变

为：

1,0, 000/ fr1/r0,vf0,f0 性能指标改写为：

第4期朱建丰等:基于自适应模拟退火遗传算法的月球软着陆轨道优

化 道优化问题转化为多参数优化问题,再利用SQP 方法求解。虽然避开了没有明确物理意义的参数 猜测,但是SQP的本质仍然会使该方法遇到病态 梯度、初始点敏感和局部收敛问题。曾国强[6]和徐 敏[7]分别用二进制和浮点数GA对着陆轨道进行 了优化,避免了初值猜测,得到的结果也比较满意。但是,鉴于GA局部搜索能力较差的缺点,会使得 GA的优化精度不够或优化效率不高。相对而言, 国外对月球软着陆轨道的优化问题研究比较少。

GA最早是由Holland教授提出的[8],它是 一种随机优化方法,具有不依赖问题模型、适用面 广和鲁棒性强的优点,并已应用在航天器的轨道 优化设计中[1]。然而,GA在实际应用中存在收 敛速度慢和早熟等问题,不具备“爬山”的能力。模拟退火算法(SAA)最早是由Kirkpatrick等提 出的,它是一种启发式随机搜索算法,具有很强的 局部搜索能力和“爬山”能力,但是SAA产生的 新解不及GA丰富,对全局的了解甚少,寻优过程 很慢。因此,可以将GA和SAA的优点结合起 来,扬长避短,构成高效、鲁棒的新算法。本文将GA

和

SAA

有机地结合,形成自适应

模拟退火遗传算法(ASAGA),并将其应用到月 球1软着

陆的最系

优

轨统

道

设模计

中

。型

着陆器的动力下降段一般从15 km左右的轨 道高度开始,下降到月球表面的时间比较短,在几 百秒范围内,所以可以不考虑月球引力摄动。月 球自转速度比较小,也可忽略。因此,可以利用二 体模型描述系统的运动。建立图1所示的着陆坐 标系,并假设着陆轨道在纵向平面内,令月心O 为坐标原点,Oy指向动力下降段的开始制动点, Ox指向着陆器的开始运动方向。则着陆器的质 心动力

学

方

程

可

描

述

如

下

:

•r= v

•v=(F /m)sinψ-μ /r2+ rω 2

•θ= ω

•ω =-[(F /m)cosψ+ 2vω] /r

•m=-F /ISP(1)式中:r,θ,ω和m分别为着陆器的月心距、极角、角速度和质量;v为着陆器沿r方向上的速度;F 为制动发动机的推力(固定的常值或0);ISP为其 比冲;μ为月球引力常数;ψ为发动机推力与当地 水图平1线 的月

夹球

角软即着推

力陆

方极

向坐

角标

。系

Fig.1 Polar coordinate system of lunar soft landing 动力下降的初始条件由霍曼变轨后的椭圆轨 道近月点确定,终端条件为着陆器在月面实现软 着陆。令初始时刻t0= 0,终端时刻tf不定,则相 应的初

始

条

件

为

r0= rL+ h0,v0= 0,ω0= ωo(2)

终端约束为 rf= rL,vf= 0,ωf= 0(3)式中:rL为月球半径;h0为初始轨道高度;ωo为 轨道角速度。

月球软着陆的最优轨道设计就是要在满足上 述初始条件和终端约束的前提下,调整推力大小 和方向,使得着陆器实现燃料最优软着陆,即要求 以下性

能

指

标

达

最

大。

J=∫tf0•mdt(4)2 归一化

在轨道优化过程中,由于各状态变量的量级 相差较大,寻优过程中可能会导致有效位数的丢 失。通过归一化处理可以克服这一缺点[9],提高

计算精度。令rref= r0,mref= m0,则–r= r /rref, v= v /vref,vref= μ /rref, ISP= ISPrref/μ, F= F /Fref, Fref= mrefv2ref/rref, m= m /mref, ω=ω r3ref/μ,–t= t / tref,tref= rref/vref,–θ=θ。那么,着陆器的动力学方

程可改写为

–r= v

v=(F / m)sinψ-1 /–r2+–r ω 2

–θ= ω

ω=-[(F / m)cosψ+ 2 v ω] /–r

m=l);%步长dx x1 = x + dx;%下一个估计点

x1 =(x1 < l).*l +(l <= x1).*(x1 <= u).*x1 +(u < x1).*u;%将x1限定在区间[l,u]上 fx1 = feval(f,x1);df = fx1-fx;

if df < 0|rand < exp(-Ti*df/(abs(fx)+ eps)/TolFun)%如果fx1

end

if fx < fo xo = x;fo = fx1;

end end

%模拟退火法中的mu^（-1）定理 function x = Mu_Inv(y,mu)

x =(((1+mu).^abs(y)-1)/mu).*sign(y);

function [xo,fo] = genetic(f,x0,l,u,Np,Nb,Pc,Pm,eta,kmax)% 遗传算法求f(x）最小值 s.t.l <= x <= u

%f为待求函数,x0初值，l，u上下限，Np群体大小，Nb每一个变量的基因值（二进制数）

%Pc交叉概率，Pm变异概率，eta学习率，kmax最大迭代次数 N = length(x0);

%%%%%确定各变量缺省值 if nargin < 10

kmax = 100;%最大迭代次数缺省为100 end

if nargin < 9|eta > 1|eta <= 0

eta = 1;%学习率eta,(0 < eta < 1)end

if nargin < 8

Pm = 0.01;%变异概率缺省0.01 end

if nargin < 7

Pc = 0.5;%交叉概率缺省0.5 end

if nargin < 6

Nb = 8*ones(1,N);%每一变量的基因值（二进制数）end

if nargin < 5

Np = 10;%群体大小（染色体数）end

%%%%%生成初始群体 NNb = sum(Nb);

xo = x0(:)';l = l(:)';u = u(:)';fo = feval(f,xo);X(1,:)= xo;for n = 2:Np

X(n,:)= l + rand(size(x0)).*(ufX;%将函数值转化为非负的适合度值 fXm = fX1(nb);

if fXm < eps %如果所有的染色体值相同，终止程序

return;

end

%%%%%复制下一代

for n = 1:Np

X(n,:)= X(n,:)+ eta*(fXmX(n,:));%复制准则

end

P = gen_encode(X,Nb,l,u);%对下一代染色体编码

%%%%%%随机配对/交叉得新的染色体数组 is = shuffle([1:Np]);

for n = 1:2:Np1;

X(n,m)= bin2dec(P(n,b1:b2))*(u(m)1)+ l(m);%解码方程

end end

第二篇：2016高教杯数学建模·b题分析

【百纳知识提供】B 题分析初稿，旨在交流，注意：这只是看了 3 篇文章，找到的思路，请大家多看文献，思路会很多！我 们后续会整理更多的思路！

关键词：

1.评价指标体系，评价开放对周边道路通行的效果。

2.车辆通行的数学模型，研究小区开放对周边道路通行的影响。

3.小区开放产生的效果，可能会与小区结构及周边道路结构、车流量有关。

请选取或构建不同类型的小区，应用你们建立的模型，定量比较各类型小区开放 前后对道路通行的影响。

4.根据你们的研究结果，从交通通行的角度，向城市规划和交通管理部门 提出你们关于小区开放的合理化建议。相关资料整理：

1.评价指标体系，评价开放对周边道路通行的效果。

用层次分析 AHP 进行了研究。

我们要做的可能是强调类似哪些指标是针对开放对周边道路通行的效果，不 属于这类的指标可以删除。

2.车辆通行的数学模型，研究小区开放对周边道路通行的影响。

是不是建模就是选取小区附件的某些范围研究，这就是理论依据。

简单的车辆模型，可以化个节点，图，权重。分析流量

用其中的符号定义等，后面的应急什么别管，太复杂。利用这里模型分析第 一个问题中指标系统的指标。

3.小区开放产生的效果，可能会与小区结构及周边道路结构、车流量有关。

请选取或构建不同类型的小区，应用你们建立的模型，定量比较各类型小区开放 前后对道路通行的影响。小区结构：

我们要定量分析几类小区的开放效果，第 4 问写建议时候，可能鸭血，那些小区 就不要开放了，那些很有必要，等等。

利用前两个模型，对不同小区进行计算。要考虑小区结构及周边道路结构、车流 量等的影响。就是调参数，算结果。

4.根据你们的研究结果，从交通通行的角度，向城市规划和交通管理部门 提出你们关于小区开放的合理化建议。

写建议，写建议时候注意文章说了两种观点，除了开放小区可能引发的安保 等问题外，议论的焦点之一是：开放小区能否达到优化路网结构，提高道路通行 能力，改善交通状况的目的，以及改善效果如何。一种观点认为封闭式小区破坏 了城市路网结构，堵塞了城市“毛细血管”，容易造成交通阻塞。小区开放后，路网密度提高，道路面积增加，通行能力自然会有提升。也有人认为这与小区面 积、位置、外部及内部道路状况等诸多因素有关，不能一概而论。还有人认为小 区开放后，虽然可通行道路增多了，相应地，小区周边主路上进出小区的交叉路 口的车辆也会增多，也可能会影响主路的通行速度。

模型要做的是解答这些观点，比如哪类小区结构，哪类周边道路结构、车流 量等适合第一个观点，那个是第二个，或者有新的观点，等等。

可参考开放策略《基于城市道路网络脆弱性的小区开放策略研究_詹斌》 其他：

大神可做更复杂的流量模型《城市混合交通流微观仿真建模研究_邝先验》 可参考，元胞自动机模型。

第三篇：2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题评阅要点

2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题评阅要点

[说明]本要点仅供参考，各赛区评阅组应根据对题目的理解及学生的解答，自主地进行评阅。

本题的难点在于通过视频资料获得车流数据，并以此为基础建立数学模型，分析部分车道被占用后，道路拥塞程度与上游来车量的关系。评阅时请关注如下方面：建模的准备工作（视频中车流数据的提取，包括视频缺失及错误的处理），模型的建立、求解和分析方法，结果的表述，模型的合理性分析及其模型的拓广。问题1.1.1．道路被占用后，实际的通行能力需要通过视频中的车流数据得到，不能仅由交通道路设计标准估计；1.2．应该根据视频信息给出不同时段、不同情况下车流量的变化，需要给出通行能力的计算方法、理由的陈述或分析；1.3.在被占用道路没有车辆排队时，通行能力等同于单车道情形，但当被占用道路有车辆排队时，由于被占用道路车辆的变道抢行，会使道路的通行能力下降，好的结果应该明确指出这一点。问题2.2.1.对于视频2的分析同视频1，需要通过视频2与视频1的数据对比给出通行能力的差异及原因分析；2.2．由于事故横断面下游交通流方向需求不同，会导致上游每条车道分配到的车辆数不同，使两种情况事故所处道路横断面形成多车道排队的机率不同，从而影响实际通行能力。如果在模型中注意到这一点则更好。问题3.3.1．建立数学模型，给出交通事故所引起的路段车辆排队长度与事故横断面实际通行能力、事故持续时间、路段上游车流量间的关系；3.2.模型的形式可以多样，但需要包含上述各种因素。关键考察模型假设的合理性、参数确定的原则、及模型的可计算性。问题

4.4.1．本问题是问题1及问题3的扩展，可利用问题1得到的通行能力及 问题3的模型计算结果；4.2．和问题1、3不同，当事故横断面离红绿灯路口较近时，司机无充分时间调整车道，会增大多车道占用情形，影响通行能力，模型计算中应考虑这一点；4.3.附件中给出了上游路口信号灯的控制方案，会影响上游来车的流量分布，如果学生能够利用附件给出上游路口信号灯配时方案和交通组织方案则更好。据得到，不能仅由交通道路设计标准估计；1.2．应该根据视频信息给出不同时段、不同情况下车流量的变化，需要给出通行能力的计算方法、理由的陈述或分析；1.3.在被占用道路没有车辆排队时，通行能力等同于单车道情形，但当被占用道路有车辆排队时，由于被占用道路车辆的变道抢行，会使道路的通行能力下降，好的结果应该明确指出这一点。问题2.2.1.对于视频2的分析同视频1，需要通过视频2与视频1的数据对比给出通行能力的差异及原因分析；2.2．由于事故横断面下游交通流方向需求不同，会导致上游每条车道分配到的车辆数不同，使两种情况事故所处道路横断面形成多车道排队的机率不同，从而影响实际通行能力。如果在模型中注意到这一点则更好。问题3.3.1 ．建立数学模型，给出交通事故所引起的路段车辆排队长度与事故横断面实际通行能力、事故持续时间、路段上游车流量间的关系；3.2.模型的形式可以多样，但需要包含上述各种因素。关键考察模型假设的合理性、参数确定的原则、及模型的可计算性。问题4.4.1．本问题是问题1及问题3的扩展，可利用问题1得到的通行能力及 问题3的模型计算结果；4.2．和问题1、3不同，当事故横断面离红绿灯路口较近时，司机无充分时间调整车道，会增大多车道占用情形，影响通行能力，模型计算中应考虑这一点；4.3.附件中给出了上游路口信号灯的控制方案，会影响上游来车的流量分布，如果学生能够利用附件给出上游路口信号灯配时方案和交通组织方案则更好。

第四篇：2004高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题评阅要点

2004高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题评阅要点

[说明] 根据各赛区的建议，从2004年起全国组委会不再提供赛题参考解答，只给评阅要点。本要点仅供参考，各赛区评阅组应根据对题目的理解及学生的解答，自主地进行评阅。

本题构思立足开放、科学和结合时事。设计原则力求“浅无边，深无底”，可以使用各种不同层次的方法建模和求解，得到不同的结果。

1． 解题思路

按照题目的步骤可以分成4部分：从已给问卷调查数据寻找尽可能充分的能够决定人流量的规律；依此计算出图2中各个商区的人流量分布；从人流量分布，提出建立MS的简化假设，形成数学模型并求解；评价自己的方法的科学性和结果贴近实际的水平，并进行修正。这4个部分应该完整地反映学生的建模构思素质和具体实现能力。

2．方法建议

1）从已经给出的1万多条记录的数据，找出尽可能多的出行、餐饮规律和购物欲规律，如不同性别和不同年龄段的人有怎样不同的出行方式（公交、地铁、出租车、私车）、餐饮方式（中、西餐、超市餐饮）和购物欲（用购物额反映）。可以用统计方法或数据挖掘等。要注意：找出的规律是否足够全面，是否都与人流量形成有关。

2）将上面得到的规律用于2008年的情况时，可以作合理的修正，并可认为不同性别和不同年龄段的人均匀分布在与图2中20个商区对应的20个看台上，再根据题目给出的每人平均出行两次且只走最短路线的条件，计算出20个商区的人流量分布。由于出行方式、餐饮方式和购物欲与人的性别和年龄有关，可以引入“标准人”（如某年龄段的男性，而将其他人群折合成标准人），以标准人为计算人流量的单位。

人流量分布是设计MS网点的数据基础，不同方法得到的结果不同，主要是精细程度不同，1）得到的结果将直接影响分布。

3）提出合理的假设，并建立模型。这是题目开放性的主要体现。假设至少包括两部分：第一是对商店类型的假设，一种类型或两种类型，以及各种类型商店的成本（包括投资、运营等所有投入）、利润率和可容纳顾客的饱和值。第二是对商店分布的假设，要考虑“分布基本均衡”的要求，例如，不可能因为某区人流量大而安排大量的MS，不仅商区面积受限，而且整体不均衡，这种做法是由于没有充分考虑“人是从高密度向低密度流动的”这个基本事实。

建模应该满足三个基本要求，例如，可以以“满足购物需求”和“分布基本均衡”为约束，以“商业上赢利”为目标，形成一个整数规划。建模的关键是数学上恰当地描述“满足需求”和“赢利”。

4）模型的自我评价与修正。基本原则是建模和解题的科学性，以及在满足三个基本要求方面贴近实际的程度。

本题由多种数学方法组合而成，某一种方法不充分显然会影响以后的结果，但是希望不过分影响对后续方法的水平的评价。

第五篇：2011高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目

2011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”）

A题

城市表层土壤重金属污染分析

随着城市经济的快速发展和城市人口的不断增加，人类活动对城市环境质量的影响日显突出。对城市土壤地质环境异常的查证，以及如何应用查证获得的海量数据资料开展城市环境质量评价，研究人类活动影响下城市地质环境的演变模式，日益成为人们关注的焦点。

按照功能划分，城区一般可分为生活区、工业区、山区、主干道路区及公园绿地区等，分别记为1类区、2类区、„„、5类区，不同的区域环境受人类活动影响的程度不同。

现对某城市城区土壤地质环境进行调查。为此，将所考察的城区划分为间距1公里左右的网格子区域，按照每平方公里1个采样点对表层土（0~10 厘米深度）进行取样、编号，并用GPS记录采样点的位置。应用专门仪器测试分析，获得了每个样本所含的多种化学元素的浓度数据。另一方面，按照2公里的间距在那些远离人群及工业活动的自然区取样，将其作为该城区表层土壤中元素的背景值。

附件1列出了采样点的位置、海拔高度及其所属功能区等信息，附件2列出了8种主要重金属元素在采样点处的浓度，附件3列出了8种主要重金属元素的背景值。

现要求你们通过数学建模来完成以下任务：

(1)给出8种主要重金属元素在该城区的空间分布，并分析该城区内不同区域重金属的污染程度。

(2)通过数据分析，说明重金属污染的主要原因。

(3)分析重金属污染物的传播特征，由此建立模型，确定污染源的位置。(4)分析你所建立模型的优缺点，为更好地研究城市地质环境的演变模式，还应收集什么信息？有了这些信息，如何建立模型解决问题？

附件1：A区和全市六区交通网络与平台设置的示意图。

B题

交巡警服务平台的设置与调度

“有困难找警察”，是家喻户晓的一句流行语。警察肩负着刑事执法、治安管理、交通管理、服务群众四大职能。为了更有效地贯彻实施这些职能，需要在市区的一些交通要道和重要部位设置交巡警服务平台。每个交巡警服务平台的职能和警力配备基本相同。由于警务资源是有限的，如何根据城市的实际情况与需求合理地设置交巡警服务平台、分配各平台的管辖范围、调度警务资源是警务部门面临的一个实际课题。

试就某市设置交巡警服务平台的相关情况，建立数学模型分析研究下面的问题：

（1）附件1中的附图1给出了该市中心城区A的交通网络和现有的20个交巡警服务平台的设置情况示意图，相关的数据信息见附件2。请为各交巡警服务平台分配管辖范围，使其在所管辖的范围内出现突发事件时，尽量能在3分钟内有交巡警（警车的时速为60km/h）到达事发地。

对于重大突发事件，需要调度全区20个交巡警服务平台的警力资源，对进出该区的13条交通要道实现快速全封锁。实际中一个平台的警力最多封锁一个路口，请给出该区交巡警服务平台警力合理的调度方案。

根据现有交巡警服务平台的工作量不均衡和有些地方出警时间过长的实际情况，拟在该区内再增加2至5个平台，请确定需要增加平台的具体个数和位置。

（2）针对全市（主城六区A，B，C，D，E，F）的具体情况，按照设置交巡警服务平台的原则和任务，分析研究该市现有交巡警服务平台设置方案（参见附件）的合理性。如果有明显不合理，请给出解决方案。

如果该市地点P（第32个节点）处发生了重大刑事案件，在案发3分钟后接到报警，犯罪嫌疑人已驾车逃跑。为了快速搜捕嫌疑犯，请给出调度全市交巡警服务平台警力资源的最佳围堵方案。

附件2：全市六区交通网络与平台设置的相关数据表（共5个工作表）。

全市路口节点标号 路口的横坐标X

路口的纵坐标Y

路口所属区

域

发案率(次

数)

说明：

15

413 403 383.5 381 339 335 317 334.5 333 282 247 219 225 280 290

359 343 351 377.5 376 383 362 353.5 342 325 301 316 270 292 335

A A A A A A A A A A A A A A A

1.7 2.1 2.2 1.7

A列：是全市交通网络中路口节点

B列：路口节点的横坐标X，是在交D列：路口节点所属的区

米

坐标的长度单位为毫米

C列：路口节点的纵坐标Y，是在交

2.1 2.5

2.4 2.4 2.1 1.6 2.6 2.4 2.2 2.5 2.1

E列：各路口节点的发案率是每个

地图距离和实际距离的比例是1:1

337 17 415 18 432 19 418 20 444 21 251 22 234 23 225 24 212 25 227 26 256 27 250.5 28 243 29 246 30 314 31 315 32 326 33 327 34 328 35 336 36 336 37 331 38 371 39 371 40 388.5 41 411 42 419 43 411 44 394 45 342 46 342 47 325 48 315 49 342 50 345 51 348.5 52 351 53 348 54 370 55 371 56 354 57 363 58 357 59 351 328 A 335 A 371 A 374 A 394 A 277 A 271 A 265 A 290 A 300 A 301 A 306 A 328 A 337 A 367 A 351 A 355 A 350 A 342.5 A 339 A 334 A 335 A 330 A 333 A 330.5 A 327.5 A 344 A 343 A 346 A 342 A 348 A 372 A 374 A 372 A 382 A 380.5 A 377 A 369 A 363 A 353 A 374 A 382.5 A 387 A 382 A 2.6

2.5

1.9

1.8

1.9

1.4

1.4

2.4

1.1

1.6

1.2

0.8

1.3

1.4

2.1

1.6

1.5 案发地P点的标号：32 1.4

1.7

1.4

1.1

0.1

1.2

1.4

1.7

1.4

1.4

1.7

1.1

1.4

1.2

1.6

1.4

1.2

1.1

0.8

0.6

1.4

0.9

0.5

0.8

1.1

0.9

369 61 335 62 381 63 391 64 392 65 395 66 398 67 401 68 405 69 410 70 408 71 415 72 418 73 422 74 418.5 75 405.5 76 405 77 409 78 417 79 420 80 424 81 438 82 438.5 83 434 84 438 85 440 86 447 87 448 88 444.5 89 441 90 440.5 91 445 92 444 93 140 94 145 95 160 96 142.5 97 150 98 186 99 158 121 157 158 159 388 A 395 A 381 A 375 A 366 A 361 A 362 A 359 A 360 A 355 A 350 A 351 A 347 A 354 A 356 A 364.5 A 368 A 370 A 364 A 370 A 372 A 368 A 373 A 376 A 385 A 392 A 392 A 381 A 383 A 385 A 381.5 A 380 A 360 A 130 B 118 B 96 B 71 B 70 B 145 B 73.5 B 68 B 145 B 138.5 B 135 B 0.7

0.6

1.2

1.4

0.8

0.7

0.8

0.8

0.9

1.1

0.9

1.1

0.8

0.9

1.1

0.8

1.1

0.8

0.8

0.8

0.8

1.4

1.1

0.9

1.2

1.4

1.1

0.9

1.4

0.9

0.9

0.8

1.6

1.6

1.6

2.1

1.8

1.6

2.6

2.6

1.1

0.9

0.5

105 137.5 106 144 107 139 108 144.5 109 151 110 151.5 111 150 112 158 113 159 114 164 115 163 116 149 117 143 118 137 119 131 120 130 121 127 122 125 123 129 124 130 125 124 126 136 127 136 128 142 129 148 130 142 131 147 132 128 133 136.5 134 142 135 147 136 154 137 148.5 138 140 139 140 140 137.5 141 138 142 143 143 151 144 153 145 143 146 143 147 143 114 B 113 B 112 B 117 B 115 B 113 B 118 B 111 B 118 B 109 B B 105 B 99.5 B 102 B 103 B 103 B 100 B 102 B 98 B 96 B 90 B 90 B 96 B 90 B 96 B 96 B 91 B 91 B 71 B 76 B 79 B 81 B 86 B 74.5 B 70 B 63 B 63 B 59 B 63 B 69 B 63 B 60 B 57 B 51.5 B 0.7

0.4

0.8

0.2

0.8

0.6

0.9

0.8

1.1

0.8

0.4

0.7

1.2

0.8

0.9

0.5

0.6

0.6

0.8

0.9

0.4

0.7

1.1

0.8

0.8

0.7

0.6

0.7

1.2

0.8

1.1

0.8

0.9

1.1

0.6

0.7

0.8

0.4

1.1

0.8

1.1

0.7

0.6

0.8

108.5 148 160 149 162 150 141 151 143 152 151 153 150 154 164 155 171 156 165.5 157 181 158 176 159 170 160 168 161 166 162 176 163 180 164 183 165 202 166 137.5 167 167 168 376 169 210 170 263 171 284 172 278.5 173 295 174 299 175 362 176 410 177 395 178 277 179 235 180 200 181 167 182 225 183 400 184 414 185 424 186 411 187 420 188 403 189 376 190 380 191 377 65 B 59 B 49 B 40 B 44 B 33 B 124 B 125 B 139 B 131 B 141 B 140 B 145 B 150 B 145 B 149 B 145 B 131 B 462 C 399 C 400 C 390 C 445 C 409 C 425 C 382 C 444 C 443 C 408.5 C 520 C 496 C 465 C 466.5 C 462 C 443 C 447 C 422 C 400 C 396 C 401 C 404 C 406 C 404 C 424 C 1.1

0.6

0.4

0.8

0.5

0.1

0.6

0.7

1.1

1.4

1.6

0.8

0.6

0.8

0.6

0.7

1.1

1.1

2.6

2.2

1.4

2.6

2.2

1.9

2.2

2.6

2.2

2.1

2.2

1.7

2.2

1.9

2.4

2.4

1.2

1.4

1.2

1.4

0.8

1.2

0.9

0.8

0.8

192 374 193 370 194 368 195 374 196 365 197 356 198 358 199 354 200 357 201 359 202 347 203 261 204 270 205 313 206 324 207 333 208 334 209 323 210 312 211 317 212 316 213 315.5 214 316 215 318 216 291.5 217 284 218 281 219 299 220 302 221 305 222 281 223 274 224 273.5 225 267 226 270 227 275 228 276 229 270 230 276 231 288 232 293.5 233 296 234 303 235 298.5 424 C 423 C 427.5 C 431 C 448 C 450 C 459 C 495 C 513 C 528 C 553 C 537.5 C 514 C 511.5 C 511 C 511 C 497 C 497 C 498 C 451 C 448 C 444 C 434 C 412 C 415 C 425 C 421 C 434 C 451 C 457 C 458.5 C 448 C 444 C 446 C 440 C 422 C 419 C 415 C 405 C 403 C 392.5 C 387 C 386 C 378 C 0.8

0.4

0.9

1.2

1.4

1.4

1.2

1.1

1.2

0.4

0.5

0.8

1.4

0.4

0.8

0.7

0.8

0.7

1.1

1.1

0.8

0.7

0.9

1.2

1.4

1.4

1.6

1.4

1.4

1.2

1.1

0.8

0.9

1.1

0.9

1.1

1.2

0.8

1.4

1.4

1.4

1.1

1.4

1.6

236 293 237 296 238 276 239 250 240 247 241 262 242 269 243 276 244 282 245 282 246 273 247 276 248 138.5 249 155 250 163 251 173 252 183 253 238 254 213 255 189 256 210 257 201 258 150 259 135 260 143 261 142 262 140 263 121 264 109 265 138.5 266 167 267 168 268 184 269 194 270 200 271 212 272 220 273 246 274 246 275 252 276 257 277 255.5 278 249 279 247 376 C 372 C 352 C 350 C 384 C 399 C 397 C 402 C 398.5 C 386.5 C 389 C 361 C 378 C 396 C 390 C 364 C 370 C 382 C 412 C 413 C 433 C 434 C 400 C 395 C 407 C 414 C 430 C 432 C 441 C 442 C 442 C 435 C 440 C 442 C 442 C 443 C 443 C 444 C 455 C 458 C 460.5 C 466 C 464 C 469 C 1.2

1.7

1.4

1.2

1.4

1.2

1.3

1.2

1.1

1.2

1.1

0.8

1.2

1.5

1.2

1.2

0.7

0.8

1.1

0.9

0.9

1.2

1.2

1.1

0.8

1.1

0.9

0.5

1.2

1.6

1.4

1.2

0.9

1.4

1.6

1.7

2.1

1.4

1.2

1.5

1.2

1.1

0.8

280 254 281 251.5 282 259 283 261 284 255 285 240 286 241 287 236 288 235 289 232 290 235.5 291 245 292 225 293 225 294 219 295 219 296 228.5 297 213 298 211 299 208.5 300 206 301 206 302 200 303 200 304 200 305 200 306 206 307 194 308 184 309 184 310 193.5 311 193 312 184 313 184 314 192.5 315 192 316 192 317 170 318 168 319 167 320 101 321 91 322 70 323 46 472 C 477 C 478 C 470 C 494 C 495 C 514 C 514 C 496 C 487 C 486.5 C 474 C 457.5 C 451 C 451 C 462 C 472 C 481 C 487 C 496 C 507 C 515 C 514 C 507 C 497 C 484 C 466 C 466 C 463.5 C 475 C 475 C 484 C 484 C 496.5 C 496.5 C 507 C 514 C 516.5 C 507 C 495.5 C 343 D 355 D 377 D 371 D 0.7

1.1

0.8

0.4

1.4

1.4

0.8

0.7

0.7

0.8

0.8

1.2

1.4

1.6

1.4

1.2

1.6

1.4

1.2

0.8

1.2

0.7

1.2

1.3

1.4

1.4

1.4

1.5

0.8

0.7

0.9

0.6

0.8

0.7

0.9

0.8

0.6

1.1

1.4

2.4

1.7

2.5

2.4

324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 56 424 20 442 74 326 76 302 15 240 28 161 34.5 164.5 30 181 27 206 42 242 30 246 31 254 39 254 50 289 72 288 60 246 95 299 81 297 80 287 67 314 21 330 36 360 76 344 97 339 103 337 104 341 97 345 89 345 81 344.5 81 350 89 350 92.5 351.5 88 353 81.5 353 87 359 84 361 76 355 58.5 370 34 306 38 418.5 61 425 57 429 60 433 85 369 D 2.1

D 2.2

D 2.6

D 2.1

D 2.6

D 0.4

D 0.1

D 0.6

D 0.2

D 1.4

D 1.6

D 1.1

D 1.2

D 0.7

D 1.1

D 0.7

D 1.4

D 1.6

D 1.4

D 1.7

D 1.1

D 1.2

D 0.8

D 2.4

D 1.2

D 1.1

D 1.6

D 0.8

D 0.8

D 0.4

D 0.7

D 1.1

D 1.4

D 0.9

D 1.1

D 0.9

D 0.8

D 0.6

D 0.1

D 1.4

D 1.4

D 1.6

D 1.4

D 1.9

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