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美国数学建模比赛建议-实战分享

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杨利霞        

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  • TA的每日心情
    开心
    2021-8-11 17:59
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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。

    群组2018美赛大象算法课程

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    1#
    发表于 2020-3-26 15:30 |只看该作者 |正序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    8 m8 b3 P% M4 o8 h8 b' }. R
    美国数学建模比赛建议-实战分享
    . _2 o. m6 h7 \, z% I9 m7 I9 ?! [$ n: D1 o3 X& T9 [/ q. k
    一、选题(建议半天内确定)
    5 |" ~" E! o- b+ {8 _0 R$ D  w  V3 n. X' m$ X
          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。9 z3 W# }* K4 J: u# j$ e
    + H  J6 j  [1 o( X- n: e
          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。
    / G+ w3 n: C. Q/ ^4 q
    4 S, ?& B6 l# ]$ m$ E      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。
    5 f, ?, _9 q4 `8 C4 P% e2 s  L* f- u* l/ |2 F0 Y
    二、题目理解和目标细分
    ' r( K; @5 ]  X  U
    6 U' Y) e2 J  C4 g- E4 ^5 o/ M      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, K3 w. X* J" D& ?8 k& t( U
    6 A: p4 ]) _' O6 R3 C
          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。
      C( d/ R2 k" U! A1 F' X# S1 `0 D
          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。, k) Y- c9 Y3 @3 D) C: V: ?6 o- L

    , I; W/ a* O$ A  J* w! g& G      第四步:模型建立完成后,进行求解,然后根据题意给出建议。
    7 c. j, _2 j) \0 M7 @. M) D
    % u" X  m5 E$ Z% P; t0 |      第五步:撰写论文。
    . f$ l% a2 ?5 T, y! [' m0 S
    1 C& W9 r& _) X三、再次迭代,继续优化模型
    6 l1 j8 ~1 W) t
    ) v% {* s' m) w5 _9 n" ]* Z, Q4 M       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。
    ! _9 p) F* |1 P1 o. v
    2 x) w0 @  W: ]+ U; T; ^四、模型评价
    2 G5 V- d4 C9 r2 `: |
    ) i; m5 Y: y) K& }" }     在论文中,要对自己模型的好坏进行评价。% W* h0 o& e# S. k6 G
    + ]9 _% G# _7 Y8 x4 u9 J+ V
    五、其他建议
    3 r$ ]; I1 ?/ p* m( `. f& z* O( O4 }4 a& Q$ U6 x4 y. r
          论文撰写建议:9 c0 e: W- w" s

      ^  n, Z( H; z8 P) g+ U1 X      1、  准备通用的论文模板。
    * ]) J2 Z: `/ b- \# i# Y2 H# M3 {- J( j% _" I
          2、  多采用图表进行表示。
      I6 {) g) Q, D( G7 {% ?) n* _
    & @! f- \: z8 ^4 m) G! S" f      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。" \4 @; J1 T6 O/ B

    : G" O1 u* [6 ~/ U6 `      4、  使用最顺手的工具。2 ]% L0 h4 d6 ~- ^1 ?2 d
    / d' B; M* B0 Y; F3 y

    9 l4 E3 F) I0 g
    , Z$ h8 c6 A% J5 l      代码准备:
    $ P+ ]  E- O( M7 w  }5 |" w. W; V1 u0 Y# {
          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。1 `- @# ~) a1 D; x

    4 e, ]  }" s% {; t' ~' B      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。
    * X3 l" G+ f) B7 \. W$ o* m& O, G' s% }6 f1 r

    6 j# t/ y% v/ Z) ~& Q  H+ [( |3 s
    ' a+ H9 O/ j4 P" ?7 f/ u      其他建议:: `, x! E% _* x$ s! {* l

    ; r- O, F( F) @. _8 r' s      1、    当题目过于抽象的时候,可以通过分类的方式来求解。
    / Z& d8 _8 I4 E
    0 O! ?% h; c+ r% z" I      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。
    2 {: Q4 n  E1 d, q
      j: E7 `6 y- h6 [4 m      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。
    0 G' L6 S, @/ {/ P; o* R, X# i5 J原文链接:https://blog.csdn.net/LieQueov/article/details/79261885
    8 z! s* }8 Y5 L8 y3 I* m3 D! Y3 C: j
    # C; N% b1 s& u" {, K
    9 E- k) R) \0 D
    zan
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