該教程共包含10章內(nèi)容：前8章屬于數(shù)學(xué)建模部分，第9章主要敘述如何寫好一篇數(shù)學(xué)建模競賽論文，第10章介紹了數(shù)學(xué)建模競賽中常用的數(shù)學(xué)軟件以及一些編程技巧。數(shù)學(xué)建模部分包含了數(shù)學(xué)建模競賽常用的數(shù)學(xué)知識(shí)點(diǎn)，主要有規(guī)劃理論及模型、圖論模型、常微分方程、線性回歸分析，決策分析、排隊(duì)論、多元統(tǒng)計(jì)分析、算法基礎(chǔ)等內(nèi)容。 該教程適合各類專業(yè)的大學(xué)生、研究生以及各類高職高專學(xué)生使用，也適合大學(xué)教師進(jìn)行賽前培訓(xùn)，同時(shí)也適合數(shù)學(xué)建模愛好者自學(xué)。
第1章 規(guī)劃理論及模型
1．1 引言
1．2 線性規(guī)劃模型
1．3 整數(shù)線性規(guī)劃模型
1．4 0-1整數(shù)規(guī)劃模型
1．5 非線性規(guī)劃模型
1．6 多目標(biāo)規(guī)劃模型
1．7 動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型
第2章 圖論模型
2．1 引言
2．2 問題分析
2．3 圖論的基本概念
2．4 最短路問題及算法
2．5 最小生成樹及算法
2．6 旅行售貨員問題
2．7 最佳災(zāi)情巡視路線的模型的建立與求解
第3章 常微分方程
3．1 引言
3．2 傳染病模型的建立——機(jī)理分析法
3．3 SARS傳播模型的建立
3．4 SARS傳播模型的求解——Runge-Kutta方法
3．5 參數(shù)的靈敏度分析
第4章 線性回歸分析
4．1 引言
4．2 回歸分析方法
4．3 軟件實(shí)現(xiàn)
4．4 競賽論文寫作參考
第5章 決策分析
5．1 引言
5．2 問題分析
5．3 決策分析分類
5．4 隨機(jī)性決策問題
5．5 效用函數(shù)
5．6 決策準(zhǔn)則
5．7 貝葉斯分析
第6章 攤隊(duì)論
6．1 引言
6．2 問題分析
6．3 排隊(duì)論的基本知識(shí)
6．4 模型建立與求解
第7章 多元統(tǒng)計(jì)分析
7．1 引言
7．2 思路點(diǎn)撥
7．3 判別分析方法
7．4 DNA序列分類問題的求解
第8章 算法基礎(chǔ)
8．1 算法概念
8．2 數(shù)值型算法構(gòu)造的常用基本思想
8．3 數(shù)值型算法的可靠性
8．4 數(shù)值型算法設(shè)計(jì)注意事項(xiàng)
8．5 算法的評(píng)價(jià)
第9章 怎樣撰寫數(shù)學(xué)建模競賽論文
9．1 寫好數(shù)學(xué)建模競賽論文的重要性
9．2 數(shù)學(xué)建模競賽論文的評(píng)閱原則
9．3 論文的文章結(jié)構(gòu)
9．4 撰寫論文需要重視的問題
9．5 對(duì)執(zhí)筆撰寫論文的隊(duì)員的要求
9．6 論文撰寫要求的依據(jù)原理
第10章 LINGO軟件使用簡介及技巧
10．1 LINGO使用介紹
10．2 利用LINGO求解優(yōu)化模型實(shí)例
10．3 LINGO調(diào)用VC編寫的函數(shù)動(dòng)態(tài)庫技巧
附錄 西北工業(yè)大學(xué)數(shù)學(xué)建模競賽賽前訓(xùn)練題
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