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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 |
数学建模国赛题型和获奖策略# \0 L% ]+ W+ l; k- G1 w
数学建模题目可以分为四类:- A& u4 A* R- w9 b4 V* R$ ?
1.评价类问题1 D& u! {/ _ [/ e- B/ ~
2.运筹优化类问题* l4 v# S2 \' h1 P
3.预测类问题9 L0 A( e% s- [# x. R; z, ~
4.机理分析类问题(人口模型/物理学/微分方程等)! V9 B8 g) s3 }8 y1 A; u
5 A4 E! f, r9 y% M2 t0 O3 d国赛中,优化类问题是一定会出。然后是评价类也是一定会出。其余连也会出现在某个题中。以近几年的一些题型做分析。4 u% t& ?, [5 E0 v
文章目录: n+ B; P2 h; |1 S: C& L; n
2019年国赛题型和算法
2 ~& \$ f) ^: |/ c4 ]2020年国赛题型和算法
# B; j3 \2 b; ]/ B2021年国赛题型和算法% t7 z! y5 J; P
国赛优秀论文% `3 }0 h7 a0 W8 C6 F
模型总结( Z5 d1 x4 c2 C- E, I7 F# u1 [7 H
2019年国赛题型和算法( U. b2 Z6 j" E1 k( j" j) }
A题(评价优化类):目标规划模型、微分方程模型、差分法2 J B4 m6 Z/ F( n! b
B题(机理分析类):欧拉刚体旋转定理、模拟退火算法、动力学方程、二阶微分方程
0 ]" n, C4 `2 b3 [" i* uC题(评价优化类):目标优化、排队论、蒙特卡洛模拟5 D- @' h/ c& m
2020年国赛题型和算法" W. B: h ~, f. A0 y
A题(机理分析类):热传导方程、差分法、多目标优化、模拟退火算法
, l3 m+ Q, g% @. G C, PB题(优化):蒙特卡洛模型、动态规划、博弈论、马尔可夫链
. K6 z; v, X1 PC题(优化):梯度下降法、主成分分析、遗传算法、多目标规划) r, I9 P' _. U8 ]8 ?
2021年国赛题型和算法
6 A* q [: ^4 |A题(机理分析类):反射定律、优化算法! m( p- c" W, ^- R
B题(评价优化类):回归分析、层次分析法、模糊综合评价法等- H, Q# z1 W! J, e1 y+ ?, r
C题(评价优化类):量化分析、目标规划优化或群智能算法(粒子群法、遗传算法等)1 o: }$ K: J9 G# M
国赛优秀论文+ \) b5 x. k6 b9 d0 `
这里是近几十年的数模优秀论文
+ C- ^- ~# _* F' C* ^7 }& y( J1 V- v/ a& Z9 Z
链接:https://pan.baidu.com/s/13iRdq1AbSwE83L1gbqydJQ?pwd=73ds , C# F+ {; P3 Y- K" |8 }
提取码:73ds 5 p0 y7 I6 Q; ? i+ |# W
1+ w+ u6 ~: u0 B0 E+ m
2( W. J$ K. O0 S% q/ x7 }* ?
这么多要看完吗?当然不可能!我的建议:% _% b. ~: b* P+ g4 m7 D q
7 U" L& T1 X1 Z- f& H2 \! n认真阅读两到三篇论文,研究他们的方法,能不能复现出来。' G/ G* D; u; G: `% x4 _
如果是写论文的同学,看看它们的这些论文格式,你能不能写出来。
. B6 b3 L% x1 R9 g- p0 S当你们队伍能够独立复现一篇优秀论文的时候,你们就一定能获奖了,这一步一定要做!国赛前一定要演练。
# L3 c) ]+ u% n) ?$ E( u8 o- y8 E, d+ K! ^6 ?, x8 W6 p
模型总结
9 b$ Z/ T: k/ n7 S! b评价模型:层次分析、 Topsis(优劣解距离法)、 模糊综合评价8 p: b( a, S0 Z& R- M
" S& C4 Q" @7 _" ~4 Y. c: W预测分析模型:微分方程模型、 回归分析、时间序列、马尔可夫、神经网络、插值拟合、 灰色预测模型 q" `5 b& l, ~) ^6 e! S+ t6 j
/ D6 ~ }$ V" H
优化模型:数学规划模型(多目标、单目标、 0-1 整数规划等)、复杂网络优化、排队论与计算机仿真、图论:最短距离与最大流1 b" l. [/ t) F: G) d; P
! U% ]2 H, |& t1 I Z
数理统计模型:多元分析(主成分分析、聚类分析、因子分析、判别分析、典型相关性分析等)、相关回归分析、假设检验、方差检验、贝叶斯统计) x4 m7 u* Z! Q
7 T0 u3 @- @2 M! S) G分类与判别算法:距离聚类(系统聚类)、关联性聚类,层次聚类、贝叶斯分类与判别、 SVM 支持向量机、决策树、极限学习机
2 b0 ]! c0 o! p1 I( B9 X; ^ I3 l+ j- {) ^' }
重要的算法:蒙特卡罗算法、数据处理算法(数据拟合、参数估计、插值等)、规划算法(线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等)、图论算法、计算机经典算法(动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等)、最优化理论的三大非经典算法(模拟退火法、神经网络、遗传算法)、网格算法和穷举法、元胞自动机。4 \) t$ e4 X# C/ t
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" L$ `: w; @+ Z1 g0 B/ {' ^版权声明:本文为CSDN博主「川川菜鸟」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。9 f. g' y% b( J8 j/ O6 V! J
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& M) s7 N6 _& W- G8 K7 M: D7 a$ h& R) R6 Z% ?3 [; {( l1 {, O1 K
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