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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5 h5 }8 n7 T# N8 _# r2 E4 i- A
    一、选题(建议半天内确定)
    7 _# L# v  W, A+ O# F& O: _% k; m1 K* q1 G( x6 M, e2 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。
    % h# X8 Y6 J# s9 Q: T
    0 ~3 M, D4 k! l; j: B/ ~& H) |/ g      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。
    + T7 [7 f4 Z* g$ t
    0 p) f" H! x; m. T8 F$ t      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。& I6 D1 Z3 l. b
    " `( X: }) D3 l# Q3 W1 X, m9 y
    二、题目理解和目标细分% r! [, P6 b0 F; a: H, O! y! D

    6 {4 H, d# E; Z6 G6 w% \: X+ Y      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。
    . T0 F* N& D. U* |2 p) V9 @3 T9 K
          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。
    ; }, u$ p8 i% B; e* @0 y1 U+ C9 t( I
          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。. D: ?' z- B9 s) l2 D9 G  K# b

    ; `8 ^8 J0 V+ w1 p+ `, z- [) n2 `      第四步:模型建立完成后,进行求解,然后根据题意给出建议。' G! J* @- ]4 u: w% m, F5 F
    + Z" ~. ]2 d- g/ M* j; T9 r3 c
          第五步:撰写论文。
    $ ?  }% H) K0 I
    2 N3 {/ S, a9 T# B( s三、再次迭代,继续优化模型
    # X# e/ g! V) M& f( h; l% F/ L7 S+ `( i/ h6 M! x0 x: W- f
           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。
    ' s3 w) C/ c0 {' j! j- Z( r2 F' ^5 k; ~/ n1 h
    四、模型评价
    - S7 M: w! ^) q# f5 `0 ]/ c" S( m/ E$ c7 I; W8 B- Q
         在论文中,要对自己模型的好坏进行评价。
    # [; r) w) i# `. ~0 K& s
    9 \/ t/ v6 C) i  Y$ D五、其他建议6 U) t! A) u" y' o. d5 U; M

    0 A7 P7 f+ d5 ^" d* u1 I# o      论文撰写建议:
    6 b3 c( }. C/ b7 ?! b
    . y; w' E/ `0 g* W      1、  准备通用的论文模板。9 Q# c" o/ q- L  \& R/ B' d

    ( m9 p" ~2 g# R: C+ b1 O      2、  多采用图表进行表示。
    0 F# e9 ?6 E: ^' ]1 _, }6 I9 W* s% s  s0 j/ w) P! l
          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。
    7 e; z" t( O! Y3 b. r0 q
    2 D: w/ R- U: Z0 a9 _1 o& |& R' b      4、  使用最顺手的工具。$ S9 {! o. S! _) Y# @
    ) a! a# q* e! [4 x- Q: P7 i* P0 B0 l
    , ?" S6 x8 j1 e' s  E0 e

    " u$ e' A# e+ N2 a2 _* U      代码准备:1 \, k' `" p* Q* X, l) T; L

    0 C9 G$ {* V* O5 |) [) R: ~. @# i      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。% |# H. d1 t  q, @7 b% R( x' r* y% s
    5 K# k7 f% x1 @/ m
          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。; H, c4 {5 B5 Z: A  b" X
    8 T. d/ u" b8 z* T) M: F  r

    2 y& u/ _. S  v& i. C& ~! ^7 @# p6 g* F% y
          其他建议:
    0 U& k; o: _& S0 c& n: y
    ( l2 [, e% K0 P4 {  ?# O: A. ?      1、    当题目过于抽象的时候,可以通过分类的方式来求解。
    8 m5 Z, w; Y: J( C0 i! s% [( B6 L- x. }
          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。5 ]4 u4 h  |: T

    - K: Q+ h; k+ z1 ?$ ^6 A      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。5 }" D* c. l) _! @8 O
    ---------------------
    9 ]) Q2 y, U) k; |! _# \8 r4 D  w3 Q) L
    5 c; [" Z& B$ o$ _4 a, D
    . H' H# y  y0 e8 |& r) L0 _6 B
    zan
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