本次万众瞩目的APMCM亚太地区大学生数学建模赛题已正式出炉，无论是赛题难度还是认可度，该比赛都是数模届的独一档，含金量极高，可以用于综测加分、保研、简历添彩等各方面。考虑到大家解题实属不易，为了帮助大家取得好成绩，在APMCM亚太建模中夺得国奖，下面学长就赛题给出个人浅析，供大家参考！
从赛题难度来看，个人认为赛题难度从难到易依次为：D 题 > A 题 > B 题 > C 题
首先是A题：复杂场景下水下图像增强技术的研究。该赛题聚焦水下图像增强，需深入掌握水下成像模型，运用图像统计分析技术剖析附件图像，从颜色、对比度等多角度分类。构建退化模型时，综合光传播损失、散射效应等因素，分析不同场景模型差异。针对单个与复杂场景设计增强算法并计算评价指标，这涉及光学原理、图像处理、算法创新等多领域知识技能。其难度体现在对复杂模型的理解构建、算法的有效设计及多因素综合分析上，难度较大。
其次是B题：空气器形状的优化。该赛题围绕空气器形状优化，涉及空调、加湿器和空气净化器三合一产品，依据空气动力学等知识，分析各设备形状对效果影响，如空调效率、净化加湿效果等。将这些影响因素转化为数学变量与约束条件构建优化模型，最终综合能源效率、舒适性等多目标设计整体优化模型。该题需多学科知识交叉运用，多因素综合考量及多目标优化求解，对参赛队系统分析和综合运用知识能力要求较高，难度中等偏难。
再次是C题：宠物行业及相关行业的发展分析与策略。该赛题基于宠物数据展开，利用统计分析方法，如时间序列分析，处理中国和海外宠物猫狗数量、宠物食品生产出口价值等数据，分析宠物行业发展趋势、市场需求。进一步研究中国宠物食品行业趋势，考虑外国经济政策影响制定策略。整体背景与经济生活相关，模型构建和分析思路较为常规，主要挑战在于数据的整理分析及经济因素的综合考量，难度中等，适合有一定数据分析和经济知识基础的队伍。
最后是D题：探索量子加速人工智能的前沿领域。该赛题探索量子与人工智能融合，涉及知识领域：天体物理学、信号处理、数学建模等多领域知识的综合运用。需要深入理解脉冲星的特性、计时噪声的产生机制、各种时延的影响因素以及相关的数学模型和算法。对参赛队伍的专业知识储备、数学建模能力、数据分析能力都有极高的要求，难度最大。
综上所述，C题相对简单。基于宠物行业数据，运用统计方法，如时间序列分析、回归分析等处理数据，分析预测行业趋势、市场需求并制定策略。数据处理和模型构建直观，无需深入专业知识，侧重数据解读分析和经济市场趋势把握，适合有一定数据分析基础的队伍；
B 题难度适中。围绕空气器形状优化，运用空气动力学等知识分析形状与效果关系，将温度调节、净化加湿效果等因素转化为数学模型，进行优化求解，需一定数学建模能力。虽涉及多学科，但背景实际，主要用常见数学物理原理，数据处理和算法设计难度相对低，适合有数学物理基础且对工程问题感兴趣的队伍；
A题难度较大。它涉及水下成像模型，需从光学原理理解图像退化，运用物理知识分析光在水中传播特性。图像分析分类、构建退化模型和设计增强方法时，要处理大量数据，运用数学方法进行特征提取、模型构建与优化，像多元统计分析等，对数学能力要求高。实现算法和验证需编写代码，要求参赛队伍融合数学、物理与图像处理技术，综合能力强，适合理论实践经验丰富者；
D题难度极大。涉及量子计算与人工智能融合，要求深入掌握量子力学原理构建 QUBO 模型，精通人工智能算法并转化，创新模型和算法。还需熟悉 KaiwuSDK 使用，面临量子计算资源限制等问题。对理论知识和实践操作能力要求极高，适合量子计算和人工智能领域专业团队。
因此，本次学长将会针对C题进行建模助力，需要相关助攻资料，请关注并联系学长！
下面是A-D题具体思路分析：
受限于篇幅，获取具体资料请关注并回复：“24亚太”
