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数学建模题目和模型汇总(2000-2019 国赛本科组)

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杨利霞        

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    [LV.4]偶尔看看III

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    发表于 2021-8-6 15:25 |只看该作者 |倒序浏览
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    # `" k+ ^4 A3 @) @: ]1 v0 d
    数学建模题目和模型汇总(2000-2019 国赛本科组)
    ( S5 U/ ^" J/ F# e/ }; S下面是近20年来数学建模国赛的相关信息汇总,只包含本科组题目,其中模型&算法来源于每年优秀论文中的方法或模型,黑体加粗的是多篇论文中提到最多的模型或算法。后面几年的参考论文较少,因此无法列出太多的模型,仅供参考。(可能有些模型太老了,我们没听说过,或者已经改名了,这里以原文为准), X& {! y4 P; Y3 A3 T' R* M1 L

    $ \6 F: {" ]( d8 o8 g

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    + h3 W; ?% k( B3 h/ U2 g7 w& u( ~4 @逐步优选法
    3 ^3 d3 B5 S! v* L  G) _, g" {最小二乘法( r. v: L" P+ U5 o1 d
    层次分类法
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    ; I* B$ s" y3 x. o- h. ]& C马氏距离% t/ s$ k1 ]2 u1 O# u, N2 m
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    人工神经网络        钢管订购和运输        弗洛依德算法4 H% l4 R, R. a; W' x( e& m
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    网络流
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    BMP图像处理% m. K0 t: ~3 d% O! b9 W5 n( G
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    ' ^6 Z: [+ x+ B7 q( m; u4 Y离散和连续
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    ) r, d6 c, W: o" X8 l* e/ ^Bézier        公交车调度        多目标优化(规划)- Z9 K$ D/ H; a1 ~' l' a7 `
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    + a8 c( M- x* x; U7 N$ y8 R* u$ DMonte Calo蒙特卡罗随机模拟% \  e9 e5 c: L. x% M
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    优化6 u7 w; O# [( L8 p
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    支持向量机  c: y) _4 Q& l- {2 H4 B' K
    灰色预测7 _9 s/ z! E" j
    灰色预测! [& c* u# V8 |$ [  G
    2007        中国人口增长预测        Logistic2 U* q7 U! }" G4 _8 A$ Z
    Leslie矩阵模型
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    邻接算法/ U6 G, P2 x1 e
    有向赋权图
    9 R7 W6 O. e0 E- Z3 y直达队列表
    9 c) u& B0 |0 T9 a分层序列法5 H$ b: t: M" J. w9 ^) ?/ I/ @
    叠加有向赋权图7 Q7 X2 _  f4 y8 c  C
    Dijkstra 算法
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    7 s. D" ?. J( H# L克里格插值. O( N6 g" I& d5 L, n$ h
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    & B) c5 [; K+ e# O$ _' n模拟退火算法, k  ^* R; p( n* m2 N8 M6 w  r" y
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    遗传算法        交巡警服务平台的设置与调度        整数规划( r4 m/ x1 I5 `& L$ f/ O3 ?  ~1 |
    模拟退火算法
    + j# T' S& \) y4 @floyd算法
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    ! u9 M# i8 r4 N" B! |2012        葡萄酒的评价        主成分分析法7 M" x: _8 R( [5 e0 W! m8 _
    模糊数学评价0 b) d0 F8 Q% F
    多元线性回归
    & K0 M; w: v! C$ i9 b% q聚类分析8 n- U  Y! o5 T% b! T: ^5 W2 W: h4 f$ d
    TOPSIS        太阳能小屋的设计        多目标规划
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    插值' n# V# W3 n2 s6 N
    递归
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    + C' K! l1 d$ X9 f. c8 |/ k, T; i, p2013        车道被占用对城市道路通行能力的影响        Gibbs抽样仿真  v; i- |# W/ G
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    非稳态排队论
    ; |# m0 k8 N$ |分段差分方程
    " q: J" u+ T" i3 N: X. ]元胞自动机
    ; {7 h; m# C9 N; n# G! S多元回归+ R! a; v; b5 T( J/ F+ S
    神经网络
    , Y+ B( |# [  [- }) @1 O, \遗传算法        碎纸片的拼接复原        TSP
    2 I2 n& y  y/ |* E模拟退火法) d1 s1 E& @4 v* l9 m
    哈密顿路径
    9 X- ?% n6 E, T; M7 Q聚类分析
    # o6 t4 D! m+ {. \7 m' \二值化矩阵/ @3 [5 a" h9 r+ J, u; |7 s
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    序列化遗传算法% v) J0 ~9 r2 n0 F8 H
    K均值聚类. x5 Q0 ~3 b" F+ x" z4 z
    空间线性回归( n5 `  X# Y1 i4 u7 B% d
    动力学模型5 k) R# O5 v6 z& n/ z1 x( ~
    自动控制7 x8 g2 U3 H+ m! R% p8 ^( O
    Pontryagin 极大值原理: V) r# q) {% T* s' Y6 \
    模拟退火4 O* X) h8 g$ t/ v1 D, A4 L/ u
    蒙特卡罗        创意平板折叠桌        多目标优化
    7 G3 h8 J! ?! Z+ d( v& u3D建模( s; Q8 m) J4 `9 m
    2015        太阳影子定位        最小二乘法" r& B/ M5 [' K
    多目标优化' z$ k7 ]& n8 {
    Canny 边缘检测& v( Y4 I$ G8 q
    模拟退火算法
    0 B1 D- |3 R! B- D. a! ?遗传算法        “互联网+”时代的出租车资源配置        Morisugi社会福利最大化3 G7 Q. y% h/ `2 @) l9 {
    聚簇分析  X, i0 K1 n$ A  S
    多元回归拟合
    * A2 ]* ~, K5 ^" B- a: q- blogit model
    3 e+ Y1 l; e0 v. u1 }8 ]机理分析法
    7 T2 d  a6 J& |+ r# \2016        系泊系统的设计        最小二乘法
    4 l. B; Z3 j* f; Z4 X8 p2 k1 v变步长搜索算法
    + o; @5 c1 X; d5 s3 z1 _. y" z非线性规划6 y9 ~7 o# b6 U2 n# O/ |5 Y$ t7 M' M& N
    层次分析法# C9 {4 c- F/ g  T5 V  u% J
    多目标优化6 i; S: z8 v3 K; @4 f! B
    遗传算法        小区开放对道路通行的影响        网络层次分析法3 O2 u  W3 y6 }- S" C8 r
    熵权值法7 r1 o. v, m: J  |2 u$ e
    模糊综合评价模型
    3 B% k* Q% [0 C" h2 f多目标规划模型
    / O- H7 h! B* v) ]模拟退火2 L3 h5 ?7 y0 F9 _* C
    元胞自动机
    . F0 c% u3 X& j3 z7 B# Q/ ADijkstra 算法
    7 i  X8 L$ D4 l2 y  i聚类1 C1 l3 n  H2 e5 ^! a$ o
    2017        Parameters Calibration on CT System: }( y7 F# s9 R4 E( W5 I+ \
    (CT系统参数标定)        单目标优化
    / R7 l: p) Y. m; ?4 m8 q, k最小二乘法/ a9 e  m& `  d8 n$ P/ S* |4 r/ ]
    Radon变换
    ' u1 S2 {) _/ C: a3 w/ K, U6 ?3 n- G; C滤波、降噪
    & o. Y* _% ]+ L  n+ ^+ V- k1 L迭代优化" ~+ C0 }9 Q* W1 H
    滤波反投影        Pricing in “Making money through taking pictures”* T! r6 f8 i5 v8 o4 G3 W1 c# K, G
    (“拍照赚钱”的定价)        聚类分析2 F; S9 [9 M3 s
    多目标优化
    $ }5 a8 Y) k. U: A2 XBP 神经网络5 L; F) @+ g. F2 b" [
    多阶段轮盘赌
    & v, U( y+ E: m/ F: f& J& k  W多元回归
    9 G! ~- w6 h' S# r8 f( e6 S) INS 模型
    + h! }( I; h2 N+ z0 ?- H! e2018        高温作业专用服装设计
    4 [  l% X6 ]( p- @2 }& Y/ S% g* l(参考论文较少)        模拟退火算法
    4 Z4 c& J' D: d5 d1 {. A8 p% q) e傅里叶变换        智能RGV的动态调度策略        禁忌搜索算法8 `) Q0 z- `7 T% }' i, a
    遗传算法
    8 q4 J, X0 U2 |2019        Pressure Control of High-pressure Fuel Pipe                Play Volleyball on a Drum       
    . |' X/ B3 x4 L( p2019-C题        The Problems on Airport Taxies                        6 D& m: b" U; \) k- m" B: r0 a
    19年的相关资料还未找到,先鸽一波( u# Z# y! U' y3 g, A: U

    ' @9 }" r0 p7 ^
    7 T& i# [! Z, F- W
    分析上表看出,一般情况下,A题需要具备很强的数理分析能力,B题涉及多学科内容,考验学科交叉。. g0 T" U9 U8 S) s( c
    % }5 G$ D6 B! k) X  n
    9 E9 F+ |* n+ Q4 d- N# J6 N8 |
    再分析近年B题,发现题目越来越精简,附件数据越来越少,甚至不提供附件。更考验获取信息和数据的能力。(搜索术、爬虫)。# M2 A# ]% Z5 P" {  O
    ' d6 E& G1 b4 r! w  l
    : z. m- d/ j7 f! @& L+ ?
    另外,各种模型(不限于数学类)越来越丰富,从以前的纯数学分析,到近年来各种模型的崛起和普及,那些“大名鼎鼎”的模型被越来越多地应用。(可视化)" ]) }8 L. B/ Q& x: ^- e

    4 r9 D( r% g2 N- ^/ c& Q
    : O# C! p0 G- G4 L( v3 Z
    仔细分析上表,发现使用较多的算法或模型有:最小二乘法、模拟退火算法、神经网络、遗传算法、聚类分析、多目标优化、灰色预测、层次分析、线性回归等。
    $ |/ E9 Q8 z: O5 F' M% l" D0 A8 z& T) q) A

    / m$ r& I& P8 j  w# e4 d总结所有论文的建模部分,发现大部分优秀论文都采用“多对一”模式,即用多个模型分析一道题目,并对不同模型的分析结果进行加权处理,不同模型之间相互检验,相互支持,以提高文章说服力。
    0 j  X+ {! z7 a) D- g3 W$ n
    " N: r9 u/ n) r% K1 K

    # e1 J3 c) b! ?& Z9 G最后,发现九十多篇优秀论文中,大部分使用matlab为主要编程语言,外加两个必备软件“Lingo, spss”,基本没有团队用Python,可能是因为它的参考源码较少,不利于快速完成建模,不过近年来人工智能算法逐渐发展,类似神经网络、深度学习等,Python数据分析也逐渐被推广和普及。
    ( @3 g) g  k& k( \; B2 I————————————————
      x' f6 ?+ H: T  a9 Q6 Y- h版权声明:本文为CSDN博主「BROSY」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。) D. |+ L( N  {+ f7 \) T
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_45780842/article/details/106467793# |) o# a* I+ M4 M
    , {6 W4 ^- {2 ]6 a/ j- C; R
    8 O+ x+ f& H, G1 [4 D- G8 G" k
    zan
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