2022国赛数学建模A题B题C题资料思路汇总（含有代码可运行）

占个位置吧，开始在本帖实时更新赛题思路代码，先更新下初步的想法和资料

持续为更新参考思路，可以自行获取。

赛题思路
会持续进行思路模型分析，下自行获取。

A题初步思路想法：
A题跟前几年的国赛题高温防护服有点类似，考察能量转换的一个问题，需要求出具体的解，该题目难度略大，结果较精确，小白选择的时候慎重考虑！

根据A题给出的问题，需要用到优化模型进行求解，后期需要数学模型能力比较强的选手，要通过构建偏微分方程，来求解

B题初步思路想法：
B题是无人机飞行的一个定位问题，题目出的相对来说还算规矩，但是B题没有数据，所有的数据需要自己查找，我会帮助大家收集一部分的数据，大家需要可以领取

然后其实考察的是一个多目标规划类的问题，总共有九架无人机，所以相当于有9个子问题

类似于上图，从上到下依次是九架无人机在各自所能支持的通信方式和飞行海拔下的通信范围网，其中青色代表D1通信方式，左上角是飞行的起点，右下角是飞行的终点。无人机在通信盲区，即白色区域也可以支持飞行。

通过设定约束条件，来尽可能得到最佳方案。其实问题三就是在一个图里给定位置根据一定条件再画三个圆（通信覆盖网），然后就转化为问题二了，也比较容易解决。

其他的后续继续更新

C题初步思路想法：
C题就比较容易点了，很明显是道数据分析类题目，新手可以优先考虑，题目比较开放难度系数也比较低，像主成分分析，因子分析等模型都可以直接用来解题，类似于第一问的成分分析。

这些具体的模型也可以在前面的文章中也有一些介绍，或者大家直接百度了解一下，比较容易学会。也会用到一些评价类的模型，后面我们还会具体更新每一问的详细思路

一些常见问题模型
在国赛开始前，给大家总结了数学建模的常用算法，大家可以参考借鉴学习。

国赛数学建模常见问题分为：

1.分类问题

2.预测问题

3.优化问题

4.评价问题

4.1 分类问题
判别分析

距离判别法

Fisher判别法

Bayes判别法

逐步判别法

聚类分析

系统聚类法（分层聚类法）

快速聚类法（K-均值聚类法）

两步聚类法（智能聚类方法）

模糊聚类分析

与遗传算法、神经网络或灰色理论联合的聚类方法

神经网络分类方法

4.2预测问题
回归分析法

时间序列分析法

灰色预测法

BP神经网络法

组合预测法

4.3 优化问题
数学规划模型

微分方程组模型

图论与网络优化问题

概率模型

组合优化经典问题

多维背包问题(MKP)

二维指派问题(QAP)

旅行商问题(TSP)

车辆路径问题(VRP)

车间作业调度问题(JSP)

4.4 评价问题
层次分析法(AHP)

灰色综合评价法（灰色关联度分析）

模糊综合评价法

BP神经网络综合评价法

数据包络法(DEA)

组合评价法

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