数学建模国赛题型和获奖策略

杨利霞

数学建模国赛题型和获奖策略
2 Y! l  V, `) Z0 f" F1 K数学建模题目可以分为四类：
0 l& P$ M6 p4 o4 C% K2 t1.评价类问题
2.运筹优化类问题
3.预测类问题
4.机理分析类问题（人口模型/物理学/微分方程等）

$ a4 c( E' V, O' m国赛中，优化类问题是一定会出。然后是评价类也是一定会出。其余连也会出现在某个题中。以近几年的一些题型做分析。
7 v. C$ t/ [; j; g1 _8 A5 r! }  L文章目录
2019年国赛题型和算法
2020年国赛题型和算法
3 R. S- P! E- g/ Y' o6 H$ l% ?2021年国赛题型和算法
+ a1 T1 C4 ~" w国赛优秀论文
模型总结
4 {! r6 W4 t/ o3 Q2019年国赛题型和算法
# p( X( E' O. a( e" F, }, k! v, jA题（评价优化类）：目标规划模型、微分方程模型、差分法
B题（机理分析类）：欧拉刚体旋转定理、模拟退火算法、动力学方程、二阶微分方程
/ I% Q7 J8 x2 t! m/ R" nC题（评价优化类）：目标优化、排队论、蒙特卡洛模拟
2020年国赛题型和算法
A题（机理分析类）：热传导方程、差分法、多目标优化、模拟退火算法
% W2 P2 Z6 c1 C1 S1 cB题（优化）：蒙特卡洛模型、动态规划、博弈论、马尔可夫链
C题（优化）：梯度下降法、主成分分析、遗传算法、多目标规划
& q7 W. s, e- F- o" w! `2021年国赛题型和算法
+ r! ]& R8 ]+ Q6 l1 FA题（机理分析类）：反射定律、优化算法
7 w! _7 u3 [) n5 v) T, I3 VB题（评价优化类）：回归分析、层次分析法、模糊综合评价法等
C题（评价优化类）：量化分析、目标规划优化或群智能算法（粒子群法、遗传算法等）
. ^; b/ C; H7 L/ b* v" l国赛优秀论文
这里是近几十年的数模优秀论文
* K& v! d. h& l3 {2 M1 Q' W- u
链接：https://pan.baidu.com/s/13iRdq1AbSwE83L1gbqydJQ?pwd=73ds
提取码：73ds
  @0 z# r0 e# m5 R1
2
: v- r: D0 k" I6 a; f这么多要看完吗？当然不可能！我的建议：

认真阅读两到三篇论文，研究他们的方法，能不能复现出来。
如果是写论文的同学，看看它们的这些论文格式，你能不能写出来。
' A* k. S) k9 {& G当你们队伍能够独立复现一篇优秀论文的时候，你们就一定能获奖了，这一步一定要做！国赛前一定要演练。

模型总结
! ~3 o0 [$ E3 d% U( K评价模型：层次分析、 Topsis(优劣解距离法)、 模糊综合评价
2 H/ Q$ @* i3 R. W6 P
预测分析模型：微分方程模型、 回归分析、时间序列、马尔可夫、神经网络、插值拟合、 灰色预测模型
& y' l; `7 D* P' p4 ?, W
& a. X: R& M0 _3 ^# D优化模型：数学规划模型（多目标、单目标、 0-1 整数规划等）、复杂网络优化、排队论与计算机仿真、图论：最短距离与最大流

数理统计模型：多元分析（主成分分析、聚类分析、因子分析、判别分析、典型相关性分析等）、相关回归分析、假设检验、方差检验、贝叶斯统计
# i! |! ?- f' k0 k- N
" `. ]% {% R7 I' N0 m4 L' y分类与判别算法：距离聚类(系统聚类)、关联性聚类，层次聚类、贝叶斯分类与判别、 SVM 支持向量机、决策树、极限学习机

/ G. G8 J" l- B+ g4 S7 A% R3 V重要的算法：蒙特卡罗算法、数据处理算法(数据拟合、参数估计、插值等)、规划算法(线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等)、图论算法、计算机经典算法(动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等)、最优化理论的三大非经典算法(模拟退火法、神经网络、遗传算法)、网格算法和穷举法、元胞自动机。
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