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
数学建模题目可以分为四类：
0 P* ^7 l8 n: q: w0 z1.评价类问题
$ z! M( X& ^4 X2.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）
5 B; F% r$ Q7 }4 d. G; I
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。
2 `( e% I: A& u( c9 @/ F( s+ f文章目录
2019年国赛题型和算法
! P/ D- J+ H# Q) L) X7 y2020年国赛题型和算法
2021年国赛题型和算法
国赛优秀论文
& z/ E$ A3 s% C! z/ Y模型总结
# A; O, b2 e1 f' m" f2 ]* d! X2019年国赛题型和算法
A题（评价优化类）：目标规划模型、微分方程模型、差分法
  H: W, Q1 c! xB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
# U3 h; s6 n0 }% ~: h; P8 I  eC题（评价优化类）：目标优化、排队论、蒙特卡洛模拟
, W/ X  W# _4 p& u2020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
& I! X' \7 E  qB题（优化）：蒙特卡洛模型、动态规划、博弈论、马尔可夫链
. k, X7 q" ~! N, L- a" B0 k, V9 aC题（优化）：梯度下降法、主成分分析、遗传算法、多目标规划
2021年国赛题型和算法
A题（机理分析类）：反射定律、优化算法
B题（评价优化类）：回归分析、层次分析法、模糊综合评价法等
$ v* t: e6 f( H$ H9 w; n& B3 ^; H4 ?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）
国赛优秀论文
1 w# @8 m/ H" }. d这里是近几十年的数模优秀论文
/ q# \4 G* t  |
+ Y' i  r) M2 u链接：https://pan.baidu.com/s/13iRdq1AbSwE83L1gbqydJQ?pwd=73ds
提取码：73ds
$ U0 `. @, }$ P( h. N! z) j) Q1
( s" ~" K9 S8 o* d7 z2
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。
/ b- X+ y& [" c& u) Y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。
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。
% X8 r% |$ l+ @4 B& Z; s
模型总结
0 V2 S* P/ a) D% K9 e5 R4 m! j  D评价模型：层次分析、 Topsis(优劣解距离法)、 模糊综合评价
4 Z# E# f5 }- W. \- F
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
  ^" S# {1 Z' g/ I- X7 y, r  r
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

$ Y# Z( d5 o* v7 U/ A% Y6 D9 d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

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
! ?9 L5 r0 ^/ R* ~4 U  ?5 W6 {
& Q6 J( X6 D+ Z* j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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