数学建模国赛，作为国内最具影响力的数学建模竞赛之一，吸引了众多高校学生的积极参与。2017年的比赛题目具有很高的难度和深度，本文将针对当年部分经典题目进行详细解析，并提供实战技巧，帮助读者更好地理解和掌握数学建模的方法和思路。
一、2017年数学建模国赛题目概述
2017年数学建模国赛共设置了三个题目，涵盖了运筹优化、系统仿真、数据挖掘等多个领域。以下是三个题目的简要概述：
- 题目一：某航空公司航线网络优化问题。
- 题目二：城市交通流量预测与调控。
- 题目三：基于大数据的消费者行为分析。
二、经典题目解析
题目一：某航空公司航线网络优化问题
解析：
- 问题背景：航空公司希望优化其航线网络，以提高经济效益。
- 模型构建：
- 决策变量：确定航线是否开通、航班数量等。
- 目标函数：最大化航空公司总收益。
- 约束条件：包括航班时间、成本、航线需求等。
- 求解方法：采用线性规划、整数规划等方法求解。
实战技巧：
- 数据收集：收集航空公司历史运营数据、航线需求预测数据等。
- 模型简化：对实际问题进行简化，如忽略某些次要因素。
- 求解软件：选择合适的求解软件，如Lingo、Gurobi等。
题目二：城市交通流量预测与调控
解析：
- 问题背景：城市交通管理部门希望预测和调控交通流量，以提高道路通行效率。
- 模型构建：
- 决策变量：确定信号灯配时方案、交通管制措施等。
- 目标函数：最小化交通拥堵程度或最大化道路通行效率。
- 约束条件：包括交通流量、道路容量、信号灯配时限制等。
- 求解方法：采用系统仿真、机器学习等方法求解。
实战技巧：
- 数据收集：收集交通流量、路况、道路网络数据等。
- 模型验证：利用历史数据进行模型验证，确保模型准确性。
- 优化算法：选择合适的优化算法，如遗传算法、粒子群算法等。
题目三：基于大数据的消费者行为分析
解析：
- 问题背景：企业希望了解消费者行为，以制定更有针对性的营销策略。
- 模型构建：
- 决策变量：确定营销策略、产品定位等。
- 目标函数：最大化企业收益或市场份额。
- 约束条件：包括市场环境、消费者偏好、竞争态势等。
- 求解方法：采用数据挖掘、聚类分析等方法求解。
实战技巧：
- 数据收集：收集消费者购买记录、社交媒体数据等。
- 数据分析：运用统计方法、机器学习方法对数据进行挖掘。
- 策略优化：根据分析结果调整营销策略。
三、总结
通过以上对2017年数学建模国赛经典题目的解析和实战技巧的介绍，希望读者能够对数学建模有更深入的了解。在实际操作中，要注重数据收集、模型构建和求解方法的运用，不断提高自己的数学建模能力。