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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
1 O& U( U& `7 p4 @! V& _1 f
数学建模题目可以分为四类：
( A, a8 o- T9 i5 T8 Y
1.评价类问题
( }5 S. c1 ?% I1 H6 q9 J
2.运筹优化类问题
2 d% w) H& h' G0 @2 _! k0 h
3.预测类问题
1 B' G+ W# e& Q/ \% K: e3 O, Z
4.机理分析类问题（人口模型/物理学/微分方程等）
6 m1 _4 }7 G. y2 O: n! s
! A% u+ h( G1 {; z& y
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。
1 L0 q+ g7 G0 a
文章目录
4 P& z' p/ D) h! c
2019年国赛题型和算法
; z/ i: y" T) \, ~
2020年国赛题型和算法
2 Q, Q J$ o$ y
2021年国赛题型和算法
7 v* V, B1 A+ T7 \. J% c
国赛优秀论文
6 `# M* l, l; T$ Z B& z. K! U
模型总结
& u- i8 V. H& k# j' _6 N
2019年国赛题型和算法
6 A, n2 [8 j- ?! M
A题（评价优化类）：目标规划模型、微分方程模型、差分法
' J, x' G& k" ~% l, H) @
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
( J4 m, n* D7 T/ A8 G7 [
C题（评价优化类）：目标优化、排队论、蒙特卡洛模拟
- s" S4 g1 z: n9 j8 H" b, m6 _
2020年国赛题型和算法
! w& D: e; ^+ S$ c
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
[, s8 H9 n8 a' k$ h
B题（优化）：蒙特卡洛模型、动态规划、博弈论、马尔可夫链
3 Z" B3 K# X& q$ P9 v0 Z
C题（优化）：梯度下降法、主成分分析、遗传算法、多目标规划
: h7 i$ K* C) ]" t
2021年国赛题型和算法
" E7 K: J0 d m- J! @8 X
A题（机理分析类）：反射定律、优化算法
# f9 D( s8 N5 m: M1 v5 C' R& l# E
B题（评价优化类）：回归分析、层次分析法、模糊综合评价法等
: R4 g, }. f# Q4 ^0 r
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）
+ s! M6 u& d' e0 P% V* r( G
国赛优秀论文
6 S2 O4 ~- P: a$ K! w; h8 [$ W" d
这里是近几十年的数模优秀论文
A5 X c$ |& F9 ^
9 J. q1 R, [: m+ B7 `$ Z4 i
链接：https://pan.baidu.com/s/13iRdq1AbSwE83L1gbqydJQ?pwd=73ds
) m1 o2 y6 m( ^1 a9 b
提取码：73ds
) A2 c" a+ q& \: J/ A! X; s6 ~
1
4 |7 K4 l3 M+ j) x# O. @9 m
2
2 Z# n8 w5 K0 D0 J7 ?. M
这么多要看完吗？当然不可能！我的建议：
3 `8 J# [+ u- _% q$ L* Y1 Q0 Z
; |0 k* z6 Z# 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。
' h/ g! L; u: g; x+ k2 m$ M% V: T: y
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。
4 h* c9 t8 v4 \# Q+ M4 q
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。
; ?/ o' U* ^# `6 \
4 l$ J# e- {8 ^% E# V4 y+ X$ t8 w
模型总结
( a0 A. |' `/ g, N
评价模型：层次分析、 Topsis(优劣解距离法)、 模糊综合评价
. g1 g8 @* w) O1 W5 @) V/ k
+ M5 S3 r1 e4 B9 r
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
7 w: d( _. K& m8 r( n9 ^
6 r0 |* L0 `$ ]+ D ^3 I d
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
1 I: U7 Q, l @8 B# C% Y, a2 K
" y0 J# ?5 _& t0 ?1 h, d
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
2 h1 I6 \' q* M" t6 m3 z
( {2 r. r2 S8 r, f q9 ~1 K4 u% S
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
, U' v; K5 Y6 ^* R# v+ T
. t2 ?5 t/ c5 D6 {) K
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。
$ d6 K# x7 c8 P/ v' R( l) _, j- y
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* t7 N7 |: G( ^+ H, h4 Z
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