小美赛获奖秘籍：

杨利霞

小美赛获奖秘籍：

郑铿城

（1）模型水平高，获奖不用愁

（2）摘要是重点，名字不能丢

（3）巧用流程图，装逼又直观

（4）排版要规范，整齐又好看

（5）假设适当多，实用能力强

（6）图表要美观，心细走万年

（7）符号用希腊，公式用mathtype

（8）公式数量足，编号要清晰

（9）专业软件好，解算效率高

（10）参考文献多，引用要标准

一、常用模型：

常规优化模型：线性规划，非线性规划，整数规划，多目标规划，动态规划

评价模型：层次分析法，模糊综合评价，熵值法，TOPSIS法，数据包络分析，灰色关联分析，神经网络

预测模型：回归拟合，灰色预测，马尔可夫预测，时间序列分析，神经网络

动态模型：微分方程模型，差分方程模型，元胞自动机，排队论，蒙特卡罗随机模拟

图论模型：最短路径，最小生成树，最小费用最大流，指派问题，旅行商问题统计

分析模型：分布检验，均值T检验，方差分析，协方差分析，相关分析，卡方检验，秩和检验，回归分析，Logistic回归，聚类分析，判别分析，关联分析

现代智能算法：模拟退火，神经网络，遗传算法，蚁群算法，粒子群算法，支持向量机，决策树，随机森林  

二、摘要是重点：

摘要是一篇文章的灵魂，看完摘要，一篇文章的研究对象、研究思路、创新点、实践情况、最终结果和自我评价等内容都应当十分清楚了，并且摘要翻译要0拼写错误，0语法错误！

三、排版很关键：

论文是竞赛组委会用于评阅的重要依据，而排版是论文展现给评委的第一要素，好的排版让论文看起来条理分明，逻辑清晰，更能吸引评委的注意，从而收获较高的分数。

四、注意模型假设：

1. 模型假设反映了你对问题的理解和你建立模型的方向，它是对实际问题的必要的，合理的简化。

2. 假设一般8~10条，不要太多。

3. 不要假设题目中明确给出的条件，不要做“假设题目中所给数据属实。”一类的假设。

4. 在此处只写在以后的模型中都会或大部分会用到的假设，如果是只针对某一问的假设，就在那个问题的模型建立中提出。

5. 假设虽少，含金量很高，要认真对待。

五、参考文献：主要必须按照固定的格式书写。书籍，论文，网站，报告，会议记录有各自不同的书写方法。(5~10篇为宜)