正在逃离燕郊的北漂们
ELLEMEN睿士
2022 年 3 月 18 日，大雪纷飞，王淼在北京通州白庙检查站前的队伍里，冻得瑟瑟发抖。
他已经在一望无际的人海中缓慢挪动了三个小时，身上单薄的羽绒服无法抵御大风侵袭，冷风肆意灌进领口，周围鸦雀无声，几乎每个人都蜷缩着身体，张望着前方仿佛已经凝固的队伍。
和王淼一样，很多居住在环京地带的上班族们都有个梦想：房子在环京，工作去北京。可是这两年的疫情，让他们不得不怀疑这只是个幻想。
雪天里的进京检查站
王淼上一次经过这个关卡还是11天前，那天室外温度很高，再加上体型偏胖，他随便抓了一件薄羽绒服便出门了。
等到中午，官方媒体突然发文，进京通道管控升级，环京通勤人群需持核酸证明进京，燕郊检查站也会对部分进京车辆进行劝返，而已进京且未提供证明人员，可能会收到弹窗。
不过王淼收到这些通知时，才刚刚坐到工位上。
他火速咨询居委会，对方告知他必须先回家做核酸，才可能有机会回北京上班，“现在先要弹窗了”。
燕郊和北京隔着一条潮白河
王淼感觉不妙，打开健康宝果然出现了“弹窗”，理论上，现在他必须马上回家，但是由于公司产品临近版本升级，最近一段时间根本无法脱身，思来想去，他决定先暂时偷偷住在公司。
王淼做得很低调，他去医院拿到阴性证明，然后跟主要领导说明了情况，在表达自己会定期做核酸的承诺后，领导应允了他暂住公司的请求。
由于没带任何生活用品，王淼晚上就睡在会议室沙发中，公司有健身房和洗澡间，这让他每天上班至少不会显得很落魄，只是衣服没办法换。
“本来计划着熬过这段疫情，等差不多都正常了再回家，没想到突然出现变故”，王淼回忆起这段经历还是有些难过，“当时街道办把电话打到公司，问是不是有个弹窗人员一直住在这里，他们在电话里警告公司负责人，如果我不回燕郊，就会叫警察把我拉走”。
在这种压力下，王淼不得不选择在大雪天赶回家。
他想到了回燕郊的检查站可能会排队，所以用保温杯灌满了热水。但他没想到的是，同一时间里，在京工作的许多燕郊常住人员都接到了相同的电话，所以当天通过检查站的平均时长，在那天瞬间飙升到了 3 小时。
王淼焦躁地攥了攥领口，虽然他也明白这根本起不到什么保温作用。他开始后悔，为什么十几天前没有穿上更厚的羽绒服，但又觉得这种自责来得冤枉，谁能想到那天之后，就没再回家呢？
唯一的选择：辞职
千辛万苦回到家的王淼最先收到的是居委会的嗔怪，“有个人说燕郊需要你们的时候你们都不在，净给我们添麻烦”，王淼觉得这句话让人好气又好笑，“我知道他说的是气话，但还是很难理解。谁都知道很多在燕郊买房的人都是为了去北京上班，怎么我们的日常生活还叫添麻烦了呢？”
公司产品升级日期将近，王淼不仅要跟居委会掰扯何时才能回去上班，还要安抚领导情绪，告诉他会尽早回到工作岗位。“那几天光是想怎么跟领导道歉，就费尽了脑筋。”
虽然公司暂时能理解他的处境，但对王淼这个能承受得住每天几个小时通勤时间的人来说，繁琐的进出京环节，让他始终在精神临界状态。
在返家后第三天下午，王淼崩溃了。因为怎么也调试不好一个非常简单的程序，他突然坐在客厅地板痛哭起来。
“我那天就提了辞职。”说到这些，王淼眼中满是疲惫。
“就是觉得累了。之前在北京工作，燕郊买房，每天都雄心壮志，从未退缩过。然而这几年工作压力越来越大，加之疫情期间连回家和上班都成了问题，让我总是不由自主地想当时的选择是不是错了，所以决定先休息一段时间看看”。
当梦想变为幻想
和王淼一样，去北京工作、在燕郊买房，是买不起北京房子的北漂一族们为未来构想的美好蓝图之一，尤其是在2017年限购政策出台之前。
虽然拥堵的交通一度是无数打工人的通勤噩梦，但相比于如今的常态化核酸以及不确定的政策变化，两地奔波的候鸟生活还不算难捱。
李文2012年到2016年在北京读大学，虽然还是学生，但他的父母在当时颇有远见，“2014年，燕郊的房价每平米突破了一万，我爸当时背着我一个人去河北看房，房子看完了才告诉我。”
李文此前并不关心买房之类的事情，也从未想过父母当年执意让他填报北京志愿的良苦用心。但在那之后，他眼见着燕郊的房价涨了又涨，父亲几乎每隔几天就打电话跟他提房子的事。
他也是后来才醒悟过来，是房子抢得太厉害了，“那时候新房售楼处还有因为买不到房子打架的”。
这团房地产泡沫在2017年随着燕郊的限购政策进入尾声。彼时的李文已经毕业，找到了一份留在北京的工作，虽然父母给他买好了房子，但李文并没有住去燕郊。
“太折腾了，每天通勤起码得浪费掉三个小时，上班已经够辛苦了，我不想让自己那么累，再加上我们公司当时有租房补贴，公司附近3公里内可以减免一部分房租。”
不过，随着限购令的实施，李文明显感觉到，燕郊的房连出租都变得艰难了。前两年，他的上一任租客从北京回老家之后，房子更是空置了差不多大半年的时间。
“别说出租了，连房屋中介都关了好几家，我的房子原先挂牌了4家中介，后来只剩2家了，没什么人上门看房。”
所幸，当时家人帮忙购置的燕郊房产基本没有什么贷款。疫情以来，李文光是在小区的业主群里，就听说了许多房贷断供的事情。“有的人半年还不上，房子就拿去法拍了，就算最后有人收，也就只有一半的价格，房子没了还得继续还六位数的钱。”
断供的原因各种各样，有因为降薪、裁员的，也有做小本生意结果在疫情中亏损的，还有因为生了孩子开销陡增的。
环京不如离京？
李文一毕业就进入互联网大厂，如今也算是老员工了，“但你知道，裁员就像头顶的达摩克利斯之剑，不知道哪天就落到自己头上了。”
燕郊收租来的钱差不多可以付清他在北京的房租，后来房子租不出去，他更没有回去住的打算，也跟家里商量过把房子出手的事情。
“爸妈表面上说起码要等涨一点再卖，但我隐隐觉得，他们还是对这套房子抱有希望。”
李文对北京户口没什么执念，尤其是燕郊逐步开放了落户政策，更是让他觉得，那些想通过投资燕郊房产来获得北京户口的想法，基本是指望不上了。
最近的北京疫情期间， 李文接到了中介的电话，说有人有意愿买下他手中的这套房，在各种线上沟通后，买家似乎下定了决心，也敲定了看房的日期，但他在6月11号又收到了燕郊要静态管理3天的消息。“也只能等等了，不知道什么时候会恢复。”
三个月前从公司冲动辞职的王淼，也动起了卖掉燕郊房子的想法，通勤的痛苦之外，还有另一个让他自己都非常惊讶的原因。
他在最近艰难的就业市场上发现，住在环京地带居然成了简历上的“污点”。一个招聘平台上的HR直截了当地告诉他家住得太远很难考虑offer，“他的原话是：‘燕郊可能得再等等了’”
ELLEMEN睿士
2022 年 3 月 18 日，大雪纷飞，王淼在北京通州白庙检查站前的队伍里，冻得瑟瑟发抖。
他已经在一望无际的人海中缓慢挪动了三个小时，身上单薄的羽绒服无法抵御大风侵袭，冷风肆意灌进领口，周围鸦雀无声，几乎每个人都蜷缩着身体，张望着前方仿佛已经凝固的队伍。
和王淼一样，很多居住在环京地带的上班族们都有个梦想：房子在环京，工作去北京。可是这两年的疫情，让他们不得不怀疑这只是个幻想。
雪天里的进京检查站
王淼上一次经过这个关卡还是11天前，那天室外温度很高，再加上体型偏胖，他随便抓了一件薄羽绒服便出门了。
等到中午，官方媒体突然发文，进京通道管控升级，环京通勤人群需持核酸证明进京，燕郊检查站也会对部分进京车辆进行劝返，而已进京且未提供证明人员，可能会收到弹窗。
不过王淼收到这些通知时，才刚刚坐到工位上。
他火速咨询居委会，对方告知他必须先回家做核酸，才可能有机会回北京上班，“现在先要弹窗了”。
燕郊和北京隔着一条潮白河
王淼感觉不妙，打开健康宝果然出现了“弹窗”，理论上，现在他必须马上回家，但是由于公司产品临近版本升级，最近一段时间根本无法脱身，思来想去，他决定先暂时偷偷住在公司。
王淼做得很低调，他去医院拿到阴性证明，然后跟主要领导说明了情况，在表达自己会定期做核酸的承诺后，领导应允了他暂住公司的请求。
由于没带任何生活用品，王淼晚上就睡在会议室沙发中，公司有健身房和洗澡间，这让他每天上班至少不会显得很落魄，只是衣服没办法换。
“本来计划着熬过这段疫情，等差不多都正常了再回家，没想到突然出现变故”，王淼回忆起这段经历还是有些难过，“当时街道办把电话打到公司，问是不是有个弹窗人员一直住在这里，他们在电话里警告公司负责人，如果我不回燕郊，就会叫警察把我拉走”。
在这种压力下，王淼不得不选择在大雪天赶回家。
他想到了回燕郊的检查站可能会排队，所以用保温杯灌满了热水。但他没想到的是，同一时间里，在京工作的许多燕郊常住人员都接到了相同的电话，所以当天通过检查站的平均时长，在那天瞬间飙升到了 3 小时。
王淼焦躁地攥了攥领口，虽然他也明白这根本起不到什么保温作用。他开始后悔，为什么十几天前没有穿上更厚的羽绒服，但又觉得这种自责来得冤枉，谁能想到那天之后，就没再回家呢？
唯一的选择：辞职
千辛万苦回到家的王淼最先收到的是居委会的嗔怪，“有个人说燕郊需要你们的时候你们都不在，净给我们添麻烦”，王淼觉得这句话让人好气又好笑，“我知道他说的是气话，但还是很难理解。谁都知道很多在燕郊买房的人都是为了去北京上班，怎么我们的日常生活还叫添麻烦了呢？”
公司产品升级日期将近，王淼不仅要跟居委会掰扯何时才能回去上班，还要安抚领导情绪，告诉他会尽早回到工作岗位。“那几天光是想怎么跟领导道歉，就费尽了脑筋。”
虽然公司暂时能理解他的处境，但对王淼这个能承受得住每天几个小时通勤时间的人来说，繁琐的进出京环节，让他始终在精神临界状态。
在返家后第三天下午，王淼崩溃了。因为怎么也调试不好一个非常简单的程序，他突然坐在客厅地板痛哭起来。
“我那天就提了辞职。”说到这些，王淼眼中满是疲惫。
“就是觉得累了。之前在北京工作，燕郊买房，每天都雄心壮志，从未退缩过。然而这几年工作压力越来越大，加之疫情期间连回家和上班都成了问题，让我总是不由自主地想当时的选择是不是错了，所以决定先休息一段时间看看”。
当梦想变为幻想
和王淼一样，去北京工作、在燕郊买房，是买不起北京房子的北漂一族们为未来构想的美好蓝图之一，尤其是在2017年限购政策出台之前。
虽然拥堵的交通一度是无数打工人的通勤噩梦，但相比于如今的常态化核酸以及不确定的政策变化，两地奔波的候鸟生活还不算难捱。
李文2012年到2016年在北京读大学，虽然还是学生，但他的父母在当时颇有远见，“2014年，燕郊的房价每平米突破了一万，我爸当时背着我一个人去河北看房，房子看完了才告诉我。”
李文此前并不关心买房之类的事情，也从未想过父母当年执意让他填报北京志愿的良苦用心。但在那之后，他眼见着燕郊的房价涨了又涨，父亲几乎每隔几天就打电话跟他提房子的事。
他也是后来才醒悟过来，是房子抢得太厉害了，“那时候新房售楼处还有因为买不到房子打架的”。
这团房地产泡沫在2017年随着燕郊的限购政策进入尾声。彼时的李文已经毕业，找到了一份留在北京的工作，虽然父母给他买好了房子，但李文并没有住去燕郊。
“太折腾了，每天通勤起码得浪费掉三个小时，上班已经够辛苦了，我不想让自己那么累，再加上我们公司当时有租房补贴，公司附近3公里内可以减免一部分房租。”
不过，随着限购令的实施，李文明显感觉到，燕郊的房连出租都变得艰难了。前两年，他的上一任租客从北京回老家之后，房子更是空置了差不多大半年的时间。
“别说出租了，连房屋中介都关了好几家，我的房子原先挂牌了4家中介，后来只剩2家了，没什么人上门看房。”
所幸，当时家人帮忙购置的燕郊房产基本没有什么贷款。疫情以来，李文光是在小区的业主群里，就听说了许多房贷断供的事情。“有的人半年还不上，房子就拿去法拍了，就算最后有人收，也就只有一半的价格，房子没了还得继续还六位数的钱。”
断供的原因各种各样，有因为降薪、裁员的，也有做小本生意结果在疫情中亏损的，还有因为生了孩子开销陡增的。
环京不如离京？
李文一毕业就进入互联网大厂，如今也算是老员工了，“但你知道，裁员就像头顶的达摩克利斯之剑，不知道哪天就落到自己头上了。”
燕郊收租来的钱差不多可以付清他在北京的房租，后来房子租不出去，他更没有回去住的打算，也跟家里商量过把房子出手的事情。
“爸妈表面上说起码要等涨一点再卖，但我隐隐觉得，他们还是对这套房子抱有希望。”
李文对北京户口没什么执念，尤其是燕郊逐步开放了落户政策，更是让他觉得，那些想通过投资燕郊房产来获得北京户口的想法，基本是指望不上了。
最近的北京疫情期间， 李文接到了中介的电话，说有人有意愿买下他手中的这套房，在各种线上沟通后，买家似乎下定了决心，也敲定了看房的日期，但他在6月11号又收到了燕郊要静态管理3天的消息。“也只能等等了，不知道什么时候会恢复。”
三个月前从公司冲动辞职的王淼，也动起了卖掉燕郊房子的想法，通勤的痛苦之外，还有另一个让他自己都非常惊讶的原因。
他在最近艰难的就业市场上发现，住在环京地带居然成了简历上的“污点”。一个招聘平台上的HR直截了当地告诉他家住得太远很难考虑offer，“他的原话是：‘燕郊可能得再等等了’”
姜潮时隔半年回家，陪妻儿在豪宅院子里喝茶，女儿艾米丽罕露脸
6月2号，姜潮分享了居家日常，配文：半年了，终于回家了，可以陪陪家人了！姜潮在外工作半年回到家，是应该好好陪伴下家人，所以姜潮晒出的家人照，都出自他视角，超温馨。
图片
麦迪娜在家带娃，穿着一身灰色居家服的麦迪娜特别接地气，头发没有刻意打理，戴了个发箍固定刘海，在家怎么舒服怎么来，注意力都在女儿身上。
女儿艾米丽去年9月份出生，再有3个月就满一周岁了，小家伙还不会走路，穿着白色小裙子，趴在沙发边上，超可爱，有娃的家庭玩具就会超多，姜潮麦迪娜家里客厅一家就好几个玩具，茶几上也是，都是艾米丽小朋友喜欢的吧。
图片
姜潮麦迪娜住的是别墅，一家四口在别墅院子里搭帐篷喝茶晒太阳，这院子里也有太阳椅，还有玩偶装饰，别墅周边全是绿树，看着就很惬意。
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姜潮视角下，妻儿玩耍的画面超有爱，3岁的丹尼尔已经是个大孩子的感觉，腿好长，丹尼尔趴在帐篷里的垫子上，像是在玩电子设备，艾米丽坐在哥哥身边，专注地玩自己的玩具，艾米丽罕露脸，小脸胖乎乎的，侧颜很像妈妈了，长大一定跟妈妈一样漂亮，小公主的小胳膊跟小腿也胖乎乎的，一定是不挑食的宝宝吧。
话说兄妹俩都是发量王者，头发都很浓密，又黑又亮，真让人羡慕呀，麦迪娜照顾女儿，眼神超慈爱。
图片
帐篷里还有一套茶具，姜潮边陪妻儿边喝茶，这居家日子太惬意了吧。
图片
姜潮麦迪娜的豪宅还有健身房，要说两人在北京拥有这样的别墅，也是羡煞旁人。
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姜潮还分享了一家四口写真照，一家人都是纯净的白色系穿搭，姜潮背着儿子丹尼尔，麦迪娜抱着女儿艾米丽，看照片，艾米丽像是出生不久的样子，躺在妈妈怀里好乖。
丹尼尔跟妹妹艾米丽都继承了爸爸妈妈优点，颜值都很高，姜潮麦迪娜有这样一双儿女，妥妥的人生赢家，祝一家四口幸福久久呀！
图片
【注：本文为作者原创，欢迎转发文章，订阅关注，未经授权，转载必究！图片来源于网络，如涉及版权请联系删除】
6月2号，姜潮分享了居家日常，配文：半年了，终于回家了，可以陪陪家人了！姜潮在外工作半年回到家，是应该好好陪伴下家人，所以姜潮晒出的家人照，都出自他视角，超温馨。
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麦迪娜在家带娃，穿着一身灰色居家服的麦迪娜特别接地气，头发没有刻意打理，戴了个发箍固定刘海，在家怎么舒服怎么来，注意力都在女儿身上。
女儿艾米丽去年9月份出生，再有3个月就满一周岁了，小家伙还不会走路，穿着白色小裙子，趴在沙发边上，超可爱，有娃的家庭玩具就会超多，姜潮麦迪娜家里客厅一家就好几个玩具，茶几上也是，都是艾米丽小朋友喜欢的吧。
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姜潮麦迪娜住的是别墅，一家四口在别墅院子里搭帐篷喝茶晒太阳，这院子里也有太阳椅，还有玩偶装饰，别墅周边全是绿树，看着就很惬意。
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姜潮视角下，妻儿玩耍的画面超有爱，3岁的丹尼尔已经是个大孩子的感觉，腿好长，丹尼尔趴在帐篷里的垫子上，像是在玩电子设备，艾米丽坐在哥哥身边，专注地玩自己的玩具，艾米丽罕露脸，小脸胖乎乎的，侧颜很像妈妈了，长大一定跟妈妈一样漂亮，小公主的小胳膊跟小腿也胖乎乎的，一定是不挑食的宝宝吧。
话说兄妹俩都是发量王者，头发都很浓密，又黑又亮，真让人羡慕呀，麦迪娜照顾女儿，眼神超慈爱。
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帐篷里还有一套茶具，姜潮边陪妻儿边喝茶，这居家日子太惬意了吧。
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姜潮麦迪娜的豪宅还有健身房，要说两人在北京拥有这样的别墅，也是羡煞旁人。
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姜潮还分享了一家四口写真照，一家人都是纯净的白色系穿搭，姜潮背着儿子丹尼尔，麦迪娜抱着女儿艾米丽，看照片，艾米丽像是出生不久的样子，躺在妈妈怀里好乖。
丹尼尔跟妹妹艾米丽都继承了爸爸妈妈优点，颜值都很高，姜潮麦迪娜有这样一双儿女，妥妥的人生赢家，祝一家四口幸福久久呀！
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思路：点击获取
B题 5G 网络环境下 应急物资配送问题
一些重特大突发事件往往会造成道路阻断、损坏、封闭 等意想不到的情况，对人们的日常生活会造成一定的影响。为了保证人们的正常生活 将应急物资及时准确 地 配送到位尤为重要。伴随着科技水平的提升及 5 G 网络的逐渐普及，无人机的应用越来越广泛，“配送车辆 无人机”的配送模式已经渐渐成为一种新的有效的配送方式。“配送车辆 无人机” 的 配送模式是指： 在物资配送过程中， 配送车辆对某地点进行配送的同时，无人机也 可 向周围可行的地点进行配送，并于配送完成后返回配送车辆 重新装载物资 、 更换电池。这种 配送 模式可以大大提高应急物资的配送效率，也可以解决复杂路况下的物资配送，避免次生灾害对人员的二次伤害。在应急物资配送过程 中 配送车辆可在某地点释放无人机，再前往其它地点配送 。配送车辆可先于无人机到达某地点等待接收无人机，也可比无人机晚到某地点再回收无人机。无人机在一次飞行过程中可对一个地点进行配送，也可根据实际情况对多个地点进行配送。无人机完成一次飞行后可返回配送车辆换装电池，然后再次进行配送。 配送车辆和无人机合作完成所有地点 应急物资 配送任务， 返回到出发地点， 此时称为完成一次整体配送。
完成一次整体配送所需要的时间是 配送人员 主要考虑的因素 ，按照配送车辆和无人机从出发开始至全部返回到出发地点的时间来计算。 在配送过程中， 不考虑 配送车辆及 无人机 装 卸 物资的时间 ，同时不考虑配送车辆和无人机在各个配送点的停留时间。
为了尽快完成物资配送任务，请根据附件所给数据解决以下几个问题：
1.图 1 给出 14 个地点， 其中 实线代表各地点之间的路线情况。 若目前所有应急物资集中在第 9 个地点，配送车辆的 最大 载重量为 1000 千克 ，采取配送车辆（无人机不参与）的配送模式 。请结合附件 1 建立 完成一次 整体 配送 的数学模型 并 给出最优方案。
2.图 2 中实线代表车辆和无人机都可以走的路线，虚线代表只有无人机可以走的路线。应急物资仍然集中在第 9 个地点，配送车辆的 最大 载重量为 1000 千克 采取“配送车辆 无人机”的配送模式。请结合附件 2 ，建立完成一次整体配送的数学模型， 并给出最优方案。
3.若问题 2 中的配送车辆的 最大 载重量为 500 千克 其他条件不变 。 请结合附件 2 建立完成一次整体配送的数学模型， 并给出最优方案。
4.图 3 中有 30 个地点， 计划 设置两个应急物资集中地点， 若 配送车辆的 最大 载重量为 500 千克 采取“配送车辆 无人机”的配送模式。 请结合附件 3 建立完成一次整体配送的数学模型 ，确定两个应急物资集中地点的最佳位置 。
对于本次电工杯建模的B题，就是一道图论中相对较为复杂的优化类型题目，其复杂的原因就是在于对车辆与无人机之间的复合规划，如果我们的优化模型能很好的处理这种关系（完美转化成数学语言，一等奖基本上稳了）。题目给了我们层层递进的机会，让我们逐步完善问题。
对于问题一，就是简单的最短路径的问题，只不过有两点不同的就是，需要车辆在物资发送完毕后回到9号地点和并不是传统意义上求起点到终点的最短路径，但是对于问题一，简单的一加和就会发现，所有地点的当日物资需求量之和小于1000千克，所以对于问题一直接根据条件和要求建立优化模型，利用Lingo直接进行求解即可。（如果第一问就想做的亮眼的话，我们可以用司守奎老师的建模书上遗传算法那一章，有一个例子：飞机救火，完全一模一样的要处理的问题，书上给的遗传算法的代码都不用改，只需要把代码中的邻接矩阵的输入改成这道题中的数据即可，完全一模一样的目标，那里的问题是要飞机在起点起飞，遍历所有地点进行救火，和本题可以说一模一样）
对于问题二，这一道题就是为了让我们承上启下，仍是1000千克的载重，保证一次就可以完成所有地区的配送，然后加上一个可以携带无人机的条件，此时如果编程功力不够的话，强烈不建议仍沿用第一问中使用的遗传算法，但是如果会改遗传算法中优化的核心，那继续用完全支持。对于编程只会个语法的人，还是不要尝试修改遗传算法了，老老实实的量化车辆与无人机的关系进行建模利用lingo优化即可，虽然可能方法不如直接修改遗传算法进行求解，但可以让评委看到我们处理问题多样的思维，也是很好的选择。
对于该问题，我们可以用地毯式搜索的思想量化约束条件建立模型，不用担心这种方法有点笨会减分，这只是建立模型，求解模型是Lingo做的，人家是可不是用最笨的算法搜索最优解的，只是利用这种最笨的思路完善的纳入所有条件，在全部可能范围内求解，保证结果一定是正确的。首先可以将无人机的可飞行时间量化为最大远离汽车的距离，对于问题二，由于车辆上能承载所有地点的物资需求量，因此，让无人机能将自身的物质全部发出去，汽车再去接它即可（或等它）。这样其实只需要在第一问要建立的优化模型中，对无人机可到达地方进行标识（与汽车到过的位置标识一样），但是优化原理还是一样的，只不过因为无人机的加入，能使地点能提前到达而已。
对于问题三，仍利用地毯式搜索的思想量化约束条件建立模型，无非多一个物资耗光返回9号地点的限制，多这一个限制，lingo如何求解不是我们要关心的事，我们要关心的事是加这一个限制能否满足题目的要求即可。
对于详细的整体建模过程和优化模型的建立，还在不断完善中，等将模型建立完成后，我会分享出我的思路和方法供大家参考，下面是一些参考资料，例如lingo软件入门案例大全（lingo很容易入门的，语法体系简单，看几个例子就会）（还有司老师的建模书籍的电子版，供大家使用其中的遗传算法）（待后续模型完成，思路的分享也会加入其中）。
目前出了3个思路：
思路：点击获取
B题 5G 网络环境下 应急物资配送问题
一些重特大突发事件往往会造成道路阻断、损坏、封闭 等意想不到的情况，对人们的日常生活会造成一定的影响。为了保证人们的正常生活 将应急物资及时准确 地 配送到位尤为重要。伴随着科技水平的提升及 5 G 网络的逐渐普及，无人机的应用越来越广泛，“配送车辆 无人机”的配送模式已经渐渐成为一种新的有效的配送方式。“配送车辆 无人机” 的 配送模式是指： 在物资配送过程中， 配送车辆对某地点进行配送的同时，无人机也 可 向周围可行的地点进行配送，并于配送完成后返回配送车辆 重新装载物资 、 更换电池。这种 配送 模式可以大大提高应急物资的配送效率，也可以解决复杂路况下的物资配送，避免次生灾害对人员的二次伤害。在应急物资配送过程 中 配送车辆可在某地点释放无人机，再前往其它地点配送 。配送车辆可先于无人机到达某地点等待接收无人机，也可比无人机晚到某地点再回收无人机。无人机在一次飞行过程中可对一个地点进行配送，也可根据实际情况对多个地点进行配送。无人机完成一次飞行后可返回配送车辆换装电池，然后再次进行配送。 配送车辆和无人机合作完成所有地点 应急物资 配送任务， 返回到出发地点， 此时称为完成一次整体配送。
完成一次整体配送所需要的时间是 配送人员 主要考虑的因素 ，按照配送车辆和无人机从出发开始至全部返回到出发地点的时间来计算。 在配送过程中， 不考虑 配送车辆及 无人机 装 卸 物资的时间 ，同时不考虑配送车辆和无人机在各个配送点的停留时间。
为了尽快完成物资配送任务，请根据附件所给数据解决以下几个问题：
1.图 1 给出 14 个地点， 其中 实线代表各地点之间的路线情况。 若目前所有应急物资集中在第 9 个地点，配送车辆的 最大 载重量为 1000 千克 ，采取配送车辆（无人机不参与）的配送模式 。请结合附件 1 建立 完成一次 整体 配送 的数学模型 并 给出最优方案。
2.图 2 中实线代表车辆和无人机都可以走的路线，虚线代表只有无人机可以走的路线。应急物资仍然集中在第 9 个地点，配送车辆的 最大 载重量为 1000 千克 采取“配送车辆 无人机”的配送模式。请结合附件 2 ，建立完成一次整体配送的数学模型， 并给出最优方案。
3.若问题 2 中的配送车辆的 最大 载重量为 500 千克 其他条件不变 。 请结合附件 2 建立完成一次整体配送的数学模型， 并给出最优方案。
4.图 3 中有 30 个地点， 计划 设置两个应急物资集中地点， 若 配送车辆的 最大 载重量为 500 千克 采取“配送车辆 无人机”的配送模式。 请结合附件 3 建立完成一次整体配送的数学模型 ，确定两个应急物资集中地点的最佳位置 。
对于本次电工杯建模的B题，就是一道图论中相对较为复杂的优化类型题目，其复杂的原因就是在于对车辆与无人机之间的复合规划，如果我们的优化模型能很好的处理这种关系（完美转化成数学语言，一等奖基本上稳了）。题目给了我们层层递进的机会，让我们逐步完善问题。
对于问题一，就是简单的最短路径的问题，只不过有两点不同的就是，需要车辆在物资发送完毕后回到9号地点和并不是传统意义上求起点到终点的最短路径，但是对于问题一，简单的一加和就会发现，所有地点的当日物资需求量之和小于1000千克，所以对于问题一直接根据条件和要求建立优化模型，利用Lingo直接进行求解即可。（如果第一问就想做的亮眼的话，我们可以用司守奎老师的建模书上遗传算法那一章，有一个例子：飞机救火，完全一模一样的要处理的问题，书上给的遗传算法的代码都不用改，只需要把代码中的邻接矩阵的输入改成这道题中的数据即可，完全一模一样的目标，那里的问题是要飞机在起点起飞，遍历所有地点进行救火，和本题可以说一模一样）
对于问题二，这一道题就是为了让我们承上启下，仍是1000千克的载重，保证一次就可以完成所有地区的配送，然后加上一个可以携带无人机的条件，此时如果编程功力不够的话，强烈不建议仍沿用第一问中使用的遗传算法，但是如果会改遗传算法中优化的核心，那继续用完全支持。对于编程只会个语法的人，还是不要尝试修改遗传算法了，老老实实的量化车辆与无人机的关系进行建模利用lingo优化即可，虽然可能方法不如直接修改遗传算法进行求解，但可以让评委看到我们处理问题多样的思维，也是很好的选择。
对于该问题，我们可以用地毯式搜索的思想量化约束条件建立模型，不用担心这种方法有点笨会减分，这只是建立模型，求解模型是Lingo做的，人家是可不是用最笨的算法搜索最优解的，只是利用这种最笨的思路完善的纳入所有条件，在全部可能范围内求解，保证结果一定是正确的。首先可以将无人机的可飞行时间量化为最大远离汽车的距离，对于问题二，由于车辆上能承载所有地点的物资需求量，因此，让无人机能将自身的物质全部发出去，汽车再去接它即可（或等它）。这样其实只需要在第一问要建立的优化模型中，对无人机可到达地方进行标识（与汽车到过的位置标识一样），但是优化原理还是一样的，只不过因为无人机的加入，能使地点能提前到达而已。
对于问题三，仍利用地毯式搜索的思想量化约束条件建立模型，无非多一个物资耗光返回9号地点的限制，多这一个限制，lingo如何求解不是我们要关心的事，我们要关心的事是加这一个限制能否满足题目的要求即可。
对于详细的整体建模过程和优化模型的建立，还在不断完善中，等将模型建立完成后，我会分享出我的思路和方法供大家参考，下面是一些参考资料，例如lingo软件入门案例大全（lingo很容易入门的，语法体系简单，看几个例子就会）（还有司老师的建模书籍的电子版，供大家使用其中的遗传算法）（待后续模型完成，思路的分享也会加入其中）。
目前出了3个思路：
思路：点击获取
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