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
数学建模题目可以分为四类：
/ _3 a0 T1 q9 I! k- V1.评价类问题
2.运筹优化类问题
4 G: t* {' H$ X6 Y" {+ `- |* L( q3.预测类问题
  ~% `/ W1 g2 z( H4.机理分析类问题（人口模型/物理学/微分方程等）
6 _6 L+ O; n$ h; y& ?# q  d
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
2020年国赛题型和算法
6 u) L- }2 G  H* J* Q8 m2021年国赛题型和算法
# @/ @& i5 q* M$ h- j# t- E" Y国赛优秀论文
* A% W7 p" ~/ [. {% T模型总结
1 h7 m1 M; F2 E, L0 a' L( q4 i2019年国赛题型和算法
1 x* T/ g5 z+ S7 `8 V, a, A0 ^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
- E; L+ j# ]4 W( k! ^3 }C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
) i- J' y8 `; ^3 Q$ M  C* I+ HA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
B题（优化）：蒙特卡洛模型、动态规划、博弈论、马尔可夫链
C题（优化）：梯度下降法、主成分分析、遗传算法、多目标规划
2021年国赛题型和算法
A题（机理分析类）：反射定律、优化算法
, t2 t7 Z+ M- b+ c, e3 }B题（评价优化类）：回归分析、层次分析法、模糊综合评价法等
; T  ]& c7 A$ R! j0 O1 I! aC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）
国赛优秀论文
这里是近几十年的数模优秀论文

链接：https://pan.baidu.com/s/13iRdq1AbSwE83L1gbqydJQ?pwd=73ds
: P; O: @: C! O; U提取码：73ds
9 m. z7 u: t9 |2 c# E* x1
1 P! M* ?3 T" P$ c2
这么多要看完吗？当然不可能！我的建议：
! c/ O+ g+ N$ n" K8 F& |! d
认真阅读两到三篇论文，研究他们的方法，能不能复现出来。
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。

' i3 x0 f& w% G" J+ O9 q- {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
+ h! B* ]0 Q1 S! N" Q
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

8 U& d, r4 B2 a: n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

/ @6 }/ a" X- [- Q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 _4 o; n9 L+ H. N9 g
/ J' a+ y3 [/ G% ]7 Q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

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。
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