非常全面的数学建模教材资料目录第1章　建立数学模型　1.1　从现实对象到数学模型　1.2　数学建模的重要意义　1.3　建模示例之一椅子能在不平的地面上放稳吗　1.4　建模示例之二商人们怎样安全过河　1.5　建模示例之三如何预报人口的增长　1.6　数学建模的基本方法和步骤　1.7　数学模型的特点和分类　1.8　数学建模能力的培养　习题第2章　初等模型　2.1　公平的席位分配　2.2　录像机计数器的用途　2.3　双层玻璃窗的功效　2.4　汽车刹车距离　2.5　划艇比赛的成绩　2.6　动物的身长和体重　2.7　实物交换　2.8　核军备竞赛　2.9　扬帆远航　2.10　量纲分析与无量纲化　习题第3章　简单的优化模型　3.1　存贮模型　3.2　生猪的出售时机　3.3　森林救火　3.4　最优价格　3.5　血管分支　3.6　消费者的选择　3.7　冰山运输　习题第4章　数学规划模型　4.1　奶制品的生产与销售　4.2　自来水输送与货机装运　4.3　汽车生产与原油采购　4.4　接力队的选拔与选课策略　4.5　饮料厂的生产与检修　4.6　钢管和易拉罐下料　习题第5章　微分方程模型　5.1　传染病模型　5.2　经济增长模型　5.3　正规战与游击战　5.4　药物在体内的分布与排除　5.5　香·烟过滤嘴的作用　5.6　人口的预测和控制　5.7　烟雾的扩散与消失　5.8　万有引力定律的发现　习题第6章　稳定性模型　6.1　捕鱼业的持续收获　6.2　军备竞赛　6.3　种群的相互竞争　6.4　种群的相互依存　6.5　食饵-捕食者模型　6.6　微分方程稳定性理论简介　习题第7章　差分方程模型　7.1　市场经济中的蛛网模型　7.2　减肥计划--节食与运动　7.3　差分形式的阻滞增长模型　7.4　按年龄分组的种群增长　7.5　差分方程简介　习题第8章　离散模型　8.1　层次分析模型　8.2　循环比赛的名次　8.3　社会经济系统的冲量过程　8.4　效益的合理分配　8.5　存在公正的选举规则吗　习题第9章　概率模型　9.1　传送系统的效率　9.2　报童的诀窍　9.3　随机存贮策略　9.4　轧钢中的浪费　9.5　随机人口模型　9.6　航空公司的预订票策略　9.7　广告中的学问　习题第10章　统计回归模型　10.1　牙膏的销售量　10.2　软件开发人员的薪金　10.3　酶促反应　10.4　投资额与生产总值和物价指数　10.5　教学评估　习题第11章　马氏链模型　11.1　健康与疾病　11.2　钢琴销售的存贮策略　11.3　基因遗传　11.4　等级结构　11.5　资金流通　习题第12章　动态优化模型　12.1　速降线与短程线　12.2　生产计划的制订　12.3　国民收入的增长　12.4　渔船出海　12.5　赛跑的速度　12.6　多阶段最优生产计划　习题第13　章其它模型　13.1　废水的生物处理　13.2　红绿灯下的交通流　13.3　鲑鱼数量的周期变化　13.4　价格指数　13.5　设备检查方案　习题综合题目

高温作业专用服装在高温环境下工作时会发挥很大的作用，为了降低成本，缩短研发周期，本文针对高温作业专用服装各层厚度最优问题，做了深入研究。
利用热传导方程，通过迭代的方法建立温度分布模型。
基于此模型，考虑环境温度、热传导速率限制等约束条件，建立目标优化模型。
可以得到最优厚度，从而降低高温作业服饰设计成本。
针对问题一中温度分布问题，本文根据能量守恒定律和傅里叶定律推导出热传递方程，建立热传递模型。
分析了实际情况下四层组织材料之间的热交换边界条件及初值，建立了不同材料的温度分布模型，该模型可以求解不同时间下不同位置的温度。
利用温度分布模型，计算温度分布，生成Excel文件。
针对问题二中Ⅱ层最优厚度问题，基于问题一中的Ⅱ层的温度分布模型，推导出目标函数，考虑环境温度、Ⅱ层与Ⅲ层接触面温度范围等约束条件，建立非线性目标优化模型。
利用MATLAB编程求得Ⅱ层的最优厚度为15.6mm。
针对问题三中Ⅱ层、Ⅳ层最优厚度问题，本问题是一种具有双层递阶结构的系统优化问题，该类问题解本题的思路为先求解上层最优解，后求得下层最优解，该问题中Ⅱ层为上层、Ⅳ层为下层。
根据不同层次建立目标函数，通过迭代温度分布方程，得到皮肤层温度分布模型，利用该模型计算出皮肤温度范围，作为约束条件，建立双层模型，追求设计高温作业专用服装最低成本。
本文采用全局最优解算法，利用MATLAB编程，求得II层和IV层的最优厚度分别为10.5mm和6.4mm。

论文结合一个具体算例,分别采用基于传统非线性的LINGO规划方法和在环境下采用遗传算法MATLAB求解所建模型,计算结果证明了采用遗传算法求解模型的可行性。

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针对弹性光网络中业务的选路、频谱分配进行了研究，考虑到物理节点对业务安全性的影响，建立了以满足业务最低安全级别要求为约束、以最小化网络中最大占用频隙号为优化目标的全局约束优化模型。
为有效求解该约束优化模型，设计了全局优化算法。
将疏导后的业务按照某种排序策略进行排序，为每个业务选择K条满足业务最低安全级别要求的路径。
利用改进的遗传算法为每个业务选择合适的路径并确定最优的频谱分配方案，使得网络中最大占用频谱号最小。
为验证该算法的有效性，在不同的网络拓扑中进行了仿真，结果表明，所设计的算法可实现高效的频谱分配。

Lindo和Lingo是美国Lindo系统公司开发的一套专门用于求解最优化问题的软件包。
Lindo用于求解线性规划和二次规划问题,Lingo除了具有Lindo的全部功能外,还可以用于求解非线性规划问题,也可以用于一些线性和非线性方程(组)的求解,等等。
Lindo和Lingo软件的最大特色在于可以允许优化模型中的决策变量是整数（即整数规划）,而且执行速度很快。
Lingo实际上还是最优化问题的一种建模语言,包括许多常用的函数可供使用者建立优化模型时调用,并提供与其他数据文件（如文本文件、Excel电子表格文件、数据库文件等）的接口,易于方便地输入、求解和分析大规模最优化问题。
由于这些特点,Lindo系统公司的线性、非线性和整数规划求解程序已经被全世界数千万的公司用来做最大化利润和最小化成本的分析。
应用的范围包含生产线规划、运输、财务金融、投资分配、资本预算、混合排程、库存管理、资源配置等等...Lindo/Lingo软件作为著名的专业优化软件，其功能比较强、计算效果比较好，与那些包含部分优化功能的非专业软件相比，通常具有明显的优势。
此外，Lindo/Lingo软件使用起来非常简便，很容易学会，在优化软件（尤其是运行于个人电脑上的优化软件）市场占有很大份额，在国外运筹学类的教科书中也被广泛用做教学软件。

主要包含常用的优化模型、差分方程和微分方程模型、数据统计、离散概率、智能算法等

常见的数学建模因为是关于生活，学习中的数学建模，就联想到我们每学期会进行的选课，而毕业时要求是要修满一定的学分，所以，每个人都想上最少的课程，而得到要求的毕业学分，这样自己才能有更多的时间来安排一些额外的工作。
因此，这样的问题就涉及到最优化模型，利用最优化方法对问题进行求解就能够得到想要的结果，而其中涉及到的软件有Lindo软件

高光谱的端元提取总结，很好。
近年来，通过群智能算法求解组合优化或连续优化问题以实现高光谱图像混合像元分解方面取得了重要进展和显著成果．本文首先回顾了高光谱图像混合像元分解的研究背景和群智能算法的特点，然后梳理了光谱混合模型及对应的最优化模型，进而介绍了基于群智能算法的端元提取和丰度反演方法，最后通过2组实验比较了群智能算法和其他传统算法在端元提取和丰度反演方面的精度，对基于群智能算法的混合像元分解效果进行了评价．另外，本文也对群智能算法在高光谱图像信息提取中应用的优势和存在的问题进行了总结．

数学建模资源合集（论文+源码+注释）目录如下：Bill的数学建模大赛.rarch_3+优化模型.pptDVD在线租赁的研究.pdfDVD在线租赁模型的建立与分析.pdf房地产问题模型+数学建模论文.doc数学建模实例DNA序列分类.doc空中加油建模.rar第六课.ppt线性规划问题LQ.ppt长江水质评价及预测模型的建立与分析.pdf

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。