2021美大学生数学建模E题思考记录

2021美国大学生数学建模大赛E题对于想法记录

  • 2021年数学建模E题题目内容(中文翻译)
    • 题目内容分析
    • 思路记录

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2/7 已进行小规模更新,也是思路转换的结果,但仍旧不够完善
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2021年数学建模E题题目内容(中文翻译)

最近的事件已经告诉我们,我们的全球粮食系统是不稳定的,即使是在它通常服务良好的世界部分地区。这些不稳定在一定程度上是我们目前由大规模的国家和国际粮食生产者和分销商组成的全球体系的结果。这种食品系统允许相对廉价和高效地生产和分配食品,因此表明当前的模式优先考虑效率和盈利能力。尽管这一系统效率很高,但据联合国估计,全世界仍有8.21亿人遭受饥饿[1],即使生产的粮食足以养活世界上的每一个人。[2]粮食不安全的人,那些无法获得足够的、负担得起的和有营养的食物的人,生活在每一个大洲、每个国家和每个社区。而且,即使在富裕国家,也会出现粮食短缺地区,即缺乏足够数量的食物和营养物质。此外,目前的粮食系统留下了大量的环境足迹,造成了“29%的温室气体排放、高达80%的生物多样性丧失、80%的森林砍伐和70%的淡水消耗”。“随着全球人口持续增长,我们经历了数十年环境滥用的日益严重的影响,生产更多粮食的能力,同时维持甚至改善我们的环境健康,从来没有像现在这样重要。因此,对我们目前的食品系统进行全面的检查,似乎是合理和值得努力的。国际食品管理(ICM)委员会要求您的团队通过开发一个模型来重新想象和调整我们的食品系统的优先级。

ICM委员会时让你的团队来决定这些系统的哪些方面值得你建模活动的焦点的时候,你应该提供一个足够健壮的食物系统模型能够为各种水平的调整优化效率、盈利能力、可持续性、和/或股本。
无论你如何关注全球或当地,食物系统都是复杂的。

你应该考虑的问题包括但不限于:
•如果一个食品系统在公平性和可持续性方面得到优化,会发生什么?这个系统和现在的系统有什么不同?这样一个系统需要多长时间才能实现?
•改变食品系统的优先次序的好处和代价是什么?什么时候会发生?发达国家和发展中国家的这些利益和成本有何不同?
•一旦你建立了你的食物系统模型,至少在一个发达国家和一个发展中国家应用你的模型来支持你的发现。
•讨论模型的可伸缩性(对较大或较小的食物系统)和适应性(对其他区域)。

ICM委员会,一个来自环境科学,营养政策和科学,政府和数学领域的跨学科和多样化的小组,期待你的最终报告。不超过25页的PDF解决方案应该包括:•一页摘要表。•目录。•您的完整解决方案。•引用列表。

注意:新的2021年!ICM竞赛现在有了25页的限制。
你提交的所有方面都在25页的限制之内:摘要表,目录,解决方案的主体,图片和表格,参考列表,以及任何附录。

术语表
粮食不安全:无法可靠地获得足够的、负担得起的和有营养的粮食。这可能是粮食短缺的结果。
食物短缺:指没有足够数量的食物和营养物质来维持当地人口的生活。稀缺可能是由于粮食生产不足或资源分配不均造成的。

引用参考文献请注意,我们提供以下引文来支持问题陈述。我们从这些资源中提取了重要的思想。尽管您的团队可能会使用这些资源,但完成这个问题并不需要访问。相反,你的团队被鼓励去寻找其他资源来支持你的工作。确保你在报告中引用任何来自外部来源的观点或材料。

[1]粮食,联合国。检索自:’ https://www.un.org/en/sections/issues- depth/food/index.html
‘[2]世界饥饿,贫困事实,统计2018 -世界饥饿新闻,世界饥饿新闻,2018。检索自:’ https://www.worldhunger.org/world-hunger-and-poverty-facts-and- statistics/
'[3]《2021年粮食系统峰会》,联合国,2020。来自:“Food Systems Summit | United Nations

题目内容分析

题目内容可以分为以下几点:

  1. 粮食系统 ,即什么是粮食系统,我们该如何去理解其中的环节以及如何对其中的环节进行评价;
  2. 粮食系统在不同国家的体现 这个是后面对模型建立的一个关键点之一,因为需要将模型回带入两个不同的国家进行验证说明;
  3. 粮食系统的盈利模式说明(应该是) 对于这点我并不确定,但是题目要求有涉及到盈利相关,可能是需要说明或者是其他方式的运用,我暂时没想到怎么理解这个要求;
  4. 模型的限制和使用范围 这点在题目有要求,即可伸缩性,灵活性 ;
  5. 还有很多点没想到,或者没能说服自己
  6. (来自2/7的更新包括以下序列号内容也是更新)粮食系统的可分析因素 既然在题目开头提到了粮食系统分配形式的一些内容(就是那个企业管理)那这可能也是一个可行的思路,即是在粮食系统的正常运行下的不足如何去量化,然后优化,以及优化过程的成本如何量化处理,再直观的展现出来。
  7. 粮食系统的因变量 这点很尴尬,我一直没有正确的理由说服自己,但是还是写出来分享一下,粮食系统的因变量是否应该量化为人均粮食产量或者是饥饿人口数量来作为建模的最终数据体现(我对建模的数据反馈并不是很了解,因为身边没什么人愿意组队做建模比赛QwQ,都是泪啊,只能拿来做思维训练)

思路记录

  1. 可以从粮食的销售模式入手,对于企业的销售方式进行建模分析,指出不同国家不同企业的销售方式导致的粮食分配结果
  2. 从不同国家的不同气候出发,分析因气候引起的粮食产量问题(可能还能深入讨论生产模型)
  3. 从不同国家在粮食生产的损耗中出发,讨论相关运输存储方式带来的影响
  4. 还有没能想到的,以及没有说服自己是一个可行的思考方向,过于零碎不予记录
  5. (2/7更新)我突然想到,数学建模的关键是将一个问题从抽象化变成数字化,这意味着,这个问题中的粮食系统和最终的反馈成本等内容,都需要做到数字化,即将所有的元素量化处理,再多维转一维,最后做出图表,再一些语文化的讨论,得出结论。这点很重要,也应该是这道题目的标准流程(这是我跟一些朋友讨论得出的,不过他们也没打算参加就是了)
  6. 关于算法的使用,我并不是特别了解数学建模常用算法的严格归类,E题可能是需要使用评价类算法来进行图表绘制(吧?)也不好说=-= 因为我DP这些基础算法还不过关,也只能拿自己了解的部分来分享了。(毕竟不是科班)

以上几点都要基于粮食系统的公平性和可持续性的优化出发来进行思考(这是个难点,每个国家的生产方式和粮食作物不同,无法一概而论,所以要控制变量法来进行讨论,然后收集数据,即多方向转化为一个方向)
公平性和可持续性可以理解为经济效益,或者是人均粮食产量等数据(我觉得是)
可持续性或许可以理解为耕地的可续耕频率之类(?)

环境类问题思路好宽,思维训练还是不够多,涉及面不够广泛,幸好我没打算参加数学建模,这里不过是记录一下一个下午思考的结果和思维内容,说明逻辑思维和发散性思维还是不够灵活,害 =w=

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