如何备战美赛_熊风.ppt

数学建模：如何为美国竞赛做准备？演讲者：熊峰华中科技大学电信11级，自我介绍，熊峰华中科技大学电子信息与通信学院毕业方向：香港科技大学计算机系全额奖学金硕士研究方向：机器学习，数据挖掘，计算机视觉我的数学建模之路2012年，我第一次参加了数学建模竞赛。酱油2012年全国大学生数学竞赛二等奖2013年美国竞赛一等奖2014年全国大学生数学竞赛二等奖特别奖(优秀)(唯一入选官方杂志umap的论文)负责竞赛：建模、算法、编程、我的2014年美国竞赛、丁、李敬玲、均为华中科技大学电信11年级成员。他们都准备与每个人分享。如何以我在数学建模方面的成长方式为美国竞赛做准备：团队组建、建模、编程和论文。我在2014年美国数学建模分析问答比赛、美国大学生数学建模竞赛、美国大学生跨学科竞赛(ICM)A题、B题、C题中的一些经历：获奖者百分比：三等奖成功参与者：50%-60%二等奖荣誉评语：30%-35%一等奖获奖者10%-15%-15%特别奖提名：决赛获奖者：不到1%特别奖优秀获奖者：不到1%。结论：与全国比赛相比，赢得美国比赛并不困难。(国家一等奖和国家二等奖在全国比赛中的比例通常不超过8%)。关于2015年美国比赛，时间(北京时间):2月6日至10日，农历12月18日至12月22日下午：春节前！今年的主要变化是：(1)ICM更改为两个问题(2)将向为问题c选择的团队颁发“成功案例奖”。将向为问题d选择的团队颁发“成功案例奖”。我的数学建模成长之路，2012年中国中部：第一次接触数学建模一个学期，五月份的状况：一无所获。经过一点自学，Matlab去了战场，熬了三天三夜。最后，我提交了论文的结果：没有任何奖励，我在数学建模中成长的道路。在2012年7月份的暑期培训中：8月份个人竞赛课交替进行(两轮):团队竞赛课交替进行(三轮)。那时，自学的内容：matlab和lingo是我学习数学建模的主要时段。大部分基础都是在这个阶段打下的。在我们学校的暑期培训中使用的“教材”，我在数学建模中成长的道路，2012年全国比赛b题：葡萄酒评价是有史以来最困难的数学建模比赛。在比赛最后一天的清晨，当我快要崩溃的时候，我的论文只写了一半。我没有完成编程和解决的部分。我身体状况很差。我非常困，想呕吐葡萄和葡萄酒。高等教育杯就要被揭开了。全国比赛促使我把电脑室搞得筋疲力尽。不要笑着做几次模特。我在数学建模方面的成长道路是2012年全国竞赛。1.我在比赛的最后一天早上7: 30完成了我的论文，并在仓促的考试(截止时间：8点)后提交了它。2.最终结果：国家二等奖令人惊喜但遗憾。3.反思、训练和转变。比赛的结果：实战经验，节奏的控制，全局的控制，以及我在数学建模方面的成长道路。准备时间很短。我们学校的期末考试很晚了。今年美国比赛的准备时间离春节还有不到10天。2.团队组建相对顺利。两位队友都是国家一等奖。其中一人数学成绩优异(高中数学竞赛、物理竞赛一等奖，大学成绩均在90分以上)。其中一人英语很好(大学英语四级、六级、GRE接近满分)。我的数学建模成长之路，2013年美国竞赛过程1。与酱油相比，我似乎什么工作也没做。这个过程很简单，我在最后一天的清晨完成了所有的工作。写论文的工作交给了我的队友。我抱着自己的大腿赢得了美国比赛的一等奖。我的g2.团队的气氛和谐友好。两轮模拟比赛和正式比赛轻松愉快。3.感觉我们队非常业余.这场比赛不够专业。4.稍后将进行详细分析。结果是：惊人的出色，我在数学建模方面的成长之路，一场华中赛，一场全国赛，两场美国赛和九场模拟赛。欲了解更多详情，请查看学校公园数学模型的帖子两年数模路。具体经验，如何为美国比赛做准备：团队组建。1.个人更喜欢两男一女的团队模式。2.当三个人具备基本技能时，他们对建模、编程和写作有一定的重视。3.对队友的要求：他们可能不是伟大的神，但他们的可靠性一定很差，但他们必须有更好的态度。4.团队的气氛很好，但是当他们做生意的时候，他们必须专注于自己的工作，尽力而为。如何为美国的竞争做准备：模特，我经常问一些我一无所知的问题。我应该从哪里开始自学？我不是理工科专业，我可以参加数学建模吗？我不擅长数学。我能参加数学吗？我数学学得不好，我需要再学一次新生数学吗？我从未学过XXX(离散数学/运筹学)。这重要吗？总之，数学建模竞赛中涉及的学科有两个问题不清楚。他们不清楚数学建模竞赛的特点。如何准备比赛：建模、基础工程数学微积分、线性代数、概率论、数学方程等。2.运筹学规划问题、排队论、博弈论等。3.离散数学主要是图论4。数据挖掘、机器学习和模式识别中经典方法的分类(贝叶斯模型、支持向量机、神经网络)。聚类(k均值)等。5.现代优化算法(常用于解决NP问题)模拟退火、遗传算法、领域搜索、禁忌搜索等。6.其他：模糊数学等。如何准备美国的竞争：建模，数学建模的特点：广度，缺乏深度。比赛中从未接触过的模型和算法也是正常的搜索能力、阅读能力和快速自学能力。如何为美国竞争做准备：建模、四种最常见的优化类型、预测、分类和评估、基本数据处理问题：插值、拟合、回归、标准化、降维(主成分分析)、如何为美国竞争做准备、1。用于规划优化(lingo)0-1规划、线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、单目标规划和多目标规划的算法：单纯形法、分支定界法推荐：lingo(以上都是lingo的内部算法)matlab函数或工具箱，2。分类聚类分析：k-均值算法.判别分析：Fisher判别法、Bayes判别法、模糊聚类神经网络分类支持向量机(SVM)。解决方法：1 .建议使用matlab，它使用相应的函数和工具箱。2.相应的源代码也可以在互联网上找到。我和数学。3.评价层次分析法、综合评分法、综合指数法、理想点法、秩和比法。4.预测时间序列、灰色预测、模糊预测和神经网络预测是相同的，代码可以在互联网上找到。甚至有一些相应的傻瓜软件。我和数学。图论最短路径(Dijkstra，Floyd)分配问题hamilton circle旅行商问题(matlab)最小生成树(Kruskal)网络最大流(matlab)最小成本流个人观点：这可能是数学建模中最需要的编程能力。然而，如果你有ACM基础，这将是非常有利的。根据我校内部资料，对于近年来流行的启发式算法，启发式算法模拟退火遗传算法粒子群算法A*算法蚁群算法领域搜索禁忌搜索(1)求解NP难问题(2)局部最优或近似最优，而不是全局最优。(3)从天而降，极其风骚，用途广泛(4)在竞赛中运用得当是一个亮点，但也不必刻意去设置这些算法，如何为美国竞赛做准备：编程，1。对编程能力的要求不高。最常用和最常用的专业善用少数民族软件可以提高效率：SPSS，SAS，Eviews，Origion推荐阅读：csdn博客“DC小屋”关于数模中编程的一点愚见，如何为美国大赛做准备：编程，强调画各种图片的重要性可以给论文增加很多分数，所以负责编程的学生应该擅长绘图。Matlab强大的功能已经可以画很多图形了。至于绘图，有时也可以使用其他软件。总之，不管用什么方法，只要画出来就行了。如何为美国比赛做准备：1。不要感到内疚，也不需要太好的英语技能。练习几个月的英语读写。有人建议阅读更多来自之前美国比赛的优秀论文。3.摘要的写作非常重要。(在比赛的最后时刻，三个人将一起花至少两个小时写总结。甚至可以说，只要总结不差，至少会有两个荣誉奖项。在我的2014年美国竞赛中，问题：集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集amagazineforsportsenthusiasts，is lookingforthe bestall time collegegege coach malorfemalefortheprevieouscentury .buildamathemacalmodeltochoosethebestcolchoccesses(pastorpresente)frommengeithermaleofmaleccessinsuportsascollehockeyofield hockey，football，basketballorsoftball，baseball，orsoccer .doesmakeadifferencewhichtimelinehorizonthatyouuseinyouaranalysis，即does coaching 1913 differfromcochaching 2013？明确参与评估。讨论如何应用你的模型，并展示你的模型在3个不同的运动中的作用。问题：选择三个运动项目，并建立一个数学模型来评估过去100年中排名前五的大学教练。在我参加的2014年美国竞赛中，我们在获得题目后会怎么想：一种评估问题类型的可能方法：层次分析法、模糊评价法、综合评分法、综合指数法、Topsis法和秩和比法可能涉及的题目和论文：2010年上海世博会影响力的定量评估。2.可能遇到的困难，找到数据是否有困难？如何制造亮点？寻找数据：以篮球为例，许多参赛者发现数据过于简单：在建模输赢比赛和冠军之前，他们应该充分了解问题所在，并了解哪些数据更重要。可能需要专业背景，需要找专业人士来回答问题，由于NCAA酒吧老板的热情回答，寻找数据，一些专业的理解可以帮助减少工作量，如NCAA最伟大的教练应该来自名人堂，这大大缩小了寻找数据的范围。在例外的情况下，你也可以要求专业人士寻找数据和如何突出。显然，我们非常清楚评估问题的几种模型。这个问题显然是可以解决的，但是怎样才能制造一个亮点呢？1.模型宽度：单一模型选择更详细和具体的索引深度：多个模型的比较，多个模型的综合2。编程：很难有亮点。分析：这是主要制造亮点的地方。想办法扩张，尽可能做深，如何制造亮点？虽然模型本身很简单，但我们的指标体系可以完善和丰富。分类，分类，综合，五边形模型，如何制造亮点？各指标之间的权重设置，如何综合，还有很大的发挥空间！如何制造亮点？尽可能全面地考虑它，不要回避麻烦的问题。如何处理一些非常抽象的指标？-无论你想要什么，这是有意义的。然而，我们不能直接忽视如何制造亮点。如果使用的模型非常简单和流行，你可以制作更多的模型，比较它们的优缺点。然后试图综合它们，提出一个更合理的模型。我们的层次分析法过于主观，模糊综合评价过于客观，我们提出了一个指标对模型进行评分，并对两个模型进行综合评价。如何制造亮点？结果分析非常重要。这是新手和老手的主要区别。在数学建模基地的培训中，老师给我们的指导如下：1。如果只有模型、解和结果可用，数学模型论文是不完整的。只有当结果分析被添加时，它才能被认为是完整的。2.只要在全国比赛中做好结果分析，就能获得国家奖。因此，我们必须重视结果分析。在建模和编程方面很难有所谓的创新，但结果分析是展示个人技能的好机会。如何制造亮点？我们论文1的结果分析。这三个模型如何为不同范围内结果的比较分析提供亮点？3.不同性别的三种模式分析。三种时间因素分析模型的比较。模型中几个关键参数的灵敏度分析以及如何制作亮点5。对三种不同运动模式的分析。将这一模式进一步扩展和应用到其他领域，例如选出历史上最伟大的三位美国总统。frankgiraldawardthisawardegotoaparthatapparetestereexcellenceintheexecutionoftheodelingprocess .在执行奖励模式中表现出色的论文。如何制造亮点？当我们检查数据时，我们可能有群众心目中最伟大的教练。1.因此，我们总是将模型结果与媒体评估结果进行比较。如果偏差不大，注