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[人工智能]美国大学生数学建模竞赛获奖经验贴 |
赠送大家21美赛赛题(中英) 数学建模分享 分享目标 1.分享资料,分享建模“套路”,灵活运用各种技巧。 2.分享经历,希望大家结合自身团队情况,好的借鉴,坏的舍弃。 团队分工 理想情况下,每个人都既可以建模编程,又可以写作。现实情况下,大概分为建模,编程,写作,每人主攻(一或两)项,根据团队具体情况动态调整,切忌流水线工作。 介绍我们的团队分工。 基本情况:编程能力一般。写作能力不错,建模能力为0。 制定计划(团队计划and个人计划): 1.每名成员都看一些建模的网课,了解基本模型,另一方面,每名成员学习自己负责的那部分内容的网课。 2.三个人一起分析往年经典赛题,在分析中相互讨论,用自己的知识建立相应的模型,并查看往年优秀论文,去学习论文中的建模思路,了解哪些模型在哪类问题中常用,将我们的方法和优秀论文中的方法对比,进行改进,大家一起浏览一下模型的求解方法和论文的写作排版有何可以借鉴的地方。此外,编程手会具体看该篇优秀论文中求解方法,写作手会具体看论文的排版和写作,建模手会具体看论文的模型细化。 希望达成的目标:每个人对整个建模全程三个方面都有一定了解,并着重于自己负责的那部分。 比赛时的分工: 阶段一:三个人一起浏览题目,搜集资料,讨论每个题目大概会用哪些模型,有没有遇见过相似的题目,有哪些想法,大概分析一下可行性,敲定选题,继续搜集更多资料(搜集资料伴随整个比赛过程)。 阶段二:如果将题目分为三部分的话,我们会三个人一起认真分析第一部分(整个题目的基础要“稳”,大概分析一下第二部分(一般情况下,第一部分做得好,方向的话,第二部分是对第一部分复杂化的变体,或者延续),第三部分有些设想。 阶段三:此时,写作手开始书写论文的问题分析,基本假设,第一问以及全文的“框架”,进行文章的架构,后面做的工作相当于往架构里添东西,编程手可以和建模手一起继续分析第一二问,也可以编程(根据实际情况),建模手可以细化模型,也可以负责一部分关于模型的写作(这一阶段写作手负责架构,编程手和建模手负责建立,细化,编程甚至于写作第一二问)。 阶段四:阶段三中的工作,一般情况下第一问以全部解决,第二问不一定能写完,论文基本骨架不一定完成。根据实际情况及时间进度,三个人可以派一个对问题了解最清楚,对第三问最有想法的去建模第三问,时间来不及的话,第三问的建模,写作可能会有一个人完成,此时若第二问大概完成,可以去完善摘要,还有模型评价,改进之类的(这个阶段任务多,需要协调分工,速度!)。 阶段五:美化论文,主要从标题,摘要(尤其重要),小标题,图表完善(重要的图表最好在论文架构方面就完成,毕竟很多内容都是根据图标写的),行文结构,参考文献等,提交前多检查几遍有没有格式错误,数据错误之类的。 赛前准备 建议:赛前资料收集:基本模型,基本程序要心里有数,最好建个小组资料库之类的。论文格式的模板。 知识储备:每个成员的知识准备,至少最基本的得知道,难的要了解。 团队练习:通过一起分析题目,去多交流,多磨合,形成默契,充分发挥每个人的优势。 赛前要对自己的团队有个大概的定位,比如说大概是更擅长哪种类型的题目,然后着重去准备1或2种类型的题目。 比赛建议 时间规划 可以不精确到每个小时这样具体,但大概得有个期限,比如,大约多久要确定选题,什么时间内可允许换题,大概多久讨论思路,最晚什么时候开始写作等。 把题目分为三部分 第一部分要做的尽量“稳”,第二部分尽量做的差不多,第三部分可以适当发散。 在进度慢的时候不要追求完美的100%,做到80%即可,可以写完了再慢慢打磨,尤其是摘要和论文框架(这个不能等到最后,中期就该定下了),最后仔细检查一下论文。 在比赛过程中一定会遇到困难,要坚持,心态不要乱。 团队合作,沟通协调。对于问题有不同想法时,及时沟通,学会妥协,向着最终的目标前进。 搜索资料 知网,万方,SCI,Google,各种汇集资料的网站,专业知识的网站,往年比赛中的真题,总结一些常见的模型套路及代码资料。 模型建立 模型 评价类 优化类 最小二乘 预测类 时间序列,多元回归, 常用技巧 数据预处理,插值,归一化,标准化等 最小二乘,曲线拟合,多元回归,会以一定的概率生产符合某个分布的随机数 智能算法(遗传算法,粒子群算法),贪心算法,分步求优 要重视模型假设。 稳定性、灵敏度分析。 模型评价,改进可以加一些未完成的想法 编程求解 常用软件:Matlab/Python, SPSS 建议:编程C语言基础,有算法基础更好,至少要会for,while,switch。 编程属于锦上添花,最重要的是掌握基础。 Matlab矩阵运算,绘图,集成的工具箱,常见语句。 读取数据,存储数据,数组操作,画图,写循环,模块化有条理性,加注释。 注:A题很多是和物理、控制等相关的题目,可能会用到偏微分方程,求解一般的表达式难以解出,或许会用到数值解法(微分方程数值解法) B题为离散型,会有规划,优化类的问题,或许会用的启发式算法。 C题大数据类型,会用到数据处理相关的算法,或许还有其他软件(EmEditor等,不确定)。 熟悉并制作常见代码库,要在比赛前评估自己的代码水平,碰到要临场发挥的代码(特别难的问题),要对自己大概能不能解进行预判。 论文写作 数模论文特有的格式,写作规范,作图技巧,表达能力 教程(数学建模清风——论文写作排版方法教程(国赛和美赛)) https://www.bilibili.com/video/BV1Na411w7c2?share_source=copy_web https://www.bilibili.com/video/BV1Ci4y1c7Ld?share_source=copy_web 清风的网课:对初学者比较友好,偏重于统计,离散模型(BC题)。 资料里有近年的优秀论文,代码也有一部分,记得用的时候要修改,否则会被判抄袭。 历年的优秀论文,有一些程序,对应的课件,论文阅卷要点等(论文评价要点以最新版为准) |
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