数学建模规划问题精选(九篇)

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第1篇：数学建模规划问题范文

关键词：最优化理论 数学 建模 探究

中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）09（a）-0236-02

1 建模与最优化

1.1 建模的含义与意义

数学中所说的建模就是运用数学的表达方式将客观存在的问题描述出来的整个过程。在这个描述的过程中，最重要的就是“建”，应该让学生的创造性思维在这一过程中被激发出来。建模不仅仅只是停留在数学知识上，而且它还在现实世界上更具有重要意义。

从传统来看在普通的工程技术方面，数学建模已然拥着有很重要的地位。但是，随着社会科技的发展，一些新技术的出现，例如：军事、医院、经济、生物等，这些新技术的出现往往伴随着新的问题产生。普通的数学模型显然已经不能解决这些新出现的新问题，如果能够将数学模型和计算机模拟相结合产生的CAD技术广泛应用起来便可以轻松的解开这些问题。由于其速度快、方便、实用等特点已经广泛的替代了传统手段。在高新技术方面，数学建模是不能被其他方式方法所替代的。

1.2 建模的基本方法

在数学建模的过程中可以运用的方式很多，如，类比法、二分法、量纲分析法、差分法、变分法、图论法、层次分析法、数学规划、机理分析、排队方法、对策方法等等，在这里只简单介绍三种常见方法。

（1）机理分析法：从认识每件事物本质的不同开始，找到能够反应事物内部机理的规律。值得注意的一点是，机理分析并没有固定的模式的，是需要结合实际案例来进行科学的研究。

（2）测试分析法：经过多次反复的试验和分析，从中找到与提供的数据最为符合的模型。

（3）二者结合：选择机理分析建立模型结构，选择测试分析找到模型参数。

1.3 数学建模的步骤

确定一个数学模型的办法不只一个，根据问题的不同，就要学会选择建模的方式。即便是相同的问题也要从多个角度考虑，能够建立出多个不相同的数学模型，具体建模的方法和步骤如下。

第一，模型准备。如果要对一个问题建立数学模型，必须要提前了解该次建模所要达到的目的，然后要尽可能多的收集与之相关的问题进行分析，深入细致的调查与研究，尽量避免可能会发生的错误。

第二，模型假设。一般情况下一个实际问题会涉及到很多因素，但是要想转变为实际数学问题，不需要各个方面都考虑到，只需要抓住其中的主要因素，对其进行与实际想吻合的假设即可。

第三，模型建立。要以实际问题的特征为依据，用数学工具根据已有的知识和搜集的信息进行建立正确的数学结构，要明确决定使用的数学结构、数学工具的类型。只要能够达到最终所要的目的，选择的数学方法越简单越有利于构建数学模型。

第四，模型求解根据前几步所得到的资料，可以利用各种数学上的方式方法进行求解。在这个过程中，可以充分使用现代计算机等辅助工具。

第五，模型分析、检验。在得出结论后，要将结论与事实进行比对，避免造成过大误差，以确保模型的合理性、准确性以及适用性。如果与事实一样，就可以进行实际运用。反之，则修改，重新建模。

事实上，现实生活中的问题是复杂多样的，甚者有时千差万别，有时必然事件和偶然事件会共同存在其中。在探索某件事情的过程中，因为其不断地变化，所以一般不能轻易的求得变量之间存在的关系，建立方程。所以，在错综复杂的变量中，一定要要能够从这些变量中选择主因，确定变量，找出其中真正存在的隐含联系。

1.4 最优化的含义

最优化技术是近期发展的一个重要学科分支，它可以用在多种不同的领域，例如：经济管理、运输、机械设计等等。最优化的目标是要从这些多种办法中选出最简便的办法，将这个可以最简便达到目标的办法就叫做最优方案，寻找的这个最佳方法叫做最优化方法，关于这个方法的数学理论就叫做最优化论。在这个过程中必须要有两个方面：第一，是可行的方法；第二，是所要达到的目标。第二点是第一点的函数，如果可行的方法不存在时间问题，就叫做静态最优化问题，如果与时间相关，称之为动态最优化问题。

在日常生活和学习中，能用到最优化的有两个方面：一是在实际生活中所遇到的生产和科技问题，需要建立一个数学模型。二是在数学学习中所遇到的数学问题。如果我们单纯要解决第二类问题的话，资料已经足够的完善了。但是生活中多数属于第一类问题，是没有资料能够依靠的。而能够找到最优化解是实际问题中最重要的一步，否则技术的发展将十分困难。

2 建模最优化的应用

想要在实际中应用最优化方法，总共有两个基本步骤：第一，要把实际问题用数学模型建立出来，也就是用数学建模的方法建立解决问题的优化模型。第二，优化模型建设之后，要利用数学方法和工具解开模型。优化建模方法与一般数学建模有一定的相同之处，但是优化模型更有其特殊之处，所以，优化建模必须要将其特殊性和专业性相结合。同时，在解释问题的过程中也一定要注意将客观实际与数学知识结合起来。

同一个问题要通过不同的数学建模进行解决，得到更多的“最优解”，从而从其中挑选出最大价值的答案。所以说，只有建立独特的模型才能得到最大的创新价值。

典型的最优化模型可以描述成如下形式：

Min{f（X）|X∈D}

其中，X=（x1，x2，…xn）T为一组决策变量，xi（i=1，…，n）通常在实数域R内取值，称决策变量的函数f（X）为该最优化模型的目标函数；为n维欧式空间Rn的某个子集，通常由一组关于决策变量的等式或不等式描述，比如：

Minf（X）

s.t.Ci（X）≥0（i=1，2，…m1）

Ci（X）=0（I=m1+1，…m）

这时，称模型中关于决策变量的等式或不等式Ci（X）≥0（i=1，2，…m1）、Ci（X）=0（I=m1+1，…m）为约束条件，而称满足全部约束条件的空间Rn中的点X为该？

模型的可行解，称

即由所有可行解构成的集合为该模型的可行域。

称X∈D为最优化模型Min{f（X）|X∈D}的（全局）最优解，若满足：对X∈D。

均有f（X*）≤f（X），这时称X*∈D处的目标函数值f（X*）为最优化模型。

Min{f（X）|X∈D}的（全局）最优值；称X*∈D为最优化模型Min{f（X）|X∈D}的局部最优解，若存在δ>0，对X∈D∩{X∈Rn| }。

均有f（X*）≤f（X）。（全局）最优解一定是局部最优解，但反之不然。

数学建模以“建”字为中心，最重要的一点还在于如何将建立起来的数学模型利用数学工具求解，现实生活的数学模型往往涉及的无非是一个最优化问题，在原有现实给予的条件中，怎样得到最优解实际中最优化问题表现形式如下。

minf（X）

s. t.AX≥b.

以目标函数和约束函数存在的特征，这些问题可以分成各种类型，例如：线性规划、非线性规划等。但是，不管问题怎样变化，除去简单的数学基础理论解决办法和微分方程理论的话，最终只能选择最优化理论方式来解决这个问题。

在平时的生活中，最优化理论通常只会出现在管理科学和生活实践中的应用，而线性规划问题是因为各个方面都已经成熟，所以被人们广泛接受。因此，目前对非线性规划理论和其它优化问题探索较多。还记得高中的时候解决非线性的函数都是通过局部线性化来使问题简单化，现在解决非线性规划问题也是一样的，尽量将非线性规划问题局部线性化来解决。

下面求解指派问题最优化的例子。

例：分别让小红、小兰、小新、小刚4人完成A、B、C、D4项工作，各自完成各项工作所需要的时间如表1所示，现在应该如何安排他们4人完成各项工作，使得消耗的时间最短？

这类问题显而易见的就是指派问题 ，而经过建立模型后我们也会很清楚的意识到匈牙利算法是解决指派问题最简单的算法。如果用一般的方法求解，在这个过程中很可能遇到求解整数规划的分枝定界法或是求解0-1规划的隐枚举法，这个求解方式将会非常复杂。所以，可见所建立的数学模型非常关键。

下面采用匈牙利方式求解。

如此得到的最优指派方式是：小红D、小兰B、小新A、小刚C。

通过求解上面这个最优指派问题，让我们了解了运用数学模型的简单方式。模型求解成为数学建模之后最重要的一步，并且也是到了考验是否能对最优化理论知识完整求解的时候。同时，也通过上面的例子，解释了数学建模在解决最优化的实际问题中的广泛应用。该文所分析的例子只是数学建模中的一个代表性的应用，数学建模与平时生活所遇到的一些事物之间的联系是息息相关的，随着现代科学技术的飞速发展，相信数学建模思想越来越得到广泛的应用。

综上所述，在数学建模和最优化理论之间，二者是相辅相成、密不可分的关系，数学建模的过程不能离开最优化理论，最优化理论也需要建模的支持。数学模型在产生于生活和实践中，模型也会随着事物的改变而越来越复杂。因此，最优化理论也会根据模型建立的不断发展越来越完善。从另一方面看，最优化理论的不断完善也会影响着数学模型不断地提高与优化，为解决客观问题提供最为重要的一步。但是，距离目标还是有一定的距离，同时也显现出了这其中所包含的一些问题，比如说数学建模被其他专业接受的力度不够，受益面小等。要想解决这些问题，就必须对优化建模进行深一步的改革与探索。

参考文献

[1] 姜启源，谢金星，叶俊.数学模型[M].3版.北京：高等教育出版社，2003.

第2篇：数学建模规划问题范文

图1 数学建模基本流程

随着计算机技术的发展，人们设计开发了多种数学应用软件。这些软件充分利用计算

机的高速运算能力，对于海量数据的处理，复杂而又烦琐的数值计算，以及复杂数学模型的求解，提供了有力的工具。

一、数学建模的常用软件及其主要功能

（一）Matlab，利用它可绘制已知函数的图形，完成符号运算、精确到任意精度的计算。可以求解对数学中的微积分、线性代数、概率统计、解析几何、（偏）微分方程、神经网络、小波分析、模糊逻辑、动态系统模拟、系统辨识等诸多领域的常见问题。其在矩阵计算和图形绘制方面的优势尤其受到数学建模爱好者的青睐。

（二）社会学统计软件包SPSS由IBM公司推出，可针对社会科学、自然科学各个领域的问题完成基本统计分析、相关性分析、回归分析、聚类分析、因子分析、非参数检验等统计功能。

（三）LinGO/LinDO是数学规划软件，长于线性规划、二次规划和整数规划中求最优解，也可以用于一些非线性或线性方程组的求解以及代数方程求根等。因此在数学、科研和工业界得到广泛应用。

（四）几何画板等动态几何软件，一般用来制作一个想象中的图像，也可以采用PHOTOSHOP、Flash 等制图工具，可以将建模内容形象化的展示与呈现，便于人们理解与接受。作图工具可以说是完善和提高建模内容的有效手段，不仅可以生成学生难以绘制的图形，而且提供了图形的动感“变换”，模型的“动画”效果，视觉感受耳目一新，许多解决问题的方法和依据可从画面中去寻求。

（五）Word、Excel等编辑软件的应用，使学生在数学建模论文的格式编排、图表文混排、公式编写，以及图表数据的处理方面得心应手。

上述计算机软件，能够有针对性的解决相应领域的普遍性问题，各有所长。在数学建模的过程中，常常需要结合应用多个软件包问题才能解决问题，甚至有些问题，还需要高级语言（如C、C++和 Java 等等）编程才能解决。

二、数学建模过程中计算机软件应用案例

案例――利用几何画板直观展示数学模型及其变化。利用几何画板对数学现象进行展示或对命题进行检验的过程，往往通过学生自己动手操作，进行探究、发现、思考、分析、归纳等思维活动，最后获得理解概念或解决问题效果。

在初三学生学习函数知识的时候，曾经学习过一个点关于坐标轴或原点对称时，对称的两个点坐标的变化规律；高中学生学习函数的过程中，对抽象函数符号表示的函数y=F（x） 的研究，一直以来是学习的难点，特别是在给定条件时研究该函数的性质，更是感到困难重重。利用几何画板探究一个函数的图象，寻找函数解析式的变化与图象之间的关系，有利于帮助学生理解抽象问题，探索一般性结论。

操作过程中可先要求学生通过几何画板作出y=x这一直线，然后作出y=x-2，y=x+2，y=2x+4，体会其不同规律，再按要求分别通过几何画板找到对称点，建立各种对称直线方程。

在学生使用几何画板过程中，引导他们体会：（1）直线关于坐标轴、原点对称时，其对称图形的方程只是自变量和函数值的符号发生了变化；（2）关于直线 y=x和y= -x 对称时，对称图形的方程中自变量 x 和函数值 y 位置发生互换；（3）关于直线 y= -x 对称时符号发生了变化，那么如果在 y=x及y=-x 后面加上一个常数C，即关于直线 y=x+C或y=-x+C对称的直线方程会发生怎样的变化呢？（4）对于高中学生，还可进一步提出问题，一个二次曲线 f （x，y）=0 关于斜率绝对值为 1 的直线y=x+C或y=-x+C对称的曲线方程与原曲线方程之间有何位置关系。

借助动态几何软件，在计算机上进行大量的方程构建实验，让学生在数学建模过程中探究规律，提出猜想，再进行论证。引发学生的好奇心，从而激发学生的求知欲。将“讲授知识”的权威模式向以“激励学习”为特色的顾问模式转变。

三、结语

第3篇：数学建模规划问题范文

关键词 数学建模 非线性规划 线性规划

中图分类号：O221.1 文献标识码：A

0引言

在日常生活中常常会遇到在一部分在人力、物力以及财力资源等条件下，使得经济效益能够达到最大化的问题，这就是人们所说的最优化问题。非线性规划问题在运筹学中是一个重要分支，它广泛应用在军事、经济、工程等方面。非线性规划分为一个独立的学科门类是在上个世纪50年代开始形成的。大型电子计算机的产生和使用大大地促进了它的发展。

在国际数学研究上，有关非线性规划方面的专门性研究的机构、期刊和书籍就像雨后春笋般的涌现，相关国际学术会议的召开次数也大大地增加。在我国，伴随着计算机的广泛应用，非线性规划问题逐渐引起了许多部门的重视。有关非线性规划理论以及应用需要的学术类交流活动也越来越多，我国已经在这一领域取得了很多研究成果。非线性规划问题已经广泛运用于优化设计、管理科学以及系统控制等领域。

1非线性规划概述

非线性规划的一般形式：

minf（X）

s.t. gi（X）≥0，i=1，2，…，m （1）

hj（X）=0，j=1，2，…，

其中X=（x1，x2，…，xn）T∈Rn，f1，g1，h1是在Rn上的实值函数，简记为f：RnR1，gi：RnR1，hi：RnR1。符号s.t.表示“受约束于”。

可行解是指满足所有约束条件的X。对于一个问题的可行解x*，如果存在x*的一个邻域，使得目标函数x*在处的值f（x*）优于该邻域中的其他可行解处的函数值，则称x*是问题的局部最优解。非线性规划分为如下几种类型：

第一种类型：无约束极值问题minf（x1，x2，…，xn），其中f（x1，x2，…，xn）是Rn上的可微函数。求解极值点的方法是：先求出如下n元非线性方程组

的解，然后对解集进行判定，看看是否是极值点。

第二种类型：具有等式约束的极值问题。

minf（x1，x2，…，xn）

s.t. hj（x1，x2，…，xn）=0，j=1，2，…， （2）

通常使用Lagrange乘子法来进行求解，即把问题转化成为求Lagrange函数

L（x1，x2，…，xn；v1，v2，…，vt）=fj（x1，x2，…，xn）-vjhj（x1，x2，…，xn）的无约束极值问题。

第三种类型：既有等式约束又有不等式约束的一般非线性规划问题（1）的形式。

显然，上述极值问题的求解都能够归结为非线性方程组求解，只有在特殊的情况才能手算出来。计算机的快速发展，使求解大规模最优化问题更加方便，最优化理论和方法基于计算机的进步也得以迅速发展。

2非线性规划模型的创建

数学建模课程是在上个世纪80年代进入我们国大学的，开设数学建模课程，是大学教育特别是大学教育改革的一个重要组成部分。每年举办的全国大学生数学建模竞赛更是吸引了众多的大学生参加，数学建模活动已在各大高校开展起来，不同层次和不同类型的大学生对数学建模的学习都有着极大的热情。数学建模是解决非线性规划问题的重要手段，接下来介绍如何通过建模解决非线性规划问题。

最优化问题所对应的模型具有如下结构：

第一是决策变量，根据考虑的问题选择合适的参数变量x1，x2，…，xn，让他们都选取实数值，一组值就能够构成一个方案。

第二是约束条件，根据变量的限制条件，用不等式或者等式可以表达成

gi（x1，x2，…，xn）≥0，i=1，2，…，m；hi（x1，x2，…，xn）=0，j=1，2，…，.

第三是目标函数，为了能够使得利润最大成本最低，一般引入极大化或者是极小化实值函数f（x1，x2，…，xn）。

因此，最优化问题可解释成决策变量在符合约束条件下进行求解目标函数的最优解。

注意到极大化目标函数f（x1，x2，…，xn）相当于极小化-f（x1，x2，…，xn）。采用向量记法，令x=（x1，x2，…，xn）T，并将约束条件写成集约数形式，即令

S={x|gi（x）≥0，i=1，2，…，m；hj（x）=0，j=1，2，…， }

则最优化问题一般地可表述为如下形式：

minf（x） （下转第75页）（上接第66页）

s.t. x∈S （3）

其中称x=（x1，x2，…，xn）T∈Rn是决策变量，f（x）是目标函数，S Rn为约束集或可行域，它是所有可行解即满足约束条件的点的集合。

3非线性规划问题的MATLAB程序实现

非线性规划的求解是比较困难的，下面介绍如何通过MATLAB来解决非线性规划问题。

MATLAB是Math Works公司开发的一款数学软件，是对科学与工程计算类的一种高级语言，它本身具有强大的编程效率。

MATLAB现有30多个工具箱，其中的优化工具箱是影响最大，使用广泛的一个，它的主要功能有：求解线性规划和二次规划，非线性函数的最小二乘，求解非线性方程等。

例如：应用MATLAB解非线性规划

minf（x）=ex1（4x12+2x22+4x1x2+2x2+1）

s.t. x1+x2=0

1.5+x1x2 x1 x2≤0

-x1x2 10≤0

解：先建立M文件 fun.m，定义目标函数：

function f=fun4（x）；

f=exp（x（1））*（4*x（1）^2+2*x（2）^2+4*x（1）*x（2）+2*x（2）+1）；

再建立M文件mycon.m定义非线性约束：

function [g，ceq]=mycon（x）

g=[x（1）+x（2）；1.5+x（1）*x（2）-x（1）-x（2）；-x（1）*x（2）-10]；

主程序youh.m为：

x0=[-1；1]；A=[]；b=[]；Aeq=[1 1]；beq=[0]；vlb=[]；vub=[]；

[x，fval]=fmincon（'fun'，x0，A，b，Aeq，beq，vlb，vub，'mycon'）

运算主程序得到最优解为（-1.2250，1.2250），最优目标函数值为1.8951。

4小结

非线性规划在军事、金融、生态工程等方面都有不可取代的作用。关于非线性规划的研究还在进一步发展中。本文主要介绍了非线性规划建模的步骤以及如何借助MATLAB进行计算，许多实际问题可以通过MATLAB优化工具箱求得最优解。

参考文献

[1] 徐翠薇.计算方法引论[M].北京：高等教育出版社，1999.

[2] 姜启源，邢文训.大学数学实验[M].北京：清华大学出版社，2005.

第4篇：数学建模规划问题范文

关键词：高职数学建模现状分析教学改革

全国大学生数学建模竞赛是由教育部高教司和中国工业与应用数学学会主办的。该竞赛有利于培养大学生运用数学方法和计算机技术解决实际问题的能力，有利于培养学生的实践能力、创新能力和合作精神，有利于推动数学教学改革。目前，数学建模竞赛正以其独特魅力与规则，成为我国规模最大、范围最广的大学生课外科技竞赛活动之一。

1 我院近两年组队参赛获奖现状以及存在的问题

为了提高学院知名度、推动数学教学改革及为学院转制评估作贡献，我院2010年首次参加全国大学生数学建模竞赛(专科组)。5个队参赛，其中1个队获得广西赛区二等奖，2个队获得广西赛区三等奖，2个队获成功参赛奖。2011年我院进一步扩大参赛规模。10个队参赛，其中1个队获得广西赛区二等奖，1个队获得广西赛区三等奖，8个队获成功参赛奖。经过这两年的带队参赛实践，我们分析发现我们的参赛队伍还是缺乏系统的数学建模相关知识和一定的参赛经验，这也是没有获得广西赛区一等奖及国家级奖项的原因。为了进一步扩大参赛和获奖规模，我们必须解决当前组队参赛存在的一些问题。①从普遍上来说，我院高职学生的数学基础相当薄弱。而数学知识逻辑性强、计算繁琐，这就给学生在理解数学概念和掌握数学方法上造成一定的困难。②目前我院开设的公共数学课程《数学与管理》，给学生介绍的数学知识用来参加数学建模竞赛远远不够。必须通过赛前培训给学生补充数学建模相关知识。但是由于培训时间紧，学生又要同时兼顾其他专业课程，造成培训效果不佳的状况。③组织数学建模赛前培训的师资队伍力量薄弱，主要由青年教师承担培训指导任务，缺乏参赛经验丰富的老教师。④报名参赛的学生主要来自计算机系，其他系参与学生较少。说明学院对这项竞赛的宣传力度不够，仍有多数学生未听说过此项比赛。⑤目前组队参赛的任务是交给公共课教学部来完成，如果能够将主管部门上升至学院，学生参赛的积极性应该有所提高。

2 持续开展数学建模竞赛的必要性和重要性

二十一世纪的数学教学应该适应新世纪科学技术的发展，培养高素质创新型人才。教育必须反映社会的需要，数学建模进入高职教育课堂，既能顺应时展的潮流，也符合数学教育改革的要求。而且从某种意义上来说，数学建模是能力与知识的一次综合应用。数学建模活动的蓬勃发展，为数学教学注入了新的生机与活力，这无疑是我国高职数学教育改革的一次成功的实践，也为我国高职教育的数学教学改革做出了重要贡献。

全国大学生数学建模竞赛是面向全国高等院校所有专业学生的一项竞赛活动。自1992年教育部倡导在全国大学生中开展这项活动以来，社会各界反响热烈，参赛规模不断扩大，目前该项竞赛已成为我国高校大学生课外学科竞赛中规模最大、影响最大也是最为成功的竞赛。而且随着此项比赛影响力地不断扩大，一个学校在数学建模竞赛中获得的名次已成为衡量该校教学水平的一项重要指标。

数学是几乎所有学科的基础。通过建立数学模型来解决实际问题，其应用范围是相当广泛的，数学模型成为了建立实际问题与数学工具之间联系的桥梁。社会发展的需要要求加快培养既有坚实的理论基础，又有实践能力和创新精神的高素质复合型人才。为了使现在的高职学生将来能适应时代和社会发展的需要，学校的高职教育必须努力加快培养社会所需人才应具备的能力，提高学生的综合素质。正因为如此，培养数学建模所需的数学素质是知识经济时代人才素质的一个重要方面，是培养创新能力的一个重要方法和途径。于是，开展数学建模活动将会在人才培养过程中有着重要的地位和作用。

一方面，高职学生通过参加数学建模竞赛开拓视野，提高创新精神创新能力以及团结协作精神，增强学习数学知识和应用计算机技术的积极性；另一方面，通过数学建模的教学、组织培训和指导竞赛等工作，还可以扩充指导教师的知识面，促进他们学习新理论和新方法，增强自身的理论水平和提高科研能力。所以说，教师和学生同样都是数学建模活动的受益者。

3 开展数学建模培训的教学改革若干思路

3.1 把数学建模的思想方法渗透到《数学与管理》课程的教学当中。《数学与管理》教学内容中，第三章有线性规划方法。线性规划模型属于数学模型中的一种。在教授线性规划模型的同时可以给学生介绍数学模型的概念。通过从现实生活中的应用实例建立线性规划模型，到使用数学软件求出模型的解，在此过程中学生可以看到数学建模的全过程，对数学建模有一个初步的了解。这时再给学生介绍全国大学生数学建模竞赛相关知识，必能激起学生报名参赛的积极性。

3.2 加强培养学生学习使用基本的数学软件和掌握相关的计算机操作知识。数学建模和与之相伴的计算机正在成为工程设计中的关键工具，这些领域中的科技进展与数学的巧妙结合产生了大量的专业应用软件，形成了一种强有力的数学技术。

3.3 提高数学建模培训的系统性和针对性。由于赛前培训时间较短，只有二十来天的时间，更应该提高培训的效率，有针对性地给学生进行数学建模强化训练。除了学生已有的数学基础外，还要给学生补充模糊数学、离散数学知识。

同时给学生增加信息检索方面的知识，介绍数学建模论文的写作格式和要求，并且精选历年全国大学生数学建模竞赛试题来讲解。最后给学生留些空余时间进行实战练习。

3.4 参加数学建模培训的学生相当于完成一门选修课。鉴于学生参加数学建模培训和数学建模竞赛是一项有益的活动、且需要花费较多的时间和精力，为了鼓励学生参加大学生数学建模活动，建议我院对参加数学建模培训的学生按选修课登记成绩（成绩等级由任课老师评定），学生可免修一门相近课时的选修课。

4 建设一支适应指导数学建模竞赛的师资队伍

自从2010年组队参赛以来，我院共有4名教师参加了数学建模培训和数学建模竞赛的指导工作，主要以青年教师为主。在数学建模培训过程中，教师是关键，教师水平的高低直接决定着数学建模活动能否达到预期的效果。带领学生参加数学建模竞赛，进行数学建模竞赛培训，要求教师具备多方面的条件和素质。既要有广博的数学及其他交叉学科的知识，且科研、教学能力强，又能够应用计算机和网络，还要有较多的实践经验和较强的解决实际问题的能力。这需要每年组织相关教师出去进行数学建模的培训学习，或者参与数学建模的学术会议。

并且加强同行之间的合作交流，互帮互助，共同进步，从而建成一支完善的数学建模教师指导队伍，促进学院数学建模活动的顺利开展。

参考文献：

[1]王秀梅.数学建模竞赛培训和课程建设的探索[J].中国成人教育，2007，2.

[2]汤志浩.高职数学建模活动的探索与实践研究[J].上饶师范学院学报，2010，12.

第5篇：数学建模规划问题范文

【关键词】 高中数学 数学建模 建模教学 渗透

数学是研究现实世界数量关系和空间形式的科学，在它产生和发展的历史长河中。一直是和各种各样的应用问题紧密相关的。数学模型是数学知识与数学应用的桥梁。研究和学习数学模型，能帮助学生探索数学的应用，产生对数学学习的兴趣，对培养学生的创新意识和实践能力，加强数学建模教学与学习对学生的智力开发具有深远的意义。

1 数学建模在教学中的重要意义

数学建模是数学学习的一种新的方式，它为学生提供了自主学习的空间，有助于学生体验数学在解决实际问题中的价值和作用，体验数学与日常生活和其他学科的联系，体验综合运用知识和方法解决实际数学问题的过程，增强应用意识，有助于激发学生学习数学的兴趣，发展学生的创新意识和实践能力。培养学生的建模意识，教师应首先需要提高自己的建模意识。这不仅意味着教师在教学内容要求上的变化，更意味着要努力钻研如何结合教材把中学数学知识应用于现实生活，注意研究新教材各个章节要引入哪些模型问题。通过经常渗透建模意识，潜移默化，学生可以从示范建模问题中积累数学建模经验，激发数学建模的兴趣。建模教学的目的是为了培养学生用数学知识去观察、分析、提出和解决问题的能力，同时还应该通过解决实际问题（建模过程）加深理解相应的数学知识，因此数学课堂中的建模能力必须与相应的数学知识结合起来。数学建模可以提高学生的学习兴趣，培养学生不怕吃苦、敢于战胜困难的坚强意志，培养自律、团结的优秀品质，培养正确的数学观。具体的调查表明，大部分学生对数学建模比较感兴趣，并不同程度地促进了他们对于数学及其他课程的学习。有许多学生认为：“数学源于生活，生活依靠数学，平时做的题都是理论性较强，实际性较弱的题，都是在理想化状态下进行讨论，而数学建模问题贴近生活，充满趣味性”；“数学建模使我更深切地感受到数学与实际的联系，感受到数学问题的广泛，使我们对于学习数学的重要性理解得更为深刻”。数学建模能培养学生应用数学进行分析、推理、证明和计算的能力；用数学语言表达实际问题及用普通人能理解的语言表达数学结果的能力；应用计算机及相应数学软件的能力；独立查找文献，自学的能力，组织、协调、管理的能力；创造力、想象力、联想力和洞察力。由此，在高中数学教学中渗透数学建模知识是很有必要的。

2 数学探究与建模的课程设计

根据新标准的指导精神以及高中数学教学的总体规划，本文认为高中数学探究与建模的课程设计必须符合以下几个原则：①实用性原则。作为刻画自然规律和社会规律的科学语言和有效工具，数学探究与建模课程设计必须以实用性为基本原则。这里实用性包括两个方面的含义：首先，以日常生活中的数学问题为题材进行课程设计，勿庸质疑，这是实用性原则的最核心体现；其次，保持高中数学的承续作用，为学生未来的工作和学习提供数学探究和建模的初步训练，这要求课程设计的题材选取必须与高等教学体系和职业需求体系保持一致。如果说，第一层含义体现了数学应用的广泛性和开放性，那么第二层含义则更多体现了数学应用的针对性。②适用性原则。适用性原则体现的是数学训练的进阶过程，它要求高中数学探究与建模课程必须适应整个高中数学课程体系的总体规划和学生的学习能力。首先，题材的选取不能过于专业，它必须以高中生的知识水平和知识搜寻能力为界进行设计。这一点保证了数学探究与建模的可操作性，不至于沦为绚丽的空中楼阁或者“艰深”的天幕。再者，题材的选取也不宜过于平淡，正如课程的名称所示，该课程设计必须注重学生学习过程中的探索性。素质教育的一个核心思想是培养学生的探索精神和创新意识，适用性必须包容这样的指导精神，即学习的过程性和探索性。③思想性原则。正如实用性原则所指出的，课程设计必须为学生未来的工作和学习提供数学探究和建模的初步训练。但教育理论同时也指出“授人以鱼不如授人以渔”，对数学探究和建模的研究思想的把握将给予学生终生的财富，而非某个特殊的案例和习题。这就要求课程设计的过程中必须提炼出一些具有广泛应用基础的一般性模型和理性分析思路，只有在这样的数学训练中学生才能有效掌握数学思想、方法，深入领会数学的理性精神，充分认识数学的价值。

3 在教学中注意联系相关学科加以运用

第6篇：数学建模规划问题范文

随着科技的快速发展，社会对应用型人才的需求日趋增加，高校教育必须加强对学生创新能力和解决实践问题能力的培养［1］。数学建模正是衔接创造性思维与实际应用的纽带，通过数学建模课程学习及实践训练，学生不仅能了解数学的应用价值，也能锻炼创新实践能力。由于数学建模课程的内容涉及的领域多，案例式授课，实际应用性强，与所学的高等数学、工程数学课程不同，不能形成连贯的系统性知识点，学生很难接受这门课程的学习方式。为了让学生更好地学习数学建模，教师要改进教学模式，根据教学规律的要求，探索数学建模教学方法，将有助于学生掌握数学建模技能，从而提高解决实际问题的能力［2—4］。

二、数学建模的认知

大学开设基础数学课程能让学生体会到数学的严密逻辑体系及高度抽象的思维方法，但对数学的实际应用介绍的甚少，很难将数学与工程技术、经济管理、生物信息等其他领域联系起来。数学建模是用数学语言来描述实际问题，将它变成一个数学问题，再利用现有的数学工具或发展新的数学工具来加以解决的整个过程。通过数学建模学习与实践，学生在体验建模过程的同时提高了思维能力和创造能力。数学建模课程的学习，可以重新认识数学的作用。课程重点就是介绍数学应用到实际领域中的方法，结合案例，应用初等数学、高等数学等数学知识来解决不同领域问题。在现实中许多现象及问题都可以用到数学来解释，如，我们看到一个四条腿椅子经过简单的移动就可以找到合适的位置放稳现象，用高等数学中的“零点存在定理”很容易解释这个问题;若知道某珍稀动物各年龄段数量信息，来推测未来种群是否会灭绝，可以用线性代数中的“矩阵”预测未来动物数量分布。书报供应商订购多少数量的商品才能得到最大收益呢?用概率中的“数学期望”建立报童卖报优化数学模型可解决这类问题。数学建模竞赛实践能更好地培养和提高学生应用数学知识分析问题、解决问题的能力。几年来，数学建模竞赛赛题背景知识广泛，要想取得好成绩，不仅要掌握扎实的数学基础，较好的计算软件使用方法，还需要较强的自学能力，广泛涉猎诸如物理、生物、信息等知识。例如，2012年美国大学生数学建模竞赛A题“树与树叶”，需要了解植物树叶生长特点，涉及到生物学知识;2014年全国大学生数学建模赛题A题“嫦娥三号软着陆轨道设计与控制策略”涉及到万有引力定律知识。数学建模是以数学为基础，综合自然科学和社会科学的实践活动。学生们可以通过多种途径了解数学建模，如，与数学建模课程教师咨询、与参加数学建模系列教学活动的同学交流，浏览数学建模网上的数学建模课程介绍及阅读数学建模书籍等，以获得更多的数学建模知识与信息。

三、数学建模学习过程

在学习过程中不仅要掌握数学建模的基本方法、数学建模思维模式，同时还要能以团队形式自主完成一整套数学建模训练题目，才能体会数学建模的真正内涵。目前，最行之有效的途径就是参加一次数学建模竞赛。可将数学建模过程分解为三个阶段:数学建模课程学习，数学建模综合培训，数学建模竞赛及课外科技活动。

1.数学建模课程学习

(1)掌握数学建模的基本方法。数学建模基本方法介绍是从案例分析开始，首先了解问题的背景、要解决的问题，分析用什么数学方法描述问题符合的规律，建立数学模型，并对模型求解，解释结果合理性。可以紧跟教师思路，积极展开思考，比较自己的解题思路与教师所讲有哪些不同，从简单的初等数学建模方法入手，了解数学建模的全过程。例如，鱼的重量估计问题，在没有称重的条件下如何根据鱼的长度估计鱼的重量呢?在合理的假设下，利用初等比例方法建立鱼重量与长度数学模型，利用鱼的长度能估计出鱼的重量，经验证结果是有效的。然后，要结合所学的数学知识逐步学习一些基本的建模方法，例如，微分方程建立传染病模型可以预测流感流行趋势问题;概率统计方法建立的报童模型可以预测出订购多少报能获得最佳受益。最后，要学会模仿案例建模过程完成作业，掌握建模的基本方法和技巧。数学建模过程不是解应用题，虽然没有唯一途径，但也有一定规律可循，在学习中要善于思考，慢慢形成建模思维方式，有助于建模能力的提高。

(2)养成良好的自学习惯。数学建模课时有限，许多数学建模方法及案例不能在课堂上介绍，在课余时间同学们可以选读一些教材中的案例和在期刊公开发表的建模论文，细致研读案例的建模思想，学会举一反三，重点是学会分析问题，了解更多领域的数学建模的方法、新颖的建模思想，提高用数学方法解决问题的能力。还可以丰富建模信息量，提高建模能力。同时，还可看到同一问题，可以选用不同的数学方法、从不同角度加以解决，这也是数学建模的魅力所在。例如，锁具装箱问题，可以用排列组合方法，也可用图论方法，都能给出减少锁具互开的装箱方案。

2.数学建模综合培训

(1)数学建模方法再学习和建模能力强化训练。随着数学建模解决问题多元化发展，基本的数学建模方法及计算能力远远满足不了实际问题的需求。因此还应学习一些现代数学方法，如，图论，模糊数学，多元统计分析等。学会熟练运用计算机软件技能，如，数学软件MATLAB，EXCEL数据处理，求解数学规划软件及统计软件。

(2)阅读建模论文。通过仔细阅读刊登在杂志或数学建模网站上的数学建模论文，学习论文的整体层次结构，写作技巧，对问题的分析、假设、模型建立和求解过程。寻找论文的优缺点，并比对论文作者对论文的评价。要善于总结所读的论文中解决问题的适用类型，如，优化类，预测类等，对于不同问题采用什么方法更合适，以备后继数学建模中使用。还可以提出自己的一些想法，改进别人做过的模型，或完成其中运算过程。数学建模是一项没有标准答案的数学应用，模型的研究结果大致符合实际就好。

(3)数学建模模拟训练。选作历年数学建模竞赛题目或实际问题中提炼出来的数学建模题目，学习查阅资料、分析问题、建立数学模型、使用软件求解、论文写作来模拟数学建模全过程。请教师对论文的摘要、结构、模型的准确性、论文语言表述、格式规范等方面提出建议，再经过多轮修改，直至满意为止。

3.参加数学建模实践活动

(1)数学建模竞赛。参加数学建模竞赛是培养综合应用数学知识解决实际问题的最有效途径之一，参加一次数学建模竞赛才能体会数学的真正魅力。目前开展的数学建模竞赛可以分为四个层面，一是美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)，是由美国数学及其应用联合会(CO-MAP)主办，并得到了SIAM，NSA，INFORMS等多个组织的赞助，是一项具有世界影响的国际级竞赛，为现今各类数学建模竞赛的鼻祖。二是全国大学生数学建模竞赛(CUMCM)，是由教育部高等教育司、中国工业与应用数学学会联合主办，并得到了高等教育出版社、美国COMAP公司的支持与赞助，是一项全国高校规模最大的基础性学科竞赛，也是世界上规模最大的数学建模竞赛。三是地区级、省级、专业类别赛事，如，东三省数学建模联赛是由黑、吉、辽三省高校联合发起的科技赛事;电工杯数学建模竞赛是由中国电机工程学会电工数学专业委员会主办的科技活动;数学中国数学建模国际赛(小美赛)是由数学学会与数学中国(www．madio．net)和第五维信息技术有限公司协办的全国性数学建模活动。四是由校级开展的数学建模竞赛活动。在竞赛中，调整好心态、应用好文献资源、积极思考、发挥每个队员的长处、合理分工是取得成绩的必要条件。

(2)数学建模实践。要善于发现学习和生活中的诸多问题，要学会用数学的眼光看待问题，要用数学建模的方法来解决。例如，在课程设计、毕业设计中，在校园生活中，可能面临着方方面面的问题。要学会观察实际现象，提炼出要解决的问题。要真正做到学会发现问题、解决问题，这需要一定的练习过程，也是学好数学建模的必要环节，可以提升自身的综合素质和创新能力。

四、数学建模提高学生的综合能力

一次参赛，终身受益。数学建模最能激发人的潜能，数学建模思维方式会影响学生今后的学习和工作方法。数学建模教学内容及教学方法对培养学生的综合能力尤为突出。主要体现在:

(1)培养学生的想象力、洞察力和创新能力。不论是数学建模课程学习还是实践，都是针对实际问题，需要学生主动查阅文献资料和学习新知识，主动探索，提出解决方案，这种学习方式促进了创新能力的形成，也培养了学生从事科研工作的初步能力;同时增强了运用数学知识和计算机技术解决实际问题的能力和团队协作能力。

第7篇：数学建模规划问题范文

数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻画并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。建立教学模型的过程，是把错综复杂的实际问题简化、抽象为合理的数学结构的过程。要通过调查、收集数据资料，观察和研究实际对象的固有特征和内在规律，抓住问题的主要矛盾，建立起反映实际问题的数量关系，然后利用数学的理论和方法去分析和解决问题。

工具/原料

调查收集的原始数据资料

Word公式编辑器

步骤/方法

数学建模建模理念为：

一、应用意识：要解决实际问题，结果、结论要符合实际；模型、方法、结果要易于理解，便于实际应用；站在应用者的立场上想问题，处理问题。

二、数学建模：用数学方法解决问题，要有数学模型；问题模型的数学抽象，方法有普适性、科学性，不局限于本具体问题的解决。

三、创新意识：建模有特点，更加合理、科学、有效、符合实际；更有普遍应用意义；不单纯为创新而创新。

当我们完成一个数学建模的全过程后，就应该把所作的工作进行小结，写成论文。撰写数学建模论文和参加大学生数学建模时完成答卷，在许多方面是类似的。事实上数学建模竞赛也包含了学生写作能力的比试，因此，论文的写作是一个很重要的问题。建模论文主要包括以下几个部分：

一、摘要800字，简明扼要（要求用一两字左右，简明扼要（字左右句话说明题目中解决的问题是什么、用什句话说明题目中解决的问题是什么、么模型解决的、求解方法是什么、么模型解决的、求解方法是什么、结果如何、有无改进和推广）。有无改进和推广）。

二、问题的重述简要叙述问题，对原题高度压缩，切记不要把原题重述一遍。

三、假设1．合理性：每一条假设，要符合实际情况，要合理；2．全面性：应有的假设必须要有，否则对解决问题不利，可有可无的假设可不要，有些假设完全是多余的，不要写上去。

四、建模与求解（60～70分）1．应有建模过程的分析，如线性规划、非线模型中目标函数的推导过程，每一个约束条件的推导过程，切记不要一开始就抬出模型，显得很突然。2．数学符号的定义要确切，集中放在显要位置，以便查找。3．模型要正确、注意完整性。4.模型的先进性，创造性。5.叙述清楚求解的步骤。6.自编程序主要部分放在附录中（所用数学自编程序主要部分放在附录中。7.结果应放在显要的位置，不要让评卷人到处查找。

五、稳定性分析、误差分析、1、微分方程模型稳定性讨论很重要。2、统计模型的误差分析、灵敏度分析很重要。

六、优缺点的讨论1．优点要充分的表现出来，不要谦虚，有多少写多少2．对于缺点适当分析，注意写作技巧，要避重就轻。大事化小，小事化了。

七、推广和改进这是得高奖很重要的一环，如有创新思想即使不能完全完成也不要放弃，要保留下来。

八、文字叙述要简明扼要、条理清楚、步骤完整，语言表达能力要强。

九、对题目中的数据进行处理问题对题目中数据不要任意改动，因问题求解需要可以进行处理。如何处理，应注意合理性。1．先按题给条件作一次。2．发表自己见解，合理修改题目。

注意事项

第8篇：数学建模规划问题范文

关键词： 数学建模竞赛 教学模式 综合素质能力

江汉大学自2002年组队参加全国大学生数学建模竞赛，至今10多年了。最近一年内，在2013年2月派队参加美国数学建模大赛，获得一等奖，在4月份和5月份的网络杯赛中获得多项二等奖和三等奖，培养了一批优秀的数模人才。因此2013年我校的数模协会吸引了更多的学生加入，大家都渴望通过数模学习提高自己的创新能力和综合素质能力，并希望在数模比赛中获得好成绩。为了把将来的培训工作做得更好，我们从以下几个方面提出了培训改革方案，并在我校试点实行。

1.校内公开选拔人才作为后备基础

2013年7月11号开始，统计出《高等代数》或《数学分析》，《线性代数》或《高等代数》，《概率论和数理统计》这几门数学基础课平均分在75分以上的全校大二和大三学生，并向他们发出邀请，欢迎他们加入数学建模小组，再进行集中学习和择优，选出学员参加各类数学建模比赛。虽然数学建模能力与数学成绩没有太大的关系，但是大部分数学基础好的学生除基础知识扎实外，平时的学习积极性也很高，在数学建模小组中会以端正的态度对待，这些是必备的基础。

数学基础稍差的学生也可以参加，但要有一定的特长，如对算法熟悉，或能熟练操作excel，或有较强的写作能力。最重要的是要在培训学习一段时间后，经过考核有明显的进步。例如有一个机电系的学生对模拟退火算法有一定的研究，我们邀请他加入数学建模小组。

2.鼓励较早选修与数模相关的课程

数学建模竞赛的选题一般来源于工业、农业、工程技术和管理科学等方面，经过适当简化加工的实际问题，也就是说在建模中不能死板地用数学知识，而是要和实际知识相结合。

《运筹学》是一门利用统计学、数学模型和算法等方法，寻找复杂问题中的最佳或近似最佳的解答的学科。研究运筹学的基础知识包括图论、随机过程、离散数学，线性规划和非线性规划，优化理论和算法基础等。而在应用方面，多与仓储、物流、优化理论和算法等领域相关。因此运筹学是与应用数学、工业工程、计算机科学等专业密切相关的学科。学好了这门课再加上上述的三门数学基础课，整个数模所要求的知识就掌握了一大部分。因此，我们应该鼓励建模班的学生选修《运筹学》，由于我校采用的是选课制，因此实现起来并不难。同样，熟悉算法和编程能力也是数模中的一大特色和难点，是数学理论和实际应用中结合的重要环节。如果建立了很好的数学模型，不能有效利用计算机求解和计算，最终也是无效的，因此建议学生选修《数值计算方法》或《数学实验》等计算数学方面的至少一门课程。如果一个学生掌握好了三门数学基础课，再加上《运筹学》和《数学实验》（或《数值计算方法》），那他就具备了得奖的必要条件。

我们建议和指导学生选修这两门课，是要他们掌握这些课程中的相关知识，而不是硬要他们非选不可，不要让他们理解为是为了建模而选课。但是，在我校的数学专业，《运筹学》和《数值计算方法》是必修的课程；在工课专业，优化理论和数值计算也是很有必要学习的一门课；在经管等专业，《运筹学》也是必选课。在计算机和网络专业中，在他们的必修课《离散数学》中，也介绍了部分随机过程，图论方面的知识，对算法就更熟悉了。因此从整个参赛队伍来看，无论队员来自哪个专业，都可以在所在的专业学到所需的知识。我们要做的是将上述理由解释给他们听，为了建模而选的课和他们所学专业要求的选修课程并不冲突。但是很多学生习惯在大四时学一些更深的数学知识，我们建议他们较早地选这些课。我校学生大多数在大三时参加数模比赛，这就要他们在大二这一年熟悉优化算法、图论等方面的知识和上机写算法程序方面的能力。

3.充分利用网络教学资源

暑假50多天本是集中学习培训的好时机，但夏天天气热，学生宿舍简朴，只得让他们回家完成作业。今年暑期我们布置的作业之一是：看国防科技大学教授吴孟达主讲的九集视频公开课《数学建模——从自然走向理性》，看同济大学数模网上的资料，等等。到下次到校集中培训时，让他们交流学习体会和作数模专题的报告。

4.集中训练学生

一位基础数学专业的主讲老师负责讲解初等数学模型，微分方程，层次分析法，模糊数学，决策论等模型；一位统计学专业的主讲老师负责讲解统计学方面的模型如：回归分析模型，方差分析模型，主成分分析，MonteCarlo方法等；一位计算数学专业的主讲老师负责讲解：插值和拟合，差分方程和微分方程的数值解法，模拟退火算法或遗传算法，以及算法的编程实现和利用数学软件，如：MATLAB作图，可视化技术等；一位应用数学专业的主讲老师负责讲解综合类的数学建模案例分析和文章的写作等。

5.积极组织学生参加国内的小、中型比赛

每年积极组织学生参加网络杯，华中杯等小、中型赛事。这些比赛可以让学生熟悉建模的过程，综合运用所学知识，加强三人之间的协助能力，训练写作能力；引导学生运用所学的数学知识和计算机技术，提高分析问题、解决问题的能力。如果能在比赛中得奖，将是对他们很大的鼓励。比赛后总结得与失，为下一步的学习做准备。

6.教师需要增强自身建模意识和能力

数学建模的教学活动为学生提供了一个学习的过程，同时对教师也提出了更高的要求。每年的学生都在更替，但指导教师比较固定。当一个教师刚参加数模组时，他可能对该活动有很多不太了解的地方，但是随着他的教学经验和大赛指导经验积累，他会成为在数模这一方向比较专业的人才，这其实就是学校的财富。

每年的竞赛难度都在加大，以2012年A，B题为例，数据明显增多，每题有四个小问题，对学生来说，要想在规定的时间完成是很吃力的，这就是“水涨船高”的现象。要想取得好成绩，指导教师的水平就要大步提高。

我校除了定期在学校内部进行教师之间的学习交流外，还将教师派出参加短中期的培训，提高他们的建模专业能力、领悟能力和组织能力。鼓励他们参加数模教改活动和发表数模科研方面的文章。

第9篇：数学建模规划问题范文

关键词：数学建模 调研 海南高校 精品课程

一、调研的基本情况

在海南省建设国际旅游岛的过程中遇到的如环境监测、能源优化和景点规划等一系列实际问题如何建模解决成为了海南省内外人士关注的问题，同时在全国大学生数学建模竞赛以及美赛的推动下，海南省各高校逐步开始建设具有自己特色的数学建模工作，致力于为建设国际旅游岛奉献一份力量。本文将对此进行一系列调研分析。

1.数学建模是什么。

数学建模是用数学语言描述实际现象的过程，运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻画并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。

2.对学校和学生的影响。

全国大学生数学建模竞赛在与“挑战杯”创业大赛和“外研杯”英语演讲比赛组成大学生的三大项国赛中，其是要求学生知识全面、大脑灵活、开拓创新和坚持不懈并且最容易获得奖项的国赛。对学校而言：①数学建模可以提高高校教师的素质；②可以提升学校的综合实力；③为学校优秀毕业生争取更多的保研资格等。对学生而言：①数学建模过程中的信息收集处理、分析解决问题和语言文字表达能力的培养对日后的毕业设计具有很大影响；②数学建模过程中的思考与团结互助对学术的创新研究具有促进作用；③数学建模还可以让学生深切感受、理解知识产生和发展的过程等。

为了直观展示调研结果，我们将所得数据整合如表1所示。

由表1，海南省各高校数学建模指导率为56.25%，其中本科指导率为100%，专科为30%，可知专科院校指导力度不够；另外，对于多数综合性大学，其在数学建模的参与获奖方面均远远高于文科或医科等，得知多数非综合性大学的学生综合素质相对欠缺。我们了解了海南省各高校数学建模的现状：各自发展，本科优势很大，专科较为落后。

5、案例分析。

为了更为清晰的展现海南省各高校数学建模的现状，以我比较熟悉也是自己亲身参加了培训的海南大学为例，简要研究其近十年来的发展。相关数据如图2。

从图2中可以明显的看出海南大学数学建模仅仅竞赛方面逐年提升，无论是参赛规模还是获奖数量，都有了很大的进步。

二、调研中发现的问题及相关思考

根据“数学中国论坛”不完全统计，以2012年全国大学生数学建模竞赛数据为例进行分析，如表2所示。

综上：海南赛区参赛规模上低于全国平均水平，我们猜测是海南高校少、学生少的原因；另外在全国奖获奖比率中海南赛区高于全国平均水平，说明参赛队员的综合能力较强。对于此，我们不得不产生以下的思考。

1.海南各高校是否有正式的数学建模实验室？

由于调查问卷回收不完整，所以统计不全面。目前知道海南大学、海口经济学院和三亚学院等在内的多数高校具有该实验室，预计海南省各高校数学建模实验室拥有率约为70%，主要集中在本科院校。

2.本科与专科间的差距最主要原因是不是因为指导老师能力问题？

数据显示本科高校在数学建模方面建设工作做的较为完善，远远优于专科院校，我们考虑可能是因为多数本科教师综合能力强于专科教师，且本科学生的基础知识掌握由于专本科学生也是一个重要原因。

3.各高校对数学建模建设工作中所投入的人力物力是否合理？

本文曾试这收集关于各高校人力物力投入的相关信息，但是所获不多，就海南大学而言，个人感觉在人力上从培训到指导都有多名专业的指导老师，物力上优秀组别有学校免费报名，这极大地激发了学生们参赛的热情，大大的推动了海南大学数学建模建设工作的进行。

三、调研的结论与相关建议

综合以上分析，我们得出：①海南省各高校近年来参加全国大学生数学建模竞赛的学校在逐步增加，其中本科尤为明显；②海南省参与全国大学生数学建模时获得全国奖的比率高于全国平均水平；③海南省各高校自身的数学建模指导或是课程开设覆盖率50%，不利于学生对数学建模兴趣的培养，思维的启发和数学建模知识体系的完善。

针对以上结论和对数学建模的自身了解，并结合现阶段海南各高校数学建模水平提出以下建议：①创建专业的数学建模实验室，增加数学建模专业指导老师，对学校热爱数学建模的学生进行正确的引导，对其完成的任务进行指导，以提升学生对数学建模的热爱；②开设数学建模精品课程。数学建模作为21世纪最广泛的学术研究，是解决实际问题的有效数学方法，也是高校各科综合体现的最佳手段，我们应将其增加为我们的精品课程，以培养学生自主创新、思维活跃的综合能力，从而为祖国培养栋梁、为海南建设国际旅游岛培养人才增添一份动力。

参考文献：

[1]李绍波，朱宁.地方高校数学建模教学团队建设探讨[J].广西.广西教育2012.31

[2]林李.“数学建模”课程建设的几点思考[J].广西.广西财经学院学报.2006.10.