2024年MathorCup高校数学建模挑战赛（D题）深度剖析|建模完整过程+详细思路+代码全解析

在本次MathorCup建模挑战赛中，面临的问题是如何为特定需求设计一个合适的QUBO模型。针对问题1，建立模型时需考虑的关键因素包括医院的位置、医疗设备的类型与数量、医生的专业与工作量、以及医疗服务的效率与成本。通过将这些因素抽象为二进制向量，模型能够更直观地体现医院、设备与医生之间的选择关系与需求匹配。目标函数通过权衡不同因素的重要性，旨在最大化系统效率与成本效益。约束条件则保证模型在实际应用中满足逻辑与操作的限制，如每家医院只能选择一种设备、每种设备需至少选择一次等。

在问题2中，目标转向最大化5年内的总利润，这涉及决策挖掘机型号与数量，以及其与矿车的匹配关系。首先定义目标函数，以5年内总收益减去总成本作为评价指标。决策变量包括不同型号挖掘机与矿车的数量，以及它们的匹配情况。通过构建包含所有可能匹配关系的矩阵，模型能够全面考虑不同设备的效益与成本。最后，QUBO模型通过整合所有要素，以优化策略为目标，实现资源分配与利用的最大化。Python代码实现则为上述理论提供了实际操作的基础框架，通过编写脚本，将模型理论转化为可执行代码，以解决实际问题。