A数学建模竞赛优秀论文总结_13数学建模a优秀论文

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我们组在假期期间看了与06年A题相关的论文，每篇论文有优点也有缺点，在学习的过程中我们也学到了很多知识，对我们的建模学习有很大帮助。

对于我们的主讲论文，在建模方面，能准确把握题意，确定题为规划模型；在确定目标函数时，思路清晰大胆假设，利用自定义权重确定顾客满意度并合理与潜在效益联系起来，并再次利用自定义权重将双目标函数转化为单目标函数；在约束条件的确立时，能挖掘出合理的条件并正确表达；在解题过程中，能合理运用不同算法……这些都是我们应该学习的地方。但是主讲论文的缺点在于论文写地太散，主观因素过多，虽然达到了简化模型的目的，但同时就导致了结果不够精确，说服力不够强。对于主讲论文的缺点，在看过了其他论文以后，我们对此有了比较明确的改进方法，如果要我们解决这个题的话，我们会采取以下的方法：

首先，我们仍然采取主讲论文解决规划问题的三步走方法：建立目标函数，找出约束条件，求解模型。其次，在建立和求解模型的具体算法上我们会采取我们认为比较好的方法。

建立目标函数：解题的目标不外乎是找出如何分配书号使出版社的效益达到最大，在第二步分配书号时，我们仍采用主讲论文的固定比例的方法以简化问题。对于预测06年单位书号销售量时，我们认为国一论文中二次曲线拟合的方法与实际更加吻合。关于支持强势学科方面，我们考虑学习其他论文中引进强势值和强势系数的方法，给出判定强势的项目，并使用熵权法确定各个项目的权重,然后确立目标函数.找出约束条件:第一,每个分社所得书号数必须大于申请数的一半.第二,分社处理书号数不得大于人力资源的限制.求解模型:利用lingo软件求解。

改进模型：考虑人力资源的内部流动，优化人力资源配置。

通过多篇论文进行比较，我们的收获：

（1）、正确把握题目是解题的关键，这就需要我们看一定的建模题，掌握各类题目的解决方向，这样就降低了难度。正如我们算讲的06年A题，在确定为规划模型后就容易很多。

（2）、大胆并合理假设有利于题目的解决。

（3）、同一个题目可以用不同的算法进行实现，这就需要我们了解多种算法，为解题打下基础。正如我们所讲的06年A题，可以采用线性规划、遗传算法、灰色模型熵权法、神经网络等进行计算。

（4）、在编程实现算法时需要很强的编程能力，这需要我们大量进行编程训练，提高编程能力。在我们编程实现遗传算法时遇到很大的困难，暴露了我们编程问题。

（5）、对模型的检验也是很重要的，这能增强我们的模型的说服力，这就需要我们掌握一些验证方法，比如灵敏度分析。我们所讲的论文它主要采用了两种算法所求解接近来说明所求解的正确性。

（6）、在论文写作上，要思路清晰，能让人容易看懂。我们所讲的论文在逻辑上就出现混乱，让人感觉很乱。

（7）、应该注意小的细节，比如不要出现错别字、在排版过程中的公式编辑时要用公式编辑器，不能用文档直接写；对于论文的格式要严格按照要求进行进行编写。比如我们所讲的论文就出现了公式编辑问题。