新手如何备战数学建模美赛--全流程建议

乐老师

哈喽小伙伴们，想参加2024美国大学生数学建模竞赛的同学们，大家现在都已经开始陆陆续续的做准备了，大多数同学都是第一次参加，还不知道具体要如何准备，今天小海老师就给大家一些建议。

数学建模美赛

美国大学生数学建模竞赛简称美赛，由美国数学及其应用联合会主办，是最高的国际性数学建模竞赛，也是世界范围内最具影响力的数学建模竞赛，一般也指数学建模竞赛。竞赛要求三人为一组，在四天时间内，就指定的问题完成从建立模型、求解、验证到论文撰写的全部工作。可以将美赛的任务归纳为：算法、编程、论文三大部分。

需要学习的内容

01

算法

算法的目的是构建一道题的结题过程，主要学习的算法分为:预测类、评价类、优化类与分类四种类型，具体学习顺序是：

• 预测类算法(建议学习顺序为:灰色预测模型、多元线性回归预测、拟合预测、插值预测、时间序列预测、bp神经网络预测后续可自己安排)
  
  
• 评价类算法(建议学习顺序为:层次分析、熵权法、多元线性回归评价、Topsis优劣解距离法、主成分分析、因子分析后续可自我安排)
  
  
• 优化类算法(建议学习顺序为：单目标规划、多目标规划、梯度下降法后续可自我安排)、
  
  
• 分类算法(建议学习顺序为：聚类分析、logistic二元及多元判定、fisher判别后续可自我安排)
  
  

02

编程

编程的主要目的有三个:

• 根据结题过程得出问题结论，可能用到的软件有: MATLAB(主要针对评价类、预测类算法)、SPSS(主要针对评价、预测类算法)、Stata(主要针对评价类算法)、lingo(主要针对优化类算法)
  
  
• 画出优美的图形，用到的软件有MATLAB(高级图形如三维图等)、Origin(平常类图形如柱状图、条形图、折线图等)、Excel(平常类图形如柱状图、条形图、折线图)、PPT(组合图)、亿图图示(流程图)
  
  
• 进行数据预处理，可能用到的软件有MATLAB(针对数组矩阵运算很快) Python(有很多库在处理部分数据时直接调用) 。综上所述:建议学习的软件顺序为: MATLAB、SPSS、Origin、State(后续可自我安排)
  
  

03

论文

论文的目的是串联解题过程(算法)以及结果(编程)，论文要求结构清晰，逻辑简单易懂。主要学习的部分为论文的整体结构与各个结构如何撰写与联系两个部分。

02

具体学习的方式

算法

• 通过课程(B站数学建模老哥系列基础入门课程、中国大学生慕课)
  
  
• 通过资料(建模算法相关书籍、通过阅读优秀建模论文学习美赛的建模形式及规范)
  
  
• 模拟实战(模拟近年来相关赛题，了解并熟悉美赛题型）
  
  

编程

• 通过课程(B站各类教程、csdn网站)
  
  
• 通过刷题网站(通过编程刷题网站刷题巩固知识点)
  
  

编程

• 通过课程(B站经验分享)
  
  
• 通过资料(历年来优秀论文总结整体架构)
  
  
• 通过实战(模拟近年来相关赛题熟悉各部分如何撰写和关联)
  
  

03

具体的学习安排

整个过程一定要以算法为主体结合编程与论文，以学习为主体结合实战练习。视个人情况而定以下建议给大家做个参考。

每日学习安排如下：

(1）每天学习B站课程内容大概1小时左右，需要做笔记（推荐能够分享的电子笔记，可以提高自己的成就感）——锻炼综合能力

(2）每天通过B站课程或资料等途径了解一个算法，按照预测类算、评价类算法、优化类算法、分类算法的顺序，具体算法可参考上述学习内容模块，需要做笔记（不需要搞清数学原理，需要总结出它是用来干什么的）——提高算法认知

(3）每日单独学习Matlab或Python基础教程，每日学习教程内容30分钟，需要做笔记。（注：其它软件可参考上述内容，按照自己的需求度学习。）——提高编程水平

(4）每学完一个算法，需要阅读一篇关于该算法的数学建模论文，并总结出算法的大体结构，要做笔记。——形成算法框架，熟悉算法，锻炼写作的逻辑

(5)总结完算法大体结构后，根据所学算法进行赛题实战——锻炼综合能力。

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