2023华为杯数模C题思路已出（文末领取方式）

问题一：交叉分发方案
在大规模创新类竞赛中，确保评审结果具有可比性非常重要。由于评审专家数量有限，作品分配需要精心设计。
定义可比性指标：你可以选择一个可比性指标，例如每位专家对同一份作品的评审结果的一致性，或者标准差等。
建立数学模型：可以使用线性规划或整数规划来建立数学模型，以最大化可比性指标。模型的变量包括作品的分配方式，以及每位专家对每份作品的评审结果。
约束条件：考虑到评审专家数量有限，需要设置约束条件，确保每位专家分配到的作品数量在合理范围内。
求解模型：使用数学规划软件来求解模型，找到最优的作品分配方案。
评估方案：评估最优方案的性能，看它是否满足可比性要求。你可以使用模拟方法来检验不同方案的性能。


问题二：
解决问题二需要综合考虑不同评审方案的效果，并可能设计新的标准分计算模型。首先，我们可以选择两种不同的评审方案，例如基于百分位排名的方案和基于评审得分的方案，然后比较它们的效果。
选择两种或更多不同的评审方案，例如：
百分位排名方案：根据每位专家在评审作品时的百分位排名来计算标准分。这可以反映作品在整个评审群体中的相对位置。
评审得分方案：直接使用专家的原始评审得分，不考虑排名。这可以更直观地反映每位专家对作品的评价。


问题三：
极差是评审得分的差异度度量，通常用于评价作品在评审专家之间的分歧程度。为了建立极差模型。
对于每份作品i，计算第一评审阶段的极差（第一阶段评审阶段由五位专家进行评审）。首先，计算五位专家的标准分的标准差，然后将其作为极差的度量。

问题四：
要求建立一个完整的评审模型或优化模型，以及如何求解该模型，同时提供对现行评审方案的改进建议和未来数据收集建议。
1.建立评审模型：

我们可以考虑一个基于多目标优化的评审模型，以同时优化公平性和评审精度。这个模型可以参考一下可能的改进方案：


多维度评审：考虑不仅仅是创新性和学术质量，还可以引入其他评审维度，如实用性、影响力、方法论贡献等。这些维度可以根据竞赛的性质进行定制。

评审专家权重：对于不同评审专家，可以分配不同的权重，以反映他们的专业水平和历史评审准确性。这可以通过机器学习方法来学习或根据历史数据分析得出。

动态调整权重：在竞赛进行中，可以动态地根据评审结果和反馈信息来调整评审模型中的权重，以适应不断变化的情况。

深度学习模型：使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），来分析作品的文本内容、图像或音频等信息，以更准确地评估作品的创新性和学术质量。

自然语言处理（NLP）技术：利用NLP技术来分析作品的文本内容，提取关键信息，比如关键词、句子结构、文档相似性等，以辅助评审过程。

机器辅助评审：引入机器辅助评审，即将机器学习模型的评审结果与人工评审相结合，以提高评审的准确性和效率。

众包评审：在评审过程中，可以引入大众的意见，通过众包方式来进行初步筛选或评审，以减轻评审专家的负担，并增加公平性。

数据增强：收集更多有关评审专家和作品的数据，包括社交媒体活动、学术论文引用、专业背景等，以提高评审模型的性能。

实验验证：进行实际竞赛中的A/B测试，验证不同版本的评审模型的效果，以便不断改进和优化。

可解释性：确保评审模型是可解释的，可以清晰地解释每个作品的得分是如何计算的，这有助于建立信任和透明度。
 

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