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TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
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签到天数: 17 天 [LV.4]偶尔看看III 网络挑战赛参赛者 网络挑战赛参赛者 - 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 群组: 2019年 数学中国站长建 群组: 2019年数据分析师课程 群组: 2018年大象老师国赛优 |
华为杯数学建模竞赛百分百获奖经验分享(获奖 == 四分经验,三分运气,三分实力)- W. l- C9 }: s' A6 |. p- ^7 P
& B5 n4 _2 ~8 g( q9 e华为杯数学建模竞赛百分百获奖经验分享(获奖 == 四分经验,三分运气,三分实力)) D- T% w v3 y* i
! y: @+ o% Y2 v2 E( K
原创置顶 maligebilaowang 最后发布于2019-11-16 12:44:44 阅读数 258 收藏6 L' B1 O( \/ |
展开* I1 n. M: C" Z, L9 n3 g1 j
!【注意】博主原创,转载请注明出处,纯属个人经验,大佬路过勿喷7 @% ?" a% z8 k% z8 ^% [. o' Q3 D
4 |0 k* V8 {/ `! o一、前言
3 `: \7 D$ @, T/ h0 C$ _2 A* r) |1 x, `/ Q+ w
不知不觉,现在已经研二了!!!在最近的2019年“华为杯”全国研究生数学建模竞赛里博主喜获二等奖,虽然按照我以往经验获奖是必然的。但是出成绩,还是小激动了一下。这也应该是我最后一次参加数学建模竞赛,所以一直想着写个竞赛经验分享给大家。
' L* Q: ^9 x, D& U6 }/ K$ d很多人参加这个比赛就是为了获奖,尤其对于想在上海落户的同学。而且这个比赛也是众多官方认证比赛中比较容易取得成绩的一项。而且我也认为这个比赛相对于ACM,高等数学竞赛等看分数的比赛来说,含金量是比较低的。因为他的评奖方式是主观的,大部分赛题是没有标准答案的,你的论文是唯一的评分标准!!!既然是“主观评审”,那么就一定有“套路”!!!所以我也一直认为建模竞赛获奖,第一靠经验,第二靠运气,第三靠实力。
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' w8 n+ k/ X5 C, ]* E+ z9 p今天我就是要来分享我的竞赛经验,而且是十多次百分百获奖的经验。(比赛自动触发百分比获奖bug!!!)我下面主要从经验,运气,实力三个方面来说明如何获奖以及如何准备。' i# e; b' d! n5 i7 {5 G
& V4 j2 }0 k4 c4 o8 C6 t$ ~8 g二、经验
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* ]+ F, |) N" N- [$ Y" S- X+ V2 `( k怎样获取经验?如果你和我一样参加过十多次的建模竞赛,我相信你的经验已经很丰富了,拿个三等奖啥的还是很容易的。如果是没参加过的小白?怎么办?你只要认真读完我的博客,你就获得了博主百分百获奖的经验了!!!只要按照我说的准备,获奖还不是分分钟的事。。。$ q. @! W V9 s$ u8 p+ L# p
经验部分,我主要想从人员配置,知识准备,赛题选择三个方面来阐述。
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2.1 人员配置$ ^: p3 V _8 f7 R- |
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对于人员配置,博主认为三个中最少要有一个女生!!!) g/ E Y' y+ d, P8 M7 J% g
没错,就是女生!!!俗话说,男女搭配干活不累。想想比赛三天或者四天比赛时间,三个大老爷们朝夕相处,还不停的讨论问题,很容易发生矛盾。这样只会搞得大家都不舒服,还能不能愉快的“建模”了。。。而且女生一般都比较心细,审美较好,很适合论文纠错,论文排版,绘制流程图,用ps修修图,写一写建议性的问题等等。/ K$ X$ @: X; Q, l( R
! z3 |% [1 y: b6 w& J$ \需要有一个总览全局的人,能写论文的(这个是大腿)9 @6 ?1 m+ k2 [& e2 K
这个人男女都行,主要任务就是负责写论文包括摘要,问题分析等。但是要有一定的抗压能力,这就是全队核心!!!我建议论文的整体思路一定要由一个人来汇总,也就是论文一个人写。如果每人写一问就很容易造成,论文整体思路的混乱,因为很多题目的过个小问前后都是有联系的。总而言之,一个队伍里一定要有一个负责思路汇总,能够吧问题解题过程写清楚的人。尤其是摘要,一定要一个人写,其他人再来改,总值论文整体思路流程一定不要乱。( b' g- @* B9 j/ t: z
, F1 l3 @. Q! ^% [: K& h队伍里至少有一个人能够使用matlab,python,R等科学计算语言。# ?; C8 Y; }: Z9 G o" L9 l
建模竞赛不会编程怎么出图出结果?所以会编程语言是必须的。matlab不用说,专业的科学计算语言,很多算法原型都是用matlab开发,矩阵计算,图形工具箱,拟合工具箱等等非常多的图形界面工具箱,拿来即用几乎不怎么需要编程就能实现很多模型。R语言不用说了,统计学专业必学的,ggplot,常用机器学习封装库都有。4 Z* H9 s, d, S
( F5 x8 {: Z& L; V但是我更推荐利用python解决建模问题,python的pandas,numpy,matplotlib等依赖库几乎可以完美的替代matlab的数据分析功能(可参考博主的入门教程)。就我个人感觉,python借助Seaborn库绘制的图形更加美观。而且,随着人工智能,机器学习,大数据越来越火,很多赛题也越来越倾向于数据挖掘,机器学习,大数据分析等等。python的scipy(优化算法库),sklearn(机器学习算法库),以及Tensorflow,Keras等深度学习库可以很方便的帮助实现建模求解以及结果的可视化。。。总而言之,人生苦短,我用python/ n& T2 _9 a# c- N, K
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2.2 知识准备
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2.2.1 必备软件0 K6 E1 A2 W/ d% \3 x
: `) J& Y8 T% b写论文排版相关3 V- ]; |; X# n# _
office-word,或者LaTeX,除非latex用的很熟,新手不推荐使用latex。因为全程敲命令来排版很容易出问题。而且word手工排的仔细一点,效果一定不比latex要差。5 y a$ D! J! C- \5 A. @) B* h
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Mathtype(公式编辑器),这个是写科技论文必备的东西,公式一定要用公式编辑器来敲!!!" E* i5 [( H* M5 u# a
, t8 X+ g6 [6 x
绘图,流程图,示意图,修图% W- ~) F6 {7 l- v/ u
常用给的绘图软件有亿图(推荐)或者visio,这两个软件都可以绘制流程图和其他示意图等等。PS在修图或者对论文要求较高的时候使用。。。, u( I2 m1 x3 h5 h; ]$ i4 |& [
我尤其建议大家写论文的时候多绘制一些流程图,包括算法流程图,以及整体思路流程图。如果你能将你建模思路,用流程图的形式展现出来,肯定能够吸引评委的目光。. @" Z* {& W+ L$ J0 [( E) s- h k
0 j) L6 C# a. q1 Y$ b4 X! Q+ P' d* O5 g下面是19研赛,我们做的问题一建模思路流程图:" V4 _0 Y2 H- x K
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9 m) A3 Z# O- _! Y+ {! I8 Z+ R数据分析可视化软件
/ y+ O( N$ }- h3 D9 REXCEL(这个不用说,都读大学了,这个肯定是会用的,很多时候excel可视化效果也是很好的)
: @' ?" v0 Z% c) w$ D下面是我们这次比赛用excel作出的可视化效果图:
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Tableu(专业的BI可视化软件,这个软件现在企业用的很多,出图效果确实完美,尤其在地图可视化这一块)
$ E, \8 k& ?, \2 _下面是我们用Tableu作出的可视化效果图:8 G5 F _1 ?5 Y, n* {
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SPSS,专业的统计分析软件,很多统计学专业的应该都学过。适合小样本的统计分析,还可以跑很多统计分析模型,比如主成分分析,常用回归模型,聚类模型等等。特点是不需要编程,点点点就可以得到你想要的结果,但是出图不大好看,不大适合提升论文“逼格”' ]; X* M9 n- Q7 I, e. |- W
4 L# i4 m5 a' L编程语言集成开发环境(IDE)
- w3 }, U! L Q8 [! z3 WMATLAB本身就是一个集成语言和IDE为一体的科学计算软件(大家应该都了解,尤其是读通信相关专业的)$ y3 f" C1 t6 G
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Python的集成开发环境(IDE)推荐安装Anaconda Navigator 发行版,并且安装Spyder,Spyde就是一个模仿matlab界面的集成开发环境,可以随时产看工作空间变量。尤其适合用于编写数据挖掘分析算法实现。(在spyder上面写python真的和用matlab没啥区别,太像啦!!!)
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/ A; h/ u; ^# u1 v, [2 bLingo(专业的优化模型求解器)专门的lingo语言用来求解优化模型,像一般的线性规划,整数规划,二次规划模型都可以直接利用Lingo求解。(数学专业或者运筹学专业应该都学过)
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1 l, O( f, l; T8 [# m' n: aR就不推荐了,用得少,统计学专业的同学用的比较多。。。: B; m& N. D3 C6 | u0 F
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2.2.2 需要的理论知识0 m6 [8 g, B$ q
6 M& a K5 i6 z o& x这个其实不用刻意去准备,很多时候比赛都是边学边卖。但是基本的方法模型还是要掌握一些的。考虑到建模竞赛题型主要分为三大类:优化类(竞赛必有题型),评价类,数据类(涉及机器学习等)。
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其实很多带专业背景的题目,最后通过抽象成数学模型就是上述三类问题。比如图像类问题,很多时候要么抽象成优化模型来求解,要么就是机器学习模型来训练识别。那我就从三类题型来说明一些基本的模型:
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优化类:优化类问题基本没有可以直接套的模型,很多问题都需要自己来写出优化目标和约束条件。或者参考相关文献来设计模型。并且如果模型设计的复杂了,还需要自己设计优化求解算法。。。总之,优化问题是很难得。基本的优化模型包括:线性规划,整数规划,01背包,非线性规划(建模赛题基本都是非线性的。。。哈哈哈),最小二乘优化。基本求解算法包括:牛顿迭代,拟牛顿,梯度下降,共轭梯度下降,各种智能寻优算法等等。总而言之,优化就是难啊难,而且优化建模题基本上都有答案范围,模型建的不好,解的不好都over。。。
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评价类:评价类问题,一般都有可以套用的方法,比如主观一些的:层次分析法,模糊评价法。客观计算权重的(需要数据):熵权法,TOPSIS综合评价法,主成分权重法。对于评价类问题最好还是用客观计算权重的方法。$ j0 Q8 J. b% F9 W: T0 e
1 l: f8 V0 f' I: E0 H& G数据类:上面两类问题可以说是建模竞赛以往的常规类型,数据类问题是最近几年随着人工智能,数据挖掘技术的热潮带起来的。。。可以说,数据类问题在以后的建模比赛中只会越来越多,而且数据量也会越来越大。! h4 m! }2 G- U" o
" A7 b" p! i. m6 e( a3 T数据类问题其实最好做,因为他可以套的模型简直太多了,各种无监督,有监督的机器学习模型都可以对数据进行处理。基本上只要清楚常用的机器学习算法就可以应对建模竞赛。(常用的机器学习算法可以参考博主的学习笔记)
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2.3 怎样选题?
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9 f' _4 c$ c5 D6 s% j1 B8 I我前面也提到了,现在的建模赛题题型大概分为三类题型。以我的经验来说,无论是本科还是研究生的赛题每年都会有的题型就是优化题。但是优化题对新手是很不友好的,除非对于优化问题有一定的经验,熟悉各种优化算法。传统的优化题型一般都是有一个结果标准,这个也会是论文评奖的一个标准范围,所以如果没有一定的实力,我非常不建议大家选择优化题型,毕竟大家三四天的通宵达旦知识未来取得一个好成绩。3 R2 u0 W. y N1 ?/ O
% B9 r5 M7 w( l剩下的就是评价类以及数据类型的题目了,其实这两种题型是经常交叉在一起的,比如数据题里又一个评价相关的小问。一般来说,评价类的问题或者是数据类的问题是没有标准答案。既然没有标准答案,那么大家可以发挥的地方也就多了,这也是为什么推荐大家做这些题型。从最近几年的研究生赛题命题方向可以看出,数据挖掘和综合评价结合的题型也会是主流趋势。最近两年的赛题都有数据挖掘+综合评价的题型。对于这种题型,最好的解决方法就是套一些现有的模型,如果能够在熟练运用现有模型的基础上提出改进,那就是一个亮点。比如随机森林回归可以用来解决数据回归预测问题,如果对于输入变量进行加权,从而让预测mse等指标有效提升,那么这就是你论文的一个亮点,只要论文写得不是太差,获奖基本没有问题。
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6 j5 V. e! I9 ^总而言之,选题一定要量力而行,如果完全没有把握,那么就看别人都选什么题。一般来说一道题选的人多的话,这道题上手是相对容易的。(千万不要以为一道题选的人少就容易获奖,一道题选的人多就不容易获奖,告诉你:完全都是按照比例来的。题目选的人多,获奖的队伍数量也会多)6 U9 i8 D: A, U/ @7 p* A
+ @! h' g* x- P3 {. {' L+ F3 D4 i如果有一年出的题目全部都是优化题型,那也没办法,只能硬上了。其实优化题型建模也是有套路的,多搜搜文献一定有一些能够套上的,或者给你提供一些建模的思路。优化题模型一定要建的好一些,最后解不出来也影响不大,模型论文搞的逼格高一点,什么GA,SA寻优算法都可以套一套。最后把论文搞好一点,总而言之,难得话大家都难。模型建的不好,算法解不出来,没关系,每年这么多人参加比赛。获奖比例在哪里,完全做出来的毕竟少数,就算这些人把一等奖拿完了,你拿个二等奖不也美滋滋吗。就算模型瞎写,算法不懂,你的论文也要完成,能不能获奖的依据完全就是你的论文。
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2.4论文相关的建议以及经验 (最重要). R$ a1 _" z7 U$ c5 c/ B- s) l
8 p( S2 ~: d1 @) I7 e, U- a前面说了一大推,其实对于很多第一次参加的人来说意义不大。。。(没错,很多人第一次参加,前面说的知识储备根本不可能快速补充)。那应该怎么办,听我的,把你的论文搞好一样可以获奖。。。我见过很多队伍三,四天比赛时间睡眠不到10个小时,心力交瘁,最后吧模型和算法,结果都搞的很好,但是最后也没有获奖。什么原因???其实原因很简单,你的论文没有搞好,我的建议是论文从第一天就开始写,这样你后边才会有大量时间来润色论文,刷摘要。下面我主要从论文的三个方面来探讨一下,怎样搞出一篇获奖建模论文。
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' ?5 B K# t/ j3 C8 L3 z* i先讲一下一般评委老师是怎么评判一篇论文的:你想想上万篇论文,就跟高考作文打分一样。这些评委老师每天要看多少篇论文!!!所以,这些评委专家一般都是看个摘要,排版,论文大概的浏览一下,根本没有时间详细的阅读你的论文内容。根据摘要,排版,论文内容大概就能给你的论文一个评分。所以摘要,排版,论文内容充实都是需要格外注意的。7 S7 N. W# S$ {& _
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2.4.1 论文摘要(重中之重!!!(摘要决定你能不能获奖))
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论文摘要真的太重要了,这些评委老师根本不会认真读你的论文正文,但是他一定会认真看完你的摘要(前提是你的摘要写的不是太烂)。如果你的摘要出现一些低级错误,比如错字,学术性的方法写错了,模型瞎套(不懂瞎用被评委识破)。很遗憾,评委老师不会再看别的东西,直接pass掉。成功参赛奖归你了。。。4 J: o$ a+ `# R5 U0 g5 S' |
5 e6 l2 o0 X8 }" d9 ^) E" c如果你的摘要写的正规正举,评委才会再去看你论文的其他东西。% X+ A' }6 N1 T8 e' |
比如排版,内容,图表(结果)等等,从而给你的论文评估一个分数。9 [2 D d ~! `6 a1 ]. f
; h( N" [" M% `, x如果你的摘要写的极好,措辞专业,用到很好的方法,思路清晰的表达出来,并且提出一些自己的想法。
; n: q* i4 v% A恭喜你:你的论文直接进入下一轮评审,现在保底也是三等奖了。
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' j/ l- |+ p4 l% F0 V% s, e, w可以说你的论文摘要直接觉得你的论文能不能获奖,摘要写的烂,直接pass,摘要写好直接进入下一轮(保底三等奖,为什么会这样?因为你的只要就是全文的浓缩,包括你的整体建模思路,用到的方法,结果。你们的工作一定通过摘要清晰的表达出来)
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* {: A) M3 Y/ I" Y B* o2.4.2 论文排版
2 C. Z' Y- R, O
! ^; S: ^1 j9 v9 O9 s1 V* h; X6 J排版也不是特别重要,只要不出现特别夸张的排版问题,评委老师基本不会特别在意。但是论文排版弄得美观还是有加分的,自己看着也舒服。' Y5 }$ E; r. m3 z" x
4 z0 ~! s. a% I
2.4.3 论文内容& v6 w! a* p1 v* L4 M
! T( c6 `9 l4 y. P论文内容一定要充实,本科起码20页正文,研究生起码30页正文。5 t' N6 `# C6 L! c. [0 o" S
就跟毕业论文一样,先不谈水不水的问题,别人都写30多页,你写了不到10页内容。工作量都比别人差远了,(除非你是大佬,论文10页都是精华,其实也不一定的,毕竟比赛很主观)- b6 G% c {( s
+ y, B- s) T4 d; C
论文中一定要包含大量图和表
1 _/ c9 Z3 A9 A* }' i评委在浏览论文内容的过程中,根本没有心情看你的文字。而且你的图和表就是你的工作,也就是你编程实现的结果。所以你的工作一定要尽可能的通过图表可视化来实现。一般人都是更喜欢图,表,而不是阅读大量的文字。尤其是各种图,美观的可视化结果会直接抓住评委的眼球。如果你做出一个较好的结果,并且通过可视化呈现出来,我相信只要评委老师看到,基本上获奖就稳了!!!如果摘要过关,而且内容完整,排版美观,恭喜你:保底二等奖水平了!!!, E- O" K; J5 V
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比如我们今年研赛用python做出的温度热力图可视化效果:
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8 |. L; o6 ^4 d0 j2.4.4 论文经验总结 o3 y8 a/ y0 F! L8 H
- ^. }9 c7 {$ Q+ x
概括一下就是:
+ x4 D* ]7 `9 i摘要很重要,最好留有半天时间专门的写摘要,改摘要。条件允许的同学可以找老师帮忙修改摘要。总之摘要基本上觉得你能不能获奖。。。而论文的排版和内容决定你能获得几等奖,论文内容结果尽可能用图表来可视化,如果你的图表结果抓住评委老师的眼球,奖项很有可能会提示。。。python,matlab,tableau作图相关还是要去自己学习。。。这个要自己动手做。9 i2 H8 }- ^& V
至于怎么写论文和摘要,我的建议是多看优秀论文,看看每年的一等奖优秀论文摘要和论文是怎么写的,比赛的时候可以模仿他们。。。
8 S! s9 U5 I) J* T; ]9 Y) @- }7 ^
三、运气(尽力而为,听天由命)
2 H& w* @+ v* B2 q( |+ F" _* z: G+ j1 Q |% K& u) J- ~
其实运气这个东西基本上做任何事情都是存在的,但是运气在数学建模竞赛评奖的过程中确很突出。每年总有一些队伍做的很好,但是没有获奖,或者奖项较低。而一些感觉做的一般般的,没怎么付出时间劳动的,却拿到了很好的成绩。$ {. u! f6 H+ W% f2 U; _* w
( L; S. ?5 Q+ M8 F3 j4 Z" i所以说尽人事,听天命,保持一个平和的心态,努力坚持把你的论文做完。如果你按照我上面说的把你的论文弄好,摘要弄好。获奖问题不大,就算一次不获奖,多来几次一定是可以获奖的!!!; ?8 r" f( \1 G4 |" J: D; o$ F
5 H7 X7 E' z C" c3 p" e6 {' y# |四、实力# @3 Z u z. b. d. M6 D" f- ^- T
& y+ a0 @$ p! x# s0 ?# o关于队伍实力这一块也没啥好说的,实力强的队伍结果做的一定好。但是我想说的是,就算你的结果做得好,模型建的好,如果不好好整你的论文的话一样会滑铁卢。记住啊,建模论文是你比赛的唯一评分标准!!!(先看论文再看结果)
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$ Z" K. Q5 j( V8 A五、总结
, \" U2 ~) c2 \
8 E% F' J3 w; f( W0 V2 F上面写的都是我自己参加比赛的经验,不一定适合于所有人。欢迎大家留言评论,交流相关经验,也可以到我的个人网站:- _' g; I: d) W) F' b: ]/ E6 N5 A
' b: b0 Q: S# E: o8 \, M# @4 S
王双双的个人网站3 O% m% T2 q* \) C, h2 q
上面提到的软件,工具以及博主这里都有破解版。本科,研究生国赛的历年优秀论文,博主这里也都有。如果有需要的可以下方留言,我看到就回。最后祝愿大家都能成功获奖!
9 t# _ x& ], B5 [7 h————————————————5 ^1 w+ ]% q6 U6 l& p3 p6 w4 [
原文链接:https://blog.csdn.net/maligebilaowang/article/details/103097376
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