数学建模美赛特等奖提名、国赛国一队伍经验分享

  • 奖状证书
  • 赛前准备
    • 团队分工
    • 实用软件与链接准备
    • 学习方法
    • 资源推荐（详细学习线路与资源将整理至本专栏其他文章）
    • 算法储备
  • 赛中策略
  • 模拟复盘
    • 评委解读
  • 结语

本团队成员来自某985院校实验室，且大多数已成功推免。在学习数学建模过程中积累了无数宝贵经验，本篇文章汇集了2支美赛特等奖提名队伍、一支国赛国一、一支国赛国二共计4支队伍获奖经验，内容持续更新。

奖状证书

本博主参加数学建模赛事3年有余，获得了2022美赛f奖，2021国赛国二，2021美赛m奖等奖项，有幸将多支国奖团队的获奖经验整合到此处，团队部分获奖证书如下：

数学建模国赛全国二等奖

数学建模美赛特等奖提名


一支学长学姐的队伍所获取的奖次：2021美赛特等奖提名

我们团队的每一支队伍都极其出色，在各重大数模赛事上均有所斩获。博主深知学长学姐们的经验对于新手，甚至是准国一选手（具备相应知识储备，暂未获奖）等的重要性。

赛前准备

团队分工

一般来说队伍里的三人各自负责一个方向，分别是建模、编程和写作。但是在比赛中，团队的交流沟通是必不可少的，这就要求我们对于其他成员负责范围内的知识也有一定的了解。

建模手

建模是解决问题的第一步，为后续工作定下“做什么”与“怎样做”的基调，这就需要建模手对于题目所求有着自己的理解与思考，针对不同的问题选择契合的模型进行解答，通常对于建模手有以下几点要求：

  1. 学习并储备模型（★★★★★），即整理模型的相关内容，便于比赛的时候能够直接使用。 包括但不限于以下四点：
  • 模型的适用范围（★★），了解模型适用于哪种类型题目
  • 模型的优化方向（★★★★），根据历年优秀论文的优化思路，融会贯通形成自己的优化方向
  • 模型的分类汇总（★★★★★），将之前学到的模型进行归纳整理，为比赛打下坚实的基础
  • 模型的内化转述（★★★★★），面对不同的数据，不同的题目，更加细致地划分模型的使用场景，一般面对同一问题，会列举多种模型并加以注释，在此基础上要向其他队员阐释清楚自己模型的实现思路
  1. 学习论文写作（重要程度★★★★★），即负责一定比例的论文 需要对模型有着自己的理解，能够很好的表述出来，协助论文手将模型贴近题目，做到准确，清晰，流畅。 尤其要注意准确、贴近题目的使用模型是基础，想要拿到F、O奖需要对模型做一定的创新、改进，仅仅是记住模型是没有意义的。

编程手

编程是模型实现的重要环节，再好的思路如果不能实现也只是纸上谈兵，一个基本功过硬的写作手可以将建模手的天马行空化为脚踏实地，是团队里的中流砥柱。这里对编程手的主要任务进行了几点说明：

1. 学习并储备代码（★★★★★） 要求：拿来主义不是不可取，但是最终都要内化成自己的代码，此外除了对症下药编写代码外，还要能根据实际情况对代码进行细微调整，以适应不同的题目
**2. 学习Python和MATLAB的基础应用（★★★★）**要求：快捷键、状态栏、不同的IDE，只是了解代码容易在比赛过程中手忙脚乱

**3. 能用Excel等软件处理数据（★★★）**要求：数据预处理往往是开题的一步，简明扼要的数据是构建优秀模型的重要基石

4. 学习一些模型知识（★★★） 要求：实践是设想的反馈，能够在建模的时候对模型有所补充和改进 学习论文写作（★★★★★） 要求：代码的设计思路有助于梳理清楚论文编排思路，平时也需要对论文多留心，练习如何将思路表述清楚。

写作手

人们往往会忽视掉写作的重要性，也有不少人抱着想混个奖项的念头选择当一名写作手。不妨想想，我们在比赛中提交的最终结果就是一篇论文，纵使再天才的思路，如果写得平平无奇甚至味同嚼蜡，也难以取得不错的成绩。换而言之，不要让写作成为了团队的短板，而是要用逻辑严谨的论述和秉要执本的图表来拔高你们所做的工作，从而征服评审，夺得奖项。以下是对于写作手的要求：

1. 学写论文、排版（★★★★★） 要求：要将论文塑造得条理清晰，一目了然。无论是LaTeX或是Word都要准备模板，套用模板可以很方便的排版，最好可以自己试着根据往年的格式要求作出自己的模板，在模板的基础上多看多写，对于每篇文章都要提出自己的见解，“择其善者而从之，其不善者而改之”。对于博览群书的评委老师来说，寥寥几眼就能看出你的论文质量如何，从而定下评价区间。所以说论文的写作水平很重要，在很大程度上决定了能不能拿到F及以上的奖项。 具体的训练方法，可以自己找网课，找教程。但是最重要的还是自己动手。

2. 学习使用写作软件（★★★） 要求：LaTeX和Word或者是其他什么编辑器都可以，只要论文结果令人满意就行 ，使用时大家可以在B站搜索word+排版/公式/编号等关键字自行查看
3. 学会画出清晰直观的图（★★★★★） 要求：基础的折线、柱状、扇形等图要求美观得体。 一些特殊的图，比如三维地图，零件结构图等，最好能储备画图的方法，找到网站或者其他可以实现的资源，一些偏门或偶尔用到的图，不用过于在意，稍作练习即可。如果有Python语言基础可以使用matplotlib模块绘图，参考 https://matplotlib.org ，没有的话用其他绘图软件代替也可。
4. 学习模型（★★★） 要求：写作是模型实践的最终体现，需要对模型有一定的理解，进而在论文中合理阐述，这一点是需要三人通力合作的
**5. 学会纠错改正（★★★）**要求：在论文完成后检查语句是否通顺，格式是否正确，建议用用Adobe Acrobat这类专业的PDF编辑器查看，最好不要直接在编辑软件内预览，容易造成MD5码更改的麻烦

实用软件与链接准备

建模比赛比赛时间非常短，因此准备各类实用软件与链接是十分有必要的，在学习中也需要不断熟练掌握它们。本文仅列写部分，详细版本（包括所有软件及下载方式、实用链接分类整理）将在同专栏整理。

软件

  1. ArcGIS
  2. Axmath
  3. mathpix
  4. checker
  5. Lingo
  6. SPSS
  7. VISIO
  8. 亿图图示
  9. 知云文献

链接
在线制作图表：https://infogram.com/

美国城市数据网：http://www.city-data.com/

世界银行：https://data.worldbank.org.cn/

学习方法

对于一篇数模论文而言，不同部分的得分点、侧重点不一样。此处先列写各部分注意事项：

（1）摘要的作用有哪些，它是由几部分构成的，如何评判一个摘要是否优秀。
（2）标题要涵盖全文，全面细致但不啰嗦，要仔细琢磨。
（3）建模过程要反复雕琢，计算过程要详尽可靠，敏感性分析一定要全面完整，包含参数设置，对比图，对比表、结论等要素。
（4）各种图表一定要完整美观；各图之间协调统一、前后照应；总体布局一目了然，。
（5）结果一定要可视化，用言简意赅的语言和图表进行说明。
（6）引言的写作一定要结构清楚，图文并茂。特别是相关研究部分要逻辑清楚，阐明模型或数据的来源，演进与优化。
（7）假设性语言的格式要清晰，合理性说明要有理有据，包含数据论证，图表，参考文献等。
（8）参考文献一定要标注清楚。
（9）翻译一定要简洁、规范，译成专业性术语。

在学习模型的过程中，需要明白到底需要掌握哪些内容。许多团队经常遇到的问题是，赛前准备用不上+学了也不知道怎么用。

第一步：明确学习内容：博主经常被提问：学长，我应该学习哪些模型？
对于这个问题，博主心里其实是有明确答案的。不过各类赛事加上题目众多，这里给大家提供一个方法：统计历年美赛（比如E题）各模型在优秀论文出现的次数。
以2021年美赛F题为例，经统计，各模型出现次数如下图：

可以很清楚的看出，熵权法、TOPSIS出现了多次，此外还涉及一些聚类等模型。

第二步：明确学习深度： 博主带领多位学弟学妹获得了m以上奖次，掌握某个算法往往需要经历三个阶段：
1. 看视频课程2h+电子书基本原理2h。 这个阶段其实是花时间最少的，建模比赛部分模型原理并不复杂，理解透彻后就需要做以下两步。
2. 总结笔记（语雀、csdn）： 完全弄懂原理及代码、比赛能够直接用。这个部分成本较大，因此强烈建议3人一起总结。
3. 看相关优秀论文，提高审美。 优秀论文切不可走马观花，学完一个模型后，一定要多找几篇使用了相同的方法的优秀论文，并且以批判性眼光看待，比如如何创新，论文写作能否优化等。只有形成了正确的审美，才能在大赛上斩获很高的奖次。

资源推荐（详细学习线路与资源将整理至本专栏其他文章）

bilibili

  1. 数学建模学习交流：也就是清风老师，会提供很实用的数模写作的小技巧，例如

  2. 数模哥：某大学老师，会有内部的培训资料、视频等的

  3. 科研交流：体系比较完整，资料很多，和清风类似，互有优劣

  4. 吴一东：matlab数值分析必备

  5. 大象老师：很古老的视频，但是挺适合入门

  6. 小石老师：视频很短，有代码非常容易上手，新手提高成就感必备

书籍

  1. 姜启源《数学模型》：新手了解数模的第一步

  2. 司守奎《数学建模算法与应用》：结合matlab进行部分实践

  3. 历年优秀论文，在官网或者一些公众号上就有很多

算法储备

赛中策略

1、注意事项：比赛过程中，退出所有网上关于数学建模讨论的 QQ 群、微信群、论坛，更不能再网上发言。要杜绝查重率、雷同和抄袭问题。报名时使用的手机号，微信，qq，邮箱等信息一定要妥善保管，而且这些微信，qq 或者邮箱都不要用于与数学建模相关的活动，比如加一些数学建模群、通过邮箱发建模资料等，美赛查的比较严，但是只能通过你的报名信息来追踪你是否违规。

2.如何选题：选题其实没有大家想象中的那么简单，选对题就是成功的一半。建议在选题之前，争取把每一道题目都讨论一遍，最终定下题目。一般这个过程需要半天甚至一天。

3.如何查找英文文献：

a.谷歌学术（科学上网）

b.SCI-HUB 与 X-mol 二者结合：可以先利用 X-mol 搜索论文关键字，得到目标论文的 DOI 号，将 DOI 号输入到 SCI-HUB 中进行下载

c.如果利用中文论文可以利用知网

4.结论归纳：每一小问尽可能都有一个总结性的答案，别让评委自己翻来覆去找答案

5.提交时间：注意最好提前 2-4 小时提交论文，避免网络拥堵，每年总有队伍压线提交，结果因为网络原因白费功夫

6.千万不要完全机翻，一定要有人核对一遍，尤其是摘要部分

模拟复盘

部分院校以及参赛个人很注重这个环节，博主也建议大家在时间充足的情况下，进行真题模拟演练，对于整个队伍各方面的提升是非常有帮助的。

评委解读

在复盘论文得分点使，从评委角度出发看问题是很关键的。此处为美赛评阅标准的解读。

  1. 评委们寻找证据，看一个团队是否真的自己做了一些建模，而不是简单地查找几个方程，然后试图把它们塞进问题中。如果合适的话，实验也很值得一看。

  1. 开发你的模型——不要只是提供一长串可能的模型。从一个简单的模型开始，然后完善它。而且，彻底地制定一个模型要比提出几个不成熟的方法好得多。评审们绝对不会对你的失败的详细历史叙述感兴趣的。（美赛的页数有严格的限制，在论文中一定要放最成熟最完善的模型）


3. 具有清晰的假设，避免做出从未使用过或根本不需要的假设，解释每个假设的影响，说明为什么他们认为有必要将它包含在他们的模型开发中。
我们应当注意，即使是一篇非常好的论文，有时也会错误地将关键信息放在附录中，而不是放在迫切需要支持证据的部分。
4. Crucial Elements in an Outstanding Entry（优秀参赛作品关键要素）
a. thorough, informative summary is essential.（全面的摘要）
b. Develop a model that people can understand（开发一个令人理解的模型）

我们通常厌恶一堆无法理解的变量和方程。精心挑选的例子可以增强文章的可读性。（所以请不要陷入采用过于复杂模型的困境，而不能清楚地解释它的开发、它的使用和限制，以及它对当前模型的影响。）

结语

本文内容较长，部分内容之后会整理至同专栏其他文章中。
学习数模至今，踩坑颇多。博主建议大家整理好自己队伍的所有资料，比赛时才能游刃有余。

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