2023年MathorCup高校数学建模挑战赛赛题浅析
作为国赛美赛之下算是最热门也是最有含金量之一的数学建模比赛，大家可以取得一个满意的成绩，无疑是对自身大学履历加上了不可忽视的一笔。作为已经毕业且上岸，并且选的运筹学与控制论方向的数学研究生，对MathorCup这种数据分析与优化的题目看着倍加亲切，下面整体看一下这些题目，分析一下各题的难点与解决方案，希望可以给大家的选题提供帮助。后续还会针对每道题详细分析一下，提出自己的一些见解，希望可以帮助大家拿到一个好成绩！
首先是A题，首先看背景的时候，一看信贷放款的，还以为和20年国赛C题那道银行放贷一样的题目，结果看完发现，只是背景相同而已，相比与国赛题需要自己确定放款阈值，这道题无疑要简单很多，其实当我们看完所有的四道题后就会发现，A题的背景是最简单且容易理解的，且明显模型也是最容易建立的，甚至可以说第一问的解决可以直接编个循环程序直接对每一个信用评分卡的每一个阈值计算收入，比较大小即可（当然这样做是不行的哈，只是举一下例子说明比较简单，因为后续还要转化为QUBO模型）问题的关键就在于将一个优化模型转化为QUBO模型，这其实就看每一组的学习新知识能力了，模型其实大家建的应该差不多，关键就在于谁能从文献中学会这个转化。当然转化的前提是需要先把模型给建立出来，后续我会将三问的模型建立的细节分享给大家，其中针对模型建立中决策变量的选取和考虑后续要转化为QUBO模型，优化模型怎么建立并调整会详细讨论一下。
对于B题，应该算是四道题中背景最为复杂的一道了，因此选这道题的人应该不多，竞争力应该会小一点，但这道题背景的知识较多，需要细心整理背景中提到的各种运行模型介绍，需要大家将问题抽象成模型的能力较强，但这道题并不想其表现的那么难，尤其是当你能仔细耐心的分析完所有背景知识，可以将其转化为数学语言后，因为题目的要求非常明确，目标函数已经告诉我们，针对背景建立约束条件即可。这里看问题其实就有一个细节，这是一个多目标的优化，对于多目标优化，通常的解决办法就是将多个目标分步优化，或者将优化目标转化为约束条件等等很多方法，其都是各有优劣的，选择合适的且自己最熟悉的方法才能最好的展现自己的能力，后续我会慢慢分析问题背景，详细说明一下问题背景抽象成约束条件的过程，希望能为选B题的同学提供一些帮助。
对于C题，应该是四道题中问题背景最简单的一道题，但是，问题较为复杂，其中最主要的就是资源分配的问题，这道题可以参考国赛中优化资源分配问题--交巡警平台的设置问题，当然我们要参考这道题，肯定要看全国优秀论文，千万别随便一百度就拿来一篇开始看，参差不齐的质量不仅会限制我们的思路发展还会给我们引导到一个错误的方向（优秀论文如果大家不好寻找下载的话，后续我可以帮大家找一下分享给大家）。其实本题虽然着重点在后几问的资源分配问题上，但前期的准备工作也是尤为重要的，我们整道题的解决所需要的数据都是来源我们第一问的预测，可以而知，第一问预测的结果好坏直接决定了我们论文的质量。第一问千万不要拿个模型就给数据带进去然后预测后30天的数，要让评委看到我们在准备工作上做的功夫，其中很明显的一点，电商物流这东西和特定的季节和特定的时间是有关联的（双11那快递量肯定大，用双11的量来预测一月的数据那明显不可取），因此首先要做的就是数据处理，数据如何利用是第一问的关键，明确数据利用的思路，再去选择合适的模型才是最明智的做法。数据的处理的细节较多（不同线路的数据量差异较大，有的甚至只有一两个，需要一些特殊的处理，例如设定阈值对不同线路进行分类等等的方法，之后再进行分类别的预测），后续我慢慢整理一下本题的解决方案，详细的讲述一下，要不某些细节没说清的话很容易起到误认子弟的效果，还是由衷的希望可以帮助到大家，也算是帮助曾经熬夜努力建模的自己吧。
对于D题，其实问题背景也不难，读完以后知道数据是飞机的飞行数据，我们要通过它来做一些事情即可，因为这道题看完问题就知道，并不是像B题一样考察大家从实际问题抽象模型的能力，而是就在这些数据上根据题目要求来分析做文章即可，首先第一问异常值检验，可靠性分析，很典型常见的问题，拿来附件三的数据直接分析就行，后面找关键数据项可以采用赋权的方法，结合实际情况分析其权值大小，解释的清楚合理即可（赋权的方法可以采用利用熵值法的信息熵的概念这一类的客观方法，又或者采用带有主观判别的赋权方法均可，毕竟本题的数据有明显的背景含义）而对于第二问主要就是一个量化的问题，题目要求很明确，如何判断曲线下凹，来量化描述的一次松杆操纵，就是我们首先要考虑的问题，看完附件一的数据，其实就是让我们找在这个时间段中，数据出现快速变化的时间段，然后找到与之对应的飞机操作，分析产生这次产生偏差的原因。判断曲线下凹很明显的一个思路就是利用斜率，只需要对数据进行插值或者拟合后对其斜率进行检测，判断斜率异常的区间即可发现相应的曲线下凹，以此对应查找相关时间区间的数据，来分析后续的问题，产生这次偏差的原因。一些问题处理的细节可能这里觉得较为简单就并没有详细说，只是对本题进行了一个大致的分析，后续会分享一些更加详细的解题方案，对采用的方法和思路进行详细介绍，供有需要的朋友参考，希望可以在大家对解题略显迷茫与遇到难点时提供一些帮助！！！
2023年MathorCup高校数学建模挑战赛赛题浅析相关推荐
- 2023年Mathorcup高校数学建模挑战赛ABCD题思路资料汇总贴
下文包含:2023Mathorcup高校数学建模挑战赛(妈妈杯)思路解析.妈妈杯参赛时间及规则信息及Mathorcup高校数学建模挑战赛 C君将会第一时间发布选题建议.所有题目的思路解析.相关代码.参 ...
- 2023年MathorCup 高校数学建模挑战赛-A 题 量子计算机在信用评分卡组合优化中的应用-思路详解（模型代码答案）
一.题目简析 运筹优化类题目,不同于目标规划,该题限制了必须使用量子退火算法QUBO来进行建模与求解.本身题目并不难,但是该模型较生僻,给出的参考文献需要耗费大量时间去钻研.建议擅长运筹类题目且建模能 ...
- 2023年MathorCup 高校数学建模挑战赛-D 题 航空安全风险分析和飞行技术评估问题-思路详解及代码分享
一.题目简析 背景信息较长,关于航空安全数据的真实背景.其中给出了不少提示需要注意.本质是数据分析题目,难度较低,适合小白. 关键知识:G 值是飞机飞行过程中过载情况的直接反应,在着陆安全分析中,G ...
- 2023第十三届MathorCup高校数学建模挑战赛C题解析
2023第十三届MathorCup高校数学建模挑战赛C题解析 题目 解析 前言 题目一 题目二 题目三 题目四 题目 C 题 电商物流网络包裹应急调运与结构优化问题 电商物流网络由物流场地(接货仓.分 ...
- 第二十四天：2019年第九届MathorCup高校数学建模挑战赛A题
之前发了一篇文章,审核未通过- 不过没有关系,释然又双叒叕回来啦!这个暑假,数模.算法.名著.高数.英语都是不可辜负的哟! 今天是释然发题解的第二十三天,以后经常会和大家分享学习路上的心得,希望和大家 ...
- 2021 年第十一届 MathorCup 高校数学建模挑战赛A题分析
2021 年第十一届 MathorCup 高校数学建模挑战赛A题分析 题目:自动驾驶中的车辆调头问题 问题分析 前言 综述 问题一分析 问题二分析 问题三分析 问题四分析 问题五分析 问题六分析 题目 ...
- 2021年MathorCup高校数学建模挑战赛b题：三维团簇的能量预测（三等）
微信公众号:数学建模与人工智能 https://github.com/QInzhengk/Math-Model-and-Machine-Learning 三维团簇的能量预测 摘要 一.问题重述 1 二 ...
- 2022 年第十二届 MathorCup 高校数学建模挑战赛D题思路（移动通信网络站址规划和区域聚类问题）
目录 一.前言 二.问题背景 三.问题 四.解题思路 (1)针对问题1: (2)针对问题2: (3)针对问题3: 五.附上几个典型代码 (1)K-means算法 (2)遗传算法 (3)模拟退火算法 一 ...
- 2021年MathorCup高校数学建模挑战赛B题三维团簇的能量预测解题全过程文档加程序
2021年第十一届MathorCup高校数学建模 B题 三维团簇的能量预测 原题再现 原题再现 团簇,也称超细小簇,属纳米材料的尺度概念.团簇是由几个乃至上千个原子.分子或离子通过物理或化学结合力 ...
最新文章
- 口语学习Day4：今天带你们一起逛一下博物馆
- Java面试2018常考题目汇总
- HURST 1116：选美大赛（LIS+路径输出）
- 关于SQL Server的日期时间数据类型
- LeetCode--057--插入区间(java)
- 移动超级sim卡 无法下载卡_共迎未来无限可能！5G超级SIM卡亮相2019中国移动全球合作伙伴大会...
- 给金额字符串加逗号，例如：30000000000.50－30,000,000,000.50
- bottle框架学习（四）之模版进阶使用
- selenium简单模拟百度搜索点击器
- 2021年6月7日大学化学（14）—价键理论
- 计算机考研复习资料推荐
- 以人工智能或无人化、自动化技术影响世界
- Project-符合人类习惯的多元多项式计算器
- 如何让IE窗口打开时就自动默认为最大化
- 嵌入式系统测试工具——ETest
- 同类型同频率相位观测值的线性组合----差分观测值
- 解决win10 VC++6.0 应用程序无法正常运行 0xc0000142
- 人工智能在医疗保健中的应用与创新
- Remcos RAT流量分析报告
- Python：Selenium + Chrome添加认证代理