* 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