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数学建模之心得体会

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发表于 2009-7-3 10:06 |只看该作者 |倒序浏览
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一年一度的全国数学建模大赛在每年的9 月的第三个周末的周五上午8 点拉开战幕,各队将在3 72 小时内对一个现实中的实际问题进行模型建立,求解和分析,确定题目后,我们队三人分头行动,一人去图书馆查阅资料,一人在网上搜索相关信息,一人建立模型,通过三人的努力,在前两天中建立出两个模型并编程求解,经过艰苦的奋斗,终于在第三天完成了论文的写作,在这三天里我感触很深,现将心得体会写出,希望与大家交流。% [  ^+ W- q+ c+ x! a) _- {  j

, A3 v. k! n/ M" K- A1. 团队精神; D6 n* B. L" h0 I

7 S" a7 d, Y3 ]; K  R团队精神是数学建模是否取得好成绩的最重要的因素,一队三个人要相互支持,相互鼓励。切勿自己只管自己的一部分(数学好的只管建模,计算机好的只管编程,写作好的只管论文写作),很多时候,一个人的思考是不全面的,只有大家一起讨论才有可能把问题搞清楚,因此无论做任何板块,三个人要一起齐心才行,只靠一个人的力量,要在三天之内写出一篇高水平的文章几乎是不可能的。; r7 ?% S+ T' i; H
. x3 C- c# ?! O( @
2. 有影响力的leader
3 d( r* g4 w, n: H. i  U 2 w0 z5 f8 ^* p% n/ L
在比赛中,leader 是很重要的,他的作用就相当与计算机中的CPU,是全队的核心,如果一个队的leader 不得力,往往影响一个队的正常发挥,就拿选题来说,有人想做A 题,有人想做B 题,如果争论一天都未确定方案的话,可能就没有足够时间完成一篇论文了,又比如,当队中有人信心动摇时(特别是第三天,人可能已经心力交瘁了),leader 应发挥其作用,让整个队伍重整信心,否则可能导致队伍的前功尽弃。/ J) P4 b: c+ j7 K0 l5 k
' e& f$ E  ~& K6 G: P
3. 合理的时间安排
# f6 F5 W' O6 O" g! X
, g+ b& ?- r6 g& `( z( m* F( O做任何事情,合理的时间安排非常重要,建模也是一样,事先要做好一个规划,建模一共分十个板块(摘要,问题提出,模型假设,问题分析,模型假设,模型建立,模型求解,结果分析,模型的评价与推广,参考文献,附录)。你每天要做完哪几个板块事先要确定好,这样做才会使自己游刃有余,保证在规定时间内完成论文,以避免由于时间上的不妥,以致于最后无法完成论文。! K4 }& L. }1 H! f- c7 f

. x/ a* j7 a; ~0 b4. 正确的论文格式: {( t8 P, O. p: T: }/ v1 I, v

* y* p. g: `& T. }  \" G论文属于科学性的文章,它有严格的书写格式规范,因此一篇好的论文一定要有正确的格式,就拿摘要来说吧,它要包括6 要素(问题,方法,模型,算法,结论,特色),它是一篇论文的概括,摘要的好坏将决定你的论文是否吸引评委的目光,但听阅卷老师说,这次有些论文的摘要里出现了大量的图表和程序,这都是不符合论文格式的,这种论文也不会取得好成绩,因此我们写论文时要端正态度,注意书写格式。
+ G' G% a$ D3 |9 W6 P 2 p' S6 {8 i2 W" T4 c3 V" F
5. 论文的写作
. y( ~% [; W, y) P
" ?2 L# v8 M1 @我个人认为论文的写作是至关重要的,其实大家最后的模型和结果都差不多,为什么有些队可以送全国,有些队可以拿省奖,而有些队却什么都拿不到,这关键在于论文的写作上面。一篇好的论文首先读上去便使人感到逻辑清晰,有条例性,能打动评委;其次,论文在语言上的表述也很重要,要注意用词的准确性;另外,一篇好的论文应有闪光点,有自己的特色,有自己的想法和思考在里面,总之,论文写作的好坏将直接影响到成绩的优劣。
6 H& l0 J" w: G; |% d+ ~( [
+ \% y& L& E) D6. 算法的设计9 v0 a! s0 M: s
; b, P+ g6 Z- ~& ~' g! w3 t: c
算法的设计的好坏将直接影响运算速度的快慢,建议大家多用数学软件(Mathematice,Matlab,Maple, Mathcad,Lindo,Lingo,SAS 等),这里提供十种数学建模常用算法,仅供参考:
, F) _: `( g* |- {4 u1 蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法)
* C% U. \- W& L8 k! b# u- h9 J2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab 作为工具)
' M: J# v- m2 ~7 ?* W0 L3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用LindoLingo 软件实现)7 r/ ~! l; s. }) n6 c3 n' Z* b  h% `3 I
4、图论算法(这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备)
0 K$ [: L1 P/ E0 j6 S+ a2 O: e+ Q5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法(这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中)7 J3 B! S3 {: x8 _9 x5 O. j
6、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(这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用)- K3 u7 [0 G7 f: r0 ]" R0 `' m3 T
7、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具). h5 a, {4 j8 b6 U
8、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的)$ \5 J2 |0 B- b4 B. ^  m
9、数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用)
: t- b4 D: E: H6 S5 u10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用Matlab 进行处理)
2 v4 R3 |2 N9 W4 ^# n
7 k3 X4 b5 ], K, k
) k+ l* H- K# v5 |以上便是我这次参加这次数学建模竞赛的一点心得体会,只当贻笑大方,不过就数学建模本身而言,它是魅力无穷的,它能够锻炼和考查一个人的综合素质,也希望广大同学能够积极参与到这项活动当中来。
2 \, z6 V- [* l  M. M
zan
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