这是一个利用生产企业实际数据进行综合分析井确定原材料的订购与运输方案的优化决策问题。要求根据历史数据和实际建立原材料的订购与运输决策模型，并给出具体的订购与运输方案。
由于该问题的开放性和数据的复杂性，供货特征的选取、指标量化、数据处理等方法的不同，会有不同的模型和结果。应重点关注其分析建模的过程和模型的正确性与结果的合理性。
全国大学生数学建模竞赛是一项旨在提高大学生综合素质，培养创新思维和团队合作能力的学科竞赛。2021年的“高教社杯”C题聚焦于实际生产企业的原材料订购与运输优化决策，这是一个典型的运筹学问题，涉及到数据分析、模型构建、优化算法等多个方面的知识。
解决此类问题的关键是理解业务背景。在这个案例中，参赛者需要深入理解生产企业的运作模式，特别是原材料的供应流程，包括供应商的选择、订购周期、运输方式等因素。这需要参赛者具备一定的经济学和管理学知识，以便将实际业务转化为数学语言。
模型建立阶段，参赛者需选择合适的数学工具，如线性规划、整数规划、动态规划或网络流模型等，来描述原材料的订购与运输问题。这个过程涉及到多元函数的优化，可能需要用到拉格朗日乘数法、KKT条件等理论。同时，考虑到数据的复杂性，可能需要对历史数据进行预处理，包括清洗、归一化、异常值处理等，这需要掌握数据处理的基本技巧。
接着，指标量化是模型建立的重要步骤。如何合理地定义和量化成本、时间、质量等关键指标，直接影响模型的准确性和实用性。这要求参赛者具备统计学知识，能够运用相关性分析、回归分析等方法，将定性因素转化为定量参数。
在模型求解阶段，参赛者可以使用各种优化算法，如单纯形法、遗传算法、模拟退火算法等，寻找最优的订购与运输方案。此外，模型的验证和结果解释同样重要，需要对结果的合理性进行分析，比如检查是否符合实际情况，是否能降低总成本，是否提高了效率等。
评阅要点强调了分析建模的过程和模型的正确性与结果的合理性。这意味着参赛者不仅要有正确的模型，还要能够清晰地阐述建模思路，展示出问题解决的逻辑。在撰写论文时，应详细记录每一步骤，包括数据来源、模型假设、计算过程和结论，以体现科学性与严谨性。
2021年“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛C题涵盖了数据分析、运筹学、优化算法、统计学等多个领域的知识，要求参赛者具备扎实的理论基础和良好的问题解决能力。通过这样的竞赛，学生不仅能提升专业技能，还能锻炼实际问题解决能力和团队协作精神。
