2024 年第十四届 APMCM 亚太地区大学生数学建模竞赛赛题浅析

一图流:

赛题编号

赛题名称

涉及学科

所需模型

赛题复杂度

赛题难度

主要挑战

A

飞行器外形的优化问题

航空航天工程,数学,物理

几何模型,空气动力学模型,优化算法

精确计算飞行器表面积和体积,优化外形以减少阻力,涉及复杂的空气动力学计算

B

洪水灾害的数据分析与预测

数据科学,环境科学,气象学

相关性分析,聚类分析,预测模型

数据清洗与预处理,识别关键指标,构建有效的预测模型

C

基于量子计算的物流配送问题

量子计算,物流管理,数学

QUBO模型,优化算法

非常高

非常高

建立量子计算模型,使用量子计算求解复杂的物流优

A:B:C=1:9:2

 A题 飞行器外形的优化问题

问题概述:

优化飞行器的外形,使其所受阻力最小,涉及飞行器表面积和体积的估算,以及对不同几何形状的优化。

问题分析:

1. 表面积和体积的估算:根据提供的几何示意图和参数,使用几何学公式估算飞行器的表面积和体积。

2. 优化飞行器外形:

   - 分析飞行器结构的不同部分,建立参数化模型。

   - 通过数值模拟(如CFD)计算不同外形下的空气阻力。

   - 使用优化算法(如遗传算法、模拟退火等)在约束条件下寻找最优外形。

3. 不同圆锥曲线的外形优化:

   - 依次考虑圆形、椭圆、抛物线和双曲线作为外形。

   - 重新计算表面积、体积及对应的空气动力学性能。

   - 比较不同形状的性能,选择最优外形。

建模方法

- 几何建模:使用数学公式计算表面积和体积。

- 空气动力学分析:使用CFD工具模拟飞行器在空气中飞行时的流场。

- 优化算法:使用遗传算法或模拟退火算法进行参数优化。

 B题 洪水灾害的数据分析与预测

问题概述

通过对洪水数据的分析与建模,预测洪水发生的概率,并进行风险评估和预警。

问题分析

1. 数据分析和可视化:

   - 数据清洗和预处理,处理缺失值和异常值。

   - 使用相关性分析(如皮尔逊相关系数)识别与洪水发生相关的关键指标。

   - 数据可视化(如散点图、热力图)展示指标与洪水发生的关系。

2. 聚类分析:

   - 使用聚类算法(如k-means)将洪水事件按照风险级别分类。

   - 分析不同风险级别的特征指标,计算指标权重。

3. 预测模型:

   - 选择适合的机器学习算法(如逻辑回归、随机森林)建立洪水发生概率的预测模型。

   - 模型验证和调整,通过交叉验证评估模型性能。

   - 优化模型,仅用关键指标进行预测。

4. 预测并绘制直方图和折线图:

   - 使用模型预测test.csv中洪水发生的概率。

   - 绘制概率直方图和折线图,分析结果的分布特性。

建模方法:

- 数据处理与分析:Python的pandas和numpy库。

- 数据可视化:matplotlib和seaborn库。

- 机器学习:scikit-learn库进行模型训练和评估。

- 聚类分析:使用k-means算法。

 C题 基于量子计算的物流配送问题

问题概述

利用量子计算技术优化物流配送策略,解决复杂运输问题,降低运营成本。

问题分析

1. 独立运营的物流公司:

   - 建立QUBO模型表示物流问题,将各公司的运营成本最小化。

   - 使用Kaiwu SDK中的CIM模拟器和模拟退火求解器求解QUBO模型。

2. 合作运营的物流公司:

   - 合并两个公司的运输需求,建立合作运营的QUBO模型。

   - 最小化总运营成本,使用Kaiwu SDK求解并比较独立运营和合作运营的成本差异。

3. 创新性场景:

   - 提出一个商业或学术有价值的场景(如AI优化、金融风险管理)。

   - 建立对应的QUBO模型,计算所需比特数量级,进行求解和验证。

建模方法

- 物流优化:建立运输路径和成本模型。

- 量子计算:使用QUBO模型表示优化问题,应用Kaiwu SDK进行求解。

- 模拟退火算法:优化运输策略,计算最小化成本方案。

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