1、怎样在数学建模中模拟车辆及车流量问题？及靠右行驶的影响？
人们身边的数学内容越来越丰富。堵车前后有一个车流量的差值 在一定时间内 这个差内值就变大了容 比如差值是600PCU/H 在30分钟就300辆车了 这个很明显了 你说有300个车，红绿灯对交通的影响起着决定性作用。而最优值的求解反而不是问题的重点(因为哪里会发生交通事故、持续时间、车流量等等都是不可控制的参数，好像我们是在统计里面学的
2、带时窗车辆路径问题数学模型是什么
数学家关心的只来是“五自”。又如几何中的“点”、“线”、“面”的概念，代数中的“集合”、“方程”、“函数”等概念都是抽象思维的产物。“点”被看作没有大小的东西，禾长无宽无高;“线”被看作无限延长而无宽无高，“面”则被认为是可无限伸展的无高的面。实际上，理论上的“点”、“线”、“面”在现实中是不存在的，只有充分发挥自己的空间想象力才能真正理解从上小学开始，我上了博古通今的语文课；绘声绘色的数学课；生动有趣的实验课……但我独爱的还是那一堂别开生面的吹泡泡课。
这一节课，林老师要带我们上一节吹泡泡的写作体验课，这么别具一格的写作方法在我们眼里还是头一次，林老师宣布以后，大家都兴致勃勃，扬声说自己要做一瓶世界上吹出泡泡最大的泡泡瓶……一瞬间，班级里都沸腾起来了。
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3、有什么算法可以同时解决车辆路径优化的VRPTW和SDVRP，数学模型怎么达到
智能优化算法，比如粒子群算法、蚁群算法、禁忌搜索算法。优点是对问题和模型要求低，搜索速度快；缺点是容易陷入局部最优解。
4、数学建模 汽车租赁
当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对内象信息、作出简化容假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言，把它表述为数学式子，也就是数学模型，然后用通过计算得到的模型结果来解释实际问题，并接受实际的检验。这个建立数学模型的全过程就称为数学建模。
5、（数学建模，求大神指点一二）新交通法规规定，车辆在雨雪等恶劣天气中行驶，需要控制车速。请建立数学模
很容易copy嘛，我给你思路，你能做多少是多少：
1、能见度：把雨滴缩小成雾气，也可以找数据判断雨水落地后形成雾气的时间和扩散速度，那么你就可以去根据雾气的浓度去判断能见度
2、雨水不一定是直线下落的，要考虑到雨水的方向和行车方向，不一样的方向形成的能见度是不一样的
3、刹车这个更好了，正压力乘以摩擦系数，正压力是汽车的重量，刹车系数根据轮胎的花纹和雨水的深度去查，我记得交通局有这个测试的东西的
4、人的反应时间一般是0.7s嘛，在根据速度和摩擦和滑行，就行了
PS：开灯能提高能见度，这个你自己去拓展
6、汽车车库数学建模
1000PX？那个是像素吧？这个是PX到底这么做，你自己弄，我没看懂。
第一点，从停车进出的角度来说，明显车头正对大门最好进出，所以，首先考虑的模型是正对大门的摆放，然后在计算与大门垂直的摆放（不过我虽然没计算但认为正对大门比较合理），至于交叉摆放怎么建模我还没想到，你知道可以告诉我。
第二点，从使用度来说，你可以考虑能同时使用的1号车与2号车的数量，当然是越多越好，你还可以考虑1、2号车的使用总面积，这个就比较精确了（不过，在实用的角度来说，应该考虑的是1、2号车都可以停任意位置，这样的话就是5.22*2.44的位置了）
第三点，就是留出进出空位的问题了你的PX没看明白，不过也是距离，这样的话，两个车离的距离最小就是1000PX。在这里排放时有个问题，车辆无法调出时，可以先将阻碍的车辆开出车库外，就是这句话，我是不是可以认为，我完全可以直接全排列？不用和正常停车场一样留出通道？只要直接的距离是1000PX就可以了？因为按照他的说法，比如最里面一个车出不来，我没有通道，只有调出门口的出，虽然这样可能会每次都把停车场的车全部掉出，但是我是满足条件的最多利用率啊！这样的话，没有多少好计算的地方了，按照理论来算，就可以知道数量了，数量知道了，排列的图就好出来了。
7、车辆通行的数学模型
二次函数模型
8、数学建模汽车租赁
众所周知，服务分的多少直接决定接单的多少。城市会根据司机的服务分表现回划分答ABC三个档次，不同的档次享受不同的派单权。加入对公对于司机未来的服务分和接单都具有保障，根据公司后台数据统计，对公司机的服务分比非对公司机平均高12分。
9、车辆类型与数量的自动检测 对于这次的数学建模的这个题目，有什么见
F题思路，软件建议用Matlab
第一步要理解清楚传感器怎么扫描的，理清扫描方向、旋转与路、回车的位置的关系答；
第二步，看明白数据格式，需要的距离数据是哪些，怎么批量读入Matlab，并转化为十进制；
第三步，分析如何建立坐标系（尽量简单实用），分析距离数据怎么用到坐标系中来，以确定车的外围坐标；
第四步，用车的外围坐标，得到若干个平面方程，作为车的几何形状的大体描述，对车型（大中小三类或更精细的四五类）做出合理分类，同时也要做出车道区分。
第五步，异常数据如何确定（基于一般常识设定边界条件即可，超过则认为异常）
第六步，前面为了简单可以将车速假设为某常数（高速公路），这里再将车速的影响考虑进模型，简单来说，车速影响通过扫描的时间，影响车长。