自1956年人工智能概念提出后，相关技术快速发展。近年来随着文言一心、new bing、chatGPT等人工智能新产品问世后，对各行各业产生了不同程度的影响。2023年3月，据统计美国已经有90%的学生使用chatGPT辅助完成作业。因此，本文将基于给出的人工智能相关调查问卷以及结果，对人工智能对大学生学习影响情况进行分析。 问题一，首先对于问卷结果进行分析。基于本文的研究侧重点，对调查问卷进行修改，剔除对研究没有太多意义的问题。对数据集，进行缺失值异常值判定，剔除异常数据样本。之后，对问卷进行效度信度检验。将调查问卷问题分为调查者基本信息、调查者学习情况、调查者对人工智能态度、人工智能发展四个部分进行分析。对于问卷结果进行编码，对不同的问题下，对应的问题回答设置不同的数值变量，完成调查问卷问卷结果的数值化处理。 问题二，根据问题一调查问卷的结果，设置调查者基本信息、调查者学习情况、调查者对人工智能态度、人工智能发展四个一级指标，对应的在一级指标下根据问卷设置二级指标。初步设置后，分析一级指标下，对应所属的二级指标之间的相关性、关联性，以论述指标选取的合理性。最终，根据分析结果，构建指

2023年电工杯：B题人工智能对大学生学习影响的评价

1.各小问代码 2.运行结果

数学建模，2022电工杯A题国家二等奖论文

2011电工杯数学建模竞赛A题，风功率数据预测问题，题目和附件数据完整。

2013电工杯数学建模竞赛A题，风电功率波动特性的分析。

本文主要研究在这种配送方式下的应急配送问题，建立了基于混合蚁群算法的 VRPD 问题模型，利用蚁群算法，迭代局部搜索算法，聚类分析等方法进行求解。 对于问题一只有配送车辆配送这一模式，建立 VRP 问题，首先通过 floyd 算法验证各地点间 的最短距离即为直线距离，将问题转换为最佳 H 圈问题；之后采用蚁群算法对这问题进行迭代求 解，得到配送车辆一次整体配送的最短路径和为 582（公里），一次整体配送的最短时间为 11.64 （小时），并且发现收敛时迭代次数基本小于 10 次。 对于问题二，在问题一的基础上新增无人机配送的模式，首先对 14 个地点进行聚类，发现它 们属于同一个类；其次在类中进行分区，考虑到无人机的飞行约束，利用椭圆的几何性质最终分 为 5 个飞行区；之后采用迭代局部搜索的方式对各飞行区中的点进行重分配，找到最优的配送路 线；最后，采用蚁群算法对路线进行迭代求解，得到一次整体配送的最短时间为 6.32（小时），相 较问题一时间缩短了近 50%。 对于问题三，在问题二的基础上

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

电工杯历年优秀论文.rar

这是一个电工杯获奖论文 邮箱参加电工杯的同学可以参考一下 也可以像我提问 虽然我也只是参加过一次 获得了三等奖 不过是我自己参加的