数学建模社区-数学中国
标题:
数学建模国赛题型和获奖策略
[打印本页]
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
1 X* x5 g5 D) L) `* B# c
数学建模题目可以分为四类：
) [2 L" e8 k! K1 U
1.评价类问题
5 ]; ]3 r$ Q+ H, s
2.运筹优化类问题
# ?$ a! k6 J% N. D5 U5 ^5 U. [1 {
3.预测类问题
7 {) \3 {; O: f& H9 S: s* M
4.机理分析类问题（人口模型/物理学/微分方程等）
5 B) F1 \- Q% A6 c- S
2 W/ m7 V5 J$ I$ ^( G" t7 a
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。
. A" f+ H8 @1 ]& q2 T1 ?' q# j
文章目录
" z% L1 K) N- W; W* M
2019年国赛题型和算法
% n4 X3 p. j) i
2020年国赛题型和算法
9 K0 y6 ~6 U3 ?& @
2021年国赛题型和算法
6 Z7 w1 _4 L9 d; H w* b r0 K- [
国赛优秀论文
8 T; d' h) i8 K" R/ B- q
模型总结
1 V6 a& {! p, P! E5 `2 d
2019年国赛题型和算法
- r9 e, E# Y0 ^# Z4 ~
A题（评价优化类）：目标规划模型、微分方程模型、差分法
4 f4 h, m s$ L) a4 {
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
' w4 F2 u0 S: |* E
C题（评价优化类）：目标优化、排队论、蒙特卡洛模拟
# j. n- _# ]7 S- v+ d
2020年国赛题型和算法
3 _7 V; R7 E( y/ `$ A+ M. q1 X
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
, J5 R2 v9 i6 f9 r" U
B题（优化）：蒙特卡洛模型、动态规划、博弈论、马尔可夫链
D8 ~; i4 d" Q2 v7 W
C题（优化）：梯度下降法、主成分分析、遗传算法、多目标规划
% S$ G! n* s7 z% w l! M: U
2021年国赛题型和算法
- A1 p o4 N' w& e7 p! ^: Z
A题（机理分析类）：反射定律、优化算法
* P: @+ [6 T3 x2 i$ a4 |% r
B题（评价优化类）：回归分析、层次分析法、模糊综合评价法等
4 N3 R2 @! K0 R0 C1 [/ G
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）
4 J# z7 I O9 h V( e" T' O: o
国赛优秀论文
( _( C! c8 i) N8 \8 C; K; y, R& \
这里是近几十年的数模优秀论文
5 i5 Z/ O0 O) ]3 u1 V7 |
2 Z& _: S. j8 j/ b7 f7 T( f; d
链接：https://pan.baidu.com/s/13iRdq1AbSwE83L1gbqydJQ?pwd=73ds
2 q' G P" B G' g) i# N# H3 N
提取码：73ds
. O' W8 C8 y" U$ R; a3 z
1
' _: V" E6 R! [
2
! d4 O, j4 u6 U
这么多要看完吗？当然不可能！我的建议：
3 C2 I" v X+ |) d4 E# Q W/ V
2 P; r6 c' b* v- [. i! f
认真阅读两到三篇论文，研究他们的方法，能不能复现出来。
& `8 T. r7 u' ?) S* C( c$ \
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。
) x4 P( X2 y" A q* P8 }
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。
2 Q" d9 k2 j# F
# _. p9 m t+ Q6 w5 `5 A
模型总结
8 T! E" \8 U% T9 G, ~# u$ C2 B$ i
评价模型：层次分析、 Topsis(优劣解距离法)、 模糊综合评价
Z4 {2 H+ R% M/ c( [* ~
/ E& j, u4 K: e- b
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
5 G: z+ z6 U; S# |! `' s3 p& o
6 q, n6 E$ O4 B
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
+ I' \, N# L6 }8 V9 j
+ a$ T: D" L8 a! R& W: B3 P! s9 q1 F
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
, a7 F9 {3 |+ N9 R: Y/ h* d. x
: N) Y' F* F2 E
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
4 }9 ~9 ~7 F7 d: u9 Q0 }
! L' r! Y/ y' c% {# X% Q+ W* q
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。
5 }4 x$ z. a: ^& b x
————————————————
* K ^0 H" u" X. P+ p/ C8 P
版权声明：本文为CSDN博主「川川菜鸟」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
5 t/ y; j/ q$ p( G) j9 ?! a3 R
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_46211269/article/details/126730985
: |3 R* ?& S4 [5 e2 L; }4 D- N( q' R
1 }4 T: e; ` b8 V: j0 z. `5 Q9 n+ Y
3 T2 b" I5 b' ~' h& c& h7 v4 S# ]3 X
欢迎光临 数学建模社区-数学中国 (http://www.madio.net/)
Powered by Discuz! X2.5