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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。

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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" 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
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