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升级   75.79% TA的每日心情 | 开心 2013-5-12 19:00 |
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签到天数: 1 天 [LV.1]初来乍到
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第五届研究生数学建模竞赛 B题
# n7 Y- p( @/ J/ Q* @ 2008.9.26-2008.9.30 历时四天 9 ~9 ^ P( o* i# W# h* a. v
! [& h- @5 a8 i6 m& o% U这次比赛的总结:! p# w8 m/ C2 b* }) V* C! v6 x5 v
在第一天, 选题,选了个没有数据的题[B 城市交通灯的实时控制问题],这个题的数据其实都是要用概率分布生成的 ,自己概率太差,一直都没能在这方面好好表现,以后加油! ' G$ y& N8 P* @4 W5 \! L
选定题后,读题理解题,花了大量的时间,其实这个时间花得太浪费了, 一开始就应该搜集学位论文来理解题的,然后就是期刊论文,不过主要是学位论文,里面讲得最详细了。
7 X% w/ H* Q$ r: x1 I; L4 P" H8 Z 后来才知道,这类题有很多用遗传算法、蚂蚁算法、模拟退火、模糊控制之类的方法。
' c \/ x/ v* ~! J1 V8 b 在第3天我才开始在蚁群算法上下功夫,在凌晨把蚁群的程序写好,修改,调试,测试,始终用不好,没有好的效果,可能是把算法和模型的结合还是有问题,现在发觉了,算法和模型结合是最关键的,模型要理解好,算法才能用好。所以后来虽然建了很多模型,却会用算法解的却没有几个,忙活了好几个晚上还是没有什么好结果,最后失望地把论文给赶完了。对于论文我也没有时间好好改了,还得谢谢两位队友对论文的努力。
+ S; ]1 T" d9 o! g0 Z 以后,把这些基本的算法好好研究一下,每个算法都用完整的程序说明,因为最近不管是数模,还是工程,都会碰到这些,越来越感觉到他们的应用面积太广太广了,用在各行各业各个领域了,所以这些基本的算法必须好好理解,有些时候多种算法结合起来一起用会有更好的效果 ,这就需要根据实际情况进行创新了。9 B" f7 I @1 W* Y* R
数模生涯: $ t0 |& o) s7 p
这次GMCM应该算是我数模生涯的最后一次比赛了,我所经历过的比赛中,这次算是比较累的了 ,下面也该给自己分析一下了:
& o# y. `; S' p! [- w# [2005.9 CUMCM 长江水质 拟和预测 , }( } B% u% S1 ~) i
这次最累了,第一次,全用matlab拟和来做
0 e3 ^; n* j* K5 f3 T2 Q- z2005.11 EMCM 足球排队 蚁群、遗传、lingo优化
9 U& }( z' U: i& k" `6 b; U 31个点的哈密尔顿回路 lingo中有现成的模型,可直接解出最优解,最后结果为5
7 D" v0 }$ t* A$ x4 `用蚁群和遗传能得出5和6、7等的答案。 蚁群在这里用很好,幸好还是61个点,lingo都跑了好几十s,要是数据在大一点,估计lingo就够呛了,所以还是要蚁群,好方法!自我感觉蚁群解TSP问题最好了。) E! G0 k" Y5 i6 B6 M: r Y
2006.2 MCM 农田喷灌 做得很没意思,没感觉自然也就没得奖* u: `$ B( ^; Z
关键是题目意思一直没有理解,对于喷口是横放还是竖放都没有搞清楚,感觉很糟糕/ Y5 J1 V) s- T8 |' P
2006.9 CUMCM 艾滋病的防御 纯粹的分析那些数据,预测
. f; g5 H% s9 c1 |( Y 说实话,最不喜欢做这类的题了,但这类的题,只要内容丰富,分析得细腻就能拿奖。但我确实不喜欢做这类的题。这次其实是我想选做另一题。
" ]8 m6 k( K3 _' |4 D2007.2 ICM 器官移植 模拟,大数据量的概率分析+ n$ }: T2 j- \8 D( F/ Y6 e, B
数据量非常大,美国一个整个网站的数据,我的想法是用得数据越多越好,所以索性就提取大量的数据,却意外的在图像上发现了非常明显的分布规律,这个地方最有成就感了。 不过这次还是喜欢做MCM的地图那题。; j' V2 H* \) W; r6 {2 q
2007.10 GMCM 公路路面质量的分析与改善 分析数据
) ]. s4 @ S8 E% L, Y: q! o# G 这种题做得很没意思,但容易获奖 j) D: u1 {7 K2 {
2008.9 GMCM 城市交叉口交通灯的实时控制 蚁群、遗传
2 N1 I: M; a) O5 m( E& e 题目的那些参数没有理解好,其实这是个很好的和实际联系紧密的一个题,尤其是北京的交通问题。# Q8 @7 e! J* E. a' B( L
( H; E$ B9 X9 e3 j
从这些比赛可以看出来,那些分析、预测、拟和一类的题,我都不喜欢做,题目意思老是模模糊糊的,但容易获奖,而又不好拿最好的奖,模模糊糊的题模模糊糊的获奖;而关于地图、分配、调配方面的题呢,喜欢做,但拿奖难,风险性比前者大,不过非常锻炼解决实际问题的能力。
" e& k2 [: {0 N( F0 C( f: {0 m( i6 T7 `
所以参加比赛为了拿奖就选前者,为了享受似的想解决个问题就选后者,虽然这些次比赛过程各种选择都有,但以后自己的方向还是多想研究一下那种NP难的问题,自适应性算法的问题,越来越感觉这个应用面太广了。* |! O$ X( p+ [4 `, T* i
关于很多人说的数模熬夜:我现在的观点,其实可以看成一天也不用熬的,a,如果最后交论文在下午5点,那么正常在晚上0:00-7:00 休息;b,如果最后交论文在早上8点或10点,这时候要是最后一晚上通宵的话,天亮的时候眼睛是很疲惫的,改论文改得越来越没精神,所以我们可以调整时间表,睡觉时间:第一天(0:00-6:00),第二天(1:00-7:00),第三天(3:00-10:00)到11点都行,我是睡到自然醒,保证最后一天的精力,十点半到十一点吃完午饭就过去,第四天(通宵至最后天亮),实际上第四天的下午就当作一天的上午在用,第四天的晚上就当作一天的下午在用,第四天接着的凌晨就当作一天的晚上在用,所以最后一天是不会有熬夜的感觉的,最后改论文也是越改越有精力。
* q; x" M7 l0 X2 o 所以用这两套时间管理方案一般是不会有熬夜的感觉的,熬夜的时间是要付出很大的代价的,效率及其低下,精力也很难补回来。所参加的比赛中成绩最好的两次也都是没有熬夜的。
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; H4 c" ~1 O% N) l; W F; V 有了数模的思想,那么生活中的很多问题都可以用它来解决,有了数模的思想,就知道了最难的问题,它也有一个已知的解,而这个解是别人很难再优化的解,有了这些思想,就知道了生活中的很多问题都是没有绝对的,是可以微调的,任何事情,只要仔细分析,都会存在它的漏洞。
1 M ~# @: T9 J( J/ F o3 y/ R) f 我的数模就到此为止了,还有很多其它方面有意思的东西等待自己去接触,新鲜的事物总是有新鲜的感觉,我们何不去尝一尝鲜呢~
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在数学中国潜了这么长时间的水,这次我把水倒出来了,呵呵。。( q& J k, _3 r' y( H& f
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) i i! b) k% r$ o, m 2008-9-30
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! r# I9 x4 B C" k, P[ 本帖最后由 kevin655 于 2008-10-3 16:40 编辑 ] |
zan
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