,自认为我们组的理解水平还可以,这个题目对于很多非专业的人很难理解详细,很多地方没有描述清楚,这是这个题目出的最败笔的地方,总体来说题目还不错)。然后我们从数学中国提供的论文中找到了三篇与题目较相近的论文,按照他们的思路整出模型一来(整数规划),我们觉得该模型不具有新意而且获奖概率太小(毕竟看这些参考资料的人太多),遂决定另辟一思路。在第三天早上,另一模型提出,与队友商量后定砣。模型的思想如下:首先讲中时最小的目标进行转化,转化为从编组场进入出发场车辆最多,再进一步转化为在尽量让车辆在所有限制下(重量、中时、长度)使得最多列(注意是列不是辆)车驶出。这样,建立一个分层规划模型(第一层目标是尽量满轴),第二层是最多辆车驶出。模型虽然初步完成,可是这个模型的求解也没有任何套路可以套用。然后我们设计了分方向剪枝搜索算法进行求解。首先解释下什么是分方向,假设每列车的车辆都是按照方向上的一个特定顺序的(如,都是按照按照东西南北方向来的),鉴于四个方向的相对独立性,我们按每个方向单独处理,这对于NPC问题来说,大大减少了数据量(试想一下,一个数据量70的TSP和70/4的TSP问题的对比)。至于剪枝,我想大家都知道是啥意思,我们算法在运行的过程中做如下剪枝处理:8 [% Y% N2 ?, P; l0 X [! o
)。有些方向有些事我们不需去做的,具体判断哪些方向可以下手这个很难说,很多专家搞研究搞了很久才发现原来这个方向没钱途。也许这是某种潜在的能力,我个人觉得对一个人(特别是搞研究的人)是很关键很核心的。" s# N) n7 |: b3 b" m* {8 r4 ?

83页,其中包括60多页的答案,就凭这论文的厚度评委也要仔细考虑一番,我们的论文只有19页,只不过我们是本科生


























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