2024年亚太赛题浅析——助攻快速选题

序言

亚太近三年题目类型较为固定，A题为图像处理类题目；B题为纯优化类问题；C题为数据收集、分析、处理类题目。今年又加入了D题，偏优化类型题目，QUBO（二次无约束二元优化）模型题目。与每年妈杯D题相近。

基于往年C题选题人数占总人数80%+，本次助攻初步暂定为C题提供两个版本，完全不同的解题思路、解题代码，确保能够给大家提供尽可能多的选择方案。

初步赛题难度预估 A:B:C:D=5:4:1.5:6

初步选题人数预估 A:B:C:D=1:1.5:4:0.8

问题A 复杂场景下水下图像增强技术的研究

问题B  空气器形状的优化

问题C 宠物行业及相关行业的发展分析与策略

问题D 探索量子加速人工智能的前沿领域

问题 A：复杂场景下水下图像增强研究

1. 水下图像降质分类：利用统计分析技术（如直方图、边缘检测）分析图像，将降质分为颜色偏移、低光、模糊三类。

·利用颜色直方图分析颜色分布，检测绿色/蓝色偏移。

·应用亮度直方图确定低光区域。

·边缘检测（如Canny算子）分析清晰度，模糊图像边缘不明显。

2. 降质模型建立：基于水下成像模型，分析不同场景下的降质原因，研究光传播损失、散射等效应。

·基于公式  ，分别考虑光吸收  和散射（  ）。

·量化分析不同场景下的光传播损失与悬浮颗粒效应。

3. 单场景图像增强：针对一种降质类型提出增强算法并评估效果。

思路：

·颜色偏移：使用白平衡或颜色校正。

·低光：直方图均衡化或CLAHE算法。

·模糊：去噪+拉普拉斯锐化。

4. 复杂场景增强模型：设计一种可适用于多场景的增强方法，并评估其性能。

思路：

·结合传统算法（直方图均衡、锐化）和深度学习（如GAN生成对抗网络）。

·构建多任务优化模型，统一处理颜色、光照和清晰度。

问题 B：三合一空调外形优化

1. 空调效率分析与优化：研究空气入口与出口的形状、位置和风速对温控效果的影响。

·使用CFD模拟分析不同进出口数量、位置及角度对室内温度分布的影响。

·模拟夏季和冬季条件，确定最佳设计。

2. 空气净化器外形优化：分析形状对净化效率的影响，建立优化模型。

思路：

·考虑气流分布和过滤器效率。

·分析净化效率与形状（圆形、方形、柱形等）的关系。

3. 加湿器外形优化：分析形状对加湿效果的影响，设计最佳方案。

·  建立湿度扩散模型，模拟不同形状对湿度分布的影响。

·  考虑加湿效率与水资源利用率，优化形状和喷雾方向。

4. 整机外形优化：综合各部分优化结果，实现最佳外形设计，兼顾节能与舒适性。

·  构建多目标优化模型，综合温控、净化、加湿效果以及能耗、噪声等约束条件。

·  使用遗传算法或粒子群算法求解最佳外形参数。

问题 C：宠物产业及相关行业发展分析

1. 中国宠物行业发展趋势分析：基于附件数据和额外数据，预测未来三年发展趋势。

·  使用附件数据和外部数据，统计过去五年的宠物数量增长率。

·  分析驱动因素（如城市化率、收入水平）与增长关系，构建回归模型。

·  使用时间序列模型（ARIMA或LSTM）预测未来三年的发展趋势。

2. 全球宠物行业需求预测：分析全球宠物行业需求，预测宠物食品未来需求。

·  汇总不同国家和地区的宠物数量及消费数据。

·  使用回归分析预测全球宠物食品市场需求，量化增长趋势。

3. 中国宠物食品出口预测：研究中国的生产与出口趋势，结合全球需求进行预测。

·  分析中国的生产与出口数据，结合全球需求趋势。

·  建立生产与出口的时间序列模型，预测未来三年的生产与出口值。

4. 经济政策影响分析：模拟政策变动对行业发展的影响，并提出可持续发展战略。

·  模拟不同政策情景下（如关税政策调整）对出口的影响。

·  使用情景分析和敏感性分析，量化政策变化带来的波动。

问题 D：量子加速人工智能前沿探索

1. 云计算资源需求预测：构建时间序列预测的QUBO模型，并利用量子模拟退火算法求解。

2. SVM分类问题：将SVM训练问题转化为QUBO形式，通过量子算法优化分类性能。

3. 深度学习优化：针对特定场景设计深度学习模型，探索量子计算在优化中的应用。