数学建模社区-数学中国

标题: 美国数学建模比赛建议-实战分享 [打印本页]

作者: 杨利霞    时间: 2020-3-26 15:30
标题: 美国数学建模比赛建议-实战分享

2 X: {5 i% u% z7 w9 s# ?美国数学建模比赛建议-实战分享
8 V; ^2 S1 k) P+ `; j% W9 d  \2 F6 h( C' y8 _# I* F7 m6 k% H( d
一、选题(建议半天内确定)' M+ i8 P5 S% ~/ ^
# O1 l" N: ?2 t- r  N# W( g: `5 o
      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。" W! T* Q" I- m. g1 Y8 q5 u: f

- Z, Y/ [4 |( Z; r4 p) h) r      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。
  b5 o2 x+ F, Z6 l: q6 A
& r* x! M9 a& J; i! z  N      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。! p  @  F  L  I$ G) }% D* F

# D! K( A3 ^! c) Q: D8 r7 V二、题目理解和目标细分0 A( y( u! K+ v4 F

- B5 e* K8 d) R$ Z" ]" D( S4 a      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。
! Z( O; H! ]* k7 @8 r; G! N; l1 j  m2 V- B
      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。1 E" R/ v1 P2 S( F, O& Q+ H& n

5 D, d, U) r; k, r      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。' _' |/ G3 @! T' n$ J
7 @9 w4 K5 E! o; e0 Q& t
      第四步:模型建立完成后,进行求解,然后根据题意给出建议。
* n" _$ D- q9 a: L* V' F  ]" F+ g# I" ]
      第五步:撰写论文。
" ~5 M; u3 H5 f
# ~: X/ T+ v1 d0 }) H三、再次迭代,继续优化模型
+ I: M1 b. L6 c4 D/ K6 M1 d/ i" q5 n, m9 c& ~: m
       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。
" b5 F- T# P" T4 W0 i7 ~
4 l+ p, c5 Q/ P# K四、模型评价3 U( r# ]$ C$ f/ T; k8 j
6 W& K+ D% b* J9 m. s) _. p0 A. d
     在论文中,要对自己模型的好坏进行评价。
) b: u8 |. j- S7 R/ h2 N) ?" K9 n. U. `7 C
五、其他建议- t5 j' r/ l3 D8 d: c, O0 e: H

) ~( R! m# w0 l8 E/ N      论文撰写建议:
3 y$ |- ^+ p5 T0 D& U. @1 @: m5 y9 p% ^& ]! F0 A- r
      1、  准备通用的论文模板。6 x3 S: ~9 H8 F
: Y$ m$ X* A. U* z4 @& ?  T: z
      2、  多采用图表进行表示。
" }$ {$ j% G# E" J3 U$ W3 ]
- V% z) N2 @) D. [9 d' g- v      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。
. U) E( f8 M  [0 z6 \" ]5 n8 v1 y% @# f- i
      4、  使用最顺手的工具。1 Q$ T8 z  v; x/ D/ C

2 d+ z# X$ v' I8 P2 Z+ w! z% d% G) k2 @8 {/ t0 P
+ o1 ?$ J5 j$ T0 w7 o; q2 R" u4 n
      代码准备:3 {' y: g& ~  `. c; z1 {

, |' c' H1 y. ~2 x5 U3 H( j      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。
% D; L* f2 u1 p- q+ [' F$ D' E, E
      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。5 d6 ^$ c6 e4 s# P) R, e/ P0 a
% T- h7 D/ O$ G) p- S5 B

- y) j% J# @$ I$ [# W. M1 I
# e! @& P  v8 \: U      其他建议:
. f) r% ~" t: p: o
2 V8 c9 o" e' i$ W- R# M      1、    当题目过于抽象的时候,可以通过分类的方式来求解。( k/ ^, b2 _: E  E- v0 ~
' ]( a0 }, P# F6 M
      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。
4 m' E0 r) h5 M, a1 C9 K
- s7 c2 i6 ~1 |9 @1 k  h      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。6 J" f) A8 A+ A+ H( U5 I- ~7 y$ O
原文链接:https://blog.csdn.net/LieQueov/article/details/79261885
$ p. U" J0 D: R
1 w' y' O5 Y/ }
$ D, F- ~$ b0 @) @, n1 W- q" d0 E, r




欢迎光临 数学建模社区-数学中国 (http://www.madio.net/) Powered by Discuz! X2.5