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：
1.评价类问题
8 I2 g0 \$ k5 \) ^$ S( f2.运筹优化类问题
3 I. q7 P. k8 P* G1 o9 i* K3.预测类问题
+ w. O8 n( ?* X3 j4.机理分析类问题（人口模型/物理学/微分方程等）

% w7 A% a% M: e# A. Y/ _  _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。
文章目录
2019年国赛题型和算法
2020年国赛题型和算法
2021年国赛题型和算法
国赛优秀论文
模型总结
2019年国赛题型和算法
: A! Y# S9 l, V, c3 s+ S0 o- J$ q( bA题（评价优化类）：目标规划模型、微分方程模型、差分法
' h! ^8 i% u" d! MB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
8 I3 }1 }( K. r# s) a, vC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
6 T$ X) C* y2 K1 n# W1 qB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
2021年国赛题型和算法
A题（机理分析类）：反射定律、优化算法
5 s; h7 Y9 C% p. N7 m" IB题（评价优化类）：回归分析、层次分析法、模糊综合评价法等
3 U  }& O. K% g3 l7 F; S% o1 p8 UC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
这里是近几十年的数模优秀论文
- L% ~' A  u- D  `' R: `
链接：https://pan.baidu.com/s/13iRdq1AbSwE83L1gbqydJQ?pwd=73ds
7 R6 y' @* k! _! ^1 U' j提取码：73ds
7 m% g" `% J" S1
2
这么多要看完吗？当然不可能！我的建议：

# F2 `# `- d5 N+ W5 y0 U认真阅读两到三篇论文，研究他们的方法，能不能复现出来。
$ }$ M" b$ i1 o5 B9 L9 f7 \2 p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。

+ P: `; }/ f& U( z% v, j模型总结
9 b% M( E  [6 f  R: H评价模型：层次分析、 Topsis(优劣解距离法)、 模糊综合评价

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
& e; S" t0 l4 I6 M! o* t" j
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

0 v6 G  u6 [; T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
( S- x4 z2 V6 z4 I0 T) v1 W
! _3 T3 J# q- E# c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。
% w. y. R1 {) Q' ^9 o" n4 @————————————————
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