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近日同学们对于2024年高教社杯数学建模竞赛的问题较多，数乐君猜到大家一定很疑惑国赛的获奖难度，今天数乐君就来给大家答疑解惑~ 根据往年参赛数据分析得知，2023年国家级一等奖0.55%，国家级二等奖2.22%，赛区奖30%。 竞赛题目一般来源于科学与工程技术、人文与社会科学(含经济管理)等领域经过适当简化加工的实际问题，不要求参赛者预先掌握深入的专门知识，只需要学过高等学校的数学基础课程。题目有较大的灵活性供参赛者发挥其创造能力。参赛者应根据题目要求，完成一篇包括模型的假设、建立和求解、计算方法的设计和计算机实现、结果的分析和检验、模型的改进等方面的论文(即答卷)。竞赛评奖以假设的合理性、建模的创造性、结果的正确性和文字表述的清晰程度为主要标准。 A题：主要涉及物理/工程类问题，这类题目相对来说属于比较难的题目，专业性比较强。可能会涉及物理学模型，如弹性力学、流体力学等专业问题；如果不是准备充分，专业对口，第一次参加的同学不建议选择A题，因为可能会花费很多时间在理解题目上，得不偿失。 B题：一般为开放性题目，涉及的领域广泛，变化较大，可能会涉及物理题、图论、数据挖掘等等，可能会涉及各种机器学习模型，例如决策树、支持向量机、神经网络等；还可能会涉及图论、数理统计、预测、评价等模型。 C题：一般为经管/运筹/统计/数据分析类问题，这类题目一般背景比较贴近生活，理解起来较为容易，相对于AB题会简单，所以一般选择C题的人最多，那么想要用C题拿奖就会相对困难，除非论文非常出彩。运筹优化类问题一般没有严格最优解，结果合理即可。常用的模型有：评价类模型、预测类模型、线性/非线性规划、单目标/多目标规划、神经网络算法等。 D题：一般为优化类问题，难度适中。题目可能涉及到物理学、工程学等领域。D题可能会涉及各种优化模型，例如微分方程、变分不等式等。 E题：一般为分类或聚类问题，难度适中。题目可能涉及到数据挖掘、机器学习等领域。可能会涉及各种分类或聚类模型，例如k-均值聚类、决策树分类、支持向量机分类等。 总体来说，近几年国赛常考的赛题类型分为机理分析类、优化类以及数据分析类，其中优化类和数据分析类是最常见的赛题类型，几乎每年国赛美赛等均有出题。 一篇优秀的论文其语言都是言简意赅的。完全没有必要让模型看起来更复杂，水平高的论文手可以使复杂的模型看起来更简单清楚。 （1）整体结构完整，大多数论文都是使用三级标题式进行布局； （2）论文正文部分排版紧凑，没有大段空行，内容看上去翔实； （3）表格整洁，一般使用三线表形式，表格上方有对应的标题； （4）图形清晰美观，下方有对应的标题，文中要解释图形意义； （5）公式编辑规范，大部分论文使用公式编辑器，且带有编号。 2021年 A 题：“FAST”主动反射面的形状调节 考点：反射定律、优化算法 B 题：乙醇偶合制备C4烯烃 考点：回归、分类、拟合 C 题：生产企业原材料的订购与运输 考点：评价优化类特征工程，机器学习预测、机器学习分类、目标规划优化 2022年 A题 波浪能最大输出功率设计 考点：微分方程、模拟仿真、最优解 B题 无人机遂行编队飞行中的纯方位无源定位 考点：预判优化模型、仿真模拟、迭代算法 C题 古代玻璃制品的成分分析与鉴别 考点：决策树，线性回归模型、因子分析、主成分分析、机器学习算法 2023年 A 题：优化设计定日镜场以发电问题 考点：模拟退火、遗传算法，或者是梯度上升 B 题：利用声波在水中的传播特性来测量水体深度 考点：模拟退火、遗传算法、粒子群优化等 C 题：生鲜商超中,蔬菜类商品补货问题 考点：相关性分析、回归分析 1、 首先根据自己的专业进行选择： 比如一般来看,A题更适合物理专业及相关背景的工科专业来做；B题适合数理分析能力强，具有专业背景的同学来做；C题普遍适合统计、经管类专业同学，但其实近几年也有文科类专业组队成功获奖的情况，所以专业只是参考，并不是一定的。 2、 要根据题目的选题人数来确定： 以23年的国赛为例，A,B,C题国家一等奖总数分别为100,99,100名。而A,B,C三道题的选题人数分别为8433、13886、27861队。所以说这样来看，C题得国一的难度是A题的3倍！ 3 、最后，选题需要提前确定，国赛期间确定题目后尽量不要换题！ 这就要求我们提前针对某一类赛题类型进行训练，如果是参加相关数学建模竞赛会更好，这样选题时就不会耽误很多时间，把更多精力放在题目的解决上。并且在备赛期间通过大家对历年赛题和自身团队的情况也可以提前商量备选赛题，可以不局限于一个，至少选择两个方向，以防万一。 1. 微积分、线性代数和概率论 · 微积分（高数）/数学分析 · 线性代数/高等代数 · 常微分方程 · 偏微分方程 · 数学模型 2. 编程语言 Python：具有强大的科学计算库和数据处理能力 Matlab：有强大的矩阵操作和向量化计算能力、丰富的绘图和可视化功能、数值计算 3.常见的模型建立与求解的方法 学习建立常见的数学模型的方法和技巧，掌握常见的数值计算和求解方法，如数值积分、差分方程求解、最优化算法等。 4.常见的算法 如图论算法、最短路径算法、最小生成树算法等。 熟悉一些数值计算和优化算法也是很重要的。如梯度下降法、遗传算法等。 1.进度一定要把控好。很多人最后一天才出结果，论文才推进，那样打磨论文的时间太少了，即使结果不错也就是省二，省一都需要论文写得好一点。毕竟论文还是唯一的评判标准。所以论文手要把握好进度，统筹好整个比赛过程。 2.不要一味奢求于某些思路。如果你是小白，确实刚开始没什么思路，无可厚非，但还是希望你可以独立思考，即使你看了某些机构/公众号的思路，你也不要一味盲从，因为人家能想到发出来的，一定是大众的，想拿国奖还是要靠自己独特的，扎实的运算和论文，当大家都觉得难没有明确思路的时候，恰恰是发挥自己创造力的时候。这也是为什么国赛C题虽然简单，但很难出彩的原因，因为大家都能写出来，就看你方法是否好，是否全面了。 3.注意作息，最后一天再通宵。前两天一定要保证好白天的精神状态，晚上还是要十二点前睡觉，那几天精神是高度集中的，脑力劳动也是很耗体力的，所以一定要保证至少七个小时的睡眠。 4.参赛时不要加入未禁言的数模群。即使你不是故意加进去看讨论的，赛前一定要检查好自己加入的群，虽然很多学校都用的校内邮箱报名，但不排除有人用qq邮箱等，万一有人举报查到你在这种群内，即使没有参与讨论，同样取消成绩，不要抱有侥幸心理！靠自己说不定能拿个省三，被取消资格可什么都没了。 5.国赛评选出结果的时间不同地区不一样，如江苏，省内的结果大约十月上旬就出了，推荐国家奖有的地区需要答辩，有的不需要，最终结果基本上是十一月出。国赛评选国家奖并不是最公平的，因为和学校的名额有关，也就是说校内名额有限，好的学校的国家奖可能比差的学校国家奖质量高的多，因为校内人才济济，为了那几个名额卷的都是自己人，这点规律大家要知道。 6.如果要冲击国奖，意味着暑假的大部分时间都要投入到备赛当中，当别人还在享受暑假，旅游打游戏的时候，你要苦逼地练数模，这时候你要能抵制诱惑坚持下去，同时也要对自己充满信心。所以我想说，尽人事听天命，越努力越幸运。 要模仿学习的话，建议还是看组委会公开出来的优秀论文，那些参考价值更大。 7.提前准备学习资料。建模这块入门看姜启源的《数学模型》，系统性学习，建议直接参加数维杯数学建模夏令营，是线下培训，氛围比较好，都是专家级别授课，含金量很高，快速提高建模帮助很大。 8.想拿国奖，切忌无脑套模型、算法，尤其是遗传算法、模拟退火、神经网络等等元启发式算法，除非很熟悉并且能够定制化地进行设计，否则不要轻易尝试，会被评委认为是“不懂装懂”、“套用模型”、“为了建模而建模”。 9.不要编数据，如果你们编了数据，你们可能会由于编得不像而弄巧成拙，可能会在答辩时被问住，更重要的是，组委会征集的不是结果而是思路，编数据没有什么用。 不一定所有数据都有用（包括题目给 的和你们自己查的）。 数据不会处理怎么办？ 第一，软件负责计算； 第二，处理方法可以查阅资料（因为这些问题大多是前人已经研究过的）； 第三，竭尽你们所能（这似乎是废话了）； 如果有需要数据拟合（包括一元回归和多元回归，拟合成直线和拟合成曲线）的情况，要想好回归成哪类方程。 10.算法方面以模型求解的精确度为主，毕竟是数模建模竞赛，算法是用来解决模型求解的，当然有的时候算法也能直接充当模型构建的重要组成部分。还是那句话，数学这种东西，多学永远没坏处。 11.找到合适的队友，优势互补; 国赛前实战模拟，参加比赛热身，如，数维杯、钉钉杯这些，找的自身的不足，更重要的是与队友好好磨合； 12.一定要动手复现往年的优秀论文，重点关注模型建立、求解算法、结果可视化、论文撰写，只有亲手做、动脑子思考才知道自己哪些地方做的还不够好； 13.为了拿好成绩，建议直接提前选择队伍擅长的题目类型，专门准备这一类题节省时间 以上，就是为同学们整理的关于国赛获奖难度以及获奖建议的总结。在数学建模竞赛中，通用的数模知识有很多，多参加一次竞赛就多一份经验总结，更是多一次建模能力的锻炼，这样的机会为何不牢牢抓住呢？眼下2024年第十届数维杯数学建模挑战赛正在报名中，快来参加吧~ |
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