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高职数学在日常生活中应用技术.doc

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】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。高职数学在平常生活中应用技术高职数学在平常生活中应用技术高职数学在平常生活中应用技术高职数学在平常生活中的应用物流xxx班xxx44号大纲:俗语说:“学好数理化,走遍天下都不怕”。此刻看来,这句话一点都不假。数学是一门很实用的学科。自从人类出此刻地球上那一天起,人们便在认识世界、改造世界的同时对数学有了逐渐深刻的认识数学的应用范围很广,可以说生活到处有数学。食堂每天要依据学生对事物的花费,采买多少原料,购进什么?这就是一个明显的物流运输的过程,需要我们运用到线性规划问题。还有我们每天在饭堂的最正确花费和认识食品的营养成分,以便更好的搭配建立食谱线性规划模型,并对模型进行解析,给出详尽方案策略,也涉及数学中的线性规划问题。认识自己的花费,运筹决胜,以最少的花费获取最大的营养价值。这就是一个很明显的例子。要点字:采买原料,线性规划,模型解析,最低花费,最大营养价值。Keyword:purchasingrawmaterial,linearprogramming,modelanalysis,theminimumconsumption,,就有原始人“涉猎计数”与“结绳记事”等各种传说。可见,“在初期一些古代文明社会中已产生了数学的初步和萌芽”(引自《古今数学思想》第一册P1——作者注)。“在BC3000年左右巴比伦和埃及数学出现以前,人类在数学上没有获得更多的进展”,而“在BC600—BC300年间古希腊学者登场后”,数学便开始“作为一名有组织的、独立的和理性的学科”(引自《古今数学思想》第一册P1——作者注)登上了人类发展史的大舞台。此刻,数学知识和数学思想在工农业生产和人们平常生活中有极其广泛的应用。比如,人们购物后须记账,以便年关统计查问;去银行办理储存业务;查收各住户水电花费等,这些便利用了算术及统计学知识。其他,社区和机关大院门口的“推拉式自动伸缩门”;运动场跑道直道与弯道的光滑连接;底部不可以凑近的建筑物高度的计算;地道双向作业起点的确定;折扇的设计以及黄金切割等,则是平面几何中直线图形的性质及解Rt三角形有关知识的应用。因为这些内容所涉及的高中数学知识不是好多,在此就不赘述了。1/8高职数学在平常生活中应用技术高职数学在平常生活中应用技术高职数学在平常生活中应用技术因而可知,古往今来,人类社会都是在不停认识和研究数学的过程中获取发展进步的。数学对推动人类文明起了举足轻重的作用。下边,我就紧扣高中数学和大学数学学****的实质,从函数、不等式、线性代数等方面,简短简要地谈一下数学知识在物流及生活中的应用。一、下边我就我们关怀的每天三餐方面进行解析:1、提出问题:将所学的运筹学知识与实质生活问题结合起来,解析一号食堂三楼,并对其进行检查,详尽检查问题以下:学生如何选择自己的食谱,用最低的价格,在满足营养的条件下,买到最美味的食品,即经济最小化、营养最高化。对于食堂,在学生口味不停提升,而对价格与营养均关怀的条件下,如何安排供应,以最大限度地满足需要。2、数据采集与整理:对于菜肴价格,直接到食堂抄得原料价格,与现行价格同样。对于美味程度的检查,,以“每天都买”,“每周常常买”,“有时买”与“几乎从不买”进行划分,再统计各种总人次。而后对每种菜肴打分,分值等于各个菜肴每种食用频率的人数乘以权值。在这些数据的基础之上,采纳十五种大家最常常食用食品原料,和大家每吨必吃的主食进行营养解析。经过检索获取20周岁男子(女子)每餐各营养的需求量,再减去每餐必吃的主食米饭的营养(每名男生每餐约吃主食米饭3两/,女生2两/),从而获取每餐菜肴需要满足的营养需乞降最合理花费。2、数据解析:营养学家建议,***每天所需的营养成分有碳水化合物约80克,维生素1克,热量2000千卡,脂肪100克,蛋白质75克。营养原成碳水化合维生素脂肪蛋白质采买价热量分材物(元/百(千卡)料克).*上表是依据食堂食品原料拟定的价格表和能量表。图表显示我们每天所需的食品,他们营养成分各有不一样。有些碳水化合物高的,维生素含量相对少些,因此我们可以参照价格和能量表,以便选择合理的搭配。3、建立模型:***每天所需的营养成分有碳水化合物约80克,维生素1克,热量2000千卡,脂肪100克,蛋白质75克。设各种原料分别为X1、X2、X3X15,求食品最正确花费。(1)目标函数(最低花费):minZ=++++++++++++++:+2X2++++++4X8+++++2X13++≥+++++++++++++≥10044X1+7X2+48X3+52X4+234X5+0+++0+0+0++++0≥++++++X7++++++++≥75143X1+125X2+167X3+240X4+144X5+346X6+20X7+19X8+459X9+344X10+98X11+15X12+13X13+24X14+19X15≥1000非拘束条件:X1≥0,X2≥0,X3≥0X15≥04、模型求解:运用LINDO工具对原料图表求解,所得数据见以下图。由图可知,,。高职数学在平常生活中应用技术高职数学在平常生活中应用技术高职数学在平常生活中应用技术4/8高职数学在平常生活中应用技术高职数学在平常生活中应用技术高职数学在平常生活中应用技术以上是我们每天的花费问题,作出以上解析以便我们对食品的花费做出定位,这更便于采买商的采买。二、动向规划:动向规划方法的基本思路20世纪50年代美国运筹学家里查德?贝尔曼(RichardBellman)提出求解动向规划的最优原理,反响决策过程最优化的实质,使动向规划得以成功地应用于众多的领域,不但可用来求解好多动向最优化问题,并且可用来求解某些静态最优化问题。(1)最优化原理:无论过去的状态和决策如何,对前面的决策所形成的状态而言,余下的诸决策一定构成最优策略。若将决策问题划分为若干个阶段,全过程的优化问题就分解为子过程的优化问题,由后向前逐渐倒推,最优化的子过程逐渐成为全过程最优。该原理的详尽解说是,作为全过程的最优策略P*1,n的构成部分的任一子策略P*k,n(Yk),必定是从状态Yk出发直至终点的最优策略。若某一全过程最优策略为:P*1={x*1(y1),x*2(y2),,x*k(yk),x*n(yn)}则对上述策略中所隐含的任一状态Yk(k=1,2,,n)而言,第k子过程上对应于该Yk状态的最优策略必然包括在上述全过程最优策略P*1中,即为:P*k(yk)={x*k(yk),x*n(yn)}(2)函数基本方程:依据最优性原理,阶段k的阶段指标Vk(yk,xk)加上(或乘以)从下一阶段k+1开始到过程结束采纳最优策略获得的最优指标函数值fk+1(yk+1),再从中选出最优,即是阶段k从状态Yk出发到全过程结束的最优指标函数值。这种求解最优指标函数值的方法是一种递推关系。一般把这种递推关系称为动向规划的函数基本方程,不一样的问题有不一样形式的过程指数函数,其函数基本方程的形式也有不一样,此中最常有的为“和”、“积”两种形式。应的函数基本方程:f*n+1当过程指数函数为“和”形式时,f*k(Yk)=∑Vi(yi,xi)相(Yn+1)=0当过程指数函数为“积”形式时,f*k(Yk)=∏Vi(yi,xi)相应的函数基本方程:f*n+1(Yn+1)=1f*k(Yk)=opt{Vk(yk,xk)f*k+1(yk+1)}(k=n,n-1,2,1,)此中,f*n+1(Yn+1)=0或f*n+1(Yn+1)=1称为和、积函数的基本方程的界限条件,且“和”、“积”的函数方程中界限条件(即f*n+1(Yn+1)的取值)是不一样的。(3)动向规划方法的基本思路高职数学在平常生活中应用技术高职数学在平常生活中应用技术高职数学在平常生活中应用技术5/8高职数学在平常生活中应用技术高职数学在平常生活中应用技术高职数学在平常生活中应用技术依据多阶段决策问题的特征,提出一种简单求解这种问题的方法,这就是逆序递计算法。其详尽做法是把追求最优策略看做连续递推的过程,逆着阶段序次的方向,由后向前计算。即:从最后阶段开始,逆实在质过程的进展方向逐段求解,在每一阶段求解过程中都要利用其刚求解完那段子过程最优策略,再考虑本阶段的指标函数,直到初始阶段求出结果,返回始点为止。4)动向规划方法的基本思路总结以下①将多阶段决策过程划分阶段,合适地采纳状态变量、决策变量,定义最优指标函数,从而把问题化成一簇同种类的子问题,而后逐一求解。②求解时从界限条件开始,逆过程方向行进,逐段递推寻优。在每一个子问题求解时,都要使用它前面已求出的子问题的最优结果,最后一个子问题的最优解,就是整个问题的最优解。三、最短路径问题最短路径问题是物流运输最需考虑问题之一。这也是集线性及规划为一体的动向问题,下边我们来做详尽谈论。若某一点在最优路径上,那么从这一点到终点的最短路径也在最优路径上。解决最短路径问题的动向规划方法主若是将每一个节点看作是在最优路径上,而后做出相应的计算。[例1]各城市间的交通线及距离以以下图3—1所示,某物流公司进行货物配送要从城市1到城市10,问应选择什么路线,可使运输成本最低?265384458586193710662578134791状态932状态3状态4状态图3-1运输问题的最短路线解:这是一个典型的多阶段决策问题,因为所选运货路线会有若干个不一样选法,配送运输成本就不一样,这就将物流求运输成本问题转变成求最短路径问题。第一种求解方法:穷举法从城市1到城市10共有C31?C31?C21?C11=18条不一样路径;每条路径做3次加法,要求出最短路线需要作54次加法,17次比较运算,当问题的段数好多,各段的状态也好多时,这种方法的计算量会大大增添,甚至使得求优成为不行能。第二中求解方法:运用逆序递计算法求解高职数学在平常生活中应用技术高职数学在平常生活中应用技术高职数学在平常生活中应用技术6/8高职数学在平常生活中应用技术高职数学在平常生活中应用技术高职数学在平常生活中应用技术这种方法是从过程的最后一段开始,用逆序递计算方法求解。逐渐求出各段各点到终点城市10的最短路线,最后求得城市1到城市10的最短路线。用d(Yk,uk)表示由状态Yk点出发,采纳决策uk到达下一阶段Yk+1点时的两点距离。本事例从城市1到城市10共分4个状态。第1步,从k=4开始,状态变量Y4取两种状态8,9,到点10的路长分别为4,3,即f4(8)=4,f4(9)=3。第2步,k=3,状态变量Y3取三个值5,6,7,是经过一其半途点到达终点10的两级决策问题,从城市5到10有两条路线,取此中最短的即:d(5,8)+f4(8)3+4f3(5)=mind(5,9)+f4(9)=min5+3=7则由城市5到终点10最短距离为7,路径为:5→8→10,相应决策为u*3(5)=8。同理,f3(6)=5则由城市6到终点10最短距离为5,路径为:6→9→10,相应决策为u*3(6)=9。f3(7)=5则由城市7到终点10最短距离为5,路径为:7→8→10,相应决策为u*3(7)=8。第3步,k=2,是拥有三个初始状态2,3,4,要经过两其半途站才能到达终点的三级决策问题。因为第3段各点5,6,7,到终点10的最段距离f3(5),f3(6),f3(7)已知,若求城市2到10的最短距离,只需以此为基础,分别加上城市2与5,6,7的一段距离,取其短者即可。第4步,k=1,只有一个状态点1,则则由城市1到终点10最短距离为17,决策为u*1(1)=2再按计算序次反推可得最优决策序列{uk},即u*1(1)=2,u*2(2)=6,u*3(6)=9,u*4(9)=1货物运输最优路线为:城市1→城市2→城市6→城市9→城市10。其他还有销售与市场解析,数据的整理,市场需求的展望,一次性定货量的确定,订货与储存,生产作业计划安排,加工序次的安排,生产能力的合理分配问题,配送与运输,物资调运中的表上作业法,物流中心选址和车辆配装,指派问题和旅行商问题,物质调运问题的图上作业法等问题都运用到数学问题。Inadditiontothesalesandmarketanalysis,datacollection,themarketdemandforecast,heannualdisposable,orderingandstorage,productionoperationplan,thearrangementoftheorderprocessing,productioncapacitydistributionproblems,distributionandtransport,goodsintransportationformprocessing,logisticscenterlocationandvehiclefittings,theassignmentproblemandtravelingsalesmanproblem,:跟着科技的发展,信息交流的进步,物流在平常生活中也会变得愈来愈重要。此刻人们又是离不开身,叫上一份快餐,他其实不是立刻就能送到你手上,而是要进行解析。如:在这里有多少人叫快餐,从快餐店到你处有多少行程,从运费和油费来算。在快餐员把快餐送到你手上,这一系列的环节就是一个物流过程,同时也是一个数学计算问题。可见,我们的吃高职数学在平常生活中应用技术高职数学在平常生活中应用技术高职数学在平常生活中应用技术7/8高职数学在平常生活中应用技术高职数学在平常生活中应用技术高职数学在平常生活中应用技术饭都离不开物流。不过现阶段我国的物流业发展还不完美,但是最近几年来郭建愈来愈重视物流业,在物流业方面也加大了投入。在教课方面学校也重视工学结合,不不过侧重学生的技术学****同时也中学生的逻辑思想能力的培育。相信在不久,物流能更加人心所向,更好地发展。高职数学在平常生活中应用技术高职数学在平常生活中应用技术高职数学在平常生活中应用技术8/8高职数学在平常生活中应用技术高职数学在平常生活中应用技术高职数学在平常生活中应用技术