/ k, s {0 v9 s p# x按照上面图片示例:我们考察第一步是否完整的方法就是检查P是否可以最终表示成变量t的函数, ! Q+ w8 y0 T3 e
关于如何构建这些变量和假设建议最好首先写出所有显而易见的部分(例如,对有些变量,只需要阅读对问题的说明,并找出其中的额名词,即可得到) 4 j% _) H6 I6 k/ R: x随着这个过程的进行,其他部分会逐渐补充完整: 9 I r% v( P: j, x% {8 Q c A
' P; E D! Y) G0 R9 A' V- a' L' s至此,第一步提出问题我们已经完成+ r) J$ k8 T' |) X" g7 g1 \+ b4 T
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2、选择建模方法 1 R- D- l3 \; k u J
现在我们已将有了一个使用数学语言表述的问题,我们需要选择一种数学方法来获得解,血多问题都可以表述成一个已有的有效的一般求解方法的标准形式! E' Y7 ~" F# R3 ~1 S
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也就是说一般来说我们遇到的很多问题其实转换成数学问题之后,都可以和一些已有的有效的数学解决方法产生联系,而使用这些有效的数学方法就可以极大地提升我们解决问题的效率 # w0 G; F4 |; R* f3 f7 A& h! @& D5 H- Y8 V
例如:上面的养猪问题可以定义为数学中:单变量最优化问题或极大-极小化问题 + Q" Z4 X! [ I* O , S3 f, k7 s% G! n$ A& Z3、推导模型的数学表达式 $ a+ S7 Y0 F2 s; a# }& ~ 6 ?' d' T' \+ G- P1 n$ K其实这一步需要做的就是将第一步得到的问题应用到第二步,写成所选建模方法所需要的标准形式,以便于我们运用标准的算法过程求解,如果选择的建模方法通常采用一些特定的变量名,那么我们把问题中的变量名改换一下会比较方便:# c ^, E! R" \" m* l8 C
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到此为止,我们已经将我们实际遇到的问题转换成了某一个对应的数学模型的求解过程,一般来说只要我们能够解出这个数学模型的解,那么实际问题的解就呼之欲出了 # A4 \ U! `5 b( }因此这就引出了我们需要做的第四步-求解模型( N0 ~4 R: Z1 D) q6 ^! A