2019年数学建模美赛经验总结

杨利霞

   北京时间2019年1月29号上午9时，数模美赛结束。美赛结束已经10多天了，我在这次竞赛中负责建模和编程，趁现在记忆还比较清晰，写下这篇博客记录第一次参加数学建模美赛的经历。   

+ O! U% A, U  n4 ?. A9 V. @       补更：2019年4月20日公布成绩，笔者最终获得了美赛一等奖  

目录
0 N/ p9 p/ {% r, y2 Z, m/ O1、基本情况
) G: Q1 v( j  r  ]
- t1 C: ?( R5 ~! i  U2、选题   
- r. u9 G1 Z! @; Z, H
3、分工合作
" b  |1 m$ k) ^2 r
4、论文写作
7 J3 W1 [$ x5 L9 I& y5、建模

6、编程
6 V" @9 T# h+ H) d/ S8 V7、入门资源
, y6 z  t# s, Z- h( A4 Q, r

* p" Z( |* Z! v9 ^9 l1、基本情况
  s6 F% q5 u! D! n2019年美赛时间：北京时间2019年1月25日上午6点---1月29日上午9点，每年的数模美赛一般都是寒假期间。在美赛期间，每天7点起床，晚上11点多睡觉，不睡午觉，最后一个晚上是通宵的。

成绩公布时间：2019年4月30号左右

  ^' `/ L  I& r0 [4 M队伍：笔者和两位师姐，男女搭配，干活不累。

* ]0 F  @/ K( e8 t' z; J& M实力：队长家瑜师姐在2018年数模美赛中夺得了一等奖；观子师姐有参加过数学建模竞赛的经历；笔者：菜鸟一个，在参加本次竞赛之前根本不知数学建模为何物，纯粹是抱师姐大腿。
) c* e4 M' `4 d0 }. q/ e/ H' D, V! E
竞赛地点：某间男生宿舍内，美赛四天时间，与两位漂亮师姐共处一间宿舍，嘻嘻嘻。
2 c7 s2 @* O# E; j( ~2、选题   
       美国大学生数学建模竞赛目前分为两种类型，MCM（Mathematical Contest In Modeling）和ICM（Interdisciplinary Contest In Modeling)，两种类型竞赛采用统一标准进行，竞赛题目出来之后，参数队伍通过美赛官网进行选题，一共分为下面6种题型。



& V& q# J$ E4 @6 Y' C  T       在上面六种题型里，本人觉得连续型最好做，应该优先选择。连续型题目找数据及相关资料比较容易，编程能力要求不是很高，要写的代码也不是很多，最重要的是，选择该题的队伍也不是很多，不用担心竞争过于激烈的问题。事实上，我觉得数模美赛的选题，不应该等题目发布后才开始选，应该在竞赛开始前的一个月就对美赛的题型进行研究，看一看这六种题型往年的O奖论文，分析一下这六种题型如何建模和编程，找到最适合自己的题型。不同的题型，建立的模型和编程所需要的算法还是有比较大差别的。在美赛开始前就确定自己要做哪类题目，然后多看多研究该类题型的O奖论文，事先有了准备，在美赛中才能做到胸有成竹、游刃有余。

3、分工合作
       美赛是3人一支队伍，如何在短短的四天三夜里完成论文、建模和编程这三部分，分工合作很重要。在美赛开始前4个月，我们的计划是每个人负责一部分，即小A负责论文写作，小B负责建模，小C负责编程。但是在美赛过程中，我们发现论文写作的工作量比较大；建模的工作量也很大，要建立的模型有6、7个；编程的工作量相对少很多，比较轻松；所以实际上我们最终的分工是：小A负责论文写作，小B负责建模和编程，小C也负责建模和编程，小B和小C的工作结束后，就去帮助小A写论文中比较简单和不是很重要的部分，比如Strengths and Weaknesses、Conclusion and Future Work等。

       总之，在这次美赛过程中，我最大的体会是，编程这块比较简单轻松，工作量很少，没必要专门分出一个人来负责这块。论文写作和建模这两块工作量比较大。我觉得比较好的分工是：小A负责论文写作，小B负责建模和编程，小C也负责建模编程，小B和小C的工作结束后，就去帮助小A写论文中比较简单和不是很重要的部分。如果可以的话，最好在竞赛前进行一次演习，让队友之间的分工合作磨合得更协调。

' U8 `5 y  s4 W+ n( H4、论文写作
3 S; h+ I* G' M3 ]% B2 E# z      论文写作在数学建模竞赛中至关重要，因为我们最终提交的就是论文，衡量我们获奖与否的依据是提交论文的质量。笔者在这次竞赛中并不负责论文写作，下面我把我们队长家瑜姐在本次美赛中的论文写作经验奉上：https://blog.csdn.net/qq_40481843/article/details/86692343
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5、建模
& a2 H) N4 i! F5 P/ L- V, o5 L      笔者在竞赛前以为我只需负责编程部分，所以在建模这块事先并没有接受系统的训练，只是在考前几天看了几篇O奖论文，对建模只有个大概的了解。在美赛过程中，发现建模这块工作量比较大，一个人根本忙不过来，笔者只能仓促上马，临急磨枪，学习建模，协助师姐。下面我把我们队伍的建模体会与大家分享：
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' x! c1 S, I/ G5 e' W
      拿到英文题目后，我们对其进行翻译，然后深入讨论研究题目，我们用红色对题目作了批注和补充，确定了思路和建模的大致框架。
) ]0 w; K5 a, m5 c4 c1 E- n5 r
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  @0 a* c3 y" y4 h6 {8 Q      在建模过程中，我觉得搜索资料非常重要。 数学建模，我觉得并不是完全靠自己绞尽脑汁去空想一个模型出来，而是借用已有的模型去修改或补充，使其能为自己所用。比如：在这次竞赛中，龙的生态影响模型构建我就参考了两篇别人数学建模论文中的模型。龙的生态影响模型可以由两个小模型组成，分别是龙对其它生物的影响模型、龙对环境的影响模型。龙对其它生物的影响模型中，龙与其它生物的关系主要是捕食关系，然后我就在百度上搜索有没有数学建模论文是涉及捕食关系的，结果真让我找到了一篇关于狐狸与兔的捕食关系数学建模论文，然后我参考该论文，对其进行修改使其符合龙对其它生物的影响。在龙对环境的影响模型中，我参考了这篇论文：http://www.doc88.com/p-7768622967088.html，学习它是如何使用层次分析法来衡量对生态系统的影响程度。总而言之，我们要善于查找、大量地查找网上是否有符合我们需要的资料。
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' C0 s) A5 A5 i      如果在网上找不到类似的模型怎么办呢？那我们只能靠自己构建模型了。比如：养三条龙需要多少面积？在这个问题中，我找不到类似的模型。我只能退而求其次，寻找一些与其比较密切的研究资料：动物的栖息面积与什么有关等，最终我们找到了动物的种群密度与体重存在一定的关系。这个关系是什么呢？这就需要我们去构造公式。请记住：要大胆地构造公式，只要该公式大致符合常理、曲线趋势符合生活实际即可。请记住：不要想着我们构造的公式能够经得起科学家的检验，不要想着我们构造的公式能像万有引力定律公式那么严密。在短短的四天三夜里，你想创造出经得起世人检验的公式，想成为名垂千古的科学家？想多了！！！请记住：所有数学建模论文构造的模型看起来合情合理即可，不要妄想它们能完完全全应用于生活实际。

       在建模过程中，常常要查找资料，常用的查找资料的网站：百度、百度文库、知网、维普、谷歌学术等。
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" y5 J9 X2 k! t! D. T" {% U$ X6、编程
       数学建模使用的编程语言一般是Matlab。本人觉得，在数模美赛A题中，对编程能力的要求不是很高，只需掌握Matlab基本语法体系和数学建模中常用的Matlab算法即可。要掌握的Matlab知识如下：
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. n7 g8 L* v6 N4 I  Q2 I8 I
注意：

5 ~+ o- T6 V, v8 ~3 m% c       （1）在竞赛开始前，最好先准备好Matlab的各种常用算法模板，比如：二、三维作图、层次分析法等。竞赛时，可以直接套用准备好的代码，大大地减少了编程的时间。

1 |  ~% u& M0 \, E       （2）二、三维作图在数学建模竞赛中肯定会用到的。为了让贴到论文中的图更漂亮，要学会通过代码来控制图片的大小(通过figure来设置图片大小为320x320或500x500)、设置坐标轴的粗细、字母上下标、线条颜色等细节。二、三维作图的参考链接：https://blog.csdn.net/qq_41149269/article/details/86603943
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3 v: j, t) B9 h       （3）要有良好的代码风格，不然写出的代码真的有点难看。
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, W/ ~- J# I* q! n' m1 }; ^" |7、入门资源
      上面说了那么多，对于还没接触过数学建模的同学来说可能是一脸懵逼。哈哈哈，我贴心地为大家准备了建模、编程、往年O奖论文讲解这三部分的视频教程，相信对大家入门数学建模会有很大的帮助。
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建模：https://www.icourse163.org/course/cumcm-1001674011
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编程：https://www.bilibili.com/video/av39752280/?p=1

/ b2 X0 b5 @3 D% N论文写作：https://blog.csdn.net/qq_40481843/article/details/86692343

9 b  z$ p8 o8 {  L; X, n往年真题视频讲解链接：https://pan.baidu.com/s/130lwterZvM4DbaimCSRQxg      提取码: k9td
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本队伍2019年美赛的培训课件、论文、代码：https://github.com/xiexupang/2019MCM-A
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