2022数维杯全网思路+数据+代码

思路分析：

第二个问题是，不能由于流行病的预防和控制，居民看医生的权利受到限制。您可以检查当地医院的总数以及用于新冠治疗的医院数量。越来越多的医疗机构加入了抗流行病，可以很好地解决自然流行病，但相反，它将增加一些严重疾病的死亡率。在本文中，我们可以假设医院服务的患者人数以及该地区严重疾病的可能性，每位医院都加入了与新冠的斗争，新冠的治愈率将得到改善，但是严重疾病患者的治疗率将降低。建立博弈模型来推断并获得与新冠作斗争的最佳意愿数。还在长春，上海和北京进行了讨论和比较。

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第三问，首先根据平均占用率来推断每栋建筑物中的家庭数量，根据总数推断家庭中的平均人数，然后计算每栋建筑物中的人数。必须有多个核酸检测点。让我们以这种方式考虑这个问题。如果核酸点检测到多个建筑物，则可以将该问题视为优化算法。自变量是核酸检测点的数量。不同的核酸检测点具有不同的分组情况，也就是说，人数不同。假设要检测一个人需要10秒，则完成核酸检测的时间受到最后一个人的约束，因此，可以优化算法，并且可以使用最小数量进行多目标优化。核酸检测点和最小且核酸完整时间作为目标函数。

第四问，我们经常在日常生活中看到这种现象。骑手可以去多个地方提供餐点。在疫情流行时期，如果可以包装需求，则可以大大降低相互作用行为。这个问题可以随机模拟一些需求点，默认情况下每个需求点的需求为1。如果非常相邻的点可以将平均值作为一个点，并且可以通过在后台加在一起来表示需求，则假定有足够的骑手来分配，但是每个分布都有一个需求限制，然后是包装需求点以尽可能满足包装中的需求点。目标函数可以是包装中所有点的平均距离的总和，以最小化和优化。

思路包含插图生成代码:

profile="Name;X1;X2;X3;X4;X5;X6;X7;X8
A;4;6;7;3.2;5.2;5.6;2;4
B;6;8;9;5.2;7.2;7.6;4;6
C;8;10;11;7.2;9.2;9.6;6;8
D;10;12;13;9.2;11.2;11.6;8;10
E;12;14;15;11.2;13.2;13.6;10;12
F;14;16;17;13.2;15.2;15.6;12;14
G;15;17;18;14.2;16.2;16.6;13;15
H;16;18;19;15.2;17.2;17.6;14;16
I;17;19;20;16.2;18.2;18.6;15;17
J;18;20;21;17.2;19.2;19.6;16;18
L;19;21;22;18.2;20.2;20.6;17;19
M;20;22;23;19.2;21.2;21.6;18;20
N;21;23;24;20.2;22.2;22.6;19;21
O;22;24;25;21.2;23.2;23.6;20;22"

profile_text <- read.table(text=profile, header=T, row.names=1, quote="",sep=";", check.names=F)

library(ggplot2)
library(reshape2)
data_m <- melt(profile_text)
head(data_m)

col_waikuang<-c("grey50","grey50","grey50","grey50","grey50","grey50","grey50","grey50")
col_tianchong<-c("#EFF3FF","#084594","#9ECAE1","#6BAED6","#2171B5","#4292C6","#C6DBEF","#4682B4")
p <- ggplot(data_m, aes(x=variable, y=value),color=variable) + 
  geom_boxplot(fill=col_tianchong,colour =col_waikuang) + 
  theme(axis.text.x=element_text(angle=50,hjust=0.5, vjust=0.5))+
  theme(legend.position = c(0,1),legend.justification = c(0, 1))+
  theme(panel.grid.major=element_line(colour=NA))
p

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