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1.手机麻将有挂是真的吗这款游戏可以开挂，确实是有挂的，通过添加客服微信 2.咨询软件加微信【】在"设置DD功能DD微信手麻工具"里.点击"开启". 3.打开工具.在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启"(好多人就是这一步忘记做了) 4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭"(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口)

第1题

model:

sets:

m/1..10/:x,B,C;

endsets

data:

B=10 12 15 8 7 9 8 14 16 18;

C=3.6 4 5 2.2 2 3 2.5 4.8 5.8 6.1;

enddata

max=@sum(m(i):C(i)*x(i));

@sum(m(i):B(i)*x(i))<72;

x(1)+x(2)+x(3)<2;

x(4)+x(5)>1;

x(6)+x(7)>1;

x(8)+x(9)+x(10)<2;

@for(m(i):@bin(x(i)));

end

MathorCup高校数学建模赛有多激烈？a题b题c题d题区别是什么？

2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题

评阅要点[说明]本要点仅供参考，各赛区评阅组应根据对题目的理解及学生的解答，自主地进行评阅。

本题要求对数据提取合适的特征、建立合理有效的碎纸片拼接复原模型。可以考虑的特征有邻边灰度向量的匹配、按行或按列对灰度求和、行距等。关于算法模型，必须有具体的算法过程（如流程图、算法描述、伪代码等）及设计原理。虽然正确的复原结果是唯一的，但不能仅从学生提供的复原效果来评定学生解答的好坏，而应根据所建的数学模型、求解方法和计算结果（如复原率）三方面的内容做出评判。另一方面，评判中还需要考虑人工干预的多少和干预时间节点的合理性。问题1.仅有纵切文本的复原问题由于“仅有纵切”，碎纸片较大，所以信息特征较明显。一种比较直观的建模方法是：按照某种特征定义两条碎片间的（非对称）距离，采用最优Hamilton路或最优Hamilton圈（即TSP）的思想建立优化模型。关于TSP的求解方法有很多，学生在求解过程中需要注意到非对称距离矩阵或者是有向图等特点。还可能有种种优化模型与算法，只要模型合理，复原效果好，都应当认可。本问题相对简单，复原过程可以不需要人工干预，复原率可以接近或达到100%。问题2. 有横、纵切文本的复原问题一种较直观的建模方法是：首先利用文本文件的行信息特征，建立同一行碎片的聚类模型。在得到行聚类结果后，再利用类似于问题1中的方法完成每行碎片的排序工作。最后对排序后的行，再作纵向排序。本问题的解法也是多种多样的，应视模型和方法的合理性、创新性及有效性进行评分。例如，考虑四邻近距离图，碎片逐步增长，也是一种较为自然的想法。问题3.正反两面文本的复原问题这个问题是问题2的继续，基本解决方法与问题2方法相同。但不同的是：这里需要充分利用双面文本的特征信息。该特征信息利用得好，可以提升复原率。 在阅卷过程中，可以考虑学生对问题的扩展。例如，在模型的检验中，如果学生能够自行构造碎片，用以检验与评价本队提出的拼接复原模型的复原效果，可考虑适当加分。阅卷时应有程序，程序的运行结果应和论文给出的结果一致。

clear %释放空间

clc %清屏

%数据读取

left_col = [];

right_col = [];

for fp = 0 : 208

str = int2str(fp);

if fp < 10

name = ['0' '0' str '.bmp'];

elseif fp >= 10 & fp < 100

name = ['0' str '.bmp'];

else

name = [str '.bmp'];

end

a = imread(name);

[m,n] = size(a);

left_col = [left_col a(:,1)];

right_col = [right_col a(:,n)];

end

%读取完毕

left_col = double(left_col);%类型转换

right_col = double(right_col);

% 找纸片最左边(left_col)像素全为255(空白)的所有列

row = 1;

for bi=1:209;

number=length(find(left_col(:,bi)==255));

if number == 180

S(row,1)=bi;%保存第一列像素为空(灰度值:255)的放在数组S第一列

row = row + 1;

end

end

S = [S(:,1) zeros(row-1,18)];%矩阵初始化

O = [ones(row-1,19)]; %初始化一个单位矩阵

sign = 1;

w = 0;

for r=1:row-1;%行

for p=1:18;%列p+1

num = 10000000000;%使num足够大

for j=1:209;

count = 0;

count = length(find(S==j));%除去重复

if count ~= 0

continue;

else

blank = length(find(right_col(:,S(r,p)) == 255));%如果碎纸片右边界全为255(即空白)，则跳出，终止此行后面拼接

if blank == 180

sign = 0;

break;%跳出本循环，进入p循环

else

ri=right_col(:,S(r,p));%计算左右拼接精确度

le=left_col(:,j);

c=ri-le;

c = c.^2;

error=sum(c(:));

end

if num >= error %找出差值最小的，精确度最高

num = error;

w = j;

end

end

end

if sign == 0

sign = 1;

break; %跳出p循环，进入r循环

else

S(r,p+1)=w; %二维数组储存每个碎纸片拼接位置

end

end

end

S = S - O; %数据整理，从000.bmp开始，数组下标从1开始

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////

第三题碎纸片特征分类代码：

clear %释放空间

clc %清屏

%数据读取

char namea = (209,7);

char nameb = (209,7);

for fpa = 0 : 208

str = int2str(fpa);

if fpa < 10

fpa = fpa + 1;

namea(fpa,:) = ['0' '0' str 'a.bmp'];

elseif fpa >= 10 & fpa < 100

fpa = fpa + 1;

namea(fpa,:) = ['0' str 'a.bmp'];

else

fpa = fpa + 1;

namea(fpa,:) = [str 'a.bmp'];

end

end

for afp = 1:209

a= imread(namea(afp,:));

fdataa(:,:,afp) = a;

end

%%%读取反面b的数据

for fpb = 0 : 208

str = int2str(fpb);

if fpb < 10

fpb = fpb + 1;

nameb(fpb,:) = ['0' '0' str 'b.bmp'];

elseif fpb >= 10 & fpb < 100

fpb = fpb + 1;

nameb(fpb,:) = ['0' str 'b.bmp'];

else

fpb = fpb + 1;

nameb(fpb,:) = [str 'b.bmp'];

end

end

for bfp = 1:209

b= imread(nameb(bfp,:));

fdatab(:,:,bfp) = b;

end

%读取完毕

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

qfdataa = ~fdataa; %取反

qfdatab = ~fdatab; %取反

for lj = 1:209 %行累加求和

Ldataa(:,lj) = sum(qfdataa(:,:,lj),2); %正面(a)累加求和

Ldatab(:,lj) = sum(qfdatab(:,:,lj),2); %反面(b)累加求和

end

Ldataa(Ldataa>0)=1; %正面归一化

Ldatab(Ldatab>0)=1; %反面归一化

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

% 数据分类 横向 正面(a)分类

for flta = 1:209;

for pflta = 1:209

numa = 0;

for flha = 1:180;

if Ldataa(flha,flta) == Ldataa(flha,pflta)

numa = numa + 1;

end

end

tsavea(flta,pflta) = numa; %保存每两张之间的匹配度

end

end

% 数据分类 横向 反面(b)分类

for fltb = 1:209;

for pfltb = 1:209

numb = 0;

for flhb = 1:180;

if Ldatab(flhb,fltb) == Ldatab(flhb,pfltb)

numb = numb + 1;

end

end

tsaveb(fltb,pfltb) = numb; %保存每两张之间的匹配度

end

end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%总匹配度

%tsave = (tsavea + tsaveb)/2;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

% 找纸片最左边(left_col)像素全为255(空白)的所有列

% fdataa = double(fdataa);

% fdatab = double(fdatab);

row = 1;

for bi=1:209;

number=length(find(fdataa(:,1,bi)~=0 & fdatab(:,72,bi)~=0));

if number == 180

S(row,1)=bi;%保存第一列像素为空(灰度值:255)的放在数组S第一列

row = row + 1;

end

end

S = [S(:,1) zeros(row-1,18)];%矩阵初始化

O = [ones(row-1,19)]; %初始化一个单位矩阵

%%%%%%%%%%%%%%%%%%

MathorCup高校数学建模赛有多激烈？a题b题c题d题区别是什么？下面就我们来针对这个问题进行一番探讨，希望这些内容能够帮到有需要的朋友们。

伴随着新技术的快速发展和人工成本的升高，没有人仓慢慢做为自动化仓储物流管理系统的发展趋势和总体目标。在没有人仓技术规范中，AGV物流机器人的生产调度问题是技术规范中的主要问题。此次比赛中，大家相对高度复原了没有人仓中的应用领域，让学员根据算法设计完成对智能机器人的工作分派、区域规划及其最短路径算法开展机械自动化。

问题一：AGV综合生产调度的最好对策

在没有考虑到智能机器人执行任务时有可能的撞击问题，在没有人仓实体模型下设计方案生产调度优化算法，依据配件中订单信息数据信息（orders.csv），和库房内的库存量数据信息（pallets.csv），针对给出的20个物流机器人（agv.csv），综合生产调度和分配AGV每日任务，直到符合全部的客户订单要求，即所有挑拣工序都空余才行。

问题二：每日任务平衡区域规划

为了更好地能够更好地均衡挑拣工序的负荷，与此同时防止物流机器人的部分拥挤，依据挑拣工序和产成品总数对库房地形图开展动态分区。也就是对库房内货位上的每一个拖盘，都特定一个默认设置挑拣工序。请创建优化模型，促使每一个挑拣工序相匹配拖盘的产品总产量尽量地均值，与此同时规定降到最低所有拖盘到其默认设置挑拣工序间距总数。

问题三：防止撞击和拥挤

在问题一和问题二的基本上，进一步考虑到物流机器人的撞击和拥挤问题。当库房内与此同时有好几个AGV在执行任务时，难以避免有一些AGV在某一途径连接点上相逢。尤其地，假如2个AGV在一条仓储货架窄巷道上相逢，那麼必须在其中一个AGV躲避。在有效的假定下，请设计方案优化算法和防撞击对策，促使物流机器人能自动化地规避撞击。城市广场一些独特连接点处（如拖盘回收利用处），防止出现好几个AGV的拥挤，和也许的死锁情景。

COAP（CenterforOptimizationAlgorithmPlatform）是一个朝向群众的蚁群算法综合服务平台，由上海财经大学与杉数科技共创，致力于为群众客户带来完全免费的计算机的应用及计量经济学问题求得服务项目，现阶段最底层已集成化CBC、CLP、COPT等超5+个不一样的求得器模块，适用多客户多个任务高并发求得，将来将逐渐集成化全世界各商业及开源系统的流行求得器模块，协助解决来源于全世界业内、学术界和行政机构的优化问题要求，健全中国数学课提升绿色生态小区及手机软件基本建设。

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