问题1 供应商声称一批零配件（零配件1或零配件2）的次品率不会超过某个标称值。企业准备采用抽样检测方法决定是否接收从供应商购买的这批零配件，检测费用由企业自行
承担。请为企业设计检测次数尽可能少的抽样检测方案。如果标称值为10%，根据你们的抽样检测方案，针对以下两种情形，分别给出具体结果：(1) 在95%的信度下认定零配件次品率超过标称值，则拒收这批零配件；(2) 在90%的信度下认定零配件次品率不超过标称值，则接收这批零配件。这个题目应该是整个题目中算比较简单的一问了，今年B题的整体其实都还不错。第一问考察统计学这本书里面的一些基本概念，这个抽样过程是可以用二项分布或者正态分布来进行描述的。题目跟统计专业考研有的一拼。
具体口胡思路如下：
（1）假设的设定（2）给出拒绝域（3）给出显著性水平（4）给出检验统计量。（5）用置信水平求临界值（6）抽样次数的确定方法。
后面同学们可以自行求解。
第二问：混合整数规划：
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我们的决策变量就4个0-1变量，这样去建模。（等比赛结果完全出来了，我们再把完整论文晒出来吧）![]()
这个就是北太天元竞赛版本可以跑出来的效果图。
第三问，思路和第二问一样，求解结果的时候尝试了模拟退火算法：
算法的效果如下：
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第四问尝试使用贝叶斯优化：
（1）零配件检测：利用贝叶斯优化决定对零配件的抽样检测数量，构建目
标函数，利用贝叶斯优化找到检测次数和质量损失之间的平衡点。（2）成品装配和检测：基于装配后的成品次品率，利用贝叶斯优化确定是
否对成品进行检测，以及成品检测的抽样数量。基于更新检测结果后的次品率分
布，可以动态调整成品检测策略。 （3）拆解决策：基于成品检测结果，可以利用贝叶斯优化方法来优化拆解
决策。当成品次品率较高时，拆解可以回收部分有用零件；当成品次品率较低时，
可以直接选择销售。利用贝叶斯优化来评估拆解成本和次品造成的市场损失之间
的平衡点。 （4）全流程优化：将各个生产环节看作一个整体，通过贝叶斯优化逐步改
善每个环节的决策，从而最小化整体生产成本。 ![]()
这个是贝叶斯优化的效果图。
有关这个问题的求解先展示到这里。
我们分享这样吧，最近几天给基础思路分析和代码，等比赛结果出来了，再细讲论文细节，毕竟最近还在评审，先给一篇推文看看效果。
