2023MathorCup建模C題思路 - 電商物流網(wǎng)絡(luò)包裹應(yīng)急調(diào)運(yùn)與結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題
2023年第十三屆MathorCup高校數(shù)學(xué)建模挑戰(zhàn)賽
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C 題 電商物流網(wǎng)絡(luò)包裹應(yīng)急調(diào)運(yùn)與結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題
電商物流網(wǎng)絡(luò)由物流場(chǎng)地（接貨倉(cāng)、分揀中心、營(yíng)業(yè)部等）和物流場(chǎng)地之間的運(yùn)輸線路組成，如圖 1 所示。受節(jié)假日和“雙十一”、“618”等促銷活動(dòng)的影響，電商用戶的下單量會(huì)發(fā)生顯著波動(dòng)，而疫情、地震等突發(fā)事件導(dǎo)致物流場(chǎng)地臨時(shí)或永久停用時(shí)，其處理的包裹將會(huì)緊急分流到其他物流場(chǎng)地，這些因素均會(huì)影響到各條線路運(yùn)輸?shù)陌鼣?shù)量，以及各個(gè)物流場(chǎng)地處理的包裹數(shù)量。
如果能預(yù)測(cè)各物流場(chǎng)地及線路的包裹數(shù)量（以下簡(jiǎn)稱貨量），管理者將可以提前安排運(yùn)輸、分揀等計(jì)劃，從而降低運(yùn)營(yíng)成本，提高運(yùn)營(yíng)效率。特別地，在某些場(chǎng)地臨時(shí)或永久停用時(shí)，基于預(yù)測(cè)結(jié)果和各個(gè)物流場(chǎng)地的處理能力及線路的運(yùn)輸能力，設(shè)計(jì)物流網(wǎng)絡(luò)調(diào)整方案，將會(huì)大大降低物流場(chǎng)地停用對(duì)物流網(wǎng)絡(luò)的影響，保障物流網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)行。
基于以上背景，請(qǐng)你們團(tuán)隊(duì)完成以下問題：
問題 1：建立線路貨量的預(yù)測(cè)模型，對(duì) 2023-01-01 至 2023-01-31 期間每條線路每天的貨量進(jìn)行預(yù)測(cè)，并在提交的論文中給出線路 DC14→DC10、DC20→DC35、DC25→DC62 的預(yù)測(cè)結(jié)果。
問題 2：如果物流場(chǎng)地 DC5 于 2023-01-01 開始關(guān)停，請(qǐng)?jiān)趩栴} 1 的預(yù)測(cè)基礎(chǔ)上，建立數(shù)學(xué)模型，將 DC5 相關(guān)線路的貨量分配到其他線路使所有包裹盡可能正常流轉(zhuǎn)，并使得 DC5 關(guān)停前后貨量發(fā)生變化的線路盡可能少，且保持各條線路的工作負(fù)荷盡可能均衡。如果存在部分日期部分貨量沒有正常流轉(zhuǎn)，你們的分流方案還應(yīng)使得 2023-01-01 至 2023-01-31 期間未能正常流轉(zhuǎn)的包裹日累計(jì)總量盡可能少。正常流轉(zhuǎn)時(shí)，請(qǐng)給出因 DC5 關(guān)停導(dǎo)致貨量發(fā)生變化的線路數(shù)及網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷情況；不能正常流轉(zhuǎn)時(shí)，請(qǐng)給出因 DC5關(guān)停導(dǎo)致貨量發(fā)生變化的線路數(shù)、不能正常流轉(zhuǎn)的貨量及網(wǎng)絡(luò)的負(fù)荷情況。
問題 3：在問題 2 中，如果被關(guān)停的物流場(chǎng)地為 DC9，同時(shí)允許對(duì)物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整（每日均可調(diào)整），調(diào)整措施為關(guān)閉或新開線路，不包含新增物流場(chǎng)地，假設(shè)新開線路的運(yùn)輸能力的上限為已有線路運(yùn)輸能力的最大值。請(qǐng)將 DC9 相關(guān)線路的貨量分配到其他線路，使所有包裹盡可能正常流轉(zhuǎn)，并使得 DC9 關(guān)停前后貨量發(fā)生變化的線路數(shù)盡可能少，且保持各條線路的工作負(fù)荷盡可能均衡。如果存在部分日期沒有滿足要求的流轉(zhuǎn)方案，你們的分流方案還應(yīng)使得 2023-01-01 至 2023-01-31 期間未能正常流轉(zhuǎn)的包裹日累計(jì)總量盡可能少。正常流轉(zhuǎn)時(shí)，請(qǐng)給出因 DC9 關(guān)停導(dǎo)致貨量發(fā)生變化的線路數(shù)及網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷情況；不能正常流轉(zhuǎn)時(shí)，請(qǐng)給出因 DC9 關(guān)停導(dǎo)致貨量發(fā)生變化的線路數(shù)、不能正常流轉(zhuǎn)的貨量及網(wǎng)絡(luò)的負(fù)荷情況；同時(shí)請(qǐng)給出每天的線路增減情況。
問題 4：根據(jù)附件 1，請(qǐng)對(duì)該網(wǎng)絡(luò)的不同物流場(chǎng)地及線路的重要性進(jìn)行評(píng)價(jià)；為了改善網(wǎng)絡(luò)性能，如果打算新增物流場(chǎng)地及線路，結(jié)合問題 1 的預(yù)測(cè)結(jié)果，探討分析新增物流場(chǎng)地應(yīng)與哪幾個(gè)已有物流場(chǎng)地之間新增線路，新增物流場(chǎng)地的處理能力及新增線路的運(yùn)輸能力應(yīng)如何設(shè)置？考慮到預(yù)測(cè)結(jié)果的隨機(jī)性，請(qǐng)進(jìn)一步探討你們所建網(wǎng)絡(luò)的魯棒性。
2 解題思路
建立線路貨量的預(yù)測(cè)模型，對(duì) 2023-01-01 至 2023-01-31 期間 每條線路每天的貨量進(jìn)行預(yù)測(cè)，并在提交的論文中給出線路 DC14→DC10、 DC20→DC35、DC25→DC62 的預(yù)測(cè)結(jié)果。
思路：第一問相當(dāng)簡(jiǎn)單，對(duì)于某條線路，比如DC14→DC10，先把數(shù)據(jù)從表中提取出來(這里建議用python+panda模塊)，對(duì)每條線路進(jìn)行的數(shù)量進(jìn)行線性預(yù)測(cè)，或者時(shí)間序列預(yù)測(cè)
Python panda使用樣例：
import pandas as pd
# 讀取Excel表格
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')
# 打印表格中的數(shù)據(jù)（前5行）
print(df.head())
注意：由于數(shù)據(jù)量較小不適合使用任何深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)方法，比如lstm，小數(shù)據(jù)量預(yù)測(cè)出來的結(jié)果基本都是錯(cuò)的。
篇幅有限詳細(xì)思路寫在文檔里
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