数学建模竞赛承诺书

《数学建模竞赛承诺书》由会员分享，可在线阅读，更多相关《数学建模竞赛承诺书（74页珍藏版）》请在装配图网上搜索。

1、2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛承 诺 书我们仔细阅读了全国大学生数学建模竞赛章程和全国大学生数学建模竞赛参赛规则（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛

2、规则的行为，我们将受到严肃处理。我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： D 我们的报名参赛队号为（8位数字组成的编号）： 23068006 所属学校（请填写完整的全名）： 四川建筑职业技术学院 参赛队员 (打印并签名) ：1. 王磊 2. 蔡姗姗 3. 蒋国辉 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)： 黄磊 （论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。如填写错误，论

3、文可能被取消评奖资格。） 日期： 2014 年 9 月 15 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛编 号 专 用 页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：评阅人评分备注全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：储药柜的设计摘要本文针对自动补药药柜的设计进行研究。针对问题一，在只考虑储药柜竖向隔板的最小间距种类，在满足安全送药的四个条件，即侧间距2mm,无并排，无侧翻，无水平旋转下，建立单目标优化模型，并设计区间无重叠聚类算法，实现最少间距种类的求解，由程序得到

4、最少四类列宽的分类，分别为19mm，34mm，46mm，58mm针对问题二，我们将总宽度冗余，与列间距类型数量作为目标，建立双目标规划模型。基于分层求解多目标规划模型方法，我们在问题一得到的4个不同类型的基础上，首先建立冗余权重模型，首先计算出各中药盒宽度在原始4种分类基础上的加权冗余，并按照其加权冗余累积贡献率排序，根据累积贡献率，我们讨论了90%和95%下，根据列宽优化算法，计算出新的列宽分类，经过加权冗余度和列宽类数的分析，我们确定在新增3类情况下的最优解。列宽分别为19mm，22mm，34mm，37mm，46mm，47mm，58mm并且给出相应的药盒编号。针对问题三，我们将平面总冗余度

5、，与行间距类型最小作为目标，在以药柜给定规格为约束条件下，建立双目标规划模型。在问题二的基础上，我们通过对分布分析法，先按照比列均衡的思想确定药柜一行放置76个药槽，在此基础上为了尽量减少平面冗余，我们按照高相近归类方法，得到药柜至少需要26行，并且计算出高大致需要以下9类。34mm，41mm，47mm，54mm，60mm，72mm，85mm，101mm，125mm针对问题四，在药槽长度1.5米的条件下，我们首先计算出每一种药盒在药槽长度方向上能的个数。因此确定同一种要需要的药槽数量。又因为每天仅集中补药一次，所以设计的储药槽个数一次性能放药盒的个数大于该需求量的最大值才能满足。 关键词：双目

6、标规划 区间无重叠聚类 分层法一 问题重述药柜的结构与书柜相似，若干个横向隔板和竖向隔板将储药柜分割成若干个储药槽，横向隔板决定所放药品的高度，竖向隔板决定所放药品的宽度，为了方便使用和保证药品分拣的准确率，防止发药错误，一个储药槽内只能摆放同一种药品，要求药盒与两侧竖向隔板之间、与上下两层横向隔板之间应留2mm的间隙，同时还要求药盒在储药槽内推送过程中不会出现并排重叠、侧翻或水平旋转。为了更好的在实际中运用，在忽略横向和竖向隔板厚度的情况下，建立数学优化模型，给出下面几个问题的解决方案。问题一：因为药盒尺寸规格差异较大，根据提供的数据，设计药柜的竖向隔板间距类型最小种类数的数量和每种类型所对

7、应的药盒规格。问题二：宽度冗余是药盒与两侧竖向隔板之间的间隙超出2mm的部分，当适当增加竖向隔板间距类型的数量可以减少宽度冗余，但增加竖向隔板间距类型会增加储药柜的加工成本，通过对问题一中的最佳设计求解方案，设计出合理的竖向隔板间距类型数量以及每种类型对应的药盒编号，使得总宽度冗余尽可能小，同时也希望间距的类型数量尽可能少。问题三：为了考虑拿药的方便性和补药的便利性，储药柜的尺寸要具有合理性和可行性，规定储药柜的宽度不超过2.5m，高度不超过2m，储药柜允许的最大有效高度为1.5m。药盒与两层横向隔板之间的间隙超过2mm的部分叫做高度冗余，可以得出平面冗余=高度冗余宽度冗余，在问题二中计算结果

8、的基础上，确定储药柜横向隔板间距的类型数量，使得储药柜的总平面余量尽可能地小，且横向隔板间距的类型数量也尽可能地少。问题四：由附件2可得每一种药品编号对应的最大日需求量。已知储药槽的宽度不超过2.5m，有效高度不超过1.5m，长度为1.5m，每天补药仅一次，请计算每一种药品需要的储药槽个数。为了保证药房储药满足需求，计算稀少需要多少个储药柜。二 模型假设1. 假设每次从后端放入的药品都正立平稳放入；2. 假设药盒水平旋转时中心点在一条直线上；3. 假设药盒旋转角度超过90时才为水平旋转；4. 假设每个药槽都有药盒放入；5. 假设一天中仅有的一次药品补给是在药店下班前或者下班后一次性补给完成；三

9、 变量说明：表示竖向隔板的间距；：表示第个型号药盒的长度；：表示第个型号药盒的宽度；：表示第个型号药盒的高度；：表示竖向隔板间距类型数；：表示定义域为的有效区间集合；：表示冗余权重系数；：表示冗余率；：表示各药盒尺寸的频数；：表示药盒尺寸出现的总频次；：表示列宽冗余度；：表示第个药盒放入的药槽可能高度；：表示每个药盒放入对应药槽时的宽度冗余；:表示每个药盒放入对应药槽时的宽度冗余；:表示第个药盒产生的平面冗余；:表示一排横向同类型列的药槽个数；:表示同类型高的在一列纵向中药槽个数；四 模型的建立与求解4.1 问题一的模型建立与求解4.1.1 基于药盒安全推出下的最小列分类规划模型模型分析药盒为

10、了能顺利推送过程，且不出现并排重叠、侧翻或水平旋转， 因此每个药盒存在对应的药槽列宽区间，下面根据三个条件我们分别讨论。 设表示药槽的宽度，,表示药盒的长，宽，高。 (a) 顺利推出根据题目，每个药盒与左右两侧间距2mm，因此，为了能顺利推出，则 (1)(b) 无并排现象为了不发生并排现象，则药槽的宽度不能大于两倍药盒的宽度，如图1所示，因此，药槽宽度和药盒宽度之间满足： (2)(c) 无侧翻现象如图2所示，我们定义当药盒在药槽内侧倒至药槽内时称为侧翻。考虑药盒在侧翻过程中，横向最大距离为宽与高的对角线，因此，为避免侧翻，则药槽的宽度应该大于此对角线长度，即： (3) (d) 无水平旋转现象如

11、图3所示，我们定义当药盒在药槽内平面旋转90度时为水平旋转。同样考虑药盒在水平旋转过程中，横向最大距离为宽与长的对角线，因此，为避免水平旋转，则药槽的宽度应该大于此对角线长度，即： (4）图1图2图3模型建立问题一即在满足以上四条的情况下，计算最小列宽分类，我们设为药槽按照列宽的分类数，根据模型分析，建立最小列宽分类规划模型: (5) () （6）4.1.2 基于区间无重叠下最小聚类法的模型求解要求解4.1.1中的模型，我们首先根据约束条件，根据附表1中的原始数据算出每个药盒的宽度容许区间。以每个药盒尺寸的第一个区间为例，如下表：（程序见附录1）表1.药盒的列宽容许度区间表宽度有效区间宽度有效

12、区间宽度有效区间宽度有效区间宽度有效区间1012,20)2022,40)3032,60)4042,80)5052,82)1113,22)2123,42)3133,43.8)4143,58)5153,72.8)1214,24)2224,38.8)3234,51.2)4244,60)5254,73.5)为了将所有药盒用最少的药槽规格来放置，等价于对个区间，我们寻找个区间，使得这个区间之间交集为空，且这个区间每一个都至少完全属于原始区间中的某一个。区间无重叠聚类算法第一步，将所有区间，按照区间下限从小到大排列，记排序好的区间为第二步，从第一个区间开始,比对的上限与的下限，若当时，则为单独一类，并从分

13、析中暂时剔除，对继续聚类当时，交集为，则将代替,，对继续聚类。第三步，重复第二步，直至所有原始区间聚类完毕。聚类过程示意图如图4所示：图4区间无重叠聚类示意图按照上述聚类过程，显然最后得到的个区间相互间无重叠，且每个区间一定完全包含于原始的某个区间中，即所有的药盒一定能放置于某个聚类后的药槽中,根据算法编制程序见附录2。最后聚类得到的区间见表2表2：规格聚类分析表规格种类序号聚类区间119,20）234,34.9857113690718)346,46.6690475583121)458,63.6396103067893)考虑到空间节约，药槽宽度取每个区间下限即可，即最少的药槽列宽规格为19mm

14、,34mm，46mm，58mm每个规格下可放置的药品规格如下表:表3：药盒宽度的最佳取值表药槽规格D/mm对应的药盒规格宽度最佳取值范围d/mm191017341832463344584556所以综上所述，竖向隔板间距类型最少的储药规格有4种，每种类型所对应的药盒规格如上表。模型二的建立(列宽冗余双目标规划)4.2.1模型分析与建立列宽对于超过规定尺寸以外的距离，称为宽度冗余。根据题目，列宽冗余的计算公式为： （7）整个药槽的总列宽冗余为问题二即在列分类较少的情况下使得总列宽冗余最小。将列宽冗余的最小作为目标，我们在模型一的基础上建立列宽冗余双目标规划模型如下： （8）4.2.2 基于分层法求

15、解双目标规划由于模型二是双目标规划，我们根据分层法进行求解，将冗余度尽可能小作为主要目标，先求解列分类较少这一目标。这一步我们直接应用问题一的结论，在此基础上进行冗余度最小的求解。为了减少冗余度，我们首先将问题一结论中放置方案的每个药盒的冗余度计算出来，见表4(程序见附件3)表4：问题一结论基础上每个药盒的冗余度表药品编号药品规格d/mm药槽规格D/mm冗余度/mm6691019777410197135210197147110197 为下面说明方便，我们定义： 冗余权重：将同宽的药盒归类，考虑每一类在总药盒数中的比例，即 (9) 分类加权冗余度：同宽药盒的冗余度乘以冗余权重，即 (10) 分权

16、贡献率： 将分类加权冗余度求和，考虑每一类在总加权冗余的比列，即 (11)在此基础上我们计算出分类加权冗余度表，并按升序排列，加权冗余度和分权贡献率的具体值如下表5（程序见附录4和附录5）表5：各种列宽加权冗余权度和分权贡献率32001700540.1042209480.000144248550.3126628450.0004327744因此，要最尽量减少冗余度，我们首要减少在加权冗余度较高的那些列。即对此类列增加相应规格的药槽。我们取0.9作为基准，和表5反序，从大到小排列，认为中的各个药盒，对宽度冗余和竖向隔板间距数量有较大的影响。因此我们对此考虑优化。基于问题一基础上合并优化列宽冗余度步

17、骤第一步：从列分类中找到最大的开始，单独为其设置一个无冗余的规格，同时在此规格里，在其前面的药盒规格同样可以放入这个规格。第二步：从剩下的列中重复第一步，直至90%之前的列宽都放入新设置的规格中。根据上述步骤，我们很容易找到在90%的基准下，产生7个竖向隔板类型数时，分别是：19mm，22mm，34mm，37mm，46mm，47mm，58mm。每种药盒所对应的最佳宽度范围如下表6：表6：冗余度最佳取值范围表竖向隔板间距单位（mm）对应的药盒规格宽度的最佳取值范围单位（mm）1910，172218，203421，323733，354636，4447455846，56用EXCEL将7种不同的隔板间

18、距分别求出对应的编号如表7（全部数据见附件7）表7：19mm对应的药品编号（部分）药品编号药品编号药品编号药品编号669471197129719086147687在新的分列下，加权冗余度和分权贡献率如表8：表8：新的各种列宽加权冗余权度和分权贡献率17001800540.1042209480.0002550.3126628450.0006灵敏度分析，我们适当修改选取比例由90%变为95%，我们取0.95作为基准，和表5反序，从大到小排列，认为中的各个药盒，对宽度冗余和竖向隔板间距数量有较大的影响。因此我们对此考虑优化。同理计算出一个新冗余度，如表9表9：冗余度的最佳取值范围竖向隔板间距单位（m

19、m）对应的药盒规格宽度的最佳取值范围单位（mm）1910,172218,202721,253426,323733,354636,4447454946,475848,56对比分析减少90%与95%时，冗余度与隔板类型的差别，如表10。表10：隔板数量与加权冗余度比较合并累积贡献度 隔板数量 加权冗余度90%7205.395%9367.3原始4722.58从表10中看到，我们以设计的竖向隔板宽度在90%的基准下，产生7个竖向隔板类型数时，冗余度减少与隔板类型较优，分别是：19mm，22mm，34mm，37mm，46mm，47mm，58mm4.3 问题三的模型建立与求解4.3.1 平面冗余度最小多目

20、标规划模型模型的分析问题二我们已经求得7个最优列宽分类，在此基础上考虑高度上的冗余。记表示可能的高度，其中根据题意，首先得到高度冗余计算公式 （12） 表示第个药盒放入的药槽可能高度。表示每个药盒放入对应药槽时的宽度冗余。因此，每个药盒产生的平面冗余为 （13）总平面冗余为 （14）同时根据，根据题意，药柜的设计要满足药柜的宽度和高度的要求，同时要将1919种药品放入柜中，因此满足一下三个约束条件。横向约束：设每类列宽在2.5米规格的药柜里， 表示一排横向同类型列的药槽个数，因此有 （15）纵向约束：同时，高度不能超过1.5米，因此有 （16）其中表示同类型高的在一列纵向中药槽个数。药品种类约

21、束： (17)模型的建立根据上述分析，在冗余度最小的情况下，同时兼顾横向隔板类型最小，因此建立双目标规划模型如下 目标： (18) (19)模型的求解模型也属于多目标优化，对此我们将减少隔板类型作为主要目标，同时兼顾平面冗余度。由于模型在平面横向，纵向两方向都存在未知量，因此我们可以先将列项优先考虑，然后再考虑横向隔板划分。首先我们，在问题二基础上统计7类中，每一类所包含的药品的高度分布表，（程序7）得到表11表11：高度分布表列宽高度282930313222004812342221283700000并且统计出按列每一类的包含的药的数量如表12表12列19223437464758包含药品数28

22、642766912222054141因为药柜设计时为横列矩形格子，所以，在考虑的个数时，应当尽可能满足 ， (20)因此根据表13可算出，之间的比例关系大致为表13：的比例关系表比例关系5.297.912.42.34.112.6 根据约束条件，为了节约空间，尽可能达到2500，并且药槽列宽大的可以放置部分药盒列宽较小药盒，而反过来不行，因此，根据此原则，上述比例适当修正可以得到表14表14：对应的个数表个数1117285726此时，长度上满足 (21)根据列的个数确定，我们估算行的个数。通过的数量与的比值我们得到，横向隔板大致数量。表15：对应的的数量表列的类型1922343746475826

23、25.123.824.431.4262723.5从上面数据中可以看出，数据越小表明此类格子行上比较空闲，例如34列宽的药槽，在药柜中按照原始药盒的放置会有较多剩余。因此可以考虑将22中部分放入34中，同时将19中部分放入22中达到平衡，同理46，47中部分可以放入58中。还可以估计上述的平均值为25.4,因此横向隔板的数量为26。此时也满足条件约束 (22)最后，为了尽量控制平面冗余，在实际设计时，同行的高度需要尽可能的相等，因此，我们根据已经确定好的一行76个药槽，对高度进行划分。我们可以将所有药盒按照高度排列，同时考虑按列宽分类统计。通过程序（见附录8）算出76节点处的高度，为每一行高度的

24、基本值。36 39 43 46 48 51 53 57 62 63 64 67 68 69 71 72 73 74 75 77 78 82 83 87 102 127计算可知该基准值值和大于1500，分析发现其中部分为最后个别高度所限制，所以可以将该药品放入下一行中，从而调节该行高度，计算出高大致需要以下9类。34mm，41mm，47mm，54mm，60mm，72mm，85mm，101mm，125mm4.4 问题4的模型建立与求解4.4.1 最小槽数规划模型模型分析：设为不同药盒的长度，对应的日需求量为，在每天补药一次的情况下，保证药房储药满足的需求。首先找出1.5m长的药槽每一个槽最多放多少

25、个药盒，设计出个药槽，使得一次性能放此药盒的个数必须要大于总需求量的最大需求量，建立最小槽数模型找出满足条件最小的储药槽个数。模型建立如下： 目标： （23） (24)4.4.2 模型的求解：根据最小槽数规划模型，分别找出每一种药品在储药柜长度方向上最多能放的个数，用MATLAB编程得出各个药品对应的最小储药槽个数，如表16（全部数据见附录8，程序见附录第四题程序6）表16：不同药品对应的药槽个数药品编号药槽个数药品编号药槽个数1202212591251312091251211789187854.4.3模型的建立药店药品的需求量能够满足第一天在销售中不补给，则需在第二天在销售药品之前补药一次。

26、假设每个药槽都放有药盒，则需储药柜最少个数个数目标：(进一取整)同时应满足 （25）模型的求解求每种药盒装入药槽中所需要的药槽个数，在EXCEL中用ROUNDUP命令，得到进1取整后的个数，再求出药槽面积乘以该槽的个数，对所求乘积进行求和，再对得到总和除以药柜最大面积，从而得到最少的药柜数为2个。五 模型的评价与推广优点：在问题一中通过题目已知条件，建立的最小列宽分类规划模型方便有效的找出了不同型号对应的列宽容许度的范围，区间无重叠聚类算法方便的找出了有共同区域的区间，简单的剔除了独立区间。在问题二中建立的列宽冗余度双目标规划模型和分层法，根据分层法进行求解，将冗余度尽可能小作为主要目标，先求

27、解列分类较少这一目标。这一步我们直接应用问题一的结论，在此基础上进行冗余度最小的求解。缺点：最后找出的是一个区间，达不到是一个数的目的，我们根据累计贡献度的大小，将一些有效的数据剔除掉了，从而在所剩下的数据中找出最大值来作为所要求得值。参考文献1张秀兰，林峰，数学建模与实验，北京：化学工业出版社，20132周品，赵新芬，MATLAB数理统计分析，北京：国防工业出版社，20093任玉杰，数值分析及MATLAB实现，北京：高等出版社，20074丁世飞，靲奉祥，赵相伟，现代数据分析与信息模式识别，北京：科学出版社，2012附录附录1：function A=qujian(B) %求每一个药品的容许列区

28、间m,n=size(B);for i=1:m k=B(i,4); %宽 c=B(i,2); %长 g=B(i,3); %高 dkg=sqrt(k2+g2); %宽高对角线 dck=sqrt(c2+k2); %宽长对角线 A(i,1)=B(i,1); %编号 A(i,2)=k+4;%下限 A(i,3)=min(2*k,dkg,dck);%上限End附录2： function K=julei(B)%K 类 和具体编号m,n=size(B);C=sortrows(B,2);K=;t=1;Kt,2=;for i=1:m-1 if C(i,3)=C(i+1,2) Kt,1=C(i,2),C(i,3);

29、Kt,2=Kt,2,C(i,1); t=t+1; Kt,2=; else C(i+1,3)=min(C(i,3),C(i+1,3); Kt,1=C(i+1,2),C(i,3); Kt,2=Kt,2,C(i,1); endend 附录3：求冗余function A=rongyu(B,C)m,n=size(B)t=1;for i=1:m xia=min(Bi,1); BH=Bi,2; m1,n1=size(BH); for j=1:n1 A(t,1)=BH(j); A(t,2)=C(C(:,1)=BH(j),4); A(t,3)=xia; A(t,4)=xia-A(t,2)-2; t=t+1; e

30、ndend附录4：求冗余权重系数function dd,d=rl(B)m,n=size(B);d=tabulate(B(:,2);d=d(10:end,:); %累计贡献率数据dd=sortrows(d,3);附录5：程序3：求分类加权冗余度function B = jryl( A )%UNTITLED5 Summary of this function goes here% Detailed explanation goes herem,n=size(A); for i=1:m if A(i,1)=10 B(i,2)=(19-A(i,1)-2)*A(i,3); B(i,1)=A(i,1);

31、elseif A(i,1)=18 B(i,2)=(34-A(i,1)-2)*A(i,3); B(i,1)=A(i,1); elseif A(i,1)=33 B(i,2)=(46-A(i,1)-2)*A(i,3); B(i,1)=A(i,1); elseif A(i,1)=45 B(i,2)=(58-A(i,1)-2)*A(i,3); B(i,1)=A(i,1); endendend附件6：function n=cs(x)%UNTITLED2 Summary of this function goes here% Detailed explanation goes heren=x(:,3)./(

32、1500./x(:,2) end附件7：function c,JUG,R=lkjulei(A,B) %A表示原始数据，B表示列宽类别,分类，构造按列的高度统计表程序m,n=size(A);m1,n1=size(B);for i=1:m p=0; t=1; while p=0 if A(i,4)=B(t)-2 b=B(t); R(i,1)=A(i,1); R(i,2)=A(i,4); R(i,3)=A(i,3); R(i,4)=b; p=1; else t=t+1; end endendfor i=1:n1JUGi,1=R(R(:,4)=B(1,i),3);endfor i=1:7 a=JUGi

33、,1; b=tabulate(a); b=b(b(:,2)=0,:); m,n=size(b); for j=1:m c(i,b(j)=b(j,2); endendc=c(:,28:end);c=c;28:125;c=B;0,c;附件8：function t=gfl(C)%高分类程序m,n=size(C);t=0;i=2;while i99 a=a+C(1:7,i); bb=sum(a.*C(1:7,1); if sum(a.*C(1:7,1)=2500 i=i+1; else t=t+1; g(t)=C(8,i-1); p=0; endendEnd附录7：药槽规格编号药槽规格编号药槽规格编号

34、药槽规格编号药槽规格编号药槽规格编号药槽规格编号药槽规格19419927224222707221430341053458034191819928224822712221432341063458234192519934225022713221433341103458334193419936225222714221437341143458634196119950225722733221444341193458734196219953226822735221450341243459034196719954227022737221451341273459234198019962227122742221

35、452341343459434198419971227522745221453341373459734198719975227822753221456341443460434199119990227922758221457341463460534199319100422103227612214583416434610341997191012221082276522146034166346163419991910162211322766221461341743461834191071910182211522769221463341753462134191111910222211622770221

36、472341783462534191121910232211822771221473341793462634191171910302212122779221476341923462734191201910322212522786221477341933463234191221910492212622787221483341943463534191231910512213022788221491341953464434191281910532213122790221507342133465134191411910692213222791221509342183465234191511910702

37、213322792221510342193465334191681910712213522797221511342223465434191771910722213622798221512342273465634191841910762214022815221524342343465934191851910792214522816221525342373466134191961910802214722823221530342393466334191971910812216322826221538342463466434191991910822216522831221546342473466734

38、192301910832216922832221550342483467034192411910852218622838221554342493467534192521910922219822846221556342503467634192531910972220322848221571342513467734192541911002220522849221573342593468134192551911112220922852221574342673468234192691911322221022861221584342713468934192741911332221422869221590

39、342813470534192781911352221522877221600342823470634192871911522221622878221602342843470834192981911532221722886221608342863471034193031911692222122910221610342893471534193081911712222522911221614342903471634193091911722222622912221617342913472034193101911732222822913221620342933472134193121911762223

40、322942221624342953472234193171911772223622943221626342973472634193181911792224022967221628343013472734193321911852224422969221630343053472834193331911882226022977221631343113472934193341911952226222987221632343143473034193351912002226322998221636343153473234193481912042226422999221637343223473834193

41、541912092226522100122164334326347403419360191212222682210022216443432734741341936119125622270221009221648343293474634193711912582227222101922165034331347483419372191272222752210202216513433734751341938419127822277221027221653343383475234193921912792227922102922165634339347543419396191290222802210332

42、216613434334756341939819129122283221036221664343493475734194051912922228522105222166534352347623419406191293222882210552216993435334764341941219129622292221059221701343563476734194241912972229922106022170234358347683419434191298223022210622217033435934776341945619130022304221065221707343643477734194

43、611913022231322106722171134365347783419471191307223192210742217123436734781341947219132122320221087221718343693478234194761913222232422108822171934370347833419505191333223252210952217203437334793341951219133522336221099221725343743479534195151913362234022110322172934377347963419518191343223422211042

44、2173134378348023419520191352223442211162217363437934803341952119135322345221118221737343803480434195251913642234722111922173834381348093419527191367223512211202217393438234810341953919136922357221122221741343853481134195571913702236222112322174934386348123419570191402223632211252217503438734813341957119142322366221126221758343913482734195721914242236822113122175934393348293419576191439223902211422217603440734837341959619144122394221146221768