“华为杯”第十八届中国研究生数学建模竞赛 F题二等奖方案.zip

# CPIPC2021-F “华为杯”第十八届中国研究生数学建模竞赛F题求解参考。最终结果是二等奖，在所有F题队伍中排名第三十，还不错啦。 ## 我们来自东南大学  ## 方法 建立了基于0-1整数规划的数学模型，求解上对数据规模较小的A数据集使用Gurobi线性规划求解器进行。对多目标优化问题，我们采用了分阶段求解的策略，模型首先优化第一优先目标，再将计算得到的这一目标作为约束加入模型，优化次要目标。 对于问题二三，为了简化模型的求解，将数据集按照天数均分为了两个部分分别求解。 对数据规模较大的B数据集使用基于贪心策略的优化算法进行。 ## 程序运行相关 ### 运行程序所需要的软件环境 - Python 3.x - Gurobi 9.x 如果需要运行贪心程序，还需要有G++编译器来对CPP程序进行编译再进行执行。 ### 运行程序所需要的硬件环境 若想完整运行全部程序，建议在一台32G及以上内存电脑上执行。 ### 如何运行？ 关于数据集A，三个问题分别对应三个`jupyter notebook`：q1 q2 q3，分别打开运行即可，但由于是分阶段优化，其中可能有一些需要手动调整的内容，详细可以看diamagnetic注释。 对于数据集B，已经提前准备好了`Makefile`文件，`make`编译即可，随后运行对应的三个exe文件：1b 2b 3b。 ## 结果 在论文中，我们的利用率计算方式和题目的说明有所不同，我们的计算方法是 `机组总体利用率=使用到的机组人员/总机组人员数`，这里有些不妥，是一个比较大的失误，按理说应该用题目所要求的方式进行计算。 **A数据集的结果展示** | 结果指标 | 子问题1 | 子问题2 | 子问题3 | | ------------------------------ | ------- | ------------- | -------------- | | 不满足机组配置航班数 | 0 | 0 | 0 | | 满足机组配置航班数 | 206 | 206 | 206 | | 机组人员总体乘机次数 | 8 | 21 | 56 | | 替补资格使用次数 | 0 | 0 | 74 | | 最大/平均/最大一次执勤飞行时长 | | 65/147.02/520 | 65/298.51/775 | | 最小/平均/最大一次执勤执勤时长 | | 65/162.29/680 | 65/374.35/855 | | 最小/平均/最大机组人员执勤天数 | | 15/15/15 | 4/8/12 | | 一/二/三/四天任务环数量分布 | | | 190/105/70/135 | | 总体执勤成本（万元） | | 53.3473 | 53.1256 | **B数据集的结果展示** | 结果指标 | 子问题1 | 子问题2 | 子问题3 | | ------------------------------ | ------- | ------------- | -------------- | | 不满足机组配置航班数 | 543 | 2272 | 9185 | | 满足机组配置航班数 | 13411 | 11682 | 4769 | | 机组人员总体乘机次数 | 0 | 0 | 0 | | 替补资格使用次数 | 12 | 12 | 2 | | 最大/平均/最大一次执勤飞行时长 | | 45/220.81/545 | 50/235.06/545 | | 最小/平均/最大一次执勤执勤时长 | | 45/316.00/720 | 50/327.10/720 | | 最小/平均/最大机组人员执勤天数 | | 0/21.72/31 | 0/8.37/16 | | 一/二/三/四天任务环数量分布 | | | 1566/120/24/17 | | 总体执勤成本（万元） | | 3341.53 | 1335.75 | ## 联系我们 关于模型问题请联系队长 :mailbox: seiraa@126.com 关于贪心策略的讨论可以联系[lwzjb6](https://github.com/lwzjb6) 关于程序及其他问题欢迎写在issues中~