✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。
🔥 内容介绍
试想这样一个未来：任何人都能从赤道悠然地一路观景前往地球轨道，再搭乘常规、安全且经济的火箭航班前往月球、火星乃至更远的星际空间。在这个未来，我们能够建造兼具人工重力、草木繁茂且景致优美的太空栖息地，人们可以在这里度假、工作，甚至定居。这些栖息地将缓解地球脆弱不堪、负荷过重的生态系统所承受的压力。支撑这一切的技术，将为人类提供无限、安全、常态化、环保、高效且全球化的太空进入通道。为实现这些目标，有人构想打造一套由电力驱动的太空电梯系统，为星际物流、商业贸易和太空探索搭建可规模化的基础设施。
太空电梯系统的最终运行构型将包含三座银河港，理想布局为沿赤道彼此相隔 120 度。每座银河港均设一个地球港，配有两条长度达 10 万公里的系链，分别连接两个顶端锚点；港内将有多部太空电梯协同运作，每部电梯每日可将巨型有效载荷从地球运送至地球同步轨道，甚至进一步送至顶端锚点，载荷可在锚点装载至火箭，以大幅更少的燃料运往任意目的地。
月球殖民地管理局计划在 2050 年太空电梯系统建成后，启动可容纳 10 万人的月球殖民地建设工程。据估算，该月球殖民地的建设约需 1 亿吨物资。此外，殖民地建成后，为维持月球常住人口的生存，水资源和各类补给物资需实现常态化运送。物资运往月球需经银河港分两步完成：第一步，通过太空电梯从地球港运送至顶端锚点；第二步，通过火箭从顶端锚点送至月球殖民地。月球殖民地管理局预计，银河港配备的先进升降系统每年可运送 17.9 万吨物资，且全程不产生大气污染。
该机构同时考虑采用传统火箭为月球殖民地的建设和日常运营运送物资。目前全球共有十个火箭发射场，分布于：美国的阿拉斯加、加利福尼亚、德克萨斯、佛罗里达和弗吉尼亚州，哈萨克斯坦，法属圭亚那，印度的萨迪什・达万航天中心，中国的太原卫星发射中心，以及新西兰的马希亚半岛。
火箭运输可从地球发射场一步直达月球殖民地。据估算，到 2050 年，借助改进后的重型猎鹰火箭发射技术，单枚火箭可向月球运送 100 至 150 公吨的有效载荷。你可假定银河港系统（如系链无晃动）和火箭发射（如无发射失败）均处于理想工况。你需要结合不同方案，分析将物资从地球表面运送至月球殖民地的成本与时间周期。
核心任务
你需构建数学模型，测算 2050 年启动的、可容纳 10 万人的月球殖民地建设所需物资的运输成本及对应时间周期。同时，需对比银河港三座太空电梯系统与从选定发射基地发射的传统火箭这两种运输方式的效益。
你的模型需包含以下内容：
设计三种不同方案，完成 1 亿吨月球殖民地建设物资的运输规划：a. 仅使用太空电梯系统的三座银河港运输；b. 仅使用现有发射基地的传统火箭运输（可自主选择发射设施）；c. 结合上述两种运输方式的混合方案。
分析若运输系统无法维持理想工况（如系链晃动、火箭发射失败、电梯故障等），你的解决方案会产生何种程度的调整？
测算月球殖民地全面投用后，10 万常住人口一年间的水资源需求。结合你构建的运输模型，分析为保障殖民地居民入驻后全年水资源充足，所需额外投入的成本及新增运输时间。
探讨不同运输方案下，建设 10 万人月球殖民地对地球生态环境产生的影响。你将如何调整模型，以最大限度降低其环境影响？
撰写一封单页信函，向虚构的月球殖民地管理局提出建设并维持 10 万人月球殖民地的行动方案建议。
你提交的 PDF 解决方案总页数不得超过 25 页，且需包含以下模块：
单页摘要表
目录
完整解决方案
致月球殖民地管理局的单页信函
参考文献列表
人工智能使用报告（若使用 AI，该报告不计入 25 页的页数限制）
美国大学生数学建模竞赛（MCM）参赛提交材料无规定最低页数。参赛解决方案及所有拟补充的相关资料（如示意图、图表、计算过程、表格等）的总页数上限为 25 页。本次竞赛接受部分解决方案的提交。
参赛者可审慎使用 ChatGPT 等人工智能工具，此类工具并非完成本赛题解答的必需工具。若选择使用生成式人工智能，参赛者必须严格遵守美国数学与应用联合会（COMAP）的人工智能使用政策，且需在 PDF 格式的解决方案文末附加一份人工智能使用报告，该报告不计入25 页的内容页数限制。
各任务核心思路 + 基础模型 + 完成步骤
任务 1：三种运输方案的成本 & 时间测算
思路：定两种运输方式核心参数，分别测算单方案运力 / 成本 / 工期，再优化混合方案配比，最终横向对比。
基础模型：运力 - 时间成本测算模型 + 线性规划模型（混合方案优化）
步骤：1. 提取题目参数（太空电梯单港 17.9 万吨 / 年 ×3、火箭单枚 100-150 吨），定单位运输成本；2. 测算纯电梯、纯火箭方案的总工期 / 总成本；3. 以 “成本最低 / 工期最短” 为目标，线性规划求解混合方案的运输配比；4. 制表对比三方案核心指标。
任务 2：非理想工况下的方案调整分析
思路：量化故障对运力的衰减效应，通过敏感性分析评估方案受影响程度，给出适配调整策略。
基础模型：可靠性分析模型（故障率 - 运力衰减函数） + 敏感性分析模型
步骤：1. 设定故障参数（如电梯故障率 / 火箭发射失败率，系链晃动致电梯运力降比）；2. 测算故障下两种方式的实际有效运力；3. 分析单 / 混合方案的工期 / 成本对故障的敏感程度；4. 量化方案调整幅度（如增投火箭、延长工期），给出适配策略。
任务 3：殖民地年水需求的额外成本 & 时间测算
思路：先算 10 万人年均水总需求，再代入原有运输模型，测算额外运输的成本 / 工期，评估对整体项目的影响。
基础模型：人均资源需求测算模型 + 复用任务 1 的运输成本时间模型
步骤：1. 参考地球人均水消耗标准，定月球殖民地人均年水需求，计算总水需求；2. 按三方案分别测算运输总水需求的额外成本 / 工期；3. 分析额外运输对殖民地建设工期的叠加影响。
任务 4：环境影响分析 + 模型优化
思路：定环境评价指标，量化两种运输方式的环境影响，多目标优化模型调整运输方案，实现 “成本 / 工期 - 环境影响” 平衡。
基础模型：生命周期评估（LCA）模型 + 多目标线性规划模型
步骤：1. 选定核心指标（如火箭碳排放、电梯电力消耗 / 石墨烯生产污染）；2. 量化三方案的环境影响值并排序；3. 以 “低环境影响 + 成本 / 工期可控” 为目标，优化混合方案运输配比；4. 验证优化后模型的环境影响降低幅度。
任务 5：致 MCM Agency 单页建议信
思路：基于前 4 项结果，用综合评价模型选最优方案，按信函规范提炼核心建议，附理由 / 风险 / 保障措施。
基础模型：加权综合评价模型（成本 / 工期 / 环境 / 可靠性为评价维度）
步骤：1. 为各评价维度赋权，加权评分选出最优方案；2. 按信函结构撰写（背景→推荐方案→核心理由→风险应对→保障措施）；3. 精简内容，控制在单页内，数据支撑结论。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
%% 程序角函数
function phi_pr = phi_program(t)
%函数参数
t1 = 10;
t2 = 130;
t3 = 150;
fig = pi/60;
if t < t1
phi_pr = pi/2;
else if t < t2
phi_pr = pi/2 + (pi/2 - fig) * ((t-t1)^2/(t2-t1)^2 - 2 * (t-t1)/(t2-t1));
else
phi_pr = fig;
end
end
end
🔗 参考文献
🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：
🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
