[全网最全]2024MathorCup妈妈杯ABCD题成品论文33页+配套完整代码数据汇总_2024mathorcup c题

所有题目的每一小问解答（含配套代码和数据）都已经更新完毕，其中C题成品论文33页更新，B题论文更新，A题半成品论文21页+完整解答代码数据。

（完整版的资料放在文末了）

                                        A题 移动通信网络中PCI规划问题

问题1：给这2067个小区重新分配PCI，使得这2067个小区之间的冲突MR数、混淆MR数和模3干扰MR数的总和最少。

假设有N个小区，每个小区分配的PCI为P1, P2, ..., PN。设冲突矩阵A=aijN根N，其中aij表示小区i和j同频的MR数量。混淆矩阵B=bijN根N，其中bij表示小区i和j同时为另一个小区k的邻区的MR数量。干扰矩阵C=cijN根N，其中cij表示小区i为主控，j为i的重叠覆盖邻区的MR数量。根据问题1的要求，需要最小化冲突、混淆和干扰的总和，可以将其表示为一个优化问题：

min ∑aij+∑bij+∑cij

subject to：

1. 每个小区分配的PCI为P1, P2, ..., PN，即每个小区都有一个唯一的PCI值；

2. 冲突矩阵A、混淆矩阵B和干扰矩阵C由小区分配的PCI值决定，即aij、bij、cij都是P1, P2, ..., PN的函数；

3. 每个小区分配的PCI值必须在0到1007之间；

4. 小区之间的冲突、混淆和干扰的MR数量需要小于等于给定的门限值，即aij+bij+cij≤δ。

因此，第一个问题可以建立如下的数学模型：

min∑aij+∑bij+∑cij

subject to：

P1, P2, ..., PN为0到1007之间的整数；

aij=0，若小区i和j不同频；

bij=0，若小区i和j不同频；

cij=0，若小区i和j不同频；

aij+bij+cij≤δ，∀i,j∈{1,2,...,N}；

∑aij=∑bij=∑cij，∀i,j∈{1,2,...,N}。

其中，δ为给定的门限值。该问题可以通过遍历所有可能的PCI值的组合，来求解最优解。

为了最小化冲突MR数、混淆MR数和模3干扰MR数的总和，我们可以利用贪心算法进行PCI规划。具体步骤如下：

1. 为每个小区分配一个初始的PCI值，可以随机分配或者按照一定的规则分配。

2. 遍历每个小区的MR数据，计算该小区与所有邻区的冲突MR数、混淆MR数和模3干扰MR数。

3. 根据计算得到的MR数总和，选择一个具有最小MR数总和的小区作为当前主控小区。

4. 遍历当前主控小区的所有邻区，将邻区的PCI值设置为与当前主控小区不同的可用PCI值。

5. 重复步骤2-4，直到所有小区的PCI值都被设置。

通过上述步骤，我们可以最小化冲突MR数、混淆MR数和模3干扰MR数的总和。贪心算法的优点是计算简单，容易实现，但是可能会导致局部最优解，无法保证全局最优解。因此，可以结合其他算法来优化PCI规划的结果。

                  

                       B题 甲骨文智能识别中原始拓片单字自动分割与识别研究       

甲骨文是我国目前已知的最早成熟的文字系统，它是一种刻在龟甲或兽骨上的古老文字。甲骨文具有 极其重要的研究价值，不仅对中国文明的起源具有重要意义，也对世界文明的研究有着深远影响。在 我国政府的大力推动下，甲骨文研究已经进入一个全新的发展阶段。人工智能和大数据技术被应用于 甲骨文全息性研究及数字化工程建设，成为甲骨文信息处理领域的研究热点[1]。

甲骨文拓片图像分割是甲骨文数字化工程的基础问题，其目的是利用数字图像处理和计算机视觉技

术，在甲骨文原始拓片图像的复杂背景中提取出特征分明且互不交叠的独立文字区域。它是甲骨文字 修复、字形复原与建模、文字识别、拓片缀合等处理的技术基础[2]。然而，甲骨拓片图像分割往往受 到点状噪声、人工纹理和固有纹理三类干扰元素的严重影响[3]。且甲骨文图像来源广泛，包括拓片、  拍照、扫描、临摹等，不同的图像来源，其干扰元素的影响是不同的。由于缺乏对甲骨文字及其干扰 元素的形态先验特征的特殊考量，通用的代表性图像分割方法目前尚不能对甲骨文原始拓片图像中的 文字目标和点状噪声、人工纹理、固有纹理进行有效判别，其误分割率较高，在处理甲骨拓片图像时 均有一定局限性。如何从干扰众多的复杂背景中准确地分割出独立文字区域，仍然是一个亚待解决的 具有挑战性的问题。

图 1 为一张甲骨文原始拓片的图像分割示例，左图为一整张甲骨文原始拓片，右图即为利用图像分割 算法[4]实现的拓片图像上甲骨文的单字分割。甲骨文的同一个字会有很多异体字，这无疑增加了甲骨 文识别的难度。

问题 1:对于附件1 (Pre test 文件夹) 给定的三张甲骨文原始拓片图片进行图像预处理，提取图像特征， 建立甲骨文图像预处理模型，实现对甲骨文图像干扰元素的初步判别和处理

问题 2:对甲骨文原始拓片图像进行分析，建立一个快速准确的甲骨文图像分割模型，实现对不同的甲   骨文原始拓片图像进行自动单字分割，并从不同维度进行模型评估。其中附件 2 (Train 文件夹) 为已标 注分割的数据集。

问题3:利用建立的甲骨文图像分割模型对附件3 (Test 文件夹) 中的200 张甲骨文原始拓片图像进行自动 单字分割，并将分割结果放在“Test results.xlsx”中，此文件单独上传至竞赛平台。

问题 4: 基于前三问对甲骨文原始拓片图像的单字分割研究，请采用合适的方法进行甲骨文原始拓片的 文字识别，附件 4 (Recognize 文件夹)中给出了部分已标注的甲骨文字形 (不限于此训练集，可自行查 找其他资料，如使用外部资料需在论文中注明来源)，请对测试集中的 50 张甲骨文原始拓片图像进行  文字自动识别，并以适当结果呈现。 "

                          C题物流分中心货量预测及人员排班

第一小问：货量预测

解答步骤和思路：成品论文33页

数据整理：首先，需要整理和清洗提供的数据，确保数据的准确性和完整性。对于CSV文件中的分拣中心、日期、班次和出勤员工等信息进行分类和汇总。

特征提取：分析数据中可能影响货量的因素，如日期（工作日/节假日）、季节性、特殊事件等，并提取这些特征作为预测模型的输入。

模型选择：选择合适的时间序列预测模型，如ARIMA、季节性分解的时间序列模型(STL)、长短期记忆网络(LSTM)等，根据历史数据进行模型训练。

模型训练与验证：使用历史数据对模型进行训练，并通过交叉验证等方法对模型的预测性能进行验证和评估。

预测实施：应用训练好的模型对未来一段时间内的货量进行预测，得到预测结果和置信区间。

结果分析：对预测结果进行分析，检查是否存在异常值或不符合实际情况的预测，并根据需要调整模型参数。

第二小问：人员排班

解答步骤和思路：

需求分析：根据预测的货量和历史排班数据，分析不同时间段的人员需求。

约束条件明确：确定排班的约束条件，如员工工作时间、休息时间、成本限制等。

优化模型构建：构建数学模型，将排班问题转化为优化问题，目标是最小化成本或最大化效率，并满足所有约束条件。

求解优化问题：使用线性规划、整数规划或其他优化算法求解模型，得到最优或近似最优的排班方案。

方案评估：对得到的排班方案进行评估，确保方案的可行性和效率，并考虑实际操作中的灵活性和应急情况。

调整与优化：根据评估结果对排班方案进行必要的调整，优化排班效果。

                                                            D题

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