询问数学建模的详细答案

这个问题的方程关系是时间相等，距离相等。 具体如下：

1.将班长以外的学生分成四组，每组 11 名学生。

2.早上7点，班长和第一批11名学生上了校车，其余三组学生步行前往目的地。 经过1个小时的车程，校车下车第一批学生来回行驶，第一批学生步行到目的地。

校车开了x2个小时，迎接正在步行的三组学生，并将第二组学生送到目的地，留下第三组和第四组学生继续步行。 校车行驶了x3个小时，让第二组学生下车并来回行驶，第二组学生步行到目的地。 校车开回x4小时，与第三组、第四组学生会合，载着第三组学生到达目的地，第四组学生继续步行。

校车行驶了x5个小时，让第三组学生下车并来回行驶，第三组学生步行到达目的地。 校车行驶了 x6 小时来迎接第四组学生，并在 x7 小时后将第四组学生运送到目的地。 这时，四批学生同时到达目的地。

班长全程都在车里。

3.开始列方程（如果您不感兴趣，可以查看第 5 节）。

对于第一批学生，校车时间*校车速度+步行时间*步行速度=距离，得到70*x1+5*（x2+x3+x4+x5+x6+x7）=;

第一个也是如此。 第二、三、四批为：70*x3+5*（x1+x2+x4+x5+x6+x7）=;

70*x5+5*(x1+x2+x3+x4+x6+x7)=；

70*x7+5*(x1+x2+x3+x4+x5+x6)=；

4.在回来的路上，校车与学生见面了三次。 70*x1-70*x2=5*(x1+x2)；

70*x3-70*x4=5*(x3+x4);

70*x5-70*x6=5*(x5+x6);

5.这 7 个方程彼此独立，7 个未知数，可以求解（看起来很麻烦，但实际上很简单）。

6.其实还有一种比较简单的思维方式，就是每组学生同时出发和到达，除了乘坐公交车和步行（忽略乘车和乘车时间），因此，每组学生乘坐公交车和步行的时间相同。 也就是说，每批学生在校车上花费的时间相同，即x1=x3=x5=x7; 同时，校车返回迎接下一批学生的时间也是相等的，即x2=x4=x6=13 15*x1。

这大大简化了计算，即 70x1+5*（3+13 15*3）x1=，x1=11 140，总时间 x=363 700

7.综上所述，最快是31分7秒（363 700小时）让大家同时到达。

希望您满意，如有错误请指出！

不懂一楼就不要胡说八道，自己读第66页。

线性规划模型。

专职服务员：

9 12 + 13 17：x1 人。

9~13 + 14~17: x2

半场服务员：

9~13: x3

10~14: x4

11~15: x5

12~16: x6

13~17: x7

目标函数：min

约束条件：9 10 时间段不少于 4：

x1 + x2 + x3 >=4;

10 11 期间不少于 3：

x1 + x2 + x3 + x4 >=3;

同样可以一直写：

x1+x2+x3+x4+x5>=4;

x2+x3+x4+x5+x6>=6;

x1+x4+x5+x6+x7>=5;

x1+x2+x5+x6+x7>=6;

x1+x2+x6+x7>=8;

x1+x2+x7>=8;

半场服务员总数也有限制：

x3+x4+x5+x6+x7<=3.

再次注意这是整数规划，并在 Mathematica 中运行以下语句：

linearprogramming[, automatic, integers]

结果是 x1 到 x7 之间的值相互对应。

从本质上讲，这是一个线性规划问题，思路很简单，标题中给出了四个约束条件，假设每天服用药物 A x 药丸和 B 药物 y 药丸，除了给出的四个约束条件外，还应该添加。

x>0， y> 0，因此我们可以给出下图中的淡绿色有效区域。

整数点满足问题中给出的约束，可以在这些点中找到最大值或最小值。

关键一步是给出条件表达式并画出图画，答案是显而易见的。

场地赛，例如一级方程式赛车，要求运动员驾驶汽车绕赛道跑几圈。 赛道有各种不同形状的弯道，转弯技术是反映运动员驾驶水平的关键技术。 根据下面给出的数据，您可以建立一个数学模型，并为具有不同技能水平和驾驶风格的运动员提出具体建议。

轨道宽度为18米，车宽18米。

该车重量为1500kg，最高时速为280km h

赛车最大输出功率1500马力，最大制动力40000N

赛车轮胎与赛道之间的最大横向摩擦力为60,000N

反映运动员驾驶水平的参数由函数 = f （ s ） 表示，其中 s 表示汽车在进入直道弯道之前以最大速度的制动距离，使汽车在进入弯道时达到适当的目标速度。 由于必须确保安全，因此控制汽车的难度与制动距离成反比。 假设汽车在进入弯道时的速度 v （ s ） 是一个服从正态分布的随机变量，表示汽车在弯道处的速度 v （s ） 与制动距离 s 相对应的方差，即 （ s ） = e（ v （ s ）-e （ v （ s ））2 ，我们采用以下经验公式：

s ） = + 500a s 其中 s 以 m 为单位，v （s ） 以 km h 为单位，a 反映运动员的水平，假设 1 a 2。

1.根据最大横向摩擦极限，给出不同半径弧形弯道上汽车的最大限速;

2.建立一个模型来描述汽车进出弯道的速度，并给出汽车通过弯道所花费时间的计算方法。

3.讨论在绝对安全范围内和概率意义上确定最佳制动距离的标准;

4.讨论在弯道中超车的技巧;

5.分析模型与实际情况之间可能存在的差异，并提出改进模型的建议。

这有点复杂。

不说成本和收益，还是很难计划，一般情况下，在秋末增加招聘是可能的（如果夏天增加招聘，秋季就太多了，会考虑公司的福利和费用，进一步确定计划）。

不说成本和收益，还是很难计划，一般情况下，在秋末增加招聘是可能的（如果夏天增加招聘，秋季就太多了，会考虑公司的福利和费用，进一步确定计划）。

嗯，模型不难，分数太低，路过。

在建模方面，难度比较大，需要分析数据，建立模型。