本文主要是介绍2024深圳杯东三省数学建模ABC选题建议详细思路分析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
2024东三省/深圳杯ABC题详细思路分析和选题建议
ABC三题难度分析
A<C<B
我们将同时做ABC中的两题，今天可以给全部的代码，明天凌晨给全部的文章
B难点：工件要怎么处理 pdf文件的处理
C难点：你需要自行找到不同编译结果的主要特征
A题详细思路：多个火箭残骸的准确定位的问题
问题1: 确定单个火箭残骸的音爆位置和时间
使用时间差测距（TDOA，Time Difference Of Arrival）技术。基于从不同位置的监测站接收到音爆信号的时间差，来确定声源位置。
理论上至少需要四个监测站来确定一个三维空间中的点位置和时间。三个用于确定空间位置（三维坐标），一个额外的用于校正时间差异。
若使用多于四个监测站，则构成一个超定系统，可以通过最小二乘法等数值方法解决，以提高定位精度。
利用声速（340 m/s）和监测站记录的时间来计算距离。
将经纬度转换为直角坐标系中的位置，以方便计算。
问题2: 多个残骸的同时定位
建立模型区分和归属每个监测站接收到的多组震动波信号。必须处理同一时刻多个源发出的信号，这增加了识别和定位的复杂性。
需要使用聚类算法如k-means来分组信号，预测每个信号来源于哪个残骸。
应用多源TDOA技术，设计算法来同时处理多个源的定位问题。
问题3: 具体监测数据的应用
应用问题2中的模型来处理实际监测数据，确定4个残骸的位置和时间。
在处理实际数据时，需要对测量误差进行评估和处理，例如通过统计方法估计误差大小和影响。
问题4: 随机误差的处理
修正模型以适应设备记录时间的随机误差，提高定位精确度。
模拟包含随机误差的数据，测试修正模型的有效性。
需要使用优化算法来最小化误差影响，如遗传算法或模拟退火等。
可以采用Geographic Information Systems (GIS)：用于处理和可视化与地理位置相关的数据。
B题：涉及板材切割的优化问题，需要在保持工件质量的前提下，尽量提高板材的利用率并减少总的加工时间。
任务一：极大化板材面积利用率
目标：对于三种不同尺寸的板材，设计出一个高效的排版方案，使得每块板材切割出的工件种类至少五种，同时极大化板材面积利用率。
采用启发式算法，如轮廓线优化、分支限界法或遗传算法，以优化工件的布局。此类问题在实际中常见于“剪切问题”或“装箱问题”，可适用类似的算法解决。
任务二：最小化切割所需时间
目标：在使用最多五把刀具的条件下，设计一个切割方案，使得整块板的切割下料所需时间尽量短。
使用动态规划或启发式搜索来安排每个刀具的活动顺序，以及调整轨道的运动，减少空载和等待时间。
任务三：板材组合的总体面积利用率最大化
目标：通过ABC型板材的任意组合进行批量切割工件，不仅需要极大化利用率，还需给出每种型号板材的数量和切割方案。
需要开发或使用已有的多板材布局优化软件，通过模拟退火、粒子群优化（PSO）等全局搜索策略来处理此类多目标优化问题。
任务四：切割时间最小化与保持高板材利用率
目标：使用最多十把刀具切割，要求切割时间最小化且板材利用率不低于某一设定的百分比。
任务五：成本最小化
目标：在考虑能量、板材和设备时间的经济价值的前提下，最小化使用的总成本。
策略：构建一个包括所有成本因素的综合成本模型，并使用线性或非线性规划方法进行优化。此外，多目标优化方法（如帕累托前沿分析）可以用来权衡不同成本间的交换。
C题问题1: 版本区分的特征识别
目标：识别不同版本的GCC C++编译器编译同一源代码时的编译结果差异。
从指定链接下载源代码，使用多个不同版本的GCC编译器进行编译。
分析和记录每个版本编译器编译后的输出结果，注意任何细微的差异，如二进制文件大小、内存布局、优化级别、警告和错误消息等。
从编译结果中提取可量化的特征，如代码段的大小、特定指令的使用频率等。
使用统计方法/机器学习方法比较不同版本编译结果的差异，识别最能表示版本差异的特征。
问题2: 构建判别函数
目标：根据问题1中识别的特征，构建一个函数，能够判断使用默认编译选项的C++编译结果来自哪个编译器版本。
方法：
选择合适的机器学习模型（如逻辑回归、随机森林或神经网络）进行分类。
将问题1中的数据集分为训练集和测试集。
使用训练数据集训练模型，调整参数以优化性能。
问题3: 模型的实际应用和验证
目标：验证判别函数在新的源代码编译结果上的效果，以及探索函数的泛化能力。
方法：
新数据编译：编译新的源代码，并使用问题2中开发的判别函数进行版本识别。
分析识别的准确率和存在的误差，识别模型在新数据上的表现。基于实际表现，调整判别函数或重新设计特征提取方法。
问题4: 提高判别函数的性能
目标：提出方法以改善判别函数的区分度和对原代码的泛化性。
探索更多能够增强区分度的特征，或者通过特征选择技术减少噪音。
尝试不同的算法和参数优化技术来提高模型性能。
使用交叉验证方法确保模型的稳定性和泛化能力。
设计多组实验，比较不同方法的效果，找出最佳实践。
##【腾讯文档】2024东三省深圳杯助攻合集
##https://docs.qq.com/doc/DVVVVZ05oR2tZa2x5
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