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美国数学建模比赛建议-实战分享

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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

    群组2018美赛护航培训课程

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    发表于 2020-3-26 15:30 |只看该作者 |倒序浏览
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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
    * ~: F& {+ S0 f5 M! H. F% 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。
    8 J6 j% c3 N. j5 g9 ~
    , 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。
    3 L9 X  ~4 N/ \) m7 {+ Q0 s6 G9 S7 u, o8 j" p; Q8 d
          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
    3 p. {( q* {* J+ J, I0 \
    # 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。
    " P4 x  F0 \' E/ ?' p
    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
    3 [# {' S1 F% l6 ?6 v, r, Q$ f
          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。
    ' k$ w3 G* I) [4 N; r
    6 r6 B) R7 X# N      第五步:撰写论文。
    & F8 D# R8 \% p2 @2 U; F, T+ c) k1 ~" [5 P* ]( N
    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
    ! C% T  V& {; m
    : _& j# k4 f; ?* s/ X     在论文中,要对自己模型的好坏进行评价。
    8 _+ l' F' q9 D4 P! l7 h
    , c, i# T% d9 E  f& s' Q# w. {: k2 R五、其他建议
    ) i$ m0 e0 `9 ~6 r) F: @! i: k& `! `+ |* Q) J( `
          论文撰写建议:
    & a( ^& @# n& r' C! I$ Y. J6 p9 J1 q6 f) A- C0 {
          1、  准备通用的论文模板。
      e1 F" T( U! _, `+ U
    ) 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。
    ! h" E7 s2 A+ b' g9 _( t* |/ y' Q* N4 s
          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! ]
    % z8 v  t; X# a6 }# H* O6 P) |
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