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升级   75.79% TA的每日心情 | 开心 2013-5-12 19:00 |
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签到天数: 1 天 [LV.1]初来乍到
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第五届研究生数学建模竞赛 B题6 o4 n! s e. [1 ^5 W1 |; j
2008.9.26-2008.9.30 历时四天 : \3 q/ p- _: w4 f4 b& N1 f
4 ]) E+ l( Q, x1 B5 D8 J7 a9 X" A+ H这次比赛的总结:8 B* U n* l7 o( y4 h
在第一天, 选题,选了个没有数据的题[B 城市交通灯的实时控制问题],这个题的数据其实都是要用概率分布生成的 ,自己概率太差,一直都没能在这方面好好表现,以后加油! + Z% e7 O! t2 d( E5 ?7 _
选定题后,读题理解题,花了大量的时间,其实这个时间花得太浪费了, 一开始就应该搜集学位论文来理解题的,然后就是期刊论文,不过主要是学位论文,里面讲得最详细了。
! ]* j9 U4 I: }3 i 后来才知道,这类题有很多用遗传算法、蚂蚁算法、模拟退火、模糊控制之类的方法。
+ i4 ~- g1 e; B: I8 X9 N 在第3天我才开始在蚁群算法上下功夫,在凌晨把蚁群的程序写好,修改,调试,测试,始终用不好,没有好的效果,可能是把算法和模型的结合还是有问题,现在发觉了,算法和模型结合是最关键的,模型要理解好,算法才能用好。所以后来虽然建了很多模型,却会用算法解的却没有几个,忙活了好几个晚上还是没有什么好结果,最后失望地把论文给赶完了。对于论文我也没有时间好好改了,还得谢谢两位队友对论文的努力。" P& c: C: [. s6 l% ?0 p( m: z
以后,把这些基本的算法好好研究一下,每个算法都用完整的程序说明,因为最近不管是数模,还是工程,都会碰到这些,越来越感觉到他们的应用面积太广太广了,用在各行各业各个领域了,所以这些基本的算法必须好好理解,有些时候多种算法结合起来一起用会有更好的效果 ,这就需要根据实际情况进行创新了。9 [! G6 J5 p- S/ C9 `
数模生涯:
$ G8 Z( |5 n* c" p# f2 f 这次GMCM应该算是我数模生涯的最后一次比赛了,我所经历过的比赛中,这次算是比较累的了 ,下面也该给自己分析一下了:
% Z$ s6 l: v4 F9 [& ~" h# ~2005.9 CUMCM 长江水质 拟和预测 ( g( X# R. {9 _9 Y& v! D
这次最累了,第一次,全用matlab拟和来做
7 e7 N+ a, H+ [. i0 [/ c" A2005.11 EMCM 足球排队 蚁群、遗传、lingo优化 : o% ?- p, `5 @7 n/ I4 u
31个点的哈密尔顿回路 lingo中有现成的模型,可直接解出最优解,最后结果为5* U; x$ x( b' z3 J6 l" E
用蚁群和遗传能得出5和6、7等的答案。 蚁群在这里用很好,幸好还是61个点,lingo都跑了好几十s,要是数据在大一点,估计lingo就够呛了,所以还是要蚁群,好方法!自我感觉蚁群解TSP问题最好了。0 v! g$ r2 v. _) r# Z
2006.2 MCM 农田喷灌 做得很没意思,没感觉自然也就没得奖& ?) _" Y1 p) l9 A7 W+ g( q$ m! g
关键是题目意思一直没有理解,对于喷口是横放还是竖放都没有搞清楚,感觉很糟糕
; B" f4 P6 Z3 m6 A2 C- x2006.9 CUMCM 艾滋病的防御 纯粹的分析那些数据,预测1 V7 B$ U' ?0 E3 s: H/ H& J
说实话,最不喜欢做这类的题了,但这类的题,只要内容丰富,分析得细腻就能拿奖。但我确实不喜欢做这类的题。这次其实是我想选做另一题。% S2 n* [9 V$ R# G# D
2007.2 ICM 器官移植 模拟,大数据量的概率分析
* h+ M5 W7 n+ O/ N2 h9 |2 O" O 数据量非常大,美国一个整个网站的数据,我的想法是用得数据越多越好,所以索性就提取大量的数据,却意外的在图像上发现了非常明显的分布规律,这个地方最有成就感了。 不过这次还是喜欢做MCM的地图那题。
& e ^1 [/ _( [1 G6 q5 b* `) X2007.10 GMCM 公路路面质量的分析与改善 分析数据
3 v: ~. R/ }$ U7 [ 这种题做得很没意思,但容易获奖
" U8 c d' ], q+ o2008.9 GMCM 城市交叉口交通灯的实时控制 蚁群、遗传
0 {0 W9 Z) d/ d8 U0 [+ {! b) c 题目的那些参数没有理解好,其实这是个很好的和实际联系紧密的一个题,尤其是北京的交通问题。4 A! G& j/ u/ Q3 s6 T
9 y* v% O. p4 @" g! s! F, [9 k 从这些比赛可以看出来,那些分析、预测、拟和一类的题,我都不喜欢做,题目意思老是模模糊糊的,但容易获奖,而又不好拿最好的奖,模模糊糊的题模模糊糊的获奖;而关于地图、分配、调配方面的题呢,喜欢做,但拿奖难,风险性比前者大,不过非常锻炼解决实际问题的能力。* a# Q: x5 c1 k$ k9 n+ F
6 G, A. A' i+ H- q7 R1 G. A1 H. F# T
所以参加比赛为了拿奖就选前者,为了享受似的想解决个问题就选后者,虽然这些次比赛过程各种选择都有,但以后自己的方向还是多想研究一下那种NP难的问题,自适应性算法的问题,越来越感觉这个应用面太广了。
2 H' [& W; _- @( s( J# w0 h 关于很多人说的数模熬夜:我现在的观点,其实可以看成一天也不用熬的,a,如果最后交论文在下午5点,那么正常在晚上0:00-7:00 休息;b,如果最后交论文在早上8点或10点,这时候要是最后一晚上通宵的话,天亮的时候眼睛是很疲惫的,改论文改得越来越没精神,所以我们可以调整时间表,睡觉时间:第一天(0:00-6:00),第二天(1:00-7:00),第三天(3:00-10:00)到11点都行,我是睡到自然醒,保证最后一天的精力,十点半到十一点吃完午饭就过去,第四天(通宵至最后天亮),实际上第四天的下午就当作一天的上午在用,第四天的晚上就当作一天的下午在用,第四天接着的凌晨就当作一天的晚上在用,所以最后一天是不会有熬夜的感觉的,最后改论文也是越改越有精力。
" u- {, m* g/ U 所以用这两套时间管理方案一般是不会有熬夜的感觉的,熬夜的时间是要付出很大的代价的,效率及其低下,精力也很难补回来。所参加的比赛中成绩最好的两次也都是没有熬夜的。
8 f- Q% p+ D5 ^5 }5 f! E8 g7 m' u) A
8 j+ w* ^" l2 {7 Y+ m9 h 有了数模的思想,那么生活中的很多问题都可以用它来解决,有了数模的思想,就知道了最难的问题,它也有一个已知的解,而这个解是别人很难再优化的解,有了这些思想,就知道了生活中的很多问题都是没有绝对的,是可以微调的,任何事情,只要仔细分析,都会存在它的漏洞。& B2 H2 Q) I+ h, O( x
我的数模就到此为止了,还有很多其它方面有意思的东西等待自己去接触,新鲜的事物总是有新鲜的感觉,我们何不去尝一尝鲜呢~
& W6 B: ~9 M6 n' [3 ^& y, A( R9 z' \2 x/ e2 Z$ ]
在数学中国潜了这么长时间的水,这次我把水倒出来了,呵呵。。/ ~! ]/ X- `/ n! R# L
: A* R: n* W2 E5 e$ q0 |, F- l1 g
. w# P$ a4 F& K( f7 y 2008-9-30 6 L+ f5 E; i% Q L5 M
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[ 本帖最后由 kevin655 于 2008-10-3 16:40 编辑 ] |
zan
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