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[建模教程] 美国数学建模比赛建议

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杨利霞        

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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

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    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

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    发表于 2019-4-7 11:50 |只看该作者 |倒序浏览
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    美国数学建模比赛建议
    9 d  o/ J3 x" `) V一、选题(建议半天内确定)) c0 j- S. W! _9 ?

    0 c* d7 b; v" W% q" F& C; [6 Z      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。
    8 c9 N7 S$ z5 O/ F9 H- R3 H5 R: D8 Q- r0 Z9 e- G
          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。9 c) P! r. f. f, @- ^
      K7 F& q# j7 v
          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。
    $ ]# O& ^1 D7 \9 Z% `3 N$ ~+ s# m% F# h
    二、题目理解和目标细分" \; }: d4 b  g1 D$ @/ Z
    : s7 Y6 q% e; r6 s) 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。3 G( Z9 w- W# J# ]

    " K, I" j# o6 z' o4 g      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。
    ' j7 l- `: K- Z
    4 q1 N' C8 b0 }4 R$ h6 j) x      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。
    0 u3 U& o1 K, H8 Z! p0 f7 I+ n; L' u* x8 ^, ^- y
          第四步:模型建立完成后,进行求解,然后根据题意给出建议。7 k- m7 a3 _1 O8 Z0 Y: \
    . u, S' o. m, T! _& f* B
          第五步:撰写论文。% P" Z/ j& |+ G  G8 H

    ) @( M# Z/ g7 S7 M# {( K三、再次迭代,继续优化模型
    % \# {/ P  Q: _# d
    * I: H) P. E- o- I1 z( I* }% Z6 q       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。  b) E# w( n" Q  t' K1 T/ _

    & R, P. }+ Q; e" ]& F5 Q四、模型评价/ l, G# [8 L  y) Q5 ?
    & o" y/ G5 [* r/ p0 S( c
         在论文中,要对自己模型的好坏进行评价。; f0 Z1 ]: P' N# f( L% W1 d

    8 Z7 b6 g0 `: ^6 H) _( A五、其他建议
    1 r' Y; Y8 k9 w9 I2 p6 G( A6 ~; l# n3 J4 t
          论文撰写建议:
    ; L5 X, _  u0 I: A7 X! b3 E5 M( d6 u: o2 o/ S7 n6 D
          1、  准备通用的论文模板。
    . i, P3 i, ], i% z6 t4 n
    ' U8 J( `3 E$ ~. Y. V1 d+ q      2、  多采用图表进行表示。  q! w' b* S  O% }8 r6 Z/ @! W
    & r5 W: U+ c- Z! e5 D+ `( v, Q
          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。
    % k# a: a" e9 b  j3 j% i* d9 D3 E. e" r
          4、  使用最顺手的工具。
    , F2 j; I, j# S* m& ^* H# c4 e
    : r! g7 I) Z; \* h! {
    , E' K7 F6 u& m  }
    6 S# W- F. N) P7 R) L8 B      代码准备:
    . W3 l0 ~( C& e0 w5 L5 `8 Y" k# M# i: @1 l: u
          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。4 O2 A0 x5 C; y0 u- M* ~) i! [4 X

    9 _* _: G9 F; `      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。
    ' x3 z! k7 m, i. q1 r8 T. C+ e; e: ]7 u* ]; Q! O

    6 N) x7 ]- F, s! {2 C& D& p
    ( g6 x7 w% _4 ?% X+ Z  d      其他建议:
    / z- m" e/ _5 o, x, J, h8 s7 r+ ^( ~/ n
          1、    当题目过于抽象的时候,可以通过分类的方式来求解。
    ' C$ d3 m' r5 l7 _8 b+ a  f
    5 B7 S2 Z; j" y. v2 Q9 n      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。
    % x# x3 f" I% X+ `1 o. g; H: f9 Z9 A; B0 Y# o  D
          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。3 m) V4 w" y, k8 D( S+ G1 C) s' P
    --------------------- 9 E+ v% M% B* t7 q$ z

    7 }2 I0 F7 u, x5 ^/ i: J) q- r' a: D" d! S/ z8 P0 Z
    7 t8 S1 R. z; Y' N
    zan
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