数学建模国赛题型和获奖策略

杨利霞

数学建模国赛题型和获奖策略
' I2 h. P- L! V- E* R/ K数学建模题目可以分为四类：
1.评价类问题
$ }2 ?1 s" l2 C: T2.运筹优化类问题
2 z+ U5 ^  F9 ]) S3.预测类问题
4.机理分析类问题（人口模型/物理学/微分方程等）

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。
文章目录
2019年国赛题型和算法
: t6 y" o8 k9 p2 k& \1 ^2020年国赛题型和算法
2021年国赛题型和算法
9 ~: u2 ]; u3 T8 k" o: m国赛优秀论文
2 t$ z2 F* b9 I- [/ M模型总结
. [# L; @1 D8 L6 L2019年国赛题型和算法
A题（评价优化类）：目标规划模型、微分方程模型、差分法
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
; R0 M9 D9 Y* CC题（评价优化类）：目标优化、排队论、蒙特卡洛模拟
2020年国赛题型和算法
0 A4 U: R0 Y+ I# r* KA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
1 F# v9 Z9 Z% p& XB题（优化）：蒙特卡洛模型、动态规划、博弈论、马尔可夫链
. E: P5 x2 |6 B4 t7 v4 I0 {C题（优化）：梯度下降法、主成分分析、遗传算法、多目标规划
5 Z" R' i) [$ a0 J2 E2021年国赛题型和算法
A题（机理分析类）：反射定律、优化算法
B题（评价优化类）：回归分析、层次分析法、模糊综合评价法等
2 z" @: y+ f( u; u) B  M3 rC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）
" C; Q* @. ]0 I  c9 @5 T国赛优秀论文
这里是近几十年的数模优秀论文
. a5 u) L; ^. E  s! v
链接：https://pan.baidu.com/s/13iRdq1AbSwE83L1gbqydJQ?pwd=73ds
! O& M) A, l/ p/ q/ ~提取码：73ds
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& `5 Y$ n" n; |3 k2 j2
6 [6 U! P) J4 {' X/ c9 y* r5 J这么多要看完吗？当然不可能！我的建议：
2 v' @8 O! u; I% R  A+ g
认真阅读两到三篇论文，研究他们的方法，能不能复现出来。
5 u- G: w3 R& J+ e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。
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。

模型总结
评价模型：层次分析、 Topsis(优劣解距离法)、 模糊综合评价
0 q- F' Q: l+ o) K; \2 ^$ l
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# Z/ L# C: ]0 |+ a) R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
' ?, I# E/ d6 _3 R/ V
( L. ^, Y# R' a5 E1 p! m& Y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
5 V* q: V+ R+ k  s$ X8 h
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
& J5 Z; y" A# V! {3 A2 F6 c
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。
6 {+ X- G* Y7 O% ]) o& P————————————————
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