3月17-19日，“中国光谷·华为杯”第十九届中国研究生数学建模竞赛颁奖大会在华中科技大学举行。本次赛事有来自国际和全国各省、自治区、直辖市、特别行政区共465个研究生培养单位的17970个队伍参赛，其中电子科大共有140支队伍成功参赛。经过激烈角逐，电子科技大学荣获全国一等奖3项（一等奖满奖，其中华为专项奖2项，一等奖数和华为专项奖数均并列全国第一）、二等奖46项、三等奖32项；电子科技大学继续获评“优秀组织奖”。
中国研究生数学建模竞赛是由教育部学位管理与研究生教育司指导，中国学位与研究生教育学会、中国科协青少年科技中心共同主办的“中国研究生创新实践系列大赛”主题赛事之一。电子科大研究生学子自2015年开始已连续参加八届研究生数学建模竞赛，其中2022年共140支队伍成功参赛，获奖队伍数量（81队）和取得成绩（获奖比率57.86%）均创历史新高。
“中国光谷·华为杯”第十九届中国研究生数学建模竞赛于2022年10月6日8:00至10月10日12:00举行，采取网上公布试题、参赛队（由3名研究生同学组成一个队）独立完成的方式进行。竞赛题目一般来自工程技术与管理科学等方面的实际问题并经过适当简化加工，试题难度、广度、深度等适合绝大多数专业研究生。参赛者根据题目要求，完成一篇包括模型的假设、建立、求解、改进以及结果分析与检验等方面的论文。
本届竞赛共有七个赛题：A题：移动场景超分辨定位问题（华为题目）；B题：方形件组批优化问题（华为题目）；C题：汽车制造公司涂装-总装缓存区调序调度优化问题；D题：PISA架构芯片资源排布问题（中兴题目）；E题：草原放牧策略研究；F题：COVID-19疫情期间生活物资的科学管理问题。
3月18日，电子科大获“全国一等奖、华为专项二等奖”的队伍（彭松林、邬云舒、刘玉琴）受邀参加B赛题学术交流，荣获“全国一等奖”的队伍（谭岩、厉俊、张睿智）受邀参加C赛题学术交流。
学校高度重视研究生创新实践能力培养，研究生院通过“研究生科技创新支持计划”开展包括“中国研究生数学建模竞赛”在内的22项研究生学科竞赛活动，鼓励研究生积极参与学科竞赛，将理论知识与应用实践相结合，全面提升研究生综合素质培养。
数学科学学院成立研究生数学建模竞赛指导组，精心组织、认真筹划，2022年5月至10月间，通过开展系统理论讲解和一对一模拟实战训练，集中培训指导，提升参赛队员建立数学模型和应用计算机技术解决专业问题的综合能力，推进电子科大研究生科创能力不断提升，助力电子科大研究生培养质量再上新台阶。
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01 一等奖项目介绍
（1）A题：移动场景超分辨定位问题
获全国一等奖（华为专项二等奖）的团队由蒋浩、滕博宇（均为通信抗干扰技术国家级重点实验室博士生）和代鑫泓（通信抗干扰技术国家级重点实验室硕士生）组成。团队在“移动场景超分辨定位问题”参赛项目中，基于题目要求与附件数据，主要利用二维线谱估计，压缩感知与变分贝叶斯，针对不同任务需求精准解决问题。
对于问题一，针对FMCW雷达接收的中频信号进行远场建模，借助平行波假设，并对天线采样与时间采样的交叉项进行近似，将中频信号建模为多个2D线谱叠加的形式，通过相关线谱估计方法进行求解，之后进一步计算得到距离与角度估计，从而实现物体定位；
对于问题二，设计了改进的二维MUSIC算法以及基于OMP的压缩感知算法和变分贝叶斯线谱估计算法，获得高斯噪声污染下的角度估计和距离估计，进而实现物体位置估计；
对于问题三，从贝叶斯视角出发，建立概率模型以充分利用物体移动过程中的位置关联特性，首先针对物体的位置变化建立马尔可夫运动模型，根据所得的概率模型画出对应因子图，并设计出一种在线估计算法，通过消息传递算法结合二维变分贝叶斯线谱估计算法，获得目标位置的后验估计；
对于问题四，对天线老化造成的误差进行建模，提出对系统误差更加鲁棒的算法，通过最大相关熵准则对误差的权重进行修正，抑制老化天线带来的影响，算法鲁棒性得到提高。
（2）B题：方形件组批优化问题
获全国一等奖（华为专项二等奖）的团队由彭松林、邬云舒（均为光电科学与工程学院硕士生）和刘玉琴（数学科学学院硕士生）组成。团队在“方形件组批优化问题”参赛题目中，对矩形件的组批和排样算法进行优化，进一步提高原料利用率和生产效率。
首先根据生产条件建立了求解最大利用率的混合整数规划模型，再构造了一种二元组块的实用性算法对数据进行预处理，之后提出了改进条带模型，并构造了基于最大适应度优先排布的启发式条带生成算法（Improved-Stripe）来对订单进行排样；之后又运用相似度的概念和变异系数法，建立相似度计算模型，并以相似度作为依据提出了基于相似度聚类的订单分批排样算法；最后运用所设计的多种算法对矩形件进行了组批和排样，提高了原料利用率和生产效率。
（3）C题：汽车制造公司涂装-总装缓存区调序调度优化问题
获全国一等奖的团队由谭岩（数学科学学院硕士生）、厉俊和张睿智（均为信息与通信工程学院硕士生）组成。团队在“汽车制造涂装-总装缓存调序区调度优化问题”参赛项目中，严格按照PBS约束说明及相关事件数据说明，根据涂装出车序列，考虑PBS区域调度能力及限制，使得总装进车序列尽可能满足总装生产需求。
针对问题一，基于FIFO和RRF原则的启发式进车调度算法和基于LWT原则和贪心原则的出车调度算法建立了PBS优化调度模型，并给出基于MILP的出车模型；
针对问题二，不再要求在进车道入口优先处理返车道出口车辆，且不必严格遵循先到先卸载原则，这样便为车辆出车顺序的调整赋予了更高的自由度，团队对无PBS约束6的进车过程和无PBS约束7的动态出车过程进行分析，基于MTT原则的启发式算法建立了优化的PBS缓冲区进出车调度模型。
本文转自：电子科技大学官微
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