2023研究生数模c

建立数学模型确定最优的“交叉分发”方案需要考虑以下几个步骤：

1. 首先，将3000支参赛队伍和125位评审专家进行随机分配，确保每份作品由5位专家评审。这可以通过随机算法来实现。

2. 接下来，在评审过程中，需要对每份作品进行多次评审，并记录每位评审专家的评分。

3. 然后，根据每份作品的评分数据，可以建立一个极差模型来预测作品的极差大小。极差模型可以使用分类模型，如决策树、随机森林、支持向量机等来预测。

4. 在建立好极差模型后，可以通过交叉验证来选择最佳的模型和参数，以提高预测准确性。

5. 最后，根据作品的极差大小和其他相关指标，可以确定最优的“交叉分发”方案。可以根据不同的指标（如作品的平均评分、评分的方差等）进行综合评估，选择最优的方案。

在实施该方案时，需要确保评审过程的公正性和可靠性。可以采取一些措施，如保密评审专家的身份，确保评审过程的透明度，以及定期对评审结果进行监督和质量控制等。

相关问题

2023研究生数模C题

引用:问题四对“创新类”竞赛，给出一个完整的评审模型（提示：例如优化模型），并针对所给的数据研究如何求解？也可对现行的评审方案给出改进的具体建议（包括未来还要收集哪些数据）。
引用:问题一主要是需要为3000支参赛队和125位评审专家建立一个最优的“交叉分发”方案。这里的关键是要保证每份作品由5位专家评审，并且不同专家评审的作品集合之间有一定的交集。这个问题可以看作是一个组合优化问题，我们可以使用图论模型，将其建模为图的顶点着色问题，并求解得到最优的“交叉分发”方案。
引用:问题一在每个评审阶段，作品通常都是随机分发的，每份作品需要多位评委独立评审。为了增加不同评审专家所给成绩之间的可比性，不同专家评审的作品集合之间应有一些交集。但有的交集大了，则必然有交集小了，则可比性变弱。请针对3000支参赛队和125位评审专家，每份作品由5位专家评审的情况，建立数学模型确定最优的“交叉分发”方案，并讨论该方案的有关指标（自己定义）和实施细节。

根据提供的引用内容，问题四是关于创新类竞赛评审模型的完整性和改进方案。而问题一则涉及为3000支参赛队和125位评审专家建立最优的“交叉分发”方案。这个问题可以看作是一个组合优化问题，可以使用图论模型进行建模，并求解得到最优方案。

为了确定最优的“交叉分发”方案，可以考虑以下步骤：
1. 将参赛队和评审专家构建为图的顶点，边的连接表示一份作品由一位评审专家评审。
2. 根据题目要求，每份作品需要由5位专家评审，因此每个顶点的度应为5。
3. 为了保证不同专家评审的作品集合之间有一定的交集，可以设置一个参数来控制交集的大小。
4. 将问题转化为一个图的顶点着色问题，即每个顶点表示一份作品，每种颜色表示一个专家，目标是使得相邻顶点的颜色不一样，并且使得交集大小满足要求。
5. 使用合适的图论算法，如回溯算法或启发式算法，求解得到最优的“交叉分发”方案。

对于现行的评审方案的改进建议，可以考虑以下几点：
1. 收集更多的数据，包括参赛队的信息、评审专家的背景和经验等，以便更好地匹配作品和评审专家。
2. 考虑评审专家之间的协作与交流，以提高评审结果的一致性和准确性。
3. 引入多样性评审的概念，即在评审专家中考虑不同的背景、观点和方法，以提高评审过程的全面性和公正性。

2023数模国赛c题思路

根据引用，2023数模国赛C题的思路可以总结如下：
1. 第一问：先建立每个指标的预测模型，预测7月1-7日的销量和批发价格。可以选择适合的算法进行预测。
2. 使用第一问中与菜品销量和批发价格相关性较大的菜品指标，构建销量、批发价格和销售价格的关系式模型。
3. 在模型中考虑自变量为菜品A、C、D的销量和批发价格，因变量为菜品A的销售价格。并且还要考虑单独菜品A、菜品A和菜品C、菜品A和菜品D的指标作为自变量的情况。
4. 标注好训练的模型及参数，以便于第三问进行调用计算。
5. 第三问：根据建立的多维度的定价模型，结合7月1-7日的菜品销量和批发价格，计算出菜品的价格。
6. 考虑到不只考虑单个菜品，可以根据菜品的历史销量角度研究各个菜品之间的需求相关性，为后续的研究提供补充菜品策略的铺垫，但不需要进行聚类分析，只需研究相关性即可。引用
7. 问题2要求分析各蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系，并给出未来一周的日补货总量和定价策略，以实现商超的最大收益。引用
综上所述，2023数模国赛C题的思路主要包括预测模型的建立、多维度定价模型的构建、菜品之间的需求相关性分析以及销售总量与成本加成定价的关系分析。同时，需要注意在第一问和第三问中结合具体问题进行细致的讨论和计算。