. I, h. ^, @ u 拍照任务这个题也是有数据的,我们的第一个困难就是怎么读这些数据,由于给的是经纬度坐标,所以我们一开始天真的挨5 w/ o) g! _* T% y$ m7 }; y H
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个查,大概50多个查完想不行,这么下去比完都查不完,就开始加那些题目群,群里大家都是竞争关系,顶多给个思路就很慷9 [' a' I- R) a# l4 h( ]5 B
/ C5 x. k( C: n8 X% [- \. z慨了,万幸的是和我们一样的小白很多,某大佬告诉我们求助于地图软件就可以实现数据可视化。所以接下来就是下载学习使用 6 k) b) \! k! X4 ~6 t( m : h- a; s3 b i! r谷歌地图、百度地图等好几个地图。最终是成功把那些坐标都显示在地图上,广东佛山啊深圳啊之类的。9 n5 q8 M. b% T& O0 O
& P7 G: j5 Y+ ^接下来我们要做的就是解决题目第一问那些数据点的分布规律,说实话那些数据点的关系我们只能从它代表的文字意义入手,刚 ) u7 _* S4 P* {4 ?7 J - c& A; B4 W' s接触建模两个月不到的小白可以说一脸惆怅,但是我们想,虽然我们不会数据分析(聚类分析啊之类的),但是随便定义两个变: N# @0 A$ u* ?' M
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量还是可以的,然后利用大一的概率论与统计,给变量价格权重,求个方差啊均值,最后我们就那么浆糊一样的做出第一问。, i8 i! [5 d+ l2 n' G( X# u5 {
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能看的下去的是关于如何选择对任务打包这一问,我们找了技院的一个编程学长,原本计划是要让他帮忙实现一些算法问题。我们开始讨论的时候认为打包就要尽可能将多的点解决,而且要考虑到路线、地区发达不发达的问题,而且这些因素题目并$ b; s9 B0 Z4 }
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没有给,所以我有去找了一下广东的经济发展情况书籍,结合地图看那些点,逐渐还真看出一些门道,那些密集的肯定是经济发 ! V. g9 G7 p' [/ h9 |$ [0 @; M0 O" L# ^# N L/ i, ^$ U
达的商业区,而且人口分布密集。所以那人多的地方包的任务多一点区域小一点,人少的包就少一点区域大一点。这么个思路下 # d7 W0 f7 ]4 _- r- I' ?* u; ^. ?" D
我们把想法告诉计算机大神,大神说你们能不能给一个具体的方案,比如区域半径到底有多小,多少个任务算少。以及如何避免 4 X- h- O0 ~% e; V0 ^8 |+ l; G7 O/ {+ x3 L7 l3 O" M/ X
包的重复问题。于是我又花半个多小时把这个最初的思路给写出来。然后大神用 visual 给实现,的的确确将包分好了。但是分 , \& D2 }0 j* f* d4 X/ Y5 B7 T( i, e+ a0 Q+ v. B: v
好的包我们又没法解释分类原则,比如半径在人口密集区怎么就是1km,人口稀少区变成5km,这俩常数怎么解释成了大问题, " a9 o( a8 ~6 I+ V" {; D! b$ t, U8 H5 W3 ^9 {9 e" e$ l
于是又去看往年的优秀论文关于他们那些常数的解释,发现原来大家这种情况下处理办法在一定相关资料的基础上自己定义的这3 F9 e0 c! i+ W
1 b3 |. G& [; A/ ^么个常数,并不是说某本论文说了人口密集区的人的活动半径就是1km。所以我们又半浆糊式的解决了这一问。 3 Z, x+ f. G, | - M Z* Z, Q5 l : P/ H) s# a' A 接下来就是如何得出结果了。首先我们在图书馆里查了很久,看有没有论文解决相类似的问题。不但要查中文的,还要查 ; S; ^, G6 p$ R$ Y9 e' | & g2 d- ~) n# I B: c0 X* X英文的。顺便说一句,英语真的很重要,在网上,英文更是当之无愧的霸主,想利用网络查找资料,英语不好则寸步难行。我们 3 M7 q( I4 h2 f+ J9 a) ]. s( \$ \* C: _/ I1 X% \
发现了现有的共享单车投放地点的选择和这个有异曲同工的地方,有可以借鉴的地方。这些资料不一定有用,但能够很好的开拓 1 ~$ w1 O/ `! D- N, w ' O7 I1 C" C& ^9 y x+ E我们的思路,花时间在上面是值得的。) m; J7 }; b- [
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' S5 g! i5 J/ F8 k. B# i 我们提了这些假设,要完全科学的证明可真不容易。有时候,他认为理所当然的事情,我认为应该证明出来;我认为逻辑混' G- e9 O. |, c* |8 _5 L