数学建模国赛题型和获奖策略

杨利霞

数学建模国赛题型和获奖策略
数学建模题目可以分为四类：
! k+ f6 r, j/ |# F1.评价类问题
5 J: {+ w; |4 A7 ~, o/ k1 L2.运筹优化类问题
3.预测类问题
4.机理分析类问题（人口模型/物理学/微分方程等）
9 M( K9 c0 d% k5 ~- l
' ?: ^3 h2 n9 [3 X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。
: D# u" h5 f+ y6 \0 {文章目录
6 e9 O# `/ W" r6 m% K- D2019年国赛题型和算法
" [) f1 s3 x& @, p  |- o2 E/ i1 c' q2020年国赛题型和算法
2021年国赛题型和算法
% }: I' f6 J2 ?( B8 n% u% Q国赛优秀论文
7 X/ T$ q4 d% n$ H6 x" Z模型总结
0 F5 q0 [. l- R( t2019年国赛题型和算法
, N7 s3 }, r7 R4 w9 c2 AA题（评价优化类）：目标规划模型、微分方程模型、差分法
+ M0 u& G/ V) ZB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
C题（评价优化类）：目标优化、排队论、蒙特卡洛模拟
5 J: T( A, X4 ?: |. \7 j3 j. S9 n2020年国赛题型和算法
, ^! F( B$ |- J0 JA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
# l( ?1 B, [0 V5 x6 j9 L# m0 A- S2 L3 hB题（优化）：蒙特卡洛模型、动态规划、博弈论、马尔可夫链
- v. R, M2 J8 W  Y. aC题（优化）：梯度下降法、主成分分析、遗传算法、多目标规划
- w6 J$ k4 Q# G( k; n2021年国赛题型和算法
) ?( E( Z$ ^5 v- ~1 V( C0 i1 \. ^A题（机理分析类）：反射定律、优化算法
B题（评价优化类）：回归分析、层次分析法、模糊综合评价法等
6 Q" Y7 P' u" NC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）
3 l; B( C# q: I( i国赛优秀论文
这里是近几十年的数模优秀论文

链接：https://pan.baidu.com/s/13iRdq1AbSwE83L1gbqydJQ?pwd=73ds
" P: ~% u6 z0 T- _; {6 X提取码：73ds
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" Q1 M( t! v% X8 [8 O这么多要看完吗？当然不可能！我的建议：

8 a" I: O' `! T) z; d. D8 ^" s7 o认真阅读两到三篇论文，研究他们的方法，能不能复现出来。
6 ^7 o( w8 [$ x8 S( L9 W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。
  n) L/ {9 e, L" c2 n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。

模型总结
评价模型：层次分析、 Topsis(优劣解距离法)、 模糊综合评价

( x+ |% ^1 j# _) C+ N5 C" E4 w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

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
! Q$ Q- i2 }# r9 \& R7 z8 L
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

' x$ H/ j8 i& F( K% p7 |5 q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

/ R* H* j" _" M: b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 c1 f+ ^7 c: U/ G8 J1 b0 A) Q————————————————
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