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标题: 美国数学建模比赛建议 [打印本页]

作者: 杨利霞    时间: 2019-4-7 11:50
标题: 美国数学建模比赛建议
美国数学建模比赛建议1 ]! z- g: ^8 U' E
一、选题(建议半天内确定)
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) |& Q9 D0 N' I9 C% a      美国数学建模大赛分为MCM和ICM,从2017年的题目来看,ICM的要求更加明确,题目描述更加详细。那么ICM在评奖的时候,就会有所谓的标准答案。并且ICM提供了大量的参考链接和数据。在国内的话,有无法访问的可能。ICM除非确实有这个方面专业的同学。否则慎选。6 T( j2 Q0 j: C7 @

0 v' L% O1 |& Y2 q6 d4 q& U      MCM方面,有些题目容易理解,但是没有数据。有些题目因与美国的文化差异和地域差异,导致理解困难。这就需要在半天的时间内,快速查找资料对题目进行理解并且尝试寻找相关数据。在半天之后,根据情况,选择题目。比如A题易于理解,但是河水流量数据、水坝的具体数据是直接能够找到,还是要通过建模得到。这无疑增加了难度。而B题高速公路收费的题目,因中美差异,收费情况可能和我们理解的不一样,会造成审题的偏差。所以,需要根据资料的查找情况和大家讨论,以确定题目。
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      注意:易于理解的题目并不见得简单,而且你易于理解也会导致其他参赛选手也利于理解,这样会造成某一个题目竞争成功的难度增大。: f0 m& @* y, a$ g
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二、题目理解和目标细分& W" m9 A6 ]7 m/ w. ^( [* M% A1 }6 `

" f' N, C( [0 k  z/ Z( s      第一步:当题目确定后,首先将题目中表述任务的词语画出(一般为性能、花费、安全等),和要考虑的因素画出(比如A题中的流量、生态影响等)。将题目的目标具体分成几个部分。明确哪些是先要做的基础工作,哪些是在这些基础上进行的工作。比如A题中,要评价3种选项的优劣,那么在安全性评价上,要先得出水流量公式,此时水流量就为基础性工作,而评价位于之上。此时,可以画出一个先建模什么再建模什么的模块流程图。( s3 r7 j5 Z( K$ G3 m

8 N. P  ]6 a1 @      第二步:进行头脑风暴,将这些基础工作进行细化,比如题目中表述为性能,那么就要讨论以什么参数来定义性能,比如吞吐率、延时等,都是性能的定义,可以采取多个性能参数,也可以只采取一个。同理,限制因素也能够通过同样的参数定义。进一步讨论哪些因素影响了任务的完成和目标优化。此时可以建立一个简易的模型。当然,也可以在网上或数据库中搜索相关论文,如果能找到更好的模型,那么就直接拿来使用。比如在A题目中要求解水坝的花费,可以简单建模成水坝一平方的造价,也可以建模成水坝是由发电机、闸门等部件构成,通过各个部分合成来确定水坝的花费。
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      第三步:定义好参数过后,来确定哪些参数能够通过互联网找到,哪些参数可以通过找到的数据进行计算,哪些参数需要假设得到。然后进一步细化各个参数。模型进一步变的复杂。
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6 r8 M% ~* }8 t+ j8 {. U      第四步:模型建立完成后,进行求解,然后根据题意给出建议。6 W; V# `" d: ?) S

6 K, d; x9 G% i: a      第五步:撰写论文。
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三、再次迭代,继续优化模型
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; H; K5 M+ `# A1 n- i+ A: Y& p       在建立和解决一个模型后,可能在此过程中,又收集到了更多的数据或有新的想法加入,不用推翻原模型,再次构建一个更加准确的模型就可。6 G# d+ b6 ?% i4 p3 n4 {5 z- @

0 L2 F& w2 O# H( I: ?& O四、模型评价* I, i. p% B8 z7 w# w0 s
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     在论文中,要对自己模型的好坏进行评价。
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8 g7 S- p  v! d( i五、其他建议% |% z* P- h$ y# Z. B* ^

  A6 D8 F/ u% B$ P/ {  t! F3 u8 D1 T      论文撰写建议:
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+ `/ i; r4 X! F5 j0 \: u      1、  准备通用的论文模板。0 x0 e: `3 Y  K! V) |
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      2、  多采用图表进行表示。
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      3、  提出重点,在自认为的模型重点部分使用斜体、增加标注等方式进行强调。2 a) P# {4 `- L! c* {7 G4 e

- h$ }: G  J4 ]( M. T2 f      4、  使用最顺手的工具。
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! L. |) k& n; v+ d; ^      代码准备:5 S5 e3 E# o$ Y6 B; q+ l% I

+ ~; }7 z6 l0 t      1、  因MCM的题目一般都为优化问题,比如求最小值、最大值等,包括单目标和多目标,建议准备遗传算法备用。
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      2、  因为可能涉及到函数拟合部分(大数据的情况下),建议准备BP或者RBF神经网络代码。
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      其他建议:, \7 s6 Q; s+ ]6 t
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      1、    当题目过于抽象的时候,可以通过分类的方式来求解。# y, V& B9 w' {5 X
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      2、    题目中如果要给出建议,可以根据不同的情况,进行多个建议的提出。1 |* c. j& I2 ]- R. Q; P

- {6 W6 \7 ^" b$ x      3、    切记不要只提出一种建议,或者只出现一种答案。比如在A题中考虑到花费最小,那么安全性肯定就不能最优,此时就可以根据实际情况,在安全性达标的情况下,考虑花费最小。而安全性达标是考虑极端情况下达标,还是在平均的情况下达标。这就分类讨论了多种情况。
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