数学建模(国赛)经验汇总
发布时间:2018-06-30 15:30:11
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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
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题 | 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B比A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题 | 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:
书+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)、SPSS或R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!