[人工智能]2021深圳杯-赛题&思路

前言

深圳杯出题啦，学长先在这更新赛题题目，思路随后就到，大家别急

A题 火星探测器着陆控制方案

新华社北京 5 月 15 日电：2021 年 5 月 15 日 7 时 18 分，问一号探测器成功着陆于火星乌托邦平原南部预选着陆区，我国首次火星探测任务着陆火星取得成功。天问一号探测器着陆火星，迈出了我国星际探测征程的重要一步，实现了从地月系到行星际的跨越，在火星上首次留下中国人的印迹，这是我国航天事业发展的又一具有里程碑意义的进展。

本题聚焦于探测器从火星同步轨道出发到探测器在火星地表上方悬停的过程（以下简称着陆过程），要求参赛队收集有关天问一号探测器的音像和文字等公开资料，建立数学模型，研究如下问题：

1. 确定探测器着陆过程时间最短的操控方案（包括环绕器与着陆巡视器分离、阻尼伞打开、发动机系统点火等时间，以及发动机系统运行方案）；

2. 对给定的着陆过程时间，确定消耗能量最少的操控方案；

3. 如果希望探测器着陆过程与公开的音像和文字资料尽量一致，如何设计操控方案。

B题 背向瑞利散射光纤激光传感器设计

光纤传感技术是一类在近年来受到广泛关注的技术，随着该类技术的不断成 熟，他们正慢慢地渗透到更多的商用领域。分布式声学传感（Distributed acoustic sensing，DAS）技术是光纤传感技术中的一类重要技术。这一技术主 要利用光纤中的背向瑞利散射（Rayleigh backscattering）现象，其基本原理 如图 1 所示。在光纤的加工过程中，各个位置沿不同方向会存在一些随机的加工 密度不平整。对入射光束来说，这些不平整会形成大量随机分布的散射体，使本 来沿光纤长度方向传播的光束向各个方向散射。这些散射中，与光束传播方向相 反的散射被称为背向瑞利散射[1]。

在光纤平直铺设的环境中，背向瑞利散射光场的幅度服从瑞利分布，相位 服从均匀分布。当光纤在某一位置受到应力作用，例如弯曲，震动等，背向瑞 利散射光场将会产生相应的变化。如果在光纤的一端持续监测背向散射光场， 即可根据接收信号的变化，判断应力及震动发生的位置，甚至强度和种类等。 一般的DAS系统结构如图2所示

C题 配电网可靠性和故障软自愈研究

配电网的可靠性是保障高质量供电的重要指标。在配电网终端负荷已知和各设备单元可靠性已知的条件下，整体配电网的可靠性依赖于配电网连续时空的拓扑信息，尤其在配电网发展、运营由“静态”模式转为“动态”模式后更是如此。

配电业务主要包含“规划”、“建设”、“运方”、“营销”、“配网（运维）”、“调控”等六大专业环节，简称“规、建、运”/“营、配、调”，前三环节为“发展”领域，负责新增电网业务，后三者为“运营”领域，负责存量电网业务。当各个环节的信息系统协同性有问题时，即使额外增加数据实测、校验、纠错等成本开销，也难以保证“运维”“环节得到准确、全面的配电网连续时空的拓扑信息。

“业务过程内生电网拓扑信息”是新建电网业务在“链式”跨专业业务协同工作流程中、由业务人员在各自岗位上完成自身业务内容的过程中“自然”形成的拓扑结构信息（既不要来自业务外信息系统、人员的电网图形信息支持，也不需业务人员录入岗位业务内容外的辅助信息）。

目前，已有电网基层单位实现了“业务过程内生电网拓扑信息系统”，它以连续转化的“未来”、“当下”、“过去”时态形式，在“规建运”、“营配调”各业务环节实现贯通的“信息时空”中跨专业协作生成、流转、演化。对于电网企业追求内部业务“数据一个源，电网一张图，业务一条线”的“数字化”转型工作来说，“业务过程内生电网拓扑信息”既是具体的技术“目标”，同时又是保障“目标”得以实现的管理“手段”：它以“内生”的连续时空迭代纠错能力，保证电网拓扑数据“自主”收敛于实体电网拓扑，而不再需要以额外的数据纠错处理作业，去消除“外化”于业务流程的拓扑数据处理带来的数据失真问题。“业务过程内生电网拓扑信息”作为“活的”电网“数字映像”，具有了数字化“平行系统”信息技术特征，与电网实时数据耦合后，能够在线展现电网实时拓扑结构及运行状态。配电网故障自愈是事故恢复的快速自动化方式，需要自动化监测和控制设备的投入。在现有自动化设备基础上，利用准确的配电网连续时空拓扑信息，尽量实现“软自愈”，能够降低故障自动恢复的成本。

任务：

1、建立一种依赖于连续时空电网拓扑的配电网可靠性评估模 型，并举例说明配电网拓扑信息差异引起的可靠性评估差异。

2、 建立一种依赖于连续时空电网拓扑的配电网故障检测模型，并举例说明配电网拓扑信息差异引起的故障检测差异。

3、 图 1、2 给出了两个 10kv 电网故障示意场景，请收集资料 研究设计 “业务过程内生电网拓扑信息”条件下电网故障 软自愈”方案，实现同类线路故障的自动判断、自动隔离 和负荷转移恢复供电的算法，并估算与“硬自愈”“方案的成 本差异.

D题 基于一个微分对策问题的机器学习能力定量评价

由于用机器学习方法求解诸如最优控制、微分对策这样具有连续 动作和状态的问题时，效率（效果/算力）较低，特殊的微分对策问题将是测试机器学习方法的竞争案例。

一个古老的羊-犬博弈问题：羊在半径为 R 的圆形圈内具有定常速率 v 和满足以下限制的任意转弯能力：逃逸路径上每一点与圆心的距离随时间单调不减。羊逃出圆形圈则胜。犬沿着圆周以定常速率 V 围
堵以防止羊逃逸，任何时刻具有选择圆周的两个方向之一的能力。

任务：
1.通过运动学精确建模求解犬的最优围堵策略；

2.假设犬以最优策略围堵，基于精确建模求解羊可以逃逸胜出的条件；

3. 假设羊理解自己的能力、限制和躲避犬围堵而逃逸的目标，但不具备基于运动学的最优化决策知识，假设 2 中羊可以逃逸的条件被满足，给出一种机器学习方法，使得羊通过学习训练后实现逃逸；

4. 设计一套评价体系，定量评价 3 中给出的机器学习方法的学习能力；

5. 提出并定量评价更多的羊逃逸机器学习方法。

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