美國數(shù)學建模題目2017至2017翻譯

1、美國數(shù)學建模題目2017至2017翻譯篇一：2017年建模美賽C題帶翻譯Problem C: Cooperate and navigate ”Traffic capacity is limited in many regions of the United States due to the number of lanes of roads.For example, in the Greater Seattle area drivers experience long delays during peak traffic hoursbecause the volume of traffic e

2、xceeds the designed capacity of the road networks. This is particularlypronounced on Interstates 5, 90, and 405, as well as State Route 520, the roads of particular interestfor this problem.Self-driving, cooperating cars have been proposed as a solution to increase capacity of highwayswithout increa

3、sing number of lanes or roads. The behavior of these cars interacting with the existingtraffic flow and each other is not well understood at this point.The Governor of the state of Washington has asked for analysis of the effects of allowing self-driving,cooperating cars on the roads listed above in

4、 Thurston, Pierce, King, and Snohomish counties. (Seethe provided map and Excel spreadsheet).In particular, how do the effects change as thepercentage of self-driving cars increases from 10% to 50% to 90%? Do equilibria exist? Is there atipping point where performance changes markedly? Under what co

5、nditions, if any, should lanes bededicated to these cars? Does your analysis of your model suggest any other policy changes?Your answer should include a model of the effects on traffic flow of the number of lanes, peak and/oraverage traffic volume, and percentage of vehicles using self-driving, coop

6、erating systems. Yourmodel should address cooperation between self-driving cars as well as the interaction between self-driving and non-self-driving vehicles. Your model should then be applied to the data for the roads ofinterest, provided in the attached Excel spreadsheet.Your MCM submission should

7、 consist of a 1 page Summary Sheet, a 1-2 page letter to theGovernor office, and your solution (not to exceed 20 pages) for a maximum of 23 pages. Note: Theappendix and references do not count toward the 23 page limit. Some useful background information:On average, 8% of the daily traffic volume occ

8、urs during peak travel hours. ? The nominal speed limit for all these roads is 60 miles per hour.? Mileposts are numbered from south to north, and west to east.? Lane widths are the standard 12 feet.? Highway 90 is classified as a state route until it intersects Interstate 5.? In case of any conflic

9、t between the data provided in this problem and any other source, use thedata provided in this problem.Definitions:milepost: A marker on the road that measures distance in miles from either the start of the route or astate boundary.average daily traffic: The average number of cars per day driving on

10、 the erstate: Alimited access highway, part of a national system.state route: A state highway that may or may not be limited access.route ID: The number of the highway.increasing direction: Northbound for N-S roads, Eastbound for E-W roads.decreasing direction: Southbound for N-S roads, West

11、bound for E-W roads.問題C:含作和導航”由于道路的數(shù)量，美國許多地區(qū)的交通容量有限。例如，在大西雅圖地區(qū)，由于交通 量超過道路網(wǎng)絡的設計容量，司機在交通高峰時段經(jīng)歷長時間的延誤。這在5號，90號和405號州際公路以及 520號國道，特別關(guān)注這個問題的道路上尤其明顯。自動駕駛，合作車已被提出作為增加公路的能力而不增加車道或道路的數(shù)量的解決方 案。在這一點上，這些汽車與現(xiàn)有交通流和彼此交互的行為尚未被很好地理解。華盛頓州州長要求分析允許在Thurston , Pierce, King和Snohomish縣的上述道路上自行駕駛合作汽車的影響。（見提供的地圖和 Excel電子表格）

12、。特別是，自動駕駛汽車的百分 比從10%增加到50%到90%,效果如何變化？平衡是否存在？是否有性能變化明顯的臨界 點？在什么條件下，如果有的話，應該有車道專用于這些車？您對模型的分析是否表明有任 何其他政策變化？您的答案應包括對車道數(shù)量，峰值和/或平均交通量的交通流量的影響的模型，以及使用自動駕駛，合作系統(tǒng)的車輛的百分比。你的模型應該解決自駕車之間的合作以及自駕車和非自駕車之間的相互作用。然后，您的模型應用于附帶的Excel電子表格中提供的感興趣道路的數(shù)據(jù)。您的MCM提交應包括1頁摘要表，1至2頁總督辦公室信， 以及您的解決方案（不超過20頁），最多23頁。注意：附錄和參考文獻不計入23頁的

13、限制。 一些有用的背景信息：平均而言，每天交通量的8%發(fā)生在高峰旅行時間。?所有這些道路的名義速度限制為每小時60英里。?里程數(shù)從南到北，從西到東。?車道寬度為標準12英尺。?高速公路90被分類為狀態(tài)路線，直到它與州際 5相交。?如果此問題中提供的數(shù)據(jù)與任何其他源出現(xiàn)沖突，請使用此問題中提供的數(shù)據(jù)。定義：milepost:道路上的標記，用于測量距離路線或天體邊界的距離（以英里為單位）。平均每日交通量：在 erstate上行駛的平均每天的汽車數(shù)量：有限訪問高速公路，國家 系統(tǒng)的一部分。國家路線：可能受限或不受限制的國家公路。路由ID：高速公路的編號。增加方向：N-S道路北行，E-

14、W道路東行。下降方向：N-S道南行，E-W道西行。篇二：2017美賽D題中文翻譯D題中文翻譯：問題D:在機場安全檢查站優(yōu)化乘客吞吐量繼2001年9月11日美國發(fā)生恐怖襲擊事件后，全世界的機場安全狀況得到顯著改善。 機場有安全檢查站， 在那里，乘客及其行李被檢查爆炸物和其他危險物品。這些安全措施的目的是防止乘客劫持或摧毀飛機，并在旅行期間保持所有乘客的安全。然而，航空公司有既得利益，通過最小化他們在安全檢查站排隊等候并等待他們的航班的時間，為乘客保持積極的飛行體驗。因此，在希望之間存在最大化安全性同時最小化對乘客的不便的張力。在2016年，美國運輸安全局（TSQ受到了對極長線路，特別是在芝加哥的

15、奧黑爾國 際機場的尖銳批評。在此公眾關(guān)注之后，TSA投資對其檢查點設備和程序進行了若干修改，并增加了在高度擁堵的機場中的人員配置。雖然這些修改在減少等待時間方面有一定的成功，但TSA在實施新措施和增加人員配置方面花費了多少成本尚不清楚。除了在OHare的問題，還有在其他機場，包括通常有短的等待時間的機場不明原因和不可預測的長線的事件。檢查點線路的這種高差異對于乘客來說可能是極其昂貴的，因為他們決定在不必要地早到達或可能丟失他們的預定航班之間。許多新聞文章，包括 123,4,5,描述了與機場安全檢查站相 關(guān)的一些問題。您的內(nèi)部控制管理（ICM）團隊已經(jīng)與TSA簽訂合同，審查機場安全檢查站和人員配

16、置， 以確定可能干擾乘客吞吐量的瓶頸。他們特別感興趣的創(chuàng)意解決方案，既增加檢查點吞吐量，減少等待時間的方差，同時保持相同的安全和安全標準。美國機場安全檢查點的當前流程如圖1所示。?區(qū)域A:o乘客隨機到達檢查站，并等待隊列，直到安全人員可以檢查他們的身份證明和登機文 件。?區(qū)域B:o然后乘客移動到打開的篩選線的后續(xù)隊列；根據(jù)機場的預期活動水平，或多或少的線路可能開放。o一旦乘客到達這個隊列的前面，他們準備所有的物品用于 X射線檢查。乘客必須用液體去除鞋子，皮帶，夾克，金屬物體，電子產(chǎn)品和容器，將它們放置在單獨的X射線有f中；筆記本電腦和一些醫(yī)療設備也需要從其袋中取出并放置在單獨的容器中。o他們的

17、所有物品，包括包含上述物品的箱子，由傳送帶通過X光機移動，其中一些物品被標記，供安全人員（D區(qū)）進行額外的搜索或篩選。o同時乘客通過毫米波掃描儀或金屬探測器進行處理。未能通過此步驟的乘客接受安全官員（D區(qū)）的輕擊檢查。?C區(qū)：o乘客然后前進到 X射線掃描儀另一側(cè)的傳送帶，收集他們的物品并離開檢查站區(qū)域。圖1: TSA安全篩選過程的圖示。大約45%的乘客報名參加一個稱為預檢查信任旅行者的計劃。這些乘客支付85美元，接受背景調(diào)查，并享受五年的獨立篩選程序。盡管事實上更多的乘客使用預檢查過程，但是每三條常規(guī)車道通常有一個預檢查車道打開。預檢查乘客和他們的行李經(jīng)過相同的篩選過程，經(jīng)過一些修改，以加快篩

18、選。預檢查乘客還必須移除掃描用的金屬和電子物品以及任何液體， 但不需要去除鞋子，皮帶或燈罩 ；他們也不需要從他們的包里刪除他們的電腦。收集了關(guān)于乘客如何進行安全檢查過程的每個步驟的數(shù)據(jù)。您的特定任務是：一個。開發(fā)一個或多個模型，允許您通過安全檢查點探索乘客流，并識別瓶頸。清楚地確定當前流程中存在哪些問題區(qū)域。bo對當前流程開發(fā)兩個或多個潛在修改，以提高旅客吞吐量并減少等待時間的差異。對這些更改進行建模，以演示修改如何影響流程。Co眾所周知，世界上不同的地方都有自己的文化規(guī)范，塑造了地方社會互動的規(guī)則?？紤]這些文化規(guī)范如何影響你的模型。例如，美國人以深為尊重和優(yōu)先考慮別人的個人空間而聞名，并且在

19、他人面前有一個社會歧視切割”。同時，瑞士人以集體效率為重點，中國人以優(yōu)先個人效率而聞名。考慮文化差異如何影響乘客的過程通過檢查點作為敏感性分析的方 式。您應用于敏感性分析的文化差異可以基于真實的文化差異，或者您可以模擬與任何特定文化(例如，較慢的旅行者)無關(guān)的不同旅行者風格。安全系統(tǒng)如何以加快乘客吞吐量并減 少差異的方式來適應這些差異？do根據(jù)您的模型為安全管理器提出政策和程序建議。這些策略可以是全球適用的，或 者可以針對特定文化和/或旅行者類型來定制。除了開發(fā)和實施您的模型來解決這個問題，您的團隊還應該驗證您的模型，評估優(yōu)勢和弱點，并提出改進建議(未來工作)。您的ICM提交應包含1頁的摘要表

20、，您的解決方案不能超過20頁，最多21頁。注意：附錄和參考文獻不計入20頁的限制。篇三：2017年建模美賽B題帶翻譯Problem B: Merge After TollMulti-lane divided limited- access toll highways use “ ramptolls a nd “ barrier tolls to collect tolls from motorists. A ramp toll is a collection mechanism at anentrance or exit ramp to the highway and these do not

21、 concern us here. A barrier toll is a row of tollbooths placed across the highway, perpendicular to thedirection of traffic flow. There are usually (always) more tollbooths than there are incoming lanes of traffic (see former 2005 MCM Problem B). So when exiting the tollbooths in a barrier toll, veh

22、icles must “ fan in from the larger number of tollbooth egress lanes to the smaller number of regular travel lanes. A toll plaza is the area of the highway needed to facilitate the barrier toll, consisting of the fan-out area before the barrier toll, the toll barrier itself, and the fan-in area afte

23、r the toll barrier. For example, a three-lane highway (one direction) may use 8tollbooths in a barrier toll. After paying toll, the vehicles continue on their journey on a highway having the same number of lanes as had entered the toll plaza (three, in this example).Consider a toll highway having L

24、lanes of travel in each direction and a barrier toll containing B tollbooths (B L) in each direction. Determine the shape, size, and merging pattern of the area following the toll barrier in which vehicles fan in fromB tollbooth egress lanes down to L lanes of traffic. Important considerations to in

25、corporate in your model include accident prevention, throughput (number of vehicles per hour passing the point where the end of the plaza joins theL outgoing traffic lanes), and cost (land and road construction are expensive). In particular, this problem does not ask for merely a performance analysi

26、s of any particular toll plaza design that may already be implemented. The point is to determine if there are better solutions （shape, size, and merging pattern） than any in common use.Determine the performance of your solution in light and heavy traffic. How does your solution change as more autono

27、mous （self-driving） vehicles are added to the traffic mix? How is your solution affected by the proportions of conventional （human-staffed） tollbooths, exact-change （automated） tollbooths, and electronic toll collection booths （such as electronic toll collection via a transponder in the vehicle）?Your MCM submission should consist of a 1 pag