零基础学习数学建模——（四）备战美赛

news2024/12/26 0:23:35

本篇博客将讲解如何备战美赛。

什么是美赛

美赛，全称是美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM），由美国数学及其应用联合会主办，是最高的国际性数学建模竞赛，也是世界范围内最具影响力的数学建模竞赛。

赛题内容涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全等众多领域。竞赛要求三人为一组，在四天时间内，就指定的问题完成从建立模型、求解、验证到论文撰写的全部工作，体现了参赛选手研究问题、解决方案的能力及团队合作精神。美赛为现今各类数学建模竞赛之鼻祖。

奖项英文名称中文名简称
Outstanding Winner特等奖O奖
Finalist特等奖提名F奖
Meritorious Winner优异奖（一等奖）M奖
Honorable Mention荣誉奖（二等奖）H奖
Successful Participant成功参与奖S奖
UnsuccessfulParticipant不成功参赛无
Disqualified资格取消无

美赛如何报名

（一）学校集体报名

部分学校可能会集体进行报名，因此需要各位同学关注自己学校的信息。

（二）个人报名

如果是个人自己报名的话，则需要去美赛官网（www.mcmcontest.com）进行报名。但是个人报名首先需要注册一个MCM/ICM顾问帐户，并且拥有双币信用卡或使用PayPal才能正常付款。

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（三）赛氪代报名

登录赛氪官网或APP，搜索美赛，点击2024年美赛（MCM/ICM）辅助报名，按照要求进行报名即可。

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选题分析

（一）题型分析

A题

A题是连续型问题，属于优化问题。

年份题目中文翻译
2019Game of Ecology生态游戏
2020Moving North向北迁徙
2021Fungi菌类
2022Power Profile of a Cyclist自行车手的动力分布
2023Drought-Stricken Plant Communities受干旱影响的植物群落

常用模型就是微分方程模型，例如生长模型，菌落繁殖模型，传染病模型等等。

B题

B题是离散型问题，属于优化问题。

年份题目中文翻译
2019Send in the Drones: Developing an Aerial Disaster Relief Response System发送无人机：开发空中灾难救援响应
2020The Longest Lasting Sandcastle(s)最持久的沙堡
2021Fighting Wildfires扑灭野火
2022Water and Hydroelectric Power Sharing水和水力发电合作
2023Reimagining Maasai Mara重建马赛马拉

常见的模型有单目标优化模型，多目标优化模型，整数规划模型，0-1规划模型和非线性规划模型等等。常见的算法是智能优化算法，例如遗传算法，粒子群算法等等。

C题

C题是大数据问题，一般涉及到预测和分类。

年份题目中文翻译
2019The Opioid Crisis阿片类药物危机
2020A Wealth of Data数据的价值
2021Confirming the Buzz about Hornets证实有关大黄蜂的传闻
2022Trading Strategies交易策略
2023Predicting Wordle Results预测谜题的结果

C题的数据类型一般分三类：传统数据，文本数据，和图片数据。常见的模型有回归模型，时间序列模型，机器学习模型和神经网络。

D题

D题是网络问题，一般分为网络优化和网络关联分析。

年份题目中文翻译
2019Time to leave the Louvre离开卢浮宫的时间
2020Teaming Strategies团队策略
2021The Influence of Music音乐的影响力
2022Data Paralysis? Use Our Analysis!数据瘫痪？用我们的分析！
2023Prioritizing the UN Sustainability Goals优化联合国的可持续发展目标

网络优化一般指图论，包括最短路问题，着色问题和最大最小生成树等等。网络关联分析一般会用到因子分析，主成分分析，回归分析和聚类。

E题

E题是环境科学问题，一般涉及评价类问题。

年份题目中文翻译
2019What is the Cost of Environmental Degradation?环境退化成本是多少？
2020Drowning in Plastic淹溺在塑料中
2021Re-Optimizing Food Systems重新优化粮食系统
2022Forestry for Carbon Sequestration碳封存的林业
2023Light Pollution光污染

常用的模型有回归模型，主成分分析，综合评价模型。

E题非常适合小白，因为大部分都是用一些统计模型，统计模型可以直接用spss这种软件得到结果。

F题

F题一般是政策类问题。

年份题目中文翻译
2019Universal, Decentralized, Digital Currency: Is it possible?通用，分散，数字货币：有可能吗？
2020The Place I Called Home…我们的家园
2021Checking the Pulse and Temperature of Higher Education高等教育的运行和热度的校验
2022All for One and One (Space) for All!人人为我，我（空间）为人人
2023Green GDP绿色GDP

F题的问题背景专业性比较强，一般是涉及经济管理方面。一般会用到评价类的模型，或者做一些变量关联分析。

获奖情况分析

美赛分两大类题型：数学建模竞赛MCM（ABC题）、交叉学科建模竞赛ICM（DEF题）。

A题人数B题人数C题人数O奖F奖M奖H奖
2019年3872511151251%1%6%16%
2020年385224557446<1%1%6%26%
2021年448731052461<1%2%7%24%
2022年2883217910043<1%2%7%21%
2023年25577288011<1%2%7%22%
D题人数E题人数F题人数O奖F奖M奖H奖
2019年572848526821%1%8%15%
2020年208925272586<1%3%8%22%
2021年555135216987<1%1%7%18%
2022年95581812964<1%2%6%22%
2023年105757792726<1%3%6%21%

ABC和DEF获奖概率差不多，前30%就能获奖。ABC里面C题比较火爆，DEF里面E题比较火爆。奖项都是分开评的，参赛人数越多，获奖论文就越多。

时间安排

2024年美赛比赛时间为北京时间2024年2月2日早晨6：00点（星期五） 至 2024年2月6 日上午9：00（星期二），提交截止时间为北京时间2024年2月6日上午10：00（星期二）。

第一天：早上赛题发布，上午团队三人互相讨论，确定所做赛题。下午两人搜集数据，一人开始写引言。晚上尽可能地将第一问的模型建立出来，不要熬夜。

第二天：上午确定第一问的模型，负责编程的同学需要开始求解，负责写作的同学开始写正文。下午开始建立第二问的模型，整理第一问的结果。晚上确定第二问的模型，不要熬夜。

第三天：上午求解第二问模型，建立第三问模型，论文应该要写到第二问模型建立这部分。下午确定第三问模型，负责建模的学生思考第四问，负责编程的同学完善第二问的结果，开始求解第三问。晚上确定第四问模型，论文尽可能写完第三问，不要熬夜。

第四天：完成模型剩余的要求，并着手开始写摘要，这一天可以熬夜。

赛前准备

个人准备

假设团队分工为一人建模，一人编程，一人写作，并且大致确定美赛如何选题。

建模手：学习所选赛题对应的常见模型和算法，了解这些模型和算法的使用范围，并对之前学过的模型和算法进行归纳整理。同时，要多看O奖论文，重点关注O奖论文如何选择问题切入点，学习O奖论文是如何将实际问题转化为数学问题，并掌握O奖论文是如何求解的。

编程手：学习并储备所选赛题对应的常见模型和算法的代码，至少能对代码进行个性化的修改，至少能看懂代码结果的含义。同时，要多看O奖论文，重点关注O奖里精美的配图，学习如何画出类似的图，并且对图能做到一定的创新。此外，要经常与建模手进行沟通，培养默契。

写作手：学习论文基本的排版，了解所选赛题对应的常见模型和算法的写法。同时，要多看O将论文，重点关注O奖论文里对图表的解释和结果的分析，学习O奖论文的写作逻辑，尽可能地培养出自己的写作风格。同时，也要注意英文用词的准确性，专业名词不能出错。此外，学会制作类似O奖论文里的表格。

团队准备

选题

团队应该尽快确定美赛所做的题目，或者是对美赛的题目进行先后次序的排列，例如：E>F>D>C>B>A。

资料准备

数据查找
网站网站所属者**/**内容
https://unstats.un.org/wiki/spacedirectory/view.action联合国统计司
http://www.city-data.com/美国城市数据网
https://www.eea.europa.eu/en欧盟环境网
https://www.shihang.org/zh/home世界银行
https://www.ceicdata.com.cn/zh-hans/products/global-economic-database全球数据库
http://www.bts.gov美国交通统计局
https://data.imf.org/?sk=388dfa60-1d26-4ade-b505-a05a558d9a42国际货币基金组织
https://www.usda.gov/美国国家农业统计署
https://www.gapminder.org/data/包含世界各国教育和医疗等数据
查找文献网站
网站网站名
https://www.cnki.net/中国知网
https://www.wanfangdata.com.cn/万方数据库
http://www.webofknowledge.comSCI文献检索
http://www.engineeringvillage.comEI文摘库
http://www.doaj.orgDOAJ（瑞典开放存取期刊目录）
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本篇博客到此结束！

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