2023华数杯如期开赛，本次比赛作为美赛的模拟赛，赛题和比赛时间都和美赛高度相似，因此大家 完全可以当作一次美赛之前的练习赛进行。美赛的发题时间与华数杯一致，都是早晨六点，现已经将机器翻译的初步翻译 结果进行了分享。下面 为大家带来A、B题的一个初步思路解析。方便大家更好的选题。

MCM

问题一：雅鲁藏布江综合发展规划

华数杯给出的题目是一个基于雅鲁藏布江未来五十年发展规划的一个优化类问题。这与我们美赛的MCM题型大致相同，The Mathematical Contest in Modeling (MCM)，俗称数学建模竞赛，MCM 偏自然、理工，。一般MCM竞赛题目较具体，表述简洁，要求明确，大都是会给出大量的表格数据进行数据处理。这里华数杯的A题就需要大家自行收集数据，进行建模规划。因此对于本次的A题收集数据是很大的问题。稍后，我将分享自己收集来的数据，以方便大家进行建模。下面进行各个问题的大致分析：

问题一、可以看作一个优化模型，即需要我们考虑投入和收入，地质和水文条件，以 及环境成本等各个因素，选择雅鲁藏布江干流的位置建立水电站。这一问题本质还是一个优化模型 ，但难点还是我们如何得到各个因素的数据，这就需要大家很强的数据收集能力。我也将会为大家收集一些数据方便大家使用。

问题二、需要我们建设多个水电站，从最大能源的角度来看，即目标函数设置为能源最大，建立优化模型，对建设水电站的个数 以及发电能力进行求解。

问题三、引入了“红旗河”引水工程，对于该项目要求我们从经济效益的角度讨论本项目建设 的可行性。换汤不换药，这本质上还是一个优化模型，目标函数变为了经济效益而已。

问题四五可以看作问题一二三的一个深入研究。问题四需要我们以价值化为目标函数构建优化模型 ，问题五需要我们考虑印度因素，即需要我们加入关于印度的约束条件。

总结：问题A，整体上来看就是一个优化模型。本质不难，难点在于我们能不能收集到我们想用的数据，以及优化模型决策变量的一个选取问题。对于数据，我也会帮大家进行查找，同时对于优化模型为大家整理了国赛中常见的优化问题的优秀论文方便给大家提供更广的思路

ICM

问题B：社会稳定早期预警研究

华数杯给出的B题是一个关于社会稳定的预测预警模型。正如问题的名字这个是一个预警模型，与预测模型是脱不了关系的。The Interdisciplinary Contest in Modeling (ICM)：俗称交叉学科竞赛，ICM偏社科、人文，ICM对逻辑，写作要求相对高，ICM竞赛题目更开放，问题更“大”，更宏观，篇幅较长，往往是全球范围内共同关心的问题，因此一般不依赖特定的文化背景或生活习惯。通常题目上会给你一些参考的数据，方便你尽快找到查数据的方向。但是对于本次的华数杯B题也是没有给出数据，因此难点还是一个问题相关数据的收集。相对于A提的简单点在于，B题的涉及背景很宽泛，这就大大降低了我们收集数据的难度，B题我也将会为大家收集更多的数据帮助大家更好的建模做题。下面进行各个题目的简要分析。

问题一、需要我们选择具有代表性 的指标可以全面反映社会稳定的各个方面。这一方面可以看作指标的选取，这里大家可以根据收集的数据因题而异，我们收集到什么样的数据什么指标就用什么指标。而不是我们需要什么指标，就去收集什么样的数据。后者会大大加深我们的建模难度。同时问题提出需要我们从定性和定量的角度建立影 响社会稳定的指标体系，因此我们还定性定量都进行描述。定性即我们直接根据实际情况进行描述，定量就需要有数据支撑进行我们的描述分析。这里就会用到我们收集的数据。相关性分析因果分析，大家就可以根据收集的数据进行Pearson相关性分析以及因果分析即可。

问题二、建立一个社会稳定的早期预警 模型，并进行讨论。问题二才是我们B题的重点，问题一看作数据预处理以及指标的选取，那么问题二就是一个模型的建立阶段，需要我们建立预测模型，对于社会的稳定性进行一个预测。这里可以看作是一个趋势预测，因此我们可以选取拟合、线性回归甚至非线性回归、神经网络等预测模型对社会稳定性进行预测。

问题三、需要我们选取一个试图推翻政权的颜色革命的国家或地区。根据我们问题二建立的模型 进行求解验证。这就相当于我们模型的求解阶段，对于颜色革命的国家地区大家可以根据收集的数据有选择的进行 判断。这里比较推荐社会不太稳定的一些非洲国家进行数据验证。

问题四、可以看作模型的验证环节，即利用已建立的社会稳定预警模式，选择一个国家或地区的颜色革命导致 政权更迭的原因。这里也是需要我们从收集的数据出发，将相关数据带入预测模型即可。

问题五、对于保持社会稳定，请提出相关建议。这个问题就因人而异，根据我们选择的指标不同，做出不同的解释，进行相应的分析即可。

总结：B题相对于A题，无论是数据收集难度还是模型难度都比A题低了一些，因此个人比较推荐 选择B。但是毫无疑问，A题的选择人数 应该也会很少，比较适合冲奖的大能去尝试。B题模型还是收集数据都不是太难，比较适合新手以及时间不多的队伍去尝试。

稍后，会为大家分享我收集的参考资料以及相关数据

最后预祝大家，比赛顺利，我们美赛再见！！！！