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TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
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签到天数: 17 天 [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 |
& x4 x2 Q# @4 S4 F美国数学建模比赛建议-实战分享
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一、选题(建议半天内确定). s2 ^3 c. M* m$ w+ e e/ t7 p
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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。
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+ n- j6 o8 r5 {$ E% {! k) v 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。
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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。
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二、题目理解和目标细分
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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。
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* n7 `" L7 h& {0 U% b+ m& I! h 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。, S, B) U6 j/ K ~
4 T* M( e' w- t N& ^" 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。
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第四步:模型建立完成后,进行求解,然后根据题意给出建议。6 i' y) r) O) ~6 K% Q
. ]$ f9 c4 L6 y
第五步:撰写论文。
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% P# r' P4 w6 ]0 {# }: E3 n三、再次迭代,继续优化模型( M- J$ b; J3 _# b0 T
4 H4 D3 E$ `4 I. w$ H: u# O# h! N 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。
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# ]+ d2 Z0 n: e; [- v4 L四、模型评价2 S, r7 F/ l* B* b! J5 i( Q
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在论文中,要对自己模型的好坏进行评价。/ }5 `- S% z- b
4 N, {: D: }+ @2 p& H( x) c
五、其他建议
+ D3 t* J# P8 T) e: m7 W* i5 e
1 h( C$ ^7 P8 j" y 论文撰写建议:' F. g8 e' B5 f) Z* f' p; k& ~
2 C0 P& E1 l# o% X 1、 准备通用的论文模板。
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0 ], w0 g6 Z9 C8 S+ m3 d 2、 多采用图表进行表示。9 ^$ a# O6 t3 [3 C' {6 C0 J
_% L: X+ W8 R 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。
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. R8 ]5 P# y# k 4、 使用最顺手的工具。0 I- q: W- ]" T; w; D; u f3 J* b# U8 H
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1 C6 N8 h: O9 T6 Y- A2 s
* r) F8 [9 x$ w2 v$ |# u 代码准备:. f' B0 I* Q: S" E& `% ]" H i: L
- i7 T2 }5 U8 } 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。
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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。
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) d0 r7 a; j9 D5 w 其他建议:6 {$ D, Z+ S8 w& y1 h/ |" c
( t6 @+ V* i) `" ` 1、 当题目过于抽象的时候,可以通过分类的方式来求解。7 z5 H! M/ \9 n, F8 F" s
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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。
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1 A# G6 s4 c+ p E; } 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。" v( G, e. Q7 u
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