2023第十三届MathorCup高校数学建模挑战赛C题解析_2023mathorcup数学建模挑战赛答案

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于 2025-01-20 08:44:46 发布 · 2.1k 阅读

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#数学建模 #c语言 #开发语言

2023第十三届MathorCup高校数学建模挑战赛C题解析

题目
解析
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题目

C 题电商物流网络包裹应急调运与结构优化问题
电商物流网络由物流场地（接货仓、分拣中心、营业部等）和物流场地之间的运输线路组成，如图 1 所示。受节假日和“双十一”、“618”等促销活动的影响，电商用户的下单量会发生显著波动，而疫情、地震等突发事件导致物流场地临时或永久停用时，其处理的包裹将会紧急分流到其他物流场地，这些因素均会影响到各条线路运输的包裹数量，以及各个物流场地处理的包裹数量。
在这里插入图片描述

图 1 电商物流网络示意图
如果能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。附件 1 给出了某物流网络在 2021-01-01 至 2022-12-31 期间每天不同物流场地之间流转的货量数据，该物流网络有 81 个物流场地，1049 条线路。其中线路是有方向的，比如线路 DC1→DC2 和线路 DC2→D

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更新！当大家面临着复杂的数学建模问题时，你是否曾经感到茫然无措？作为2021年美国大学生数学建模比赛的O奖得主，我为大家提供了一套优秀的解题思路，让你轻松应对各种难题。希望这些想法对大家的做题有一定的启发和借鉴意义。构建以新能源为主体的新型电力系统，是我国实现“碳达峰”“碳中和”目标的一项重要措施。塔式太阳能光热发电是一种低碳环保的新型清洁能源技术[1]。

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最后各商家在各仓库的数据导入训练好的模型当中进行预测，输出预测出各商家在各仓库的商品2023-05-16至2023-05-30的需求量，并将其存放在相应的表格附件当中。再者将GDM聚类结果作为自变量，出货量作为因因变量，为了更好的迭代时间与空间维度的数据，构建基于模糊神经网络出货量预测模型（GD-FNN模型）对不同商家在不同仓库的商品出货量进行预测。最后将相关数据到训练好的模型当中，输出2023-05-16至2023-05-30的预测值存放到表1相应的位置，并对预测的准确度进行评价。

2023第十三届MathorCup高校数学建模挑战赛C题代码

最新发布

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### 2023年第十三届MathorCup高校数学建模挑战赛C题代码实现针对电商物流网络中的包裹应急调运与结构优化问题，解决方案主要集中在如何通过合理的算法来提高配送效率并应对突发情况。以下是基于该竞赛的具体编程实现方法。 #### 数据预处理为了更好地模拟实际场景，在编写程序之前需先准备好数据集。这通常涉及读取输入文件、清洗异常值以及转换成适合计算的形式： ```python import pandas as pd def preprocess_data(file_path): """加载并清理原始数据""" df = pd.read_csv(file_path) # 清洗缺失值和其他不合理的数据点 df.dropna(inplace=True) return df ``` #### 构建图模型表示物流网络利用加权有向图可以有效地表达各个仓库之间的连接关系及其运输成本。这里采用邻接矩阵存储方式，并定义了一些辅助函数用于初始化和更新路径权重。 ```python from collections import defaultdict class Graph: def __init__(self, num_nodes): self.graph = [[float('inf')]*num_nodes for _ in range(num_nodes)] def add_edge(self, u, v, weight=1): self.graph[u][v] = min(weight, self.graph[u][v]) def get_neighbors(self, node_id): neighbors = [] for i in range(len(self.graph)): if self.graph[node_id][i] != float('inf'): neighbors.append((i, self.graph[node_id][i])) return neighbors ``` #### 应急调度策略设计——最短路优先分配法当发生紧急事件时，应迅速调整现有资源以满足新需求。此部分实现了Dijkstra算法求解单源最短路径问题，从而指导货物从最近可用节点发出。 ```python import heapq def dijkstra(graph, start_node): n = len(graph.graph) dist_to = [float('Inf')] * n visited = set() pq = [(0, start_node)] while pq: (dist, current_vertex) = heapq.heappop(pq) if current_vertex not in visited: visited.add(current_vertex) dist_to[current_vertex] = dist for neighbor, distance in graph.get_neighbors(current_vertex): old_dist = dist_to[neighbor] new_dist = dist + distance if new_dist < old_dist and neighbor not in visited: heapq.heappush(pq, (new_dist, neighbor)) return dist_to ``` #### 结构优化建议——遗传算法探索最优布局长期来看，改善整个系统的架构有助于降低运营成本并增强抗风险能力。下面给出了简单版GA框架来进行全局寻优操作。 ```python import random def genetic_algorithm(population_size, mutation_rate, crossover_rate, generations): population = initialize_population(population_size) best_fitness = None for generation in range(generations): fitness_scores = evaluate_fitness(population) mating_pool = select_mating_pool(fitness_scores) offspring = breed(mating_pool, crossover_rate) mutate(offspring, mutation_rate) next_generation = replace_worst_with_best(population, offspring, fitness_scores) population = next_generation max_fit = max(fitness_scores.values()) if best_fitness is None or max_fit > best_fitness: best_fitness = max_fit return find_chromosome_with_max_fitness(population), best_fitness ``` 上述代码片段展示了完整的流程，包括但不限于数据准备、图论基础建设、即时响应机制以及长远规划措施[^1]。