第14届“华中杯”数学建模思路

最近很忙，就不参加了，但是思路永远不会缺席。整体来说题目和我以前比的不太一样。都是给了数据，要求学生有熟练处理数据的能力。我想也就是Python，Matlab，R也行，可惜了我觉得没有几个用的。

先看第一题吧，慢慢读才有味道。

问题A是一个典型的优化问题，难点是建立指派模型，这里面的难点就是运动距离尽可能均衡的约束，这个可以参考飞机运输模型中的平衡约束。

给的数据的样式

数据本体

首先很明确就是优化的问题，不过优化方向千千万万，先读。题目限制到了分拣这个环节，流程是这样的，先把要分的货物都堆到分拣区，然后放货架上面。其实就是分类，都分出来放架子上面，同一类就好。一个架子上面只能放同一种东西，这个也好理解，接着就是拿今天要送走的东西就好。

一份todolist是这样的

第一个清单里面有的东西，就是一个list里面要的东西。

假设又出现了，记得写进模型假设里面。括号里面的意思是不用考虑你要3个货物，货架上面的物品种类才有两个的情况。

设计一个算法，核心的意思是尽可能地转运次数少，但是每次要求接近转运极限。

输出的要求。

好，到目前为止，题目已经明朗了。来按照自己的说法讲一下。我们一天运东西的次数是一定的，要求每次都满满当当的走，尽量次数少点。这个问题可以抽象成一个这样的问题，容积一定的盒子你放大小不等的珠子，要求次数少，但是又要求装的很满。

这个就是第二问的意思。想要机器走的距离最少，至少是就走一次就会收集完。我个人觉得这个距离的大小计算上面，至少最靠近内部的时候，是最先被收集完的。后面是考虑第一问的成果。

拣货的通道的样子

最后一问就细节很多了，其实某种程度也是将问题的难度降一点。

我们也不要想那么多的问题，一个一个的说。

路线不会冲突的意思是，两个人不会在同一个时间碰在一起：

->  <-

但是允许取完以后相向而行。

限制订单问题，不能多个订单一起处理，只能一个一个的取，我觉得物品里面肯定是有一些物品的取得频率特别高。

有个设定比较好，比如ABC三个东西，你要都取一下，你从A到C，假如你的list有B，那么也会当成B也被收集到。

剩下的我懒得写了，我再研究研究明天可能写。

问题B是一个典型的预测问题，属于有监督的预测，深度学习应该会效果更好，这里面应该需要先对数据进行预处理，然后选择指标变量，进行归一化，再做预测。一个量化分析的题，很明确得量化分析得题目，使用工具规规矩矩得处理就好。

你看这个A题，真的很简单。接下来是逐步得深入，这里先推荐一个软件包。具体得量化分析内容，正在熬夜学。

这个库是matplotlib的子库，但是被剥离了。

https://github.com/matplotlib/mplfinance

推荐使用源码安装

以上图是简单的一些金融制图

C题初看有点懵逼，但是慢慢读几次还好，大概的意思我明白。

就是几根不同粗细的钢丝绳拉东西，但是里面会有不同程度的断裂，这个断裂怎么找到。就是使用一个固定的线圈。

这种情况下，是我认为的最完美的情况

这种情况就是摇晃，方向也固定

绘制的夸张点，假如这就是细一点的线通过的时候

不同的位置，线圈的不同半径，都会让感应的磁场变化。通过规律的间隔来收集每一个区间的电参数情况。来分析相关问题。（我去推公式了~）

问题C是一个异常检测和评价类问题，难点就在于去噪，虽然有很多的去噪算法，但是异常和噪音往往是会参杂在一起的，如何区分非常重要，这里面可以借鉴一些在宇宙学研究中的信号去噪方法。

https://blog.csdn.net/u014281392/article/details/73611624

一个教程，可能会用到

https://github.com/SuperCV/Book/blob/master/%E9%87%8F%E5%8C%96%E5%88%86%E6%9E%90/%E9%87%8F%E5%8C%96%E6%8A%95%E8%B5%84%E4%BB%A5Python%E4%B8%BA%E5%B7%A5%E5%85%B7--%E9%87%8D%E8%A6%81.pdf