[美赛经验] 如何备战美赛？从赛前准备，注册流程，赛中时间安排，人员分工..不传附件，上正文！！

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发表于 2013-1-24 17:12 |只看该作者 |倒序浏览

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新人一枚，第一次参赛，本人是抱着体验和参与的心态参加的，眼看大学要结束，只想要个完整的大学，哈哈。为了方便体力值不足的新人，特意整理了学校培训的资料和大家分享，直接发正文，便于大家阅读，希望大家能顶贴，好方便大家。祝大家美赛都有好成绩~在实习的办公室发帖表示压力山大，所以请大家务必支持下，谢谢啦~好，废话不多说，转入正题。

2013美国数学建模竞赛
比赛时间：北京时间2013年2月1日早上9：01分——2013年2月5日早上9:00截止

一、赛前准备：
1、根据自己的情况和圈子、渠道尽早完成组队和队员磨合工作；
2、访问官方网站，仔细研读参赛规则：
   http://www.comap.com/undergraduate/contests/mcm/instructions.php
http://www.madio.net/thread-168106-1-1.html含中文参考翻译；
3、尽可能多的研读和实践历年获奖论文及其中的模型和求解算法，如有条件，每周都抽出一定时间进行组内队员的研讨，以有助于队员之间的磨合；
4、注册成为数学中国论坛http://www.madio.net/forum.php的会员并通过各种手段获取尽可能多的体力值以保证赛前和比赛期间下载到所需资料
5、收集可用的外文期刊数据库网址及所需密码以及熟练使用google等搜索引擎的高级搜索方法；
6、强烈推荐有条件的参赛者自己预定条件优越的参赛工作室，并配备2-3台计算机使用，并提前安装好自己所需的各种数学软件及编程工具，建议其中的一台电脑不要上网，专门用于论文的编写工作；
7、了解并熟悉建模竞赛中常用的算法：如蒙特卡罗算法，数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法，线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法，图论算法，动态规划、回溯搜索、分支定界等计算机算法，最优化理论的三大经典算法：模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法，网格算法和穷举法，一些连续数据离散化方法，数值分析算法，图像处理算法等。

二、奖项分布
OutstandingWinners ：少于0.5%
FinalistWinners ：1%左右
MeritoriousWinners ：13%左右
Honorable Mentions： 30%左右
Successful Participants ：55%

三、比赛时间安排建议
1日早8:30在比赛场地集合,并提前锁定题目发布网页; 9:00开始下载试题, 然后一个小时内每个人阅读题目一遍并且独立翻译工作;10:00左右, 开始汇总整理三人翻译，半小时内确定最佳翻译;10:30后将最佳翻译复印三份。每人拿一份去研读题目。按照个人的理解能力而定出研读遍数(尽可能多)。然后拿个笔在每到题目下列出关键词、模型算法; 12:00左右(午餐后) 小组集合，讨论每道题目的理解、算法、模型, 1至2个小时后，讨论一致意见，确定选题;14:00, 根据自己的选题, 开始收集相关的资料; 晚餐后,讨论相关资料的算法、模型。并讨论确定基础模型，当天必须有一个基础模型方案出来。
2日和3日, 在合理安排休息时间的前提下,必须完成数学模型及论文草稿.
   4日,开始检验模型灵敏度及优化模型,  在20:00前，必须要模型优化及灵敏度分析工作结束，并且论文初稿完成！ 20:00后，三人开始共同检查论文，并且提出各种修改意见。注意摘要在草稿及初稿中逐步完善, 也就是说初稿含有摘要部分！
5日早6:30分前, 必须保证论文被修改三遍以上,摘要被润色, 精炼,推敲八遍以上,然后用半个小时检查标点和公式等细节部分,打印论文及发送电子稿, 强烈建议发送电子稿时间不要晚于8:30,否则由于网络阻塞有不能按时交卷的危险,如果确定论文不再修改,越早越好

四、美赛论文
（一）摘要细节
摘要是评阅时给评委的第一印象，非常重要！但不要太长。
该部分应包含如下的几部分内容概述：

模型的数学归类——在数学上属于何种类型

建模的思想

算法思想——模型的求解思路

模型特点——模型优点，建模思想和方法，算法特点，结果检验，灵敏度分析，模型检验等

主要结果——数值结果，综合结论，要求给出所有问题的结果

（二）模型建立
   1.基本模型首先要有数学公式、方案等，要保证完整、正确和简明
   2.简化模型要明确说明简化的思想和依据，尽可能完整地给出
   3.模型要实用和有效，以解决问题有效为原则，能用初等方法解决的，绝不用高等方法；能用简单方法的，绝不用复杂方法
   4.鼓励创新，但不要离题搞标新立异，创新手段可出现在建模、模型求解、结果表示、分析和检验推广中

（三）模型求解
   1.需要建立数学命题时，命题叙述要符合数学命题的表述规范，尽可能给出严谨论证
   2.需要说明计算方法和算法的原理、思想、依据和步骤
   3.若采用现有软件，需要说明采用此软件的理由和软件名称
   4.计算过程、中间结果可要可不要的不需列出
   5.设法算出合理的数值结果

（四）结果分析和验证
   1.最终数值结果的正确性、合理性是首选
   2.对最终结果和模拟结果进行必要的检验
   3.题目中要求回答的问题、数值结果和结论必须一一列出
   4.列数据问题要考虑是否需要列出多组数据进行比较和分析，以便为各种方案提出依据
   5.结果表示要集中、一目了然和直观，数值结果表示要精心设计表格，可能的话，用图形图表表示，求解方案用图示更好
   6.必要时对问题解答作定性或规律性讨论，最后结果要明确

（五）模型评价
   1.优点突出，缺点不回避
   2.若需改变原题要求，重新建模可在此完成
   3.进行推广和模型改进时，尽量使用已经使用过的术语

（六）附录
   1.列出详细的结果，详细的数据表格，错的宁可不列
   2.主要的结果数据，应在正文中列出，不要怕重复

五、评奖的主要标准
   1、假设的合理性：作出关键假设（不欣赏罗列大量无关紧要的假设），要对假设的合理性作出解释，正文中引用
   2、建模的创造性：特别欣赏独树一帜，标新立异，但要合理
   3、结果的正确性：不强调与“参考答案”的一致性和结果的精度，好方法的结果一般比较好，但不一定是最好的
   4、文字表述的清晰性：摘要应理解为详细摘要，要提纲挈领，表达严谨、简洁，思路清新，格式符合规范，严谨暴露身份

六、常见问题
   1、不给出明确模型，只是根据赛题的情况，实际上是用“凑”的方法给出结果，虽然结果大致是对的，没有一般性，不是数学
   2、建模的正确思路
   3、论文过于简单，该交代的内容省略了，而难以看懂
   4、罗列一系列假设和模型，又不作评价比较，希望碰上“参考答案”或“评阅思路”，从而弄巧成拙
   5、参考文献不全，或者引用他人结果不予交待；参考文献应在正文中引用
   6、吃透题意方面不足，没有抓住和解决主要问题
   7、就事论事，形成数学模型的意识和能力欠缺
   8、对所用方法一知半解，不管具体条件，套用现成的方法，从而导致错误

七、建模策略
（一）基本流程
   1.要你做什么？
   2.你能做什么？
   3.怎样做？
   4.做做看；
   5.分析；
   6.检验；
   7.再做；
   8.满意为止。
（二）审题和工作规划
   1.题目类型——连续问题还是离散问题
   2.需要解决何种问题——最优化方案，预测模型，最短路径，决策问题，随机统计问题，数据拟合或回归分析问题等等
   3.答卷需要回答哪些问题
   4.问题以怎样的方式回答
   5.每个问题需要列出哪些关键数据？建模需要哪些关键数据？
（三）建模常用方法
   1.数据处理方法
   2.优化方法
   3.图论方法
   4.预测方法
   5.决策方法
   6.随机统计方法

太长了，先到这吧，再附美赛往届题目供大家参读，祝大家好运。还有些有用的东西，我稍后再发。