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：
1.评价类问题
2.运筹优化类问题
3.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）
0 L2 o) |: S4 f0 j- ]2 k2 v
7 `) Y; Q9 M6 c' w3 c) ~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。
: c1 R$ a+ J" G, g- G& t3 e5 j7 ~文章目录
2019年国赛题型和算法
; C0 c! b* {' Y. s2020年国赛题型和算法
; j6 K0 |3 z9 n8 G2 j: e2021年国赛题型和算法
国赛优秀论文
5 U1 Z2 ^' H' O模型总结
2019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
, [0 X! Y" J) I; X. w0 `5 p3 c2 bB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
C题（评价优化类）：目标优化、排队论、蒙特卡洛模拟
6 ?2 c# W) q  @" o2 I6 }+ X2020年国赛题型和算法
A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
7 @( N7 j5 W! F0 r3 F7 k" V- xB题（优化）：蒙特卡洛模型、动态规划、博弈论、马尔可夫链
' |0 z7 ]+ u5 k% N' B, dC题（优化）：梯度下降法、主成分分析、遗传算法、多目标规划
+ c; f; _3 ^2 u; |7 }) O$ ^$ F2021年国赛题型和算法
2 D& a5 y  Y% }, }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
C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）
5 [  ^, ?1 C! P6 W9 \国赛优秀论文
; B5 Z+ y3 z4 J9 x  J这里是近几十年的数模优秀论文

7 B# g3 s4 k0 e8 _* ^链接：https://pan.baidu.com/s/13iRdq1AbSwE83L1gbqydJQ?pwd=73ds
' ^, X) V) E3 q提取码：73ds
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( ^' U7 t. g: P8 j% d6 U2
这么多要看完吗？当然不可能！我的建议：

认真阅读两到三篇论文，研究他们的方法，能不能复现出来。
8 ]6 [$ \% p, X2 L, p+ `* R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。
. a* u# n, q1 m- k
模型总结
$ x  S" {! U1 i7 \评价模型：层次分析、 Topsis(优劣解距离法)、 模糊综合评价

5 R0 |4 a8 C* M# _% ]1 P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
5 U2 }" J2 J% q/ n
  h9 C  k0 u, E! x) ?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
* g9 p9 T$ ^" l6 m6 Y" x% P
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

! g( t, ?$ Q% W7 F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

1 g  H  x4 h) @0 V1 ]8 O2 N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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7 M: z- V5 z7 z0 x! U3 `7 }: W6 c原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_46211269/article/details/126730985

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