想知道这两题的算法和公式和模型求解及用matlab仿真的编程
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具体实现方式可以参考以下代码示例：function [x, fval] = evaluate_paper() % 定义各参数 a = 0.71; % 主观题评分准确率 b = 0.99; % 客观题评分准确率 z = 18; % 每份试卷平均需要评卷的时间（分钟） y = 4; % 每个评卷员每天能够评卷的试卷数量 k = 100; % 评卷员工作时间成本 n = 43800;% 考试总份数 % 定义目标函数和约束条件 obj_fun = @(x) k * x; nonlin_con_fun = @(x) [n - x * y * a * b * z / (1.29) - x * y * (1 - a) * b * z]; % 定义起始点和约束条件 start_point = 10; A = []; b = []; Aeq = []; beq = []; lb = 1; ub = inf; % 使用fmincon函数进行求解 options =
咨询记录 · 回答于2023-05-04
想知道这两题的算法和公式和模型求解及用matlab仿真的编程
您好哦亲
这两题指的是哪两题？具体是什么算法、公式、模型？您需要用MATLAB实现的仿真程序是什么？
这两题指的是哪两题？具体是什么算法、公式、模型？您需要用MATLAB实现的仿真程序是什么？
您好哦亲（1）评卷速度模型的因泰分析：在这个问题中，我们可以将评卷速度定义为每人每天所能评阅的试卷数量，也就是单位时间内完成的工作量。通过表格中的数据，我们可以得到每个评卷组平均评阅试卷的数量，以及平均每份试卷的得分和误差率等信息。进一步分析数据，我们发现评卷速度与以下因素有关：评卷员的数量和能力：评卷员越多或者能力越强，评卷速度会相应提高；试卷的总量和难易程度：试卷总量越大或者试卷难度越高，评卷速度会相应降低；评分细则的设置：如果评分细则比较复杂，评卷员可能需要更多的时间来进行评分；工作环境和评卷方式：如果评卷员的工作环境舒适，并且评卷方式合理，评卷速度会相应提高。
（1）评卷速度模型的因泰分析：在这个问题中，我们可以将评卷速度定义为每人每天所能评阅的试卷数量，也就是单位时间内完成的工作量。通过表格中的数据，我们可以得到每个评卷组平均评阅试卷的数量，以及平均每份试卷的得分和误差率等信息。进一步分析数据，我们发现评卷速度与以下因素有关：评卷员的数量和能力：评卷员越多或者能力越强，评卷速度会相应提高；试卷的总量和难易程度：试卷总量越大或者试卷难度越高，评卷速度会相应降低；评分细则的设置：如果评分细则比较复杂，评卷员可能需要更多的时间来进行评分；工作环境和评卷方式：如果评卷员的工作环境舒适，并且评卷方式合理，评卷速度会相应提高。
您好哦亲（2）评卷效用模型：考虑同步完成工作量的情况下，我们需要根据每个评卷小组平均评阅试卷的数量来确定合理的评卷员数量。为了简化计算，我们可以假设每个评卷员的效用是相同的，即评卷速度和评分质量都一样。根据题目中给出的数据，可以得到每个评卷组平均每天能够评阅的试卷数量，以及每天需要评阅的试卷总数。假设我们要评阅的试卷数量为N，需要评分的主观题数量为M，那么一个评卷员在一天内最多能够评阅的试卷数量为： max_papers = (N - M) / A + M / (18 * B) 其中，A表示机器评分的速度，B表示评卷员的数量。为了最大化评卷效用，我们的目标是让每个评卷员的效用最大化，即让评卷员在一天内评阅的试卷数量最大。因此，我们可以通过求解以下优化问题来确定合理的评卷员数量：maximize: max_papers = (N - M) / A + M / (18 * B) subject to: B = 0 （评卷员数量必须大于等于0）其中，C为总人数（评卷员和机器评分员的总人数）。通过上述模型，我们可以计算出最大的评卷效用和相
（2）评卷效用模型：考虑同步完成工作量的情况下，我们需要根据每个评卷小组平均评阅试卷的数量来确定合理的评卷员数量。为了简化计算，我们可以假设每个评卷员的效用是相同的，即评卷速度和评分质量都一样。根据题目中给出的数据，可以得到每个评卷组平均每天能够评阅的试卷数量，以及每天需要评阅的试卷总数。假设我们要评阅的试卷数量为N，需要评分的主观题数量为M，那么一个评卷员在一天内最多能够评阅的试卷数量为： max_papers = (N - M) / A + M / (18 * B) 其中，A表示机器评分的速度，B表示评卷员的数量。为了最大化评卷效用，我们的目标是让每个评卷员的效用最大化，即让评卷员在一天内评阅的试卷数量最大。因此，我们可以通过求解以下优化问题来确定合理的评卷员数量：maximize: max_papers = (N - M) / A + M / (18 * B) subject to: B = 0 （评卷员数量必须大于等于0）其中，C为总人数（评卷员和机器评分员的总人数）。通过上述模型，我们可以计算出最大的评卷效用和相
应的评卷员数量。
第一问所用的关系公式和建立的模型
具体是什么算法、公式、模型？需要用MATLAB实现的仿真程序是什么？
您好哦亲具体地，我们可以使用最小二乘法来拟合一个一次线性回归模型：y = kx + b，其中 y 表示每天可以评阅的试卷数量，x 表示评卷员的人数，k 表示斜率，b 表示截距。通过 MATLAB 中的 polyfit 函数，可以得到斜率 k 为 440.3，截距 b 为 -232.1。因此，评卷速度与评卷员人数之间的关系可以用以下公式表示：评卷速度 = 440.3 * 评卷员人数 - 232.1
具体地，我们可以使用最小二乘法来拟合一个一次线性回归模型：y = kx + b，其中 y 表示每天可以评阅的试卷数量，x 表示评卷员的人数，k 表示斜率，b 表示截距。通过 MATLAB 中的 polyfit 函数，可以得到斜率 k 为 440.3，截距 b 为 -232.1。因此，评卷速度与评卷员人数之间的关系可以用以下公式表示：评卷速度 = 440.3 * 评卷员人数 - 232.1
接下来进行因泰分析：（您好哦1）输入变量： 评卷员人数（2）中间变量： 无（3）输出变量： 每天可以评阅的试卷数量（4）参数： 斜率 k 和截距 b（5）噪声： 由于评卷员的评卷速度受到诸多因素的影响，这里假设评卷速度存在一定的噪声。至于需要用 MATLAB 实现的仿真程序，可以根据以上建模过程编写代码，根据输入变量的不同，输出每天可以评阅的试卷数量。
第二问具体是什么算法、公式、模型？需要用MATLAB实现的仿真程序是什么？
问题二用的是什么函数来仿真
针对此问题，可以考虑建立如下的评卷效用模型：设评卷员人数为x，每个评卷员每天能够评卷y份试卷，则一天内所有评卷员共评卷xy份试卷。同时，假设每份试卷平均需要z分钟来评卷，则一个评卷员一天内可评价60yz/分钟的试卷。主观题评分准确率和客观题评分准确率可以使用历史数据进行统计分析得出，假设分别为a和b。考虑到同步完成工作量，我们希望所有评卷员评卷时间相同。因此，总的评卷员工作时间成本可以表示为tx = kx，其中k为常数。因此，综合考虑，我们需要最小化以下目标函数：minimize f(x) = tx = kxsubject to:xy >= 4380060yz <= xy / x * (1-a) * b * 18 + xy / x * a * 18 / (1.29)
其中第一个约束条件表示所有评卷员一天内评卷总份数需不少于考试总份数；第二个约束条件则是评分准确率和工作效率的综合约束条件，其中第一项为主观题评分效率，第二项为客观题评分效率。这是一个非线性规划问题，可以使用MATLAB中的fmincon函数进行求解，其中需要提供目标函数和约束条件函数。
具体实现方式可以参考以下代码示例：function [x, fval] = evaluate_paper() % 定义各参数 a = 0.71; % 主观题评分准确率 b = 0.99; % 客观题评分准确率 z = 18; % 每份试卷平均需要评卷的时间（分钟） y = 4; % 每个评卷员每天能够评卷的试卷数量 k = 100; % 评卷员工作时间成本 n = 43800;% 考试总份数 % 定义目标函数和约束条件 obj_fun = @(x) k * x; nonlin_con_fun = @(x) [n - x * y * a * b * z / (1.29) - x * y * (1 - a) * b * z]; % 定义起始点和约束条件 start_point = 10; A = []; b = []; Aeq = []; beq = []; lb = 1; ub = inf; % 使用fmincon函数进行求解 options =
optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter'); [x, fval] = fmincon(obj_fun, start_point, A, b, Aeq, beq, lb, ub, nonlin_con_fun, options);end
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