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标题:
数学建模国赛题型和获奖策略
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作者:
杨利霞
时间:
2022-9-7 10:33
标题:
数学建模国赛题型和获奖策略
数学建模国赛题型和获奖策略
2 ?5 G8 L( u+ Z4 `' v, e- d6 I
数学建模题目可以分为四类：
/ K! h2 H2 Q% f+ e# Q; Q
1.评价类问题
: R T) l/ B2 g5 i4 l
2.运筹优化类问题
8 e! [1 r/ R. v, m0 L( q& t" i& O
3.预测类问题
9 E$ A2 k- P- d/ Z5 u" L: ]" Q
4.机理分析类问题（人口模型/物理学/微分方程等）
1 y p; C& n' ~
- B' Z) n1 _% N8 |6 L4 A1 C/ [
国赛中，优化类问题是一定会出。然后是评价类也是一定会出。其余连也会出现在某个题中。以近几年的一些题型做分析。
+ L0 @, J0 ?# K& O& u \! X, ?
文章目录
4 ~3 @* c- h7 X1 e+ x5 J
2019年国赛题型和算法
+ W: a1 ]3 G7 v* u% a8 u& B
2020年国赛题型和算法
; y2 N1 f: u4 y5 `
2021年国赛题型和算法
0 h# T" G- o- H# W: R
国赛优秀论文
# n, q/ ~- r, l6 ^' X
模型总结
& @1 A; e4 m: g0 N
2019年国赛题型和算法
4 V% V+ _) b$ }) h0 ?$ h
A题（评价优化类）：目标规划模型、微分方程模型、差分法
% ~6 A+ \' _8 { j6 D
B题（机理分析类）：欧拉刚体旋转定理、模拟退火算法、动力学方程、二阶微分方程
7 N& C& J4 M% a
C题（评价优化类）：目标优化、排队论、蒙特卡洛模拟
- E+ O. p6 E( R
2020年国赛题型和算法
% d4 d7 y y7 B w
A题（机理分析类）：热传导方程、差分法、多目标优化、模拟退火算法
- {5 b" C i% B
B题（优化）：蒙特卡洛模型、动态规划、博弈论、马尔可夫链
p4 b |' N) z d- j3 Y5 [. \
C题（优化）：梯度下降法、主成分分析、遗传算法、多目标规划
- d# _% G# R' y- X7 \
2021年国赛题型和算法
9 ~1 H6 V) B3 y
A题（机理分析类）：反射定律、优化算法
3 [. H' M2 R7 z0 m" B% P* d
B题（评价优化类）：回归分析、层次分析法、模糊综合评价法等
( t+ z' r4 q- ^( s. D! F
C题（评价优化类）：量化分析、目标规划优化或群智能算法（粒子群法、遗传算法等）
( r- ]6 o, ?( i n
国赛优秀论文
: c+ [+ f: i1 ?3 g/ c: {( |4 D
这里是近几十年的数模优秀论文
7 j! t& \3 c% R; M
`" z+ }7 u! f+ [
链接：https://pan.baidu.com/s/13iRdq1AbSwE83L1gbqydJQ?pwd=73ds
( {& Q1 E/ }6 n0 _4 P
提取码：73ds
0 [) i4 [' t1 | Q" Q! x. W" z: K$ `; G
1
# ~" D, Q9 L& O/ s# r7 r
2
+ {* H, B$ B& g' [1 N# U- {
这么多要看完吗？当然不可能！我的建议：
. W, f; G4 c- b1 B& M4 B
" y ~0 g& @) x r
认真阅读两到三篇论文，研究他们的方法，能不能复现出来。
/ ]9 O% p0 I) e: c$ N
如果是写论文的同学，看看它们的这些论文格式，你能不能写出来。
7 E& u- `2 [5 j4 \
当你们队伍能够独立复现一篇优秀论文的时候，你们就一定能获奖了，这一步一定要做！国赛前一定要演练。
) M: J p; E5 ]; {0 o7 g" C
; f- A% w0 j! w( e5 d
模型总结
4 z; s8 C# K K. U) z1 A8 q2 Q6 s
评价模型：层次分析、 Topsis(优劣解距离法)、 模糊综合评价
s2 t5 y; Y% w" k+ P( ~3 j
* J8 x; E* d4 y" h$ H" p: u
预测分析模型：微分方程模型、 回归分析、时间序列、马尔可夫、神经网络、插值拟合、 灰色预测模型
% N: ?$ X0 W* x' G$ Y- B
3 G% n5 \& `2 Z* r4 X+ Y
优化模型：数学规划模型（多目标、单目标、 0-1 整数规划等）、复杂网络优化、排队论与计算机仿真、图论：最短距离与最大流
# F* Y" }& y# D3 `
! R. _ W6 K8 u8 x1 B% }! A% b" L7 s
数理统计模型：多元分析（主成分分析、聚类分析、因子分析、判别分析、典型相关性分析等）、相关回归分析、假设检验、方差检验、贝叶斯统计
: ]$ u+ \, C; w+ w1 C
9 o0 \2 |0 t0 Z$ x7 ~
分类与判别算法：距离聚类(系统聚类)、关联性聚类，层次聚类、贝叶斯分类与判别、 SVM 支持向量机、决策树、极限学习机
7 v$ s% F4 C9 U. v
; v ]8 z4 t" X/ i3 ?
重要的算法：蒙特卡罗算法、数据处理算法(数据拟合、参数估计、插值等)、规划算法(线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等)、图论算法、计算机经典算法(动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等)、最优化理论的三大非经典算法(模拟退火法、神经网络、遗传算法)、网格算法和穷举法、元胞自动机。
7 L U' f4 x& o
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# m) @) _6 N( Z' B- z1 o
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* ] O2 N( r$ L/ `* Y( Q% ?
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