翻译、选题 接触过同类题目。这是最理想的,思路现成,不需要查阅很多资料。 专业相匹配。比如题目是金融类,物理类,地学类,有对应专业的组员,可以在第一时间消除队伍对于题目大方向的困惑。 9 U+ f& Z& Z+ g& P t0 k1 U/ `& a7 h
经验较多的组员的选择。这就是无奈之举了。有利有弊。弊在于开始阶段毫无头绪,处于广撒网状态;利也在于毫无头绪,就像,新学会一种桌游的人,在初期往往能够打得比老手要好,没有专业知识的人也是如此,他们不会受限于既有的解决方案,给出的论文会给人耳目一新的感觉。 + I" H+ P) p2 G
1. 2
7 K B$ B1 \- u# C: u/ r0 C& y: M5 W找资料 对于普通参赛者,凭借课本知识很难应对建模的问题。建模的问题通常与实际紧密结合,这需要在开始建模之前做大量的知识积累。学校的图书馆和网络上的数据库都有很大的用处。而且需要注意的是,搜索过程中不仅要寻找合适的算法,理想的数据源同样重要。 0 A9 f! Z6 K% M& A3 x) k- h$ d
破题 1 b. f& @5 \( I, {. A( T% c4 x
1.问题归类 5 t0 N6 E; C2 U. J3 ]+ g; N
2.明确这类问题常见的解决方法 3.明确算法最终的输出是什么 第3点看似啰嗦。但实际上,建模的题目都很模糊,他不会告诉你他要得到什么。换言之,他要求你做一项工作,但是这项工作的目标是又你来定。目标的选取很重要,既不能太难,又要有价值。 1 {) R$ s" A5 ]
2. 2
1 d$ d: q4 U7 s" N找资料 这一阶段是有目的性的找,将范围锁定在很小的范围内,找类似的学术研究,找相关网站上的调查报告。 ! r D, Y8 x# L+ O" j
3. 3 ; Y6 E6 n& u. f/ k
软件准备 根据先前确定的方法,编写程序来解决数学问题。比如求解方程、回归分析等。 8 z8 g- | u9 Z! e
整理结果
" h- p1 t' D) A) `$ E# h注意,一旦到了这一天,模型中的任何问题都不能再是问题,因为不存在完美的模型,能达到预期就可以了。把思路汇总起来,理清每一个细节;需要呈现的图表重新整理出来,剔除掉没用的,为写论文做准备。 : m4 o; o; x- Y2 i* c' ]
2. 2 . ?8 r2 [3 k$ ~# e: r9 @
写论文 最不辛苦但是繁琐的工作。要求: 1.格式标准。Word足矣 2.调理清晰。不怕啰嗦,就怕想当然。比如你引用了一个专业的概念,这个时候一定要解释这个概念是什么东西,不要以为评委很懂。 3.图表。流行的说法是越多越好。我的感觉是它比文字更直观,所以像流程、 , T. c3 C! k) ~( ?/ z6 q5 N
结尾工作 网上提交前仔细读要求。比如文件格式、文件名、Deadline。 提交以后马上把打印版用国际快递邮寄出去。 j+ B% }$ Z3 J3 u2 t
3 }0 r( ~* L, ~. z o3 V |