2022年电工杯获奖，代码全，最终拿了二等奖。 本文针对一个类旅行商问题，并未沿用传统思路，而是将其视作一个车辆规划模型， 使用搜索的方式列出可能性，再通过启发式算法来对所有的可能性做出选择，能够在保 证准确率的同时，极大的缩短模型运行的时间，达到更高的效率。 问题一中，针对一个类旅行商问题，本文建立了一个基于模拟退火（SA）和深度优 先搜索（DFS）的类旅行商问题（TSP）求解模型，得出的最优解共计配送里程 582km。 问题二中，对于多个路径叠加的问题，本文建立了一个基于粒子群优化（PSO）的 广度优先搜索（BFS）模型，共计配送时间 380 分钟。 问题三中，针对并非常规的 TSP 问题，本文将其视作一个车辆路径问题（VRP），使 用 K-means 的方法进行划分，然后建立了一个基于遗传算法的车辆路径规划模型，最终 的结果有超过 50%的概率能够收敛到全局最优。 问题四中，对于一个更复杂的路径规划问题，依然先使用 K-means 的方法对整个图 进行分区，分区后再将每个区视作一共车辆路径规划问题，建立了一个基于遗传算法的 车辆路径规划模型。 本文最大的特色是本文选择带入

用于二等水准教程，了解二等水准技术规章，当我们继进行高精度水准测量时需要了解的方法与规范

2006国家一、二等水准测量规范 目前最新规范。

2022年五一赛A血管机器人订购二等奖--中国矿业大学（lingo代码全），博主版权所有，仅供参考学习。 本文主要研究血管机器人的订购问题，建立了动态规划模型和时间序列模 型，运用了 Lingo 算法，对得到订购物品的最优规划具有指导意义。 针对问题一，建立动态规划模型，以医院的总花费最小作为目标函数，将总花 费分为购买器材的费用、保养器材的费用和新器材参与训练的费用三个方面进行计 算。以满足医院需求作为约束条件，即可用于工作的器材必须满足当周的需求，建 立模型为：

2022年五一赛A血管机器人订购与学习二等奖--成都理工（matlab） 博主版权所有，仅供参考和学习 本文针对血管机器人的订购问题进行研究，通过动态规划、多周期折扣订购模型以 及最优订购控制等方法，得出存在设备损坏、多周期购买以及优惠购买政策的最佳订货 方案，对降低医院的血管机器人运营成本具有重要意义。 针对问题一，求解满足治疗需求和最低运营成本的第 1-8 周订购方案。血管机器人 的运营成本包含设备的购买、保养和训练等三部分费用。以设备购买量为决策变量。分 析各周期中设备购买、保养和训练量这三者之间的影响关系，得出状态转移方程，将最 低的运营成本作为动态规划的目标函数。解出第 1-8 周的每周设备购买量，最低运营成 本为 7625 元。 针对问题二，每次工作后血管机器人的损毁比例是 20%。血管机器人的损毁导致每 个阶段结束时容量艇的可使用量和操作手的保养量发生改变。在问题一的状态转移方程 中引入损毁系数，通过改变容量艇和操作手在每个阶段的购买量，抵消血管机器人损毁 带来的影响，满足各阶段的治疗需求。解出第 1-104 周共需要购买 882 个容器艇和 3836 个操作手。

2022年五一赛A血管机器人订购与学习二等奖，博主版权所有，请勿二次出售 本文针对医院血管机器人如何订购最优进行研究，通过建立动态规划和一元线性回 归模型，旨在合理规划血管机器人的订购，对人体血管健康有的重大意义。 针对问题一，本文要求对 1-8 周购买的容器艇和操作手数量进行规划，满足医院每 周治疗和最低运营成本，通过附件 2 中医院每周血管机器人需要，分别对容器艇和操作 手建立动态规划模型，求出 1-8 各周购买的操作手和容器艇数量（详见表 5-1）

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