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
8 z: r3 j9 k8 S; F数学建模题目可以分为四类：
7 X, ?2 L. P, C2 _. E1.评价类问题
2.运筹优化类问题
+ M  a5 k0 ?3 a" b% p+ Q( B# J; I: B3.预测类问题
/ L4 O! z. X0 o! _9 E4.机理分析类问题（人口模型/物理学/微分方程等）
* P( M  S( L  w
; j) |6 P; K- v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。
4 x+ a, ?% B2 A) u; @+ W文章目录
2019年国赛题型和算法
/ r( M; s& |5 q- z+ [( N6 {2020年国赛题型和算法
2021年国赛题型和算法
: A( w' o& C. A( R$ D国赛优秀论文
: M: B; B' o: e* N2 s9 ?# V2 w. s  B模型总结
2019年国赛题型和算法
2 M4 o, b( U0 z4 L- QA题（评价优化类）：目标规划模型、微分方程模型、差分法
3 c+ I' q- f! w& }6 qB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
2020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
B题（优化）：蒙特卡洛模型、动态规划、博弈论、马尔可夫链
. A5 z  l; E( b7 }! S2 W2 yC题（优化）：梯度下降法、主成分分析、遗传算法、多目标规划
2 U/ z  T/ l2 \$ {8 {8 k; N2021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
0 s6 r. n4 G* f# BC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）
% b0 u) x, U' q2 M8 Z. U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
提取码：73ds
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+ v; R( Y8 A( W( }' t0 \$ r2
' h; [0 o- T" M( V这么多要看完吗？当然不可能！我的建议：

, U- J; ]' N$ o) _1 h. {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。
8 N4 e2 D* {! p+ {( M  I5 \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。

, j! `! j" J9 a0 E  V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
( V8 I: y  {: x' w& E
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

3 J, }% k1 I5 f$ L8 ~( F* t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

3 ?# u; F4 `6 Q1 n" \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

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
3 r, N. z& v, r  x, ~
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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