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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
    0 D3 V  C( k, n2 M一、选题(建议半天内确定)
    - j: H7 e7 `; k0 s! T
    * t( h* O% u3 M% |+ T3 b4 A% w      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。
    6 d8 }- _9 {  ~. C5 U( X7 K: u5 [8 W: k* W& o2 ]
          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。
    3 a2 G2 W9 m1 U% Z  x& w! Q; r* L
      z% O5 m* |/ s- M! V      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。
    0 V$ K9 D; n) c/ d# v0 L
    8 O$ c$ s1 S; r) A# I# E- {二、题目理解和目标细分! N8 j! h0 y1 L4 @- l
    $ j+ ]" W: \9 w6 t) 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。
    * |; T3 }. A/ F  z2 d( t5 ~+ L' H: B; C- N9 C8 A; G' p9 v' E  B
          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。
    ! W; v/ n9 _& a5 ]- f: }
    : j5 P! C0 o" e/ L# v& Y% ~1 h4 x      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。" E- Q) U/ l! F& G" r3 e
    " x) @+ q0 R  p" W* s3 T: I
          第四步:模型建立完成后,进行求解,然后根据题意给出建议。% r" r  F7 s% \6 J

    & t+ ]! V! ]; e" p  T      第五步:撰写论文。
    : D8 \+ o- O4 e' ?/ J" h! ?4 _
    6 w+ c8 O+ _+ _- N0 `三、再次迭代,继续优化模型. t0 o' ?: J: ]2 z5 P$ F1 ~

    # i+ n: ~+ R6 f" `2 ^/ l0 L       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。6 \- N( L( Q. g6 e- ?. \9 V; t. w
    3 V8 I4 H3 J( R
    四、模型评价. c% I& y' O4 ^* k# X: r1 J
    4 i- W: P# J1 i2 Y! c* }: j# G8 v& l% ~
         在论文中,要对自己模型的好坏进行评价。
    + U( h5 n. X4 T
    : J- {. I7 ?7 a  D8 V2 ?五、其他建议
    + B5 ]) c5 W% T4 ^" N+ f; M$ u
    9 ]  Q: P( b$ S' P1 h      论文撰写建议:" f: Y: G1 C" j+ U+ m& |0 |) w' Q
    ) I( a% S6 a+ z9 ~+ G9 _! L
          1、  准备通用的论文模板。
    * _2 L& q6 c0 f- u( a; r
    ' ^  T& M; ~& A) Z7 P      2、  多采用图表进行表示。
    # h/ ^& c, X, r1 t5 ]2 ^8 ?$ k. o* b
    + h) Q3 \/ Q& v  [( ^1 t      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。# i+ h: m' b9 C! \& m# I# o. C
    2 f, {6 h! x5 I8 V6 R1 j7 y$ w5 g
          4、  使用最顺手的工具。7 K8 `, H4 K7 ^) K0 s: c' V

    + k" N6 o: N, K$ M% y$ {/ G$ g& i4 U$ K2 B2 D
    - M( n  s$ H! C( N, Z! V: F9 g
          代码准备:
    1 n0 p$ K/ ?+ i$ g* u
    ) t2 x! Q0 U( y! f* w1 u1 M      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。8 b5 _9 x$ r7 }: g5 j8 U# f+ V) P

    4 ^5 o/ O( U2 }2 Q# Z% ^8 z      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。
    $ s) O* y3 G# E/ r1 O* H* W$ Q& A- r% M; t' m

    ( ?; b2 J$ y3 \. e. ?" n: d  p6 G1 z) F% L
          其他建议:
    , b& ~9 p2 t8 [6 ~% p( X# f; e9 \. h) B6 m) h3 g; c2 m
          1、    当题目过于抽象的时候,可以通过分类的方式来求解。
    " ]+ r0 C1 _  p  L/ o$ I+ F- _' n& O
    7 ~# @" q/ q7 y7 Q' `      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。# \/ Z7 c- e# H* g

    5 H# V! k- A7 q+ U% p      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$ z4 f" [8 l/ W+ C---------------------
    / P; w6 R3 _7 ^: g
      l- a( P" O. i6 K3 |. S  P/ R% K' j6 w4 y1 P! Q0 [
    " g3 D3 g8 _1 t3 Y
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