24年mathorcup数模C题助攻资料_网络分拣中心及人员排班论文怎么写

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助攻论文摘要如下所示：

随着电商行业的持续发展和消费者需求的不断变化，分拣中心作为物流网络中的关键节点，其管理效率的提升显得尤为重要。本文将基于题目给出的数据，进行分拣中心货量预测及人员排班。​

对于问题一，我们针对57个分拣中心未来30天每天及每小时的货量进行了预测。首先，我们利用Python对不同分拣中心的数据进行了分析处理。我们使用了q-q图以及K-S检验来判定数据的分布方式。对于符合正态分布的数据，我们使用了3西格玛原则来识别异常值；对于非正态分布的数据，我们则使用了箱型图来判定异常值。对于识别出的异常值，我们结合实际情况进行了分析和处理。在处理完数据后，我们使用了ADF单位根检验来判断数据的平稳性。对于通过检验的数据，我们采用了ARIMA模型进行预测；对于未通过检验的数据，我们则使用了LSTM进行预测。针对每小时货量的预测，我们建立了季节性自回归综合移动平均模型。

对于问题二，我们同样对57个分拣中心未来30天每天及每小时的货量进行了预测。我们对附件三和附件四进行了合并，并利用始发分拣中心、到达分拣中心、路线以及货量作为特征来构建了随机森林模型，用于预测附件四新路线的货量。通过比较新老路线的货量数据，我们计算出了变化率，并将该变化率应用于问题一的预测结果，以实现对问题二的预测。

对于问题三，我们在每天货量处理完成的基础上，尽可能地安排了少量的人天数，并且尽量使每天的实际小时人效均衡。我们构建了以总人天数为目标函数的模型，并以第i天第j个班次的正式工和临时工人数作为决策变量。在约束条件方面，我们确保每班次的总分拣量不能少于预测货量、正式工使用不超过60人、人员非负性、正式工每天最多出勤一个班次，并添加了约束以保证人效接近平均值。

对于问题四，我们在问题三的基础上，进一步考虑了正式工出勤率的均衡问题。我们引入了新的约束条件，即使得正式工的出勤率尽量均衡。为了实现这一目标，我们构建了新的决策变量，以确定第i天第j个班次是否有第k名正式工出勤。​

关键词：货量预测、人员排班、时间序列预测、多目标优化

论文完整版资料如下所示：

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