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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

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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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    : r) C  k8 ~) N4 y7 b. B美国数学建模比赛建议-实战分享. K/ y- D2 Y* `6 u; |. t% c( s; X

    ) S3 n( F! Y" ?0 l/ t一、选题(建议半天内确定)
    # q  O* o, v/ a+ v% y4 i6 g0 }; ~  z4 I% S
          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。
    5 A: K6 |% L, _8 p/ I" o1 f. f: W3 f; V$ O% o4 V
          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。
    2 m3 Q. y7 u6 K9 x& b4 M: x0 ~0 @8 O
          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。- c! X$ u1 I0 b7 }; k
    " {9 V$ }) [3 O- m3 g2 t5 k; [) n( M
    二、题目理解和目标细分
    . v" X! n# D5 \- i! p8 q3 T# x& P" }
          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。1 w$ o7 O. G9 N$ x1 R( [; @

    & Z: B0 @( _+ ~. T# A( N7 M8 @+ K6 H! A1 O      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。! P6 u6 u$ |' b( W

    * l8 K, B$ \. N5 _5 \, j      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。
    / v, v% a& K" K# S5 c% y) r& L% t
          第四步:模型建立完成后,进行求解,然后根据题意给出建议。- Q7 Q& J' O1 q4 U2 d- u" Y5 s
    , m3 W$ `# Y$ Y. y+ @& G
          第五步:撰写论文。# Q* Q7 V' F1 M8 b
    8 l. o# o9 H! r
    三、再次迭代,继续优化模型( i- {. D% U$ D* v+ y9 V! }5 }
      s& i: z7 Q' y; d1 n  D; \1 _- t% 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。; v4 ?! P* L/ [0 r8 {' g* O3 |

    . k) \% m# T' \! {( Z. F3 f6 c四、模型评价
    % a1 ^, ^7 a8 E; T1 A& A$ v) V" v7 W* z/ E* f
         在论文中,要对自己模型的好坏进行评价。& L; _' Y5 |. W  V" N

    3 P* }! l1 K# b2 j0 z# b* A3 m; Z五、其他建议$ N9 ?+ J" ]  [8 p* F1 X
    # I+ L0 f: E& x" v/ [# `2 }
          论文撰写建议:
    : L9 e' ]/ G3 i* z' b- Z) }' C7 S! J8 v. U" A- j
          1、  准备通用的论文模板。1 w9 T- \! J  K5 R$ N

    + I" U) W' U0 G      2、  多采用图表进行表示。7 c$ p/ }: C8 b  ~, J$ f) v9 ?- J( O

    ) a, W; w% X. ^& d- Z      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。3 D/ r( {9 i& G# ^# A7 o/ t1 t
    ; a5 g" _1 E$ f  [1 P# `0 N
          4、  使用最顺手的工具。2 t( H4 |+ r, {- s
    1 p; s: z- k3 ]- O( X  Z1 l3 `
    7 J* r6 [- I$ l7 q# u/ g- \6 ]0 r, Y
    - o7 b  @, c6 w3 Z8 W+ W
          代码准备:
    1 Y1 I2 S0 F: Z6 h! h+ t  ^  f  |; S) Q8 M5 D! 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。7 c! x! y5 a9 A" p" x1 u
    , \% D3 a! c: b. a( Y
          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。) W) S8 K: X8 x

    ' Z9 M, |. ?! R! `* G
    + f, F, \5 P+ j/ _0 ]7 @; N) U0 p, h' F  G
          其他建议:
    ; e' ^+ J$ _3 b* \6 y
    ) ?4 k7 o  a1 c      1、    当题目过于抽象的时候,可以通过分类的方式来求解。' q# F) G- z8 `" r( k

    ' m! ?5 E, x. E( h6 N1 ?$ l& u7 R      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。9 ^6 X( F: k6 u1 W& i* k

    ' {+ J0 Z" ~" f      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。
    + a8 _+ m( ~$ c1 M  N原文链接:https://blog.csdn.net/LieQueov/article/details/79261885
    8 m0 l" k" q1 m' t1 I: P' w. t* V. v( V% U2 x5 ~2 A) o2 e0 X' u

    9 p8 I9 k9 y1 \8 h. {7 v; H
    zan
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