为了更好地让大家本次长三角比赛选题，我将对本次比赛的题目进行简要浅析。数模模型通常分为优化、预测、评价三类，而本次数学题目就正好对应着A、B、C分别为优化、预测、评价。整体难度不大，主要难点在于A题的优化以及B、C的数据收集。稍后，我将为大家收集一些数据，帮助大家更好的比赛。

赛题难度评估 A>B>C

选题人数预估比例 C>B>A

A 题 快递包裹装箱优化问题

A题以快速包裹为背景。快递为背景的题目作为优化是这两年最为常见的一种命题背景，该题的问题方式有些类似于2021年妈杯的海底服务器散热问题，即建立优化模型合理的构建布局，耗材等等。难度中等，对于刚开始比赛的小白而言，非常不建议选择。这种题目，答案基本固定化，奖项的有无好坏与结果正确与否有很大关联。不建议小白尝试；想冲奖，有多次数模经验的队伍可以尝试。

下面简单的看一下A题，

问题一，根据附件1的两项数据，用箱子或者袋子装，以耗材总体积最小为目标函数，根据给出的数据以及实际情况设定约束变量，进行求解。

问题二，优化后耗材的种数不变，只是改变耗材尺寸，即在问题一的基础上加入尺寸的变化，根据问题二的题干要求设置箱子数、总体积、耗材总体积的约束，进行建立优化模型。

问题三、考虑耗 材伸展时，长、宽、高都不超过原尺寸的 5%。即再次引入新的约束进行求解。

整个问题，的关键核心在于决策变量的选择，目前初步而言，我认为选择引入0-1变量当作决策变量较为合适。

B 题 长三角新能源汽车发展与双碳关系研究

 

B题的主要问题就是预测+数据，以汽车为背景，收集数据，构建预测模型，分析关联性。关于数据问题，我会帮大家进行收集，目前已有的数据为问题三碳排放相关数据，以及汽车行业的部分数据，稍后还会继续收集。

问题一，根据收集数据，预测未来 3 年长三角地区新 能源汽车的市场保有量。短期预测，最好用的就是回归分析和灰色预测，大家也可以选择其他预测模型，都是可以的。主要还是数据问题，这里对于数据收集问题，我们收集数据只需要把握大方向即可，我们首先 先收集题目给出各种大方向的 数据。根据收集的数据 完成问题一指标的选取。切记，不能先选指标后找数据，这样很容易陷入找不到数据的尴尬境地。对于汽车的数据很多数据开放的数据库可以直接获取，这里稍后也会为大家收集整理。

最后就是数据的小细节。我们通常对于这种结果开放式的题目是很喜欢的，原因就是对于这种题目，他的答案一定不是固定值，因此，只要合理就可以。如果保证合理呢，就需要我们大致的读一下文献，对现在这一现状有所了解，只要结果 不是离谱到家评委不能直接将我们的论文判定错误的 。所以，当我们真的真的找不到数据，或者找到的数据不好，代码编程运行出来的结果不理想时，对于这种开放式结果的题目，编造一个数据集，或者编造一个合理的结果是无可厚非的。

问题二，对新能源汽车与传统燃油汽车的市场竞争关系进行研究，给出我国新能源汽车和传统燃油汽车市场保有量随时间变化的演 化规律。通过题干，我们也可以看出这是一个预测模型，可以基于问题一的模型直接再次使用。对于问题二，用回归分析表示演变规律会比较合适，因此问题一可以选用回归预测，对问题二的模型选择会有较好的联系性。

问题三，结合自行手机的碳排放数据，对碳中和的时间进行预测。这里无非就是第三个预测。模型的选择大家可以沿用问题一二的模型，也可以在上图中自行选择，都是可行的。

C 题 考研难度知多少

 

C题目前看来就是标准的关联分析+综合评价，难度最小，就目前而言。数据收集难度小，赛题难度小，

问题一，需要进行量化分析， 量化即根据数据进行分析。因此问题一就需要我们自行收集数据，找到考研难度主要因素，这里得主要因素寻找，主要只是关联分析。关于关联分析的选择，这里大家可以参考下表。

问题二，需要我们研究 3 年考研难度最大的 10 所学校，这就可以看作是一个很经典的综合评价。即基于我们收集的数据进行综合评价即可。

问题三，预测模型与B题得选取方式相同，都是短期预测。可以选择的模型有很多。