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[建模教程] 美国数学建模比赛建议

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杨利霞        

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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

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    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。

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    发表于 2019-4-7 11:50 |只看该作者 |正序浏览
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    美国数学建模比赛建议" D4 s1 X7 u  m" o9 \9 |
    一、选题(建议半天内确定)$ r8 H! W% f" S$ ^- q
    7 X+ M5 P" Y0 O& w6 o/ o
          美国数学建模大赛分为MCM和ICM,从2017年的题目来看,ICM的要求更加明确,题目描述更加详细。那么ICM在评奖的时候,就会有所谓的标准答案。并且ICM提供了大量的参考链接和数据。在国内的话,有无法访问的可能。ICM除非确实有这个方面专业的同学。否则慎选。0 o& R5 o, l2 f- }% e8 Z

    5 f/ g2 A8 T: N- T5 J3 Q; O, e+ X      MCM方面,有些题目容易理解,但是没有数据。有些题目因与美国的文化差异和地域差异,导致理解困难。这就需要在半天的时间内,快速查找资料对题目进行理解并且尝试寻找相关数据。在半天之后,根据情况,选择题目。比如A题易于理解,但是河水流量数据、水坝的具体数据是直接能够找到,还是要通过建模得到。这无疑增加了难度。而B题高速公路收费的题目,因中美差异,收费情况可能和我们理解的不一样,会造成审题的偏差。所以,需要根据资料的查找情况和大家讨论,以确定题目。
    " [9 r! O. H5 y  W
    # I4 C! M1 M0 l3 `$ M2 t7 ^      注意:易于理解的题目并不见得简单,而且你易于理解也会导致其他参赛选手也利于理解,这样会造成某一个题目竞争成功的难度增大。; Q% S3 l. i# k7 c/ ?+ y

    4 u- N' z: V1 P; u; o' ]0 u5 y二、题目理解和目标细分
    0 L. K* Z$ f4 h# \! F' f9 d0 I. i- Z) ]4 \5 k+ t6 Z) \! a
          第一步:当题目确定后,首先将题目中表述任务的词语画出(一般为性能、花费、安全等),和要考虑的因素画出(比如A题中的流量、生态影响等)。将题目的目标具体分成几个部分。明确哪些是先要做的基础工作,哪些是在这些基础上进行的工作。比如A题中,要评价3种选项的优劣,那么在安全性评价上,要先得出水流量公式,此时水流量就为基础性工作,而评价位于之上。此时,可以画出一个先建模什么再建模什么的模块流程图。
    # L( y: D% H) P5 @/ \* @' \; k2 f5 t" l. O# u$ d
          第二步:进行头脑风暴,将这些基础工作进行细化,比如题目中表述为性能,那么就要讨论以什么参数来定义性能,比如吞吐率、延时等,都是性能的定义,可以采取多个性能参数,也可以只采取一个。同理,限制因素也能够通过同样的参数定义。进一步讨论哪些因素影响了任务的完成和目标优化。此时可以建立一个简易的模型。当然,也可以在网上或数据库中搜索相关论文,如果能找到更好的模型,那么就直接拿来使用。比如在A题目中要求解水坝的花费,可以简单建模成水坝一平方的造价,也可以建模成水坝是由发电机、闸门等部件构成,通过各个部分合成来确定水坝的花费。
    , Y( G5 C) a% R6 ?) Q/ O# v0 s  g2 ~) z. h" p2 [) e
          第三步:定义好参数过后,来确定哪些参数能够通过互联网找到,哪些参数可以通过找到的数据进行计算,哪些参数需要假设得到。然后进一步细化各个参数。模型进一步变的复杂。
    $ Z; j  }* ^4 T( _
    0 M: }7 P; r8 ~      第四步:模型建立完成后,进行求解,然后根据题意给出建议。
    4 T# W' {9 ?3 z
      k8 i2 u1 l+ d      第五步:撰写论文。
    # S" Y5 j9 X4 q5 X, n8 i
    4 J" C8 s1 u" {# a6 p# [1 t三、再次迭代,继续优化模型
    1 T$ M6 E, s! |- `" G% }7 a9 V4 Z0 a5 M, E
           在建立和解决一个模型后,可能在此过程中,又收集到了更多的数据或有新的想法加入,不用推翻原模型,再次构建一个更加准确的模型就可。* @7 P- T2 Y8 Y; m- |9 f* D
    . |6 s  B+ u# o+ R7 P! {6 w
    四、模型评价" D1 n3 S( s* @9 o
    # W; T5 i8 J" R* A) e9 v5 \
         在论文中,要对自己模型的好坏进行评价。, W- N  D4 O. y/ t
      ?' ~: h+ P+ C* _
    五、其他建议
    $ `" {- g, j2 g  W1 k
    9 T- q/ W9 Y9 w# ~8 ]2 U7 q( H/ n$ \      论文撰写建议:
    ! O4 f+ J5 X- o# X; U# Y: W" p$ R
          1、  准备通用的论文模板。
    6 A7 y2 ?+ ^# ]& w
    : {5 H% K4 L$ t8 {& X7 J      2、  多采用图表进行表示。7 v6 v- f: w% S6 z
    * \9 z" T" b$ u$ ^8 v! u6 Z- H
          3、  提出重点,在自认为的模型重点部分使用斜体、增加标注等方式进行强调。$ J7 W6 N1 Y" E) k$ G8 z
    % Q' Q: \' D' `) v( e
          4、  使用最顺手的工具。! d% ^' s% N2 r, q
    ( K1 A1 m! F- o8 E
    1 L2 V% C$ h) p& B3 v+ C  X
    6 Q" `* H5 R+ c) q: ^3 c
          代码准备:
    4 d3 h2 h7 U. n. t; j
    ; P! u1 t- z7 r      1、  因MCM的题目一般都为优化问题,比如求最小值、最大值等,包括单目标和多目标,建议准备遗传算法备用。# S. y  V4 D& S( ^/ B6 n* f
    $ o) q3 F3 N) w, l5 T
          2、  因为可能涉及到函数拟合部分(大数据的情况下),建议准备BP或者RBF神经网络代码。
    ; M2 i' q' ~; W+ x1 p* j! k  f2 C1 J( U, i3 W1 _. v

      `  t0 v% q0 p3 ~) n2 b
    0 j$ O, z* Y1 H* N  Z      其他建议:7 y7 C) a9 F8 ~3 R& ]7 i4 E! S. Y( f3 o
    . |6 k- m2 G% P0 ]2 {
          1、    当题目过于抽象的时候,可以通过分类的方式来求解。
    & W6 e5 M( F2 B, A4 _! s2 o8 n5 A( ?
          2、    题目中如果要给出建议,可以根据不同的情况,进行多个建议的提出。1 \; D2 i7 z& }% k% k, F" v
    ' }) s$ I* S6 E6 n) v4 e0 r% O
          3、    切记不要只提出一种建议,或者只出现一种答案。比如在A题中考虑到花费最小,那么安全性肯定就不能最优,此时就可以根据实际情况,在安全性达标的情况下,考虑花费最小。而安全性达标是考虑极端情况下达标,还是在平均的情况下达标。这就分类讨论了多种情况。2 o6 `4 M0 k  P$ x, y0 E8 L
    ---------------------
    ) T6 k1 U9 @4 g4 w" t$ _
    # x( L, k: o& t# Z
    3 @7 ~' A/ d/ ?9 U: G
    * e4 Y9 S7 {9 D$ i" f
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