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TA的每日心情 开心 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。
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1 H) m* M! r8 _- J 美国数学建模比赛建议-实战分享 / x ~* J8 L9 \" o2 L
. q$ a6 \" E6 I3 M. R- F" |5 { 一、选题(建议半天内确定)9 z- @% c% n" X3 e7 H6 ?3 j
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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。
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, c H% I& j$ v6 g/ m0 G- U 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。
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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。) X+ q: I- H: d: g# Z
4 m7 p: Y8 A% C0 y- b 二、题目理解和目标细分
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# e% N6 y8 f; G' e" v* ` 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。
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6 C: O6 }& g4 b& o$ x1 w 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。, s: e0 g% f* U! Q/ l
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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。. {- G$ c* O2 \' r- V" G
7 T7 Z/ W+ C" z9 y# V 第四步:模型建立完成后,进行求解,然后根据题意给出建议。
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6 r6 B) R7 X# N 第五步:撰写论文。
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三、再次迭代,继续优化模型8 z% c4 [ b) r1 ] G8 c
! n+ J6 T) _4 [* z 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。
' `! w! ~) |1 ]( W. t! G q
$ i* }" ? t9 E: p; A0 q4 g 四、模型评价
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: _& j# k4 f; ?* s/ X 在论文中,要对自己模型的好坏进行评价。
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, c, i# T% d9 E f& s' Q# w. {: k2 R 五、其他建议
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论文撰写建议:
& a( ^& @# n& r' C! I$ Y. J6 p 9 J1 q6 f) A- C0 {
1、 准备通用的论文模板。
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) y4 T8 Z3 S A, x+ H 2、 多采用图表进行表示。. v: E9 n/ P' m7 j/ s
3 x; ~, U" R5 z+ H0 l5 ] 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。" X3 C% ]/ y1 W
0 j$ a$ c7 f5 N4 S1 y9 r. R, T 4、 使用最顺手的工具。) {7 @8 [ s! c# v, s4 t3 S
: U4 d* p0 r$ h7 ]" l ! R6 _4 o, }( Z2 l. E
- K: J" ?6 E7 g- d 代码准备:% E/ L' P2 C, S& {. P
. Q" N3 [- O# m+ n0 r8 A
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。$ d" h5 L. k" F/ [7 @4 i
: |: d4 F9 _5 n, w6 } 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。" c) n8 T" o* D8 W
% q( N, j+ M" n" q3 L. c
9 U" N9 C) `9 ~" f
( E& [' `9 ~% H3 }& G
其他建议: A9 S7 t+ \3 s, R
' t' @ |: C w _ 1、 当题目过于抽象的时候,可以通过分类的方式来求解。
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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。+ g7 t3 n5 N; [! {8 R, J: @
x9 E" X7 m" i% D+ q 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。
. k: M' x7 m, t; W' g8 t+ ` 原文链接:https://blog.csdn.net/LieQueov/article/details/792618859 B& ]4 M# h! ]
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