本文将为大家带来长三角洲杯的赛题浅析，主要目的是想通过5~10分钟帮助大家完成初步的选题工作，以便大家能够尽快的针对该题目进行后续的模型建立、论文写作等环节。
竞赛须知
赛题分为A、B、C题，其中，本科生、研究生可选择A、B题中任意一题作答，专科生选择C题，也可以选择A,B题作答。请各参赛队伍在5月18日8：00前按要求提交参赛作品。其中 本科生、研究生、专科生分组评分
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| 队伍特长 | 推荐赛题 | 核心理由 |
| Python数据分析 + 机器学习 | B题 | 数据完整由主办方提供，预测+优化结合，代码可直接出图，论文可视化效果好 |
| 数学优化+ 规划求解（Gurobi/PuLP/CPLEX） | A题 | 纯运筹优化导向，数学建模含金量高，适合有整数规划建模经验的队伍 |
| 数据收集能力强+ 综合评价建模 | C题 | 专科组，无附件约束，开放性强，指标体系设计灵活，擅长社会数据分析的队伍优势明显 |
赛题 A：物流网络集包规则及设备优化
本题聚焦大型物流网络中的集包路径决策与设备投资优化。核心挑战在于：在 92 个分拣中心、数百条流向的规模下，同时满足路径唯一性、混包一致性、格口/人工产能等多重约束，使全网集包成本最小化。题目需要较强的整数规划建模能力与求解工程能力。
A-1 货量预测
数据探索：对每条首-末流向的日货量绘制时序图，识别趋势、周效应（周一到周日的差异）及节假日突变点。
模型选择：对货量规律明显的流向使用SARIMA 或 Prophet；对数据稀疏的长尾流向采用移动平均或 Croston 方法单独处理；可统一用 LightGBM + 时间特征进行多流向联合建模提升效率。
创新改进：引入图神经网络（GNN）利用物流网络拓扑结构捕捉流向间空间相关性；采用分位数回归输出预测区间，为后续优化提供风险裕量。
A-2 集包规则优化
建模框架：以每条流向在每个中转节点是否建/拆包为 0-1 决策变量，构建混合整数线性规划（MILP）。
约束条件：① 路径唯一性：相同首-末流向建包场地一致；② 混包一致性：目的地相同的包裹下一拆包场地必须相同；③ 格口约束：机器集包格口占用量 ⌈x/aᵢ⌉ 不超过上限；④ 人工流向数约束：各分拣中心人工建包流向数不超过阈值。
创新改进：对网络做分层聚类预处理，降低决策空间；引入鲁棒优化框架考虑货量预测误差的影响。
A-3 设备投资决策
建模框架：两阶段整数规划。第一阶段决策各场地购买哪类/几台设备；第二阶段在固定设备容量下重新求集包规则与运营成本。总成本 = 设备折旧年摊销 + 全年集包运营成本。
货量处理：将A-1 预测值乘以年增长系数 (1.2) 作为全年货量输入，对旺季/淡季做分时建模。
创新改进：引入实物期权思想评估分批采购的灵活价值；考虑同类设备批量采购折扣。
赛题B：自助量贩餐厅菜量需求预测与运营优化
本题以某自助量贩餐厅的历史交易流水与菜品营养成分数据为基础，涵盖数据分析、时序预测、运营优化、套餐设计等多个环节，是典型的数据驱动型综合建模题。
B-1 数据预处理与可视化
数据清洗：处理缺失值、异常交易金额、重复记录，统一时间格式，对菜品名称做归一化处理。
分布分析：绘制各菜品日销量的频次直方图与箱线图，检验是否符合幂律/长尾分布；区分午餐/晚餐时段的销量差异。
关联分析：构建菜品共现矩阵，用FP-Growth 挖掘频繁项集，计算支持度、置信度与提升度，识别高关联菜品对。
创新改进：引入网络图（节点=菜品，边权=共购频次），用社区检测算法识别"菜品群落"；对消费者做 RFM 聚类区分高/低价值群体偏好。
B-2 需求预测
就餐人数：以日为粒度，Prophet 内置节假日效应（劳动节 5月1-5日需特殊标记），提取周效应、趋势项，预测 5 月工作日人数。
销售总额：与就餐人数强相关，可用人数×人均消费回归，或独立建时序模型后取均值集成。
营养素需求：营养素总量= 预测就餐人数 × 历史人均各营养素摄入量（按午/晚餐分别统计）。
可靠性讨论：用MAPE/RMSE 做滚动交叉验证，Bootstrap 给出 95% 预测区间，正面回应题目要求的"可靠性讨论"。
B-3 备菜方案优化
单品模型：对每道菜用报童模型，设缺货成本cₛ（客户体验损失）与过剩成本 cₒ（食材浪费），最优备货量为需求分布的 cₛ/(cₛ+cₒ) 分位数。
联合模型：加入营养覆盖约束和菜品多样性约束，构建多品种随机规划，用蒙特卡洛模拟近似求解。
创新改进：引入动态安全库存，根据菜品保质期差异调整备货比例；建立菜品替代关系矩阵应对缺货场景。
B-4 套餐设计
约束设置：参考中国居民膳食指南设定三档套餐的热量范围（10元≈500kcal，15元≈700kcal，20元≈900kcal），以及蛋白质、脂肪、碳水化合物的合理比例。
优化目标：在满足营养约束和价格约束的前提下，最大化菜品受欢迎程度得分（由历史销量加权得出）与利润率。
创新改进：结合消费者聚类结果，针对不同人群（学生/白领/老年人）设计差异化套餐；引入菜品多样性熵指标避免套餐单调。
B-5 运营策略建议
综合前四题分析结论，从需求预测精度提升、动态菜品结构调整、分时段差异化备货、套餐引流策略、ESG 减损措施五个维度给出可落地建议，每条建议需配合数据结论定量支撑。
赛题C：谁是下一个"苏超"？
本题以"苏超"爆火为切入点，要求构建热度评价体系、对 15 个省超进行聚类分析，并评估其他省份的举办可行性。题目开放性强，数据需自行收集，考查指标体系设计能力与综合评价建模能力。
C-1 热度指数模型
指标体系：从五个维度采集数据------线下热度（场均观众数、上座率）、线上热度（直播观看量、话题阅读量）、经济效应（赞助商金额、相关消费增长）、社会参与（球队数量、注册球员数）、媒体关注（报道量、搜索指数）。
综合赋权：用熵权法客观赋权，避免主观偏差；对缺失数据较多的指标用PCA 降维后的综合因子替代原始指标。
驱动力分析：以苏超热度得分为因变量，用LASSO 回归筛选显著驱动因子；进一步用结构方程模型（SEM）分析经济、文化、基础设施对热度的路径效应及间接影响。
创新改进：引入百度指数、微博话题热度作为网络热度代理变量；构建时序热度曲线，比较各省超的热度增长轨迹。
C-2 聚类与相似性分析
特征矩阵：将15 个省超在 C-1 所有指标上的得分构成 15×n 特征矩阵，Z-score 标准化后计算欧氏距离矩阵。
聚类方法：先用层次聚类（Ward 链接）结合树状图确定合理的类别数 K，再用 K-Means 精化聚类结果，轮廓系数验证分类质量。
相似性识别：以苏超为参考，计算其他14 个省超与苏超的余弦相似度，排序后取前 2-3 名。用雷达图直观展示各省超的多维优劣势。
创新改进：引入DTW（动态时间规整）比较各省超热度时序曲线的相似性，识别发展轨迹相近的省超；用模糊聚类（FCM）处理省超跨类归属的模糊性。
C-3 可行性评估
评估框架：复用C-1 的热度驱动因子作为评估维度，对 15 个省超以外的省份补充数据（GDP、人口、球场数、足球注册人口、财政支持意愿等），构建"举办潜力得分"。
定量模型：用TOPSIS 综合评分排序；进一步以现有 15 个省超为训练集（区分"爆款"与"普通"两类），训练逻辑回归分类模型，预测其他省份的成功概率。
情景分析：对关键不确定指标（如地方政府支持力度、球迷基础规模）设置乐观/中性/悲观三种情景，用蒙特卡洛模拟输出各省份在不同情景下的排名分布。
创新改进：引入GIS 空间分析，考虑地理辐射范围与相邻省份球迷溢出效应；结合人口年龄结构分析年轻球迷潜在规模。