2023 年第十三届“MathorCup” C 题包裹应急调运问题（解题思路）-Toy模板网

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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

题目背景

电商物流网络由物流场地（接货仓、分拣中心、营业部等）和物流场地之间的运输线路组成。如果物流场地由于紧急情况而暂时或永久关闭，则由其处理的包裹将紧急转移至其他物流场地。这些因素将影响每条线路运输的包裹数量和每个物流场地处理的包裹数量。如果可以预测每个物流场地和线路的包裹数量（以下称为货量），则管理人员将能够提前安排运输、分拣等计划，从而降低运营成本，提高运营效率。特别是当某些场地暂时或永久停用时，基于预测结果和每个物流场地的处理能力以及线路的运输能力，调整物流网络的设计方案将大大降低物流场地停用对物流网络的影响，确保物流网络的正常运作。

问题 1 问题分析和思路

问题重述

建立线路货量预测模型，预测 2023-01-01 至 2023-01-31 期间每条线路的每日货物量，并给出线路 DC14→DC10、DC20→DC35 和 DC25→DC62 的预测结果。

问题分析

本问题要求建立线路货量预测模型，预测2023-01-01 至 2023-01-31 期间每条线路的每日货物量，并给出线路 DC14→DC10、DC20→DC35 和 DC25→DC62 的预测结果。可以使用机器学习或时间序列分析等方法进行预测。

解题思路

第 1 步，对附件中的数据进行预处理，包括数据清洗、异常值处理、时间序列拆分等。
第 2 步，使用时间序列分析等方法建立线路货物货量预测模型，考虑历史货物量、季节性、趋势性和影响因素等因素。
第 3 步，使用建立好的模型预测 2023-01-01 至 2023-01-31 期间每条线路的每日货物量，并给出线路 DC14→DC10、DC20→DC35 和 DC25→DC62 的预测结果。

解题步骤

数据预处理

数据清洗：去除缺失值、……此处省略

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2023 年第十三届“MathorCup” C 题包裹应急调运问题

建立预测模型

选择合适的模型，如 ARIMA、Prophet、LSTM 等。
利用历史数据进行模型训练和调参。
使用交叉验证等方法评估模型的性能。

预测线路货物量

利用……此处省略

问题 2 问题分析和思路

问题重述

建立数学模型，在保证尽量少的影响和最小化未正常流转的货物累计总数的前提下，将 DC5 的货物量分配给其他线路，使得各个线路的负载尽可能平衡，并尽量减少运输量变化的线路数。在正常流转时，给出由于 DC5 关闭而产生运输量变化的线路数量和网络负载；在未正常流转时，给出由于 DC5 关闭而产生运输量变化的线路数量、不能正常流转的货物量和网络负载。

解题思路

第 1 步，根据问题 1 中的预测模型，计算出 DC5 场地……此处省略

解题步骤

计算 DC5 场地相关线路的货物量，并将其分配给其他线路

根据问题 1 中的预测模型，……此处省略

……此处省略

问题 3 问题分析和思路

问题重述

在动态调整物流网络结构的前提下，将 DC9 场地相关线路的货物量分配给其他线路，使得各个线路的负载尽可能平衡，并尽量减少运输量变化的线路数。调整措施可以是关闭或开通新线路，但不能新建物流场地，新线路的运输能力上限为现有线路的最大运输能力。在正常流转时，给出由于 DC9 关闭而产生运输量变化的线路数量和网络负载；在未正常流转时，给出由于 DC9 关闭而产生运输量变化的线路数量、不能正常流转的货物量和网络负载。同时，给出每日线路的增减量。

问题分析

本问题需要……此处省略

解题思路