2023年美賽最全思路合集

文章目錄

• 賽題思路
• 2023年美賽比賽日期和時間
• 如何準備美賽
• • • 你是如何在看優秀論文？
    • 你現在準備了哪些算法模型？

賽題思路

(賽題出來以後第一時間在CSDN分享)

2023年美賽比賽日期和時間

報名截止日期：美國東部時間2023 年2月16日星期四下午 3：00前。（中原標準時間2023年2月17日淩晨4點）

比賽開始：美國東部時間 2023 年 2 月 16 日星期四下午 5：00。（中原標準時間2023年2月17日早上6點）

比賽結束：美國東部時間 2023 年 2 月 20 日星期一晚上 8：00。（中原標準時間2023年2月21日上午9點）

解決方案報告截止日期：美國東部時間 2023 年 2 月 20 日星期一晚上 9：00。（中原標準時間2023年2月21日上午10點）

比賽結果：結果将于2023年5月31日或之前公布。

1.2 賽題類型

美國大學生數學模組化競賽目前分為兩種類型，MCM（Mathematical Contest In Modeling）和 ICM（Interdisciplinary Contest In Modeling)，兩種類型競賽采用統一标準進行，競賽題目出來之後，參數隊伍通過美賽官網進行選題，一共分為 6 種題型。

MCM：A：連續型B：離散型C：大資料

ICM：D:運籌學/網絡科學E：環境科學 F：政策

1.3 2023年美賽新變化

在Twitter上關注@COMAPMath或在微網誌上關注COMAPCHINAOFFICIAL擷取最新資訊。

注冊流程已簡化并分為2部分:顧問注冊和團隊注冊。

MCM/ICM競賽現在有25頁的限制。25頁的限制适用于整個方案送出，包括摘要頁、解決方案、參考清單、目錄、注釋、附錄、代碼和任何特定問題的要求。

鼓勵團隊使用電子通信進行虛拟會議。但是，團隊成員隻能與自己團隊的成員交流。規則仍然是，團隊不能使用除他們自己的團隊成員之外的任何人來讨論或獲得解決他們的問題的想法。

如何準備美賽

你是如何在看優秀論文？

據我所知，大多數人在準備數學模組化過程中，他們都會選擇看優秀論文。特别是一些老師等人物，他們一定會讓你們看優秀論文。

對于小白或者基礎不紮實的同學，你們真的看得懂嗎？老師他們用自己的标準啊來要求學生，這樣肯定是不行的，特别是大學生。如果是研究所學生，那我也會讓他研讀優秀論文。但是大學生開始到底該幹什麼？就我目前教過的學生中，他們也沒有全部都達到這種讀論文就知道是怎麼回事，别人找我複現一篇論文我也要收1500+，是以還是有難度的。

忌諱：不要用O獎優秀論文的标準來要求自己，就像不要用老師的标準來要求自己。當然少數人能看懂，這個就不說了。

如何繪制好看的圖？

衆所周知，美賽的論文一定要出一些圖才是最好的，我僅推薦一些常見的繪圖方法，達到M獎的标準即可，并不建議大家學習花裡胡哨的圖形（比如某年O獎論文是畫了一條龍）。

使用python/matlab繪制相關資料圖。例如：折線圖、散點圖、直方圖、餅圖、箱線圖等。

使用一些線上工具或者億圖圖示、PPT等，繪制出流程、概念圖、思維導圖等。

忌諱：不要拿國賽中的優秀論文标準要求自己隊伍做美賽。

美賽獲獎最重要的因素是什麼？

前提隊伍正常情況下，最重要如下兩點：

摘要

圖

忌諱： 重點沒有放在摘要，隻注意到圖美！

你現在準備了哪些算法模型？

比如這些基本的方法會了嗎？

線性規劃（Linear Programming）：是數學優化中最常見的一種，用于求解一類特殊的最優化問題。

非線性規劃（Nonlinear Programming）：是一類特殊的最優化問題，其目标函數和限制條件都是非線性的。

數學規劃（Mathematical Programming）：是一類最優化問題，包括線性規劃、非線性規劃、二次規劃等。

蒙特卡羅模拟（Monte Carlo simulation）：是一種數學模拟方法，用于對随機現象進行模組化。

機率圖模型（Probabilistic Graphical Models）：是一類用圖來表示機率關系的模型，例如貝葉斯網絡和馬爾可夫随機場。

回歸分析（Regression Analysis）：是數學統計學中的一種分析方法，用于研究一個或多個自變量與因變量之間的關系。

決策樹（Decision Tree）：是一種樹形圖模型，用于對分類和回歸問題進行決策。

神經網絡（Neural Network）：是一種模拟人類神經

忌諱：隻聽過這些算法，讓你寫就不會。

最基本的準備好了嗎？

需要用到的軟體下載下傳好了嗎？

基本的算法代碼是否有準備？