数学建模论文制造业和物流业联动发展研究文章教材课程.doc

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1、2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛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。我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会

2、，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）：A我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：80所属学校（请填写完整的全名）：河南理工大学参赛队员(打印并签名)：1杜少华2.张扬3.雒森林指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：日期：2013年8月3日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：12013高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅

3、时使用）：评阅人评分备注全国统一编号（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）：1制造业和物流业联动发展研究摘要本文针对制造业和物流业联动发展研究问题，以变异系数法、综合评价等方法和协调度、联动度以及灰色系统关联度理论为基础，首先将成都市制造业和物流业近几年的发展现状问题数学化，确定了综合评价值作为量化指标。然后基于这些方法、理论建立了综合评价模型、联动度的函数、协调度模型等模型有效反映两个产业的发展状况、联动发展情况以及协调情况、影响因素，最后通过各种图、表直观表达对制造业和物流业联动发展研究结果

4、。针对问题一，考虑将实际问题数学化，用数学语言定量的反映出成都市制造业和物流业近几年的发展现状，因而首先引入了综合评价值的概念，然后通过变异系数法分别得到这些指标的相应权重，其加权和分别作为这两个行业的综合评价值、，从而建立了综合评价模型，运用Excel软件对模型进行求解，得到两个综合评价值变化折线图，反映了整体的增长趋势但各有差异。针对问题二，针对问题三，针对问题四，关键词：1.问题的重述1改革开放30年以来，成都市制造业与物流业取得了巨大成就，两者发展水平在西南地区处于领先地位。但是，近年来两业在发展过程中都遇到了“瓶颈”。对

5、制造业而言，虽然其抓住了国际产业转移和分工调整的机遇，但成都制造业仍处于产业价值链的低端，产品附加值和技术含量较低，产业可持续发展能力不强。对物流业，目前成都市多数物流企业仅能提供运输、仓储等一个或几个环节的物流服务，尚不具备提出制造业供应链解决方案，实行一体化物流管理的能力，物流业服务能力还难以满足社会化大生产的客观要求。如何解决两业发展过程中遇到的上述“瓶颈”问题?“联动发展”是必然的选择。制造业通过与物流业联动发展，可以促使制造企业实施流程再造，整合、分离、外包物流业务，实行专业化运作，优化供应链资源配置，有利于降低物流成本

6、，提高运营效率，提升核心竞争力，最终实现制造业产业升级和国际竞争力的整体提升。成都市需要紧紧抓住全国统筹城乡综合配套改革实验区的重大机遇，不断提升制造业和物流业的基础性和先导性产业地位，努力把成都建设成为西部区域制造和物流中心。附件收集了成都市近几年制造业和物流业相关数据资料，由于我国制造业占工业总产值的比重超过80%，故利用工业数据来反映制造业的发展变化。请利用附件数据或自行补充收集各类数据建立数学模型回答以下问题：1、成都市制造业和物流业近几年的发展现状如何，能否挖掘出规律性的结论？2、分析近几年成都市制造业和物流业联动发展的

7、总体情况，能否挖掘出规律性的结论？3、成都市制造业和物流业发展是否协调？是否存在联动发展方面的薄弱环节？4、找出对成都市制造业（物流业）影响较大的物流业（制造业）因素，并说明原因。2.问题的分析2.1问题一的分析该问题要求分析成都市制造业和物流业近几年的发展现状如何，并且挖掘出规律性的结论。首先，从问题分析可以得到描述成都市制造业和物流近几年的发展现状需要将实际问题数学化，因而本文通过综合评价模型中的综合评价值对其进行量化，以一个量化指标来反映这两个行业的发展现状，另外本文根据实际情况将附件中的指标因素进行了分类，把这些指标分别归

8、到这两个行业当中，以方便对问题进行分析与求解。然后，针对综合评价模型需要考虑本行业的各个因素对其发展的贡献大小，对于这些因素所占的权重通过变异系数法运用Excel软件可以求得，再求得之前先把数据进行一致化处理和无量纲化处理以消除原始指标数据的差异影