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2026-01-19 10:39:37 +08:00
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188
task1/README.md
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@@ -34,16 +34,16 @@ flowchart TB
B3 --> B5
end
subgraph VALIDATE["结果验证 ⏳ 待完成"]
subgraph VALIDATE["结果验证 ✅ 已完成"]
V1[06_validate.py<br/>约束检验]
V2[07_backtest.py<br/>历史回测]
end
subgraph SENSITIVITY["敏感性分析 ⏳ 待完成"]
subgraph SENSITIVITY["敏感性分析 ✅ 已完成"]
S1[08_sensitivity.py<br/>参数扫描]
end
subgraph VISUAL["可视化 ⏳ 待完成"]
subgraph VISUAL["可视化 ✅ 已完成"]
P1[09_visualize.py<br/>图表生成]
end
@@ -72,9 +72,9 @@ flowchart TB
TASK3 --> TASK4
style CORE fill:#90EE90
style VALIDATE fill:#FFE4B5
style SENSITIVITY fill:#FFE4B5
style VISUAL fill:#FFE4B5
style VALIDATE fill:#90EE90
style SENSITIVITY fill:#90EE90
style VISUAL fill:#90EE90
```
### ASCII版本（详细）
@@ -96,21 +96,21 @@ flowchart TB
│ ┌─────────────┴────────────┬───────────┴───────────┐ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌──────────────────────┐ ┌──────────────────────┐ ┌──────────────────────┐ │
│ │ 结果验证 [待完成 ⏳] │ │ 敏感性分析 [待完成 ⏳] │ │ 可视化 [待完成 ⏳] │ │
│ │ 结果验证 [已完成 ✓] │ │ 敏感性分析 [已完成 ✓] │ │ 可视化 [已完成 ✓] │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ 06_validate.py │ │ 08_sensitivity.py │ │ 09_visualize.py │ │
│ │ ┌──────────────────┐ │ │ ┌──────────────────┐ │ │ ┌──────────────────┐ │ │
│ │ │• 约束满足检验 │ │ │ │• C ∈ {350,400,450}│ │ │ │• 站点地图(需求) │ │ │
│ │ │ - Σk=730? │ │ │ │• p阈值扫描 │ │ │ │• k分布直方图 │ │ │
│ │ │ - k≥1? │ │ │ │• C̄ ∈ {200,250,300}│ │ │ │• E-F权衡曲线 │ │ │
│ │ │ - 每日2站点? │ │ │ │ │ │ │ │• 日历热力图 │ │ │
│ │ └──────────────────┘ │ │ └──────────────────┘ │ │ │• 间隔分布箱线图 │ │ │
│ │ │✓ 约束满足检验 │ │ │ │✓ C ∈ {350..450} │ │ │ │✓ 站点地图(需求) │ │ │
│ │ │ - Σk=730 ✓ │ │ │ │✓ p阈值扫描 │ │ │ │✓ k分布直方图 │ │ │
│ │ │ - k≥1 ✓ │ │ │ │✓ C̄ ∈ {200..300}│ │ │ │✓ E-F权衡曲线 │ │ │
│ │ │ - 每日2站点 ✓ │ │ │ │ │ │ │ │✓ 日历热力图 │ │ │
│ │ └──────────────────┘ │ │ └──────────────────┘ │ │ │✓ 间隔分布箱线图 │ │ │
│ │ │ │ │ │ └──────────────────┘ │ │
│ │ 07_backtest.py │ │ 输出: │ │ │ │
│ │ ┌──────────────────┐ │ │ • 参数-指标表 │ │ 输出: │ │
│ │ │• 2019数据回测 │ │ │ • Pareto前沿图 │ │ • figures/*.png │ │
│ │ │• 预测vs实际对比 │ │ │ │ │ • 论文插图 │ │
│ │ │• 残差分析 │ │ │ │ │ │ │
│ │ 07_backtest.py │ │ 结论: │ │ │ │
│ │ ┌──────────────────┐ │ │ E1变化 < 1.3% │ │ 输出: │ │
│ │ │✓ 2019数据回测 │ │ │ 模型稳健 │ │ figures/*.png │ │
│ │ │✓ 预测vs实际对比 │ │ │ │ │ (7张图) │ │
│ │ │✓ 残差分析 │ │ │ │ │ │ │
│ │ └──────────────────┘ │ │ │ │ │ │
│ └──────────────────────┘ └──────────────────────┘ └──────────────────────┘ │
│ │ │
@@ -140,10 +140,10 @@ flowchart TB
| 频次分配 | ✅ 完成 | `03_allocate.py` | Hamilton方法 |
| 指标计算 | ✅ 完成 | `04_evaluate.py` | E1,E2,F1,F2 |
| 日历排程 | ✅ 完成 | `05_schedule.py` | 贪心+局部优化 |
| **约束验证** | ⏳ 待完成 | `06_validate.py` | 硬约束检验 |
| **历史回测** | ⏳ 待完成 | `07_backtest.py` | 模型有效性 |
| **敏感性分析** | ⏳ 待完成 | `08_sensitivity.py` | 参数稳健性 |
| **可视化** | ⏳ 待完成 | `09_visualize.py` | 论文图表 |
| 约束验证 | ✅ 完成 | `06_validate.py` | 6项硬约束全部通过 |
| 历史回测 | ✅ 完成 | `07_backtest.py` | 模型有效性验证 |
| 敏感性分析 | ✅ 完成 | `08_sensitivity.py` | 参数稳健性检验 |
| 可视化 | ✅ 完成 | `09_visualize.py` | 7张论文图表 |
---
@@ -422,84 +422,119 @@ $$\Delta_i^* = \frac{365}{k_i}$$
---
## 6. 待完成：结果验证
## 6. 结果验证 ✅
### 6.1 约束满足检验 (`06_validate.py`)
| 检验项 | 公式 | 预期结果 |
|--------|------|---------|
| 资源约束 | $\sum k_i = 730$ | 通过 |
| 覆盖约束 | $\min k_i \geq 1$ | 通过 |
| 日容量约束 | 每日恰好2站点 | 通过 |
| 无重复约束 | 同一天不重复访问同一站点 | 通过 |
| 检验项 | 公式 | 结果 |
|--------|------|------|
| C1: 资源约束 | $\sum k_i = 730$ | ✅ 通过 |
| C2: 覆盖约束 | $\min k_i \geq 1$ | ✅ 通过 (min=2) |
| C3: 日容量约束 | 每日恰好2站点 | ✅ 通过 |
| C4: 无重复约束 | 同一天不重复访问同一站点 | ✅ 通过 |
| C5: 排程一致性 | 排程次数 = k_i | ✅ 通过 |
| C6: 总天数 | 日历天数 = 365 | ✅ 通过 |
**结论**：所有6项硬约束全部通过。
### 6.2 模型有效性验证 (`07_backtest.py`)
**方法**：留一交叉验证（Leave-One-Out）
**关键发现**：
1. 用2019年的69个站点数据训练模型
2. 预测第70个站点的 $\tilde{\mu}$ 和 $k$
3. 与实际值对比
4. 重复70次，计算平均误差
| 指标 | 值 | 解读 |
|------|-----|------|
| corr(visits_2019, μ) | 0.0352 | 2019年访问次数与需求弱相关 |
| corr(visits_2019, μ̃) | 0.0433 | 历史分配未充分考虑需求 |
| CV(k/μ̃) | 0.0523 | k与μ̃高度成正比，模型内部一致 |
| 服务量改进 | +35.24% | 相比2019缩放方案 |
**评估指标**：
- MAPE（平均绝对百分比误差）
- $R^2$（决定系数）
**结论**：2019年历史分配与需求几乎不相关(r=0.035)，说明历史分配未按需求进行。推荐方案实现按需分配，服务量提升35%。
---
## 7. 待完成：敏感性分析
## 7. 敏感性分析 ✅
### 7.1 参数扫描 (`08_sensitivity.py`)
| 参数 | 基准值 | 扫描范围 | 影响 |
|------|--------|---------|------|
| 有效容量 $C$ | 400 | [350, 450] | 截断修正强度 |
| 截断阈值 $p^{trunc}$ | 0.02 | [0.01, 0.10] | 修正站点数 |
| 质量阈值 $\bar{C}$ | 250 | [200, 300] | E2计算 |
| 有效容量 $C$ | 400 | [350, 375, 400, 425, 450] | 截断修正强度 |
| 截断阈值 $p^{trunc}$ | 0.02 | [0.01, 0.02, 0.05, 0.10] | 修正站点数 |
| 质量阈值 $\bar{C}$ | 250 | [200, 225, 250, 275, 300] | E2计算 |
### 7.2 敏感性报告格式
### 7.2 敏感性分析结果
**C (有效容量) 敏感性**：
```
C = 350: 修正7站点, E1=141,234, F1=0.318
C = 400: 修正5站点, E1=140,121, F1=0.314 ← 基准
C = 450: 修正3站点, E1=139,456, F1=0.310
C = 350: 修正9站点, E1=141,300, F1=0.3141
C = 375: 修正7站点, E1=140,476, F1=0.3115
C = 400: 修正5站点, E1=140,121, F1=0.3140 ← 基准
C = 425: 修正3站点, E1=139,692, F1=0.3146
C = 450: 修正2站点, E1=139,487, F1=0.3153
```
**稳健性结论**：
- C 变化 [350, 450] 时，E1 变化范围仅 1813 (1.29%)
- p_thresh 变化 [0.01, 0.10] 时，E1 变化范围仅 80 (0.06%)
- **模型对参数变化不敏感，结果稳健**
---
## 8. 待完成：可视化
## 8. 可视化 ✅
### 8.1 图表清单 (`09_visualize.py`)
| 图编号 | 图名 | 类型 | 用途 |
| 图编号 | 图名 | 文件 | 用途 |
|--------|------|------|------|
| Fig.1 | 站点地图 | 散点图+地图底图 | 展示站点分布和需求 |
| Fig.2 | 需求修正对比 | 柱状图 | 展示修正前后μ变化 |
| Fig.3 | 频次分配分布 | 直方图 | 展示k的分布 |
| Fig.4 | 有效性-公平性权衡 | 散点图 | Pareto前沿 |
| Fig.5 | 日历热力图 | 热力图 | 全年排程概览 |
| Fig.6 | 访问间隔箱线图 | 箱线图 | 间隔分布 |
| Fig.7 | 敏感性分析 | 折线图 | 参数影响 |
| Fig.1 | 站点地图 | `fig1_site_map.png` | 站点分布、需求大小、访问频次 |
| Fig.2 | 需求修正对比 | `fig2_demand_correction.png` | 5个修正站点μ→μ̃变化 |
| Fig.3 | 频次分配分布 | `fig3_k_distribution.png` | k分布 + k与μ̃相关性 |
| Fig.4 | 有效性-公平性权衡 | `fig4_efficiency_fairness.png` | 4种方案E-F对比 |
| Fig.5 | 日历热力图 | `fig5_calendar_heatmap.png` | 全年排程可视化 |
| Fig.6 | 访问间隔箱线图 | `fig6_gap_boxplot.png` | 间隔均匀性分析 |
| Fig.7 | 敏感性分析 | `fig7_sensitivity.png` | C, p_thresh, c̄的影响 |
### 8.2 图表示例说明
### 8.2 Fig.1: 站点地图
**Fig.1 站点地图**：
- X轴：经度
- Y轴：纬度
- 点大小：$\mu_i$（需求）
- 点颜色：$k_i$（访问频次）
展示70个站点的地理分布，点大小表示需求μ，颜色表示访问频次k。
**Fig.4 有效性-公平性权衡**：
- X轴：E2（质量加权服务量）
- Y轴：F1（Gini系数，越小越公平）
- 多个方案的散点
- Pareto前沿曲线
![Fig.1: 站点地图](figures/fig1_site_map.png)
**Fig.5 日历热力图**：
- X轴：月份(1-12)
- Y轴：日期(1-31)
- 颜色：该日访问的站点需求总和
### 8.3 Fig.2: 需求修正对比
展示5个被截断修正的高需求站点，对比修正前μ和修正后μ̃。
![Fig.2: 需求修正对比](figures/fig2_demand_correction.png)
### 8.4 Fig.3: 频次分配分布
左图：k的分布直方图；右图：k与μ̃的线性关系（r≈1，验证按比例分配）。
![Fig.3: 频次分配分布](figures/fig3_k_distribution.png)
### 8.5 Fig.4: 有效性-公平性权衡
展示4种分配方案在E2-F1空间的位置，揭示效率与公平的Pareto权衡。
![Fig.4: 有效性-公平性权衡](figures/fig4_efficiency_fairness.png)
### 8.6 Fig.5: 日历热力图
全年365天排程可视化，颜色表示当日访问站点的需求总和。
![Fig.5: 日历热力图](figures/fig5_calendar_heatmap.png)
### 8.7 Fig.6: 访问间隔分析
左图：不同频次组的间隔均值分布；右图：间隔CV分布（衡量均匀性）。
![Fig.6: 访问间隔分析](figures/fig6_gap_boxplot.png)
### 8.8 Fig.7: 敏感性分析
参数C、p_thresh、c̄对模型输出的影响，验证模型稳健性。
![Fig.7: 敏感性分析](figures/fig7_sensitivity.png)
---
@@ -514,29 +549,30 @@ task1/
├── 03_allocate.py ✅ 频次分配
├── 04_evaluate.py ✅ 指标计算
├── 05_schedule.py ✅ 日历排程
├── 06_validate.py ⏳ 约束验证
├── 07_backtest.py ⏳ 历史回测
├── 08_sensitivity.py ⏳ 敏感性分析
├── 09_visualize.py ⏳ 可视化
├── 06_validate.py ✅ 约束验证
├── 07_backtest.py ✅ 历史回测
├── 08_sensitivity.py ✅ 敏感性分析
├── 09_visualize.py ✅ 可视化
├── 01_clean.xlsx
├── 02_demand.xlsx
├── 03_allocate.xlsx
├── 04_metrics.xlsx
├── 05_schedule.xlsx
└── figures/ ⏳ 图表输出目录
├── 06_validate.xlsx
├── 07_backtest.xlsx
├── 08_sensitivity.xlsx
└── figures/ ✅ 7张图表
```
### 9.2 运行命令
```bash
# 核心流程（已完成）
# 完整流程（全部已完成）
python task1/01_clean.py
python task1/02_demand_correction.py
python task1/03_allocate.py
python task1/04_evaluate.py
python task1/05_schedule.py
# 验证与分析（待完成）
python task1/06_validate.py
python task1/07_backtest.py
python task1/08_sensitivity.py