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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。

    群组2018美赛大象算法课程

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    发表于 2019-4-7 11:50 |只看该作者 |倒序浏览
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    美国数学建模比赛建议3 i6 I& T3 w' d/ {, a
    一、选题(建议半天内确定)1 C& F7 \: `) ^

    8 T; p7 H2 ]' F8 J. q9 h      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。8 p' h9 T. c4 z3 I& D+ x3 l5 N

      M" a! ?& _% i! l) I, U) V6 a! p      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。
    : Z1 @: {: Q2 A$ d& C# a& G. h7 f" T! p3 C& K1 _
          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。( y8 p/ i/ e1 W: F

    ; Z: k# K) R" n4 }二、题目理解和目标细分
    $ E- K) m" k8 S% v! y, s' ?0 w  |' |3 M" I1 G: ^; @
          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。
    3 ]- `9 V2 E6 @! A, o% L
    * p  g- n, @4 E9 F  R4 R      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。3 U. H/ J/ w5 B5 E
    ( Y( n: N9 n( Y: o
          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。* h, S) `; J9 Y1 s( a0 _" c

    5 T) \; W# _4 Y  k      第四步:模型建立完成后,进行求解,然后根据题意给出建议。
    / K, y7 ~5 G6 E5 `7 }% q& g/ S# n9 Y" v" Q  z! v2 x* d9 q
          第五步:撰写论文。
    $ Y7 w" u% d) Q. t, d) N
    3 A  @$ ~5 L& V, [三、再次迭代,继续优化模型
    % X9 S$ a( \% p$ O1 {2 P% _7 R1 W9 L8 s! v# i! ^
           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 M1 m7 f' L# }* H3 q7 }
    8 t, F: [2 \# a1 g: _2 ~7 e8 _% T. D
    四、模型评价0 d( @8 @8 T# n! A) @
    1 j7 v3 h8 B9 [! w1 L
         在论文中,要对自己模型的好坏进行评价。7 w0 L# a) j/ ?+ S
    % t7 {+ G& {$ ~+ z( S/ T
    五、其他建议% M5 f; X; d2 U

    3 y# y1 C( ^' n" x( z      论文撰写建议:  O- b  K8 y; L$ C

      |/ F6 F9 L; N      1、  准备通用的论文模板。
    - w9 ?9 r( @) F4 w* D0 @# A' R) q; A1 @
          2、  多采用图表进行表示。
    / A, h: R1 F6 x# Y; `1 J
    4 ~$ S! d* S# e- }8 b! R( X      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。
    & K) ~) l+ y/ H$ T- g+ g8 ?7 O$ r1 ^" E# M. Q- r
          4、  使用最顺手的工具。
    ( y" D* A! {( P" v% t6 y3 [& X* ?7 T& h4 d* c4 |

    ) n  ~% Y+ U/ i- K$ _" N+ R+ k
    7 m8 Y# p1 X0 K  S, e' j      代码准备:5 U7 A$ b  e3 h" X3 E) r9 Y
    8 j" @) @9 j4 j6 c
          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。. F2 f" f# r$ p$ k/ p7 S! ^  ?
    5 v0 y7 m5 j' o7 f0 ^3 f2 G* a, J
          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。5 c8 D! V& e& Q3 b) ]/ e
    5 `8 l3 ?$ L3 M) r

    # f/ \5 k2 A, J3 z1 S# F' f0 d+ m; ^) q9 X7 t4 d0 f0 y% I
          其他建议:# v, Z0 l: o. }1 p% p
    $ `/ r# G: o4 \% \, d- L$ |+ q
          1、    当题目过于抽象的时候,可以通过分类的方式来求解。  T1 B6 M3 Q8 f# g8 r  I
    + u9 y+ r* U' a  s( }9 ^1 k
          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。
    # M- _" Q3 k. e* V9 T) [) A
    ; W- q- i+ }$ }  p      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。- e* {0 Y8 d9 Y* j9 D! U
    --------------------- 5 O9 A( X1 ~$ n- g9 i* a
    . w+ e) U1 I$ C  {$ V
    4 ^+ j: D6 L" |+ J; @1 A. u
    " T6 e1 ]* J8 l; D$ i
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