2023年的赛题已经发布了，ABC三题侧重点不同，但是A题专业性较强，涉及微分方程，以及优化模型，B题题目为多波束测线问题，第一问需要计算，结合函数和几何的相关知识点，问题2涉及到最小路径问题，如下有总结，可以查看相应的模块方法，C题目为“蔬菜类商品的自动定价与补货决策”，其中有两个关键词一个是“定价”一个是“决策”。所以肯定需要相关的分析方法。附件的数据共有80多万条，所以一般先需要进行数据处理。如果在解题过程中没有思路或者遇到没有学习过的方法也不要担心，可以边学习边进行解题，建模本来就是一个学习的过程，“一次建模、受益终生”只要勇敢的迈出第一步，无论结局是什么，就算是战胜了自己。如果在比赛过程中，担心有不会的模型或算法，可以收藏此篇，教你如何进行操作！通过总结分成优化模型、六大算法、两大处理、评价模型等等，如下：
1、优化模型
一般可以利用优化模型得到最优目标，比如在经济问题、生产问题、投入产出等等，人们总希望用最小的投入得到最大的产出，一般分析的流程如下：
其中决策变量一般有0-1规划或者整数规划，通过目标函数和约束条件，确定优化模型的类型，一般有动态规划，线性规划，非线性规划以及多目标规划。
- 动态规划
以时间划分阶段的动态优化模型。可以解决最小路径问题、生产规划问题、资源配置问题。虽然动态规划用于求解以时间划分阶段的动态过程的优化问题，但是如果对于线性规划、非线性规划引入时间因素，也可以把他视为多阶段决策过程。最小路径模型图类似如下：
- 线性规划
目标函数和约束条件均为线性。线性规划的目标函数可以是求最大值，也可以是求最小值，约束条件的不等号可以是小于号也可以是大于号。其标准形式如下:
其中c和x为n维列向量，A、Aeq为适当维数的矩阵，b、beq为适当维数的列向量。
- 非线性规划
目标函数和约束条件均不是线性，非线性规划比线性规划偏难，线性规划与非线性规划的区别为：如果线性规划的最优解存在，其最优解只能在其可行域的边界上达到(特别是可行域的顶点上达到)；而非线性规划的最优解（如果最优解存在）则可能在其可行域的任意一点达到。
