- 在线时间
- 1630 小时
- 最后登录
- 2024-1-29
- 注册时间
- 2017-5-16
- 听众数
- 82
- 收听数
- 1
- 能力
- 120 分
- 体力
- 563428 点
- 威望
- 12 点
- 阅读权限
- 255
- 积分
- 174251
- 相册
- 1
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 5313
- 主题
- 5273
- 精华
- 3
- 分享
- 0
- 好友
- 163
TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
|---|
签到天数: 17 天 [LV.4]偶尔看看III 网络挑战赛参赛者 网络挑战赛参赛者 - 自我介绍
- 本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。
 群组: 2018美赛大象算法课程 群组: 2018美赛护航培训课程 群组: 2019年 数学中国站长建 群组: 2019年数据分析师课程 群组: 2018年大象老师国赛优 |
美国数学建模比赛建议" k: v/ G, Z- K) C/ j! x$ Y8 m
一、选题(建议半天内确定)
3 q$ I6 V S/ [- j- H0 w1 E1 ?. S) T$ 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。/ J! U' L% {9 F' i# y8 ~0 T' I
+ \: |: l) ?+ J6 Z, V! M8 O 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。
0 C/ d# }& V S. G. D
; y% J8 t( _4 u; s) \* q 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。( W+ b0 V1 ^* d4 N+ `0 h
T0 ~2 q- l1 H" X3 o二、题目理解和目标细分
! @. }& F. R3 F3 E6 E3 m$ V6 v; {8 x5 Q. x- b) q2 Y' @& 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。, S. q7 c/ x! A, w4 S0 m
! K3 W$ s; @' |* F* O- r" u 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。
% O- M% u$ X# G; l6 U( X) d, H' }
( @ n8 K: u% v7 U 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。, Q& o# ?% E2 y% |: \
% s" [% Z2 S9 Y/ V$ b2 ` 第四步:模型建立完成后,进行求解,然后根据题意给出建议。
" Z/ ~4 Q7 P! B/ B( \
. B1 Y5 p0 _% ~+ A ?; \ 第五步:撰写论文。
# z* X5 W- Q- P7 L w# i0 H1 I7 U5 S) ]% `/ Q
三、再次迭代,继续优化模型
" Y7 t! u" R% a2 g3 I5 A# y$ O9 Z7 \: x* Y
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。' \+ d2 F( F' B( Y
6 g& M Y4 A) G- G9 L/ e# q- c+ {' W四、模型评价2 z; n: v( x O" a9 w1 b5 R
2 E7 q# b# R3 ?( E$ d( O 在论文中,要对自己模型的好坏进行评价。
: \" y7 V4 L1 ?5 P: h3 t% t3 Q) w+ K4 j: P0 d( T
五、其他建议2 K( f2 e0 q; `7 C3 M1 }
% w7 m. L/ l1 S/ D' \3 Q9 Z! D7 n% T& l, J 论文撰写建议:
" f* B8 s" ~7 C- T) T; H
3 a+ o+ k! t% W7 X- ]2 G' m 1、 准备通用的论文模板。! X6 g) _9 G2 {5 P, M, b4 z' Z
6 G; Y( ^0 C" } [5 n# v
2、 多采用图表进行表示。, g* U, x* t/ k2 k7 Z" a5 R
% @+ ]) |. a: ]5 N5 ? 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。8 U0 G6 T* C' g7 f: B
, ]4 |2 }, G6 D3 U% w 4、 使用最顺手的工具。; _% P* E( H' P" a2 C5 g
2 T3 O9 q* u9 B8 x
# I0 h2 O9 B3 j7 K4 Y! e5 `0 ~0 C8 T8 O! z/ K4 L/ _) k- @# T
代码准备:
( A8 x1 j2 |/ i, [8 ]+ Y4 Y0 h1 A a; J1 H0 }( _$ @
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。
2 A* R: m5 G; ]0 C8 w
$ F5 l% ^* H, V' ]- b 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。
) B: m% W9 b% Q! t' K C/ y8 e- j% P) `8 B# E+ a8 n6 b' u3 B
3 D" a% E- O8 q" r# N! S. ^- O: z- L, X0 s+ Q
其他建议:
: y# a" A8 S+ t3 ~4 j( `+ T
3 y: M# A7 i& { 1、 当题目过于抽象的时候,可以通过分类的方式来求解。1 @0 J' i: d) {/ ]
2 ^5 [ u9 v0 _2 i9 }/ v+ K0 l/ k) p% _ 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。: F v5 A3 l7 b. O" f: B
) `5 E3 u1 j( i 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。
. R) E% r& D9 A# j4 p+ J1 S7 F0 h--------------------- 3 ~1 w( h" t# Z, c4 W$ W
9 F$ v: c/ d3 Q5 a& M
2 |4 r/ m3 \) B2 w( D/ [1 s
- {4 [1 W) W! K7 _" I% q/ p |
zan
|