选题建议

建议根据自己的专业背景和兴趣，选择适合自己的题目进行作答。根据比赛规定的难度和开放度，我们推荐如下：
A题 量子计算机在信用评分卡组合优化中的应用：建议统计学、数学等相关专业同学选择，难度较易，开放度较低，可能存在最优解或最优解范围。
B题 城市轨道交通列车时刻表优化问题：建议计算机等相关专业同学选择，难度适中，开放度较低，可能存在最优解或最优解范围。
C题 电商物流网络包裹应急调运与结构优化问题：建议数据科学、物流管理等相关专业同学选择，难度较适中，开放度较高。
D题 航空安全风险分析和飞行技术评估问题：建议飞行器设计、安全管理等相关专业同学选择，难度较高，开放度最高，是本次比赛的推荐选择题目。
难度：A=D<C<B，开放度：B<C<A<D

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思路分析

A题 量子计算机在信用评分卡组合优化中的应用

A题是一道传统的运筹学题目。需要建立客户信用等级的模型，根据不同的信用评分卡进行组合来实现最佳的风险控制策略。建议解题过程可以使用评价类算法、多目标规划（建议利用lingo、matlab进行求解），由于题目规定使用QUBO 模型，它是指二次无约束二值优化（Quadratic Unconstrained Binary Optimization）模型，它是一种用于解决组合优化问题的数学模型。
在QUBO模型中，需要将问题转化为一个决策变量为二值变量，目标函数是一个二次函数形式优化模型。所以可以使用PCA（主成分分析）等降维方法将决策变量降维为2维，目标函数使用多元非线性回归将其中一个变量或两个变量设置为2次形式。
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B题 城市轨道交通列车时刻表优化问题：

本题为数据分析类题目，旨在优化城市轨道交通列车时刻表，是轨道交通领域行车组织方式的经典问题之一。本题提供了一套相对复杂的背景理论，需要建立多个决策模型进行求解。其中问题一和问题二属于多目标规划问题，存在最优解。建议选择此题的同学在最后对对答案。问题三可以使用部分网上的新闻、论文，充实文字部分。
本题的难点在于如何充分利用不同的附件数据集，设置合理的模型指标，从而建立所需的数学建模。数据可视化也非常重要，建议计算机等相关专业同学选择。不建议初学者选择，难度适中，但开放度较低。可能存在最优解或最优解范围。后续将提供思路、代码、参考文献等。
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C题 电商物流网络包裹应急调运与结构优化问题：

本题是传统的数据分析类题目，需要预测各物流场地及线路的包裹数量（以下简称货量），以便管理者提前安排运输、分拣等计划，从而降低运营成本，提高运营效率。特别地，在某些场地临时或永久停用时，基于预测结果和各个物流场地的处理能力及线路的运输能力，设计物流网络调整方案，将会大大降低物流场地停用对物流网络的影响，保障物流网络的正常运行。
本题需要建立预测模型，常用的预测算法为ARIMA（一种时间序列分析算法）、随机森林、xgboost、神经网络（可以选择近几年的模型）等。第二、三问可以使用多目标规划，最终需要建立合适的决策模型。第四问需要对模型进行评价，可以使用AUC、一些评价类算法、灵敏度分析等方式对结果进行评价。
本题难度较适中，开放度较高。后续将提供思路、代码、参考文献、参考论文等。
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D题 航空安全风险分析和飞行技术评估问题

D题航空安全风险分析和飞行技术评估问题是一道传统的数据分析题目。该题目旨在聚焦于航空安全问题，强化航空安全研究，并通过综合利用现有数据来强化科学管理，有针对性、系统性的管控手段有效提升从业人员的素质，监测和预警风险，进而降低飞行事故的发生几率。
在第一问中，需要进行探索性数据分析和相关性分析，以发现航空安全风险的主要因素，并深入了解这些因素之间的关系。对于其他问题的解答，将在早上更新思路。
该题目是一个经典的数据分析问题，常常出现在其他比赛中，因此可以参考以往的相关论文和研究成果。在撰写论文时，建议结合语文建模和可视化内容，使得论文逻辑丰富有层次感。
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建议所有专业同学选择该题目，因为难度较易，且具有较高的开放度。后续将提供思路、代码、参考文献等资料，以帮助同学们更好地完成该题目。
2023年Mathorcup数学建模竞赛A题思路
2023年Mathorcup数学建模竞赛B题思路
2023年Mathorcup数学建模竞赛C题思路
2023年Mathorcup数学建模竞赛D题思路