数学建模(国赛)经验汇总

发布时间:2018-06-30 15:30:11

数学建模(国赛)经验汇总

一、竞赛流程

1.组队分工

2.选题

3.查阅文献

4.建立模型

5.求解模型

6.修改论文

二、经验概述

(一)组队分工

1.数学:分析问题,将问题与数学方法进行联系,建立数学模型;(确定团队对问题的解决思路和方法)

2.编程:设计求解算法,熟悉常见算法,有编程经验;(通过各类软件对模型进行模拟、求解、检验)

3.写手:科技论文写作能力强,能够将建立的模型与求解方法表达清楚。(把握团队前进的方向与进度)

(二)选题

数学建模竞赛一共有A/B(本科),C/D(专科)四道题。

类型

特点

总结

A

实际应用题

运筹优化

1. 上手简单但是越做越难且结果不易算出

2. 只要题意理解正确,模型正确,能正常求解,且解在参考答案附近,基本就可以获奖;

3. 对数学编程能力等都有较高要求

1. 一般来说,A题简单的时候,选A的比B多;若A难,则选BA多。

2. 就得奖人数来说,A/B两组人数相仿选人数少的得奖概率高

3. 衡量自身实力,建模算法强做A题,思路宽做B题。

B

开放型题非运筹优划

入手较难但是一旦有了思路很容易做出结果

(三)查找文献

通过文献资料的阅读可以知道别人在这个方面做了多少工作了,怎么做的工作,取得了哪些进展,还存在什么问题没解决,难点在哪里,热点在哪里,哪里是关键,哪些是有价值的,哪些是无意义的等等等等

文献查找的主要方式:

+中外文期刊数据库+学位论文+搜索引擎

(四)建立模型

1.通过查找文献,了解知识背景,并进行知识的收集、组合、创新。

2.掌握各种算法知识:蒙特卡罗算法;数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法;线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法;图论算法;动态规划、回溯搜索、分支定界等计算机算法;最优化理论的三大经典算法;模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法;网格算法和穷举法;一些连续数据离散化方法;数值分析算法;图像处理算法等。

3.掌握一定的概率统计知识。

4.掌握建模的基本方法步骤。

(五)求解模型

1.掌握各种软件:Matlab(熟练掌握各种模型的实现)、SPSSR语言(掌握)、LINGO/LINDO(现在用的很少了)、Mathematica(了解即可)、C/C++(基础知识)。

2.多做ACM练习。

(六)论文撰写

论文很重要很重要很重要

一定要写好摘要,全文表述清楚学习好论文写作排版等方法

数学建模(国赛)经验汇总

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