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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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    1#
    发表于 2020-3-26 15:30 |只看该作者 |倒序浏览
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    # U5 s' B2 y( r+ S1 w
    美国数学建模比赛建议-实战分享
    5 q, d/ p1 e4 A
    $ |$ i9 g7 J7 y) e一、选题(建议半天内确定)( H) @# T8 `5 u4 \/ w

    7 u; `* g0 Y0 [9 _% 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。
    6 S. M0 m8 Y; ]3 o- W( S
    8 D( Y' F8 {9 o+ W      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。
    1 n% b, g: \% ?0 ^7 A$ u4 O7 x$ k( {% R3 w. r
          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。
    2 {; y+ Y2 j! M! z& J8 ~, X
    * S  J0 O* B% G5 @二、题目理解和目标细分! i1 e& h+ b6 D5 x6 a4 \. @  D

    1 d5 g4 ~% ~' K$ q/ E      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。
    0 ?( o0 [5 Q1 Q/ N: \( @) a: O( }* k( v, u( m: r/ N7 t
          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。5 e/ ]0 N- @* A, R( ^1 s

    ( e; o; P$ o+ U- A      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。
    $ t& f. L4 B. G
    7 p9 Y; m* m- q8 R8 W0 F0 \2 z1 [9 S      第四步:模型建立完成后,进行求解,然后根据题意给出建议。/ m+ n0 a8 b* ~! i" U
    / D. w+ r1 r1 ^- J, ]9 f& p
          第五步:撰写论文。
    " ^0 \7 O9 }# v% j0 S% g7 G% k+ f5 L4 p: w; [" W2 ?9 \8 u
    三、再次迭代,继续优化模型
    5 ^9 N1 B1 Q; Z5 ?: t! m5 N( o5 G+ W5 x0 j6 Z) Y1 g' \  d
           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。
    8 Q3 x9 p2 e3 I  s. C+ F* C0 F5 _  g& u4 _
    四、模型评价
    6 w2 q1 [- C& h7 J* Q8 W! S$ s# y" ?% }% X0 j$ F1 t0 o
         在论文中,要对自己模型的好坏进行评价。, M8 q+ I& _4 ^$ n2 S2 m

    - Z  b  P5 y7 |' W五、其他建议
    : l5 o3 a0 K" ^: s# Y
    : t8 v0 [1 A- P. Y( f" x% }! f* f, \      论文撰写建议:" A/ c% o) y4 f, W! ^' W9 J4 I: K

    5 q! U' N" \; W, P1 R* D: p      1、  准备通用的论文模板。
    4 F) e& p* z* V& G5 {
    , _. s. R! t% t+ O, A      2、  多采用图表进行表示。
    3 j0 c3 u4 n1 f9 R+ D5 N5 B
    3 }* \+ L/ f4 j4 `      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。
    2 W+ U) y6 m1 M+ i) |, {# V  ^% F' P" ?+ \6 {: j
          4、  使用最顺手的工具。
    1 C4 ~* s' Q  c/ R2 @$ Y% @% G2 y" a  c' U

    1 M+ F+ r5 P7 v9 q, r" O; Z5 F2 _  K. D% a6 k
          代码准备:
    0 j& F/ c! _2 P' O! I
    6 @! d$ s1 L1 z: w' I      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。& o0 g& h* [- Y) W" y

    3 l% e1 k9 }7 H$ ^      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。; a1 X4 {7 @2 m1 `( v  A$ E

    ) V" k6 v; Z* m( K" I! H+ i8 R! g/ d. G

    # ~4 k. P) Y, L5 _4 B2 j      其他建议:( G) I7 o$ u- l) i; C
    8 @% M7 t; w4 p# O, T; J
          1、    当题目过于抽象的时候,可以通过分类的方式来求解。% h0 A( S) e0 I2 a% o
    ; y& @9 }7 o& ~( {
          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。7 n0 r. Y7 X  }. L* I* H

    . Y7 q+ U$ h- F8 U* U" @) k      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。
    $ r" |$ X: ~' k1 K原文链接:https://blog.csdn.net/LieQueov/article/details/79261885$ n! Q1 k; l2 u6 {3 |  v

    # t/ j8 R, s6 X" [# {, N& I7 e. _  ^5 C: I5 ^# P, ]7 A( [
    zan
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