，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：0 P; W$ d) E( \ T
) s z! K& ]7 T1 M8 K$ j, F8 C* F8 r, a
）。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。& F2 T# ]6 q9 n/ i$ o/ v
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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