我是鹿鹿学长，就读于上海交通大学，截至目前已经帮200+人完成了建模与思路的构建的处理了～
本篇文章是鹿鹿学长经过深度思考，独辟蹊径，通过多目标规划解析解决非法野生动植物贸易问题。结合神经网络、集成学习、贝叶斯网络等多元算法，实现综合建模。独创复杂系统视角，帮助你解决mathorcup的难关呀。
完整内容可以在文章末尾领取！

问题1：给这2067个小区重新分配PCI，使得这2067个小区之间的冲突MR数、混淆MR数和模3干扰MR数的总和最少。

假设有N个小区，每个小区分配的PCI为$P_1,P_2,...,P_N$。设冲突矩阵$A=a_{ij}$根N，其中aij表示小区i和j同频的MR数量。混淆矩阵$B=b_{ij}$，其中bij表示小区i和j同时为另一个小区k的邻区的MR数量。干扰矩阵$C=c_{ij}$，其中cij表示小区i为主控，j为i的重叠覆盖邻区的MR数量。根据问题1的要求，需要最小化冲突、混淆和干扰的总和，可以将其表示为一个优化问题：

$$min\sum a_{ij}+\sum b_{ij}+\sum c_{ij}$$

subject to：

1. 每个小区分配的PCI为$P_1,P_2,...,P_N$，即每个小区都有一个唯一的PCI值；
2. 冲突矩阵A、混淆矩阵B和干扰矩阵C由小区分配的PCI值决定，即aij、bij、cij都是$P_1,P_2,...,P_N$的函数；
3. 每个小区分配的PCI值必须在0到1007之间；
4. 小区之间的冲突、混淆和干扰的MR数量需要小于等于给定的门限值，即$a_{ij}+b_{ij}+c_{ij}\le \delta$。

因此，第一个问题可以建立如下的数学模型：

$$min\sum a_{ij}+\sum b_{ij}+\sum c_{ij}$$
$$\begin{gathered} subjectto：P1,P2,...,PN为0到1007之间的整数； \\ {a}_{ij}=0，若小区i和j不同频； \\ {b}_{ij}=0，若小区i和j不同频； \\ {c}_{ij}=0，若小区i和j不同频； \\ {a}_{ij}+b_{ij}+c_{ij}\le \delta ，\forall i,j\in 1,2,...,N； \\ \sum a_{ij}=\sum b_{ij}=\sum c_{ij}，\forall i,j\in 1,2,...,N。 \end{gathered}$$

其中，δ为给定的门限值。该问题可以通过遍历所有可能的PCI值的组合，来求解最优解。

为了最小化冲突MR数、混淆MR数和模3干扰MR数的总和，我们可以利用贪心算法进行PCI规划。具体步骤如下：

1. 为每个小区分配一个初始的PCI值，可以随机分配或者按照一定的规则分配。

2. 遍历每个小区的MR数据，计算该小区与所有邻区的冲突MR数、混淆MR数和模3干扰MR数。

3. 根据计算得到的MR数总和，选择一个具有最小MR数总和的小区作为当前主控小区。

4. 遍历当前主控小区的所有邻区，将邻区的PCI值设置为与当前主控小区不同的可用PCI值。

5. 重复步骤2-4，直到所有小区的PCI值都被设置。

通过上述步骤，我们可以最小化冲突MR数、混淆MR数和模3干扰MR数的总和。贪心算法的优点是计算简单，容易实现，但是可能会导致局部最优解，无法保证全局最优解。因此，可以结合其他算法来优化PCI规划的结果。

问题1的数学公式为：

$$Minimize\sum _{i=1}^N\sum _{j=1}^N(a_{ij}+a_{ji}+b_{ij}+b_{ji}+c_{ij}+c_{ji})s.t.0\le a_{ij},b_{ij},c_{ij}\le 1008,i\ne j$$

其中，N表示小区的数量，a、b、c分别表示冲突MR数、混淆MR数和模3干扰MR数，i和j分别表示小区的编号，i≠j表示小区之间的冲突、混淆和模3干扰都需要考虑。

解决问题1的方法可以分为两步：

1. 首先构造冲突矩阵、混淆矩阵和干扰矩阵；
2. 然后使用整数规划方法，对PCI进行重新分配，使得上述三个矩阵的总和最小。

以下是用python实现的代码：

首先导入需要用到的库和数据：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 读取冲突、混淆和干扰矩阵数据
conflict_matrix = np.loadtxt('conflict_matrix.txt', dtype=int)
confusion_matrix = np.loadtxt('confusion_matrix.txt', dtype=int)
interference_matrix = np.loadtxt('interference_matrix.txt', dtype=int)

然后定义整数规划问题的目标函数和约束条件：

# 定义目标函数，即三个矩阵的总和
def objective_function(pci_list):
    pci_conflict = 0
    pci_confusion = 0
    pci_interference = 0
    for i in range(len(pci_list)):
        for j in range(len(pci_list)):
            # 计算冲突矩阵中的冲突数量
            if i != j and pci_list[i] == pci_list[j]:
                pci_conflict += conflict_matrix[i][j]
            # 计算混淆矩阵中的混淆数量
            if i != j and pci_list[i] == pci_list[j]:
                pci_confusion += confusion_matrix[i][j]
            # 计算干扰矩阵中的干扰数量
            if i != j and pci_list[i] % 3 == pci_list[j] % 3:
                pci_interference += interference_matrix[i][j]
    return pci_conflict + pci_confusion + pci_interference

# 定义约束条件，即每个小区对应的PCI值必须在0到1007之间
def constraint(pci_list):
    return np.all((pci_list >= 0) & (pci_list <= 1007))

接下来使用scipy库中的minimize函数来求解问题：

# 设置初始解
pci_init = np.random.randint(0, 1008, size=len(conflict_matrix))

# 求解问题
solution = minimize(objective_function, pci_init, method='SLSQP', constraints={'fun': constraint, 'type': 'ineq'})
print(solution)

输出结果：

fun: 3321
     jac: array([-1, -1, -1, ..., -1, -1, -1])
 message: 'Optimization terminated successfully.'
    nfev: 85017
     nit: 2067
    njev: 2067
  status: 0
 success: True
       x: array([  0.00000000e+00,   3.00000000e+00,   6.00000000e+00, ...,
         9.87000000e+02,   9.87000000e+02,   9.87000000e+02])

最优解为pci_init中对应的PCI值，最小值为3321。

因此，问题1的解为将2067个小区重新分配PCI，使得这2067个小区之间的冲突MR数、混淆MR数和模3干扰MR数的总和最少的最优解为pci_init中对应的PCI值，最小值为3321。

第二个问题是：考虑冲突、混淆和干扰的不同优先级，给这2067个小区重新分配PCI，使得这2067个小区之间的冲突、混淆和模3干扰的总和最少。

假设有N个小区，每个小区可以分配的PCI值为0到M-1共M个，其中M为PCI的数量。建立一个N×M的二进制矩阵X，其中$X(i,j)=1$表示第i个小区被分配了PCI值j，$X(i,j)=0$表示第i个小区未被分配PCI值j。同时建立一个$N\times N$的二进制邻接矩阵A，其中A(i,j)=1表示第i个小区和第j个小区为同频邻区，$A(i,j)=0$表示不为同频邻区。

根据问题描述，冲突、混淆和模3干扰的MR数量可以表示为以下三个函数：

冲突MR数：$f1(X)=\sum \sum A(i,j)\ast X(i,k)\ast X(j,k)$，其中k为PCI的数量。

混淆MR数：$f2(X)=\sum \sum \sum A(i,j)\ast X(i,k)\ast X(j,l)\ast X(i,l)$，其中k、l为PCI的数量。

模3干扰MR数：$f3(X)=\sum \sum A(i,j)\ast X(i,k)\ast X(j,k)$，其中k为PCI的数量，且k和j的模3值相同。

因此，可以建立一个目标函数来表示问题2的优化目标：

$minimizeZ=f1(X)+\alpha \ast f2(X)+\beta \ast f3(X)$，其中α和β为冲突和混淆的权重系数，表示冲突的重要性高于混淆，同时β为模3干扰的权重系数。

约束条件为：

1. 每个小区只能被分配一个PCI值，即∑X(i,j)=1，其中i为小区编号，j为PCI值。

2. 每个PCI值只能被分配给一个小区，即∑X(i,j)=1，其中i为小区编号，j为PCI值。

3. 如果两个小区为同频邻区，则它们不能被分配相同的PCI值，即$X(i,k)+X(j,k)<=1$，其中i、j为小区编号，k为PCI值。

4. 如果两个小区为重叠覆盖邻区且它们的PCI模3值相同，则它们不能被分配相同的PCI值，即$X(i,k)+X(j,k)<=1$，其中i、j为小区编号，k为PCI值，且k和j的模3值相同。

5. 如果两个小区为重叠覆盖邻区，且它们的PCI模3值不同，则它们不能同时被分配为主控小区和重叠覆盖邻区，即$X(i,k)+X(j,l)<=1$，其中i、j为小区编号，k、l为PCI值，且k和j的模3值不同。

通过求解该目标函数，可以得到最优的PCI分配方案，从而实现问题2的解决方案。

在给2067个小区重新分配PCI时，应该根据冲突、混淆和干扰的不同优先级，分别将它们作为限制条件来进行PCI规划，以保证网络质量的综合提升。具体来说，可以采用优先级权重法，给不同的限制条件设置不同的权重，然后将问题转化为一个多目标优化问题，通过寻找最优解来达到最小化冲突、混淆和干扰的目的。

此外，可以采用贪心算法来解决该问题。首先，根据冲突、混淆和干扰的优先级，将小区按照优先级从高到低进行排序，然后从最高优先级的小区开始，逐个进行PCI重新分配。对于每一个小区，选择一个可用的PCI值，使得该小区与其邻区的冲突、混淆和干扰的数量最小化，并且保证与已经分配的PCI值不冲突。然后继续对下一个优先级的小区进行相同的操作，直到所有小区都被分配PCI值为止。

另外，可以利用机器学习方法来解决该问题。通过收集大量的历史数据，建立一个PCI规划的模型，将冲突、混淆和干扰作为输入特征，将PCI分配结果作为输出标签，然后通过训练模型来得到最优的PCI分配方案。这种方法可以更加精确地预测不同优先级下的PCI分配方案，并且可以根据网络情况实时调整模型来提高准确性。

最后，为了达到最优的PCI规划效果，还可以采用多种方法的结合。比如，可以结合贪心算法和机器学习方法，先利用贪心算法得到一个初步的PCI分配方案，然后通过机器学习模型对该方案进行优化，得到最终的PCI规划结果。同时，还可以结合实时的网络数据，动态调整PCI分配方案，以应对网络环境的变化。

总的来说，针对第二个问题，可以采用多种方法结合的方式来解决，以达到最优的PCI规划效果。同时，还可以根据具体的网络情况和需求，选择最合适的方法来进行PCI规划，以提升网络质量和用户体验。

问题2：考虑冲突、混淆和干扰的不同优先级，给这2067个小区重新分配PCI，使得这2067个小区之间的冲突、混淆和模3干扰的总和最少。

解：在考虑冲突、混淆和干扰的不同优先级的情况下，我们可以将问题2转化为一个多目标优化问题。首先，定义优化目标函数为：
$$f(a,b,c)=\alpha \sum _{i=1}^N\sum _{j=1}^N(a_{ij}+a_{ji})+\beta \sum _{i=1}^N\sum _{j=1}^N(b_{ij}+b_{ji})+\gamma \sum _{i=1}^N\sum _{j=1}^N(c_{ij}+c_{ji})$$
其中，$a_{ij}$、$b_{ij}$、$c_{ij}$分别表示冲突、混淆和干扰矩阵中第$i$行第$j$列的元素，$N$为小区数量，$\alpha$、$\beta$、$\gamma$为不同优先级的权重系数。

目标函数的意义是，最小化所有小区之间的冲突、混淆和干扰的总和。其中，冲突和混淆的MR数的优先级更高，因此分别乘以权重系数$\alpha$和$\beta$，而干扰的MR数的优先级较低，乘以权重系数$\gamma$。

接下来，我们需要定义约束条件。首先，每个小区只能分配一个PCI，因此有：
$$\sum _{j=1}^N{a}_{ij}\le 1,i=1,2,\dots ,N$$
$$\sum _{j=1}^N{b}_{ij}\le 1,i=1,2,\dots ,N$$
$$\sum _{j=1}^N{c}_{ij}\le 1,i=1,2,\dots ,N$$
其次，每个小区分配的PCI不能与其邻区分配的PCI相同，因此有：
$$a_{ij}+b_{ij}+c_{ij}=0,i=1,2,\dots ,N,j=1,2,\dots ,N$$
$$a_{ij}+b_{ji}+c_{ij}=0,i=1,2,\dots ,N,j=1,2,\dots ,N$$
$$a_{ij}+b_{ij}+c_{ji}=0,i=1,2,\dots ,N,j=1,2,\dots ,N$$
最后，根据优化目标函数的定义，我们可以得出冲突、混淆和干扰矩阵中的元素必须满足以下条件：
$$a_{ij},b_{ij},c_{ij}\ge 0,i=1,2,\dots ,N,j=1,2,\dots ,N$$

因此，问题2可以被转化为以下优化问题：
$$\underset{a,b,c}{\min }f(a,b,c)$$
$$s.t.\sum _{j=1}^N{a}_{ij}\le 1,i=1,2,\dots ,N$$
$$\sum _{j=1}^N{b}_{ij}\le 1,i=1,2,\dots ,N$$
$$\sum _{j=1}^N{c}_{ij}\le 1,i=1,2,\dots ,N$$
$$a_{ij}+b_{ij}+c_{ij}=0,i=1,2,\dots ,N,j=1,2,\dots ,N$$
$$a_{ij}+b_{ji}+c_{ij}=0,i=1,2,\dots ,N,j=1,2,\dots ,N$$
$$a_{ij}+b_{ij}+c_{ji}=0,i=1,2,\dots ,N,j=1,2,\dots ,N$$
$$a_{ij},b_{ij},c_{ij}\ge 0,i=1,2,\dots ,N,j=1,2,\dots ,N$$

上述优化问题可以通过常用的优化算法（如线性规划、遗传算法等）进行求解，得到最优的PCI分配方案，从而使得冲突、混淆和干扰的MR数的总和最小。

问题2: 考虑冲突、混淆和干扰的不同优先级，给这2067个小区重新分配PCI，也是考虑这2067个小区之间的冲突、混淆和模3干扰。首先保证冲突的MR数降到最低，在此基础上保证混淆的MR数降到最低，最后尽量降低模3干扰的MR数。

import numpy as np
import heapq

def get_conflict_score(A):
    # 计算冲突MR数
    score = 0
    for i in range(A.shape[0]):
        for j in range(A.shape[1]):
            if i == j:
                continue
            score += A[i,j]
    return score

def get_confusion_score(B):
    # 计算混淆MR数
    score = 0
    for i in range(B.shape[0]):
        for j in range(B.shape[1]):
            if i == j:
                continue
            score += B[i,j]
    return score

def get_interference_score(C):
    # 计算模3干扰MR数
    score = 0
    for i in range(C.shape[0]):
        for j in range(C.shape[1]):
            if i == j:
                continue
            score += C[i,j]
    return score

def get_total_score(A, B, C, priority):
    # 计算总得分
    total_score = 0
    if priority == 1:
        total_score = get_conflict_score(A)
    elif priority == 2:
        total_score = get_conflict_score(A) + get_confusion_score(B)
    elif priority == 3:
        total_score = get_conflict_score(A) + get_confusion_score(B) + get_interference_score(C)
    return total_score

def get_best_pci(A, B, C):
    # 解决问题2，优先级从1到3，分别计算总得分，返回最佳PCI分配
    best_score = float('inf')
    best_pci = None
    for pci in range(1008):
        # 尝试每个PCI分配
        A_temp = A.copy()
        B_temp = B.copy()
        C_temp = C.copy()
        for i in range(A_temp.shape[0]):
            A_temp[i,i] = 0  # 不考虑自身冲突
            B_temp[i,i] = 0
            C_temp[i,i] = 0
        A_temp[:, pci] = 0  # 不考虑该PCI分配的冲突
        B_temp[:, pci] = 0
        C_temp[:, pci] = 0
        # 计算得分
        score = get_total_score(A_temp, B_temp, C_temp, 1)
        if score < best_score:
            best_score = score
            best_pci = pci
    return best_pci

def get_best_pcis(A, B, C):
    # 解决问题2，优先级从1到3，分别计算总得分，返回最佳PCI分配
    best_scores = []
    for priority in range(1, 4):
        # 计算总得分
        score = get_total_score(A, B, C, priority)
        best_scores.append((score, priority))
    # 按优先级排序得分
    heapq.heapify(best_scores)
    # 取最佳优先级
    best_priority = heapq.heappop(best_scores)[1]
    # 计算最佳PCI分配
    best_pci = get_best_pci(A, B, C)
    return best_pci, best_priority

if __name__ == '__main__':
    # 读取数据
    A = np.loadtxt('A.txt')
    B = np.loadtxt('B.txt')
    C = np.loadtxt('C.txt')
    # 计算最佳PCI分配和优先级
    best_pci, best_priority = get_best_pcis(A, B, C)
    print("最佳PCI分配为：", best_pci)
    print("最佳优先级为：", best_priority)

第三个问题：给这2067个小区重新分配PCI，使得所有可能被影响到的小区间的冲突MR数、混淆MR数和模3干扰MR数的总和最少。

假设有N个小区，每个小区有M个邻区，总共有K个PCI可供分配。定义冲突矩阵A，混淆矩阵B，干扰矩阵C，分别表示N个小区之间的冲突MR数、混淆MR数和模3干扰MR数。令$a_{ijk}$表示小区i和邻区j分配相同PCI k的MR数量，$b_{ijkm}$表示小区i和邻区j同时分配PCI k和m的MR数量，$c_{ijk}$表示小区i和邻区j分配PCI k和m的MR数量，三个矩阵的大小均为N×K。根据题目要求，冲突MR数为冲突矩阵A的所有元素之和，混淆MR数为混淆矩阵B的所有元素之和，模3干扰MR数为干扰矩阵C的所有元素之和。因此，第三个问题可以建模为以下优化问题：

$$min\sum _{i=1}^N\sum _{j=1}^M\sum _{k=1}^K{a}_{ijk}{x}_{ijk}+\sum _{i=1}^N\sum _{j=1}^M\sum _{k=1}^K\sum _{m=1}^K{b}_{ijkm}{y}_{ijkm}+\sum _{i=1}^N\sum _{j=1}^M\sum _{k=1}^K\sum _{m=1}^K{c}_{ijkm}{z}_{ijkm}$$

$$s.t.\sum _{k=1}^K{x}_{ijk}=1,\forall i,j$$

$$\sum _{k=1}^K{y}_{ijkm}=1,\forall i,j,m$$

$$\sum _{k=1}^K{z}_{ijkm}=1,\forall i,j,k,m$$

x i j k , y i j k m , z i j k m ∈ { 0 , 1 } , ∀ i , j , k , m x_{ijk}, y_{ijkm}, z_{ijkm} \in \{0,1\}, \forall i,j,k,m xijk​,yijkm​,zijkm​∈{0,1},∀i,j,k,m

其中，x、y、z分别表示小区i和邻区j分配PCI k的变量，小区i和邻区j同时分配PCI k和m的变量，小区i和邻区j分配PCI k和m的变量。约束条件保证每个小区和邻区分配的PCI只能是唯一的，且每个小区和邻区只能分配一个PCI。优化目标函数为最小化冲突、混淆和模3干扰MR数的总和，约束条件保证了每个小区和邻区分配的PCI都是唯一的，不会出现冲突、混淆和模3干扰的情况。

通过求解上述优化问题，可以得到最优的PCI分配方案，使得所有可能被影响到的小区间的冲突MR数、混淆MR数和模3干扰MR数的总和最少。

我们可以利用贪心算法来解决。首先，我们可以将所有小区按照PCI冲突、混淆和模3干扰的数量进行排序，然后从数量最小的小区开始分配PCI。通过这种方式，我们可以先解决冲突问题，然后再解决混淆问题，最后再解决模3干扰问题。

在分配PCI的过程中，我们需要考虑每一次分配对其他小区的影响。为了尽量减少其他小区的冲突、混淆和模3干扰的数量，我们可以在分配PCI的过程中，对每个小区进行一个最优的选择。具体做法是，对于每个小区，我们可以计算出如果将该小区的PCI值改变为其他可用的PCI值，会对其他小区造成的冲突、混淆和模3干扰数量的影响。然后我们选择对其他小区影响最小的PCI值作为该小区的新PCI值。

通过以上的方法，我们可以不断地进行PCI的优化，直到所有小区的PCI值都被分配完毕。这样做的好处是，我们不仅可以保证所有小区之间的PCI冲突、混淆和模3干扰数量最小，还可以尽量减少对其他小区的影响。这样可以保证整个网络的稳定性和可靠性。

另外，我们还可以考虑使用启发式算法来解决第三个问题。启发式算法是一种基于经验的算法，可以通过不断试错来找到最优解。具体做法是，我们可以先随机选择一个小区，然后将其PCI值进行改变，再计算网络中所有小区的PCI冲突、混淆和模3干扰的总和，如果这个总和减少了，则接受这个改变，否则则不接受。然后我们再随机选择下一个小区，重复上述过程，直到所有小区的PCI值都被分配完毕。

通过启发式算法，我们可以不断地优化PCI的分配，直到达到一个最优解。这种方法的好处是，可以避免局部最优解，从而得到一个更优的解。但是其缺点是，计算量会比较大，所需时间可能会比较长。

综上所述，通过贪心算法和启发式算法，我们可以解决第三个问题。贪心算法可以保证每一步的选择都是最优的，而启发式算法可以得到一个更优的解。同时，我们还可以结合两种算法的特点，采用一种混合算法来解决这个问题，从而得到一个更好的解。

目标是最小化所有可能被影响到的小区间的冲突MR数、混淆MR数和模3干扰MR数的总和，即最小化总目标函数：

$$\begin{array}{c}\min \sum _{i=1}^N\sum _{j\in N_i}\left(a_{ij}+b_{ij}+c_{ij}\right)\end{array}$$
其中，$N$表示小区的数量，$N_i$表示与小区$i$有冲突、混淆或干扰关系的小区集合，$a_{ij}$、$b_{ij}$和$c_{ij}$分别表示小区$i$和$j$之间的冲突、混淆和模3干扰的MR数。

为了解决这一优化问题，我们可以采用整数规划的方法。首先，我们引入二进制变量$x_{ik}$，表示小区$i$是否被分配了PCI$k$，即：
$$\begin{array}{c}{x}_{ik}=\{\begin{array}{ll}1,& \text{如果小区i被分配了PCIk}\\ 0,& \text{其他情况}\end{array}\end{array}$$
因此，目标函数可以重写为：
$$\begin{array}{c}\min \sum _{i=1}^N\sum _{j\in N_i}\sum _{k=0}^{1007}\left(a_{ij}+b_{ij}+c_{ij}\right)x_{ik}\end{array}$$
同时，我们需要满足每个小区只能被分配一个PCI，即：

∑ k = 0 1007 x i k = 1 , ∀ i ∈ { 1 , 2 , … , N } \begin{equation} \sum_{k=0}^{1007} x_{ik} = 1, \forall i \in \{1,2,\ldots,N\} \end{equation} k=0∑1007​xik​=1,∀i∈{1,2,…,N}​​

另外，为了避免冲突、混淆和模3干扰，我们需要添加一些约束条件。首先，冲突约束可以表示为：
∑ k = 0 1007 x i k x j k = 0 , ∀ i ∈ { 1 , 2 , … , N } , j ∈ N i \begin{equation} \sum_{k=0}^{1007} x_{ik} x_{jk} = 0, \forall i \in \{1,2,\ldots,N\}, j \in N_i \end{equation} k=0∑1007​xik​xjk​=0,∀i∈{1,2,…,N},j∈Ni​​​
这个约束表示，如果小区$i$和$j$之间存在冲突关系，则它们不能分配相同的PCI。类似地，混淆约束可以表示为：
∑ k = 0 1007 x i k x j k = 0 , ∀ i ∈ { 1 , 2 , … , N } , j ∈ M i \begin{equation} \sum_{k=0}^{1007} x_{ik} x_{jk} = 0, \forall i \in \{1,2,\ldots,N\}, j \in M_i \end{equation} k=0∑1007​xik​xjk​=0,∀i∈{1,2,…,N},j∈Mi​​​
其中，$M_i$表示与小区$i$同频且可能会产生混淆关系的小区集合。最后，模3干扰约束可以表示为：
∑ k = 0 1007 x i k x j k = 0 , ∀ i ∈ { 1 , 2 , … , N } , j ∈ L i \begin{equation} \sum_{k=0}^{1007} x_{ik} x_{jk} = 0, \forall i \in \{1,2,\ldots,N\}, j \in L_i \end{equation} k=0∑1007​xik​xjk​=0,∀i∈{1,2,…,N},j∈Li​​​
其中，$L_i$表示与小区$i$同频且可能会产生模3干扰关系的小区集合。

综上所述，我们可以将问题三建模为以下整数规划问题：
min ⁡ ∑ i = 1 N ∑ j ∈ N i ∑ k = 0 1007 ( a i j + b i j + c i j ) x i k s.t. ∑ k = 0 1007 x i k = 1 , ∀ i ∈ { 1 , 2 , … , N } ∑ k = 0 1007 x i k x j k = 0 , ∀ i ∈ { 1 , 2 , … , N } , j ∈ N i ∑ k = 0 1007 x i k x j k = 0 , ∀ i ∈ { 1 , 2 , … , N } , j ∈ M i ∑ k = 0 1007 x i k x j k = 0 , ∀ i ∈ { 1 , 2 , … , N } , j ∈ L i x i k ∈ { 0 , 1 } , ∀ i ∈ { 1 , 2 , … , N } , k ∈ { 0 , 1 , … , 1007 } \begin{align} \min \quad & \sum_{i=1}^{N}\sum_{j\in N_i} \sum_{k=0}^{1007} \left( a_{ij} + b_{ij} + c_{ij} \right) x_{ik} \\ \text{s.t.} \quad & \sum_{k=0}^{1007} x_{ik} = 1, \forall i \in \{1,2,\ldots,N\} \\ & \sum_{k=0}^{1007} x_{ik} x_{jk} = 0, \forall i \in \{1,2,\ldots,N\}, j \in N_i \\ & \sum_{k=0}^{1007} x_{ik} x_{jk} = 0, \forall i \in \{1,2,\ldots,N\}, j \in M_i \\ & \sum_{k=0}^{1007} x_{ik} x_{jk} = 0, \forall i \in \{1,2,\ldots,N\}, j \in L_i \\ & x_{ik} \in \{0,1\}, \forall i \in \{1,2,\ldots,N\}, k \in \{0,1,\ldots,1007\} \end{align} mins.t.​i=1∑N​j∈Ni​∑​k=0∑1007​(aij​+bij​+cij​)xik​k=0∑1007​xik​=1,∀i∈{1,2,…,N}k=0∑1007​xik​xjk​=0,∀i∈{1,2,…,N},j∈Ni​k=0∑1007​xik​xjk​=0,∀i∈{1,2,…,N},j∈Mi​k=0∑1007​xik​xjk​=0,∀i∈{1,2,…,N},j∈Li​xik​∈{0,1},∀i∈{1,2,…,N},k∈{0,1,…,1007}​​

import numpy as np

# 定义函数，计算冲突、混淆和模3干扰的MR数之和
def calculate_mrs(conflict_matrix, confusion_matrix, interference_matrix):
    return np.sum(conflict_matrix) + np.sum(confusion_matrix) + np.sum(interference_matrix)

# 定义函数，计算冲突、混淆和模3干扰的MR数之和，考虑不同优先级
def calculate_mrs_priority(conflict_matrix, confusion_matrix, interference_matrix, priority):
    return priority[0] * np.sum(conflict_matrix) + priority[1] * np.sum(confusion_matrix) + priority[2] * np.sum(interference_matrix)

# 定义函数，遍历所有小区，计算冲突、混淆和模3干扰的MR数
def calculate_all_mrs(conflict_matrix, confusion_matrix, interference_matrix, pci_arr):
    # 将原先的PCI值存储在数组中
    original_pci_arr = np.copy(pci_arr)

    # 遍历所有小区，计算MR数
    for i in range(len(pci_arr)):
        # 将当前小区的PCI值设置为0，避免与自身的冲突和混淆
        pci_arr[i] = 0

        # 计算当前小区的冲突、混淆和模3干扰的MR数
        conflict_mrs = np.sum(conflict_matrix[i] * (pci_arr == original_pci_arr[i]))
        confusion_mrs = np.sum(confusion_matrix[i] * (pci_arr == original_pci_arr[i]))
        interference_mrs = np.sum(interference_matrix[i] * (pci_arr % 3 == original_pci_arr[i] % 3))

        # 将当前小区的PCI值恢复为原先的值
        pci_arr[i] = original_pci_arr[i]

        # 将MR数累加到总和中
        total_mrs += conflict_mrs + confusion_mrs + interference_mrs

    return total_mrs

# 定义函数，遍历所有小区，计算冲突、混淆和模3干扰的MR数，考虑不同优先级
def calculate_all_mrs_priority(conflict_matrix, confusion_matrix, interference_matrix, pci_arr, priority):
    # 将原先的PCI值存储在数组中
    original_pci_arr = np.copy(pci_arr)

    # 遍历所有小区，计算MR数
    for i in range(len(pci_arr)):
        # 将当前小区的PCI值设置为0，避免与自身的冲突和混淆
        pci_arr[i] = 0

        # 计算当前小区的冲突、混淆和模3干扰的MR数
        conflict_mrs = np.sum(conflict_matrix[i] * (pci_arr == original_pci_arr[i]))
        confusion_mrs = np.sum(confusion_matrix[i] * (pci_arr == original_pci_arr[i]))
        interference_mrs = np.sum(interference_matrix[i] * (pci_arr % 3 == original_pci_arr[i] % 3))

        # 将当前小区的PCI值恢复为原先的值
        pci_arr[i] = original_pci_arr[i]

        # 将MR数乘以相应的优先级并累加到总和中
        total_mrs += priority[0] * conflict_mrs + priority[1] * confusion_mrs + priority[2] * interference_mrs

    return total_mrs

# 加载数据
conflict_matrix = np.loadtxt("conflict_matrix.txt")
confusion_matrix = np.loadtxt("confusion_matrix.txt")
interference_matrix = np.loadtxt("interference_matrix.txt")

# 定义优先级数组
priority = [1, 1, 1]

# 定义最小MR数和对应的PCI数组
min_mrs = float('inf')
min_pci_arr = np.zeros(len(conflict_matrix))

# 遍历所有可能的PCI分配方案
for pci in range(1008):
    # 将所有小区的PCI值设置为当前值
    pci_arr = np.full(len(conflict_matrix), pci)

    # 计算当前PCI分配方案下的MR数
    total_mrs = calculate_all_mrs(conflict_matrix, confusion_matrix, interference_matrix, pci_arr)

    # 如果当前MR数小于最小值，则更新最小MR数和对应的PCI数组
    if total_mrs < min_mrs:
        min_mrs = total_mrs
        min_pci_arr = pci_arr

# 打印最小MR数和对应的PCI数组
print("最小MR数：", min_mrs)
print("对应的PCI数组：", min_pci_arr)

# 定义最小MR数和对应的PCI数组，考虑不同优先级
min_mrs = float('inf')
min_pci_arr = np.zeros(len(conflict_matrix))

# 遍历所有可能的PCI分配方案
for pci in range(1008):
    # 将所有小区的PCI值设置为当前值
    pci_arr = np.full(len(conflict_matrix), pci)

    # 计算当前PCI分配方案下的MR数，考虑不同优先级
    total_mrs = calculate_all_mrs_priority(conflict_matrix, confusion_matrix, interference_matrix, pci_arr, priority)

    # 如果当前MR数小于最小值，则更新最小MR数和对应的PCI数组
    if total_mrs < min_mrs:
        min_mrs = total_mrs
        min_pci_arr = pci_arr

# 打印最小MR数和对应的PCI数组，考虑不同优先级
print("最小MR数：", min_mrs)
print("对应的PCI数组：", min_pci_arr)

第四个问题是：考虑冲突、混淆和干扰的不同优先级，给这2067个小区重新分配PCI，也是考虑所有可能被影响到的小区间的冲突、混淆和模3干扰。首先保证冲突的MR数降到最低，在此基础上保证混淆的MR数降到最低，最后尽量降低模3干扰的MR数。

问题描述：给定N个小区，遍历这些小区的全部MR数据，生成3个N´N的矩阵，分别为：冲突矩阵A=aijN根N，混淆矩阵B=bijN根N，干扰矩阵C=cijN根N。目标是最小化总的冲突MR数、混淆MR数和模3干扰MR数，同时考虑不同优先级，优先保证冲突MR数最小，在此基础上保证混淆MR数最小，最后尽量降低模3干扰MR数。

变量定义：
N：小区总数
a：冲突矩阵
b：混淆矩阵
c：干扰矩阵
P：可分配的PCI数量，取值为0到1007共1008个
xij：小区i与小区j分配相同PCI的情况，取值为0或1
yij：小区i与小区j分配PCI模3相同的情况，取值为0或1
w1：冲突MR数的权重
w2：混淆MR数的权重
w3：模3干扰MR数的权重

目标函数：
$$minZ=w1\ast sum(aij\ast xij)+w2\ast sum(bij\ast xij)+w3\ast sum(cij\ast yij)$$
约束条件：

1. 每个小区只能分配一个PCI，即每行的PCI分配情况不能超过1。
   sum(xij) <= 1, j = 1,2,…,N

2. 每个小区只能分配一个模3相同的PCI，即每行的PCI模3分配情况不能超过1。
   sum(yij) <= 1, j = 1,2,…,N

3. 所有小区的PCI数量不能超过P个。
   sum(xij) <= P, j = 1,2,…,N

4. 所有小区的PCI模3数量不能超过P个。
   sum(yij) <= P, j = 1,2,…,N

5. 小区i与小区j分配相同PCI的情况和分配PCI模3相同的情况不能同时成立。
   xij + yij <= 1, j = 1,2,…,N

6. 小区i与小区j的PCI分配情况和PCI模3分配情况必须满足冲突矩阵、混淆矩阵和干扰矩阵的约束条件。
   xij <= aij, j = 1,2,…,N
   xij <= bij, j = 1,2,…,N
   yij <= cij, j = 1,2,…,N

7. w1、w2、w3的取值范围为[0,1]，且w1 + w2 + w3 = 1。

求解该问题的一个可能的方法是使用线性规划，将目标函数与约束条件转换为线性形式，并使用求解器求解最优解。其中，w1、w2、w3的取值可以根据具体情况进行调整，来达到不同优先级的要求。

针对第四个问题，我认为在给2067个小区重新分配PCI时，应该先考虑冲突的MR数，其次是混淆的MR数，最后是模3干扰的MR数。这是因为冲突和混淆的影响更为直接，一旦发生，会直接影响用户的服务质量和网络的吞吐量。而模3干扰虽然也会影响用户的体验，但其影响相对较小。因此，在考虑不同优先级时，应该优先解决冲突和混淆问题。

另外，给2067个小区重新分配PCI时，还应该考虑小区之间的距离和信号强度。如果两个小区之间距离较近，信号强度较强，那么它们之间产生冲突、混淆和干扰的可能性就更大。因此，在重新分配PCI时，可以优先考虑距离较远、信号强度较弱的小区，将它们分配相同的PCI，从而减少冲突、混淆和干扰的可能性。这样可以进一步提高网络的质量和用户的体验。

最后，为了保证网络的稳定性和可靠性，给小区重新分配PCI时还应该考虑风险控制。即使冲突、混淆和干扰的MR数已经降到最低，但仍然需要预留一定的PCI资源作为备用，以防出现意外情况导致网络中新增小区或者其他变化。因此，在考虑不同优先级的情况下，也需要保留一定的PCI资源，以应对潜在的风险。

问题4：考虑冲突、混淆和干扰的不同优先级，给这2067个小区重新分配PCI，也是考虑所有可能被影响到的小区间的冲突、混淆和模3干扰。首先保证冲突的MR数降到最低，在此基础上保证混淆的MR数降到最低，最后尽量降低模3干扰的MR数。

假设有n个小区，表示为小区1至小区n。冲突矩阵为A，混淆矩阵为B，干扰矩阵为C。令x为PCI分配向量，x=(x1,x2,…,xn)，其中xi为第i个小区的PCI值。则问题4的目标函数为：

$$minimizeZ=\alpha \sum \sum a_{ij}(x_i-x_j{)}^2+\beta \sum \sum b_{ij}(x_i-x_j{)}^2+\gamma \sum \sum c_{ij}(x_i-x_j{)}^2$$
其中α、β、γ分别为冲突、混淆和干扰的优先级权重，满足α+β+γ=1。

约束条件为：

$$x_1,x_2,...,x_n\in [0,1007]$$

且$$xi\ne xj，i\ne j，i,j=1,2,...,n$$

上述问题可以表示为一个整数规划问题。可以使用整数线性规划方法求解，具体的模型如下：
$$\begin{gathered} minimizeZ=\alpha \sum \sum a_{ij}(y_i-y_j{)}^2+\beta \sum \sum b_{ij}(y_i-y_j{)}^2+\gamma \sum \sum c_{ij}(y_i-y_j{)}^2 \\ subjectto： \\ {y}_i,x_j\in [0,1]. \\ {y}_i\in 0,1. \\ \sum y_i=1，i=1,2,...,n. \end{gathered}$$

其中yi为一个二进制变量，表示第i个小区是否被分配了PCI。若分配了PCI，则yi=1，否则yi=0。约束条件∑yi=1保证了每个小区只被分配了一个PCI值。最后，根据最优解x，可以得到每个小区的最优PCI分配。

在给2067个小区重新分配PCI的过程中，首先需要建立一个包含所有小区的列表，然后根据附件提供的数据，生成三个N×N的矩阵，分别为冲突矩阵A、混淆矩阵B和干扰矩阵C。接下来，按照给定的优先级，依次对冲突、混淆和干扰进行处理，使得每种情况下的MR数最少。最后，将PCI重新分配的结果输出。

代码如下：

# 生成小区列表
cell_list = range(1, 2068)

# 生成冲突矩阵A
A = [[0 for i in range(2067)] for j in range(2067)]
for cell in cell_list:
    for neighbor in cell.neighbors:
        if cell.frequency == neighbor.frequency:
            A[cell.id-1][neighbor.id-1] += cell.mr_count
            A[neighbor.id-1][cell.id-1] += cell.mr_count

# 生成混淆矩阵B
B = [[0 for i in range(2067)] for j in range(2067)]
for cell in cell_list:
    for neighbor in cell.neighbors:
        if cell.frequency == neighbor.frequency:
            for third_neighbor in neighbor.neighbors:
                if third_neighbor.frequency == cell.frequency and third_neighbor.id != cell.id:
                    B[cell.id-1][third_neighbor.id-1] += cell.mr_count
                    B[third_neighbor.id-1][cell.id-1] += cell.mr_count

# 生成干扰矩阵C
C = [[0 for i in range(2067)] for j in range(2067)]
for cell in cell_list:
    for neighbor in cell.overlap_neighbors:
        if cell.frequency == neighbor.frequency:
            C[cell.id-1][neighbor.id-1] += cell.mr_count
            C[neighbor.id-1][cell.id-1] += cell.mr_count

# 按照优先级依次处理冲突、混淆和干扰
# 先处理冲突，将冲突MR数最少的小区对应的PCI值进行交换
# 再处理混淆，将混淆MR数最少的小区对应的PCI值进行交换
# 最后处理干扰，将干扰MR数最少的小区对应的PCI值进行交换
for i in range(1008):
    # 处理冲突
    min_a = min(min(A))
    min_a_index = A.index(min_a)
    min_a_value = min_a[min_a_index]
    A[min_a_index] = [0 for i in range(2067)]
    A[min_a_index][min_a_index] = min_a_value
    A[min_a_index][i] = A[i][min_a_index]
    A[i][min_a_index] = min_a_value
    A[i][i] = 0
    # 处理混淆
    min_b = min(min(B))
    min_b_index = B.index(min_b)
    min_b_value = min_b[min_b_index]
    B[min_b_index] = [0 for i in range(2067)]
    B[min_b_index][min_b_index] = min_b_value
    B[min_b_index][i] = B[i][min_b_index]
    B[i][min_b_index] = min_b_value
    B[i][i] = 0
    # 处理干扰
    min_c = min(min(C))
    min_c_index = C.index(min_c)
    min_c_value = min_c[min_c_index]
    C[min_c_index] = [0 for i in range(2067)]
    C[min_c_index][min_c_index] = min_c_value
    C[min_c_index][i] = C[i][min_c_index]
    C[i][min_c_index] = min_c_value
    C[i][i] = 0

# 将PCI重新分配的结果输出
for cell in cell_list:
    cell.PCI = cell_list.index(cell) + 1
    print("小区{}的PCI为{}".format(cell.id, cell.PCI))

更多内容可以点击下方名片详细了解，让小鹿学长带你冲刺美赛夺奖之路！
敬请期待我们的努力所做出的工作！记得关注 鹿鹿学长呀！