本作品为2017年全国大学生高等数学竞赛“高教杯”D题获奖成果，由西安铁路职业技术学院团队完成。该研究聚焦于化工厂环境下的高效巡检路径规划与模型构建。通过优化算法和智能调度策略，实现了对化工生产安全的有效监控，提高了巡检效率及安全性。
标题中的“2017年国赛高教杯奖D题”指的是2017年中国高等教育学会主办的全国大学生数学建模竞赛中的D类题目，这类比赛通常要求参赛团队运用数学建模方法解决实际问题。西安铁路职业技术学院的队伍在这个问题上获得了奖项，表明他们成功地构建了模型并给出了有效的解决方案。
描述中的“化工厂巡检路径规划与建模”是该题目所关注的具体问题。在化工厂中，定期的设备巡检是确保生产安全和效率的关键环节。路径规划是指如何设计最优化的巡检路线，使得检查员能在最短时间内覆盖所有需要检查的设备，同时考虑到可能的约束条件如设备优先级、安全风险及巡检时间窗口等。建模则是将这个问题转化为数学模型，以便通过计算找出最佳方案。
在数学建模中通常会用到以下几种方法：
1. **图论**：化工厂的设备可以抽象为图中的节点，而巡检路径则对应于边。可以使用Dijkstra算法、A*算法或Prim算法等寻找最短路径。
2. **线性规划**：设定目标函数（如最小化总时间）和约束条件（如每个设备必须被检查一次），通过线性规划求解最优解。
3. **整数规划**：如果路径选择必须是离散的，那么需要用到整数规划。
4. **动态规划**：对于有时间依赖性的任务，动态规划可以帮助找到最优决策序列。
5. **遗传算法/模拟退火**：在复杂问题中，搜索全局最优解可能需要使用这些基于进化或随机搜索的优化算法。
标签“数学建模”提示我们，这个问题的核心在于将实际问题转化为数学问题，并利用数学工具进行求解。在这个过程中，团队需要考虑实际问题的细节如设备分布、巡检时间及安全因素等，并将其量化到模型中。
文件列表中的“[2017年国赛高教杯奖D题]西安铁路职业技术学院-化工厂巡检路径规划与建模.pdf”很可能是详细的比赛报告，包括了问题分析、模型构建过程、求解算法的选择及最终解决方案。这份报告可能还包含了对模型的验证和实际应用讨论，是学习数学建模解决实际问题的一个宝贵资源。
这个题目和解决方案展示了数学建模在工程领域中的应用，特别是如何通过数学工具来优化化工厂巡检路径以提高工作效率和安全性。对于学习者来说，这是一个了解并实践数学建模、提升解决问题能力的好例子。
5星
