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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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  • 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。

    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
    |招呼Ta 关注Ta
    1 K7 @: T3 x6 X8 G% k
    美国数学建模比赛建议-实战分享
    + ?, j- Z$ B% f$ S3 @# {! W6 d8 Q/ q0 x- X7 j
    一、选题(建议半天内确定), t3 y$ v: }, q  [! I

    3 d: N* H4 `: x5 X( I: q; F      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。% J; k; R6 |# l8 P* F5 A
    * B& G  L+ N5 ], P4 b3 j
          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 a, s" r! U- d& y$ j6 P4 ~+ {# }9 l+ X, b, ^( q$ N
          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。
    5 m+ h7 v* @4 r* w- S: c/ R: e- a4 y- _  P
    二、题目理解和目标细分
    ) `6 X* n2 f' a( l: g: n% K  ~! o$ E, m$ a+ j! ]3 m% G8 x& a0 \% _
          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。, U& l  k7 [3 B

    3 P7 u; G$ E6 _* b      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。
      y* w( X5 a. t+ r, G$ ^8 n
    " V3 V% l3 c' D9 l3 X      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。
    4 t5 A5 Q  b! a, O2 M4 j
    & A4 P% F5 }# d. U      第四步:模型建立完成后,进行求解,然后根据题意给出建议。
    ( w& n" j+ F4 J' k8 ?& c; ?3 f' ?/ C: }7 w
          第五步:撰写论文。" `5 e' A/ f" i
    1 H0 a- W6 G1 c' O) s
    三、再次迭代,继续优化模型1 P$ t% [0 t# q, d

    & a. x  A3 I+ ^' `       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。# E; V% ~' q! j' b6 [" `
    . u, S& X# h6 ?4 y
    四、模型评价
    . i! v; I, w7 E% c% J3 Y1 L; ^' l. z  h: C2 T1 v
         在论文中,要对自己模型的好坏进行评价。- |& K! H) q+ e6 `, T( j
    ) A& Z2 ~, k8 a
    五、其他建议
      c+ V+ h* Z; _  n" q/ s, g4 b4 j7 m" D" @4 q7 d
          论文撰写建议:- T8 j# w* e- s( }' Y
    1 [7 m$ L/ x* @3 m) E
          1、  准备通用的论文模板。5 \+ Y4 k6 O( E  ]# J' h
    9 J4 E' c- }" K# G) r$ b8 A
          2、  多采用图表进行表示。
    / `) X# \: P$ p/ _0 a8 m; s1 w% H
          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。1 T. k8 t9 P5 m

    0 X/ s% u# L8 V6 K) G$ D& q, c. f0 E      4、  使用最顺手的工具。* y  f* S% N8 ~/ D2 ~3 r
    : L, P2 J0 s7 |/ L! T% ]: V8 o

    . n1 l/ V; Q- N$ @1 N$ S
    / n7 U' r! E7 N; C4 r( S2 d- j      代码准备:
    " K" P; B* n' g/ C; _' i8 v* I! 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。& ~: H4 R/ S# O
    , b- z6 ]' A& ]
          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。2 M& c8 `5 v8 t6 a( h1 W
      |) |& [" V* k9 m0 J( W8 O

    4 G6 l0 H6 t3 [  m: K" }* f9 D7 R5 _$ f% V* U# u, X' x, h$ `
          其他建议:
    # H* R, c  `$ h+ h/ \9 c
    & k) Q$ M+ ?! ?9 J2 ]' ]      1、    当题目过于抽象的时候,可以通过分类的方式来求解。& Y' L) |& t. z$ ^  ?- C  b, Q" s

    ) {* Z  C& d* l3 L      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。
    - }4 i; c; V7 |- g* c1 o8 j( m: T. A
          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。
    - ]' ?2 e/ Y( `原文链接:https://blog.csdn.net/LieQueov/article/details/792618853 m2 m# c) z9 P

    ' V; Z' g3 X7 z3 N, a' d
    . M8 k. I7 S, f8 X; m2 `3 M: G4 K
    zan
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