2026电工杯数学建模如何编程

同学们大家好，欢迎来到本次数学建模的第一题的电工杯的分享，然后我们这个题目已经具体写完了，任务也写完了，然后那本次我们就直接讲第一题啊，就直接讲第一题，这第一题呢就是说对这个未来的服务需求进行了预测，这里面呢用的首先它的数据啊，是五年 那数据的，一般就直接用，这预测呢，不是一些简单的预测，它是一些基于人口动力学，基于这种方式的一个预测模型，它是一个微商方程或者是马克夫列等这种模型，它不是那种传统的现行回归这种模型， 所以说就是要注意这一点。那我们来看到这个第一题立体的具体代码，第一代码在这里面就是导入了一些这种库啊， 就是如果说你们的库没有或有问题，你们可以下载一种方式，是温文件，就是你的 windows 系统或我用 windows 举例啊，如果是麦系统的话，你们就自己根据麦系统的情况去添加，然后再输入 cmd， 或者你直接按 ctrl 的 就是 a c o n d a 的 那个 cmd 命令提示符下面去输，有时候你在这里输也行，你 p i p s t a l， 缺什么就补什么，这里是一个这个 name 呢，就是 model name， 就是 你不要完全按照我的是说啊，我这里的文档我是要改的，改成，比如说你缺哪个就下载哪个，如果说你的版本冲突，你给我点开，或者你去四 s 店去搜索，他都有教你怎么一步一步去更新，那些错误怎么去更新，所以说就是运行代码，其实一般来说，你只要你下载了安卓，基本上就不需要去下载其他其他的东西了。这里呢是配置字体，中文字体的一个配置， 一个四元呢，四元黑体是，然后这里是微软的雅黑，这都是一种黑体字体。这里是不是解决解决一些符号不能显示的问题等等，要读取，读取这个一定的数据， 而且模型的参数，比如自然死亡率啊，新增老人总比例。然后这里是小区的编号，具体的小区编号去确定年份是五年，对未来五年进行一个模拟，模拟用马克布列逐一求解，然后对这个求解结果进行可直观， 然后我就得到这样的结果了，就是第五年末的一个结果，就是五年之间它有变化的，它是进行一个可适化。这里 那我们看的这个，这是第一问呢，这是这第一小问。第一小问就是看五年末的第二小问呢，就是各种服务，各项服务的一个需求， 对于不同的服务，就比如说适能或不同的服务项目，还有他们自己的一个能力情况状态进行一个服务的可适化。比如说第五年末的一个具体情况，他的这个需求 就是不同小区里的这个需求，住餐的或什么需求，他对这个具体的那个，呃，整体上的需求，比如说对这个服务的就是占比一个情况啊，然后这里面有多少是那种？是是，比如说这个每个情况他是什么样的情况是能办成？对， 这就是这个第二小问定性格式化。第三问呢，就是第三小问呢，就是这里的要求呢，就是对这个附加的数据及消费的约束，就是消费，他会给一些约束附加里面我们来看一下附加，附加呢有不同的小区，他有月消费的上限，还有这个盈利各种支出，服务性的支出，收费的支出，包括他具体情况， 厕所的情况，但看到回家呢就考虑就是对这最后一年，第五年，第五年末，就是我们不是预测第五年末吗？各类小区的老人的服务次数，然后这里的服务价格等等，按照这个需求来，然后计算这个筛检系数，它不有筛检系数吗？ 然后通过这个约束约束系数等等进行一个求解计算，然后进行核算，然后就得到这样的情况，就是按照基本价格来说的话，他是不同的价格。有的小区呢，他就说能自主率的就能保能维持的，有的是百分百圈的治理的就都能，不治理的话就不一定完全是人的话大部分都不是能完全的覆盖。 然后我们的第三个就就是第五年的一个住餐情况，住餐护理啊等等，他也会有对应的一个变化，比如说可能有具体的住餐需求，比如说照顾需求等这五个项目， 这是考虑他实际上理论和实际需求对比，他并不是，也就是说就是说你之前按理论来说他可能是那样的，如果说给他一定约束他有变化，所以这里有个变化率的一个情况，有个变化率的情况，然后进行一个可直观的一个结果，然后我们看这里啊，看这里就是这，比如说写论文，这里面 我们对结果的描述，比如说这个是人口预测啊，写在这里，然后这里这里面就是对他的一个情况，就是因为有有不仅是有上升，还有下降吗？谁让他的比增长率是用百分之二来算的？其实 那注册情况的需求，然后你可稍可稍有一些解读。然后这里面就是消费就是之后变化的情况，比如说呃，这左侧基本上自己老人基本上全都是全都是一档，那在杯子里就不一定了。 然后就是说看它整体上就有一定的约束前后的一个变化。然后我们现在看到这个问题二 文件的选址的一个服务和规规模化，比如说选址的话，比如说有三种站型，每个站型的一共有十个小时，选六六三个到半径上有一千米的要求。然后覆盖率的话，至少享受一向老人服务的，比如说覆盖率就至少享受一向养老服务的人占的比例。有的比如说你想到送餐呢？享受什么什么各种的服务， 福类型的福，福间二里也有福类型的话，然后这个服务的满意度评分，他可以根据通过这个具体根据福间五的一个评分去计算， 然后实际有效服务人数就是等，就是理论的加他满意度就是算是服务人士，这是比较简单的规定，这规定大家不要掉了，就是不是说有就行，而是说你要有看他满意度，如果说假设有五个人参加，然后你满意度是五分之四，他百分之八十满意度，他就是实际实验就四个人，就让五个人享受了，但是有有百分之二十不满意嘛，然后这里面的就是 就是不超过，比如说一百二十万，就是他有一个总需求，总约束，我们看到比如说对于你的规模等等站点，我们看这里，这里是主要输出，输出对他参数，比如说大中小的建设成本，就是容量的情况，不同的一个固定成本，日日固定成本。 然后这是满意度呢，就是比如说按的距离就是福建五，福建五有，我们可以看到这个福建五，福建五呢，它是一个区间函数，在不同的情况有不同的一个服类型服务情况， 就是大家就根据这个去写这个，比如像速度、距离啊、价格等等。然后这里面呢就是主要的东西他没有还没有抢到的价，价格 像那个所以说就是基于这两个东西去进行满溢率，满溢率计算呢，就是你怎么去优优化这满溢率。首先第一个是优化这两个满溢率怎么合理计算，你可以去参考一下这里面提出的公式， 并且呢就是往上评估又是什么呢？你的除了满意度之外，比如说我们还需要就是说满足上述需求有覆盖率和满意度共同的一个情况，比如他是个双五级问题，是双五级问题，那我们设计个不评估函数，这个评估函数呢就是 s 一 和 s 二。然后就是对这满意度啊和分配的情况下，替代求解，就是替代求解，用探清策略，用这种指标 探清策略，是用求取就求取加探清策略。在分层层，比如第一层、第二层，分层层取就是上至他们比较好的一种情况。 我得一个比较交友的简，比如说第五年的一个数据情况，比如第五年他这里面呃未就是第五年末的一个数据，比如说小区，是这些小区老人数量，不同的地方的数量和月月需求量和入需和入境需求等等 进行计算，然后就开始重组了，重组之后我们得到一个最优方案，最优方案里面它覆盖率是百分之九十一，三点一三，那它加成平均的满意度呢？是这个就是有，这就是就是整个满意度，然后总这个成本。然后它的配置是什么呢？它的配置是这个配置就是我们是最，就是不能超过这个预算。 我们有比如说要要要要用这个小 c c 是 两个中，两个中型站和一个大型站，通过这个方式进行配置，就是其中有一个站呢就是没有覆盖，所以说它就覆盖率不是满的，不是百分百。 那这里面呢就是有一个配置对比，就是哪些被覆盖，然后算法的时间复杂度一个分析，问一下是不复杂。那这个问题呢实际上呢是什么？第一个小问，第一个小问他的是他的一种建设成本啊啊等各种需求复杂的满意度等等，和这个算法复杂度就是一起计算，这二点一和二点二放在一起才比较合适，你完全把它分开并不合适。 然后这里面呢就是我们来看这个二点三的，要给出具体的最优的一个站点的数量，在哪个小区上有什么规模，每个站点小区计算出它的年利润，还有通过这个府建二，府建二不是有价格规模吗？去计算它的年利润等等。 这里是他服务性盈利支出，单次服务的一些支出价格和营营收价格收入是两块钱， 那并且提出一种最少的改进策略，这里面就是这个问题。二零三，然后我们去通过这种方法去看出它具体的每年的站点数量，各种统计值， 这这里有些值呢？是上一个问题的时候进行一些格式化等等，格式化呢还有一些改进呢？这些改进呢，我在思路里面也跟大家说过，就是大家的改进方案一定是结合着你现在使用了什么方法，比如说你现在使用了某种某种什么方法，然后你在另一个地方，如果说你也是使用这种方法的话 啊，就是你，就是你使用力度的话，你写的东西是不一样的，他不说你会完全是抄或者完全是一样。然后比如说我们具体的一个情况 有局限性呢，比如说老人单一站点，我们假设一个站点只用一个地方去，就是一个地方去服务，所以说它站点比较单一，其实有一就是一个小区有两个站点共同去服务的，所以说它这个东西假设有点过于牵强。 而满意度呢，就是就是满意度分段函数的一个，他是个离散型的，他就是说可以用，我们用，可以用连续的函数去处理，我们用是用离散的方法，而我们的优化的是静态的变化，就是说我们考虑的东西他都是以最后一年或者当前时间去算的，并没有去动态的五年变化去变化，这是我们这里的缺点。然后我们有时候也可以考 加入更多的一些考虑考虑的这种因素，比如说联网啊，共同，比如说多站点共同服务，他可能效果会得到更好的一个结果。而贪心，贪心算法呢，他会只能得到一个局部最优点，没法得到全级最优。如果说你要全级最优，他可能算起来比较慢，你可以自己通过在在网上去改一改，改成那个全级最优的方案。 然后就是然后我们继续往下看，然后我们这里的改进呢？比如说怎么改进呢？就是路上服务呢？是不是独立还是可以同时进行？我们要你可以做出假设啊等等。 然后就是比如说隐形，就是我们那些线型混合模型求解，我们不只是用这个具体的这个东西去求解，就是我们可以去看去去求一个精确解，而不是这种嗯离，就是这种优化方法和贪心算法的这种局部解。 然后就是可能对，就是说我们具体的一些权重的收入情况啊、埋伏情况啊，进行更合理的一些处理方案等等。这里面有些东西是并不是，比如这个方案呢，你，你就说你设置一个权重，这个权重呢？你并没有一些很好的输出。那我们建模的时候，我们用什么模型去仿真建模 有 vlog， 就 比如说特别也是去得到一个比较，就是不断变化的一个结果的一个情况。 那我们得到一个不同年份的一个采购情况，比如说年利润是多少多少多少多少，然后支出多少，呃，折旧率，比如说年折旧多少钱等等。然后这里面呢就是每个小区的满意度细节，比如说 s 三，就是不同的一个情况，这综合满意度还有老人数量，而得到他最后做的一个服务逻辑性的可量化，比如说年收入直接支出成本利润是这些利润是绿色的。这里面就是站点的一个分配情况，不同不同的站点使用就是得到不同，就是不同的分配。有一个小区就没怎么覆盖，然后覆盖的小区呢？就是他算他的一个满意度， 总容量和实际容量是有一定差别的。这里面然后就是模型的，然后他也要说什么模型建信和改进方向等等，刚已经给大家说过了，刚也就不再强调了。我们来看一下论文里面他是怎么写到的，比如说我们要把这个公式写清楚，比如说你的呃矩阵变量是什么？你的满意度是公式什么？然后你这里目标函数， 你的目标是什么？它这里设了一个东西是零点六和零点四，他是把它用当的东西找回当目标， 然后对每个情况进行一个调解，然后就得到一个算法的一个复杂度情况。那温家的一个调解，调解的分析呢？就我们可以看一下这里调解分析的结果，这个覆盖率等结果，然后这里面就是对他一个解读，就是这个地方大家需要你参考的就是联系我们可以发给你们。 好，我们看到他的问题三，问题三呢是对定价和政府优化，比如说降低老人的负担，给定的一定的那种政府补贴，然后但是就是降低这个价格，相对说明也是提高满意度，真的他能得到一个每次有两块钱的服务。而小型、中型呢就是每次最高三个负担的补贴是有限额的，他不是直接能完全给你， 然后这个利率呢？是这样的，然后假设服务站呢，就是选址问题已经确定了等，就是说可以允许这个服务站自主定价，目的是为了最大化老人的满意度。所以说我们就考虑这个利润情况下，就是要求要求利润不能太高，只能是小于百分之八个利润，不能，就是不能要求太高，因为本来这种东西是偏 社会服务型的一种，嗯，慈善一种的一种机构方式。那我们继续， 然后就是说三点一已经说了，但三点二呢？他说求解算什么模型？给出最终利价，最终三点一上将必须放一起啊，并计算每每一个部分的一个年终年利润的计算率，并且通过这个东西单独给列出其中的满意度得分。 那这里呢也就是给出了具体参数，比如说他是怎么样的具体参数，他直接的一个价格的一个影响，然后他给出了补贴，每次可以补贴两两块，然后他最大补贴数量和这些，然后这里是说，然后这里面又是 一五年的三类人口的一个数量，它可以比如说用用之前的，用之前我们已经是算出来的，从问题里面得到的就是你问题如果有个地方没修好的话，或者说考虑因素少的话，也可能会影响整体的一个结果，松过松过， 然后比如说这个价格的满意度函数啊，它会根据不同的情况，你的价格低的话就能提高满意度啊。然后这里去进行定价策略，进行一个优化方法，比如按照不同的情况，比如说价格变化之后，他的每月一个支出情况和他一个服务需求， 和这个整体的一个，比如说加权的一个情况去对比去服务。那这个加权呢？就是比如说带我们这叠带，然后就有个容量元素，比如说每个每个地方就满足它的容量，不能服务太多， 然后有政府补贴，还有他的最大的情况就是每天的补贴，就是每天的最大的一个限度也有，然后我们返回这个整体的一个预算计算情况之后，然后我们进行一个求解，这求解呢，他也没有用到那种 就是每个步骤都必须要求出最优解的那种精确解的方法，我其实我就推荐大家用一下精确解，大家算的比较慢。精确解你用这种智能化方法去算呢？其实并不好用。精确解呢，其实方法可能算的慢一点，他得到的结果会比较好 啊，这里面就是为了快速给大家这个，这里面是为了给快速给大家做完这个题目，所以说我用的是这种非精确解方法去做的，是为了是因为这个原因啊。 然后我们就得到这个具体的一个满意度的得分情况，列出然后权局的一个指标情况，问题的实际就是定价优化有个策略，满意度得分满意度情况，然后这个这个不同站点的具体情况，财报财务的一个具体指标， 你记下他的一个具体利润，他是这个利润是可以小于百分之八的，但是你也可以亏本，其实也可以。这个方案呢，就是就是说他这个方案其实做的不是很很行，一般来说你可以加一个也不是很行，但是你可以再加点，比如说他的呃，他的利润呢？就是可以就说可以没有利润，但是不能亏本， 也加了这么一些一个情况，然后我们得到一个具体的一个求解决结果，求解决结果呢？然后进行格式化，这里面进行格式化就是用图片展示，然后可以就是这个二点三的，其实就是二点二的基础上啊，就是说就是分析这个定价，不是我们已经改变定价了吗？就为了提高他满意度，定价针对不同类型的不可能的影响分析这个结果。 然后就比如说这种东西，就是可就比如说通过从地理上啊，或者说从不同的信息上等等影响一个统计分析完了看这个结果， 这个是呢就是整体的一个啊情况，这不同站点呢，对不同的一个基本价格的一定制定。然后这里面呢就是你就是财务的一个情况，绿色的就代表利润，利润都负的。然后这里就这里面呢就是为了就是他的一个具体的 倍数，就是最基本的一个倍数，然后构构造一个对的情况，对影响影响这个价格的对的情况，然后得到一个定的结果，得到这个结果，一个结果一个挖掘分析。 我们看到了，就是啊，就是政策的话，就是就是我发现就是价格的，就是就是就是就是他基本上不会影响对自己老人的一个情况，因为他自己就完全能满足了他不需要那种什么补贴。但是对这个办事人的老人和全是老人呢，就是影响来说的话，就是都比较重要，就改善的点都比较多了，他 这个建议就比如说增加补贴，就是呃，就是说就是说对事人、办事人或者说怎么样的情况可以进行价格差额等等，有兜底一等等，就是给出更多的一些政策建议。 那我们对这个第四问呢，就是进行灵敏度一个方案，然后在这之前我们看下第三问的一个结果，一个写作业，这里面就对他的情况进行一个方法的讲解的流程，得到对应的结果和一个可直观的分析，然后得到对应的整体的一个分析情况。 那我们看到这个，然后接下来就是问题四了。问题四呢其实就比较简单了，它需要就是我们去分析改变参数之后， 等他试之后去确定他的一个具体变化，你就有成本变化，有预算的一个调整等等。这四点一是已经给出了一个具体的变化情况，给出个具体的变化情况之后的一个结果，就是你比如说问题二、问题三再重新运行一遍， 比如你重新运行一遍，你就是求求解决问题二和问题三，你发现你有哪些变化？比如说问题二的里面的一个求解之后有哪些站点，它可能就变成了一个，呃，就比如说一个小型，一个中型，两个大型，它可能站点就变成这样了。那重新求解呢？就得到一个这样的结果， 问题上的一些成本的一个变化，利润的一个变化等等。然后我们看到这一个这个就是接下来就是就是比较前后的变化， 比较前后进行方案对比。就是然后我们可以加一些，比如说分析这种模型的主观性，我们可以自己再调整一下系数去分析，这里面呢就是就是去调整这个系数分去去分析的，然后进行一个站点的对比，然后比如有地图，各种小区对比，这是一个对比一个方案的结果。 然后比如说呃，在不同情况下，他的一个满意度是不是好，他的输出指标怎么变化的，鲁班线怎么评价的等等。得到一个结果就是我们也可以用蒙娜洛克蒙也去多做一些一些实验，那里有一个小区没有被覆盖的，所以说这里就没有，并且指出了实际中可能会遇到哪些不幸因素，并给出一个策略，实际中我们可能会遇到哪些情况，哪些策略等等。 然后这里实际中给了一些建议啊，这里是给了一些建议，包括进行一些格式化，比如说总人口的分布情况，比如说进行多少年末或多少年末等等。然后比如说我们也就是进行一个就是 变化的一个蒙卡拉图，模拟至少三个因素变化这三个因素的一个变化情况，然后然后再进行分析他的一个，比如公共卫生事件的一些情况，就就可以解决这个问题了。然后我们接下来就具体看论文啊，就跟大家讲一下论文， 论文的话这一块就是我写的会比较偏多一点，大概是三十一页，导成 p 页和三十一页，你们比如用 word 或者是怎么处理，你可以精简，按照你们所需要的去做，你们改变不同参数，用不同方法得到结果是不一样的，肯定不能抄袭或者直接复制 这个部分。然后第二就是你们这个部分就是你问题的重述和问题背景一定要写的，但是我，我先重述这部分，你可以看情况可写可不写，那我们先准备了，就有些地方你可以写，有些地方你可以不写， 我先准备。就是你可以，比如一些假设啊，也就是你可以写少一点，或者写的合理，因为这里面有些假设其实有点凑数字，凑数量的，一定是假设越与这个模型相关，越能解决，越能就是紧扣模型的解决过程，它就越越好， 不好说明就是这个写的比较多，你们也可以选一些合适的。这里面有很多这样代码啊。这，这是一个 latex， 就是 不是 latex， 是 那个，呃，就是类似 latex 那 种数就数学编码的形式，但是它在 mcdon 的 文件夹文件里面，它就不能显示成正确的一个数数字了，但是这里面它能显示，因为啥？因为它有这个具体的那个公式模块， 然后单独成一行的话就能显示。所以大家就可以写论文的时候一定要，比如说你可以写一些标签，标出这个论文是什么公式，什么格式，然后对问题的解析进行分析等等。 微波炉解读的球解分析，然后去看它的约束情况的一个前后变化，然后本次讲解就到这里了。

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各位同学大家好啊，这里是数学建模老哥，我是你们的阮老师，那么今天我们来给大家带来本次电工杯 a 题的一个完整的系统讲解，那么现在我们继续来看。 首先第一点， a 题是一个什么样的题目呢？啊？那么如果是往期经常参加我们数学建模的同学，应该会比较熟悉一点，我们 a 题其实就是我们电工杯的啊，你可以理解为是主题题啊，对吧？和我们的电相关的， ok， 那么首先我们先来看一下题目的总体方向，那么本题属于能源系统优化类问题，核心任务是研究滤电直连型的一个呃，电金安园区的一个运行优化和我的储能配置方案。那么题目构建了一个包含风力发电 啊，然后光伏发电、碱性电解槽制止交换膜电解槽合成氨装置和常规电负荷在内的多能的一个互补系统，那么涉及到电、氢、氨三种能量与物质流之间的一个藕合转换。 那么数据方面啊，这个提供了哪些数据？这个我就不念了，大家可以自己去看一下，说白了我就把数据给大家简单讲一下。 好，那要我们做什么呢？对吧？啊？整体研究来看一下，首先我们需要建立一个功率平衡与成本核算的一个基本模型，计算绿电直连指标，随后引入自然产量调节机制 优化运行，进而拓展至二十四种风光场景中的一个不确定性，对吧？最后解决离网运行下的一个储能配置问题，并给出我们的一个政策建议。好， 那么现在我们来看一下原题，原题的话，它整体是给我们这样的一个方案啊，对吧？好，那么对应的我们有很多个问题，以及每个问题不同的场景啊，这地方全部都是有的。好， 那么现在来，比如说我们先来看问题一，问题一，它原来问的是什么？ 假设我们的电解槽与核磁安装置每日满负荷连续运行，不计园区的一个功率损耗，根据功率平衡原则，那么第一个计算我们园区的一个用电负荷、 供电负荷、发电负荷，对吧？够电受电的功率，并绘制成曲线， ok， 好， 那么在做题的角度上其实很简单，问题要求典型的风光出力场景，对吧？好，我们在电解槽与合成氨装置满负荷运行且不计功率损耗的假设下，看他是否满足绿电直连项目的要求。 好，那么这时候我们输入数据有附件一，有附件二啊，对吧？好，然后我们将啊他们的一个数据啊做基本的一个标签转换，符合我们当前的一个输入情况下， 是不是？好，那么整个一个建模其实每年都一样啊，说白了就是相互相加啊。那么第一个根据我们的一个功率平衡，对吧？我们的够电功率和我们的受电功率，我们可以定义成以下这个样子，说白了就是定义一下 啊，对吧？好，然后我们的一个各日用电有功率乘以时长啊，得到，其实我们这地方不是乘以时长，我们用的是累加啊，对吧？ 好，三项绿电直连的一个指标计算公式，这地方也是能够给到大家的自用绿绿电比例，上网比例。好，然后我们的一个吨安成本的一个计算，综合考虑各种能源成本项目呀，这地方也是全部都有的。 好，那么综合来看，问题一其实就这样做，那问题一的核心在哪？问题一核心在第二个， 第一个其实他就提醒你了啊，要你去做一个格式化啊，对吧？所以你格式化你，你怎么做，你就按照他的要求来做就 ok 了。那么其他的，那就是我们刚刚讲的，对吧？按照我这个思路去建模 啊，基本上你不管结果怎么求，你思路建模一定是跟这个绝对是差不了太多的啊，这是问题，那么接下来我们来看问题二。问题二，首先我们来看一下原题， 原题说叫基于离散自氨调节的一个绿电直连型电氢氨园区的一个运行优化。好，那里面有两个问题，那么第一个问题是典型的风光场景下，第二个问题是二十四种风光出力的一个场景下。好， 我们来看一下每一种场量下成本最低的一个生产时段安排及绿电指标，找出 使吨氨成本最低的日产量，分析这个日产量对应的生产方案的绿电直连指标合格的情况下及制氢氨设备的一个利用率情况。这第一个，那么第二个叫二十四种风光出力情况下，分析每种产量下最优的一个自然生产时段安排 相对应的绿电直联指标，敦安成本、园区日购电、售电等指标的分布及特征。假设每一种风光展景代表啊这个十五天按全满足、部分满足、全部满足三种情况统计分析全年绿电直联的一个指标状况。 好，那这个其实题目给的真的是非常详细了，对吧？所以问题二其实很简单，问题二其实就是引入了治安产量的一个灵活调节，园区治安产能扩大至七十二吨每日， 七十二吨每日，那么相应的一个设备额定等比扩大啊，对吧？等比扩大好， 问题二，一要求在典型风光场景下，我们对每种产量找出成本最低的生产时段安排及绿电指标，找出使我们的吨安成本最低的这个日产量。那么第二个叫问题二，将分析扩展至二十四种风光出力场景， 那么六种风电加四种光伏，对每种场景和每种产量进行最优的生产时段优化啊，统计分析全年的一个绿电达标情况。好， 那么建模这一块啊，给到大家，我们在第一问的建模的基础上，我们再稍微补充一下，补充哪些呢？来，我们来看一下 全功率运行小时数啊，该怎么去算的啊，对吧？好，我们 t 时段的进功率该怎么算？我们构建功率啊，如何累加去算啊，这地方也是全部清晰的给到大家好， 那么这边的话啊，我们其实也是给大家提出一些最基本的一个方案，那么从我的问题二本身来出发，其实你会发现问题二本质上就是在问题一的基础上干嘛，说白了就是扩展场景啊，扩展他的对应的一个参数优化， 对吧？好，那么接下来我们来看问题三，那么问题三到底要我们做什么呢？好，问题三叫多种场景下的一个基于连续治安调节的一个绿电直连行电氢氨园区运行分析，好，我们来看一下这是什么意思？ 好，随后我们来看一下我们的第三问。第三问，首先我们来看一下原题，原题叫多种场景下来，这是什么？多种场景下基于连续 制氨调节的一个绿电直连形电氢氨园区分析。好，哎，那我们来看一下上面这个，这是什么教育？离散？离散多场景连续。好， 那我们来看一下。首先针对于前两种场景，我们先分析一下，计算每日发电场景下园区最优的治安用电功率调节方案，那么相应的绿电 直连指标和蹲安成本按全满足、部分满足、全部满足三类情况统计分析全年 绿电直联的一个指标状况会至园区全年的吨氨成本分布曲线，并计算全年总吨氨成本，这是第一个，那么第二个， 从园区日购电售电、吨氨成本、绿电直联等指标等角度分析各场景情况及原因。好，第三个，和问题二的结果对比 分析他们的指标变化情况。好，那么回过来我们来看建模思路，那么建模思路的话，其实你来看一下问题三与问题二的核心区别在于装置的一个功率是否连续可调，对吧？好， 那么连续调节意味着在每个时间段的自然功率可以在零点一到全，对吧范围之内连续取值，那么这使得我们从离散组合转化为连续组合。问题，好，那这个有什么区别呢？ 你可以理解为就是我可以以见面的形式，而不是突变的形式，对吧？好，那么这样子至少在中间某些时间段可能它的结果会更好一点。 ok， 那 么在见某的角度上来说，我们首先第一点，我们把呃两者的一个上下限约束给它弄好，弄好之后，然后接下来我们再考虑到它对应的一些呃实际的一个知青量的一个考虑效率啊，对吧？好， 那么把功率平衡啊算出来啊，不管是买啊，购电还是售电啊，对吧？好，那么最后啊，目标函数和目标是一样的，因为大家在一块啊，最终要做同样的这个数值比较嘛，所以这个啊，一样的，没有任何问题吧，好，行， ok， 那 么最后我们接着来看问题四，问题四叫绿电直连型的一个电氢氨园区离网运行分析及储能的一个配置研究。好， 我们来看一下这是什么东西？园区离网运行时，园区用能受制于 风光发电功率，对吧？再给出的二十四种啊，风光处理场景是不是好，我们可以看到混合起来的啊，对吧？好，那么分析一下问题来， 大家不要看这个纸问题多就觉得好麻烦，其实纸问题多是好事，为什么？因为本质上其实是疑问，只不过他把疑问拆成好几个小步骤来问你，这样的，你解题的时候其实你是有逻辑一点的，对吧？ 那么第一个连续可调，你看，我们是接着问题三的基础继续来做，对吧？在近线利用我们的风光发电的一个条件下，计算每种风光出力场景下的一个园区治安的产量和吨安成本， 全年治安总量和氢氨年平均产量利用状况 估算园区能源的一个啊，自制的一个最小风光装机容量，好，那这个配置就相当复杂了啊，对吧？好，然后第二问和第三问就是第一个 针对问题中的一个最大气垫场景给出最优配置方案，那么第三个基于上述的这个配置结果啊，对吧？好， 满足相同的自然产量的一个需求下，基于全年吨安成本对比，对比什么呢？对比离网和联网两种运行模式的一个经济性和系统支撑性的一个这个成本价值，对吧？好， ok， 那 么接下来我们就非常清晰的知道了该如何去做了，对吧？来，我们接下来继续。那么接下来该怎么做呢？先来看一下问题四的一个界面，那么问题四将园区切换为离网运行模式，不再连接公共电网，园区 能用，完全依赖于风光发电，对吧？和储能，那这是离网，我们前三问都是，呃，其实都属于在联网状态下去考虑的，对吧？因为我们根本就没有考虑到这个离网的状态好。 那么离网运行的核心挑战在于什么？在于我们的发电的一个波动性和负荷需求的一个持续错配，因为我白天要发电，白天发电肯定很多啊，对吧？但我白天我不联网的话，说白了我这个电卖不出去， 对吧？所以我有些电得扔掉，是不是？所以当发电大于负荷时产生气垫，当发电不足时，我们的自然装置被迫降功率或者停机，对吧？我晚上我得工作吧，但晚上万一我发不出电呢？是不是？好， 来，我们来建模。那么在离网运行的时候，那么功率平衡方程如下啊，如下，好，我们可以看到，那么下面这两个在这一块啊，对吧？ 还有我们的 diss， 那 么分别我用我们的储能发电和放电工具。那这个公式其实我看了很多很多，因为往年每一年都是电梯，对吧？这个做的真的是 公式永远都是这样子，永远都是这样的，就是光电平衡呀，风电啊，什么乱七八糟的啊，一大堆啊，对吧？你们可以看一下往年的，所以今年这个题目也是一样的，大家想做好，注意，就是这些公式一定要写清楚。 呃，如果说你的技术好，你可以在我的基础上稍微加一加。如果说你说，哎，老师，我的技术不是特别好，没关系，你直接用我这个就可以了。好，有同学担心说，哎，老师，我的技术不是特别好，没关系，你直接用我这个公式不会出问题啊，不用担心，不要紧的。为什么？ 因为这个公式我刚也说过了，每年都是这么写的，而且这就是符合题目的要求，公式其实是不涉及查重的啊，明白了吧？好，行，那么这是我们问题四的一个详细完整讲解。那么最后问题五，问题五其实就是一个政策，这个就小作文嘛，这没什么东西，对吧？ 可以看到这就是纯小作文，小作文不需要建模的，对吧？但是我们这个思路是一套模板。好，然后我们的思路表，大家来注意看一下这个啊， 我们针对于每一问，针对于每一问，我们做了非常非常详细的建模方法匹配表，大家在看完老师的思路之后，如果说你有自己的一个想法，对吧？那么你要结合这个表， 首先第一理解问题之间的一个联系关系，第二懂得如何去选方法，那么第一个其实就是核算，然后二三一个连续一个离散，那么四是储能优化啊，对吧？好，最后政策分析， ok， 那 么这地方 注意，问题一，因为是指标合算，所以推荐睫毛方法，直接是就是一个建一个模型，就用我那个模型，然后直接计算，没有什么备选睫毛方法，你不要想着另辟蹊径说，哎，我能不能搞个别的，这就是一个计算题，你还能搞出什么东西呢，对吧？你无非就换个方法算，换汤不换药， 所以这点我也是很实诚的跟你们去讲，对吧？好，问题二，问题三，问题四，那么这个可以用备选的睫毛方法啊，你可以去做好，你如果说你觉得，哎，老师，这个我觉得还能再优化， ok 啊，你们可以尽情的自己去弄明白了吧。好，各个题目输出的标准，注意， 说白了，就你做的时候，你这个题目到底输出哪些东西，请你一定要有自己的一个判断依据，比如说问题一，问题一，我们需产出典型的日负荷与发电功率曲线图，含风电、光伏和常规负荷三条曲线的一个持续图， 电力平衡曲线图，以及一张计算结果汇总表，包含日用电量、 新能源发电、网购电量和上网电量的数值，对吧？然后还有他们的计算值，是不是？好，问题二，问题二，我们需要干嘛？产出不同水平下吨安成本的一个对比图， 五个产量水平的一个柱状图或者折向图，那么最优生产时段安排的干特图，或者说时段热力图，对吧？对于二十四场景分析，需产出吨氨成本分布曲线，对吧？和绿电指标满足情况下的一个堆叠柱状图，是不是 那么表格方面需要给出每种产量下的一个最优生产时段啊？端安成本，绿电指标，还有我们的设备利用率，是不是全联端安成本作为关键数值需明确给出啊，对吧？ 好，那么问题三，问题五，其实就是直接拣写无代码输出好，问题三啊，你看典型场景下连续调节的最优功率曲线啊，对吧？离网云一下各场景的分布图，好，其实你们可以看得出来了， 现在我们的思路文档更偏向于什么？更偏向于一个引导，我们以前的思路文档可能写了一大堆其实说白了都是没有用的文字，对吧？好，我们现在的思路文档，第一帮你快速的理解题目是做什么，第二给你最关键的建模部分的公式，第三给你所有题目之间他们的联系以及他们对应的方法 查月表。最后我给你我们的输出约束，也就是说你肯定是结合思路自己去做，对吧？但是你到底要做成什么样子，你要输出哪些结果，你直接看我们最后面都是能够看到的啊，这些完全都是没问题的。 好，那么这个就是，呃，我们今年电工妹的一个完整的啊思路分析，好啊，那么谢谢大家， 那么对应的一些附件数据也都没问题啊，然后我们的解析啊，也已经在解的过程中了啊，随后会将我们的解析以及解析文档一并发给大家，好，谢谢。

哈喽，各位同学大家好，这里是云顶书魔，我是墨子老师，那么我们今年二六年的电工杯赛题已经出来了，然后这个视频给大家讲一下 a t 应该怎么样去做才能做得出彩，然后评委一眼就能看中我们的这个文档，好吧。然后首先 a t 啊，讲的是绿电直连型电氩 安园区优化运行啊，这个东西很拗口，大家讲到底，其实它就是一个呃，我们叫微电网的调度问题，因为自己会发电，然后你有些电可以自用，然后有些电可以上传到电网，然后有时候不够电的时候，你又会又会从电网里面买一些电，大家就 就这些小问题，对吧？那我们看一下怎么跟我们讲的。首先随着双碳战略的深入推进，新能源大规模并网消纳难的问题日夜日日渐凸显啊，绿电直联项目为探索促进新能源就近消纳提供了新 路径。绿电直连项目分为并网型和连网型两类，并网型项目作整作为整体接入公共电网，与公共电网形成清晰的物理界面和责任界面，电源应接入用户和公共电网产权分界点的用户测。 什么意思？这玩意其实就是一个，就是你，你产了之后，你是往公共电网传的，然后公共电网会给你钱， 就你给他卖钱，是这意思。而离网型什么意思呢？自己用，哎，就像是你农村里面，你可能在你你自己的屋顶装了个太阳能板，然后太阳能板产生的电源你就自己用，或者说你在电电电热水器这种，就很明显的就是电热水器产生的电你就自己用， 哎，就是就是，哎，不不不，不就是电池在太阳能板，然后太阳能板，然后产生电，产生电就用你的那个电热水器，然后去热水就自己用掉了，就是离网型， 那就并网和离网啊，两种。然后呢？啊，这个 party 指出什么？什么看重点，这几个指标，一个就是我们新能源自发自用电量占可 总可用发电量比例啊，第二个是总用电量绿电比例，第三个是新能源上网电量占总可用发电量的比例，三个啊，明确要求三个公式，一个就是我们说新能源自发自用电量占总可用发电量的比例，很拗，分开来看，首先这一段， 呃，这一段什么意思啊？自发自用的电量，一个是自发，另外一个是自己用什么？那你看分子看总电量减去什么？减去上网电量，减去网购电量， 那然后除以什么发电量？就是你总共用的电量里面，你减去那些你你你，你卖给电网的，哎，以及你网购的， 然后呢？剩下来的这些，剩剩下来这些，然后作为分子，然后拿总的发电量作为分母算出来。这个啊，这个很好理解。第二个是我们总用率电量率电比例， 那就是你的发电量减去你上网电量，然后除以你的那个总电量就行了吗？啊？这个是有个要求的，这些是，这些都是约束，后面我们建模型的时候，这些都是约束条件，再考虑进去。 好。第三个新能源上网电量的比例，上网电量除以森林发电量啊，这个更更好理解了，理解啊，这个结束了三个约束，那后面公示你的后面我们要这样的符号形式就好了嘛。然后呢啊，由于啊氨相 较于氢更容易储运，然后绿电到绿氢到绿氨一体化的绿电直电工业园区，正在成为解决新能源消耗和化工行业深度破碳的重要路径。 大家说啊，这是一个典型的结构图啊，它包含电解之清之安、风力发电、光伏发电，还有本地负荷及 联网线路。那么看一下，解读一下，那这是我们国家电网，就公共电网，然后呢，这是我们园区里面，相当于这是在园区里面的装置，那这些装置包括什么呢？一个是风电， 风电他可以有一部分啊，是拿来直接用，电负荷就直接用掉，就像我们刚刚说的，你可能风电产风车产生的电，直接热水器用掉了啊，直接烧锅炉烧掉了啊，那如果说你有多的用不完怎么办啊？那你园区内是有储电设备的，就多余的储电储进去， 那有的时候风电不够用，就你风电发电不够了，那你可以从储电设备重新往回放电，往下放电啊，放电拿来电负荷用，所以它路径一个是风电，这么走走走走走啊，直接用，然后呢多余的存起来，那有的时候风不转了，没风了，储电设备这么过来 啊，好，理解了，好，再往后第二个是光伏发电，光伏怎么走呢？光伏一般来说我们进去之后，一个是碱性的电解啊，一个是我们交换膜啊，电解槽，然后呢，这么走走走，走到 跟光伏电一起到和长安，然后我们得得到安负荷，这也是一条路，然后当然我们外部的电网也是一起可以过来的，然后这边电负荷也是，如果说我们风电也不够了，电池也没有了，外部的电网也是可以这么过来的，然后一样的，别的箭头也是一样的 啊，就相当于如果你自己园区内自产自销的不够了之外啊，之后你要从这个外部电网去买电就没意思。然后往后看，园区如果出使的产能是三十六吨每日，然后与此配套的碱性碱性电解槽功率是这样子的啊，质子交换膜 电解操的功率是这样子的，然后合成安的功率是这样子的。这些参数就不细讲啊，常规的用用电负荷峰值是这样，然后呢，不要要功率曲线，如附件一所示啊，我们讲到了，我们就看附件一 功率曲线啊，每个时段的功率曲线不同，那我们稍微快速的扫页， 那不同的，你看两个很明显两个峰值对吧？你看两个峰值大概在这种位置，对吧？八点到九点，然后还有下午有个峰值，这个时候，呃，这个时候对吧，两个峰值很明显。好，我们再往后， 园区风电装机容量啊，四十兆瓦，然后光伏装机六十兆瓦，典型的日风光出力标幺功率曲线。附件二 那两个我们大概率它其实也是有很明显的峰值才对的。跟那个啊，这是波动峰电 啊，这是光伏啊，光伏很明显嘛，光伏很明显就是你你有太阳的时候多，然后没太阳的时候少啊，这个数据其实看起来没什么问题，那往后啊，考虑风光具有强随随机性，然后给定六种不同水平的 风电，四种不同出力光伏，呃，水平光伏的日功率曲线如三四十所示，据此可生成二十四种不同风光出力的场景。园区运行分析时段为一小时，我们看一眼三次就行了。 各个厂，然后不同的场景下它的这个是什么情况？那我可以多画出来看一下它其实区别看大不大。你看到啊，风电是这样子的，风电的那个波动稍微会大一点点，对吧？我们看那个光伏场景， 还有两个是可以排列组合的嘛，你看不同场景这个发电的不同，对吧？然后你这里不同场景发电不同，其实直接影响的是我需要从电池出的电也不同， 然后，然后往后这排列组合就会成了二十四种。然后呢，园区治安才能扩容过程中配到电清安装置的额定功率将随产年才能成限性同步提升。来了限性， 你就不需要去搞什么乱七八糟的继续学习模型这种东西了吧，直接限性搞个公式就行了。哎。然后呢，绿电直连园区的风光优先给园区内的至清治安及本店 本地电负荷，你看他先满足自己的需求，不足的从电网采购余电上网，是不跟我们刚刚说的一模一样啊，需要满足绿电直连项目的指标要求。什么意思？什么指标？这儿 你却说啊，这些指标要满足就行了。好，然后再往后， 如果电制氢氨的一日生产过程中，园区既有供电也有余电，若园区改为离网运行，仅靠风天风光发电，难以支撑园区生产运行的全部用电需求。增配储能可缓解或解决的问题， 因为你加个储能其实相当于有个八分嘛，就是你如果没有这个园区内的储能的话，你风光一停，那就要买电，对不对？那？但是如果你这个时候你自己有储电设备， 你这个电这个风光一停，你储电设备可以放电啊，他可以给电负荷，当然刚有一条路也是这么可以走，可以这么走，对不对？ 就算他删了有个 buff， 你 就是如果他两不工作了，他就放电就行了，那如果没有他的话，他一不不工作，他马上就要买啊，是这个意思。 然后风光发电与知青设备参数如图五。呃，附件五这个参数没什么，可没什么好说的啊。然后储能设备和合成安装制技术参数，如附件六也是参数。 所以啊，电是可考虑损耗的，合成氨不考虑损耗。然后啊，风苹果分时电价，如福如期。这个就跟我们买卖电有关了嘛，对不对？然后风电雨电上网电价，这是卖电。 好了，讲完到这我们看啊，根据一典型风光场景下的绿电直连电氢氨运行指标分析，还在假设电解槽与合成安装至每日满负荷，免去运行，不计园区功耗，功率损耗，根据功率平衡原则。 然后我们要解决两个事情，首先计算园区典型日用电负荷功率，购电受电功率并会是曲线， 这个就是物理公式计算，没什么好讲的，对吧？我们参数有了，然后我们幺幺幺功率也有了，这个直接计算就得了。直接算出来，然后呢？呃， 也没别的了，其实条件都有，就就是物理计算啊，跟另外一题一样的。然后第二个计算我们园区典型日用电量，然后各种电量占比例 啊，成本，然后分析上述指标是否满足绿电直连项目要求，如果不满足，请分析原因。那其实这个其实就是第一问一样的，就是假设 全部满负荷运行了，然后根据我们已有的数据，我们算出来这个结果是什么样子的，满不满？满不满足呀？啊，那我们大概率这个 结果是不满足的，或者说大概率结果是不是非常好的，所以就有后面的啊，问题二，三四啊五，要优化的部分存在啊，这个大家直接计算行了，直接把参数题目给的参数往里一带，带入之后计算得到结果就行。那看问题二，基于离散治安调节的 绿电直连型电氢氨园区运行优化看啊，若园区治安才能增至七十二吨每日制，嗯嗯， 制安产量从七八吨每日起，按九吨递减至三十六吨每日电清安装就只有全额开机和停机两种方式。分析以下问题，就说你产能变了， 然后呢？呃，这个自然产量它会有一个地点，然后呢，它也只限制了只有零一，就是我们全自动，其实只有零一开关两个，那就做两个吧，一个是风光产品价给定，给出每一种产量下最低成本的生产时段安排及绿地电指标，找出十 吨氨成本最低的日产量，分析这个日产量对应的生产方案的绿电直连指标合格极致氢氨的利用率情况。 什么意思呢？就是你要决策什么时候他要开机，什么时候要关机，就，就就是，就那么简单，因为你如果产多了，你的那个储电不一定够那，但是如果你出少了， 那你就要从电脑买电，你就需要钱，然后你的指标变化，也也也指标也可能不达标，那这个角色变量你就就设置你的变量就行了。然后这个具体求解你可以，其实这里的规模不大，这个地方你直接用 google 比或 splice 求解都行啊，或者大家如果如果用算算法什么的求也是 ok 的。 第二个二十四种风光出力场景下，分析每种产量下最优的至新时的安排对应的绿电直连指标安蹲安成本，然后各种特征，假设每一种风光场景代表十十五天，按全满足、部分满足、全部满足三 类统计分析全年的蹲安成本分布曲线，并计算全年总蹲安成本。 什么意思呢？就是你其实这里是要跑二十四个场景的，就对我们前面说的那个排列组，二十四种都要跑一遍，而每一种场景都要需要报这种结果，那其实你对每一种场景运行是优化模型吗？对不对？ 然后呢？呃呃，每次画模型里都得出一些指标，那是要分类型的，就是你是否满足，就是刚刚说的那几个硬性指标，就几个约束条件报出来就好，在这个位置，这几个约束条件啊要报出来，然后呢？ 这个结束之后我们看一下，最后再再往后，再往后啊，这个求解怎么求？一样的，我们去建立优化模型，优化模型肯定是希望我们那个，不然就是我们那个支出最少， 费用是不是少，或者说我们这个达标满足率最高，但这个我觉得大概率在在这个位置，大家可能设置那个满足率最高为目标会好一些，那角色变样还是一样的，那我们其实还是决策各种才能，什么时候要产，什么时候停，对吧？ 再往后啊，多种场景下基于连续制安调节的绿电直连型电氢氨园区分运行分析，园区治安才能增加，然后呢？这几样是递减，然后电氢氨 功率装置功率连续可调啊，就是我们不是，不是那个只有零一变量的开关值啊，那二十四种风光场景下园区最优的治安电 功率调度方案分析的绿电，这这相应的绿电指点指标和安装成本。那这个其实指的什么呢？你每种日发电场景它的最后是不同的吧？那这个你要建立不同的模型去运行，那也是一样的。跟前面其实你看这个东西 跟这是不一样的，对不对？那变化在于在于什么呀？这个位置你只能做那个零一决策的 事情啊，这个事情你是可以做连续决策的，定心安，所以理应。我跟你说，理应这一个问题三的求解决结果是应该要比这个问题二求解决结果要好的，因为它多了一个连续的决策变量，数学模型基本是一样，你加一个决策变量进去就行，那求解方法是一样的，你加一个决策变量就 ok。 然后呢？从园区构建这种指标分析，分析各种场景运行状态及原因，那其实这里就转化图分析了，你就前面求它出来的结果，就这个第一小问求出来的结果，你做格式化，然后对应的做分析就行了。好 结果相比你看下情况说明原因。其实我跟你刚刚已经说很明确了，其实主要原因就是在这里连续连续决策变量啊，主要就是这个原因。 然后呢，让我们去呃进一步的看一下指标怎么样，那就你原来可能百分之五十不满足，然后你运行完之后，那这里可能百分之九十满足了，证明现在指标嘛， 那再往后就考虑储能了，绿电十元型电电氢氨园区离网运行及分析分析及储能配置研究。那说我们园区离网运行的时候，我们园区用 用能受制与我们的这个风光发电功率，在给定二十四种情况以下，治安产能七十二度，每日调节下，分析以下问题， 那首先啊，假设电制轻，安装制用电功率连续可调，然后这是连续决策嘛？然后再进线风光， 在径线利用风光发电条件下，计算每种风光出力场景加园区治安的产量和成本和各种各种指标，然后估算我们能源自制的最小风光装机容量。 什么意思呢？就是你这个时候我我希望估算一个能装能满足我的需求的最小的风光的装机的设备，因为你不同的风光装机设备会倒会对应着不同的装机成本， 那当然无脑的我全部装最大的，当然最好的，对吧？那当然这样子我装饰安装成本高，或者说我们的采购成本高， 那再根据我历史的这分析得到的，我们到底这一次装，就这个园区装的时候我到底多少就足够了？比如我原来是可能原来装五十、五十、五十兆瓦的， 但你突然分析发现我这个四十兆瓦也 ok， 那 你这个球可以改成四十兆瓦的，是这个意思，那这个其实也是，呃，把它历史的都算出来之后，你取个最小值，然后呢？在最小值里面啊？不，你历史的算出来之后，你又找出那个 需要负荷的高峰点，比如说最大值，然后你在高最大值的那个基础上上一条百分之五就得到了这个最小的撞击容量嘛，因为你全年任何时候你都需要它满足嘛？ 再往后针对问题一，就是这个问题一啊，这个小问题中的最大气垫场景给出储能跟配置方案，至今二十四个场景下有储能参与生产功率最优调度方案，并计算各场景的吨位成本。各种指标， 什么意思？而在前面，其实你去怎么定那个最小的装机容量的呢？就你可能找到历史的这个功率曲线，是这样子的，对吧？ 然后呢？你找到，哎，这可能最大点，然后你说啊，这样子的话，我最小装金用量在这个位置，我给一个安全余裕，对吧？当然很好，对于这个峰值，你看对峰值都很好，那问题在于它有股值啊，就是在它这个拨鼓， 那这不是差距很大了，就是相当于你你供过于求了，所以他这问，这种时候我们如果有个电池，有个储能中心，我能不能把这能源储进去？就我们刚刚一开始讲那个图的逻辑那些，就问啊，你这个储能应该要配置多大的？你要有多少储能能力，对不对？这个就这个意思， 那么呢，在这个有储能能力的情况下，你纠结的话，你看一些储存在指标是怎么样子的啊？是否能对原来的优优化， 再往后基于上述储能配置结果，在满足相同治安产量前提下，基于全年安顿成本对比分析园区里网和并网两种运行模式的经济性啊，以支撑， 以系统支撑的成本价值以及系统支撑成本价值。意思就是说你把两种方案都求一遍，就里网和并网都求来求出来接吻做对比，其实吻证明数据 ok 了， 好，最后就更没东西讲了。这个东西就是国家政策的问题，就是因为你得到前面的结果之后，你能得到一些，比如说你能得到联网和宾馆，哪个好呀？ 以及储能设备要不要啊？要了之后有多大效果呀？那你自己是有一些呃数值性的 描述的，那你对应的去回答他问题，比如说啊，他接入这个电力系统会产生哪些影响？比如说我们的那个利率高啊之类的， 那可能 b 可能什么呀？可能需要我们前期投入啊，前期的固定投入大呀之类的，这个都是可以。你在问题物里面提的这个其实很像美赛的最后一个建议，提这里提的时候注意一定要紧扣前文，你求出来那个数据去提就行了，就不要脱离前文的数据啊，只提意见那是没用的好吧， 然后这个是我们 a t 的 求解思路，然后具体的那个求准文档以及我们对应的代码啊，还有文档大家都可以关注公众号预定树模，然后咨询我们客服去获取，好吧，好，谢谢大家。

呃，大家好，这里是素墨精英团队，然后在今天下午我们也是把整个这个电工杯的一个 b 题给全部写完了，然后大家可以简单看一下我们的整体的一个论文的一个情况。 然后这次 b 题呢，它其实总体来说还是一个这种优化问题，然后这次优化呢，其实并不算难吧，然后但是有一些思路呢，还是比较难去摸透的。然后接下来呢我的整个视频 带大家看我们的论文，之后，我我们的视频会分成大概两部分，第一部分呢是我给大家去讲解一下整个 b 题它的一个流程，以及我们的一个思路是怎么样的。然后第二部分呢，就是我 根据我们的一个参考论文去给大家看一下我们的结果是怎么样的，然后去给大家验证一下我们这做的是否是比较好的。 然后最后一步呢，就是我们可以带给大家看一下我们的一个呃代码，以及我们跑的一些过程的一些文件。好，那么首先我们给大家简单介绍一下我们的整个思路。 呃，大家好，然后接下来就来到我们这个 b 题的一个具体的思路讲解。而这些 b 题呢，它其实和一些比赛啊，或者是其他比赛一些优化问题还是很类似的，就是综合去考量了很多东西，然后但总体来说还是考察一个优化问题。 然后呢这 b 题你从这种呃题目上来说，你也知道吗？其实它就是研究的就是一个街道，它一共是有十个小区， 然后政府呢，想在这小区里面选一些去建设一个社区养老服务站，然后他要怎么建才是最划算的？能够服务到最多老人的，然后也是让呃居民更满意的， 这就是一个 b 题整体要做的一个问题。然后呢附件，附件中首先是附件一，但是讲了每一个小区他有多少老人， 有多少老人，老人的一个数量，老人数量，然后以及他的老人的结构，就是你老人他其实是分为健康的老人，然后治能够治理的老人， 还有半失能的老人，就是呃身体有一部分残疾，就不能自己照顾自己了，还有失能的老人，然后转移概率呢？是什么意思？就是说比如说你今年从自理的老人， 你能够自己照顾自己的一个老人，然后可能变为一个半智能老人，他的一个概率就是叫一个转移概率。 然后附件二呢，他就是说不同的老人他月均的一些服务需求是怎么样的？ 然后营收他收入有多少钱？然后他这还有一些支出是怎么样的？然后第三个就是他的消费上限怎么样的？就是你每个月能够花多少在这些呃你的这种养老服务上。 然后复电三它就很明显了，大家在这里可以自己去对比一下这个文件，因为我是用平板来讲课的，所以可能没有那么好去看这些数据。然后复电三呢，它就说了一个这种服务站在不同的小区里面建设， 它是分为呃不同的站呢，就是呃大中小三个站嘛，然后你的站它不同的站，它运营的成本也是不一样的。 然后第四个就是十个小区里面，每每两两个小区他之间距离是怎么样的？就他的一个距离，距离的一个矩阵。然后第五个这个比较重要，就是要重点去看一下，这的跟我们后面评价是非常有关系的， 就是要怎么样去评价老人对这一个不断的一个满意度，他评分规则是怎么样的？ 对，然后得到上述以后，我们首先来到一个问题一，问题一说它是未来五年老人的数量和服务的一个需求的一个预测，而它的假设，嗯，这个老人的年均死亡率为百分之五， 然后占当前老人呃，新增人口占总老年人口的百分之七， 然后室能老人无法恢复为，就是说呃，他只能往下转移，不能往上转移的意思就是然后半室能老人会有一定概率转，为什么室能老人，然后不会这样恢复能自理的老人。 而其实这里就说，呃，这老人他能够去只能变坏，但是不能变好。然后需要我们根据附件一里面当前的数量以及卷积概率去建立一个这种未来五年他的老人的数量的一个预测模型，然后这里预测模型。 很多人说讲到这种预测模型就用这种什么神经网络啊，或者这种时间系列的一个函数去预测，但这里是不行的。 呃，因为他有说到，嗯，他有说到这个老人他是不能够和转移到和之前比较好的一个状态，而且你比如说一六年的老人， 你想要去预测一七年的老人，其实你跟这种一四一五年的数据是没有很大关系的，你只跟一六年的一个数据有关系， 所以因此在这里用一些常规预测模型其实是不行的，那在这里我们就想到什么呢？这种多种状态的一个转型，一般我们其实我们就能够想到用这种马可夫的一个预测，马可夫链的一个预测， 然后我们就可以把老人去分为呃三种状态，就是智力 a、 半失能 b 和失能 c， 然后老人他能够存在状态转移， 但是是不能够反向恢复的，然后这其实就是一个很典型的一个状态转移的一个问题了。然后呢？ 呃，我们这里用的是一个离散时间的一个。其次马尔科夫列，也就是说每一年老人他的健康状态的变化只跟当前状态有关，就是说你一六年只跟一五年有关，是不需要去追溯更早的幺三、一三年、一四年或者一二年的一个数据。 然后嗯，你需要去设立一些关键的一些数据，因为你自然死亡率是百分之五嘛。然后呃，六十岁以上是百分之七，你就可以去 设置，比如说治理转半世能的概率是多少？然后半世能转世能的概率是多少？然后这就是能够得到一个这种扩展的马可波地推的一个模型，然后你就可以得到五年， 五年，未来的五年。呃，他的一个老人这种增长的一个状态怎么样的？然后不同的这种治理啊，办事人和事能老人他的一个增长数量怎么样的？然后来到第一小题，第二小问，那就是需要你呃预测出老人的一个数量之后， 还要算他们需要多少服务， 因为题目中是给的六类服务，就是这个助餐啊，什么日间照料等等等等等等，然后呢，不同的类型的老人，他对呃这种服务的需求是不一样的，你可以去看一下这个附件里面， 比如说你像这种室能老人啊，他对这种上门护理啊，还有这种助浴啊，他就更需要，然后能够治愈的老人，他肯定是更需要你帮忙做菜或者是日间一些照料吧。然后这么在这里你就可以直接用一些张亮的乘法去计算他的一些服务需求。 张亮乘法， 其实这个计算逻辑很简单吧，就是说某小区老人的数量去乘以该老人对某一某一项服务的月需求次数， 就等于这个小区这一类老人对服务的这个月理论的一个需求的次数。 然后用数学表达也比较简单嘛，就是 q i s k， 所以 什么意思呢？就说某个小区 i 表示小区， s 表示服务的呃这种项目，然后 k 表示老人的类型，就等于 n i k 五乘以 d k 乘 s， 就是 说用老人的数量去乘给他的这种需要的服务次数，然后呃，其实你去单乘也可以，也可以用这种三阶的一个张量去相乘，就会得到最后的一个呃表， 然后，嗯，最后就整起来加起来就可以得到你的一个六类服务他的一个月的需求的一个总量。对，然后来到第一题的一个第三小问， 他说要根据附件一和附件二中所给的数据以及一些消费的约束来预测第五年每个小区他的一些呃需求的一些量。然后像他题目中先是规定了 你去看他的消费约束，是可以知道市里老人他的服务消费是不能超过收入的百分之二十，然后半市能老人他是不能超过百分之二十五， 然后市能老人是不能超过百分之三十。然后你就可以去计算一下每每类老人他的一个月均的一个理论支出，就是拿他的一个收入去乘以他的一个这种消费约束嘛， 你可以去翻在附件算出来，然后我这里算出来是智力老人，他是大概是，呃，三百五十六嘛，然后半智能老人是八百二十二，然后智能老人是一千二百零八， 然后在这里我们要对每一类老人计算一个这种削减的系数，那这是什么意思呢？ 他意思就说老人的收入如果是足够去支付他的一个理论服务的一个费用，能去支付他这种服务的费用的话，那么我们就不缺一点。如果说收入不够的话，所有的服务次数就可以是按比例下降，就是他的意思就是实际的需求 是等于理论需求乘以你的一个 alpha， 那 么你够的话 alpha 等于一嘛？如果说你收入不够的话，你 alpha 肯定小于一的。对，然后这样就可以得到我们呃第五年末每个小区它的一些需求次数了， 我们要对每个小区每一列老人都计算一个 alpha， 然后具体 alpha 计算的话，等一下可以看一下我们的参考论文去了解一下。 然后来到这个问题二的话，问题二它是整篇核心中，整篇论文中最核心的一个优化问题嘛？ 他说基于这种问题一，我们预测出来这些老人数量，还有消费约束的一些服务需求量，然后我们要考虑这些服务站分别建在哪里？还有，呃，是建小中还是大， 然后小型呢？它是小于等于一百一千，中型呢是小于等于两千，大型呢是小于等于三千。然后运营的建设成本和运营的成本是建复联三，就是不同的服务站，它的建设成本和维这种维护成本是不一样的。 然后十个小区中有若干位置，就是，呃，服务站可以建在十个小区里面去任意选嘛。然后服务半径是小于等于一千米，如果超出距离就不产生有效的服务，就是超出一千米的话，呃，这个服务站就服务不到这些老人了。 然后服务覆盖率就是至少向一向养老服务的老年人占总总体的一个比例。 然后服务满意度就是根据附件五的一个评分规则去取值计算，然后他的是零点六到一的， 对，然后实际服务次人数也可以去算一下，然后说第一小问，他说如果建设的预算不超过一百二十万元，服务站的建设需满足上上述的要求， 建立优化模型，然后要我们去确定他的一个数量、位置、规模，使得服务的覆盖率和服务的满意度尽可能的高。 呃，像你十个小区都能做一个这种候选站点嘛。然后你每个小区都有四种状态，一种是不建站第一种，第二种是建小型站，第三种是建中型站，就一种是建那种大型站嘛。 那么你每个小区都有四种选择，其实你理论上就有四的十字方，就大概是幺零四八五七六， 有一百多万种可能吧。然后其实这个数量的话，你去通过穷举是去可以去计算出来的，它的计算并不复杂。 然后在这道题其实就是一个优化问题嘛，那么你优化的一个目标是什么？就两个，第一个是这个服务的一个覆盖率，第二个是服务的一个满意度，那呃服务的覆盖率就是所有小区老人都能在服务半径里面去找到可以到达的一个服务站嘛。 然后第二个的第二个的话，就是去根据附件五中的一个评分规则去组成，然后在这里他一共是由三部分来组成的，一个是距离满意度，一个是响应满意度，然后还有一个是价格满意度。 然后在问题二中价格还没有被优化，所以价格的满意度其实他是基本是固定的， 主要的影响因素就是你的距离满意度，还有你的响应能力。在这里其实就是距离越近它的满意度越高嘛，然后站点越不拥挤，它的满意度也越高， 然后它的最后的形式是 s 等于 s， 就是 你的综合满意度等于零点二， 零点二 s 一 加零点三 s 二加上零点五的 s 三 s 一 是距离，然后就响应，然后就是价格，然后你再得到，其实这这其实就得到你的这种呃，一个目标函数了吧？ 是一个多目标的一个问题。那么接下来我们肯定是要去找一个约束条件的， 那约束条件肯定不能只是去追求满意度高，肯定还要满足一些现实的约束嘛。那么这里我们一共是可以主要约束是包括这几项。第一项他在题目中也提到了，就是总的预算要小于等于一百二十万元， 然后居民到服务站的距离是不能超过一千米的，不然就会，不然就会服务不到。然后第三个呢，就是它的一个容量 是不能超过，要小于等于它的一个设计承受能力，承载能力。 然后第四个就是每个小区只能分配到一个服务站，一个小区对应一个服务站， 第五个只有建了站的小区才能去接受服务的需求。还有，嗯，第六个啊，就是不同的这种站点的规模，它这种建设成本和服务成本也不一样嘛，这也是一个约束，然后七七八八，还有一些其他的约束，具体约束大家可以看一下我们的参考论文， 这里约束，呃，最好还是去限制多一点，不然到后面很容易你解读一些很好的情况，其实是你的约束没有写好，导致它的一些答案其实并不理想， 然后在这里之后我们就要去。哦，对，这里还有一个问题，就是，嗯，我看到很多 b 站里面的人会提到一个问题，就是说，呃，覆盖率，它最后为什么能到百分之一百？ 就是说一百二十万预算下，他的日流量才会七千七千人，但他的需求是八千两百三十六人次每日。 然后在这里呢，可以跟大家解释一下，呃，我们在模型中是有设置一个这种嗯，设计峰值容差的一个，呃呃，电量吧，就说允许站点在不超过一百二十，百分之一百二十的利用率下去 运行， 那为什么要这样子呢？因为在允许百分之二十的设计设计这种呃蜂石融差下，它能够去实现这种百分之一百的这种服务覆盖， 然后各个站点它虽然会有这种超负荷的一个运行， 但是它能够达到比较高的一个这种呃覆盖率吧， 但是呃在 s 二里面它其实对这种呃超负荷是有一个惩罚的。所以说我认为在这里你采用这种百分之二十的一个设计缝隙容差是不违反题目的一个条件的。 但是你如果说不采用这个百分之二十这种风速容差的话，你跑出来是很难在一百二十万以下，然后还能保证一个比较好的效果的。我们跑了很多很多很多次实验，然后最后才设计出来这么一个结构，能达到最后一个比较好的一个效果。 然后呃在这里讲完之后，我们就要去呃采用一个方法了嘛，那么你方法的话，这里其实是能够有很多，你比如说直接用这种呃，直接用这种， 第一个肯定你可以去用这种正常的一些优化模型嘛，就比如说把它看成这种简单的这种混合整数进行规划， m i l p 是 可以的。然后你也可以用这种穷举法，因为这里它的 呃可能信息字不是很多似的识字法，你去用穷举法去减字的话，其实是可以穷举完的，那穷举法的话它是能够在所有范围内都去搜到嘛，那么它能去避免这种呃局部纠纠，局部纠解的一个情况， 那你还可以用一些启发式的一些算法， 然后你再去像什么遗传啊，模拟翠湖啊，以及这种 n， s， g， a， two 啊等等等等这种不同的一些算法。 然后呢？呃这里我是建议去采用这种不同的方法来进行一个对比，因为你回到题目中看，它在第二小问中提示有说让你设计这种求解算法， 要说明算法的主要步骤要去分析这种算法的时间复杂度，那么你要分析这种时间复杂度的情况下，你最好就是有这种不同算法的一个对比，这样子去突出你使用的算法在时间复杂度上的一个呃更优解。 然后呢，你用这种穷举法的话，你肯定是能得到一个最优解，最好的解肯定是你用穷举法穷举出来的，那么你最后是否要选择这种穷举法？嗯，我觉得是不一定的，因为他在题目中说了要考虑这种时间复杂度的一个问题， 如果说你用其他，比如说这种奇葩式算法，他得到的一个呃最后的结果跟你的穷举法，比如说只差百分之零点一， 然后但是在时间复杂度上，一个用了呃，一个用了一分钟，一个只用了十秒钟，那么我觉得你是可以去选择这种启发式的算法。在进行对比之后，因为在这种精度的求解情况下， 你用这东西把这算法得到的一个时间复杂度是很小的，你在这里你的十的四的十次方肯定是比较小，你比如说四的十二次方或者是五的十次方，那么它就会引来一个维度爆炸的一个问题，那么你之后 就是因为数学建模，它是让你寻找一个好的方法嘛，而不是寻找一个更好的结果。那么在这里这样子的情况下，我觉得大家可以去最好去对比一下，然后去综合选择一个更好的一个算法， 然后嗯，就来到问题三那问题二的一个第三小问，那其实也是一样的， 给出最优的一个站点数量，然后计算，此时就是你得到最优的一个状态之后，也要去计算它的一个满意度，然后去提你的一些模型的一些局限，局限性，这也就是一些语文建模嘛。 然后问题三的话，呃，它是在问题三，问题三 它是在问题二的一个布局基础上 问，然后服务应该怎么定价？然后在政府补贴之后，我们能降多少？服务站还能不能盈利？然后老人这种服务的可疑性会不会改善？那政府补贴呢？他是题目中有讲的政府补贴， 就是说，呃，除了应急救援外，他是两元一次嘛？然后应急救助是不救这种补贴的，然后每个站点他每日的补贴是有上限的，然后站点的利率也是不能超过百分之八， 这就意味着政府希望通过这种补贴去降低老人的实际支付价格，但就不允许服务站去获得这种更高的一个利润。那么我们这种定价模型应该怎么做呢？ 这里是不建议大家直接去给这种每一项服务去定价，就是根据主观的去判断，你可以去判断去设置一个这种说放的系数， 说放系数 k i， 你 的这种降价降降周的价格就等于 k i 去乘以你的之前的一个价格嘛， 然后这样子既比较简单，也会方便这种利率的一个约束的结合。 然后他说，嗯，在这种方案已经确定情况下，我们要怎么样去？嗯，建立这种优化模型来考虑它的一个最优的一个定价， 然后在这里他其实还是一个这种优化优化的一个模型嘛。你在像我这样设置之后， 那么你不懂付费的一个定价，你都通过这种收放系数去收放，之后你就可以去和 diy 一 样去进行一个这种呃优化优化的一个解。 那约束的话其实很简单，它就是加上这种利率小于等于百分之八等等等等这种呃不同的一个约束。然后它的模型也是很整洁的，因为一个赞统一用一个缩放系数，一个赞去设置一个缩放系数就可以了，然后呃去求让利率精准等于百分之八的时候， 就可以去导出你的一个 b 式解。 那这里为什么能去推导 b 四的一个最优解呢？因为在你的设定里面，你的价格满意度在价格不高于均值价的时候是最高值嘛？你就说它的 s 三是等于一的，那就说明价格只要不超过你的一个均值，价格 小于等于你的一个积分值，那么你的满意度是不会因为小幅度的降价而无限增长的。但是他的政策目标就更希望补贴让价格下下降，然后让这个利率是小于等于百分之八。 那么我们最合理的方案就是让每一个站点的利率刚好到百分之八的一个上限， 你如果是低于百分之八的话，就说明这个价格还能稍微提高而不违反约束。如果是高于百分之八的话，就说明必须要降价。所以说最优解一般就出现在这个百分之八的边界上面， 然后这就是一个 b 式的一个最有解，然后呢？呃最后我们的一个就能求助你的一个缩放系数，然后就然后去求助你所有所要的一个值，然后在这个问题式里面， 他就说要去灵敏度和一个方案的一个比较嘛，他其实他的问题就是这样的，如果说一些条件变了，你的方案还是否是可靠的？你的一个方案是否可靠？ 那么谈点 a 呢？他就说这种人口动力学的一个加速，就说呃老人的增长更快，然后健康状态转移发生变化， 然后这场景就模拟这种未来老龄化的压力进一步增强嘛，然后看我们的当前这个方案是否还能够比较靠谱。 然后第二个呢，就是这个成本增加，就是运营的成本上升了，那么呃原来的布价和定价是否会发生变化？然后第三个就是把这种建设的预算提到一百四十万， 这样子还会不会有怎么样的一个比较？这里呃就跟我们平时进行灵敏度分析是一样的一个流程嘛，就说用这种不同的一些评价，用一些不同的指标去评价模型的一个稳定性， 你去设立一些你的一些不同的一些评价指标，然后去来看你的模型是否在这种呃不同的这种冲击下还能否保持一个比较好的一个效果。 就是呃重新去跑。我们一个求解，就是在针对 a、 b、 c 三种场景， 我们去对比我们原来的这种 base line， 然后去看不同的这种呃鲁棒清档案下它的一些变化是怎么样的，然后我们去进行一些分析，然后最后我们就能得到我们最后的第一次小问了， 然后整体的一个思路大概就这样，其实还是比较简单的，那接下来我们来看详细来看一下我们的论文吧。 呃，那么接下来我们就回到我们的整体一个论文的呃，成品论文的一个展示吧。然后因为上面已经给大家讲完了一些思路，然后在这里我们就主要展示一下我们的一些模型是怎么建立的，然后我们就求解的一些结果是怎么样的。然后首先是第一问吧， 第一问他首先是这个老了老年化未来五年的一个预测，然后因为我们是用的一个离散时间的一个马可夫恋，然后在这里我们首先介绍了一下这个马可夫恋他的一个状态还有一些公式怎么样的， 然后介绍完之后我们就进行了一个状态空间和变量的一个定义，就是状态空间嘛，就是分为治理呃，半式能还有式能三种状态，然后去构成一个完整的一个状态空间。然后 还有接下来就是一些模型的参数，以及一些核心的一些假设。在这里大家可以看一下我们画的可是画图，其实这里是非常清晰的告诉我们一些参数设置怎么样的。就是说从 a 到 b 的 话，它是有零点零四五的概率，然后从 b 到 c 的 话也是有百分之呃，零点一的一个概率， 然后它是禁止回流的，然后 a、 b、 c 老人它每年都有是百分之五的一个死亡率，然后这种 a 老人的话，它每年是有百分之七的一个增长率，就是老年化嘛。然后这就是一个整体的一个马可夫电的一个转移结构的一个示意图， 然后呃，通过我们建立好这种状态空间以及一些模型的一些参数，就是一些转移的一些概率是怎么样的，我们就可以去推演出来我们的一些呃事件的顺序，以及一个地推的一个公式和方程。 然后这之后我们就可以来得到这种主观化的一个表达，一个普的性质，这就是一个马可夫电的一个标准化的一个流程嘛。然后 在这里我们就第一问的一些模型就已经建立好了，然后呢这是一个第二问的一个张量乘法的一个模型，也就说我们在得到第一问的这种预测人口之后，我们呃去和这种单位需求的一个矩阵去得到一个点乘，然后就我们能得到我们金龙山的一个这种需求的一个张量， 对，然后我们就能得到我们整的一个需求的一个张量。然后第三个模型呢，就是我们第一问的一个第三小问的一个需求的一个修正，修正的一个模型，然后这个模型呢？呃，它其实就是说 它去针对这种不同老人承受能力作为现实约束嘛，然后去进行一个单变量的一个比例缩放的一个问题。 然后这里大家也可以具体的看一下我们的一个数据库，呃，数据库是最简单一种的嘛，相比公式来说就是消费缺点，它一共有四步，就是第一步就是计算出一个人均的一个支出，然后第二步是它的一个消费上限，然后第三个就是我们这个折点 再减一个系数，然后第四个就能得到我们最后的一个这种呃实际的一个月的一个需求量。然后接下来呃就可以再给大家看一下我们最后的一个结果，然后马可福列的一个结果呢，就是表里所示的这样子，从呃参考年到一到五年的一些不同老人他的一些数量的一些变化， 然后我们也做了一些不同的一些格式化，比如说这种呃老人的一些结构，五年它是怎么变化的？失能率它的一些造成结构怎么样的？这里是可以进行一些适当的分析的。然后包括一些呃五年一些流量它的分解啊，死亡多少人，新增多少人， 然后也是还有各个小区的一些横向的一些对比。然后呃这就是我们一些不同的一些格式化，然后就来到第二小文的一个这种学需求理论的一个测算嘛。然后这个表也是我们就得到了一个答案，大家可以简单看一下，跟自己答案进行一下对比， 然后有什么问题的话也可以发在评论区，呃大家去积极沟通和交流。然后这也是我们得到的一个结果，这是一些格式化图。 然后最后就是一个消费约束下的一个实践需求的一个修正嘛。然后这就是一个第三条文的一个答案，大家也可以简单看一下。 然后接下来就来到这个第二问，也是我们这个整个 b 题里面最关键最重要的一问。然后这个这整个题呢，首先我们可以看一下，这是我们画的一个流程图，那首先是角色变量和转换空间的一个一个设例嘛，那这里我们就 这个作为我们的一个决策变量，大家可以简单看一下，就是呃不同站点它是否建站嘛？除决策变量就是 si i 就 代表不同的小区，幺零一二三四代表四种不同的一个状态，不建站小型？中型还是大型？ 然后接下来我们就要建立这种目标函数，就是对这种满意度的一个评分，因为它是有两个嘛，第一个是满意度，第二个是这种呃覆盖嘛，那我们就对这种评分函数进行一个分解，然后去得到一个分段的一种函数， 然后这里是我们的一个满意度的一些不动点的偶合，然后我们要进行一些处理。 然后这就是我们比较重要的一个，就是这个呃容量约束的一个计设计的一个公式的一个假设，就是小于零点二吗？这样子我们在服务站，服务站的短期内不超过其核电能力百分之二十，呃就能够正常去运行。 然后接下来我们就得到我们的一个这种双目标的一个函数的一些表达，这是我们完整的一些方程和一些约束。 然后我们接下来就到了这种模型的求解，然后我们这里用的几种方法，第一个是穷举法，第二个是这种呃 n l p， 就是 这种呃定量的一些呃求解约束的一些求解方法吧。然后第三个是这种模拟退火 s a， 然后一砖串法区 a， 还有这种呃 n s 区 two 的 一个多目标的一个替换算法， 然后我们在对比之后，我们就可以去对比他的一个时间复杂度，因为第二小分钟他是要求你进行对比的一个时间复杂度，那这里我们也列出来了，那就是不同算法的他的一些流程图的一些介绍， 然后就让我们得到不同算法得到的一些覆盖率啊，满意度，还有一些他的这种时间复杂度，我们进行一个横向的一个对比，那就是我们画出来一个这种呃对比的一个格式化图， 然后最后呢通过这种不同的一些量我们进行横向对比之后，我们就最后选用了这种 n s g two 作为我们最终交付的一个求解算法，因为不仅仅是在时间复杂度上， n s g two 会比这种重组会更好，而且在这种呃我们求解最后得到这种答案情况下，其实它的一个这种 呃就是超窄的，会更小，考虑的会更多。 n s 区 two， 然后在你求解的时候最好是去手写，不要用库去呃建立这个 n s 区 two， 因为它在一些库里面，它的一些参数设定量会比较死，你不能根据自己的一些呃你的题目中那些要求约束来进行一些对比， 会导致呃你如果用酷的话，会导致它的一些效果会比较坏。在这里我们也进行了一个解质量量化的一个验证，就是为什么我们要采用这个 n s g two 最后的一些答案，即使它穷举会比我们好一点点，那为什么我们会选择 n s g two 呢？ n s g a two 呢？ 然后追优方，然后我们就把这个追优方案的一个详细描述给出来，就是不同的债它是建立在哪里的？然后它的一个呃利率啊，月负债还有一些年的利润是怎么样的？这里是一个我们画出来的一个呃几何的一个分布图， 然后然后这是也是各个小区它的分配情况和满意度的一个结构， 这里是最重要的一个矩形的一个热点处，就是不同的小区它的一个面积是怎么样的，然后这就是整体第二问的一个呃，大概的一个 结果吧，然后这里是因为他第三问中还说了需要我们指出这个模型的一些局限，局限性嘛，这里我们也取出了一些局限性，然后来到这个第三小问的话，第三小问其实还是如果说你呃能够去 知道零点八是它的这种最高约束啊，其实还是比较简单的。然后我们也是对这种矩阵变量和满意度来进行一个建立，然后整体结构就是像这样子和第二问中得出一个最后的一个目标函数，以及它的一些约束条件。 然后嗯，我们去进行一个求解，然后这里是我们最后的一个答案，大家也可以去看一下，然后进行一下简单一个对比。 然后嗯，这也是我们后后面的一些年年度的财务的一些结构啊，就是一些后面二三小文的一些答案，还有一些分析，大家可以简单看一下，然后这里就不多赘述了。 然后这里还有一些我们画的一些格式画图，然后我们就直接来看到这个第四第四问吧。第四问它就是需要我们进行一些灵敏度和主观那些分析嘛，就说采用这种局部的一些扰动，然后我们的一些呃，我们的一些还能否还能否去扛住？ 我们的模型和这种选择还能否去有一个比较好的一个效果？那就是我们画的一个可塑画图，然后在经过这种三个不同的一个场景下，我们就得到我们的一些呃关键指标一些对比和 base 的 一个对比，这就是我们最后的一个结果， 然后因为结果我们肯定要进行一些语文性的描述和分析，然后这是我们的一个字画图的一个分析，然后最后我们还得到一个这种弹性系数的一个这种分析，然后也就说来得到不同呃来分析各个参数扰动这种关键指标的一个局部敏感器码， 然后我们最后就四个方案，然后这就是一个几何的一个分布图，然后最后我们就得到了呃模型的这种抗干氧能力还是比较强，鲁班线也是比较好的。然后这就是我们整体的一个入门的一个情况， 然后也给大家简单看一下我们的代码吧，然后像我们的代码其实不单单是跑了这五种算法的一些对比，我们我们采用了很多很多很多很多，像一些 sga、 nga 三呢，还有一些不同一些期刊里面最先进的算法，我们其实是有跑到的， 但是在这题的表现上，它其实是不如一些普通算法来的更实际，还有效果更好。 包括我们的一些呃格式化图啊，我们也是能够全部出出来给大家看一下的，大家可以进来看一下，我们每就是我们的呃每一步都是有留档的，大家也可以看一下，大家得到我们的这种材料之后，也可以进行一些对比 对，你看我们还把不同的一些方法也进行了很像的一些对比，然后就展示在论文里面，只是我们挑选出来比较好的一些情况。 好，那么大概，呃全部就到这里了。如果说大家想要我们这些助攻代码还有参考论文的话，大家就可以去私聊一下 up 主，然后来获取这些资料和代。

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好，我们这个视频换一种呈现方式，因为之前其实我们一直是用结果，用图来辅助大家去理解问题二三四， 但是这就会导致很多地方其实讲的并不是很模很很很具体，就给大家讲一下，就是我们问题二三四，为什么我们有很多的方案，因为问题二三四是同样的问题，有不同的算法，就是股价是同样的一个股价里面，比如说我们爬山一样，我们都在同一个 起点，但要想爬到终点的话，有不同的路径，这就是我们这个问题，那我可以用不同的方法去找到最短，就是其实因为人的高度不一样，和他的视野不一样，所以说在他的角度来看来的话，他的最他认为的爬山最短路径和其他人是不一样的。 这里也是，所以说对于一样的框架，一样的股价，我们取用不同的算法，就相当于不同的视野去看，都不太一样的值。所以我们后面会有一个视频叫做参考答案，或者我们将我们每一份做了四种方案，四种方案的数据给大家做个对比，大家会发现相差但是有差距， 这就是因为还是刚才那个命题，对吧？大家，大家身高不一样，你看见视野不一样，选择的路也不会一样，但是因为大家都在做同样的事情，最后得到的结果，就比如说这个山都可能是两小时爬到山顶，但只不过可能有个是一分五十九，一个是两分零一这种差距。 好吧，那我们就继续这种差距给大家去简单去讲一下这个视频讲什么呢？讲缸就是去讲一下问题二三四的大纲具体是什么， 因为讲这个的理由一，一是为了让大家更好的去理解题目，其二是因为我们后面用了很多 ai 工具，大家把我们就是我们给了大家每一份四种方案，一共是四乘四乘四，一共一百九十六种方案，选择一种方案之后输入到我们工具里面的输入论文，但是论文有个强约束，就是二十五页的约束，就会导致很多地方简写了， 然后你会看不懂，你看不懂的地方你可以回来看看大纲，因为这个大纲的公式是可以直接复制的，你可以再复制回去来完善你输出的那个论文。好吧，那么我就接着这样的一个动机原理，给大家可以讲一下问题二三四的一个思路， 对于问题二来讲，我们为什么说问题二是个离散的问，问题三是个连续的，对吧？其实题目也这么说的，这题目这么说的是为什么这么说呢？因为很数数据的问题，因为我们问题二是一个零一变量， 要么零，要么一这种离散的数据，这是问题二，我们是一个最低百分之十，最高百分之百的一个变量， 是个连续值，而它是个离散值，所以问题二三的本质区别，这里给大家写一下。在问题三大纲里面，其实问题二三调节方式，一个是离散的零一，一个是连续的，从最小的百分之十一到最大最大功率。 那么这种时候因为我们的自变量的类型不一样，就会导致有不一样的这个函数就不一，不一样的目标函数就类似于什么呢？我们之前在就是， 嗯，这个还真不好举例子。呃，就类似于我们一个函数直取、整数和直取就是它的 x 属于整数和 x 属于实数，与二一样，它会导致完全不一样的结果。 就比如说我们对于一个直取整数的点来讲，对吧？它在，它在坐标系里面，那其实是，呃，这样一个一个的点， 所以我们去比较大小的时候是有一种方式，对吧？但是如果它是连续的话，那么它的这个曲线是这样的， 那么我们去计算这个连续函数的追值的时候，其实用的是一个，哎，我们去求它的助点，对吧？这是一个助点，去求导，看它导什么时候等于零这个点，再用黑炭矩阵去看一下它是几大几小，所以基于这两个不同的思想，我们就会得到不太一样的结果， 这是他们的本质区别。然后问题二的这个贪心其实我觉得不合适，因为问题二是一个很基础的，就相当于我们就只有一些散乱的点，哪怕穷取法的话，我们已经算出来，但是问题二的穷取大概有一百三十万种，很多 啊，也不是就是可以用，但是不建议，所以我们再回来看。那么基于这样的大分类，那么问题二他干的事情是什么呢？第一个问题二，我们去原有的七十二吨每日，而我们是这个全开或停，所以问题二三四的这个大纲我是一步一步的写，写的非常详细， 大家可以一步一步的去读啊。首先就是我们对于基本的一个情况的一个公式计算，然后就是绝对变量， 我们要设 f， 设函数是 x， 对 吧？所以 x 是 什么？零一变量，零是开一是不是？零是关一，是开 零一变量，那么设了 x 了，那么有很多的东西，因为我们这个题目很多的约束，比如说我们产能量的约束，我们一天必须要产多少吨，这个是明确的约束，因为我们有二十四小时啊，相当于我们总的这个约束，除以二十四等于三吨，因为我们每天要生产三吨，这是我们每负荷，我们必须要这么做，然后以及 这个产物的约束，对吧？负荷的这个约束，功率的约束，这是我们题目上给的我们一些信息变量，然后这是我们的约束条件，就是我们的 x 怎么取值啊？在这些的数据里面去取值，那么 i 取值之后干什么？去求哪函数啊？去求这个函数的基值点，我们这本是，我们是最小这个吨安成本，这是最这成，这是日成本。 然后我们基于日成本的话，还有具体的来讲，有购链的成本，有这个分店的成本，还有运营的成本以及售链的成本，各种各样的成本，它们之合就是我们总的成本，但是我们算的不是总成本，应该算的是按吨，所以我们总的成本再除以一个 q， 就 这个东西 就是我们最后的一个目标函数，你其实就算这个目标函数的基值，哎，那么对于这个基来讲，这个地方其实是公式的问题，这里这样就是最小值，它的一个最小，对吧？那么约束条件只有一个，就是他们符合这个约束没了。 所以对于这个这样的一个等式，这样的一个约束来讲，其实这个题很简单，就哪怕现在可能用手算，可能复杂一点哈，你用计算器算，就都能算出来个差不多的结果。 所以问题二我不太推荐用贪心，因为贪心这个问题是一个启发力的算法，它就是差十个于算什么呢？我们有很大的很多无穷个数据集的时候，我们 去求解，用碳芯比较合适，但这里其实并不合适。然后这个碳芯是对应的是我们 q 二四，就是我们要给大家每一部分写很多代码， q 二四是碳芯，除了碳芯之外还有其他的算法，我们后面会给大家看这个表格啊，这些现在还在正在做，所以先不着急。 呃，这是这个贪心，然后会出来一个结果，这个你可看可不看啊，这个主要是和你自己选择的算法有关系，这就是我们框架了，这个就是每一个框架里面就是我们爬山的路径， 大家不一样的话，就是是不是在这个地方不一样，然后算出来结果之后，再去算一些每一些变量的一些核心指标，这是我们国家规定的五六六十啊、三十二十啊这种指标，以及最终的这各种各样的数据机，这就是这其实就是对于我们计算出来结果的一个统计分析，这个统计分析的目的就是 英文， 就是因为，呃，也不是，这相当于就是最因为我们要回答这些问题，你就相当于问题二，我们要回答这个问题二的第二问，那么第二问其实就是基于我们得到的这个方案，第二问的一些分类，就看哪些满足，哪些不满足，其实就对于结果的一个统计分析， 所以不难啊。然后就是 问题三，问题三其实和问题二一模一样，这就指不定量变了，因为我的变量需要从原先的零一变量变成了一个这样的变量， 那么这样变电的话，我们依旧需要去设各种各样的上线下线，对吧？我们要设出这个变来，这是个变化的值了，而不是一个单纯的零一变量。那么对于这个变量有取值区间，有最小的叫最大，是吧？这个区间，那么最小应该是多少呢？呃，因为我们提过是没有停机状态的， 但是题目说了我们是零，所以这个地方其实有一个争议哈，就是我们认为的机器可能会出现抛锚的现象， 泡沫是无法避免的，所以这个百分之十的下限是不是应该遵守？大家需要考虑一下，你觉得机器应该叫理想下运行，它永远不会泡沫，最低就是百分之十，所以呢，你就， 那你就设百分之十，你说你觉得不行就要泡沫，那你就生成零，这个在看你们自己的定义啊。这是我们这个变量的一个情况，相当于更为刚才的零一变成了一个 x t， 然后产量约束，这也就是我们之前以刚才那些步骤产量约束日产量带入一个整体的这个，对吧？就在我们有了这些约束之后，有了这个变量就可以来表示我们的目标函数，我们这我们还包含什么呢？固链成本、售链成本以及运营成本，他们这核就是我们总的成本，我要让这个成本最小， 哎，所以这个成本有很有有，有一些约约，有一些关系式，这种还是这些约束嘛？对吧？我们要各种各样的约束，环境日约束以及功率上限线的约束。所以其实对于这个问题来讲，它相对于问题二就多了一个 x 的 变量约束以及功率平衡的约束。没了 去求解，因为这个题会比之前的题更复杂，但是大家学过运通学的话，它就只属于一个单纯的信信规划问题，也不难，所以问题二我就只用了几个很基础的模型，没有用太复杂。 好吧，这就是问题二以及后面其实就是重复，呃，这是问题三重复问题二的一个过程，我们基于问题二三得到了一个结果，对它进行各种各样的这个国家的那个百分比的一个对比，安润安的成本以及各种的计算是有了这个结果之后就可以了。 好吧？然后我们再回来看问题四，这是问题四它会变得复杂。这些是哪哪里呢？它的这些份其实是，就是它虽然是三份，但这些三份之间是有联动性的，所以大家也不用太考虑说我们需不需要一份的去做。 其实就是你做完问题一之后，问题二三刚才一样，它基于问题一的这个小问的结果就能直接得出来结果了。那问嘛？问题四它就是多了一个离网状态，相当于我们这个等式。大家应该还记得我们最初的那个等式其实是一个。呃， 最初的等式在哪呢？对，最初的就是我们问题一的那个等那个等式 是这样的，对吧？我们包含风光买的以及包含他实际用的各种各样的消耗以及最终售卖的，这是我们总的一个等式。但是对于我们这现在的问题四来讲，我们要去掉了这个离网之后无够电、无售电，那都去了之后，其实就剩下了一个，这一个这个， 那么我们生产的风电总和就等于我们需要的，以及我们最终的这个气垫的耗出功率的，我们只能去掉， 对吧？因为我们到了后面才会有一个储能，先是考虑这个，然后再考虑储能的情况，所以我们现在这第一个板块是把这个气垫的气垫的情况只能给它删掉，因为我们用不了这个。 然后基于这个我们再去设置变量 x， 再去设目标函数，对吧？进行解，这是这个情况。然后后面就是多了一个这个储能的，对吧？我们加了一个储能，再进一步进行考虑，这里 就是这个符号一直打的不对，这，哎，加了一个储能，那我们再去建立一些变量，来表示具有储能情况下的一个目标函数进行修剪，反正大致就这么多，哎， 大家可以先看看吧。然后这个文档我一会会发，现在还等一等，因为我怕我后面去写代码的时候，感觉哪哪一问又写错了，就有点问题，那我们就先这样。

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好，大家好，那这里是本次五一数节节目竞赛啊，各题目的选题建议以及做题思路的讲解视频，那么我这里呢也已经给他准备好了十三页的一个思路文档啊，稍后呢我都会详细的去跟大家讲解啊， 那关于这个思路文档的查看呢，大家可以看这个视频的评论区，那么我先垫下一个主基调啊，那就针对于这次的 a b， c 啊这三道题目呢，呃，我推荐大家呢去选择这个 a 题目 啊，我这里呢给大家大概整理了一下这三道题目的一个选题建议啊，大家详细的讲解思路呢，我或许会再跟大家去讲啊， a 题目呢，这次呢是一个机理推导类的问题，然后呢 b 题目啊，是这样的一个优化的啊，这个排班问题，然后 c 题目是一个典型的数据挖掘和分析类的题目， 那我这次呢，我们最终会去做这个 a 题目啊，我们预计会在明天就是五月二号的早上左右呢，就会更新完毕这道题目的完整原创论文以及相应的啊全部的代码 结果啊，还是跟我往期所有的比赛一样，我是先发布这样的一个选择题建议及思路视频，之后呢就会有一个完整原创论文和代码的讲解视频，那么关于这个完整原创论文和代码的说明呢，大家可以看这个视频的评论区啊，假如说你们队伍现在还在纠结这个选择题啊的话呢， 那么也可以把这个视频呢转发到你们的队伍群里面，和你的队友呢一起去商讨一下选择题，因为这个选择题呢是非常重要的啊，这次呢，大家也极容易去踩坑，还那句话，在选择题方面呢，我们最终的目的呢，还是要奔着这个获奖去的， 答案能理解吗？所以你不能说这啊，呃，这个我看到网上大家都在选这个 b 呀 c 呀，大家就嘛就是随大流，然后去做 b c 了，但如果你们队伍究竟适不适合去做这个 b c 题目，那是不一定的。哦哦，好，那我先整体的去给大家讲一下这个选举建议啊，稍后我再给大家讲一下这个具体的思路， ok， 呃，给大家初步的去确定一下选择题吧，那么听完这一部分之后呢，大家就能确定好这个选择题了。 a 题呢，作为一个机理推导类的问题啊，为什么我们真是要去选择这个 a 题目呢？首先这个 a 题目它作为一个物理类的问题呢，它 b 类是比较高的， 然后呢，竞争度是比较低的啊，这个呢，我估计这次选择这道题目的队伍呢，会比较少一点，那么相应而言呢，我们的拿奖难度呢，也就会比较低了啊，也就会比较低了， 因为对于这种硬核的啊，这个物理和历史类的建模题呢，呃，这个只要我们的理论建模是比较扎实的，然后记性例句呢？求解释准确的，我们只要能做出来，就能够保证拿到一个基础高分，因为这道题目的难度是比较高的 啊。再一个呢，我们最后一问啊，我稍后会跟大家去讲，我最后一问呢，做这个动态可靠度的优化呢和相除的会制呢，会是非常大的一个加分点。那么至于说对于这种硬核的问题啊，关于这个啊肌底方程的推导呀，包括相应的求解和可识化 这部分呢，我都会给大家去做。好啊，大家都要拿到我论文和代码的人呢，直接去用可以了啊，那么相应的我到时候也会私发给你相应的啊，降重的教学视频和代码的操作附件视频并不需要你本身 啊，你们队伍本身有任何的基础或者代码变形能力啊，大家到时候一切按照我论文的黄字提醒和降重说明视频来做就可以了啊，我去运行我给的这个代码就可以了，能理解吧。 好，所以呢，呃这次呢比较推荐大家去选择这个 a 题目啊，这个拿奖难度呢会比较低一点呃在跟你的竞争的队伍数呢也很少啊，所以说呢，最后呢，呃只要是在我这拿的人啊，就是我线上的职业队伍呢，对于其他队伍呢，基本上这道题目都是降为打击的啊。呃好，那么 c 题目啊， 这个无锡这次做的队伍呢，会很多啊，一个数据挖掘类的题目。呃然后呢，这也是非常经典的一个题目啊，往年做数据分析类的题目呢，人呢也比较多，因为这个呢就是大家最好上手嘛，然后呢，往期大家做这个 c 题目的人呢，也估计比较多 啊，这个呢，难度是比较低的啊，就是非常经典的一些算法啊，就那么点事嘛，就是算一些异常值啊，然后去做这个预测呀，然后做积极学习啊，就这么点事啊，呃 啊，就是数据清洗啊，异常检测呀，然后持续的预测啊，门槛是比较低的。呃估计呢只要去做过数据分析类的题目呢，然后都会掉这个 l、 s、 t、 m 或者随机应变啊这些机器学习的包呢，谁都能保查结果啊，但也就是因为这个啊，主会见的 ct 呢是建立重灾区， 你想要在这个成千上万篇的这个同质化的这个论文里面呢，去托尔斯夫是比较难的，而且你这课程工程和托表呢必须得做上非常非常好看的这个视频啊，否则呢你基基本上是会被打入到这个非常基础的队伍，你很难去冲击这个高分。 选这个 c 题目呢，这次不推演哪进行选择然后 b 题目啊，其实我最开始是想去做这个 b 题目呢啊，因为这道题目呢，是啊我近期这两个比赛啊，大家去看我这个往期的视频，我东北三省和这个华中杯呢，其实作作是优化类的问题，而且呢都是排班类的问题啊，其实我 我这个华中杯啊，这样子一个代码量呢，大概是有个几万行吧。然后我当时就用的是一个排版率的问题呢，我用的是这个自适应大领域搜索。姐这道题目呢，我要是把那个调过来啊再去跑这个自适应大领域搜索呢也能直接去做啊，这个优化的问题呢，我也比较擅长， 但这次这个题目呢我并不太要进行选择啊，就这道题目呢，呃看似奇妙是比较简单的，但是按照我往期啊就是我这个学员的情况来看呢，对这种优化率的问题。 呃一个是啊，假如说你用基础的这个优化算法，比如说是粒子群呀或者是遗传算法啊去跑的话呢，你只拿到这个基础分啊，也有很多队伍呢都用这个算法。那假如说你要用比较好的优化算法啊，比如说知识量大的去搜索 啊，去跑呢啊，一方面呢是这个计算的有复杂，弄得非常高啊，我上次这个华中杯拿我这个代码的学员呢啊，大部分都得跑这个半个小时左右啊，就一集中一问就得跑半个小时左右。然后呢，还极其容易陷入到这个局部自由解里面啊，虽然我采用了多种方法去跳出这个局部自由解啊，但也有隔壁学员会陷入这个局部自由解， 比较难跑出来全球自由解吧啊然后呢，假如说大家一旦啊到最后一天了还没有跑出自由解，你们去编到结果都不知道怎么编 啊。呃然后呢，你假如你用渔船算法，你能跑出来一个嗯，比较简单的一个局部自由解吧。呃，这个呢，也没有什么意义啊，还那句话大家一定要是奔着获奖去的 啊。呃，虽然这道题就就产生一个悖论啊，就是你用呃简单的优化算法去跑呢，呃你拿不到高分啊，就是有个基础分又复杂的优化算法去跑呢，一方面是编写难度比较高，另一歪呢， 呃跑起来时间很长啊。再一个呢，呃一旦说陷入到局部自由节里面呢，你很难去调试，所以呢这道节目呢，也不推大家，不推荐大家去进行选择啊。呃，好，那么我们最终呢会选择这个 a 题目啊，预计还是会在明天五月二号的早上左右就更新完毕这道题目的完整原装论文跟西安代码和结果， 关于这个完整原创融合代码说明呢，大家可以看这个视频的评论区。好，那么大致整体的这个学习建议就讲到这里，接下来我们来看一下这三道题目具体的这个思路。好，我们来看，首先看一下啊，我们这次就会实际去做的这个 a 题目， a 题目呢是一个非常硬核的啊，这样的一个物理线模型的一个说明，然后呢有嗯，一个这个复表啊，专业术语的一个说明，然后呢还有相应的物理模型和后面的一个约束啊。 呃，这四个问题呢，又分了很多子问题啊，就说啊，一点一，二点二一啊这些东西啊，我们来看一下这道题目的一个思路， 首先是针对于第一问啊，呃，题目背景呢，我就为大家去都赘述了啊，问题一呢，它是要让我们啊分到两个子问题，一个呢是让我们给出一个不同直径的锚杆呢，对应的扭矩系数 k， 那 么 a 题目呢，它给出了这个附件啊，一个是 这个一共四个赋表啊，分别是实验数据，岩矿岩石的工矿数据，然后媒体的工矿数据以及工矿的参数设置啊，这就是它的实验数据对不对？ 呃，一点一啊，就是求解，这个纽军系数 k 呢，呃，我在这个思路里面都会分一个普通版的思路和高级版的创新思路，那么我后续会去做的时候呢，都会采用这个高级版的创新思路去做啊啊，尽量会采用这个去做。那么普通版思路呢，就是能保证大家拿一个基础法吧，就是可以能做出来啊，呃，普通版思路呢，其实就是把这个 啊严格的分为一个非限性的压制阶段和一个限性的稳定阶段，然后呢把这个非限期阶段做一个拟合，然后限期阶段呢，做一个啊一元的无洁具的一个信念回归，那这就比较简单了啊，有常规的一个数据拟合方法就可以实现， 然后呢创新性，其实没有什么创新性可言啊，因为他这个里面呢，没有对于数据机制的物理机制的一个深度把句，还那句话啊，就是做这种物理鉴博这个题目啊，一个非常非常重要的点，就是大家千万不要只用数据去做， 那这样的话，你就把这个题目的珠珠雷做成一个数据驱动的问题了，就你只用这个附件的数据去抛，这就没什么意义的，大家能理解吗？啊，因为你一旦摆脱掉一个物理物理极致而言啊，这个呢你就拿不到什么高分了， 因为这个毕竟不是一个数据分析类的棋啊，现在这里面这个普通事物的一个非常啊大的一个地端呢，就是你们啊，没有这个对物理知识的一个深度挖掘好，那么，呃高级版的创棋事物呢？哎，我们这里呢就是基于接触力学的一个连续过渡的模型啊，这个里面呢我们就可以引入一个这个物理机制了啊，也就是这个接触理论 啊，或者是这个指数衰减的一个刚度模型，我们去考虑这样的一个等效间隙的一个压压实相啊，我们构构建这样一个方程，然后呢我们利用这个非限性的最小的乘法或者遗传算法呢，去求解它这个 k 以及它的过渡参数， 这个可能性呢，其实也比较高啊，因为我们去掉库就可以了啊，去转换成这个非限性的曲线纽扣就可以了，其重点就是要去把这个理论啊，就是把这个啊，这个 啊物理的方程呢，去给它引入啊，创新性是比较高的，我们把这样一个数据驱动的问题呢，就可以变成一个半肌底半数据驱动类的问题了啊，就是说不但我们的模型呢，连续性是比较好的，而且呢我们的物理可解事情呢，也很好 啊，这个得不起来呢，就比较高了，因为对于这种物理类的问题，还那句话呢，评委一般是比较喜欢这种啊，他既有物理意义啊，这样的一个统一的数据模型啊，而且呢我们还能够通过数据呢去跑这个具体的结果，然后做出他的你和这个相应的图标，哎，这个就非常好了。 好，那么针对于一点二而言呢啊，他是让我们去利用附件中的表二和表三啊提供的这个实测的数据，去给出他临界的预警的扭矩啊，表二和表三对不对？这是他实测的这个东西。好，我们来看一下 啊，它里面分个这个侧点啊，还实际的数据，然后这是他的预警力力矩啊，从二十五一直到三百，然后这现在让我们去求解的就是这个临界的预警力矩啊，预警力矩。好，我们来看一下， 那针对于御景丽居的这个求简呢普通版思路呢，就是采用残差分心的去做一个移动寻优啊，这个就非常简单了，比较经典的一个方法，我就被大家去都追述了啊，中规中矩啊，能拿到一个基本法，然后呢算法也比较简单，那么高级版的思路呢，我就是采用这个二阶导数拖变以及这个背夜色的拖变点的检测啊， 我们可以把这个限行和非限行的分界呢，去转化为一个区域突变或者是概率分布漂移的问题。我们可以对这个时间数据呢进行一个样条差值啊，就是因为这个时间数据呢现在是比较少的，我们可以先去做这个样条差值，差值完了之后呢，我们再去做平滑之后的求二阶导数， 那么二阶导数呢啊，趋近于零或者方差极速收敛的斜点呢，就可以作为它的临界点了，然后我们再引入这个贝叶色脱变点的检测呢，进行一个交叉验证，这样的话就非常非常的好了。好，因为因为我们不但是做这个离界胆检测完之后呢，我们还把这个贝叶色的脱变胆呢减速转板呢也引入去了啊，我们可以做一个交叉验证，这样的话我们这个口号度呢就非常高了 哎，呃，这个可情绪呢也比较高啊，就对我来说可情绪比较高的啊，可能对你来说可能不一定啊，因为，呃这个就是大家呃，每个人编程基础不一样啊，还那句话啊，就是大家到时候拿的呃，我这个落户代码的人呢，直接去运行我代码就可以了，也不需要你有任何的基础啊，我也会给你发这个代码的操作视频。好， 这个呢创新性非常高了啊，也是目前前沿期刊论文里面呢啊，非常前沿的一些算法啊，比单纯的就去法克是更具有鲁棒性的啊，德门潜力呢也是比较高的，我们不但能够找出他的临界点而会这样，而且呢我们还能给出一套啊，就是含噪生的这个实测数据里面呢，自动去寻找还拐点的一个智能算法。哎这个就非常好了， 我们接下来看一下问题二。呃问题二呢，这个呢我就不多注说了啊，呃总真的他二点一呢，他是让我们去求解啊，基于副如二给出的这个各种的物理模型和约束呢去建立啊，这个最大的允许 呃这个御景力矩的通用化的一个参数化的模型，然后呢再进一步的给出钢带使用的一个必要性好。 呃然后呢再一个呢二点二呢，它是要让我们给出啊，利用附件中表四提供的一个参数啊表四工况参数的设置。然后呢我们要去结合问题二点一构建的一个数据模型去计算工况 a， 呃和工况 b 下的一个这个 啊最大允许的预警力矩，然后去判断它是否是必须要去加啊钢带的啊，加光带。好，那么这个二点一和二点二呢，我这个思路呢就统一给大家去讲了啊， 那么不断式路呢，就是采用这个木桶原理的啊。呃核心能力其实就是基于副路二系统的输相呢是取决于三个独立的优势条件，我们把它给它整理出来了啊，一个是钢起的巨副极件，然后是毛骨的间隙极件，还有一个微压压线的一个极限啊，然后呢 啊假如说我们这个瓶颈呢，它是在急用的某一项或者在无钢带起条件下呢，会导致这个呢就就要必须加钢带了啊， 这个呢就，嗯，哎，也没有什么可说的啊，这个就非常简单了，非常简单了，就纯代数的一个方程组也就算了，那么高级版的方言输入呢，就是采用这个敏感度空间和等效分散光度模型， 这个的核心模型其实就在完成我们这个普通版的计算的基础上呢，然后再去进一步建立参数敏感性的分析啊，这也是我们啊球射箭模比赛的非常要去呃建议大家常用的这个东西啊，就是大家一定呃基本上都要去做这个敏感度分析啊，这个呢，呃也是评委比较喜欢的， 就是我们去探讨一下呢，这个钻孔的直径，呃牢固的长度以及围岩的弹性模量呢这三个变量啊，对于它的敏感度。 然后呢我们对于钢带的重要性呢，不仅仅给出啊它是否是有必要的这样的一个二元结论，而且是我们建立一个啊，就是 呃压硬力啊，这个等效的分散系数啊，你还得去量化钢带进入之后托盘边长 b 的 一个等效的放大效应，从而来数学上去证明我们加钢带之后它上线的一个起身的幅度，这个可行性呢， 呃是比较高的啊，这个也不算难啊，也不算难啊，但是呢它创新性和得分显低呢，就非常高了啊，因为我们这样的一个非常完整的这样一个敏感度的分析。好，我们来接下来看一下问题三。呃问题三呢， 还是要让我们啊去这个啊，建立它最大允许预警力矩和偏心距之间的一个关系的模型，然后呢，呃，去分析它这个副路三种模型的一个生成和局限性。再一个呢，我们要去分析 啊，就是结合他的一个给出工程约束啊，去分析这个偏心距的有存在呢，是否会影响这些约束的有效期。然后我们去建立一个综合考虑多种失效模型的一个修正模型，给出修正之后的最大允许预警力矩的一个数值，然后去进行一个数值的验证。好， 那么针对于这个问题三呢啊，我还是把这个三点一和三点二我就给它整合一下啊，给大家一块去讲了。这个普通短词呢，就是基于名义应利的一个联合程度的叫和了，我们三点一呢，可以直接去带入福禄山的这样的一个公式啊，呃，然后去解一下关于这个的一个医院二重症啊，得到它的这个结果 啊，然后我们去给他发一个具兴趣分析，就是名义公司呢，需忽略它螺纹根部的一个受力集中，然后三点二呢，就是这个偏心距移移呢，会导致它托盘呢发生一个倾斜的受力啊，那我们做一个修正就可以了，就可以求助一个新的综合的一个，呃，这个，呃 最大的预警力矩啊，那么高阶版创新速度呢，就是引入一个受力集中系数的这样的一个非对称的底座的受力模型。 呃，三点一的有一个局限性的一个深度的分析啊，就是我们要去明确的是指出它明灭的节约法呢，是无法去反应螺纹沟槽处的一个微观破坏的，所以我们必须要去引入一个理论的硬币集中技术啊，对于它进行一个局部的放大和修正，去建立这样的一个微观疲劳和屈服的折减模型。 再一个呢还有一个就是这个关于拼音偏心式校的修正啊，我们要去建立这样的一个刚性托盘弹性地基的一个偏心受压模型啊， 最后呢我们去求解得出他一个非常严谨的天心压路深度公式，然后呢我们去绘制他啊这样的一个空间三维的包罗面，这样的可以出绘制一个啊，非常好的一个可塑画图片 啊。呃这个难度是比较高的呃，但他创业性的和得付奖励也是非常高的啊，就是能够在我们店三位里面的啊，去写出这个托盘底垫有效接触面积折减这样的一个极致的队伍呢，我估计是几乎没有啊。 呃这也是我们跟其他队伍呢拉开区分度的一个非常好的一个切入点啊。当然了啊，大部分队伍可能看到我这速度水平呢，也不知道该怎么去做啊，只要包括代码呢，也不知道怎么去编辑，这个无所谓啊。呃在我预订过的这学员呢，大家到时候拿我这个论文和代码去看就可以了啊，我论文员会有非常详细的 这个公式的推导的过程以及相应的呃这个求己的代码和格式化它的会制好吧啊，嗯不说大家看了这个思路之后大家就能做出来了啊。呃这个呢，我只是个初步的思路啊，可能也或许也会进行了一部分的修正啊，然后到了问题四呢它是，嗯就是最后一问啊， 他让我们基于基于以补实系数和各时效的约束呢，去建立一个使支付效果较优而不去触发任何时效约束的这样的预警绿具。呃，和 f 关系的这样的一个数学模型，然后呢，呃，去 分析一下他这个最先达到约束的极限的约束是什么，然后对他这个模型的有效线和可靠线的进行一个验证。好，这个第四问的普通速度呢，就是按照这个题目所说的啊，我们去基于补实系数的一个经验的映射和波洛线的分析 啊，我们建这样的一个参数映射，然后或者三条曲线的一个坐标图，然后呢，去观察一下这包漏线是由哪条曲线构成的，就可以去直接得出它的一个主控的失效模式了啊，这个呢，其实，呃，创新也和得分奖励呢，也还可以啊，也还可以，但这也是非常标准的这样的一个参数的遍地寻优了，而且呢， 呃，图形表现现在其实也还不错啊，也还不错啊，能汇聚这个包罗图。呃，再一个呢，呃也是非常完整的能够去解答这道问题啊，只不过它创新性呢，可能不太够。但这道题目呢，呃，这个目前的前沿饥荒的我们里面啊，比较常用的方法呢，是这个动态的可能性优化和这个幸图分析法 啊，这个呢，就是我们在考虑这个区间关系的时候呢，在这个定式的时候啊，我们不但去考虑它区间关系，还要引入地质参数的一个变异性啊，这样的一个正态分布。然后我们利用口号注的理论呢，不寻求单纯的一个变异值大值， 而是去求解呢这个失效率小于百分之五的概率意义下的一个最优的预减律矩。然后我们构建一个这就是类似于材料学里面的这样的相图啊，类似 我们可以以他的谱识基础 f 为横坐标，然后编一定的 e 呢为重坐标，用不同的颜色区画的去直接去标定出他的托盘的压线的失效区，然后螺纹的断裂的失效区，然后呢牢固剪切的失效区以及安全的工作区。 哎，这个图片呢就非常非常的完美了啊，也是我们这个论文呢最大的一个加分点，就是关于这个相图的绘制，然后我们还要去提出这样的一个针对于不同类型为研的一个加分点，就是关于这个相图的一个决策柱啊，这个是非常好的。 呃，创新性呢和得风险呢，基本上可以出拉门了啊，因为这个呢也是目前前沿金融领域啊分析这种问题的一个呃常用的方法啊，因为，呃，在初初步去看这个思路的时候呢，呃，我也是阅读了一些我们目前前沿金融领域关于这个的一个呃 点这个方法啊，大概去看了一下啊，呃，那么这个呢，应该算是最前沿的一个方法了。好，这个他表现性的确实非常强啊。然后呢，怎么说呢，就很装逼吧，这么回事啊，就是评委看到呢给分的这个空间呢，估计也就会比较大一些了。好，我们接下来我们来看一下 b 题目和 c 题目了。 呃，因为这次呢，我们不去具体的做这个 b 题目和 c 题目啊，所以呢，我 b c 题目呢，就讲个简短一点吧。好吧，我们来首先看一下 b 题目啊， b 题目我们前面给大家讲过了啊，这是一个优化的问题，其实题面呢并不复杂， 当然还那句话啊，呃根据我以往去做这个优化的问题的这个经验啊，呃，提炼复不复杂，跟他实际跑优化起来难不难这是两码事啊。其实我之前做这个华中杯呢，提炼也不难啊，难之后这个跑优化呢，就非常非常复杂了，而且呢我自己在调试这个代码的时候呢， 呃我也是于是去陷入这个局部之忧了啊，然后我要去各种去调试，让他去跳出这个局部之忧啊，这当时我去跑这个 呃呃排班问题的这样的一个，我就共用的是一个自制的鲶鱼啊，大啊，自制的大鲶鱼叔叔啊，这是他最后的一个干图图啊等等这些东西啊，其实这大题目大家去做的话，也最后也要注注这样的一个干图图啊，因为这是一个排班问题嘛，对不对？呃干图图呢，也是目前呃这个排班问题啊，大家基本上是必会这一个图了啊，前期和弄连都会绘的一个图， 所以针对于这个 b 题目而言呢，我就给他做具体就做这个 b 题目啊，我就答应给他看这个思路。 呃这个 b 题目啊，第一问啊，他是一个单班组单车间的一个最短时长调度啊，那么这道题目呢，我们就直接建议大家去做这个混合的组织性规划了啊，就第一问呢，先把这个文件建立好，然后呢这个第一问的算法呢，其实就比较简单了啊，没必要用非常高级的算法啊，绝学系可以很快的把他求救他一个全职追优解 啊。到了问题二的时候呢，我就建议呢，呃，我估计啊，很多队伍可能会用这个一档算法或者什么一推火啊，当然包括现在网上满天飞的各种思路呀，视频啊啊，也估计会有很多人去讲这种算法其实没有任何意义啊， 因为呢这个跑赛结果呢，一方面，呃基本上都是局部都有几啊，你很难跑出来一个啊，非常好的一个，这个全局都有几啊，然后呢，这个算法呢，基本上屏幕也都用这些算法，你也没有任何脱颖而出的机会啊，就是你从获奖者而言呢，几乎没有什么获奖机会， 所以呢我就建议呢大家这样就直接去上这个资深人力输出方法了啊，这也是目前前任新行龙里面啊，这个注重排班问题的这样的一个算法啊，这样新颖的一个算法 直接去做这个就可以了。然后你把这个架构呢建立好之后呢，到了问题三的时候呢，你就做一个两阶段的系统优化啊，因为他是双班组的多车间啊，你就是先做两阶段，第一阶段先做一个宏观的切分，然后第二阶段再做一个微观的调度，能理解吧 啊？能解完，因为你肯定分两个阶段，你要直接从从一个阶段直接把这个全部扩展完之后呢，呃，这个极有可能呢，你就是，呃一个方面是跑起来特别难啊，再有可能参数就爆炸了啊，这很很难跑。现在建议大家是做这样的两阶段啊，还要还是做这个 四十跟大零售的方法啊，然后去跑就好了。然后最后一关是做这个预算采购，呃，这个呢，大家可以做这样的一个双层的规划模型和代理模型加速啊， 就你只要直接去做这个预算约束下的，用贪婪的美举和这个此生大力运输所方法的一个评估呢，呃，仓促爆炸啊，然后呢，你攻击跑起来时间也会特别长。那么我建议大家呢，是做这样的一个上下两层模型啊，就是上层模型呢，先去做这个， 呃，粒子均算法啊，先去做这个决策采购的一个配置，然后呢下层模型呢，做这个此生大力运输所方法的一个调度过程啊，然后去跑就可以了。那么整体而言呢，这道题目啊， 呃，优化呢？嗯，想错跑啊，是比较难的，但你要是啊，这个无所谓啊，你就只是想完成这个结果而言呢，你也不管这个结果是不是追我姐，那就比较简单了啊，那就比较简单啊，你用什么逆序啊，逆向算法，随便跑一跑啊，跑个局部追我姐，然后前一下， 但这个呢，你获奖方面呢，评委一看你这个结果也不是全是追我姐啊，然后呢，用的算法也非常垃圾，这也就估计也不会给你什么高分啊，没有什么意义。然后你如果说要用我这些高举算法呢， 还那句话啊，就是一方面呢，代码变性难度比较高啊，这个跑起来时间也会很长。然后呢，呃，调试的过程呢，也会非常难啊，我不随缘啊，去选择这个 b 题目啊，就是你实际做起来就知道了。好吧，如果不信邪的话呢，可以去做这个 b 题目啊，那么 ct 马尔岩呢，这是一个数据挖掘和这个分析类的题目啊。 呃，估计选择队伍数呢也比较多啊，也比较多这个 b 题目的估计是呃奇妙比较简单啊，可能完全没有接触过数学建模的人呢，可能会选择 b 题目，然后这题目呢？是可能啊，往期做过数据分析类的题目呢，可能会选 c 题目，但这次呢也容易踩坑啊，也容易踩坑，不属于呢，就选 c 题目。我前面的也跟大家讲过了啊，这个选题思路方面， 这个 c 题目呢，这次呢难度确实比较低啊，但他，呃难讲难度呢是很高的，因为你很难脱颖而出，就那么点方法就那么点方法， 你出去清洗异常检测呢。呃，还有这个实际预测呢，你就做出花来，你能或者涂鸦呢，也就那么几个啊，所以你很想脱颖而出想获奖呢， 是很难的。再个呢就是一道题目呢啊，虽然说这个模型的这个难度啊，思路的难度是比较低的，但实际你去跑起来呢，其实数据量呢也还算比较大啊，一共是五个附件表吗？对不对？然后五件附件里面问题三测呢，它是分那个训练级和测试级，然后数据量大概是在一万左右吧啊，差不多这几个题目是在一万左右。 呃，来看一下这期节目具体的思路吧啊，这样一个编播预警问题题目呢，我就给大家多注出了啊，因为我们这次也不去做这道题目 呃，普通话思路我也就给大家讲了啊。问题一呢，我就建议呢大家直接去做这个动态的时间规整和看门绿波啊，看门绿波。然后呢问题二三阶段的行变的这个节点的识别和阶段的划分啊，就让你去区分正式节点和造声的一个扰动，然后去划分出来它这个 呃缓门匀速加速以及快速这三个阶段啊。这个呢，大家呢，就做这个 face 的 这个最优分割法和贝叶斯拓片点检测就可以了啊，这个贝叶斯拓片点检测呢，其实我 etm 里面也用到了啊，大家也刚刚如果听晚安的话也有音响啊， 好，那么问题三呢是一个多变量的驱噪和异常检测以及关键评价问题，这个呢其实是非常经典的一个驱噪啊，然后呢我和异常检测有问题了， 就直接去做这个奇葩的分析以及孤立森联的联合异常以及 shop 分 析啊。呃，这个呢，也是目前前一期共同我们那边的一套打法啊啊，基本都这么去做的啊，特别是呢做人这种黑盒模型这样的一个解释性的一个分析呢，都是重用这个 shop 分 析啊。 呃，然后呢投标表现力也比较强一点啊，你们你们之后呢会出出这样的一个沙普特征的共建图，然后还有一个多维一层的三点图是比较好的。 然后问题是呢是一个分阶段的演变预测啊，这个呢，大家要去做普通版书呢，就是做十一森林啊，其实十一森林呢做这道节目呢也还行啊啊，就中规中矩吧。然后你要是做想做的比较复杂一点的话，那就是做一个带修剪器的一个脉冲的响应模型以及迁移的预训练啊，这个难度比较高一点啊，这个难度比较高一点 就用这个持续的呃卷积网络或者是 l s c m 啊，都可以，但这个还呃这两个模型的估计跑起来时间会比较长一点啊，肯定是不如十一四零跑起还快。然后问题五呢，呃做一个特征优选以及自适应滑坡预警机制的一个构建对不对？ 那么这个呢，我建议大家呢采用信息商去做一个泛化的优选，然后呢做一个这个 啊摘虫法去做一个动态的倒数预警模型就可以了啊。呃这个呢也是目前前一个去看落户里面啊这样的一个非常创新的一个思路啊，建议大家去进行选择好那么大致的 c 分 的思路就是这样了啊，其实还是那句话啊，就是这个 c 题目呢， 呃一方面估计选择队伍啊跟 b 题目都是啊选择的队伍数会比较多一点，然后呢这两道题目呢， c 题目主要是呃区分度比较低啊，就是你想做托仰数比较难，然后呢 b 题目呢？是 呃还那句话啊，做普通的优化算法呢，跑不出来好结果啊，也这个你平稳的，到时候一看你这个结果，一看局目最有解啊，就给你直接就打入到这个不获减的范畴了。然后呢你假如说你能跑出来最有解的话呢啊，那确实可以啊，但是呢，呃那你就是要去做这个刺身大鲤鱼搜索了嘛，对不对？ 这个呢，呃不记得跑的时间比较长一点啊，然后呢编辑难度也比较高。呃再一个呢，我对这个题目而言呢，你很难保证每一个问都是你能跑出来，真正的全区都有解啊。 呃，不推大家去进行选择，现在我们最终还是都要拿取这个 atm 啊，非常的硬核。呃，然后呢，我们这个相应的这个物理和力学的这个建模呢，我在论文呢会给它做好啊，大家都只要去，只需要去根据我的这个降重出面视频呢去做降重就可以了，然后呢现在的代码呢，我也会给它去做好，然后呢格式化呢，我也会也给大家绘制好， 呃，大家到时候直接去根据我代码操作视频呢去运行我给的这个代码就可以了。我我会也尽量会置啊，目前前一期刊论文里面啊，呃，他们会置的比较多的啊，针对于这种题目的啊，一些图片啊呃会有非常的丰富。然后呢，嗯 啊，并不需要大家有任何的这个代码基础，那么我们预计会在明天也就是五月二号的早上左右呢，就会更新完毕这个 html 的 完整的啊原创论文以及现在的代码和结果。那么关于这完整原创论文的代码说明呢，大家可以看这个视频的评论区啊，那么整个已知实在的思路文档呢，大家想要查看呢，也可以看这个视频的评论区，然后呢有什么地方没有听懂的话呢，可以脱口秀再看， 大家可以把这个视频呢掌握在你们队友群里面，所以呢队友呢一起去查找一下选择题啊，那么选题大家不要太着急啊，呃，我建议大家呢花半天时间去确定好选择题，呃也没事啊，千万不要输了，你现在呢很仓促的选择了一道题。然后呢？最后呢？ 翻译呢？做不出来啊？然后呢？呃，几秒就做出来了啊，你发现跟网上大家这满天飞的各种这个思路讲解视频啊，论文讲解视频里面呢？嗯，这个思路呢，都差不多啊，你很难做的脱颖而出，然后你到时又怀疑自己没有任何意义啊。所以呢，我建议大家呢，确定好选择题啊，我推荐大家去选择这个 a 题目啊，所有的人呢去选择这个 a 题目。 好，那大致就讲解到这里吧。啊，具体的这个思路呢啊，大家可以跟你队友一起去商讨着去看一下。呃，谢谢大家。

各位同学，大家好，这里是云顶书魔，那么今天我们给大家详细的讲解一下我们 b 题整个的完整试问。好， 首先第一点啊，关于 b 题为何求解如此之快，那么这地方我们用到了一类特殊的工具，那么就是我们的 agent， agent 的 话呢，我们主要用到的就是以克拉的 code 加上我们的规则约束，那么这个相信各位同学也 或多或少听说过。好，那这一块的话，后续大家有兴趣的话，那么大家可以呃，一起交流一下。好，那我们今天呃，主要啊不在于这，我们今天主要的目的啊在于，呃，我们去 讲解一下 b 题这个题目本身该如何去做，以及整个的完整的分析思路。好，首先我们一点点来看，那么我们先来看第一问。好，先把第一问的结果给打开。 好，第一问这边啊，我们的代码。好，那么第一问本质上是做什么呢？我们来看一下原题啊，原题是这样说的， 他让你去做一个未来五年老人数量的一个服务需求预测啊，就是未来他的需求量会增加到多少？好，那么有哪些呢？那么第一个，假设老年的一个年平均自然死亡率为百分之五， 那么新增老人占当前总人口的百分之七，私能老人无法恢复为治理，或者说半私能老人，半私能老人有一概率能转换为私能老人。好，那基本上就是啊，我们正常正常就治理，对吧？然后转换什么 式能啊？半式能对吧？然后最后转式能，那么对应的这些老人的状态的转换，也会对他们服务需求量去产生一定程度的影响，可以理解吧？好， 那么现在需要你去建立一个未来五年的老人数量地推预测模型，预测一至五年每个小区各类老人的一个数量。好，这是第一个， 那么第二个问题，根据我的预测结果及附件二中的数据，那么附件二中的数据是什么呢？我们来看一下。附件二的数据是我们的服务需求数据，那么这地方可以看到，对吧？好，那回来 要我们做什么呢？预测第五年末每个小区对各项服务的一个理论月需求次数。好，前面是数量对吧？ 好，那到需求好，到需求， 然后再到什么各类老人的一个需求，对吧？那么一点二是对服务，一点三是对各类老人。其实从两个角度去做，本质上一点二和一点三，你可以一次性做出来，一次性做出来之后，然后怎么做？ 那我们就相当于再直接去优化一下就好了，对吧？没有其他东西好， ok， 那么这是第一个。好，我们来看一下论文中如何是选。首先针对于第一问我们的摘药好，那么对于这种涉及到状态转移的，我们的预测最好是用什么？马尔科夫，对吧？马尔科夫预测 好，那么对于问题一，针对未来五年老年人口与服务需求的一个预测问题，采用我们状态转移地推模型，首先基于附件一 的当前三内老人数量与转移概率，对吧？好，什么治理之办事能，办事能之私能，结合年均百分之五 自然死亡率，还有百分之七的一个新增率，建立了马尔克夫人口地推模型，预测第一至五年各小区治理办事能私能老人的一个数量，好， 然后同时预测出我们的这个各项服务的需求次数和各类老人需要的服务次数。好，那么这地方讲的很清楚，包括结果这一块啊，也都写的非常清晰，好，那么这时候我们直接 前面的东西，我们也来简单看一下，呃，什么问题背景呀啊，研究意义啊，问题重述啊，这些东西啊，对吧？ 啊，包括我们的研究思路，然后到总体分析，总体分析，然后到详细的各个问的一个分析，然后到我们的模型假设啊，然后啊再到我们的符号说明啊，对吧？然后注意模型建立与求解这一块，先来看第一位， 好，第一问的话，那这地方刚刚说过了，好，那么主要我们来看一下我们的分析图，分析图，首先第一步转移概率分析，然后做人口地推荐模，然后进行逐年的一个人口预测，对吧？预测完之后我进行一个消费的约束判别，最后啊，我们 对理论需求进行一个汇总，然后对服务需求进行一个核算，核算完之后进行等比例削减，然后约束之后的一个需求量，之后，最后进行量化分析结果，对吧？ 随后我们接下来继续看啊，那么对于我们的模型准备这块，我们按照常规思路去写，主要是对数据的一个准备说明， 然后接下来我们再接着往下，我们到模型建立部分，那模型建立部分这地方是基于马尔科夫状态转移啊，对吧？好，那么这一块注意这一块核心的，其实它就是我们马尔科夫 啊状态转移的一些公式，这公式其实跟那个是一样，只不过我们到时候把你们的文字符号换成我们对应的这些去理解就可以了，明白了吧？ 好，那没有太大的一个东西，然后最后到模型求解。好，模型求解，我们基于上述模型对十个小区进行逐年代入计算，得到一至五年各小区三类老人的一个数量啊，对吧？好，来，我们来看一下 三类老人数量的一个变化趋势。好，我们可以看到是这样子 啊，不同的小区，对吧？好，不同小区，好，然后我们的一个消费月数前后月中服服务的一个需求对比啊，对吧？就是不同老人要求的这个什么 月均服务需求，是吧？好，这样子能够理解就可以了，那么 来，如图三的作图所示，各小区老人数量在五年内呈现增长趋势，增数约百分之七，其中小区 d、 h、 g 的 老人基数最大，那么第五年末均超过九百六十人， 小区 e 的 老年人口最少，对吧？这地方包括结论我们都是有着非常 严谨的分析的。好，那么幼投，这个代表我们消费约束削减后，各个小区的一个服务需求总量存在的明显的一个差异区别了，对吧？那么理论需求量为二十六点二万次， 约束之后降至二十四点七万次，平均啊，削减比例为百分之五点九，那么其中小区 e 的 一个削减比例是最小的 啊，因此平均月收入最高，而小区 a、 b 的 一个削减比例比较大啊，收入相对来说比较低，那么消费约束对圣诞老人那个影响是比较显著的啊，对吧？好，这地方能够理解就可以了。 ok， 那 这个就是我们各个小区，对吧？然后对应的各个类它的一个需求服务对比。 ok， 来，你看，我们不做那些花里胡哨的图，我们 每一个图，每一个结果是不是都非常非常清晰的把我们要表达的就是题目要表达的东西给表达出来了，对吧？至少题目要我们回答的，我们全部都回答出来。好，这一切的功劳全部都是靠我写的这一套智能体工作流程。 好， ok， 那 么这一套工作流程我觉得各位同学就是后续我们的讨论学习中啊，可以仔细来研究一下。好， 这是第一个，这是第一个，好，那么除了啊，工作流流程，那么对于有些同学想直接使用克劳德会员啊，我是推荐各位同学可以用 这个网站，那么这个网站是一个克劳德镜像，也是非常好用，那网址是在这地方。好啊，这个克劳德镜像大家有需要自己去用。 ok， 好， 那这是替换话，我们继续回来， 回到我们的论文，我们接下来看第二问，那么我们来看下第二问要我们做什么？ ok， 第二问是一个全新的问题， 第一问本质上是做预测类，那么第二问是做服务站的一个选址和优化。 ok， 选址优化这两个关键词一看到我们就知道，哦，这是图论相关的题目，对吧？好，基于问题预测的五年末每个小区老人数量和消费约束的一个服务需求量， 考虑服务站选址和我们的规模优化问题，要求说明如下，好，那么服务站规模小型、中型还有大型， 那么对应的建设成本和运营成本见附件三。好，这地方都有，那么接下来我们要做什么？来看，第一个，假设，总建设预算不超过一百二十万元， 服务站建设需要满足上述要求，建立优化模型，确定区域内需建设的服务站数量，位置，规模，使得我们的服务覆盖率和服务满意度尽可能的高， 尽可能高。这第一个，那么第二个设计求解算法，说明算法的主要步骤，并分析算法的时间复杂度，时间复杂度。 第三个，给出最优的站点数量，位置，还有规模，以及每个站点覆盖的小区。 好， ok， 那 么接下来我们开始求解。好问题二，首先来直接来看整个流程，第一步，设计目标函数，我们要满足所有老人，尽可能的满足，那这是一个多目标 贪心策略分配，那这一块注意这一块用的是什么遗传算法，对吧？然后进行局部搜索净化，最后进行最优的一个，呃，最优解的一个解码，然后啊，最后进行可直观分析。好， 我们以十个小区为后选建站地址，决策变量表示是否在小区，对吧？啊？ j， 建设 k 型服务站对应的小中大。好， 那么首先第一步，多目标优化模型的目标函数为最大化覆盖率和平均满意度二的一个加权组合。好，这地方两个加权，对吧？好，这个加权，这个权重各位同学可以自己去设定，你觉得哪个重要？好，你也可以说，哎，我能不能这个地方，哎，我给他写的详细一点，我加一些特殊的一些其他东西，哎，可以加这个，都看你们。好， 那么覆盖率定义为被覆盖老人数占总老人数的一个比例，好，这地方可以得出，那么其中 p i 为小区 i 第五年末老人的一个总数。好，那么平均满意度 f 二的一个综合满意度由三部分组成， 距离满意度 s 一、 响应度满意度 s 二和价格满意度 s 三，那么在问题二中暂时不考虑定价差异，取 s 三等于一点零。好，那么这地方来看， 两个分段函数给到大家了，对吧？这个分段函数取值如何去取的啊，对吧？好，你可以干嘛呢？第一， 结合问题自己去分析，也可以直接在网上去找一些公开资料，有一些有现成的。 好，那么约定条件包括我们的预算约束和总量约束，建设成本总额不得超过一百二十万元，对吧？好，然后这个 每个服务站的实际服务量不得超过其最大容量容量约束，对吧？然后，呃，我们这个还有一个距离约束啊，对吧？这地方全部都要啊，符合， 那么接下来我们继续来看。好，那接下来就到模型求解了，我们来看一下我们模型求解。好，那么第一步我们采用遗传算法去求解， 是不是？好，上述的一个整数规划模型，那么染色体 编码长度为十，每个金值取零到三啊，对吧？零部件站一小型，二中型，三大型，那么对应的好，那么我们的一串算法优，这个可以看到啊，最佳信度很快啊，就达到我们的满意，就是就是，你可以理解为叫理想值了啊，对吧？好， 然后最优方案那个服务站的基本信息啊，这地方可以看到都是大型的啊，对吧？全都是大型的， 是不是？好，这地方好，基本上能够符合我们所有的一个站点情况，好，能够看得出来，对吧？包括之间的一个连接关系， ok， 那 么这个就算是一个比较好的了，对吧？算一个比较好的，好，然后接下来我们继续往下来看， 如图其所示，三个服务站红色方块的一个布局，形成了有效的一个空间覆盖网络站点 c 啊，大型位于西北处，然后其他的站点 e， 小 型位于东北区中间位置的，全部都有啊，对吧？好，仅覆盖支撑，包括我们各个小区的一个满意度分解，这块也都是可以看到的， 对吧？好，包括他们到底是占比在什么情况下，那不同小区他们对于满意度的一个看法是不同，有的小区更看重于这个，有的小区更看重那个，对吧？大家各有各的看法，所以这地方我们是相对的来说啊，给他们做了一个完整的系统分析，好， 好，包括对于我们的结果的一个讲解，这地方也全部都是有的，好， ok， 那 么这个就是我们整个问题二的一个完整的求解器，分析好那问题二的代码，我们来看一下 问题二的代码，那么我们的啊，选址满意度啊，优化瘦脸曲线，对吧？然后包括啊，结果这一块啊，对吧？然后规模啊，规模，是不是这地方全都是有的啊，对吧？啊，全都是有的， 好， ok， 你 直接拿去写论文就可以了，好，我们其实大家好，那么接下来我们继续来看我们的问题三。好，首先来看一下原问题问题三，原问题，问题三，他是这么讲的， 服务定价和我们政策。呃，政府的一个补贴优化。好，那为了降清这个老人的一个负担， 我们的政府决定对服务站给予补贴，以降低我们的服务价格，相关情况如下，好，呃，那么这个是基本的一些补贴的一些说明。我们来看问题， 假设服务站的选址和规模已经按照问题二的最优方案去确定，那么本问题允许每个服务站自主定价，以最大化老人满意度为目标。这第一个建立优化模型，我们在考虑政府的补贴及利率的要求情况下，确定各项服务的最优定价。 好，也就是说考虑到政府的补贴和利率的要求啊，就是虽然说政府补贴了，但是我的利率也必须达到什么什么，对吧？好，这是一个定价。那么第二个求解，上述模型给出最优定价， ok， 你 看 三点，一是让你去建模型，三点二是让你解除这个模型。好，解除模型之后，计算此时每个服务站预计年度利润以及利率，同时计算此时每个小区老人的一个满意度得分， 并单独列出其中的一个价格满意度得分。好，最后一点，分析我们的定价和补贴对不同类型的老人 服务的一个可及性和影响，可及性就是能不能服务的到。好，那我们来看一下我们的论文中是如何去做呢？首先我们来看一下我们问题三， 问题三要求在问题二确定的最优布局的基础上，去优化六类的一个定价方案。好，那么第一个对精准定价进行分析， 然后对我们定价的空间进行定义，随后我们进行需求价格响应，然后最后接下来对利率进行控制，控制完之后，然后对我们的一个补贴约束进行检验，然后进行啊预算算法的一个询优，确定我们的一个定价输出，然后啊搜找这样的一个可级性分析，随后进行可量化分析。 好，那么整个一个这样的一个流程。好，那么接下来我们继续来看， 比如说首先这六类服务的基总价格为 b s 啊， b 一， b 二， b 三一直到 b 六，那么基总价格为 ps 啊，对吧？好，那么我们可以看到我们的满意度 s i 函数由定价和基总价的一个比值去确定的，那说白了就是 优惠程度啊，对吧？优惠程度，好，那我们的紧急救助因基本价为零啊，因为是公益免费的，所以我们始终取它为一，因为直接去取，要不然没法除嘛，对吧？所以这种特殊情况我们直接取值好， 考虑到价格变化对我们需求量的影响，我们设 si 界为小区 i 老人前往服务站界的一个综合满意度，其形式如下，那么有效的服务需求为理论需求和综合满意度的一个乘积，好，可以看到是不是，那么最终得出这样的一波结论就可以了， 好啊，我们站点的利率该如何去算？最后把前面的公式全部罗列起来，罗列起来之后，那这个就是我们优化目标为最大化所有覆盖了的那个加权综合满意度。好， 但是 ok， 来这个所谓的满意度，我们究竟是要干什么呢？其实它是源于定价， 也如你要直接求的，其实还是定价，在定价的基础上，间接的得出满意度分析。好，那接下来开始模型求解， 模型算法设置总群规模一百，进化一百五十代，每代保留十个精英个体，每个个体的一个基因编码为六类服务的一个定价向量， 在均值价百分之六十至百分之一百三的一个范围之内，以零点五的布长取值信度函数为平均满意度减去利率的一个超额惩罚项。好，我们均值价的一个对比情况，这地方可以看到，因为就注是零吗？啊，对，这个不用比了， 好，如图示所示，所有的服务的最优定价均低于或等于绩效价价格满意度 s 三均为一点零啊。住餐的一个降幅是最大的，那么上门护理和助浴各降百分之十二左右，那么日间照料和康复理疗接近我们的绩效价，整体呈 降价提升满意度的一个策略，那么应利率约束，限制的是净利润而非毛利率，使得我们的户定价可以适当的下调以满意，也提升我们的满意度，对吧？同时也通过补贴，通过补贴弥补我们的部分营收损失，好，可以得到了。 ok， 那 么这就是我们的一个定价财务状况啊，那么基本上我们不同定价方案下，我们的这个老人那个月服务啊，运费的一个对比啊，也能够看得出来的，那么这又，呃，定价下，那么各个小区的一个这个满意度分解， 随后我们接着再往下来看。好， 那么讲完之后，那接下来就是问题四，好，我们把问题三的结果再整个来看一下问题三的结果，我们首先第一个，呃，我们听大家的，首先第一个求求代码，求求代码的话，这个各位同学自己去看吧。好吧，这个也没有什么太难的。呃，结合 a 分 析应该也很快。这第一个，然后就是我们的最优服务的一个定价，对吧？那么首先它的精准价，然后最优定价 啊，我们可以看到这地方都写的清清楚楚的，我们的一个溢价幅度啊，对吧？然后还有我们的价格满意度啊，我们可以看到价格满意度我们都是拿到最高了。好，那么各个小区的一个满意度得分啊，对吧？好，这种情况下，好，然后我们的这样的一个，那么 a， a 和 f 我 们是无覆盖的啊，对吧？好，这个 ok， 好， 整体就是这样子。好，那这是整个问题三的一个求解。好，那么最后问题三求解，我们再重新回来看问题三，我们有没有满足他的一个回答需求，那么第一个最后定价我们给了吧，没问题。满意度得分，给了吧，没问题，对吧？ 好，如果没有覆盖源于什么，源于我们可能第二问去求解出问题了，对吧？所以大家再优化一下就行了。好， 那么接下来我们来看我们的问题四问题四的模型建立和求解。那么问题是要求在给定参数的不确定性下，分析整个规划方案，从问题一到问题三对于关键参数变化的一个灵敏度，比较不同情景下的一个优化结果差异， 并探讨实际推广中可能存在的不确定性因素及应对策略。那么这个问题属于灵敏度分析和鲁棒性检验类的一个问题，本问设置三种情景，分别对应人口参数， 成本参数，还有我们的预算参数的变化，我们在每个情景下完整的运行问题一至问题三的一个优化流程，比较各个情景和几种方案的一个差异，计算我们的弹性系数，以评估模型的一个鲁棒性。 好，那首先第一步几种方法确定，然后带进去我们各种场景的一个参数，然后进行全流程总算，然后做鲁光性评估，之后做弹性系数计算，然后进行多场景对比，然后进行不确定因素的一个讨论，最后做应对策略的一个建议，然后进行可直观分析啊，即可得出啊，对吧？好，来，我们来看， 那么我们的一个灵敏度分析的核心其实就是弹性系数的计算啊，对吧？好，我们对于弹性系数的一个定义如下，好，呃，我们可以看到对应的一个覆盖率啊，对吧？指标啊，我们覆盖率，满意度，站点等，是不是？ 好，然后我们去进行干嘛？那么弹性系数小于一表示这个指标对参数不敏感，大于一表示敏感。好，我们设置下面三种扰动场景，注意 这个场景是人为设定的，说白了就是我要把它尽可能我去扰乱它，我要让它出问题，但是你会发现我不管该怎么怎么去扰乱它，我发现它都它都没有出问题，那就说明什么？ 说明他稳定，对吧？说明他稳定好，所以其实啊，我们的第四问，整个来讲没有那么想那么复杂，其实很多时候他就算不作为一个问去出来，我们看下原文，对吧？ ok， 那 么四点一改变啊，以下参数重新解问题二、问题三，并进行比较， 比较前后方案指出在推广中确定的因素，那四点一和四点二其实是一样的，对吧？啊？一个先求求完这笔，然后四点三提这提建议，那这个题目说白了 讲的这么清晰的，跟你讲怎么写了，对吧？我觉得没有哪个题目还能跟你讲这么清晰的，是不是这很清晰了，这非常清晰了。好， 那么现在问题来了，什么问题呢？同样的东西， 本质上其实只需要求一个灵敏度。好， ok， 那 这个我们直接套公共的公式就可以了。那接下来求解来第一个三种场景 啊，对吧？三种场景它们不同的一个情况，在几种情况下的一个对比情况啊，对吧？多情景方案对比啊，对吧？多情景方案对比， 是不是然后多形形的一个啊？这个指标对比，是吧？ 分析结果， ok， 结束了，结束了。好，我们最后模型检验这块，其实我们我们都已经检验过了，所以这地方还写啥呢？这地方也没什么写了，对吧？好，我们最后检验模型，这地方就稍微稍微检验一下就可以了，对吧？过一遍就 ok 了，没东西了。 然后最后我们把优点啊，缺点啊，改进啊，推广呀，然后参考文献呀，然后还有我们的附件说明表啊，对吧？然后我们的运行环境啊，这个，这个是老师电脑上的运行环境，你们，你们写不写也无所谓啊，明白也不要紧的。好， 你看，就这样过完了，我觉得这个速度其实还是蛮快的，对吧？相对来说，我觉得我们现在是早上八点开赛，现在才，我录视频才十一点左右，录视频才十一点左右， 那做出来肯定是更早，是不是？好，这些东西它一切的啊，就是到底是怎么做出来的？ 我觉得大家可以看啊，这个啊，这个是我整个的一个结束的一个啊， cloud code。 好， 呃，那么我整个的工作流其实非常简单啊，我有一套非常完整的工作流啊，非常非常完整的工作流。来，我来给大家看一下。 好，那么对应的我们有项目约束，题目放进去，数据放进去，然后对应的它输出的求解就会在这里，它输出的论文就会在这里，那整个流程非常之快。 好啊，这个不作为我们本次啊，这个电工杯资料分享，我们后续啊，同学们需要的话啊，我们后续会陆续的出出啊，相关的教程 至少能够帮助大家在解决我们的数学建模、论文写作解析方面提供非常大的一个效率啊，对吧？好，谢谢大家。

啊，同学们大家好，欢迎来到老哥树模团队。首先我们来看到这个题目啊，就是这个题目的一个解析，一个解读。 首先就是今年这个 a b 两个题都是一个优化的问题，然后给的数据也不是很多， 所以说就是也不是纯数据题啊。然后这个 b 题呢？就是，呃，就是也是比较紧扣这个，他给的是数据啊，给的很详细，比如说表，他有这些表啊，有，你们要注意这个表是有两个表的， 比如这个附件一是有两个表的， 所以说就是不要去漏掉这些东西了，不要去漏掉。然后就是我们来看到这个具体问题啊，这个问题比较多，你们想要在三天内把它全部解完，嗯，结合 ai 还是可行的，但问题确实很多，你要一个一个问题去回答， 这里呢就是有个特点，有个这里假设呢，这个老人只选择满意度最高的的服务站，服务站的能力与规模成正比，这里是假设的啊，五年内的人口规模也是相对平稳稳定了，就是比如说这里给的这个东西， 这几乎五年几乎稳定，当地的工资物价保持稳定，请根据情况解答这几个问题。 首先我们来看看我们的问题分析，问题分析就是比如说这个题目有十个小区，大家可以打开数据看啊，十个小区，它这里面呢就是我们我们要解析，现在就去说先预测这个未来的人口的问题，人口有变化， 然后再根据就是根据这个值，比如说你的死亡率，这里的人口啊是指全年人口啊，并不是说那个是总人口，是指 就说他他这里面的就是这里面有私人人口，又有一人占比 他这个人口的一个真就是死亡率啊。是全是所有的老人，不是，并不是说这些私能的或者办事人，或者说可以自理的 办事人呢，有，应该有，但是不会会分自理，那也说了自理的有一定能转化办事人，办事人他有一定的转化条件，但是完全失能的，不可能转化为自理。 然后这里面就是根据福建一的条件概率建立未来五年的一个模型。这题呢还是比较简单的，然后我们看下这里， 那问题呢是基于这个做一个条件概率的问题去预测人口哦，然后包括一些，比如说问这里的一些对这个数据啊，就是，呃，对这些数据啊，各种服务就预测这个服务， 这是第一步，就是这一步是比较简单的预测问题，然后这里面是结合福建一和福建二呢，就预测第五年的各类的次数， 这是第一就是一个对需求、人口、概率等等物测预测。那这个这一问呢，就是第二问呢，就是说是我们的一个选址问题，有服务站呢，有个规模大小，有小型、中型大小， 那他选址位置和规模的一个优化问题，比如说你这里设置的不同的一个范围 怎么去服务？然后这个这个服务有效人次和这些具体的一个，就比如说给你多少个预算，然后你怎么去选址？然后第四就是这一块呢，是给了一个解解决方案而已，就是这一部分不是很需要去算，这一块是需要给出需要算的， 那我们看到就不需要去求解出这个就是这是第二问的总体预览，第三问呢， 我整体说一下。第三问呢就是一个定价和政府补贴的一个问题，就是怎么去定价，然后你这怎么去布局，引入了政府补贴这个东西还有利润上限，比如说你的养老机构有一些利润， 他是在设置的上限，引入这个之后他是怎么变化的？第四个呢？就是对增长率灵敏度参数，比如说这个地方一般就是怎么去做灵敏度一些检验一些分析， 这就是这四个问题。然后我们来看一下这个具体的关键数据特征。首先的话，我们对福建一到福建我具体的一个理解之后就是十个小区他的人口是不同的，跟老年人人口不同。 然后这个东西呢就是初始的一个这就是私立，就是这里办证办私能，私能这个状态大概是七比二比一，然后人均月收入的差距呢 是这些，这个这个就是消费约束力的，就是一个根本来源了。然后距离举证 具体几任他是不同的那个小区有不同的覆盖，因为他都说了是一千公里为一个小为一个距离，一公里为一个为一个，就是小小区的一些覆盖覆盖距离。然后这里面就是你比如说你可以选择你怎么去去选。 然后最后呢就是我们这里呢有一个特点，这里的一个特点呢就是我们来看看这里啊， 就是我们这个容量缺口是有限的，就是理论上啊，我们是需要所有的人都能满意， 但实际上你看每位这个一个补助和服务次数啊，他的月需求总量和时需求总量啊，就是很高的需求总量很高，但实际的这换成是每个人的需求呢，是很高的，但实际的我们这个政府预算给出预算，预算下 他实际就是实际上是不够的，让他一般来说是七千次左右， 就是实际上他可能是有个某种冲突的，所以说我们要进行一个规划，尽可能的覆盖， 那解决这种矛盾的问题呢，就是尽可能的一个权衡，咳咳，然后呢我们来看一下这个动，这个动次二，然后就是一个消费上限的一个问题， 就是上线他是一个非均匀的一个约束，然后他就是说不同老人呢，就是就是实际上的一个支出是不一样的。比如说 f 小 区，举个例子，最低收入的小区，他的一个情况和最高收入小区的收入情况不一样， 十个小区的一个全区对对照，这是这里，这里是这样的。但是第三个点呢，就是我们的满意度的分数啊，它是分段函数， 他是根据那个表五，福建五，他是一个分段函数，在不同的情况他得到的一个结果是不不一样的。所以你的距离的满意度，你的响应形式的满意度，还有你价格满意度。最后呢就是整体公式的一个满意情况，这个东西是全部给我们的， 然后我们来看到，就是我们来看到这个整体的路线啊，就是第一个就是我们可以用麦克风的方法进行预测，然后进行一个服务质量的一个预测，需求预测等等。 然后这个问题二呢就是做一个规划问题，问题三呢是一般是双层规划，一般是比如说有定价呀，有内桶，就是其实目标都差不多啊。就是问题四呢就是一个参数，劳动和鲁鲁棒性的一些 问题， 我们来看到问题未来五年的老人数量与服务需求的一些问题，我们来看到问题未来五年的老人数量与需求量的一个预测。 然后我们用马克夫列和净流入的一些事事物去做，然后这里面我们看看这里的一个具体体情不情况。福建一里面 他说这个老人的死亡率啊，为零点，就是就是百分之五尸本的老人率，然后等等，这是这是你自己的情况啊。 然后我们这里呢是将 就是将那个治理办事人看作一个不可逆的状态，这是题目一个告诉我们的是一个不可逆的状态， 然后我们就构建离散数据，就是就是带会员的一个 microsoft 列，然后比如说我们变量了，又比如说 s、 y、 z， 这是三种不同的老人的情况， 然后进行就是一个这里是个总数，他不能参数，比如说死亡率，这所有的一笔都是统一的啊。新增老人比例，这这里新增的话，就一般来说，我们假设把它当做自理的， 新增的所有的老人都把它当做自理的这一种，或者你按比例把它分开都行，那这里的就说它有自理的，有一定的概率长一层老年的，然后这个是有半身能有一定概率转，转移成完全是能， 然后通过这个递减方程，这方程矩阵，那构建这个建模的时候就是新增老是总人口的填满，原化死亡率对三个老人也是一样的， 统一处理生人和就是半生人是不可恢复，他都是一个不可逆的过程。那这个数值上啊，就是就是说基本上就是是一个增长的一个模型， 然后去进行一个预算，这预测呢，就是你可以用一些模型或 markov 链去预测，大概是能预测这个结果，这个只是展示的实际结果，与这个并不一定就会完全一致，这东西只是展示给大家看的。 然后我们这个问题呢，就是理论的月服务的一个需求矩阵，对这个需求矩阵进行，比如说治理和不不治理，进行一个需求私立， 然后进行一个区，就是我们具体的一个值啊，要最后取个整月需求次数，取整具体的一些就是也是用这个方法，就是一些需求矩阵进行计算，这大概的一个结果啊，就是大概计算出结果。 只问题三呢就是约束，就是消费约束下有需有效需求。那就是比如就这里面呢，就是根据不同的一个公司情况啊，根据就是这里面，然后我们进行一个具体的需求把，他们就是需，比如需要多少多少的， 多少的一些次数啊，然后月需需求包括各种消费的一些约束情况，比如说我们有系数系数或销售后的一个，就是消费约束后的一个约束需求之后他怎么样的一个情况，然后大家说清楚，比如说自己老人支出的是三百多少钱，然后就说是 要小于上限，就是这里的一般不会受到半私人的话一般也是小于上限，私人的话他可能会大于上限， 这两个东西是基本上是都会受到一些约束的，是受到那个需求约束，然后进这，然后这里面呢就是我们来看到问，现在看到问题二， 问题一还是比较简单，问题二是选值和优化，一般是用整数规划，这里选值加模型优化 啊，这里呢就是一个，或者你用混合整数的话也行。决策变量，首先我们做规划，你要确定是决策变量，什么是决策变量？比如说服务站，在什么小区建立服务站，然后这个这里呢就是就是这个服务站呢能被多少人？能服务多少人， 那这参数呢？就是比如说他给的题目上给的，呃，就是给了一百二十万的一个预算，这里给了， 然后这里建设成本小中大的建设成本，这个地方呢是数据里有的，就是就是那个 excel 里有的，然后就是然后这里面呢就是服务规模， 服务规模就是管理成本，就是管理成本的话那个表里也有，然后服务规模这里有，那具体上线的都是一千米，我们设置这个距离就是这是参数满意度计算呢，就是我们可以根据服务度，就是具体满意度 去进行计算。这是对福建五的一个情况，一个他说然后进行约束，我的预算不能超过他总前，那就是某一个，假设某一个后弦就最多建一个， 某就是一个一个地方最多建一个，就是一个城一个一个地方最多建一个，不能扎堆建。然后存在就是站点是否存在，如果说那就是假设已经有，有，只能选择已建站点小区，小区只能选 进行单一选择，就每个小区最多最多备一个站点服务，这里是一个优秀情况。 然后就这个约束呢，就是有很有些约束啊，只是临时给的，就并不一定会准确，如果说你觉得不准确你可以修改，如果你觉得不合理的话，容量约束呢？就是实际上啊，就是实际服务人次呢，不能超过这个站点的最大， 那满意度的是下界，就是比如说构建，就是满意度可以最低就是零点六，做最低那个不不可行，就是构建一个这个约束目标函数的，我们可以做双双双选。第一个是覆盖率和加权满意度， 那就是加权目标，是两个目标融合 w 和 w 二这两个地方呢，就是你这个东西是做了一个把双目标变成那个 单目标，问题把双目标变成单目标就加权了一下，实际上它是个单目标，就是个收收入，双目标实际上是单目标。如果你要去做一个 这零一混合等规划吗？就这个问题本质，如果你是要去确定的去做一个双目标，你可以用一些智能优化算法，而不是用这个方法，你用智能优化方法去做也可以。你如果你真要做双目标的话，真正的双目标， 比如说非支配一层算法，或者是用那个东务标的一个立群算法等等。然后这个算法的设计呢，就比如说方案层，比如说每举贪心等等， 有深层的可可解的情况，然后我们的减值策略是怎么样的，时间复杂度怎么样的等等。然后就比如方案的话，我们会用这里有两种不同方法去调解啊， 我一般来说你们用你用就是最好的，就是不要整个四个题目，你都，比如说大份的规划，你都用一个优化去解，你是用于 精确解的，是用这个你可以用，也用一些这个东西作为一个，呃，就是作为一个推推广解的一种方案，就是并不是完全用精确解， 而指问题的一个约束情况， 就是最优方案的一个局限性，每个站点的一个数学具体的计算公式， 那局限性计算至少有三个，就是至少要写三个，就是三个点在题目上要求的，有时候就是我们就是说这里面我们要去计算一下它的一些具体策略，它这里是给的，要计算它的具体策略的， 比如比如说给出一些改进的方向等等， 是根据你具体你现在选的什么模型去改进的，不是说所有的模型都是用这三个目标。举个例子，比如说你用了一些传统的，比如说用精确解的， 它无法实现多目标，你就把它改成多目标的，改成改进方案，你用了多目标的，你就用更好的约束的，比如说或者更高级的算法。 举个例子，就你使用你原来你具体使用了不同方法，你的改进方向或者你的步骤是不一样的， 然后利用，然后我们的回答这个问题三，问题三呢就符合定下策略的优化，比如说也是一样满意度，在这里也是一样的满意度这种需求，然后有有一个政府补贴， 给了一个政府补贴之后，然后去计算他的服务，具体的人次和利润的约束，在约束情况下进行调解，那我们的目标的话是使得所有的加权平均的满意度最高， 有很多地方是来自于问题二的解啊，问题二的求解，这个三点就是说这这，然后三点七的就是整整个求解策略在这里求解算法呢，我们可以用问题下一样的算法也行，但是你也可以用，问一下，不一样的算法都可以， 你要看你的万能页数，如果说你需要写的多，你就可以用不不一样的，你用写的少的话， 你用一样的看你目前是多少，如果你目前只有十几页，你就可以用更高的，如果你目前只有有，已经有三四十页了，也很多了，也可以用少一点的， 根据实际情况去计算，然后计算它具体指标。哦，那我我走。你上的就是定价补贴对可行性的一个影响分析，比如说对不同的人 经济的可行性，还有我们去分析地理上啊，经济，经济上啊，去看这个东西是否可行，去进行统计分析，那给谁建议？一般来说这个题目的，比如二点三、三点三都是比较水的一些题目啊，就是你可以语文见闻，但最好还是有一点数学支撑，就基于你已经求解出来的问题。 而这个问题四呢是个灵敏度方案，灵敏度的方案呢就是参数还有不同的变化，参数有不同的变化之后， 我们去重新求解，我们去重新求解，然后重新求解的可以用一些，比如说蒙卡洛托尼去固执等等， 这是我们的一个四点一，因为他给出了一些改变的方案。然后四点二呢，就是不同的这个策略变化之后去你去敏感性，这个一般都是用蒙卡洛托尼去做的 厘米的分析方法用就是量化指标，用蒙卡骆驼模拟或者用其他方法去进行一个乳状性，一个平铺，这个地方大家直接去做就行，就是你可以交给 ai， 或者说你去自己改变他的参数和看到一些不同的结果分析。 这只问题三呢，就是就是这一个地方啊，就是实验也是个语文鉴物，你直接给出他一些建议，这建议最好是根据你以求的结果，已经得到一些结果给的建议 就不要完全去用，那个就是自己想什么是什么，就是或者直接去抄袭我的，或者是根据我的去算， 然后整体的一个小结情况是这样的，整体的小结情况是是这样的一个情况，然后就是这里给出一个建议啊，然后，呃，然后就是这个，这个就是你到底是用单目还是多目标，这两个东西你要确定清楚， 就当就是说你也可以，就是然后你的一些哦和满满意度的处理，怎么去处理这些都是一些比较重要的点，这个点呢就是一些关键点，你是怎么做的？就这个东西呢？以合理为主，并不是他有一个规定答案，数据线，我们没有一个标准答案的。

大家好，这里是数魔精英，本次给大家带来二零二六年电工杯的一个获奖助攻，然后我们的助攻，可以看到我们的助攻获奖概率是非常非常大的，这是去年的国三，今年准备冲一等奖，这是去年 做工的一个过程，然后我们写完，然后把作品发给客户，客户按照我们的降重视频来降重改就可以了。可以看到这个是成功拿了一等奖， 然后这个也是啊，这个还把我们偷偷给删掉了，那后面又加回来了，最后发现是拿了国一， 可以看到他是卧槽，太牛了，我就改了你们录无脑替换，降了一下查中率就三等奖了。 看了朋友圈才知道电工被出了成绩，我们在比赛开始也拿到作品，努力开始做，然后我们团队很多人 熬夜通宵一至两天做出一个完整的国奖版的作品，然后拿到手之后开始降重就可以了。因为一道题正确思路就那么一点，但是模型可以平替，比如用了随机生成算法，你可以换成别的高级一点的模型啊，都扔给 ai， 让它来平替就可以。 现在智能体和 skill 出现太多了，大家还是要 不能太依赖 ai， 要更加自己去主动的去想如何去解这道题目。人工的思路还是最重要的，最好的可以看到我们的获奖作品也是非常非常高的，比如我们我们当时会提供一个什么完整的一个 国奖版的作品，这个是去年做的树为碑，如果只给一个作者的话，肯定是拿奖的这种，然后每个人到手之后开始降重， 然后我们的代码图片都会提供给大家，我们的代码路径都会调好，有在中，有什么问题都可以来问我们，有什么模型问题啊，有什么代码运行不了的一些问题都可以来运问我们，我们的代码路径调好都可以一键运行， 可以看到这些正在画， 大家到时候都可以认真的去改，认真去调，调试代码就可以。当然你在论文中把模型平替了，你可以在相应的我们的代码中也把模型给替换掉，但不替换也可以，因为实际上他也不会跑你的代码 主要是画图和模型比较高级，连串性比较好就可以。我们的获奖概率是非常非常高的，百分之九十多可以看到不管是什么比赛，获奖的同学都是一大堆， 欢迎大家来咨询，当然也有市场上也有很多盗版的号， 大家一定要擦亮眼睛，不要被骗了。你可以从 b 站后台询问， b 站后台还有主页都有相关的联系方式，然后来问这个号是不是正版的， 因为近期出现了大量盗版的，我们的相关账号都可以来问我们，依旧大家取得一个好成绩。

好，我们这个题给大家解读一些 a 题的参考答案。所谓的参考答案，其实对于数学建模来讲哈，它虽然叫数学建模，但不同于我们的数学应用题，对吧？大家初中、高中的数学应用题很明确，我们只有一个答案，对了就是对，错了就是错。 但是现在的数学建模的参考答案更像是语文的阅读题一样，我们有一个答案，大家只要是在这个答案上下浮动，意思相近都算你对， 为什么这么去定义呢？因为我们高中、初中的这些数学题目都很理想化环境，所以他只有一个 g， 但是到了真实的数模环境里面，其实很复杂的，就像我去问你，你们所处的城市，明天中午最高温度是多少？ 十度？二十、三十、四十负十度，夏天负十也是有可能的。所以 只要是你根据历史的数据，根据一些特征得到一个结果，这个结果都算你对，因为我们并没有一个标准，因为对未来，未来是我们没有答案，那我可能有一个区间，对吧？夏天对于华北地区来讲，应该是直到三十五度之间，具体是多少我不清楚，所以你可以通过一些模型得到不同的结果， 比如说我们根据算二十天、二十天的均值，算算算前十天的均值，或者利用一些模型来捕捉前三十天的一个持续轨迹，来预测明天的温度，这就势必会导致我们这个问题的结果生死不期。 因此我虽然这个视频的名称就叫做参考答案，想让大家去对一对答案。其实我更想给大家讲的就是我们这个答案，只要符合一定的认知，只要不是护职，只要不是服从你认知的，只要不违反你的模型假设，都是可行的。 因为我们给大家做的这个代码的大纲里面，其实每一问有了五六种方案，这些方案的这个结果太长了，哎，你看，对于对于问问问题一来讲，对吧？它有这么长一个结果，我们给它扩大一下，太好看。 我们换行看问题一它有很多的这这个值，以及它最终最终的这个结果，它很大， 所以我现在是把这些结果让我的 code 给大家整理成一个文档的形式，但这个文档它可能会有一两数据漏读，所以实际上不是特别的相似。对于问题一来讲，一个百分比，我们通常就是百分之二十八，这个百分比是比较合适的。具体的数值来可以看我们这个推文的这个结果。 我们对于不同方法，其实这三个方法得到值都一样的。这就说明了问题一这个情况是一个确定的值，因为问题一它是一个充分理想化的环境， 他不考虑什么抛锚呀，不考虑什么情况，他就是一个暂定的数值计算，这应该是一个确定的值，以及最终的这个值，你看，哎，这个值其实不太合适，其实我们都算的是二十二，这是二十八，二是多少？六六十 只不过是某一种算法出来的这个值是这个结果，你最终输出的是四三二二，这个值和我在直播间给大家对的结果基本是完全一样。也有人算了一个四三二几，反正都是三多少，所以是一个差不多的值， 这个就是看好，然后这样这个百分比，其实这三个代码里面只有这一个不合适，其他都是百分之二十八，百分之六十四。所以这个大家可以自己去考虑考虑，你觉得这个代码的二三十五是合适的就写，不合适的话就改成我们的二十八， 这是我们的问题一，然后问题二，问题二就更更没有答案了。因为大我们给大家提过问题二，它一共有多少种可能性？一千三百万种， 然后再乘以二十四，一共是十三亿种，然后到了问题三会更多种。那么这么多种情况，谁是最优的呢？我们不可能把这些种情况全算一遍，排最优算不出来。 那相对于什么呢？我们相对于一个近似的，就像我们爬山一样，哎，我从前山底往山脚看，我发现这条路踏上去就近，那我就走这条路。 所以我们去做的是一个去找近似解的过程，但不是精确解。这就会导致我们问题三使用了各种各样基础的不同的算法，出来的结果其实是有差异的，对吧？比如这里是零点零二秒，小小于一个十毫米，一个具体的结果，这些结果不一定完全的一样，但是他们近似。 所以从问题二开始，你们就没有必要再纠结结果，问题一可能基本都是这个四四四三多少，以及这个百分比差不多数值，从问题二开始，只要是你符合常识，符合你建模的基础认知就行。 因为对于优化问题来讲，我们真的没有一个标准答案，我虽然题目说是参考答案，标准答案专门去命名，我是为了引流，引流把你引过来，告诉你这些建模没有答案， 你只要是符合这个定义，符合你的认知就 ok 了，这是问题二。问题三也是这么个情况呀，因为问题三我们问题三之前的思路给大家说我们用什么碳性什么的，但是其实就用真实的问题来三来讲，它问题并不复杂， 所以用碳心的话就容易本末倒置，就是容易，容易有点翻本弄斧的感觉。用了很简单的方法，但是第一种我设了一个负元素，就导致它是一个负的成本。 嗯，这个沙特队的打斗目标，他不择手段，所以像这个值，你可以把它当做我们最终的结果， 所以它是个负的，或者你可以用正常的其他方法做得到这个值的成本，你可以发现我们用一样的模式，最终算老出来一不一样的结果， 所以你可以去选择一个你觉得这个方法你好理解的结果，你能说的过去的就可以了，这是问题三。然后问题三的这个三一 max 和 python 都是结果是负的，这是因为我们少了一个约束，非负约束 导致他为了去求解我们的目标极不极端化的一些情况。你觉得这个东西说得过去，适合于你的模型，那你就写，如果你觉得不适合，换一个别的算法，或者在 q 三一上加了一个分数约束也行 啊。这是问题三和四和问题三四，然后问题五的话就是一些基本的情况，大家可以去对比对比以及对应的容量呀。呃，因为不同的算法还是出现不一样的值，所以大家可以参考。 好吧，大家可以先看一看，然后整体这个结果的话，你觉得因为这是 ai 读取的这些结果可能会有些漏图嘛？你可以真的，你说我就想看 q 三 a 的 结果，那好，我们把 q 三 a 这个去打开，我们直接给它复制到一个呃， word 文档里面去，我们去看一下完整的结果。 如果你有能力运行代码的话，请你可以直接看运行代码去，如果你没有能力的话，你就直接看。哎，最后的这个结果，我们画了这几个图，那最终的结果应该是多少？这里都会呈现， 所以你也可以这么去看，你也可以直接去跑代码。行吧。嗯，就不讲这么多，反正代码呀，模型呀，论文就给大家了，大家怎么发挥了？那我们就提前预祝大家比赛顺利，都能拿奖，拜拜。

二零二六年金地杯数学建模新手零基础攻略，先去解锁金地杯，然后选择金地杯模板，接着输入论文标题，之后耐心等上三分钟，就能进入写作空间了。进入写作空间后，咱们把塞提拖进对话框，输入指令一，也就是请你帮我分析塞提， 给出详细的解析思路，这时候就耐心等着小何分析思路，等赛题拆解完成，完成之后再输入指令二，内容是请你根据当前的思路，帮我完成论文的出稿，做好实验和图表的绘制。 不过这一步等待时间比较长，大家可得有足够的耐心等任务执行完成。等小何学姐完成出稿后，咱们要检查一下论文的完成情况，然后进行进一步的优化。就比如说发现图片里中文乱码了，我们可以输入指令， 请你检查并修复论文中配图的中文乱码问题，接着耐心等问题修复好，修复完成后，那效果绝对完美。 如果大家还想了解更多小何学姐的操作技巧，可以参考我往期的视频哦！家人们，你们在参加金地杯比赛的时候还遇到过哪些难题呢？快在评论区和我交流交流吧！

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