# 1 赛题
C 题 物流网络分拣中心货量预测及人员排班
电商物流网络在订单履约中由多个环节组成，图 ’ 是一个简化的物流 网络示意图。其中，分拣中心作为网络的中间环节，需要将包裹按照不同 流向进行分拣并发往下一个场地，最终使包裹到达消费者手中。分拣中心管理效率的提升， 对整体网络的履约效率和运作成本起着十分重要的作用。

分拣中心的货量预测是电商物流网络重要的研究问题，对分拣中心货 量的精准预测是后续管理及决策的基础，如果管理者可以提前预知之后一 段时间各个分拣中心需要操作的货量，便可以提前对资源进行安排。在此 场景下的货量预测目标一般有两个： 一是根据历史货量、物流网络配置等 信息，预测每个分拣中心每天的货量；二是根据历史货量小时数据，预测每个分拣中心每小时的货量。

分拣中心的货量预测与网络的运输线路有关，通过分析各线路的运输货量，可以得出各分拣中心之间的网络连接关系。当线路关系调整时，可以参考线路的调整信息，得到各分拣中心货量更为准确的预测。

基于分拣中心货量预测的人员排班是接下来要解决的重要问题，分拣 中心的人员包含正式工和临时工两种：正式工是场地长期雇佣的人员，工 作效率较高； 临时工是根据货量情况临时招募的人员， 每天可以任意增减， 但工作效率相对较低、雇佣成本较高。根据货量预测结果合理安排人员， 旨在完成工作的情况下尽可能降低人员成本。针对当前物流网络，其人员
安排班次及小时人效指标情况如下：

1. 对于所有分拣中心，每天分为 6 个班次，分别为： 00:00-08:00， 05:00- 13:00 ，08:00- 16:00, 12:00-20:00 ，14:00-22:00 ，16:00-24:00，每个人员（正式工或临时工）每天只能出勤一个班次；
2. 小时人效指标为每人每小时完成分拣的包裹量（包裹量即货量），正 式工的最高小时人效为 25 包裹/小时，临时工的最高小时人效为 20包裹/小时。
   该物流网络包括 57 个分拣中心， 每个分拣中心过去 4 个月的每天货量 如附件 1 所示， 过去 30 天的每小时货量如附件 2 所示。基于以上数据， 请完成以下问题：

问题 1：建立货量预测模型，对 57 个分拣中心未来 30 天每天及每小时的货量进行预测，将预测结果写入结果表 1 和表 2 中。
问题 2：过去 90 天各分拣中心之间的各运输线路平均货量如附件 3 所 示。若未来 30 天分拣中心之间的运输线路发生了变化，具体如附件 4 所示。 根据附件 1-4，请对 57 个分拣中心未来 30 天每天及每小时的货量进行预测，并将预测结果写入结果表 3 和表 4 中。
问题 3：假设每个分拣中心有 60 名正式工， 在人员安排时将优先使用 正式工， 若需额外人员将使用临时工。请基于问题 2 的预测结果建立模型， 给出未来 30 天每个分拣中心每个班次的出勤人数， 并写入结果表 5 中。要 求在每天的货量处理完成的基础上，安排的人天数（例如 30 天每天出勤 200 名员工， 则总人天数为 6000）尽可能少，且每天的实际小时人效尽量
均衡。
问题 4：研究特定分拣中心的排班问题， 这里不妨以 SC60 为例，假设 分拣中心 SC60 当前有 200 名正式工， 请基于问题 2 的预测结果建立模型， 确定未来 30 天每名正式工及临时工的班次出勤计划，即给出未来 30 天每 天六个班次中，每名正式工将在哪些班次出勤，每个班次需要雇佣多少临 时工，并写入结果表 6 中。每名正式工的出勤率（出勤的天数除以总天数 30）不能高于 85% ，且连续出勤天数不能超过 7 天。要求在每天货量处理 完成的基础上，安排的人天数尽可能少，每天的实际小时人效尽量均衡，且正式工出勤率尽量均衡。
注：上面四个问题中， 除了正常完成论文外，每个问题的输出结果表
请一起压缩为“结果.zip ”压缩包格式，并单独上传至竞赛平台。

2 选题分析

A题属于目标优化问题，还结合了动态规划问题，别看题目描述的复杂，只要构建好目标函数就能轻松解决

B题这种类型的题目这几年出的还不少呀，就是机器学习或深度学习的图像目标检测

C题是一个典型的运筹学问题，涉及到预测模型的建立和优化排班策略的制定。解决这个问题需要综合运用统计学、机器学习、优化算法等多学科知识。

D题该问题是一个典型的优化问题，需要综合考虑多个因素，如设备性能、矿山条件、成本和风险等

本次建模题目难度（由高到低） B>A>D>C

！！！A君会先出C题思路！！！

3 解题思路

3.1 简要分析

具体问题描述如下：

货量预测：需要根据历史数据预测未来不同时间段的货量。文档中提供了一系列的时间段，每个时间段对应一个货量值。这些时间段从00:00-08:00开始，以4小时为一个单位，直到24:00结束。预测的目的是为了更好地安排人员和资源，以应对不同时间段的货量变化。

人员排班：基于货量预测结果，需要制定合理的人员排班计划。文档中提到了不同的排班时间段，例如05:00-13:00，12:00-20:00等，以及每个时间段所需的人员数量。排班计划需要考虑到货量高峰和低谷，以及人员的工作时长和休息时间等因素。

数据分析：首先需要对提供的历史货量数据进行分析，找出货量变化的规律和趋势。这可能涉及到时间序列分析、相关性分析等统计方法。

预测模型构建：根据分析结果，构建一个能够预测未来货量的数学模型。这个模型可能需要考虑到季节性因素、特殊事件、节假日等对货量的影响。

优化排班：在预测模型的基础上，制定人员排班计划。这可以通过运筹学中的排班优化模型来实现，如线性规划、整数规划等，以最小化成本或最大化效率。

验证与调整：最后，需要对预测模型和排班计划进行验证，确保它们在实际操作中的有效性和可行性。根据实际情况的反馈，对模型和计划进行必要的调整和优化。

这个问题是一个典型的运筹学问题，需要综合运用数学建模、统计分析和优化技术来解决。解决这个问题不仅可以提高物流中心的运营效率，降低成本，还可以提升员工的工作满意度和服务质量。

3.2 思路更新

第一问思路已出，第一问本质上就是一个Arima预测即可，详细思路放在文档中

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4 最新思路更新

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