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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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    2021-8-11 17:59
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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" `5 C  k4 {; p1 Y
    一、选题(建议半天内确定)9 J  Q; O& N# C. h) N% I7 W
    7 F/ m, C$ h5 Z8 W7 Q
          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。6 s  O% N$ o& w/ _2 b* b! o

    # ?9 V' _8 f/ Z9 N  ?+ ]      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。  j1 ^( a$ Q* }2 N6 K
    . y8 f) ?6 [1 C$ B. `
          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。; M2 D: K3 X0 T5 a+ u

    . r% W# A" |; k  B+ N二、题目理解和目标细分
    7 m! ^) Q' ~1 V2 t4 s8 C
    ! k2 T3 \7 H9 Y8 r7 I      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。' a- Q1 `' J# c7 Q' t: o! i
    ( h6 L8 r7 z* l% e' I2 B2 X( s
          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。( ~$ b6 |6 @& Z- _

    + p* `3 X% C1 `/ C9 o! l3 C  q      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。* N  y  @5 E" o0 `7 K* \, R3 q
    ; n) Y" C$ f8 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。
    ) n+ I% C5 t7 h: B/ B, }3 r. L  m: _! l: r* G8 W7 c0 ~
          第五步:撰写论文。! l. T0 u  J. I
    5 N9 O  i* {6 c( A
    三、再次迭代,继续优化模型
    ( c$ c) S5 P1 O2 c' z4 ?( }9 D5 G4 B& S$ r2 z3 k) U. g! h
           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。$ ~2 r+ p: |, ^
    1 d( r* P7 E  q* {8 v1 G
    四、模型评价; N! e5 p2 m6 ?( Y
    1 ]8 O4 f1 {0 {6 m+ B: c
         在论文中,要对自己模型的好坏进行评价。
    " F( M6 F8 y7 [5 O8 b; b
    9 L7 W  A! `3 r/ c五、其他建议
    & [7 S  I' ~) p/ ^) c; j% W& A5 j4 a% _! ^1 j
          论文撰写建议:
    0 w5 ]' B& ^1 l) o5 d: F' _2 X
    / [3 C4 q3 m- a5 h: f& i6 U! w      1、  准备通用的论文模板。
    . z' u; f/ i% G0 b0 J) A' n6 B% \. g! c9 t8 X( J+ S  V, S
          2、  多采用图表进行表示。
    0 e( i* B# \3 a7 w
    ! I4 Z3 {5 S# m3 N: X8 L$ c      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。
    & G( I6 L" v5 W5 C! {0 B" b. B6 J6 J& p5 T/ \8 U$ k" {/ S
          4、  使用最顺手的工具。: E7 @, S8 I1 g2 x0 P( ?/ |

    - m# S0 H) s* \8 g* l) b! ^3 r3 K  B3 Y9 }5 H& u' j* a5 K
    8 g: F3 i: _& n' b" v
          代码准备:
    & ?6 o, k7 D# B& U6 ^& s6 Y7 A& R4 N& D# m5 a' ~7 h7 v
          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。" K5 t4 E& @8 Z1 I
    0 ~5 \. X( V, a% s
          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。( P  U; P2 J- {* `0 p  ]
    # Z/ f* a6 @/ e9 u

    : e3 \' C# c% y! C. Y4 {! x5 v, N8 n
          其他建议:
    0 @6 R- o* C' a" i/ |& \4 S6 p7 `& ]" l: ^) @2 f
          1、    当题目过于抽象的时候,可以通过分类的方式来求解。
    ' d, K1 i! }; e6 A! C: U6 N9 f0 ~, {& E
          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。2 c* z7 C6 `# m* k
    6 t5 C; S* J" n1 a9 l; v7 S( [
          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。
    7 k; [4 l( \) h1 K---------------------
    / J" c# j1 q+ b& V1 P& @* B2 `- ]9 ^, G) F

    ) S8 F# D) R  w# t2 k- \; J
    ; j0 O: Y6 i8 ]) a- |8 k4 l$ ~
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