数学建模论文范例关于完成五项任务时间最少的问题
用流程图找出方程组然后用线性规划，流程图不会请参阅运筹学。很简单
可以用数据结构里的最短路径算法，也叫Dijkstra算法，附上Dijkstra算法的Matlab编程代码%两点间最短路的Dijkstra算法function [d index1 index2]=Dijkf(a，s)%d表示所求最短路的权和%index1表示标号顶点顺序%index2表示标号顶点索引%a表示图的权值矩阵%s表示开始的点%对向量进行处理，将第n行和第n列的数据放置到第一行和第一列b=a(s，:);a(s，:)=a(1，:);a(1，:)=b;b=a(:，s);a(:，s)=a(:，1);a(:，1)=b;%参数初始化M=max(max(a));pb(1:length(a))=0;pb(1)=1;index1=1;index2=ones(1，length(a));d(1:length(a))=M;d(1)=0;temp=1;%更新l(v)，同时记录顶点顺序和顶点索引while sum(pb)
是整数规划0 1问题解决 4个工人为甲乙丙丁 四项工作为ABCD设甲工作的4项工作 分别设为 x甲A x甲b x甲c x甲d 以此类推乙丙丁 甲工作了 则等于1 不工作则等于0 X前面的系数就是 所消耗的时间 最少时间就是全部加起来 在设置 4个约束条件 分别为 X甲A+X甲B+X甲C+X甲D=1以此类推乙丙丁 然后就只要输入 软件就可以出答案了
关于项目的结题成果时间！
现在课题结题的文章都需要标注课题或项目编号的。不知道你们省如何规定。
没标注"xx项目资助"的,都不算.
在写标书的时候就要求在“预期结果”中写明“标注本项目资助的论文...篇”
没有标注基金号一般是不承认的，不知道浙江省是不是规定的这么严格
那肯定不能算了，没有标注项目资助，凭什么说是这个项目的成果呢?
论文要写多长时间才能完成任务
本科毕业论文大概需要一到两个月就可以写完，硕士毕业论文比本科毕业论文要求高一些，根据专业不一样要求的字数也不一样，一般大概需要2w--5w字，时间相对也用的久一些，博士毕业论文需要准备一年左右。论文级别分很多种，主要看自己是什么类型的论文。有专、本、硕、博论文，写作的难度自然也是逐渐递增的。一般提前2-3个月准备，对于一般大学毕业论文是没什么问题的硕博论文可能需要准备的时间久一点。写一篇小论文最快也要1两个小时的时间。这还是在你理论明确的基础上。找到了论点。就要寻找论据，必要的话还要找一些过硬的研究数据。结论的精彩与否直接决定你的论点是否成立。一般情况，一篇本科毕业论文一般都要求1万字以上，20%左右的重复率，从定题到完成论文初稿大概要3，4天吧。慢一点的话，一周左右时间也够了。论文是一个汉语词语，拼音是lùn wén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。2020年12月24日，《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》提出，本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检比例原则上应不低于2% 。论文的有关部分全部抄清完了，经过检查，再没有什么问题，把它装成册，再加上封面。论文的封面要朴素大方，要写出论文的题目、学校、科系、指导教师姓名、作者姓名、完成年月日。论文的题目的作者姓名一定要写在表皮上，不要写里面的补页上本科毕业论文大概需要一到两个月就可以写完，硕士毕业论文比本科毕业论文要求高一些，根据专业不一样要求的字数也不一样，一般大概需要2w--5w字，时间相对也用的久一些，博士毕业论文需要准备一年左右。论文级别分很多种，主要看自己是什么类型的论文。有专、本、硕、博论文，写作的难度自然也是逐渐递增的。一般提前2-3个月准备，对于一般大学毕业论文是没什么问题的硕博论文可能需要准备的时间久一点。写一篇小论文最快也要1两个小时的时间。这还是在你理论明确的基础上。找到了论点。就要寻找论据，必要的话还要找一些过硬的研究数据。结论的精彩与否直接决定你的论点是否成立。
一篇论文大概要写多久呢？这个要看你个人的文笔能力了，如果自己的材料丰富的话，写一篇论文，应该一两天就可以
一篇论文的话，个人感觉从自己选定题目和准备一些论证的材料的话，开始，到自己一篇完整的写出来，可能至少需要半个月的时间吧，另外可能还要查找一些文献。
看个人的速度吧，各专业的速度也不一样，10-15天差不多。你说的大学生如果是指大专、本科毕业论文写作的话，大专和本科在字数要求上相差无几，8000-10000字左右，长的也不会超过15000字，通常情况下半个月左右差不多就可以写完了。1．准备工作。先选择论文方向，搜集资料，琢磨出几个题目跟导师沟通，在导师的辅导下定一个题目。2．准备资料。先在知网、万方、维普、龙源等网站上下载跟论文相关的资料，进行阅读后留下有用的，做到心里有数。3．拟提纲。到这个环节就基本上论文的大致框架已经成型了。4．正文写作。根据题目、提纲和搜集到的参考资料正式写论文，一天写个2000-3000字应该问题不大。一篇大学生论文正式动笔的时间大概也就是2、3天，加上前期的准备工作和初稿完成后的修改、润色、调整，半个月左右的时间是足够了的。当然也不尽然，特别是工科的论文可能要画图之类的时间稍长点。还有写作速度偏慢追求完美的，那就多留出一些时间以免时间来不及。
论文任务书学生应完成的任务
学生毕业设计(论文)的选题被确定后，由指导教师下达任务书本科毕业设计(论文)任务书是由指导教师填写并向学生传达毕业设计(论文)工作任务的一种表格式文书毕业设计(论文)任务书的主要功能是对学生提出和规定毕业设计(论文)的各项工作任务，对学生完成毕业设计(论文)起引导、启发及规范的作用 (二)本科毕业设计(论文)任务书的内容和要求 本科毕业设计(论文)任务书除了在其首页有学院名称、专业、年级、指导教师、学生姓名等栏目外，一般还应有毕业设计(论文)题目、课题的主要内容和基本要求、进度安排，以及推荐参考文献等项目下面对有关项目作一些说明: 题目任务书上所填写的题目应与选题申报表中所定题目名称完全相同，若有副标题者，也一并写入 主要内容和基本要求从任务书的宗旨来看，在本项目中指导教师应向学生指明本课题要解决的主要问题和大体上可从哪几个方面去研究和论述该主要问题的具体要求指导教师在填写本项目时，表述内容要明确具体，要具有引导性、启发性，以便给学生留下独立思考和创造的余地 计划进度是指导教师制定的工作程序和时间安排计划计划进度要做到程序清楚，时间分配科学合理，并应有一定的弹性学生则要在自己撰写的开题报告中呼应这一计划进度，并按最后批准的规定期限完成各阶段工作任务，这也是评价其研究能力和学习态度的重要依据之一 一般地说，学校组织本科学生进行毕业设计(论文)工作的时间跨度在一年左右，至迟会在第七学期后半学期(指四年制本科且每学年实行两学期制的学校)布置毕业设计(论文)的选题根据计划进度，我们可以把毕业设计(论文)的全部工作分为若千个阶段，同时用"第几学期第几周~第几周"表示时间安排 推荐参考文献任务书所推荐的文献是指导教师规定学生必须阅读的重要文献这就要求指导教师应熟悉与课题相关的重要文献资料，了解该课题的国内外研究动态争论焦点等这些文献必须是学生可以就近取得的任务书推荐的参考文献一般应包括中文和外文两种通常，指导教师推荐的参考文献在5篇左右，其中含外文文献至少2篇(一般情况下是指英文原文参考文献) 指导教师在填写好任务书以后，应交系主任审核签字后，及时下发给学生，以便学生尽快进人资料搜集和开题报告撰写工作
这个一般辅导员会发要求给你们，你们可以参考
毕业论文(设计)的内容结构规范(一)内容结构题目摘要及关键词(中英文)正文参考文献附录(二)内容结构要求题目：应简洁、明确、有概括性，字数不宜超过20个字。摘要及关键词(中英文)：中文摘要字数为200字左右，关键词3～5个。正文：本论应包括基本材料、研究内容与方法、实验结果与分析(讨论)等，结论是围绕本论所作的结束语。理工类的还应包括(1)设计方案论证;(2)计算部分;(3)结构设计部分;(4)样机或试件的各种实验及测试情况;(5)方案的校验。结论部分概括说明设计的情况和价值，分析其优点和特色、有何创新、性能达到何水平，并应指出其中存在的问题和今后改进的方向。参考文献：参考文献是作者写作论著时所参考的文献书目，一般集中列于文末。所列参考文献观点均应在毕业论文(设计)中反映出来，直接引用的观点须采用脚注，用数字加圆圈标注(如①、②„)。所列参考文献不少于15篇(部)，其中必须有一定数目的近三年的文献。理工类设计可依据专业特点由院(系)另设标准。参考文献的著录要求与格式见本《规范化要求》文末。附录：对于一些不宜放在正文中，但有参考价值的内容，可编入附录，如公式的推演、编写的算法、语言程序等。二、毕业论文(设计)的文本规范要求(一)字数要求:文科专业以6000～8000字为宜，理工科专业以8000～10000字为宜。(二)文字要求：文字通顺，语言流畅，无错别字。(三)图表要求：文中的附图应统一编排序号并赋予图名;除特殊情况，要求采用计算机制图。文中图表需在表的上方、图的下方排印表号、表名、表注或图号、图名、图注。文中的表格应统一编排序号并赋予表名。表内内容应对齐，表内数字、文字连续重复时不可使用“同上”等字样或符号代替。表内数字使用同一计量单位时，可将该单位从表中提出并置于圆括号内。表内有整段文字时，起行处空一格，回行顶格，最后不用标点符号。
1、题目明确，符合学科专业要求2、选题理论意义或实际应用价值3、选题难度适当
五一数学建模论文范例图片
可以去知网数据库下载哦
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数学建模内容摘要：数学作为现代科学的一种工具和手段，要了解什么是数学模型和数学建模，了解数学建模一般方法及步骤。关键词：数学模型、数学建模、实际问题伴随着当今社会的科学技术的飞速发展，数学已经渗透到各个领域，数学建模也显得尤为重要。数学建模在人们生活中扮演着重要的角色，而且随着计算机技术的发展，数学建模更是在人类的活动中起着重要作用，数学建模也更好的为人类服务。一、数学模型数学模型是对于现实世界的一个特定对象，一个特定目的，根据特有的内在规律，做出一些必要的假设，运用适当的数学工具，得到一个数学结构简单地说:就是系统的某种特征的本质的数学表达式(或是用数学术语对部分现实世界的描述)，即用数学式子(如函数，图形，代数方程，微分方程，积分方程，差分方程等)来描述(表述，模拟)所研究的客观对象或系统在某一方面的存在规律随着社会的发展，生物，医学，社会，经济……，各学科，各行业都涌现现出大量的实际课题，急待人们去研究，去解决但是，社会对数学的需求并不只是需要数学家和专门从事数学研究的人才，而更大量的是需要在各部门中从事实际工作的人善于运用数学知识及数学的思维方法来解决他们每天面临的大量的实际问题，取得经济效益和社会效益他们不是为了应用数学知识而寻找实际问题(就像在学校里做数学应用题)，而是为了解决实际问题而需要用到数学而且不止是要用到数学，很可能还要用到别的学科，领域的知识，要用到工作经验和常识特别是在现代社会，要真正解决一个实际问题几乎都离不开计算机可以这样说，在实际工作中遇到的问题，完全纯粹的只用现成的数学知识就能解决的问题几乎是没有的你所能遇到的都是数学和其他东西混杂在一起的问题，不是"干净的"数学，而是"脏"的数学其中的数学奥妙不是明摆在那里等着你去解决，而是暗藏在深处等着你去发现也就是说，你要对复杂的实际问题进行分析，发现其中的可以用数学语言来描述的关系或规律，把这个实际问题化成一个数学问题，这就称为数学模型数学模型具有下列特征:数学模型的一个重要特征是高度的抽象性通过数学模型能够将形象思维转化为抽象思维，从而可以突破实际系统的约束，运用已有的数学研究成果对研究对象进行深入的研究数学模型的另一个特征是经济性用数学模型研究不需要过多的专用设备和工具，可以节省大量的设备运行和维护费用，用数学模型可以大大加快研究工作的进度，缩短研究周期，特别是在电子计算机得到广泛应用的今天，这个优越性就更为突出但是，数学模型具有局限性，在简化和抽象过程中必然造成某些失真所谓"模型就是模型"(而不是原型)，即是指该性质二、数学建模 数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践即通过抽象，简化，假设，引进变量等处理过程后，将实际问题用数学方式表达，建立起数学模型，然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解简而言之，建立数学模型的这个过程就称为数学建模模型是客观实体有关属性的模拟陈列在橱窗中的飞机模型外形应当象真正的飞机，至于它是否真的能飞则无关紧要;然而参加航模比赛的飞机模型则全然不同，如果飞行性能不佳，外形再象飞机，也不能算是一个好的模型模型不一定是对实体的一种仿照，也可以是对实体的某些基本属性的抽象，例如，一张地质图并不需要用实物来模拟，它可以用抽象的符号，文字和数字来反映出该地区的地质结构数学模型也是一种模拟，是用数学符号，数学式子，程序，图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻划，它或能解释某些客观现象，或能预测未来的发展规律，或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略数学模型一般并非现实问题的直接翻版，它的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析，又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识这种应用知识从实际课题中抽象，提炼出数学模型的过程就称为数学建模实际问题中有许多因素，在建立数学模型时你不可能，也没有必要把它们毫无遗漏地全部加以考虑，只能考虑其中的最主要的因素，舍弃其中的次要因素数学模型建立起来了，实际问题化成了数学问题，就可以用数学工具，数学方法去解答这个实际问题如果有现成的数学工具当然好如果没有现成的数学工具，就促使数学家们寻找和发展出新的数学工具去解决它，这又推动了数学本身的发展例如，开普勒由行星运行的观测数据总结出开普勒三定律，牛顿试图用自己发现的力学定律去解释它，但当时已有的数学工具是不够用的，这促使了微积分的发明求解数学模型，除了用到数学推理以外，通常还要处理大量数据，进行大量计算，这在电子计算机发明之前是很难实现的因此，很多数学模型，尽管从数学理论上解决了，但由于计算量太大而没法得到有用的结果，还是只有束之高阁而电子计算机的出现和迅速发展，给用数学模型解决实际问题打开了广阔的道路而在现在，要真正解决一个实际问题，离了计算机几乎是不行的数学模型建立起来了，也用数学方法或数值方法求出了解答，是不是就万事大吉了呢 不是既然数学模型只能近似地反映实际问题中的关系和规律，到底反映得好不好，还需要接受检验，如果数学模型建立得不好，没有正确地描述所给的实际问题，数学解答再正确也是没有用的因此，在得出数学解答之后还要让所得的结论接受实际的检验，看它是否合理，是否可行，等等如果不符合实际，还应设法找出原因，修改原来的模型，重新求解和检验，直到比较合理可行，才能算是得到了一个解答，可以先付诸实施但是，十全十美的答案是没有的，已得到的解答仍有改进的余地，可以根据实际情况，或者继续研究和改进;或者暂时告一段落，待将来有新的情况和要求后再作改进 应用数学知识去研究和和解决实际问题，遇到的第一项工作就是建立恰当的数学模型从这一意义上讲，可以说数学建模是一切科学研究的基础没有一个较好的数学模型就不可能得到较好的研究结果，所以，建立一个较好的数学模型乃是解决实际问题的关键之一数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中，是培养和提高同学们应用所学知识分析问题，解决问题的能力的必备手段之一三、数学建模的一般方法建立数学模型的方法并没有一定的模式，但一个理想的模型应能反映系统的全部重要特征:模型的可靠性和模型的使用性建模的一般方法:机理分析 机理分析就是根据对现实对象特性的认识，分析其因果关系，找出反映内部机理的规律，所建立的模型常有明确的物理或现实意义(1) 比例分析法--建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法 (2) 代数方法--求解离散问题(离散的数据，符号，图形)的主要方法 (3) 逻辑方法--是数学理论研究的重要方法，对社会学和经济学等领域的实际 问题，在决策，对策等学科中得到广泛应用 (4) 常微分方程--解决两个变量之间的变化规律，关键是建立"瞬时变化率"的表达式 (5) 偏微分方程--解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律测试分析方法 测试分析方法就是将研究对象视为一个"黑箱"系统，内部机理无法直接寻求，通过测量系统的输入输出数据，并以此为基础运用统计分析方法，按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个数据拟合得最好的模型 (1) 回归分析法--用于对函数f(x)的一组观测值(xi，fi)i=1，2，…，n，确定函数的表达式，由于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法(2) 时序分析法--处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法(3) 回归分析法--用于对函数f(x)的一组观测值(xi，fi)i=1，2，…，n，确定函数的表达式，由于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法(4) 时序分析法--处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法将这两种方法结合起来使用，即用机理分析方法建立模型的结构，用系统测试方法来确定模型的参数，也是常用的建模方法， 在实际过程中用那一种方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的来决定机理分析法建模的具体步骤大致可见左图仿真和其他方法(1) 计算机仿真(模拟)--实质上是统计估计方法，等效于抽样试验① 离散系统仿真--有一组状态变量② 连续系统仿真--有解析表达式或系统结构图(2) 因子试验法--在系统上作局部试验，再根据试验结果进行不断分析修改，求得所需的模型结构(3) 人工现实法--基于对系统过去行为的了解和对未来希望达到的目标，并考虑到系统有关因素的可能变化，人为地组成一个系统(参见:齐欢《数学模型方法》，华中理工大学出版社，1996)四、数学模型的分类数学模型可以按照不同的方式分类，下面介绍常用的几种按照模型的应用领域(或所属学科)分:如人口模型，交通模型，环境模型，生态模型，城镇规划模型，水资源模型，再生资源利用模型，污染模型等范畴更大一些则形成许多边缘学科如生物数学，医学数学，地质数学，数量经济学，数学社会学等按照建立模型的数学方法(或所属数学分支)分:如初等数学模型，几何模型，微分方程模型，图论模型，马氏链模型，规划论模型等按第一种方法分类的数学模型教科书中，着重于某一专门领域中用不同方法建立模型，而按第二种方法分类的书里，是用属于不同领域的现成的数学模型来解释某种数学技巧的应用在本书中我们重点放在如何应用读者已具备的基本数学知识在各个不同领域中建模按照模型的表现特性又有几种分法:确定性模型和随机性模型 取决于是否考虑随机因素的影响近年来随着数学的发展，又有所谓突变性模型和模糊性模型静态模型和动态模型 取决于是否考虑时间因素引起的变化线性模型和非线性模型 取决于模型的基本关系，如微分方程是否是线性的离散模型和连续模型 指模型中的变量(主要是时间变量)取为离散还是连续的虽然从本质上讲大多数实际问题是随机性的，动态的，非线性的，但是由于确定性，静态，线性模型容易处理，并且往往可以作为初步的近似来解决问题，所以建模时常先考虑确定性，静态，线性模型连续模型便于利用微积分方法求解，作理论分析，而离散模型便于在计算机上作数值计算，所以用哪种模型要看具体问题而定在具体的建模过程中将连续模型离散化，或将离散变量视作连续，也是常采用的方法按照建模目的分:有描述模型，分析模型，预报模型，优化模型，决策模型，控制模型等按照对模型结构的了解程度分:有所谓白箱模型，灰箱模型，黑箱模型这是把研究对象比喻成一只箱子里的机关，要通过建模来揭示它的奥妙白箱主要包括用力学，热学，电学等一些机理相当清楚的学科描述的现象以及相应的工程技术问题，这方面的模型大多已经基本确定，还需深入研究的主要是优化设计和控制等问题了灰箱主要指生态，气象，经济，交通等领域中机理尚不十分清楚的现象，在建立和改善模型方面都还不同程度地有许多工作要做至于黑箱则主要指生命科学和社会科学等领域中一些机理(数量关系方面)很不清楚的现象有些工程技术问题虽然主要基于物理，化学原理，但由于因素众多，关系复杂和观测困难等原因也常作为灰箱或黑箱模型处理当然，白，灰，黑之间并没有明显的界限，而且随着科学技术的发展，箱子的"颜色"必然是逐渐由暗变亮的五、数学建模的一般步骤建模的步骤一般分为下列几步:模型准备首先要了解问题的实际背景，明确题目的要求，搜集各种必要的信息模型假设在明确建模目的，掌握必要资料的基础上，通过对资料的分析计算，找出起主要作用的因素，经必要的精炼，简化，提出若干符合客观实际的假设，使问题的主要特征凸现出来，忽略问题的次要方面一般地说，一个实际问题不经过简化假设就很难翻译成数学问题，即使可能，也很难求解不同的简化假设会得到不同的模型假设作得不合理或过份简单，会导致模型失败或部分失败，于是应该修改和补充假设;假设作得过分详细，试图把复杂对象的各方面因素都考虑进去，可能使你很难甚至无法继续下一步的工作通常，作假设的依据，一是出于对问题内在规律的认识，二是来自对数据或现象的分析，也可以是二者的综合作假设时既要运用与问题相关的物理，化学，生物，经济等方面的知识，又要充分发挥想象力，洞察力和判断力，善于辨别问题的主次，果断地抓住主要因素，舍弃次要因素，尽量将问题线性化，均匀化经验在这里也常起重要作用写出假设时，语言要精确，就象做习题时写出已知条件那样模型构成根据所作的假设以及事物之间的联系， 利用适当的数学工具去刻划各变量之间的关系，建立相应的数学结构――即建立数学模型把问题化为数学问题要注意尽量采取简单的数学工具，因为简单的数学模型往往更能反映事物的本质，而且也容易使更多的人掌握和使用模型求解利用已知的数学方法来求解上一步所得到的数学问题，这时往往还要作出进一步的简化或假设在难以得出解析解时，也应当借助计算机求出数值解模型分析对模型解答进行数学上的分析，有时要根据问题的性质分析变量间的依赖关系或稳定状况，有时是根据所得结果给出数学上的预报，有时则可能要给出数学上的最优决策或控制，不论哪种情况还常常需要进行误差分析，模型对数据的稳定性或灵敏性分析等模型检验分析所得结果的实际意义，与实际情况进行比较，看是否符合实际，如果结果不够理想，应该修改，补充假设或重新建模，有些模型需要经过几次反复，不断完善模型应用所建立的模型必须在实际中应用才能产生效益，在应用中不断改进和完善应用的方式自然取决于问题的性质和建模的目的参考文献：(1)齐欢《数学模型方法》，华中理工大学出版社，1996。(2)《数学的实践与认识》，(季刊)，中国数学会编辑出版。
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