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数学建模美赛O奖、国赛国一队伍经验分享

数学建模美赛O奖、国赛国一队伍经验分享

前言:本团队成员来自某985院校,均成功保研,有多次数学建模参赛经验,对数模有一定自己的理解和体会。本人有幸汇集了三支分别获2023美赛O奖、F奖、M奖、2022美赛F奖、国赛国一、国二的队伍经验,现整理成文章,供大家参考,内容将持续更新。

一、奖状证书

本博主参加数学建模赛事3年有余,获得了2023美赛O奖,2023国赛国二,2022美赛m奖等奖项,有幸将多支国奖团队的获奖经验整合到此处,团队部分获奖证书如下:

数学建模国赛全国二等奖
2022国赛二等奖

2021国赛二等奖
数学建模美赛特等奖(O奖)
在这里插入图片描述

数学建模美赛特等奖提名
在这里插入图片描述
(团队中另外一支队伍所获)

获得美国大学生数学建模比赛的O奖是我们队伍的一次辉煌成就。在这个过程中,我们面临了各种挑战,但通过团队的紧密合作和良好的时间规划,我们成功克服了困难并取得了优异的成绩。

我们团队的每一支队伍都极其出色,在各重大数模赛事上均有所斩获。博主深知学长学姐们的经验对于新手,甚至是准国一选手(具备相应知识储备,暂未获奖)等的重要性。


二、队伍组建

1、团队分工

一般来说队伍里的三人各自负责一个方向,分别是建模、编程和写作。但是在比赛中,团队的交流沟通是必不可少的,这就要求我们对于其他成员负责范围内的知识也有一定的了解。

建模手

建模是解决问题的第一步,为后续工作定下“做什么”与“怎样做”的基调,这就需要建模手对于题目所求有着自己的理解与思考,针对不同的问题选择契合的模型进行解答,通常对于建模手有以下几点要求:

  1. 学习并储备模型(★★★★★),即整理模型的相关内容,便于比赛的时候能够直接使用。 包括但不限于以下四点:
  • 模型的适用范围(★★),了解模型适用于哪种类型题目
  • 模型的优化方向(★★★★),根据历年优秀论文的优化思路,融会贯通形成自己的优化方向
  • 模型的分类汇总(★★★★★),将之前学到的模型进行归纳整理,为比赛打下坚实的基础
  • 模型的内化转述(★★★★★),面对不同的数据,不同的题目,更加细致地划分模型的使用场景,一般面对同一问题,会列举多种模型并加以注释,在此基础上要向其他队员阐释清楚自己模型的实现思路
  1. 学习论文写作(重要程度★★★★★),即负责一定比例的论文 需要对模型有着自己的理解,能够很好的表述出来,协助论文手将模型贴近题目,做到准确,清晰,流畅。 尤其要注意准确、贴近题目的使用模型是基础,想要拿到F、O奖需要对模型做一定的创新、改进,仅仅是记住模型是没有意义的。

编程手

编程是模型实现的重要环节,再好的思路如果不能实现也只是纸上谈兵,一个基本功过硬的写作手可以将建模手的天马行空化为脚踏实地,是团队里的中流砥柱。这里对编程手的主要任务进行了几点说明:

1. 学习并储备代码(★★★★★) 要求:拿来主义不是不可取,但是最终都要内化成自己的代码,此外除了对症下药编写代码外,还要能根据实际情况对代码进行细微调整,以适应不同的题目
**2. 学习Python和MATLAB的基础应用(★★★★)**要求:快捷键、状态栏、不同的IDE,只是了解代码容易在比赛过程中手忙脚乱

**3. 能用Excel等软件处理数据(★★★)**要求:数据预处理往往是开题的一步,简明扼要的数据是构建优秀模型的重要基石

4. 学习一些模型知识(★★★) 要求:实践是设想的反馈,能够在建模的时候对模型有所补充和改进 学习论文写作(★★★★★) 要求:代码的设计思路有助于梳理清楚论文编排思路,平时也需要对论文多留心,练习如何将思路表述清楚。

写作手

人们往往会忽视掉写作的重要性,也有不少人抱着想混个奖项的念头选择当一名写作手。不妨想想,我们在比赛中提交的最终结果就是一篇论文,纵使再天才的思路,如果写得平平无奇甚至味同嚼蜡,也难以取得不错的成绩。换而言之,不要让写作成为了团队的短板,而是要用逻辑严谨的论述和秉要执本的图表来拔高你们所做的工作,从而征服评审,夺得奖项。以下是对于写作手的要求:

1. 学写论文、排版(★★★★★) 要求:要将论文塑造得条理清晰,一目了然。无论是LaTeX或是Word都要准备模板,套用模板可以很方便的排版,最好可以自己试着根据往年的格式要求作出自己的模板,在模板的基础上多看多写,对于每篇文章都要提出自己的见解,“择其善者而从之,其不善者而改之”。对于博览群书的评委老师来说,寥寥几眼就能看出你的论文质量如何,从而定下评价区间。所以说论文的写作水平很重要,在很大程度上决定了能不能拿到F及以上的奖项。 具体的训练方法,可以自己找网课,找教程。但是最重要的还是自己动手。

2. 学习使用写作软件(★★★) 要求:LaTeX和Word或者是其他什么编辑器都可以,只要论文结果令人满意就行 ,使用时大家可以在B站搜索word+排版/公式/编号等关键字自行查看
3. 学会画出清晰直观的图(★★★★★) 要求:基础的折线、柱状、扇形等图要求美观得体。 一些特殊的图,比如三维地图,零件结构图等,最好能储备画图的方法,找到网站或者其他可以实现的资源,一些偏门或偶尔用到的图,不用过于在意,稍作练习即可。如果有Python语言基础可以使用matplotlib模块绘图,参考 https://matplotlib.org ,没有的话用其他绘图软件代替也可。
4. 学习模型(★★★) 要求:写作是模型实践的最终体现,需要对模型有一定的理解,进而在论文中合理阐述,这一点是需要三人通力合作的
**5. 学会纠错改正(★★★)**要求:在论文完成后检查语句是否通顺,格式是否正确,建议用用Adobe Acrobat这类专业的PDF编辑器查看,最好不要直接在编辑软件内预览,容易造成MD5码更改的麻烦

2、组队建议

  • 交叉专业组队
    由于我们三个都是数学系下面不同的二级学科,所以专业所学还是有所不同。强烈建议大家交叉专业进行组队,不一样的解题思路可能会碰撞出神奇的火花。
    如果跟我一样负责建模和论文的同学,最好去找计算机类专业的学生负责编程和建模,毕竟术业有专攻。如果是建模小白找人组队的确有困难,但是一定要学会争取机会,介绍下自己前几个学期的成绩,曾经的比赛经历等,表达出自己坚定的想法(说不定就被你打动了呢)!没打动也不要紧,反正是小白参赛,第一次不获奖也不会有心理压力,权当为以后的比赛铺路啦!
  • 团队目标一致
    这里的目标主要是指对于获奖的期望。根据博主的经验,对于获奖的期望一致是减少团队矛盾的关键。获奖期望决定了在数模比赛中的精力付出、投入程度,如果不一致的话,在备赛、以及比赛过程中很容易产生矛盾

三、赛前准备与干货分享

数学建模一般都会有3~4天的比赛时间,时间较为紧张。
充足的赛前准备可以帮助节省赛中大量时间,把更多的时间投入到对题目的解读中去,从而拿到更好的成绩。
这里为大家总结了赛前准备的事项以及实用链接。**以下链接均可通过关注公众号快乐数模获取**
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1、实用软件与链接准备

建模比赛比赛时间非常短,因此准备各类实用软件与链接是十分有必要的,在学习中也需要不断熟练掌握它们。本文仅列写部分,详细版本(包括所有软件及下载方式、实用链接分类整理)将放在公众号快乐数模

软件

  1. ArcGIS
  2. Axmath
  3. mathpix
  4. checker
  5. Lingo
  6. SPSS
  7. VISIO
  8. 亿图图示
  9. 知云文献

链接
在线制作图表:https://infogram.com/

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美国城市数据网:http://www.city-data.com/
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世界银行:https://data.worldbank.org.cn/
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2、模型学习

基本算法及模型的学习,我们队伍是看了B站上清风数学建模的课程

链接:https://www.bilibili.com/video/BV1DW411s7wi/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click

同时阅读《数学建模算法与应用》(司守奎)这本纸质书,也分享给大家

链接:https://pan.baidu.com/s/1M7iUAD6uGymMsbZGBL5lDA
提取码:ulyr

这里整理了高频常用的数学模型,关于以下模型,会在专栏进行讲解

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3、排版练习

需要熟练掌握Word、LaTeX等软件,以便在最后的高压强度下进行翻译、排版和绘图。很多队伍对论文不重视,试图压缩写作时间,但这是大错特错的。在美赛中,色彩统一、清晰美观的流程图、地图和图表(使用三线图)以及逻辑清晰、重点突出的摘要和关键词在某种程度上比其他方面更加重要。我们推荐使用Python中的Plotly作为绘图工具,Google翻译(ChatGPT也可以)结合Checker进行翻译和校对。

四、学习方法(划重点)

第一步:明确学习内容:博主经常被提问:学长,我应该学习哪些模型?
对于这个问题,博主心里其实是有明确答案的。不过各类赛事加上题目众多,这里给大家提供一个方法:统计历年美赛(比如E题)各模型在优秀论文出现的次数。
以2021年美赛F题为例,经统计,各模型出现次数如下图:
在这里插入图片描述
可以很清楚的看出,熵权法、TOPSIS出现了多次,此外还涉及一些聚类等模型。

第二步:明确学习深度: 博主带领多位学弟学妹获得了m以上奖次,掌握某个算法往往需要经历三个阶段:
1. 看视频课程2h+电子书基本原理2h。 这个阶段其实是花时间最少的,建模比赛部分模型原理并不复杂,理解透彻后就需要做以下两步。
2. 总结笔记(语雀、csdn): 完全弄懂原理及代码、比赛能够直接用。这个部分成本较大,因此强烈建议3人一起总结。
3. 看相关优秀论文,提高审美。 优秀论文切不可走马观花,学完一个模型后,一定要多找几篇使用了相同的方法的优秀论文,并且以批判性眼光看待,比如如何创新,论文写作能否优化等。只有形成了正确的审美,才能在大赛上斩获很高的奖次。

五、赛中策略

1、注意事项:比赛过程中,退出所有网上关于数学建模讨论的 QQ 群、微信群、论坛,更不能再网上发言。要杜绝查重率、雷同和抄袭问题。报名时使用的手机号,微信,qq,邮箱等信息一定要妥善保管,而且这些微信,qq 或者邮箱都不要用于与数学建模相关的活动,比如加一些数学建模群、通过邮箱发建模资料等,美赛查的比较严,但是只能通过你的报名信息来追踪你是否违规。

2.如何选题:选题其实没有大家想象中的那么简单,选对题就是成功的一半。建议在选题之前,争取把每一道题目都讨论一遍,最终定下题目。一般这个过程需要半天甚至一天。

3.如何查找英文文献:

a.谷歌学术(科学上网)

b.SCI-HUB 与 X-mol 二者结合:可以先利用 X-mol 搜索论文关键字,得到目标论文的 DOI 号,将 DOI 号输入到 SCI-HUB 中进行下载

c.如果利用中文论文可以利用知网

4.结论归纳:每一小问尽可能都有一个总结性的答案,别让评委自己翻来覆去找答案

5.提交时间:注意最好提前 2-4 小时提交论文,避免网络拥堵,每年总有队伍压线提交,结果因为网络原因白费功夫

6.千万不要完全机翻,一定要有人核对一遍,尤其是摘要部分

六、模拟复盘

1、模拟

博主认为,模拟是拿奖的关键所在!尤其是想冲击较高奖项的队伍
博主认识的一些队伍,也参加过很多数模比赛,亚太、美赛、国赛…,算是有比较丰富的参赛经验,但是仍然拿不到很好的奖项。原因是什么?其实这些队伍对知识的掌握基本没有问题,问题就出在没有仔细研究每个比赛不同的风格、以及提出相对应的应对策略。
部分院校以及参赛个人很注重这个环节,博主也建议大家在时间充足的情况下,进行真题模拟演练,对于整个队伍各方面的提升是非常有帮助的。

2、 复盘

在复盘论文得分点时,从评委角度出发看问题是很关键的。此处为美赛评阅标准的解读。
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  1. 评委们寻找证据,看一个团队是否真的自己做了一些建模,而不是简单地查找几个方程,然后试图把它们塞进问题中。如果合适的话,实验也很值得一看。

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  1. 开发你的模型——不要只是提供一长串可能的模型。从一个简单的模型开始,然后完善它。而且,彻底地制定一个模型要比提出几个不成熟的方法好得多。评审们绝对不会对你的失败的详细历史叙述感兴趣的。(美赛的页数有严格的限制,在论文中一定要放最成熟最完善的模型)

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  1. 具有清晰的假设,避免做出从未使用过或根本不需要的假设,解释每个假设的影响,说明为什么他们认为有必要将它包含在他们的模型开发中。
    我们应当注意,即使是一篇非常好的论文,有时也会错误地将关键信息放在附录中,而不是放在迫切需要支持证据的部分。
  2. Crucial Elements in an Outstanding Entry(优秀参赛作品关键要素)
    a. thorough, informative summary is essential.(全面的摘要)
    b. Develop a model that people can understand(开发一个令人理解的模型)
    在这里插入图片描述
    我们通常厌恶一堆无法理解的变量和方程。精心挑选的例子可以增强文章的可读性。(所以请不要陷入采用过于复杂模型的困境,而不能清楚地解释它的开发、它的使用和限制,以及它对当前模型的影响。)

结语

本文内容较长,部分内容之后会整理至同专栏其他文章中。
学习数模至今,踩坑颇多。博主建议大家整理好自己队伍的所有资料,比赛时才能游刃有余。
最后,以上提到的链接、软件、资源均可关注公众号快乐数模
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