简单做一下银川第九届数学建模比赛A题，差不多是一个tsp问题 第一题利用蚁群算法搜索最优路径 第二题利用PSO做特征选择，用第一问的蚁群算法计算时间花费作为适应值 第三题利用DE做特征选择，用景点数目做适应值，在特征选择上需要用到第一问的蚁群算法计算钱的花费，看是否需要踢掉一些景点

自1956年人工智能概念提出后，相关技术快速发展。近年来随着文言一心、new bing、chatGPT等人工智能新产品问世后，对各行各业产生了不同程度的影响。2023年3月，据统计美国已经有90%的学生使用chatGPT辅助完成作业。因此，本文将基于给出的人工智能相关调查问卷以及结果，对人工智能对大学生学习影响情况进行分析。 问题一，首先对于问卷结果进行分析。基于本文的研究侧重点，对调查问卷进行修改，剔除对研究没有太多意义的问题。对数据集，进行缺失值异常值判定，剔除异常数据样本。之后，对问卷进行效度信度检验。将调查问卷问题分为调查者基本信息、调查者学习情况、调查者对人工智能态度、人工智能发展四个部分进行分析。对于问卷结果进行编码，对不同的问题下，对应的问题回答设置不同的数值变量，完成调查问卷问卷结果的数值化处理。 问题二，根据问题一调查问卷的结果，设置调查者基本信息、调查者学习情况、调查者对人工智能态度、人工智能发展四个一级指标，对应的在一级指标下根据问卷设置二级指标。初步设置后，分析一级指标下，对应所属的二级指标之间的相关性、关联性，以论述指标选取的合理性。最终，根据分析结果，构建指

问题 1 蔬菜类商品不同品类或不同单品之间可能存在一定的关联关系，请分析蔬菜各 品类及单品销售量的分布规律及相互关系。 问题 2 考虑商超以品类为单位做补货计划，请分析各蔬菜品类的销售总量与成本加成 定价的关系，并给出各蔬菜品类未来一周(2023 年 7 月 1-7 日)的日补货总量和定价策略， 使得商超收益最大。 问题 3 因蔬菜类商品的销售空间有限，商超希望进一步制定单品的补货计划，要求可 售单品总数控制在 27-33 个，且各单品订购量满足最小陈列量 2.5 千克的要求。根据 2023 年 6 月 24-30 日的可售品种，给出 7 月 1 日的单品补货量和定价策略，在尽量满足市场对各 品类蔬菜商品需求的前提下，使得商超收益最大。 问题 4 为了更好地制定蔬菜商品的补货和定价决策，商超还需要采集哪些相关数据， 这些数据对解决上述问题有何帮助，请给出你们的意见和理由 完整的解题思路，完整的解题代码，全部包含

2012年美赛模型的代码 12美赛B题模型1 %假设v同为4,每天最多行进4小时 %记录日期...Date...D %记录开始日期...Start Date...SD clc;clear all; B=zeros(180,5); 0天，每天5艘船,记录当前行进日期，0为未发动，180为到终点 L=zeros(180,5); 0天，每天5艘船,记录当前行进位置，0为未发动，45为到终点 state=zeros(180,44); %设5mile一个宿营点，并以0记录空状态，其余记录满状态 num=zeros(180,1);%记录第N天出发的船动了多少条

2013年美国大学生数学建模B题特等奖论文。中文版资源。

2021mathorcup数学建模A题论文（后附代码）.pdf

1.各小问代码 2.运行结果

这是数学建模中常用的算法（包括遗传、模拟退火、神经网络等）以及部分竞赛论文和大牛分享的比赛经验等，希望能为大家提供些许帮助。

Matlab与数学建模.doc Matlab与数学建模.doc Matlab与数学建模.doc Matlab与数学建模.doc Matlab与数学建模.doc Matlab与数学建模.doc Matlab与数学建模.doc

针对现有群体智能优化算法在处理多目标功率潮流和电压优化问题时出现的易陷入局部最优、Pareto前沿分布性能不佳等问题，本文结合灰色狼群算法(GWO)和平衡优化器(EO)算法的搜索机制，开发出改进的灰狼平衡算法(GWEO)。该算法在GWO搜索机制的基础上加入了EO的扰动机制，进一步扩大了算法的搜索范围，有效提升了算法搜索结果的收敛性和分布性。然后以IEEE12、33、118节点配电系统为算例，以系统损耗最小、平均电压偏差最小和分布式光伏弃光率最小为优化目标，将GWEO应用到考虑分布式接入场景的配电网多目标功率潮流和电压优化中。优化结果表明，改进的GWEO可为决策者提供更优质、更多样的功率潮流和电压优化方案，因此更能满足实际配电网功率潮流和电压优化的场景需求。