数学建模国赛美赛(MCM/ICM)赛前准备及比赛过程节奏分享

前期必备技能树:

信息检索:搜索引擎技巧是根本,国内各种相关论坛算是基础,国外各种资源尽量积累(知网,Google scholar、GitHub、stackoverflow、quora……不会科学上网的要尽量先搞定,到外网可以搞到更多的资料资源)
写作软件:有时间精力的同学学一下LaTeX,没时间的就用Word转PDF吧
资料积累:一般同学可以找O奖论文,仔细研究,揣摩其解决方法和写作思路。
赛前的提前模拟几遍,一是队友磨合,二是培养默契
在前期的练习和配合中确定一个团队主心骨,因为比赛时争分夺秒,不能因为为了一个问题的争吵而浪费大量的时间,可以先用一种方式做出来,最后必定有做完多次检查的环节,这个时候再来考虑更好的方法
赛前准备程度基本决定了比赛的时间充裕度,赛前准备不足往往要靠比赛时不眠不休、争分夺秒拼命抢时间来弥补,这种情况下能做出多少创造性工作就难说了。

如何选题?

当我们看到今年的美赛题目的时候,我们的表情是这样的
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对于大数据专业的学生,肯定是最好选做C题大数据类的题目,但是没想到啊,数据的压缩包就是几百M。
笑死了,不是不能做,是电脑配置不够高,根本做不了。
我们先简单介绍下美赛
MCM:对于参赛者的数学模型素养以及建模能力要求较高,一般A题为连续问题,B题为离散问题。C题,与大数据和数据挖掘有关。
**ICM:一般涉及的问题较宏观和复杂。**对于参赛者把握问题主线、权衡宏观与微观、整体与细节的能力要求较高。ICM有3道题,D题一般与网络科学或优化有关,E题与环境科学有关,F题与政策、社会科学相关,主要讨论社会科学中的建模问题。
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我们的选题过程

因为我跟一个朋友国赛做过搭档,我们很有默契,早在比赛开始之前,我们就已经制定了计划。(默契是建立在大量一起模拟及比赛的基础上)

第一天

挑选题目,找出所选题目的大致方法与方向。拿到题目之后,我们三个人在确认彼此都拿到题目后。没有第一时间交流,约定了先自己独立看题,早上8点(也就是两个小时后)开麦交换意见,说出自己有思路,觉得可以做的题目,有多少思路就分享多少思路,重点用语言的形式表述清楚问题的结构,即用语言描述自己的初步模型。在这段时间内,我们会去查资料。不同的题目有不同的查资料方法:
1.像连续型离散型的题目,我们会仔仔细细的看完题干(因为有时候题干会特别特别长),然后只看并好好理解第一问,然后立即搜资料,寻找可能可以用的模型,这个可以用的模型可能会有好几个,从一般般的普遍的模型到高级模型都会收集并做记录。
2.而像环境科学,政策这类的题目,我们会去把题干问题全部仔细看完并理解,然后主找数据,辅找模型,因为类似这种题往往不会提供大量的数据,而要解题却要找到大量的数据(可能一道小题就要翻阅大量的数据资料)

以此反复,从8点开一次会,10点再开一次,11点,12点最后一次…在第一天早上12点(其实距离官方发题已经过了六个小时)之前,我们一定会定出要做的题。
如下为F(政策)题的题目:
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看完F,我们再来看一下,如下为A(连续型)题的题目,感受下题干的恐怖:
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在选定题目之后…

我们最终选择了F题,整一道题的意思是是让你去去建立一个模型,去衡量一种教育体系的健康状况和可持续发展程度。既然要衡量,那就必须从多个维度多个指标去看待问题,建立模型,于是我们便列出了如下图所示大指标。分别为社会影响、公平性(温度)、教育环境和教育质量、创新文化四大点。并借用国外权威网站的评分标准为他们制定了评分比例。
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接下来查找一些文献,根据讨论最后形成对问题的统一认识,形成问题重述部分的内容。然后我们又给出了各大指标分解出的小指标。
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此时已经比较完善的图了,我们不仅明确了小指标,而且敲定了小指标的某些细节。下面附上我们最终版的思维导图。
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如果建模能力较强并且对题目理解较强,第一天后半段可以着手论文的部分写作,但是对我们而言,我们是弱鸡,一遍又一遍的理解题目的过程还是很漫长的,我们会不断的给彼此时间安静的思考,定时间不断地讨论。有的人选过题目后两天时间都没有找到好的方法,所以这个环节一定要慎重再慎重。但是第一天,我们计划必定至少至少要把第一问的整体思路想出来,把所有琐碎的小细节都敲定想清楚。并着手做最初的思路框架,
我们采用了共享文档的形式,在三个人不断地看题不断地解题,看资料论文地过程中,每个突如其来的灵感,每个我们觉得有用的文章,我们会立即打开共享文档,记录下来,上传到共享文件夹。下面是部分截图
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我们会把题目再进一步分解成小问题,然后一个一个的解决小问题,做好总结,这样不仅降低了每个问题的难度,而且便于我们的翻译工作,因为我的队伍有一个英专的师姐,所以翻译这方面我们很是放心。如下使我们对问题的进一步分解。
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第二三天

当指标列完,就进入了第一个特别难受的时间段–查数据。以上这些数据很难全都拿到,如果不使用科学上网的话,甚至拿到其中一部分都很困难,因为我们要拿到外国的数据,很多国家的教育相关数据,如果没有科学上网就拿不到。建议去使用一些新闻网站去进行检索,来获得一些相对官方的数据。如果实在找不着直接数据,也可以用相关的数据来做证明。
我们也大致列出了几种方法,包括层次分析,TOPSIS,因子分析,熵权法。以便算出最终的得分。
我们最终选择了用熵权法(EWM)计算两个只有几个小分点的大指标,用层次分析法+多元时间序列分析的方法(PCA+MTSA)的方法建立并预测对比有9个以上小点的大指标的模型。以下是部分算法截图:
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至此,我们最重要的整体评估模型已经建完,但是这只完成了七分之一的题目,也就是第一题,但是后面所有的题目都是围绕第一题而延伸的,继续做下去就行。
在后面的题目中,我们运用评价模型,调用多个国家的数据,从多维度,多方面的对不同的国家进行了不同的评估,如下各图所示。
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找数据、编程、计算、翻译、构思写作都要解决。建模存在两种分工模式,两种分工模式都可以,一是一人写论文一人编程一人建模,或者三个人平分论文、平分数学、平分编程,每个人啥都会。但是不管是哪套分工模式,必须要有一个人高于三人平均水平,而且要有责任心,很重要的一点是要能解决难题,不能畏惧建模过程中遇到的每个问题,这个人是团队的灵魂和动力所在。小编建议第二种模式,否则有时写论文的同学可能无法跟上建模的同学的思路,最坏的情况是建模的同学给写作同学解释的时间过于长,甚至自己建模自己写作都不会花那么多的时间。
建模的人是核心,因为建模的人决定了整篇论文的思路与结构,尤其是模型的选择直接关系到了论文的结果与质量。对于建模的人,首先要去大量的阅读文献,要见识尽可能多的模型,这样拿到一道题就能迅速反应到是哪一方面的模型,确定题目的整体思路。其次是能灵活的把死的方法应用到具体问题上,即用怎样的表达完成程序设计来实现模型。往往对于一道题目大家都能想到某种方法,可就是做不出来。
自我感觉,作图的人是另一种特殊的核心,因为图能更加形象的反映出意思,评委也许一时没能读懂你论文里的表达,但是如果有图便一切迎刃而解,而且一篇论文动辄二三十页,如果全是枯燥的文字,评委也很容易出现疲劳,如果有比较好比较生动的图,则有可能成为一个加分项。如下是我们美赛做的图(其实远不止这些)
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负责写作的同学则要将所有的图表,文字以一定的结构形式予以表达,在前期准备期看论文的时候,就要多学习英语语句的表达形式(因为我有外院的师姐我并不担心这点),如果没有英语很好的队友,建议可以去参考下 《大学生如何学习美国大学生数学建模》,这个里面有教会怎么在美赛中使用英语词汇,如何来进行表达,这个很重要的。注意要从评委的角度考虑问题,在全文中形成一个完整的逻辑框架。同时要做好排版的工作。一个好的论文能够清晰地分辨出模型中重要和次要的部分。
因为论文是评委能够唯一看到的成果,所以写作者的水平直接决定了获奖的高低,重要性也不言而喻了。大多情况下,后期编程和建模的同学也参与到了论文写作当中。
在我们这次美赛,我们采取首先统一整体思路,然后我和另外一位队友一人想一个小问题,谁先解决一个小问题–谁先共享思路–敲定细节–写出中文论文–交由英专队友修饰文字并进行翻译的这个模式,因为一直是两个问题一起进行,可能会有稍微的解题快慢之分,会有先后,但总体效率很高,这为我们最后的重复检查与作图,节省了不少的时间,这也是默契的搭档才能做到的。

另外,在平时训练时,团队讨论可以激烈一些,勇敢的说出自己的想法。在多次训练后,就会有一个人是队里突出的思维敏捷的存在。到了比赛时,一定要保持心平气和,不必激烈争论,用最平和的方法讨论问题,往往能取得效果并且不耽误时间。经常有队伍在比赛期间发生不愉快,导致最后的失败,这是不应该发生的,毕竟大家为了一个共同的目标而奋斗。

在每一天都一定要制定一个最低完成计划,一定得完成这个目标,不能拖延,不然就会严重影响后面的进度。

最后一天(24小时都不睡的那一种)

准备好咖啡…
我们比赛的最后一天其实还剩下3道题没写,但在思路层面只剩下最后一道题没有解出来,但是需要注意的是,这是非常危险的,因为此时我们还剩下三道题没写进去,写完还要作图,重复检查,写敏感性分析,做论文引用,还有最最重要的摘要部分,其实都是很花时间的。
**一篇好的文章是打磨出来的,**不是随随便便一版两版就可以通过的。如何进行遣词造句,如何将语言写得简洁凝练一点,如何将整体的思路更加清晰的表达出来,让评委给予高分,如何将最重要的内容以一种最显眼,最直观的形式表现出来等等等等,这些都需要自己去探索。可学习近几年的优秀论文。

最后小tips:
1.论文写作非常重要!
2.条理很清晰语言也写得很明白。
3.排版强烈推荐用LaTeX!

LaTeX不需要学深,只需要用就好了。LaTeX是易学难精的,但是参加美赛只需要会用模板就好了。美赛官方会给出模板,各种公众号也有各种模板,没有什么BUG,使用好了绝对可以让你的论文排版美观度和专业性上升一个档次!但是实话实话这个软件容易出现各种错误,前期的安装也比较琐碎麻烦。但是他写出的论文排的版一定是很好看的!

祝想要参加数模比赛的同学能收获一段难(ao)忘(ye)的经历和满意的结果哦!

你可能感兴趣的:(数学建模,编程语言,线性代数,算法,图论,概率论)