美国大学生数学建模比赛建议

一、选题(建议半天内确定)

美国数学建模大赛分为MCM和ICM,从2017年的题目来看,ICM的要求更加明确,题目描述更加详细。那么ICM在评奖的时候,就会有所谓的标准答案。并且ICM提供了大量的参考链接和数据。在国内的话,有无法访问的可能。ICM除非确实有这个方面专业的同学。否则慎选。

MCM方面,有些题目容易理解,但是没有数据。有些题目因与美国的文化差异和地域差异,导致理解困难。这就需要在半天的时间内,快速查找资料对题目进行理解并且尝试寻找相关数据。在半天之后,根据情况,选择题目。比如A题易于理解,但是河水流量数据、水坝的具体数据是直接能够找到,还是要通过建模得到。这无疑增加了难度。而B题高速公路收费的题目,因中美差异,收费情况可能和我们理解的不一样,会造成审题的偏差。所以,需要根据资料的查找情况和大家讨论,以确定题目。

注意:易于理解的题目并不见得简单,而且你易于理解也会导致其他参赛选手也利于理解,这样会造成某一个题目竞争成功的难度增大。

二、题目理解和目标细分

第一步:

当题目确定后,首先将题目中表述任务的词语画出(一般为性能、花费、安全等),和要考虑的因素画出(比如A题中的流量、生态影响等)。将题目的目标具体分成几个部分。明确哪些是先要做的基础工作,哪些是在这些基础上进行的工作。比如A题中,要评价3种选项的优劣,那么在安全性评价上,要先得出水流量公式,此时水流量就为基础性工作,而评价位于之上。此时,可以画出一个先建模什么再建模什么的模块流程图。

第二步:

进行头脑风暴,将这些基础工作进行细化,比如题目中表述为性能,那么就要讨论以什么参数来定义性能,比如吞吐率、延时等,都是性能的定义,可以采取多个性能参数,也可以只采取一个。同理,限制因素也能够通过同样的参数定义。进一步讨论哪些因素影响了任务的完成和目标优化。此时可以建立一个简易的模型。当然,也可以在网上或数据库中搜索相关论文,如果能找到更好的模型,那么就直接拿来使用。比如在A题目中要求解水坝的花费,可以简单建模成水坝一平方的造价,也可以建模成水坝是由发电机、闸门等部件构成,通过各个部分合成来确定水坝的花费。

第三步:

定义好参数过后,来确定哪些参数能够通过互联网找到,哪些参数可以通过找到的数据进行计算,哪些参数需要假设得到。然后进一步细化各个参数。模型进一步变的复杂。

第四步:

模型建立完成后,进行求解,然后根据题意给出建议。

第五步:

撰写论文。

三、再次迭代,继续优化模型

在建立和解决一个模型后,可能在此过程中,又收集到了更多的数据或有新的想法加入,不用推翻原模型,再次构建一个更加准确的模型就可。

四、模型评价

在论文中,要对自己模型的好坏进行评价。

五、其他建议

论文撰写建议:

1、 准备通用的论文模板。

2、 多采用图表进行表示。

3、 提出重点,在自认为的模型重点部分使用斜体、增加标注等方式进行强调。

4、 使用最顺手的工具。

代码准备:

1、 因MCM的题目一般都为优化问题,比如求最小值、最大值等,包括单目标和多目标,建议准备遗传算法备用。

2、 因为可能涉及到函数拟合部分(大数据的情况下),建议准备BP或者RBF神经网络代码。

其他建议:

1、 当题目过于抽象的时候,可以通过分类的方式来求解。
2、 题目中如果要给出建议,可以根据不同的情况,进行多个建议的提出。
3、 切记不要只提出一种建议,或者只出现一种答案。比如在A题中考虑到花费最小,那么安全性肯定就不能最优,此时就可以根据实际情况,在安全性达标的情况下,考虑花费最小。而安全性达标是考虑极端情况下达标,还是在平均的情况下达标。这就分类讨论了多种情况。

summary: In this paper, we establish a regression model based on the passing network to evaluate the influence of team structure strategy and opponents’ counter-strategy on the match results. Fortask1,wefirstlistsomeHuskiesmatchstatisticsforthisseasonandanalyzetheteamin brief. Secondly, we construct a passingnetwork based on the number of passes and visualizes the passing network diagram of three games under three different coaches. We use these three diagrams to describe and compare the changes in Huskies’ strategies. After that, we identify network patterns of dyadic and triadic configurations and count 15 kinds of these two configurations in the above three matches, reflecting the structural indicators of the passing network. We also explore time scale and micro scale by giving the change of the team’s centroid over time in the first match and the Huskies’ 4 positions heat map over the season. For task 2, we construct the regression model not only introducing the basic data representing Huskies’ and opponents’ ability, but also extracting six independent variables from the indicators of the passing network into the model. Considering opponents’ counter-strategies, we also introduce the product interaction term between opponents’ data and network structure indicators. Through the training of regression model, we can judge whether the independent variables introduced have influence, what kind of influence and how much influence the independent variables introduced have on the result of the match. For task 3, by bringing in data for training, the model leaves 10 variables including interactionterms. Inordertoverifytheaccuracyofthemodel,weuseLeaveOneOutcrossvalidation, andthepredictedaccuracyoftheraceresultreached71.05%. Then,basedonthetrainedmodel, we point out the effective structural strategies Huskies currently have, such as the strong connection between the core players. Meanwhile, we also give specific advice for Huskies team to improve team success, such as the emphasis on triadic configurations among players. Fortask4,weextendthemodelappliedtohuskiestoallteamworkscenariosandintroduce the IPOI model. The IPOI model conducts multi-level induction of influencing factors and selection of assessment indicators from the four aspects of team input, process, output and reinput, taking into account team construction, operation, management, feedback and other aspects. WeconsiderthattheexistingHuskiemodelisprogresspartofIPOImodel,andweadd the evaluation system of input, output and reinput part, taking the university scientific research team modeling as an example. Insummary,ourmodelispracticalandreliableforhandlingnetwork-basedteamworkproblems in society. Keywords: football strategy, network science, regression analysis, IPOI model.
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