2023高校数学建模挑战赛C题2021级个路线运货量汇总分析

汇总了2021级在2022年各路线的运货量数据，共2个EXCEL文件，分别对应1年数据。

《MathorCup数学建模挑战赛：理论与实践的融合》MathorCup数学建模挑战赛激发学生的创新思维和数学应用能力。每年吸引全国大学生参与，他们运用数学解决实际问题，展示理论与实践结合的能力。2024年4月13日开赛，文件名为\"MathorCup数学建模_2024-04-13.md\"，包含赛题介绍、参赛指南和优秀作品分析。数学建模将现实问题转化为数学模型，并通过计算机求解，为决策提供依据。参赛团队需解决经济、环境和社会挑战，具备数学基础、编程和数据分析技能。

2023 年数学建模国赛的资源包，资料挺全，尤其适合初学者或准备参加比赛的朋友。里面整理了模型构建、数据、优化算法等内容，还搭配了代码和文档，学习效率提升不少。你可以看到不少常用方法，比如线性规划、遗传算法，还有用Python和MATLAB实现的案例。如果你想练手建模、提升思路，这份包挺值得下。

《2023MathorCup大数据挑战赛：探索与分析》提供了一个宝贵的平台，让参赛者展示他们的数据分析和挖掘能力。本次比赛的数据集打包在名为“2023MathorCup大数据挑战赛数据集.rar”的压缩文件中，包含多个子文件，每个子文件都可能蕴含丰富的信息，等待参赛者发掘。大数据是指那些在传统数据处理工具难以捕获、管理和分析的海量、高速和多样化的信息资产，具有四个基本特征：大量、高速、多样和价值。数据集是数据科学的核心组成部分，包括用于训练模型或进行统计分析的具体数据，可以是结构化的（如表格形式）或非结构化的（如文本、图像或音频）。参赛者需深入研究数据结构和潜在关系，以提取有价值的信息。

为Matlab®编程竞赛开发和评分提供所需的全部文件。

数学建模历年赛题分析显示，优化方法和概率统计方法是最常用的解题手段。总题数中，67.9%的题目采用了优化方法，其中包括整数规划、线性规划、非线性规划及多目标规划等。另外，53.6%的题目涉及到了概率统计方法，几乎每年都有题目采用此类方法。此外，还有少量题目应用了图论与网络优化方法及层次分析方法。

2021年数学建模B题的代码实现具体分析如下：在面对问题时，我们首先定义了问题的数学模型，然后编写了相应的算法代码来解决具体问题。通过分析数据和模型参数，我们得出了详细的计算结果，并进行了有效性验证。最终，我们提供了完整的代码实现，以便读者能够深入理解和应用。

2020年美国数学建模竞赛中C题的参考思路及可用代码分享。

导师指派的分配逻辑要做好，说难其实也不难，关键是有没有合适的模型和方法支撑。2021 山西省数学建模竞赛 B 题的论文就挺有意思，把运筹学里的指派问题搬进了教育场景，还用了模拟退火来找最优方案。嗯，建模的思路蛮清晰，方法也实用，适合用来学生选导师这种纠结事儿。 非参数检验、Softmax 回归这些听着有点吓人，其实理解起来不难。比如你想知道学生选导师时会不会看老师的学历、职称？非参数检验就能帮你找出规律。要是你想对导师做个分层分类，聚类+Softmax 就搭，分完类还能跑个模型验证一下，精确又有逻辑。 数据清洗这一块也讲得挺细，像学生评教数据，什么删异常、补缺失、统一格式都有提到，还推荐了不少