数学建模(国赛)经验汇总

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1、数学建模（国赛）经验汇总一、竞赛流程1.组队分工2.选题3.查阅文献撰写论文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题实际应用题、运筹优化1.上手简单，但是越做越难，

2、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

3、，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

4、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！