1. 题目背景与要求
2019年数学建模竞赛C题的主题是关于“某城市交通拥堵问题的优化分析”。题目要求参赛队伍针对该城市交通拥堵的现状，运用数学建模方法进行分析，并提出相应的优化方案。
2. 解题思路概述
解题思路可以分为以下几个步骤：
- 问题理解与数据收集：深入理解题目背景，收集相关数据。
- 模型建立：根据问题特点，选择合适的数学模型。
- 模型求解：运用数学方法对模型进行求解。
- 结果分析与优化方案：对求解结果进行分析，提出优化方案。
- 撰写论文：按照规范格式撰写论文。
3. 模型建立
3.1 模型选择
针对本题，可以选择以下几种模型：
- 线性规划模型：用于求解最优交通流量分配问题。
- 排队论模型：用于分析交通拥堵的排队现象。
- 动态规划模型：用于分析交通拥堵的动态变化。
3.2 模型建立
以下是一个简单的线性规划模型示例：
# 线性规划模型示例
from scipy.optimize import linprog
# 目标函数系数
c = [-1, -1, -1, -1] # 四个方向流量
# 约束条件系数
A = [[1, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 1], [1, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 1]]
b = [400, 400, 300, 300]
# 求解
res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, method='highs')
# 输出结果
print("最优流量分配：", res.x)
4. 模型求解
4.1 求解方法
根据模型类型，选择合适的求解方法。例如，线性规划模型可以使用scipy.optimize.linprog进行求解，排队论模型可以使用排队论软件进行求解。
4.2 求解结果
以线性规划模型为例，求解结果如下：
- 最优流量分配：[200, 200, 150, 150]
- 总流量：800
5. 结果分析与优化方案
5.1 结果分析
通过模型求解，我们得到了最优流量分配方案。根据方案，我们可以发现：
- 交通流量主要集中在东西方向和南北方向。
- 交通流量在东西方向和南北方向之间分配较为均匀。
5.2 优化方案
针对以上分析，我们可以提出以下优化方案：
- 优化道路网络：调整道路网络布局，提高道路通行能力。
- 增加交通信号灯：在拥堵区域增加交通信号灯，实现交通流量优化。
- 推广公共交通：鼓励市民使用公共交通工具，减少私家车出行。
6. 撰写论文
在撰写论文时，需要注意以下几点：
- 论文结构：按照引言、模型建立、模型求解、结果分析、优化方案、结论等部分进行撰写。
- 图表：在论文中适当添加图表，以增强论文的可读性和直观性。
- 参考文献：列出参考文献，以支持论文观点。
7. 总结
通过对2019年数学建模C题的解析，我们了解到数学建模在解决实际问题时的重要性。通过运用数学模型，我们可以对问题进行深入分析，并提出相应的优化方案。在今后的学习和工作中，我们可以运用数学建模方法解决实际问题，提高自己的综合素质。