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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

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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

    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

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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
    ' L4 X; h9 J+ p/ a' G
    美国数学建模比赛建议-实战分享! {9 ]% E! O* K, Z# _: q/ s7 W9 H# t
    ) B: z: S6 K; u2 I# |
    一、选题(建议半天内确定)
    8 M. T# W( T) P# b6 c  E/ A* ^* G' Q  s7 U, H7 ]/ p. p
          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' z4 K8 @* L& h, M, ^& e! B) `
    . K. h1 |; G. y+ ~0 |7 z9 m      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。
    / @7 h# j; a. v; B* W. J5 {6 p) i. ~9 E* l
          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。
    7 Q, |/ p# j0 N9 l- ~! s
    ' ]. E6 y+ l; b+ b& Q& d' X二、题目理解和目标细分
    " F- s- H$ j; Q( d. L( j7 n* S$ S& M! K# [9 Q/ O
          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。
    . v/ U( s- Q! I+ \+ M+ w
    % u2 p9 P' U+ ]# z  I: j      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。$ F) `( U# l0 C
    2 E9 p7 e8 {! K2 X# B; L
          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。/ v- M) \! h6 u) m. A+ @' ^

    9 S" P% X! g2 U% R* e6 e; _      第四步:模型建立完成后,进行求解,然后根据题意给出建议。) C6 p& y; G2 w, ]

      v5 g/ y* L$ y* P      第五步:撰写论文。- e/ y4 [8 a: l. c" J' W. [
    8 D; T; R7 P9 A. X- n
    三、再次迭代,继续优化模型2 ~- v* q) A, {4 l, }! w7 ^

    3 T: w! Y. s! z, g) A3 q       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。
    / X. o0 p5 z" q2 k
    3 y% p' T4 w& f+ f9 Z四、模型评价% m8 @. W! G7 Y9 d7 a- @
    : m# _) T5 S! i( F
         在论文中,要对自己模型的好坏进行评价。
    : i" a* m1 k7 L7 Y
    . k0 {# h& j- z5 x* G/ B. d五、其他建议0 w! E/ G8 |3 T

    " ]2 ~, G2 D. R: p3 V      论文撰写建议:
    * D' {( v9 n8 ~; h* |2 a9 U: C0 I6 J* _2 K. G4 h
          1、  准备通用的论文模板。; C# L3 |3 K# X- G

    - p1 I0 [: j& v      2、  多采用图表进行表示。
    2 R5 X6 Q& h7 q# Q" r
    - ~; Z" I( H. i5 d6 i2 F      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。, h+ z  U% S4 I: `( u' }
    : t. r$ Q( c" U+ {* m
          4、  使用最顺手的工具。
    2 y% w) @1 |: S( P2 b/ n
    - \" }- h- C* _" K$ X4 b0 e) J* m# k3 a% E! H1 t5 W( g

    % V: W* L' a) T3 b! u/ q      代码准备:
    + {2 _: Z# g! X+ S) _( s: y+ H* Q+ W5 x7 I
          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。3 R1 X( z1 f. v
    ) [0 @- Z) U$ X% |2 T+ O, C# k. ]
          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。6 v9 D3 G4 e" r  c
    ! X6 _1 T" m' {; u
    ' t0 C; X; T& O  T- B: K8 G6 t

    - ^, \0 p0 y5 Z  a8 B      其他建议:
    8 H6 `& z$ H: N3 O* {, k7 B- f% O, P' V6 g! c/ w+ E% L4 u9 }- m
          1、    当题目过于抽象的时候,可以通过分类的方式来求解。
    3 P+ p, m/ Y+ [3 o  q' b! w. E" {! n% v- M  k$ ^5 I
          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。# l. Z* U* b+ ?3 ]: ?& Q( O
    0 W1 @; F; [) R* H5 t
          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。
    + _" a: \) I3 W) K$ K原文链接:https://blog.csdn.net/LieQueov/article/details/792618852 ~3 H( m: ]) p. ]- m
    3 i6 |; P) J8 }  w5 d9 ?
    5 i* v: \3 \' H/ K  E0 k; n
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