数模2021暑期培训
待学习
- DL,RL
- Pytorch
- 算法
- 论文排版技巧
2021/7/6
1. A题评讲
1.1 选题
- 避免热门，推荐国奖名额≈
1.2 论文格式规范
| Part | Attention |
|---|---|
| 1.摘要 |
- 回答问题，具体结论 -亮点、关键加粗 -总结 做什么，怎么做的，模型怎么样 |
| 问题重述 |
-按部就班 -1/2页 -复制/缩写 |
| 问题分析 |
-从哪些方面考虑 -不写亮点 -1/2~1页 |
| 模型假设 |
-必需 -3~5条，不要太多 -错误假设扣分 -必需假设：删去某假设，后面不成立 |
| 符号说明 |
-符号、说明、量纲 -紧凑 -可选用表格（三线格等），参考国赛论文 |
| （规范：编号） |
-公式同行居后：（22） -下方居中图1、上方居中表1 |
| 模型评价 |
-不要泛泛而谈，优缺点具体 - |
| 附录 | -规范、美观 |
注意事项：
- 不要科普，当作老师懂
- 科学性（文献），切勿复制粘贴
- 查重（<20％）
- 篇幅：正文>16页
- 彩图：彩打
- 打印：检查是否和电子稿相同
- 附录：跑得通，和结果一致（会组织老师检验）
- 公式：数学公式编辑器
- 程序：程序查重too
- 模型：
- 模板：
1.3提前准备
- 知网账号/查重方式
2021/7/7会议记录
1.会议提纲
- 定位
- 待学习
- 教程
2.定位
pcy:
1.优点：
- 编程
- 算法原理
- 细节实现
2.缺点：
- 会改不会写
- 细节
wj：
1.优点：
- 编程
- 算法原理
2.缺点：
- 兼顾而不突出
py：
1.优点：
- 论文排版
- 大局+细节
2.缺点：
- List item
3.待学习
1.基础：
- 熟练科学上网（谷歌学术、重大vpn）
- Latex 论文排版
- 画图
2.计算机基础：
- 算法
- 准备板子（
- 框架学习
4.时间线
| 时间 | 内容 |
|---|---|
| 7/7-7/16 |
-拆解优秀论文 - |
2021/7/10-智能算法
关于算法的说明
- 准备板子
- 如何用？何处用？
- 如何调参（优化）
- 哪里是缺陷？
- 优缺点（方便论文写作）
1.遗传算法（GA）
原理：遗传算法原理
板子：[GAFT是用于遗传算法计算的通用 Python 框架]
解析：[GAFT解析]
优化板子：GAFT的优化
1.1 来源：
- 自然选择、适者生存
- 遗传、变异
1.2 基本思想
- 根据问题的目标函数构造适值函数（Fitness function）
- 产生初始种群（100-1000）
- 根据适值函数的好坏，不断选择繁殖
- 若干代后得到适值函数最好的个体即最优解
- 遗传算子：即选择、交叉、变异操作
1.3注意
- 基于种群
- 如何选择
1.3构成要素
- 选择策略：
一般为正比选择，选择种群中适应值高的个体，适者生存优胜劣汰 - 停止准则（Stopping Rule）
一般是指最大迭代次数
2021/7/20 B题评讲
1.注意
1.最后一天8点提交MD5码（论文+支撑材料各有），一旦更改内容则MD5码改变
2.之后一天之内提供论文+支撑材料
- 2021/9/9 星期五180:00发布国赛题目，星期天20:00提交MD5码
3.发布题目网站：
全国大学生数学建模竞赛
中国大学生在线
2.B题评讲
2.1 题目相关
- A：2020A
- B：2020B穿越沙漠（离散组合优化，智能算法），2020B（0-1规划，启发式，蒙特卡洛算法，NP）
- C：2020C
三个题目均涉及优化模型
获奖：国奖70％，国一30％，cqu每年参与国赛10个队，基本参评的队伍全部国奖（查重0容忍）
**评阅总则：**假设合理性，建模创造性，结果正确性，表述清晰性，论文完整性
**细则：**各小题，印象10’（摘要、论文质量）
注意：
- 通用算法（遗传算法，模拟退火…）：流程图不可照搬，结合题目
- 容易查到参考文献的题目多
2.2 题目解析
2.2.1 各部分注意
- 摘要必须有结果
- 问题重述不要要用原文，会查重
- 要求的每一部分都不能缺
- 论文可读性很重要
2.2.2 问题概况
离散模型、组合优化模型、算法设计及实现，NP问题
**求近似解：**近似算法，启发式算法，贪心法，智能优化算法
**求最优解：**数学规划，动态规划，分支定界
2.2.3
√：TSP->TSP-D->MTSP-D
- 优秀摘要（可看一下结果）：
3.其他组报告
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