更多思路分析，請看文末

A題：量子計算機(jī)在信用評分卡組合優(yōu)化中的應(yīng)用

題目提到了信用評分卡的組合優(yōu)化，這是一個經(jīng)典的優(yōu)化問題。在這個問題中，需要通過不同的組合方式來選擇不同的閾值，以達(dá)到最大化貸款利息收入和最小化壞賬損失的目標(biāo)。這個問題可以使用量子計算機(jī)進(jìn)行求解。

在傳統(tǒng)計算機(jī)中，組合優(yōu)化問題往往需要枚舉所有可能的組合，并計算每種組合的收益和成本。但是，由于組合數(shù)量很大，計算成本也很高，因此無法在合理的時間內(nèi)解決這個問題。量子計算機(jī)可以使用量子優(yōu)化算法來解決這個問題，例如量子模擬、量子近似優(yōu)化算法等。

在實際應(yīng)用中，需要將信用評分卡數(shù)據(jù)和組合優(yōu)化算法轉(zhuǎn)化為量子位運算，然后在量子計算機(jī)中運行。運行結(jié)果可以被解釋為一組優(yōu)化參數(shù)，這些參數(shù)可以用于調(diào)整信用評分卡的閾值，以實現(xiàn)最大化貸款利息收入和最小化壞賬損失的目標(biāo)。

B題：城市軌道交通列車時刻表優(yōu)化問題

是一個城市軌道交通列車時刻表優(yōu)化問題，需要綜合考慮企業(yè)運營成本和服務(wù)水平兩個目標(biāo)，制定列車開行方案和時刻表。問題可以分為三個部分，分別是制定列車開行方案、制定等間隔的平行運行圖、以及提出降低運營成本和提高服務(wù)水平的建議。

制定列車開行方案 首先需要確定大交路區(qū)間列車的開行數(shù)量和小交路的運行區(qū)間以及開行數(shù)量，以最小化企業(yè)運營成本和最大化服務(wù)水平為目標(biāo)。

列車開行方案包括列車編組方案、列車停站方案和列車交路計劃三部分。本題中，列車編組方案已經(jīng)統(tǒng)一了車型和編組數(shù)量，因此只需要考慮列車停站方案和列車交路計劃。

列車停站方案可以采用站站停的方案，即列車在每個經(jīng)過的車站都會停車。需要根據(jù)OD客流數(shù)據(jù)和斷面客流數(shù)據(jù)，確定每個車站的乘客數(shù)量和各個區(qū)間的斷面客流數(shù)量。然后，可以根據(jù)斷面客流數(shù)量和列車定員，計算每個區(qū)間所需的列車數(shù)量。在大交路區(qū)間和小交路區(qū)間中，每開行n列大交路列車后，開行一列小交路列車，根據(jù)需求調(diào)整大交路和小交路列車的比例。

列車交路計劃需要確定大交路和小交路的運行區(qū)間。以最小化企業(yè)運營成本和最大化服務(wù)水平為目標(biāo)，需要使得大交路和小交路的開行數(shù)量最優(yōu)化。可以使用線性規(guī)劃或者啟發(fā)式算法等方法求解。

C題：電商物流網(wǎng)絡(luò)包裹應(yīng)急調(diào)運與結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題

C題是一個預(yù)測優(yōu)化類問題，相對來說難度適中，可以考慮使用時間序列，線性規(guī)劃等模型進(jìn)行求解，我先簡述一些思路和方法。

問題 1：建立線路貨量的預(yù)測模型，對 2023-01-01 至 2023-01-31 期間每條線路每天的貨量進(jìn)行預(yù)測，并在提交的論文中給出線路 DC14→DC10、DC20→DC35、DC25→DC62 的預(yù)測結(jié)果。

這題可以考慮用時間序列模型或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

預(yù)測貨量。以附件1中的歷史數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，建立預(yù)測模型。然后預(yù)測2023-01-01至2023-01-31期間每條線路每天的貨量。

先進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理，把附件1中的數(shù)據(jù)按照日期進(jìn)行排序。然后對于每條線路，提取其貨量時間序列數(shù)據(jù)。再將貨量數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，使其在一個較小的范圍內(nèi)（如0到1之間），以便訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。也可以考慮用ARIMA。

問題 2：如果物流場地 DC5 于 2023-01-01 開始關(guān)停，請在問題 1 的預(yù)測基礎(chǔ)上，建立數(shù)學(xué)模型，將 DC5 相關(guān)線路的貨量分配到其他線路使所有包裹盡可能正常流轉(zhuǎn)，并使得 DC5 關(guān)停前后貨量發(fā)生變化的線路盡可能少，且保持各條線路的工作負(fù)荷盡可能均衡。如果存在部分日期部分貨量沒有正常流轉(zhuǎn)，你們的分流方案還應(yīng)使得 2023-01-01 至 2023-01-31 期間未能正常流轉(zhuǎn)的包裹日累計總量盡可能少。正常流轉(zhuǎn)時，請給出因 DC5 關(guān)停導(dǎo)致貨量發(fā)生變化的線路數(shù)及網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷情況；不能正常流轉(zhuǎn)時，請給出因 DC5關(guān)停導(dǎo)致貨量發(fā)生變化的線路數(shù)、不能正常流轉(zhuǎn)的貨量及網(wǎng)絡(luò)的負(fù)荷情況

根據(jù)問題1給出的預(yù)測結(jié)果，可以使用線性規(guī)劃來建立分流方案的數(shù)學(xué)模型。

構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)：

目標(biāo)是最小化因DC5關(guān)停導(dǎo)致貨量發(fā)生變化的線路數(shù)和未能正常流轉(zhuǎn)的包裹日累計總量?？杀硎緸椋?/p>

min ∑∑c_ij × x_ij + ∑∑p_ij × y_ij

其中，c_ij為貨量發(fā)生變化的線路代價，y_ij表示未能正常流轉(zhuǎn)的包裹數(shù)量，p_ij為未能正常流轉(zhuǎn)的包裹代價。

各物流場地的處理能力約束： ∑x_ij ≤ C_i

對于所有物流場地i 其中，C_i為物流場地i的處理能力上限。

各條線路的運輸能力約束： x_ij≤ T_ij

對于所有線路(i, j) 其中，T_ij為線路i到j(luò)的運輸能力上限。

保證貨量平衡： ∑x_ij - ∑x_ji = D_i

對于所有物流場地i 其中，D_i為物流場地i的需求量。

然后可以得到分流方案，給出因DC5關(guān)停導(dǎo)致貨量發(fā)生變化的線路數(shù)及網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷情況。

問題3：在問題 2 中，如果被關(guān)停的物流場地為DC9，同時允許對物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

進(jìn)行動態(tài)調(diào)整（每日均可調(diào)整），調(diào)整措施為關(guān)閉或新開線路，不包含新增物流場地，假設(shè)新開線路的運輸能力的上限為已有線路運輸能力的最大值。請將 DC9 相關(guān)線路的貨量分配到其他線路，使所有包裹盡可能正常流轉(zhuǎn)，并使得 DC9 關(guān)停前后貨量發(fā)生變化的線路數(shù)盡可能少，且保持各條線路的工作負(fù)荷盡可能均衡。如果存在部分日期沒有滿足要求的流轉(zhuǎn)方案，你們的分流方案還應(yīng)使得 2023-01-01 至 2023-01-31 期間未能正常流轉(zhuǎn)的包裹日累計總量盡可能少。正常流轉(zhuǎn)時，請給出因 DC9 關(guān)停導(dǎo)致量發(fā)生變化的線路數(shù)及網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷情況；不能正常流轉(zhuǎn)時，請給出因 DC9 關(guān)停導(dǎo)致貨量發(fā)生變化的線路數(shù)、不能正常流轉(zhuǎn)的貨量及網(wǎng)絡(luò)的負(fù)荷情況；同時請給出每天的線路增減情況。

在問題2的基礎(chǔ)上，考慮允許每日關(guān)閉或新開線路。同樣使用線性規(guī)劃或者圖論等方法，建立數(shù)學(xué)模型，將DC9相關(guān)線路的貨量分配到其他線路。目標(biāo)函數(shù)和約束條件與問題2類似，但需要考慮每日線路的增減情況。求解該優(yōu)化問題，給出分流方案、網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷情況和每天的線路增減情況。

問題 4：根據(jù)附件1，請對該網(wǎng)絡(luò)的不同物流場地及線路的重要性進(jìn)行評價；為了改善網(wǎng)絡(luò)性能，如果打算新增物流場地及線路，結(jié)合問題1的預(yù)測結(jié)果，探討分析新增物流場地應(yīng)與哪幾個已有物流場地之間新增線路，新增物流場地的處理能力及新增線路的運輸能力應(yīng)如何設(shè)置？考慮到預(yù)測結(jié)果的隨機(jī)性，請進(jìn)一步探討你們所建網(wǎng)絡(luò)的魯棒性

。

可以使用圖論中的中心性指標(biāo)（如度中心性、接近中心性、介數(shù)

中心性等）對物流場地和線路的重要性進(jìn)行評價。對于新增物流場地和線路的探討，可以結(jié)合問題1的預(yù)測結(jié)果，使用啟發(fā)式算法（如遺傳算法、蟻群算法等）或者優(yōu)化方法（如線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃

等）尋找最優(yōu)的新增場地和線路。同時，需要考慮網(wǎng)絡(luò)的魯棒性，即在預(yù)測結(jié)果存在誤差的情況下，網(wǎng)絡(luò)的性能仍能保持較高水平。

D題：航空安全風(fēng)險分析和飛行技術(shù)評估問題

首先對附件1的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括像缺失值處理：對缺失值進(jìn)行填充或刪除，可使用插值法、均值填充

等方法。異常值處理：使用箱線圖

、3σ法等方法識別并處理異常值。數(shù)據(jù)歸一化/標(biāo)準(zhǔn)化：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為相同的尺度，便于后續(xù)分析。

接下來，從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取與飛行安全相關(guān)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)項，可以考慮著陸過程中的最大G值、飛行高度與速度、航線、機(jī)場信息、氣象條件等等然后分析這些關(guān)鍵數(shù)據(jù)項的重要程度可以采用特征選擇方法，相關(guān)系數(shù)法、隨機(jī)森林等。

問題2：飛行操縱量化描述

對飛行操縱進(jìn)行量化描述，可以分析操縱桿位變化曲線的特征，包括：幅度：操縱桿位變化的最大值與最小值之差、平均值：操縱桿位變化的平均水平、波動程度：操縱桿位變化的標(biāo)準(zhǔn)差、操縱頻率：桿位變化的次數(shù)

問題3：不同超限情況分析

分析附件2的數(shù)據(jù)，可以采用聚類分析

、關(guān)聯(lián)規(guī)則等，研究不同超限情況下的基本特征?？梢钥紤]航線或機(jī)場的特點與超限類型的關(guān)系、天氣條件與超限類型的關(guān)系、飛行員與超限類型的關(guān)系等等

問題4：基于飛行參數(shù)的飛行技術(shù)評估

根據(jù)附件3，可以建立多元線性回歸

、支持向量機(jī)等來評估飛行員的飛行技術(shù)。以飛行參數(shù)為自變量，飛行員的技術(shù)級別為因變量，訓(xùn)練模型并進(jìn)行預(yù)測。

問題5：實時自動化預(yù)警機(jī)制

結(jié)合附件1的數(shù)據(jù)，可以建立實時自動化預(yù)警機(jī)制，要設(shè)定關(guān)鍵飛行參數(shù)的閾值，如最大G值、飛行高度等。并實時監(jiān)測飛行數(shù)據(jù)，與閾值進(jìn)行比較。若果飛行參數(shù)超過閾值，觸發(fā)預(yù)警信號，并采取相應(yīng)措施降低風(fēng)險。對于仿真結(jié)果，可以模擬不同飛行情景，分析預(yù)警機(jī)制在各種情況下的預(yù)警效果。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-440693.html

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