早在被淘汰的時候，就想寫一波總結了，還是忍到了比賽結束。

1.初賽賽題

整個賽題主要分為兩部分，“利用稀疏的少量數據預測接下來一段時間的銷量”+“二維裝箱問題”。

最開始我以為整個賽題的難點在第一部分，后來發現并不是。。。因為數據實在是太少了、太稀疏了，用一些模型得到的效果可能還沒有用平均數的效果好，所以其實考硬實力的主要是第二部分。

第一部分，我先后使用了“眾數”、“MLP”、“隨機森林”、“平均數”、“中位數”、“線性回歸”、“嶺回歸”、“帶一些約束的嶺回歸”，發現效果最好的是最后一個，其次是“平均數”。使用每天給的100次機會瘋狂調參。。。

第二部分，先是想了想如何用dp，后來師兄提出了一個更好的思路，就是用最優化的方法去解。這個題目中的“二維裝箱”問題可以看做一個“整數規劃”問題，可以使用“分支限界法”或者“割平面法”得到最優解，我這里使用的是割平面法。

就這樣水水的進入了復賽。

2.復賽賽題

復賽賽題增加了難度，修改了數據規模，同時出現了“高級樣例”，對我使用的方法帶來的影響就是：

①.第一部分要針對初中高級數據分別調參。

②.第二部分對整體使用一次“割平面法”時間消耗太大，得另辟蹊徑。

針對第一個問題，沒什么好說的，分三種情況瘋狂調參。

針對第二個問題，必須在“高利用率”和“低時間效率”進行一個權衡，我在代碼中先是加入了一個函數，用來限制第二部分代碼執行的時間，賽題給的時間是90s，我將第二部分限制為80秒，防止超時。然后，第二部分怎么做的呢？共有三種不同的“箱子”，我一個箱子一個箱子的放。對于三種不同的“箱子”，先嘗試將所有“貨物”放進一臺第一（二、三）種箱子，箱子有時候會放不滿，放不滿的情況下利用小“貨物”對箱子進行填充，然后看哪種箱子的利用率最高，選擇利用率最高的，作為第一個箱子。迭代上述過程，每次放的時候都對三種箱子進行嘗試，一直到“貨物”放完。在一個箱子一個箱子放的時候使用“割平面法”（也可以使用dp，我測試了，各有好處，有時割平面快，有時dp快）。最后在所有“貨物”都放完之后，再整體對“箱子”進行一次掃描，使用各類flavor進行填充（雖然預測出的flavor我們已經放完了，但是我們預測的又不一定準是吧）。

復賽差點出線，很遺憾。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的2018华为软件精英挑战赛总结的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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