2022华为杯研究生数学建模解题思路和代码思路

Posted 2022-10-16 _刘文凯_

本博客将持续更新2022研究生数学建模ABCDEF赛题的思路!

一、题目

2022华为杯A题（华为题）： 移动场景超分辨定位问题
在日常家庭生活中，人们可能需要花费大量时间去寻找随意摆放在家中某些角落里的小物品。但如果给某些重要物品贴上电路标签，再利用诸如扫地机器人的全屋覆盖能力，可以精准定位到这些物体，将极大地提升人们生活的便利性。而在智能辅助驾驶或者自动驾驶领域，更需要精准探测邻近车辆、行人的位置及速度，来控制车速、转向和刹车等以免发生意外。这些都属于移动场景定位问题。显然，定位的精度越高，应用价值越大，特别是超分辨率定位，具有广阔的应用前景。
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2022华为杯B题（华为题）： 方形件组批优化问题
智能制造被“中国制造2025”列为主攻方向, 而个性化定制、更短的产品及系统生命周期、互联互通的服务模式等成为目前企业在智能制造转型中的主要竞争点。以离散行业中的产品为例，如电子器件、汽车、航空航天零部件等，这些产品均是依赖于机械设计、可分散加工、可灵活组装且同类产品款式极多。对于此类产品，客户可能提出的产品需求难以穷举、订单规模难以预测且产品质量要求极高。此时“个性化定制”的服务需求则要求企业具有高效快速的需求分析及产品设计能力、具有柔性且精益的生产流程、具有完整且精细的全流程生产管控能力。

方形件产品（也称板式类产品）是以板材为主要原片、通过平面加工后的几种板式配件装配而形成的一类产品。常见方形件产品制造企业，如3C(计算、通讯、消费电子)、板式家具、玻璃、钣金件等行业，多采用“多品种小批量”的个性化定制生产，由于企业订单数量庞大，生产组织通常采用“订单组批+批量生产+订单分拣”的模式，通过使用订单组批来实现批量切割，提高原材料的利用率，加工完成后再按不同客户订单进行分拣。

2022华为杯C题： 汽车制造涂装-总装缓存调序区调度优化问题
汽车制造厂主要由焊装车间、涂装车间、总装车间构成，每个车间有不同的生产偏好，如：焊装车间由于车身夹具的限制偏向最小车型及配置切换生产，涂装车间由于喷漆（固定每5辆车清洗喷头、颜色切换也需清洗喷头）限制偏向颜色以5的倍数切换生产，总装车间由于人员工时（不同车型及配置人员工时不同）及硬件（零部件数量等）等限制偏向按照车型及配置按比例切换生产。

由于各车间的约束不同导致生产调度无法按照同一序列连续生产，特别是涂装车间与总装车间序列差异较大，这就需要在两个车间之间建立一个具有调序功能的缓存区，即PBS（Painted Body Store，汽车制造涂装-总装缓存调序区），用来将涂装车间的出车序列调整到满足总装车间约束的进车序列。

目前，一天安排上线生产的车辆数介于200-450之间，对于每天要上线生产的车辆，车型、颜色等属性均有变化，目前车型大类有2种，颜色大约有10种，各个车间的产能不定，主要根据当天生产安排调整，涂装车间及总装车间的工艺流程如下：

2022华为杯D题（中兴题）： PISA架构芯片资源排布问题
芯片是电子行业的基础，在当前日益复杂的国际形势下，芯片成了各个大国必争的高科技技术。本课题关注网络通信领域的交换芯片，传统的交换芯片功能固定，当出现新的网络协议时，必须重新设计芯片，而芯片从设计到使用，往往需要几年的时间，因此固定功能的交换芯片大大降低了研发效率，为了解决此问题，诞生了可编程的交换芯片。PISA（Protocol Independent Switch Architecture）是当前主流的可编程交换芯片架构之一，其有着和固定功能交换芯片相当的处理速率，同时兼具了可编程性，在未来网络中具有广阔的应用场景[1-2]。

2022华为杯E题： 草原放牧策略研究
草原作为世界上分布最广的重要的陆地植被类型之一，分布面积广泛。中国的草原面积为3.55亿公顷，是世界草原总面积的6%~8%，居世界第二。此外，草原在维护生物多样性、涵养水土、净化空气、固碳、调节水土流失和沙尘暴等方面具有重要的生态功能。自2003 年党中央、国务院实施“退牧还草”政策以来，在保护和改善草原生态环境、改善民生方面取得了显著成效。“退牧还草”并不是禁止放牧，除了部分区域禁牧外，很多草原实行划区轮牧以及生长季休牧。合理的放牧政策是带动区域经济、防止草原沙漠化及保障民生的关键，放牧优化问题的研究也为国家、政府制定放牧政策和草原管理决策提供科学的依据。

2022华为杯F题： COVID-19疫情期间生活物资的科学管理问题

–本题待更新–

二、解题思路

1、移动场景超分辨定位问题
2022研究生数模A题——移动场景超分辨定位问题

2、方形件组批优化问题
这一题用二维堆箱算法解决第一题，使用聚类算法解决第二题的订单组批问题。

3、 汽车制造涂装-总装缓存调序区调度优化问题
改进马尔科夫-预测数字法

4、PISA架构芯片资源排布问题
这一个看着难，其实是一个图论问题，可以使用常规图论方法，也可以考虑使用GNN图神经网络解决这一问题。

5、草原放牧策略研究
这一答案都出出来了，直接b站搜索即可，有保姆级教程。2022华为杯研赛E 完整python代码 原创高质量保姆教程 草原放牧策略研究（ps: 因此不建议选择此题，获奖估计会有些难）

6、COVID-19疫情期间生活物资的科学管理问题
本体是一个调度管理问题，建议使用调度算法和排队论算法解决问题；但是更加重要的是，应当提出一个合理的建议或意见。

三、代码思路

1、移动场景超分辨定位问题
使用改进的music算法

2、方形件组批优化问题
问题一使用二维堆箱算法
问题二使用聚类算法

3、 汽车制造涂装-总装缓存调序区调度优化问题

4、PISA架构芯片资源排布问题

5、草原放牧策略研究

6、COVID-19疫情期间生活物资的科学管理问题

四、其它思路汇总

知乎： 2022华为杯研究生数学建模竞赛选题建议
CSDN: 2022华为杯研究生数学建模赛题思路分析

五、选题建议

移动场景超分辨定位问题和PISA架构芯片资源排布问题难度较大，建议相关专业选择；方形件组批优化问题和汽车制造涂装-总装缓存调序区调度优化问题同属于优化问题，有一定思路的同学可以选择；草原放牧策略研究和COVID-19疫情期间生活物资的科学管理问题属于较为常规的数据分析题目，题目不难但是上限高，大多数人都可以选择。
根据以往参加比赛的思路，如果建模能力不是很好，不建议选择最简单的题目，这类题目往往获奖比例低，可以选择难度中等的题目。

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持续更新中…