团队合照：左起娄炳杰、冯明、张全权

冯明：湘潭大学自动化与电子信息学院 通信工程专业

本次比赛中，冯明主要负责编程求解的工作。他认为建模竞赛不仅要求参赛者熟悉多种编程语言，还要能够利用这些语言进行高效的模型仿真。

冯明在备赛阶段认真学习各种编程知识，并熟练掌握MATLAB、Python、SPSS等多种编程语言和工具，这极大提升了数据处理、模型验证的速度。比赛初期，在数据预处理后，他提出采用Spearman相关系数矩阵以及系统聚类法对品类间及单品间的销售量相关关系进行深入分析。为进一步最大化商超的盈利，冯明通过精准高效的Python编程获得了全局最优解。

回顾这段经历，他表示“数学建模竞赛实质上是对参赛者全方位综合素质的深度考察。团队成员间的默契合作至关重要，这有助于发挥团队的整体效能。”

娄炳杰：湘潭大学数学与计算科学学院 数学类韶峰班

娄炳杰主要负责模型建立和论文撰写工作。在暑期，娄炳杰每天都会投入大量的时间和精力钻研数学建模相关的课程与书籍。遇到晦涩难懂的模型，娄炳杰会与队友展开激烈的讨论。比赛中，他充分发挥数学专业的优势，将非线性规划、ARIMA时间序列预测等知识迁移应用到成本定价问题中，并基于此求得了未来蔬菜品类定价的最大利润。

他认为在建模过程中，不仅要敢于假设，更要合理把握假设条件的强弱，以提高最终结果的参考价值。对于论文板块，娄炳杰建议多参考往年的优秀范文，学会从中提取写作思路，尤其是如何在摘要中简明扼要地总结模型与结论。

“团队每个人都是复合型选手，因而具备较高的沟通效率，对于比赛中遇到的问题我们可以探讨出新奇的思路。多与队友以及其他小组讨论交流，这样也能获得更多的灵感，丰富对模型的理解和认识。”娄炳杰如此说道。

张全权：湘潭大学数学与计算科学学院 信息与计算科学专业

张全权主要负责模型建立和编程求解。在备赛阶段，张全权在钻研各类基础模型原理后，尝试混合使用基础模型，并展开针对性的模拟训练，以此巩固自身对于各类模型的理解。在比赛中，他利用模糊综合评价—TOPSIS模型，同时类比Soft Voting思想确定综合评价得分，实现了商超收益最大化。

为优化团队效能，团队采取了按问题领域细分任务的合作策略，确保每个成员都能在专精领域发挥所长。队友评价他：“不仅深入理解各类模型的实际内涵，并能够将其有效地转化为实践操作。”团队间的高效配合，帮助他们在面对任何挑战时都能迅速反应，共同实现目标。

“数学建模竞赛所遇到的往往是新颖且不甚熟悉的实战问题，这些问题的具体解法及其对应的模型框架很难在赛前就完全预见和精确准备。在实际竞赛环境中，要学会将所学的知识点融入模型建构过程，这样才得以应对各种未知挑战。”张全权道出了自己的参赛体会。

来源：冯明、娄炳杰、张全权

 编辑：程琳宇、蒋昱梅