20242017赛季nba赛程 NBA赛程安排的利弊及找出其安排方法为研究对象

关于第三个问题,通过对同赛区不同赛区赛程的分析,我们发现了一个规律:同赛区15支球队三四场比赛的对手平均实力基本保持平衡。 据此,三场比赛的选拔方法为:选拔时,同赛区的15支球队基本符合上述规则,每支球队与不同赛区的两支球队进行三场比赛。 每队打3场比赛的比赛场数应等于12场。 在满足上述条件的同时,选拔还应与所选团队之间的赛程保持一致,并以得到的规则为目标,建立非线性0-1规划模型,并使用lingo编程来解决,从而实现该方法。 ,结果显示在模型解中。 通过比较解出的排列与题中给出的实际排列的一致性20242017赛季nba赛程,表明该方法与题中给出的方法较为接近。 定义对手的实力、有利比赛的次数和有利比赛的程度作为评价选择方法的标准,从而对该方法进行综合评价。 有关详细信息,请参阅模型解决方案。 从保持各队有利比赛数量均衡的角度出发,我们给出了我们认为合适的选择方法,并按照上述标准进行了评估。 详情请参阅文本。 关键词:“目标---手段”分析法、层次分析法、极端误差处理、模糊决策、0-1 NBA是全世界篮球迷最喜爱的赛事之一,姚易加盟后,他更加受到中国粉丝的喜爱。 NBA共有30支球队,西部联盟和东部联盟各有15支球队。 大致按照地理位置,西部分为西南、西北、太平洋3个区,东部分为东南、中部、大西洋3个区,每个区5支球队。

2008~2009新赛季,常规赛从2008年10月29日(北京时间)持续到2009年10月16日。这五个月里,总共进行了1230场比赛,每支球队要打82场比赛。 对于NBA这样的大型赛事来说,制定一个对每支球队尽可能公平的完整赛程是一件非常复杂的事情。 赛程的安排对于球队的表现和战绩都有一定的影响。 我经常在报纸和期刊上读到它。 球员、教练和媒体对赛程的投诉或评论。 本题主要需要运用数学建模的方法对现有的赛程进行定量分析和评估:1)为了分析某支球队的赛程优劣,你认为应该考虑哪些因素,并根据这些因素因素,时间表将转换为数字格式,便于数学处理,并给出评估时间表优劣的量化指标。 2)根据1)的结果计算分析姚明加盟的火箭队赛程的利弊,找出30支球队中哪支球队对赛程最有利和最不利。 3)分析赛程,可以发现各队与同区各队各打4场比赛(主客场各2场),与异区球队各打2场比赛(主客场各1场),并进行比赛同区和异区各队各进行1场比赛。 每支球队都有打 4 场比赛的方法。 这个方法如何实现20242017赛季nba赛程,给出对该方法的评价,也可以给出一个你认为合适的方法。 问题分析题中已经给出了2007年30支NBA球队的得分。 根据对2007年30支球队分布、赛区排名以及新赛季各球队赛程具体安排的研究,我们分析如下:问题。

问题一:编制一份对各队尽可能公平的完整赛程表是一件非常复杂的事情,因为赛程安排对球队的表现和战绩有一定的影响,所以赛程表的利弊应该分析考虑因素比如各队比赛间隔时间、主客场比赛时间、是否进行跨区比赛、比赛具体时间、对手实力等因素。 如果一支球队每场比赛的时间间隔太短,球员的体力无法完全恢复,这将直接影响球员在下一场比赛中能力的发挥。 因此,合理的日程安排应该保证每个团队之间的间隔时间尽可能大,并且团队之间的时间尽可能平衡。 )在每场比赛中,球队的知名度、对场地的适应能力等因素都会影响球员能力的发挥。 主场比赛的球队一般更受欢迎,对场地的适应能力也更强,因此更有利于球员能力的发挥,而客场比赛则相反。 。 3)美国国土面积广阔,各区、各部门之间的距离都比较远。 如果选手进行跨赛区比赛,在飞行过程中会消耗大量的体力,因此跨赛区比赛不利于选手能力的发挥。 4)每场比赛的时间一般安排在1-12点之间,但每场比赛的具体时间有所不同。 一天之内身体的兴奋时间和疲劳时间是有一定规律的。 对于普通人来说,下午2-5点和7-11点是身体的兴奋时间,其余时间都是疲惫时间,所以比赛的具体时间安排也是影响选手能力的重要因素。 5)各队整体实力不同。 两支球队的实力差距将会在一定程度上影响比赛的结果。

关于问题二:在问题一的研究基础上,分析一下火箭队新赛季82场比赛赛程的整体有利度。 其次,还要考虑每个月的具体利好,因为每个月的82场比赛,场数、主客场情况、是否跨地区、比赛间隔、比赛时间、对手实力等都不同。 火箭队每月赛程的具体优劣势能够更好的体现火箭队新赛季战绩的具体情况。 。 基于问题1中各队赛程优劣的研究,我们进行综合处理,然后进行比较,找出对30支球队最有利和最不利的赛程。 关于问题三:研究新赛季赛程的具体情况可以发现,每支球队与10支球队中的4支不同区的球队有3场比赛(其余2区各2场)。 其余球队将进行4场比赛。 根据赛程,找出3场比赛中有利的比赛场数、每场比赛的有利程度等进行研究分析,找出影响各队选择球队打3场比赛的主要因素。 ,由此我们可以推导出同赛区不同区球队的比赛中选择球队的方法并验证该方法,然后利用这15支球队的对手的平均实力、每场比赛的有利比赛数,并从利益平衡等方面评价该方法的可行性。 最后,基于对赛程的研究,我们找到了更适合三场比赛的球队选拔方法,并验证了该方法。 每场比赛的赛程对一线队有利的程度; 球队实力与当前对手实力差值对应的标准值; 球队第一场比赛与第一场比赛之间的时间间隔; 5.1 问题1 5.1.1 模型的准备和分析。 部分分析。 赛程在一定程度上影响了球队的表现。 如果赛程对某个团队有利,那么该团队的成绩就会相应提高; 如果赛程对某个团队有利,那么该团队的表现就会相应提高。 如果不利,就会降低团队应达到的绩效。

赛程中的主要影响因素是比赛时间、比赛场地的主客场比赛、对手的实力以及两个比赛场地之间的距离。 因此,从这四个方向进行分析。 首先细化到各参赛队的每场比赛,建立综合评价模型。 然后将一支球队每场比赛的评价结果​​相加,得到该球队的82场比赛。 赛程有其优点和缺点,同样我们可以得到赛程对每支球队的影响。 时间间隔:由于NBA是一项大型赛事,参赛球队众多,因此比赛日程非常紧凑。 某支球队在有限时间内两场比赛的间隔时间越长,球队休息和调整状态的时间就越多。 时间越长,对于团队的安排就越好。 通过观察附录1,我们发现每支球队两场比赛的间隔时间一般为1天,且时间间隔较短。 同时,比赛处于不同的时间段,因此时间被指定为小时。 各队当前比赛的时间间隔减去上一场比赛的时间就是时间间隔,可以描述为球队开始比赛时所获得的休息时间。 比赛时期是从人体生物学的角度来考虑的。 一天24小时中,14:00至17:00是人体细胞最活跃的时间段。 这段时间人最兴奋,容易处于兴奋状态,有利于参加各种体育运动。 活动; 19:00至22:00是人体细胞最不活跃的时段,兴奋程度略低于14:00至17:00,也可以在体育活动中表现良好; 23:00以后,人体细胞进入休眠状态,兴奋开始进入。 24小时最低点,不适合参加各种体育活动。

因此20242017赛季nba赛程,比赛的具体时间也与球队的表现有关。 如果队伍恰好在活跃细胞期间参加比赛,那么队伍的表现就会越好甚至表现异常。 如果球队在休眠细胞期间参加比赛,可能会出现表现异常的情况。 问题中给出的比赛时间为北京时间。 由于比赛在美国举行,判断比赛时间是否处于人体细胞活跃期,需要将北京时间转换为美国时间。 据了解,中国与美国的时差为12小时。 以此为标准换算并获取比赛的美国时间。 基于以上两方面的分析,我们明确从两场比赛的间隔时间和比赛的具体时间两个方面来考虑赛程对参赛球队的影响。 比赛过程中,如果球队在主场比赛,由于当地优势,不需要适应新的场地或气候差异。 适应时间减少,球队可以集中精力训练和备战。 同时,球队得到更多的支持,相应的人气也远高于客场比赛的球队,有利于实力的展示,甚至超水平的表现。 比如打客场,各种情况你都会不熟悉,需要一一适应,知名度也会比较低。 因此,当比赛在客场时,对于球队来说是不利的; 当比赛是主场时,这对球队有利。 对手的实力是众所周知的。 与强队交手时,对手会在一定程度上失去动力,一开始就被对手压制。 同时,因为自身实力弱小,无法摆脱对方的压制,所以在战斗中,他们的实力会越来越差,原本的实力就无法发挥出来。 因此,安排了实力强劲的对手进行比赛。 这样的安排对他们来说并不好,他们将无法与弱小的对手竞争。 这种安排在比赛时是有利的。

由于每支球队在整个赛程中与美国所有NBA球队(除本队外)有2个数据点,因此我们首先采用“目标---手段”分析方法进行定性分析,以获得能够反映球队表现的具体指标。的力量。 然后进行层次分析,得到各指标的权重。 最后,利用得到的权重对归一化数据进行加权求和,量化强度的模糊概念。 “目标---手段”分析方法 1.构建分析图。 附录2中数据给出了很多指标,指标之间存在一定程度的交叉性。 为了找到能够反映实力的独立指标,采用目标-手段分析方法,系统地制定所要达到的目标——判断对手的实力和所需的手段,得到层次分明的层次目标体系,相互联系并逐渐具体化。 采用这种分析方法的目的是为了获得达到判断对手实力的目的所需要的手段,即能够体现实力的因素。 因此,判断对手的实力是首要目标。 众所周知,在现实生活中,成功是实力的最好体现,而对于体育运动员来说,则是比赛的胜利; 得分反映球队的进攻能力,失分则反映球队的防守能力。 两者的结合体现了球队的防守能力。 因此球队的整体实力被定义为实现一级目标的一级手段,即二级目标。附录2给出了球队的胜负情况、胜率、主场战绩、客场战绩、分区战绩、参赛球队各场比赛的分区战绩。 这些情况可以反映球队的胜负情况。 主场战绩和客场战绩相结合。 这是所有比赛的胜负情况。 分区战绩和分区战绩的结合也是所有比赛的胜负情况。 只是为了展示不同方面的结果,并从不同的方向来组织数据。

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