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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。
% f7 ~0 r b# T, I) I8 U! \, R7 L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。
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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。 * F' w6 F* z; Y" v
破题 7 e7 D' n3 n, `$ G- l% M% j
1.问题归类
" H5 r0 ?5 M- P& E3 e2.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。
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/ G5 g6 d& x1 `% X7 b$ L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。 8 P# a8 R) D, B3 p
3. 3 " C, z8 Q5 Y4 i: w1 q' Q
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。 $ }+ [* k# I. i+ D. h! W
整理结果
% _' j7 l7 Q' Q$ T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。
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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、 Y# v) P3 F6 s; c
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。
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