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美国数学建模比赛建议-实战分享

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杨利霞        

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  • TA的每日心情
    开心
    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

    网络挑战赛参赛者

    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

    群组2018美赛护航培训课程

    群组2019年 数学中国站长建

    群组2019年数据分析师课程

    群组2018年大象老师国赛优

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    1#
    发表于 2020-3-26 15:30 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta

    ! t. L! W2 C, @  d' q8 g% o  T, R美国数学建模比赛建议-实战分享0 m9 z! ]: k5 ~) }0 @
    : P- ^0 o) V! X' n
    一、选题(建议半天内确定)- ^" F( T( l  \+ k$ `9 k5 m
    5 J+ {4 Q% L5 b8 g! A( d) M; V  o! C
          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。5 [5 ?/ Z8 }8 G. v/ F8 @8 ~
    / B3 o& P0 c* n$ d6 B7 G1 D9 O- t
          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。* f8 w$ b. G+ P! N# Z0 t

    , S. j4 R/ Z7 p! C) ^$ N      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。
    : T% `2 {/ s1 e; }+ {0 n" d$ m: {, m, l0 q  j
    二、题目理解和目标细分. |  M6 }: h1 n9 [. r

    8 w  x  w6 V; G$ e/ G( ]( w3 D" i5 A      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。+ m* d& O9 A8 [% G, F
    * m1 v: g% z0 h5 R  t$ f
          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。; {. o( [* P# J6 w5 @, B

    . {  E) y2 u! B      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。& O; K6 {( C$ K: u# P( v
    $ S# u% Z9 ]" w7 q
          第四步:模型建立完成后,进行求解,然后根据题意给出建议。) ?: P  o3 J; F) }! T, j$ k

    ) A8 p4 u; e0 B( `+ v      第五步:撰写论文。3 `# }2 _7 Z, F, Q  M6 R4 i
    ! W) a9 j4 B0 }) S0 w4 A0 c# G
    三、再次迭代,继续优化模型
    4 g5 p0 S! T6 h& w
    7 i. G0 G! I* y; f* h/ i, \       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& l3 t; m1 p2 O" b; @

    + a0 k5 `! |# S% t/ }四、模型评价1 G8 i, \0 D/ p" [+ y! R8 ~$ ~

    + H0 w6 v' D( K     在论文中,要对自己模型的好坏进行评价。
    9 G2 {; q. H& D. R) [  N+ Y3 s4 c; q2 Y& ~' g" S; N( T
    五、其他建议
    5 n1 w" N, r/ Z+ w$ b7 F
    - g4 M! |. c& u      论文撰写建议:
    # z# ^1 W, k) Z! n; c
    ! H4 w# G  l) \9 D! I      1、  准备通用的论文模板。
    * k7 T) i' }6 [( i) n5 @# C2 A; n) a2 _7 e& [; M  G# h
          2、  多采用图表进行表示。+ c/ E) \! `- ^  D

    ) \; l' _% P6 ~) _      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。2 D5 x1 d( h) P" M/ y% J
      O$ S- U+ w$ U3 l+ h) |
          4、  使用最顺手的工具。
    ! k: l2 d$ c- _5 I7 m* s: {' W  @9 I7 w4 e
    - c# i1 h; m* Y+ Q- T& V& L

    5 g  r1 H! K9 `3 |$ j      代码准备:
    % x/ g, x3 X/ X7 D1 Q, p5 ^: J1 L, Q& q- |# e& S6 _
          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。5 z6 j9 F& x9 c3 u

    ) C1 P2 R. I7 |" W6 U3 A: U0 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。; H) I- ^/ h( d& D& t5 j# c

    ' n* m' n+ t9 V+ G9 {) p! H+ A
    # K' J7 {* c! J7 {3 e
    ) o3 A, ]2 k8 N0 d9 Q, h9 K      其他建议:3 o  n% h1 |; @- A2 N

    ; h6 P9 B2 f2 N1 Q) E/ Z      1、    当题目过于抽象的时候,可以通过分类的方式来求解。' S4 u2 X! n  S1 [& |
    : _) {2 m: }" C  A: ~- o7 V, _
          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。: ^6 c! @- l, H! h

    6 G' K+ U  G7 f      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。8 n. h. A5 A- a. |& V: E
    原文链接:https://blog.csdn.net/LieQueov/article/details/79261885
    # p3 a  @% s7 p+ c% y1 N
    4 J9 b- W/ B* E2 Z' g+ Y
    3 h1 ]. ~- |- ]+ G. i
    zan
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