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2022MathorCupD题全网思路+建模过程+程序代码+参考文献
赛题分析和选题建议：A题识别是机器学习，首先要把指纹的部分识别出来，根据中心和主轴吧指纹偏移一下就行，就是方正。
B题略微复杂，考虑空间和时间，编程的话就需要实现一个周期时间内机器人的最优工作轨迹。
AB题难度都会比较大些，本科生尽量考虑CD题。
C题从停车安全的角度考虑就是看旁边停的车多不多，然后横向纵向停车，肯定需要时间不一样，为了效率，这是需要考虑的，还有如果很多车都要陆续停泊，肯定优先靠近出口处停泊，程序里可以设置权重给不同车位打分，这样去排列剩余车位的优先级，对于转弯路径，自己还原停车过程，想漂移入库也不是不行。建立合理的泊车模型，来进行模拟仿真，难度相对来说适中，也可以考虑。
D题是数据分析类题目。这道题适合大部分同学选择，没有太高的门槛。模拟仿真难度也低于前面几道题。聚类算法也是有很多经典算法的，推荐大家选择，D题聚类的时候考虑下距离和需求点的覆盖情况。
移动通信网络站址规划和区域聚类问题 移动通信技术规模飞速发展，运营规模也越来越大，导致带来的通信 网络越来越复杂。随着 5G 的发展，通信的带宽越来越大，但基站的能覆盖 范围越来越小，使得覆盖同样的区域，需要的基站数量变的更多。另外， 基站和天线的种类也变多了。这就使得通信网络的规划特别是站址选择的 问题变得越来越复杂。站址选择问题是：根据现网天线的覆盖情况，给出 现网的弱覆盖区域，选择一定数量的点，使得在这些点上新建基站后，可 以解决现网的弱覆盖区域的覆盖问题。例如，下图为某城市某区域的现网 覆盖情况，其中红色的区域表示为弱覆盖区域。
在实际网络规划中，考虑基站的建设成本和一些其他因素，有时候可 能无法把所有弱覆盖区域都解决，这时候就需要考虑业务量的因素，尽量 优先解决业务量高的弱覆盖区域。
为了便于计算，将给定的区域用很小的栅格进行划分，只考虑每个栅 格的中心点，即任给一个区域，都可以划分成有限个点。每个点有一些属 性值，包括：坐标，是否为弱覆盖点，业务量等。站址也只能选择区域内 2 的点。某个点是否被规划基站覆盖可以按如下方法判断： 设选择基站的覆盖范围为 d，基站所规划的点的坐标为： ，则 对于坐标为 的点，若 ，则认为该点被该基站覆盖，否则认 为该点没有被该基站覆盖。 同时，实际中还需要考虑一个约束条件，即新建站址之间以及新建站 址和现有站址之间的距离不能小于等于给定门限。
