数模准备_.docx
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1、数模准备_数学建模是我所有参加比赛中,最有含金量的一个。2021年的国赛拿了国家一等奖,回首一年时间的准备,还真是收获不少,大大小小的建模比赛获奖4次,还都是一等奖。其实,这都无所谓,主要是学到了多少东西。一是MATLAB科学计算,MATLAB专业书籍看了不少于5本,simulink也看了一两本,以及智能算法方面的书,几乎市面上比拟流行的MATLAB书籍都或多或少阅读了。二是office应用,excel界面应用学了不少,VBA也接触了一点,固然不深,但也算是给以后学习埋下伏笔,word排版更是比进步很多。三是专业指引,以前我对本人的专业一点也不了解我的专业是金融,自从接触建模以来,使得我对本人
2、的专业有了全新的认识,也对本人的专业愈加有自信心。以前不愿意学习数学,如今从心底看重数学,以前不知道英语有什么用,如今意识到了英语的重要性。马上准备考研了,建模就要告一段落了。假如要我对学弟学妹们谈一谈怎样备战的话,就是捉住MATLAB,多看论文,多看算法。关于模型软件与书籍,这方面的文章很多,这里只做简单介绍。关于软件这三款已经足够:Matlab、SPSS、Lingo,学好一个即可我只会用SPSS,另外两个队友会。书籍方面,推荐三本,一本入门,一本进级,一本参考,这三本足够:(数学模型)姜启源谢金星叶俊高等教育出版社(数学建模方法与分析)MarkM.Meerschaert机械工业出版社(数学
3、建模算法与程序)司守奎国防工业出版社入门的(数学模型)看一遍即可,对数学模型有一个初步的认识与把握,国赛前看完这本再练习几篇文章就差不多了。另外,关于入门,韩中庚的(数学建模方法及其应用)也是不错的,两本书选一本浏览即可。假如参加美赛的话,进级的(数学建模方法与分析)要仔细研究,这本书写的非常好,能够算是所有数模书籍中最好的了,没有之一,建议大家去买一本。这本书中开篇指出的最优化模型五步方法非常不错,后面的方法介绍的动态模型与概率模型也非常到位。参考书目(数学建模算法与程序)具体的介绍了多种建模方法,合适用来理解模型思想,参考自学。分工:数模团队三个人,一般是分别负责建模、编程、写作。当然编程
4、的能够建模,建模的可以以写作。这个要视详细情况来定,但这三样必需要有人擅于,这样才能保证团队最大发挥出潜能。这三个人中负责建模的人是核心,由于建模的人决定了整篇论文的思路与构造,尤其是模型的选择直接关系到了论文的结果与质量。这次美赛,我们选的是A题,我负责建模与部分的写作。模型的选择与论文的构造是根据我的思路来做的,如今看来还是比拟成功的。对于建模的人,首先要去大量的浏览文献,要见识尽可能多的模型,这样拿到一道题就能迅速反响到是哪一方面的模型,确定题目的整体思路。其次是接口的制作,这是体现建模人水平的地方。所谓接口的制作就是把死的方法应用到详细问题上的经过,即用如何的表达完成程序设计来实现模型
5、。比方讲遗传算法的方法步骤大家都知道,但是应用到详细问题上,编码、交换、变异等等怎么去做就是接口的制作。往往对于一道题目大家都能想到某种方法,可就是做不出来,这其实是由于接口不对导致的。做接口的技巧只能从不断地实践中习得,所以讲建模的人任重道远。另外,在平常训练时,团队讨论能够剧烈一些,甚至能够吵架,但比赛时,一定要保持心平气和,不必剧烈争论,大家各让3分,用最安然平静的方法讨论问题,往往能获得效果并且不耽搁时间。经常有队伍在比赛期间发生不愉快,导致最后的失败,这是不应该发生的,毕竟大家为了一个共同的目的而奋斗,这种经历是很难得的。所以一定要协调好队员们之间的关系,这样才能保证正常发挥,顺利进
6、行比赛。美赛特点:一般人都以为美赛比国赛要难,这种难在思维上,美赛题目往往很新颖,一时间想不出用什么模型来解。这些题目发散性很强,需要查找大量文献来确定题目的真正意图,美赛更为注重思想对结果的要求却不是很严格,假如你能做出一个很优秀的模型,也许结果并不理想可以能获得高奖。另外,美赛还难在它的实现,很多东西想到了,但实现起来非常困难,这需要较高的编程水平。除了以上的差异,在实践经过中,美赛和国赛最大的区别有三点:第一点区别当然是美赛要用英文写作,而且要浏览很多英文文献。对于文献浏览,能够安装有道词典,开启截屏取词功能,这样基本上浏览英文文献就没什么障碍了。对于写作,有的组是写好中文再翻译,有的是
7、直接写英文,这两种方式都可行。对于翻译一定至少要留出8小时来,摘要可能就要修改1小时。假如想快点翻,能够直接使用有道词典,翻出来后再修改,固然可能不地道,但至少比拟准确,这样可大量节省翻译时间。另外word要打开纠错功能,绿线代表拼写错误,红线代表语法错误,完成论文后整体阅读时要多注意这两种线,很可能会发现疏漏之处。我一直以为翻译不是美赛的重点,只要能把意思表达清楚就行了,不必在翻译上浪费过多时间。第二点区别是美赛大量的用到了启发式算法,如遗传算法、模拟退火、粒子群等等。假如讲你在国赛时还以为这些算法遥不可及,那么到了美赛你就必须把握它了。其实我以为对于搞编程实现的队员只要弄懂一种启发式算法就
8、好,由于启发式算法是用来解决优化问题多数为NP问题的,不同算法间有很大的类似性,所以只要把一种学精了,这一类的问题就都能解了。个人以为粒子群算法还是不错滴,遗传与模拟退火有些老套了,不过选择什么还是由你个人的接受程度决定,甚至你可以以自创算法。第三点区别是美赛论文的排版不少人会使用Latex,一款用代码编辑的排版软件,它多用在对书籍和论文的排版上,效果美观但是操作很复杂,尤其是插入图片与表格,不是一般的费事。而且,学习这种软件必须是一次性全部学完不能间断据讲完好的学习时间大概是几十个小时,只学某部分是没有用的。假如时间不够,不建议去使用。其实除了目录功能,生成的PDF文本使用Word排版几乎能
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