本人，笔记作者，山东大学数学与应用数学专业，获得2022年全国大学生数学建模竞赛本科组特等奖北太天元数模之星奖、北太天元校园大使奖。从2022年初开始整理这份笔记，边学新知识边整理，最后一次更新于2023年8月15日。写本文的目的是分享之前学习数学建模时整理的笔记，供需要的同学查看、使用。
下面就笔记相关事项进行较为详细的介绍。
由于获取人数较多，把获取方式提到最前面。
原创不易，NON-FREE，如需笔记请后台私信我或者加我w（主页“一句话介绍”）～
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①基于局部最优模型的无人机位置调整策略与仿真定位_比赛提交原版.pdf
②基于局部最优模型的无人机位置调整策略与仿真定位_韩**_发表.pdf
③数学建模大讲堂报告.pdf
④python_matplotlib：几份matlibplot库的小册子，全部pdf超清版，方便快速查找Python画图不同格式对应的代码。
⑤PythonDataScienceHandbook：电子书与Jupyter代码笔记。
笔记精彩多多，以下仅举部分。
略。
略。
熟悉Jupyter的同学请忽略本节内容。
笔记是在Jupyter环境下使用Markdown与Python整理。推荐在Pycharm Professional 或 VS Code中打开使用该笔记，响应快。Jupyter的Web端每次打开，由于笔记规模较大，Markdown语法需要一段时间（10min左右）才能全部完成编译，Pycharm由于本地有缓存，不需要每次打开都编译。
需要注意的是：PyCharm官网有两个版本，Community Edition与Professional版，前者仅支持Jupyter预览，后者PyCharm Professional才可以编辑笔记。所以，请大家使用Pycharm Professional 或 VS Code打开该笔记。
使用Pycharm打开编辑该笔记仅需要如下四步：
后面会详细介绍每一步如何进行。
首先展示笔记Note.ipynb在Pycharm Professional、Web端Jupyterlab与Jupyter notebook打开效果图。
建议安装Python3.7版本，因为cvxpy库仅支持3.7版本。Python3.7.9安装包（Windows 64位，3.7版本可安装的最新版为Python3.7.9）我放在了cvxpy_install文件夹，打开安装，安装步骤如下，注意几个勾选
Jupyter Notebook是一个Web应用程序，允许您创建和共享包含实时代码，方程，可视化和说明文本的文档。个人认为，使用Jupyter整理数学建模笔记是非常方便的，用Markdown写数模知识，用Python写代码。下面介绍Jupyter的安装：
Pycharm是JetBrains公司为专业开发者提供的PythonIDE，简单来说就是个十分专业的Python编辑器。上文提到过，建议用PyCharm Professional打开使用笔记。
Pycharm Professional官网下载安装即可。通过学生邮箱注册账号可以免费使用。安装时记得勾选 Add"Open Folder as Project"。
安装完毕后，即可通过如下图所示的方式打开使用笔记。
首先关联编译器Python与编辑器Pycharm，如下图操作（完成这一步后，即可编译.py文件）：
其次，配置Jupyter。一般关联完编译器Python与编辑器Pycharm后，下图所示的Jupyter配置是默认的，如果没有默认，请如下图操作：
完成以上步骤，笔记就可以在Pycharm中丝滑使用了。笔记中的代码涉及众多Python第三方库，缺啥安装啥。安装步骤见下面一节"常见库的安装"。
本数学建模笔记所有代码均可在Python3.7下运行，版本过新或过旧可能导致代码运行出错（该情况很少发生）。如若代码报错，请首先检查是否导入的库没有安装，比如，第一章的Sudoku求解与第十四章的Gurobi，均用到了gurobipy库。
Gurobi是一个用于求解数值规划问题的求解器。它能够用于求解线性规划、二次规划、二次约束规划、混合整数线性规划、解混合整数二次规划以及混合整数二次约束规划的问题。与其他的求解器相比，Gurobi所能求解的基准问题更多，而且求解的速度更快。使用学生邮箱可免费安装使用，安装使用可参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/212191049. 同一问题使用cvxpy库一般也可以解决。
cvxpy与MATLAB中cvx的工具库类似，用于求解凸优化问题。cvx与cvxpy都是由CIT的Stephen Boyd教授课题组开发的。cvx是用于MATLAB的库，cvxpy是用于Python的库。在解凸优化问题，尤其是线性规划问题中，cvxpy库是十分常用的。但是，cvxpy库的安装是一个很麻烦的过程，它不支持在线安装。网上有很多关于cvxpy库安装的各种报错信息的处理方式。
cvxpy库所依赖的工具库有很多, 有NumPy+mkl, SciPy, cvxopt, scs, ecos, fastcache和osqp等等。Python官方工具库下载地址Archived: Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke (uci.edu)，下载安装的时候一定要注意工具库版本要与python版本一致。
需要注意的是：
不过这些大家不用担心，按照我下面写的三步就能安装成功，以系统为Windows 64位+Python 3.7的计算机为例。
Step1：Python版本改为Python3.7.9（目前官网能下载的3.7版本最高应该是3.7.9，安装包我放在了文件夹"cvxpy_install"里面了）
Step2：在命令提示符输入下面命令安装cvxpy库。此外还有两个cvxpy依赖的工具库需要手动安装，见Step3.
Step3：将文件夹"cvxpy_install"里面的"cvxopt-1.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl"与"numpy-1.21.6+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl"复制到自己电脑python\Lib\site-packages目录下，在命令提示符（注意命令提示符路径需要与两个安装包所在文件夹路径一致，否则提示文件不存在。可通过命令"cd+绝对路径"调换命令提示符路径，例如"cd D:python\Lib\site-packages"）输入下面命令安装即可。
Step4：在Python环境下输入下面代码检查是否安装成功。
如果输出显示有'GLPK_MI'就算安装成功了。下面是我电脑输出的结果。
除gurobipy、cvxpy，其余库的安装，在命令提示符输入"pip install+库名"即可安装。例如安装matplotlib库，只需在命令提示符输入下面命令：
