在当今高等教育迅速发展的背景下，如何科学、合理地配置教学资源，成为高校管理者面临的重要课题。2017年全国大学生数学建模竞赛B题“高校教学资源优化配置问题”正是围绕这一现实问题展开的，旨在通过数学建模的方法，探索出一种高效、公平且可持续的教学资源配置方案。

本题要求参赛者根据某高校提供的历史数据，分析现有教学资源（如教室、教师、课程安排等）的使用情况，并结合学生选课需求、教师工作量、课程难度等因素，建立合理的模型，提出优化建议。其核心在于如何在有限资源条件下，实现教学效率的最大化与学生满意度的提升。

在建模过程中，首先需要对原始数据进行清洗与预处理，确保数据的准确性和完整性。例如，可以利用统计学方法对各专业学生的选课情况进行聚类分析，识别出热门课程和冷门课程；同时，还需考虑教师的授课能力、课程之间的关联性以及教学场地的容量限制等因素。

接下来，可以采用线性规划、整数规划或启发式算法（如遗传算法、模拟退火等）来构建优化模型。其中，目标函数可能包括最小化教师工作量差异、最大化教室利用率、提升学生满意度等。约束条件则涵盖教室数量、教师人数、课程时间安排等多个方面。

此外，考虑到实际应用中的不确定性因素，如突发的课程调整、教师临时请假等，模型还需要具备一定的鲁棒性。因此，在建模过程中应引入随机变量或模糊参数，以增强模型的适应能力。

最后，通过仿真实验验证模型的有效性，并结合实际案例进行对比分析，评估不同资源配置策略的效果。研究成果不仅可以为高校提供科学决策依据，也为教育管理部门制定相关政策提供了理论支持。

总之，2017年全国数学建模B题不仅考验了参赛者的数学建模能力，还要求他们具备较强的数据分析、逻辑推理和实际问题解决能力。通过深入研究与创新思考，能够为高校教学资源的优化配置贡献出有价值的解决方案。