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[建模教程] 美国数学建模比赛建议

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杨利霞        

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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

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    自我介绍
    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

    群组2018美赛大象算法课程

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    1#
    发表于 2019-4-7 11:50 |只看该作者 |倒序浏览
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    美国数学建模比赛建议# p3 g' }" |+ J, z$ m
    一、选题(建议半天内确定)
    - J  R' @9 Q. }0 e+ r5 t2 _, K+ `  @# R% r) U! x4 Q  A
          美国数学建模大赛分为MCM和ICM,从2017年的题目来看,ICM的要求更加明确,题目描述更加详细。那么ICM在评奖的时候,就会有所谓的标准答案。并且ICM提供了大量的参考链接和数据。在国内的话,有无法访问的可能。ICM除非确实有这个方面专业的同学。否则慎选。0 `) Q, P) |0 n  l

    5 u9 c" _8 B4 @      MCM方面,有些题目容易理解,但是没有数据。有些题目因与美国的文化差异和地域差异,导致理解困难。这就需要在半天的时间内,快速查找资料对题目进行理解并且尝试寻找相关数据。在半天之后,根据情况,选择题目。比如A题易于理解,但是河水流量数据、水坝的具体数据是直接能够找到,还是要通过建模得到。这无疑增加了难度。而B题高速公路收费的题目,因中美差异,收费情况可能和我们理解的不一样,会造成审题的偏差。所以,需要根据资料的查找情况和大家讨论,以确定题目。
    7 |: e) E& P9 u! u" v5 i7 e  ?$ S8 J) z% r  e. I
          注意:易于理解的题目并不见得简单,而且你易于理解也会导致其他参赛选手也利于理解,这样会造成某一个题目竞争成功的难度增大。4 v& b5 M* V7 y! g( k

    9 N: p' Z; P" j. D9 B$ H( T8 b二、题目理解和目标细分
    8 V; d9 [8 ?4 ^, U! @6 j9 d5 r
    : G% E1 B( E- u/ S& G+ c      第一步:当题目确定后,首先将题目中表述任务的词语画出(一般为性能、花费、安全等),和要考虑的因素画出(比如A题中的流量、生态影响等)。将题目的目标具体分成几个部分。明确哪些是先要做的基础工作,哪些是在这些基础上进行的工作。比如A题中,要评价3种选项的优劣,那么在安全性评价上,要先得出水流量公式,此时水流量就为基础性工作,而评价位于之上。此时,可以画出一个先建模什么再建模什么的模块流程图。3 w' p# q7 X+ _8 a

    & M+ P7 C$ ]2 \2 S      第二步:进行头脑风暴,将这些基础工作进行细化,比如题目中表述为性能,那么就要讨论以什么参数来定义性能,比如吞吐率、延时等,都是性能的定义,可以采取多个性能参数,也可以只采取一个。同理,限制因素也能够通过同样的参数定义。进一步讨论哪些因素影响了任务的完成和目标优化。此时可以建立一个简易的模型。当然,也可以在网上或数据库中搜索相关论文,如果能找到更好的模型,那么就直接拿来使用。比如在A题目中要求解水坝的花费,可以简单建模成水坝一平方的造价,也可以建模成水坝是由发电机、闸门等部件构成,通过各个部分合成来确定水坝的花费。
    6 O6 _' j6 z; E, n9 H4 q1 E/ d( [$ [( h: J, S
          第三步:定义好参数过后,来确定哪些参数能够通过互联网找到,哪些参数可以通过找到的数据进行计算,哪些参数需要假设得到。然后进一步细化各个参数。模型进一步变的复杂。
    * S% e  |% B' b8 j; G' n4 J7 v' X: n! [+ u* K
          第四步:模型建立完成后,进行求解,然后根据题意给出建议。, `: d; f0 C# u* }' S

    " ]! b9 T4 `; i      第五步:撰写论文。
    ) a3 d3 B4 h. u9 W6 F
    1 H. t; O' _; A& r7 V6 g三、再次迭代,继续优化模型8 O0 w% p9 W% {: G/ O2 l! r
    " G" b, s  h  r& f) [
           在建立和解决一个模型后,可能在此过程中,又收集到了更多的数据或有新的想法加入,不用推翻原模型,再次构建一个更加准确的模型就可。. N* G- U  [1 W: {' {2 t8 z! {2 f! \, E

    ' X, W5 N, g; i& X0 G: Q四、模型评价
    7 d$ e% j, I) Y( p  d9 f
    4 h; @4 R7 ?" h4 b( G3 J7 p' J     在论文中,要对自己模型的好坏进行评价。, o0 U5 I3 |! E" g1 N& q0 I' d- g
    # c9 F; B- ~, G0 \4 h
    五、其他建议- [6 M) b$ j5 m% l* v% i  M
    1 n, P8 v  Y) J, b
          论文撰写建议:
    2 H! K+ Q  S5 T8 ^/ z
    & [4 c% B. Q6 K& L. p% v      1、  准备通用的论文模板。
    # ?. J$ `# F0 W( D* R' ?! \; w5 H0 i8 s  X3 d
          2、  多采用图表进行表示。
    ; Z4 P( d  d" p  z0 h5 ]4 P' q+ \$ g5 K) V$ b9 p" u( O
          3、  提出重点,在自认为的模型重点部分使用斜体、增加标注等方式进行强调。
    5 b' s2 I! q$ W! D
    8 D. N% @1 L& G: o, X" Z      4、  使用最顺手的工具。& S4 k6 t$ K( ]! @9 B6 V9 }+ I

      D8 n! ~8 z5 y' g; S" z$ G
    7 P3 Z! S6 J$ e3 o8 [5 M9 j+ m7 C4 [' X. `, g2 T2 |8 q7 X: S" J8 ]
          代码准备:# Z- }) [- i1 e) P

    " c$ h6 \# c! @      1、  因MCM的题目一般都为优化问题,比如求最小值、最大值等,包括单目标和多目标,建议准备遗传算法备用。
    . J! h+ M: S8 p$ s/ E. K, e! A; r+ a8 V
          2、  因为可能涉及到函数拟合部分(大数据的情况下),建议准备BP或者RBF神经网络代码。
      d- }% ]6 x( C# I) F3 x. C8 G$ K+ R# h, \& w( w$ U

    * W$ m5 L. ]) D( ^- S
    - z- s+ {: x" N) S* ^      其他建议:1 ~, F- [& L! r

    * V2 W- v4 o$ i      1、    当题目过于抽象的时候,可以通过分类的方式来求解。
    % G) [# m2 T, ?8 d) E: P7 W8 Y; e+ Z+ d
          2、    题目中如果要给出建议,可以根据不同的情况,进行多个建议的提出。
      q$ _7 I. u8 s, }. l4 W6 U& i
    7 B3 o+ `& b; l" ]      3、    切记不要只提出一种建议,或者只出现一种答案。比如在A题中考虑到花费最小,那么安全性肯定就不能最优,此时就可以根据实际情况,在安全性达标的情况下,考虑花费最小。而安全性达标是考虑极端情况下达标,还是在平均的情况下达标。这就分类讨论了多种情况。
    + t- B6 J2 F3 f7 E' G---------------------
    3 v* x# s" B1 y( X% Z5 b& n; I. g+ v% _
    + B: ?7 O/ M! B  B4 V# V- f

    - f9 W7 t' J7 H
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