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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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    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( `3 t! y3 G% P2 s4 [$ v- R+ E
    一、选题(建议半天内确定)
    ' J" H5 n1 A  `8 U' E4 g" R' t" d) W! U% b; w& v
          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。
    # R/ ?4 g) Y; p9 j6 Q9 @8 J
    , ]/ b: T. u& q      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。
    5 K( u5 W9 R$ G% e% g
    0 o, o% b4 C& o" `- w      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。
    ' m, K% s6 H# }+ {( J) y: l- P" y. n/ i7 V4 H/ N; x8 a5 K: s8 @
    二、题目理解和目标细分
    + z7 x# {$ m# ?3 K) [3 B* D: X) {; s& {  @: j( A( q& G
          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。" K$ V. t1 H5 Z+ T  n

    9 }' r/ w# _7 e& l8 h* }1 o. N) N5 p      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。; _1 U7 j' y& U% c' l0 X

    : `) l1 W4 j* H5 u8 H" g  c7 D7 ^      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。# H# U4 g1 F5 w: `6 w  o/ B
    % W* x" i3 c2 j" y: P  v
          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" w/ z$ t8 s5 Y5 }7 u
    7 R, Y) G4 t0 [: R3 B* Z$ z5 x
          第五步:撰写论文。+ f! [" G' N' D7 W7 t; y  U- ~+ ]
    $ s/ t" _1 ]1 f( n5 d
    三、再次迭代,继续优化模型
    0 `' O9 J7 n+ `3 n* z4 L/ {! ^: p9 H. G( h
           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  K) q' w: ?, r# }$ |

    " q5 ~4 k( C$ ^6 m/ f1 r四、模型评价
    , d) |" E( j9 |3 m* c! x3 c" X
    : ^: P  ^6 }6 Y0 F, s$ @) G     在论文中,要对自己模型的好坏进行评价。
    8 h- ?2 m6 Q6 ^  l" F- H- f
    7 u, H& _% x1 ^+ N/ F* F五、其他建议
    # ]$ j/ p+ \: A8 z! S" T9 u. J! L3 c# C# w8 ]. _
          论文撰写建议:
      ?% T. t9 A2 r) T+ q, s: D& W- m2 n3 r9 \# M
          1、  准备通用的论文模板。( @' b, h" o; N" o1 H6 `/ V

    & t6 o& j: {6 K' N      2、  多采用图表进行表示。( x' Y! m6 f+ b1 D; S# E5 l

    / ~1 w  J/ L0 O$ ^3 }. @! U( w4 D, ]  ?      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。
    : x" r5 y0 p6 g7 P  e. J8 H6 q4 |( y: S9 Y1 C' t! X* M
          4、  使用最顺手的工具。
    1 S, _: D9 T3 e! S7 Q7 ]% f  H; _

    6 r. r6 E1 ~3 X4 P7 t- O6 P+ W3 [# M' V* Z+ K$ a! A
          代码准备:
    0 Q! Z) ]5 Y# ~" p# n/ N0 ?2 O4 n, |7 D1 T% u, ^+ ]) _
          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。
      F$ ?, P( F( T! N! w& i, q0 k: I. W$ q# x& r& y8 [/ G
          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。/ V+ P, l1 R- a- y: P( G
    4 [) m# L& X) g( t0 J* T! Y

    + r' o: S4 d3 {  r
    ( ?" i% F/ s7 z8 }* Z" E      其他建议:
    / O+ b% I6 o& B/ q" y; B" B
    / }6 W3 \4 T/ J/ s0 e! m      1、    当题目过于抽象的时候,可以通过分类的方式来求解。' B: ~! i/ D, ?) o* l0 i5 W  h- i

    " u7 i' H- r. Y      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。3 k3 Q5 I, e  I4 K* J8 ^" v' T
    . r  v) x* t# |, V$ g$ b
          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。  y( A6 f; f2 C8 [8 f* e1 }5 T. ~
    --------------------- ! G! Q8 ^9 O! `9 H
    # `  g! V& w8 G; }' i0 Q1 W
    : w7 C0 M2 f9 V

    9 n0 ~; ?8 G- ]$ c: n& a& D) j
    zan
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