数学建模方法课件.ppt

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1、数学建模方法初模型等数学数学模型的建立并不一定都要用高深的知识，衡量一个模型的好坏，要看这个模型是否易于应用。在应用效果相近的情况下，建模所用的知识越简单就越容易被人们接受。实际上，对于一些比较简单的问题，由于内部机理比较明确，基本上用初等数学的方法就可以建立相应的数学模型。应用实例：怎样才能少淋雨桌子是否能在不平的地上放稳公平席位的分配方法物品交换夫妻过河动物的体型层次分析法层次分析法（简称AHP法）是一种定性分析与定量分析相结合的多目标决策分析方法。特别是将决策者的经验判断给予量化，对目标（因素）结构复杂且缺乏必要数据的情况下更为实用。原理关键词：权数矩阵一致性建模步骤：建立层次结构模型当

2、问题中所包含的因素划分为不同层次时，用框图形式说明层次的递阶结构与因素的从属关系。构造判断矩阵当相互比较因素的重要性能够用具有实际意义的比值说明时，判断矩阵相应的值则可以取这个比值。层次单排序及其一致性检验通过判断矩阵的特征根得到特征向量，经过一系列归化后即为同一层次相关因素对于上一层次某因素相对重要性的排序权值，然后进行一致性检验。层次总排序计算同一层次所有因素对于最高层相对重要性的排序。层次总排序的一致性检验这一步骤也是从高到低逐层进行的。层次分析法的应用：企业合理利用资金问题；填报志愿；选择外出旅游的理想交通工具等统计聚类模型基本思想：先将n个样本各自看成一类，共有n类，然后规定样本之间

3、的距离和类与类之间的距离。开始时，由于n个样本各自成一类，故类与类之间的距离就是样本间的距离，将距离最小的一对并成一个新类，计算新类与其他类的距离，再将距离最近的类合并。原理关键词：相似系数距离点击添加文本点击添加文本点击添加文本聚类步骤：步骤1：定义样本间的距离（如取最简单的欧几里得距离）。开始时，每个样本看作一类，有步骤2：选择中最小者设为，把和合并为一个新类，得新类步骤3：计算新类与其他类的距离步骤4：重复步骤2和步骤3，直至满足聚类为止。点击添加文本点击添加文本点击添加文本模糊数学方法对于不确定性问题，又可分为随机不确定性与模糊不确定性两类。模糊数学就是研究属于不确定性，而又具有模糊性

4、量的变化规律的一种数学方法。原理关键词：模糊集隶属函数模糊关系模糊矩阵点击添加文本点击添加文本点击添加文本建模方法：模糊聚类分析方法：1.数据标准化2.建立模糊相似矩阵3.聚类分析模糊综合评判方法：1.模糊综合评判提法2.确定因素集、评判集、模糊评判矩阵线性规划模型线性规划是数学规划的一个重要组成部分，它起源于工业生产组织管理的决策问题，在数学上它用来确定多变量线性函数在变量满足线性约束条件下的最优值。原理关键词：多变量线性函数最优值点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本一般线性规划的数学模型：点击添加文本点击添加文本建模步骤：1.建立模型：找出目标函数及相应的限定条件2.模型的求解

5、：可利用Lingo软件进行求解模型。3.结果分析4.灵敏度分析：改变个别相关系数观察最优解是否会发生变化。非线性规划模型非线性规划问题可看作是线性规划问题的一种自然推广，凡是目标函数和约束条件中包含有非线性函数的数学规划问题都称为非线性规划问题。主要分为有约束非线性规划和无约束线性规划。原理关键词：非线性函数约束条件目标函数一般模型：1.无约束的非线性规划模型:其中，是非线性函数，。称为可行域。2.约束的非线性规划模型：其中，和中至少有一个是的非线性函数，一般建模步骤：1.模型建立：找出决策变量、目标函数、约束条件2.模型求解：用Lingo求解。微分方程模型在研究一些实际问题时，常常无法直接得

6、到各变量之间的联系，而问题的特性往往会给出关于变化率的一些关系，由此，我们可以建立相应的微分方程模型。微分方程模型不仅在自然科学和工程技术领域中得到了广泛的应用，而且在生物学、医学、等领域也起到了很大作用。应用实例：单种群模型(MalthusLogistic)两种群模型传染病模型（SISISSIR）作战模型商品销售模型回归分析法模型回归分析是研究变量间统计规律的方法，属于”黑箱“建模中常用的方法，根据自变量的数值和变化，估计和预测因变量的相应数值和变化。有线性回归和非线性回归。原理关键词：“黑箱”估计预测统计规律一元线性回归的基本应用过程：1.画散点图2.直接观察3.设定模型4.拟合模型中参数

7、5.检验6.预测多元线性回归模型：设因变量为，自变量为，假设已得到n组独立数据，并设它们之间具有如下线性关系其中，是随机误差，相互独立且满足一般非线性模型的形式：其中，是一般的非线性函数，是维参数向量，是一随机误差变量，建模步骤：1.模型假设2.模型建立与求解3.结果分析4.模型评价灰色系统方法灰色系统理论提出了关联分析方法，它根据因素之间发展趋势的相似程度来衡量因素间的关联程度，揭示事物间动态关