2021年数学建模竞赛C题解决方案及代码分析

资源摘要信息:"本文档是一份包含了2021年全国大学生数学建模竞赛C题实现代码及文档的压缩包文件，文件名为'基于python和matlab编程2021年全国大学生数学建模竞赛C题实现代码+文档.zip'。该文档主要涵盖了两个方面的内容：问题一的供应商供货特征评价模型的建立和应用，以及问题二的供应商选择、订购方案和转运方案的数学建模与优化。 在问题一中，文档详细描述了通过主成分分析法（PCA）对供应商的11个不同维度的指标进行分析和赋权的过程。这些指标包括供应能力、订货与供应关系、时间特征等多个方面。主成分分析法是一种常用的数据降维技术，通过提取数据中的主要成分来简化数据结构，同时保留大部分的原始数据信息。在此基础上，建立了一个综合评价模型，并用此模型筛选出最优质的供应商，并对结果进行了深入分析，以确保结果的客观性和真实性。 问题二则涉及到了供应商选择、订购方案制定和转运方案制定的具体实现。文档中提出了以最小化供应商数量为优化目标的0-1整数线性规划模型，用于确定企业最少需要的供应商数量。同时，通过整数线性规划模型来最小化订购成本，制定出经济性最高的订购方案。此外，对于转运方案，文档考虑到供货量大于6000的特殊需求，将其视为指派问题，并以最小化损耗量为目标建立0-1整数线性规划模型，得到了具体的损耗量和总损耗率。 文档中使用的编程语言包括Python和MATLAB。Python是一种广泛应用于数据科学、机器学习、网络开发等领域的高级编程语言，具有简洁易学、丰富的库支持等特点；而MATLAB则是由MathWorks公司开发的一款高性能的数值计算和可视化软件，特别适用于算法开发、数据可视化、数据分析及工程计算等场合。通过Python和MATLAB的结合使用，可以在数学建模和数据分析中发挥互补优势，为解决实际问题提供了强有力的工具。 此外，文档的文件名称中包含了'code'这一关键词，表明该压缩包文件中不仅包含了解决问题所需的文档说明，还包含了实际编写的源代码文件，供用户参考和直接运行。这些源代码文件的实现对于理解整个数学建模过程和优化算法的细节至关重要。 综上所述，该压缩包文件为研究和应用数学建模在解决实际供应链管理问题方面提供了宝贵的资源。它不仅提供了问题解决的思路和方法，还提供了可以直接操作的代码实现，对于参与数学建模竞赛的大学生以及从事供应链管理优化的专业人士来说，都是一个不可多得的参考资料。"