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2023Mathorcup高校数学建模挑战赛ABCD选题建议

提示:本科同学尽量选择C、D题进行作答,获奖率相对会高。C君认为的难度:A=D<C<B,开放度:B<C<A<D 。

A题 量子计算机在信用评分卡组合优化中的应用

这道题目是传统的运筹学题目。需要建立客户信用等级的模型,根据不同的信用评分卡进行组合来实现最佳的风险控制策略。建议解题过程可以使用评价类算法、多目标规划(建议利用lingo、matlab进行求解),由于题目规定使用QUBO 模型,它是指二次无约束二值优化(Quadratic Unconstrained Binary Optimization)模型,它是一种用于解决组合优化问题的数学模型。

在QUBO模型中,需要将问题转化为一个决策变量为二值变量,目标函数是一个二次函数形式优化模型。所以可以使用PCA(主成分分析)等降维方法将决策变量降维为2维,目标函数使用多元非线性回归将其中一个变量或两个变量设置为2次形式。C君建议统计学、数学等相关专业同学选择,难度较易,开放度较低,可能存在最优解或最优解范围。(后续会出思路、代码、参考文献、参考论文等)

B题 城市轨道交通列车时刻表优化问题

题目为数据分析类题目。列车时刻表优化问题是轨道交通领域行车组织方式的经典问题之一。此题给出了一套相对复杂的背景理论,需要建立多个决策模型进行求解。

其中问题一、二属于多目标规划问题,存在最优解,建议选择此题的同学在最后对对答案,问题三可以使用部分网上的新闻、论文,充实文字部分。此题的难点在于如何充分利用不同的附件数据集,设置合理的模型指标,从而建立所需的数学建模。数据可视化也比较重要,C君建议计算机等相关专业同学选择,不建议小白选择,难度适中,开放度较低,可能存在最优解或最优解范围。(后续会出思路、代码、参考文献等)

C题 电商物流网络包裹应急调运与结构优化问题

这道题目是传统的数据分析类题目。这道题目需要预测各物流场地及线路的包裹数量(以下简称货量),管理者将可以提前安排运输、分拣等计划,从而降低运营成本,提高运营效率。特别地,在某些场地临时或永久停用时,基于预测结果和各个物流场地的处理能力及线路的运输能力,设计物流网络调整方案,将会大大降低物流场地停用对物流网络的影响,保障物流网络的正常运行。

第一问需要建立预测模型,常用的预测算法为ARIMA(一种时间序列分析算法)、随机森林、xgboost、神经网络(可以选择近几年的模型)等,第二、三问可以使用多目标规划,最终需要建立合适的决策模型。第四问需要对模型进行评价,可以使用AUC、一些评价类算法、灵敏度分析等方式对结果进行评价。此题难度较适中,开放度较高。(后续会出思路、代码、参考文献、参考论文等)

D题 航空安全风险分析和飞行技术评估问题(推荐选择,优先更新)

这道题目是传统的数据分析类题目。为了聚焦飞行安全问题,强化航空安全研究,综合利用现有数据强化科学管理,通过有针对性、系统性的管控手段有效提升从业人员的素质,监测和预警风险,进而降低飞行事故的发生几率。

第一问其实是对题目进行探索性数据分析并进行相关性分析,剩余会在早上更新思路的,题目比较经典,在其他比赛中基本每次都有类似题目,大家可以参考以往的相关论文,需要部分语文建模内容和可视化内容填充论文,使论文逻辑丰富有层次感。C君建议所有专业同学选择,难度较易,开放度较高。(后续会出思路、代码、参考文献等)

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