2019美賽B題完整論文

2019數學建模美賽 B 題思路分析:

首先

B 題整體寫的比較複雜,題目比較長,要求多,附件多。官方賽題一共有 6 頁,而其中的內容肯定都是與解決問題息息相關的。我覺得花一些時間真正明確這道題是在說什麼,需要我們做什麼,然後再進行分析十分重要。因爲這道題的限制性比較強,基本是在已經給定的條件下通過不同的排列組合和分析來得到最優解,不存在大量完全自己假設的部分,所以先明確題目內容,然後進行分析比較符合邏輯,這樣也能有效防止在之後建模和計算過程中突然發現對題目的理解偏差而導致無法繼續進行,所以希望大家能夠踏實仔細看賽題原文件,磨刀不誤砍柴工。

整體來說

現在題目要求是要設計一種名爲“DroneGo”的可移動災難響應系統,來解決類似背景(background)中提到的由於颶風等災難導致波多黎各基本電力和交通癱瘓,人員傷亡無法得到及時救治的問題,附件 1 給出了波多黎各的地圖(這個地圖可以後面用來確定港口位置和運輸位置等)。

具體來說

首先這個系統的工作是由旋翼無人機艦隊(DroneGo fleet)完成的,這些無人機一方面要運輸醫療包,另一方面還要提供高分辨的空中視察視頻,
兩種功能都要具備,可以同時也可以分散具備。之後附表 2 和 3 給了挑選旋翼無人機艦隊可用的無人機的不同型號及其相關參數,主要包括運輸集裝箱(container)的尺寸(長、寬、高);性能特徵(最大負載能力、速度、無貨物時的續航時間);功能(能否拍攝視頻、能否裝載醫療包、貨艙類型)。然後關於無人機所需運輸的醫療包(medical package),題目中說到根據尺寸,無人機的貨艙中可以放置多個醫療包,卸貨時無人機必須降落至地面,另外在附表 4 中,給出了預期醫療包需求情況,包括五個不同交貨地點的經緯度,每日所需的醫療包數量和種類,這些數據很明顯是之後題目設計中的關鍵限制條件。另外在附表 5 中給出了三種不同醫療包的重量和尺寸(長、寬、高)。之後題目中又提出了一個集裝箱(cargo container)的概念,意思是需要把無
人機和醫療包都放在集裝箱中然後運輸到所需位置,然後使用無人機完成救災。而需要注意的是集裝箱給出的尺寸單位是英尺,無人機和醫療包的尺寸單位是英
寸,在計算使用之前要進行單位換算。

最後

這個題目要求根據 2017 年波多黎各的受災問題設計這個 DroneGo 災難響應系統,根據上述給出的條件,完成救災任務。而當實際情況超出了預計情況時,還要給出進行這種設計的原因,相當於說明在權衡過利弊之後已經得出了根據我們自己定義的標準之下最優的解決方案。另外在整個題目的最後給出了一個術語表(Glossary),大家可以進行查看,輔助對題目的理解。接下來的 Part1 詳細說明了論文需要完成的任務,對於這些不同的任務,會涉及到對這個問題不同方面的分析,以下進行部分思路的說明:
A. 對上述標亮的旋翼無人機艦隊、醫療包、集裝箱進行最優設計;
B. 選擇適合運輸集裝箱的港口位置;
C. 對旋翼無人機艦隊中的每一架無人機類型進行設計。

整個題目到現在就很明確了

題目問題的背景很簡單,就是波多黎各颶風災難,這一部分通過閱讀 background,附圖 1 以及查找相關資料可以比較清晰地瞭解清楚,這一部分比較簡單,也能比較快速完成。而之後,對於解決這個問題提出的整個解題模型涉及到的部分比較多,所以題目中的絕大部分是在解釋所需的各種名詞和他們相互之間的關係。所以通過深入閱讀,弄明白這些長得相似但各具意義的名詞的具體內容是十分必要的。所以要解決的問題很明確,就是提出這個災難響應系統,然後解決背景中的問題,解決方法爲上述的 ABC。因此需要分別分析如何 :
A.大效率地進行裝載組合:其中就要考慮集裝箱、無人機、醫療包的尺寸,選擇合適的包容方式(集裝箱裝無人機,無人機裝醫療包),當然這些組合還要考慮到實際需求(附表 4);
B.最優的運輸方式:這部分需要考慮波多黎各的港口位置,結合附表 4 考慮預計需求位置,還有就是集裝箱的首次運輸和無人機的二次運輸,運輸距離和無人機的速度、續航能力之間的匹配,並且由於題目中的設想是通過無人機的拍攝系統來得到整個地區主要交通的受損情況,所以在運輸過程中應該考慮到如何覆蓋主要交通線路來完成題目要求;
C.每一架無人機的類型設計:包括如何最大限度利用其不同型號所對應的尺寸,貨倉尺寸,醫療包類型與尺寸,還有設計飛行路線,保證能夠覆蓋主要幹路的視頻錄製;
其實與題目中的 Medical 和 Visual 兩個無人機所負責的功能是對應的。整個問題的限制很多,但仍然有很多需要自己進行假設(assumption)的部分,而且根據假設,也可以對模型進行一定的簡化,方便後續程序的編寫和計算出理想的數據結果。另外就是本題中集裝箱、無人機、醫療包所對應的類型都很多,排列組合情況繁雜,可以先排除一些明顯沒有優勢的情況,然後選取幾個優劣差別不太大但整體情況比較優秀的組合進行模型計算,然後自圓其說即可

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