外国数学建模竞赛细则解析

外国数学建模竞赛细则解析一、概述

外国数学建模竞赛是指由国际性组织或各国独立举办的数学应用竞赛，旨在考察参赛者在实际问题中运用数学知识、计算机技术和逻辑思维解决复杂问题的能力。本指南将围绕竞赛的报名条件、赛制流程、作品要求及评分标准等核心内容展开解析，帮助参赛者全面了解竞赛细节。

二、报名条件与资格

（一）参赛对象

1.高等院校全日制在校本科生或研究生。

2.部分竞赛允许高中生或职业人士参赛，需参照具体赛事公告。

3.每支参赛队伍由3名成员组成，鼓励跨学科组合。

（二）资格限制

1.参赛者不得同时参加其他数学建模竞赛。

2.已获得往届竞赛奖项的团队需间隔一年后方可再次报名。

3.指导教师需为相关领域专业教师或研究人员。

三、赛制与时间安排

（一）竞赛周期

1.竞赛通常分为预赛和决赛两个阶段。

2.预赛为期4天，决赛为期3天。

（二）流程步骤

1.问题发布：竞赛主办方公布实际问题，涵盖工程、经济、生物等领域。

2.选题与提交：参赛者自主选择问题，提交初步方案（部分赛事设置）。

3.报告撰写：完成数学建模报告，需包含问题分析、模型建立、结果验证等环节。

4.评审与选拔：由专家委员会根据报告质量筛选优秀队伍进入决赛。

四、作品要求

（一）报告结构

1.题目：清晰概括研究问题。

2.摘要：300字内简述研究背景、方法与结论。

3.问题重述：用数学语言表述实际问题。

4.模型假设：列出简化条件及合理性说明。

5.符号说明：定义所有变量与参数。

6.模型建立：展示数学推导过程（如微分方程、优化模型等）。

7.结果分析：图表结合，解释模型输出。

8.模型检验：对比实际数据或文献验证准确性。

9.结论与改进：总结研究发现及未来方向。

（二）格式规范

1.字体：TimesNewRoman或宋体，字号12pt。

2.页边距：上下左右各2.54cm。

3.参考文献：APA或IEEE格式，至少10篇相关文献。

五、评分标准

（一）核心维度

1.问题理解：是否准确把握问题本质（占比15%）。

2.模型创新性：方法是否新颖或适用（占比20%）。

3.数学严谨性：推导是否逻辑严密，计算是否准确（占比25%）。

4.结果有效性：验证方法是否科学，结论是否合理（占比20%）。

5.表达清晰度：报告结构是否完整，语言是否流畅（占比20%）。

（二）附加项

1.模型实用性：是否考虑实际操作可行性。

2.代码质量：若涉及编程，代码需注释完整、效率高。

六、备考建议

（一）知识储备

1.学习核心课程：运筹学、概率统计、数值分析等。

2.熟悉软件工具：MATLAB、Python、Lingo等建模软件。

（二）实战训练

1.参加模拟赛：如MCM/ICM官方预赛。

2.分析往届优秀报告：学习模型思路与写作技巧。

（三）团队协作

1.明确分工：假设建立、编程实现、报告撰写分头执行。

2.定期沟通：每日例会同步进展，避免重复劳动。

七、注意事项

（一）提交要求

1.逾期提交将取消资格。

2.文件命名需符合赛事规定（如“团队编号-报告名.docx”）。

（二）学术诚信

1.引用需注明来源，严禁抄袭。

2.模型创新需原创，不得盗用他人成果。

八、总结

外国数学建模竞赛注重综合能力，参赛者需兼顾数学功底、编程技能与写作能力。通过系统准备与团队协作，可有效提升竞争力，并在竞赛中取得优异表现。

一、概述

外国数学建模竞赛是指由国际性组织或各国独立举办的数学应用竞赛，旨在考察参赛者在实际问题中运用数学知识、计算机技术和逻辑思维解决复杂问题的能力。本指南将围绕竞赛的报名条件、赛制流程、作品要求及评分标准等核心内容展开解析，帮助参赛者全面了解竞赛细节。

二、报名条件与资格

（一）参赛对象

1.高等院校全日制在校本科生或研究生。

（1）本科生需已完成至少一门高等数学及相关专业基础课程的学分要求。

（2）研究生可独立组队或与本科生组队，但需确保团队中至少一名成员为本科生。

（3）部分竞赛（如某些国家或地区的本地赛）可能对参赛者年龄或年级有额外要求，需查阅具体赛事章程。

2.部分竞赛允许高中生或职业人士参赛，需参照具体赛事公告。

（1）高中生参赛通常需要获得学校数学教师或辅导员的推荐。

（2）职业人士参赛需非在校状态，且职业背景需与参赛问题领域相关（如工程、经济、数据科学等）。

3.每支参赛队伍由3名成员组成，鼓励跨学科组合。

（1）团队内部建议明确分工，如设模型负责、编程负责、写作负责。

（2）跨学科组合（如数学专业与计算机专业）有助于发挥各自优势，提升模型实现与报告呈现效果。

（二）资格限制

1.参赛者不得同时参加其他数学建模竞赛。

（1）此规则通常指在竞赛规定的时间内（如整个赛期或赛前特定准备期），不得以任何形式参与其他任何数学建模比赛。

（2）违反此规定可能导致参赛资格取消，且成绩作废。

2.已获得往届竞赛奖项的团队需间隔一年后方可再次报名。

（1）奖项间隔期通常指从获奖结果公布之日或参赛资格取消之日起计算。

（2）部分竞赛可能对个人参赛资格也有类似间隔期规定。

3.指导教师需为相关领域专业教师或研究人员。

（1）指导教师需在竞赛注册阶段进行实名认证，并提供相关资质证明（如职称证书、工作证明等）。

（2）指导教师在赛期间的职责主要是提供方向性建议和资源支持，不得直接参与解题或报告撰写。

三、赛制与时间安排

（一）竞赛周期

1.竞赛通常分为预赛和决赛两个阶段。

（1）预赛旨在筛选出具备基本建模能力的队伍，形式可能为线上提交初步方案或线上理论考试。

（2）决赛为最终决出优胜队伍的环节，通常包含更复杂的实际问题，评分更严格。

2.预赛为期4天，决赛为期3天。

（1）预赛周期：第一天发布赛题，后续三天内完成方案提交。

（2）决赛周期：通常在预赛结束后不久举行，第一天发布赛题，最后两天提交报告并接受可能的现场答辩。

（二）流程步骤

1.问题发布：竞赛主办方公布实际问题，涵盖工程、经济、生物等领域。

（1）问题通常以附件形式提供，包含背景描述、数据集、具体要求等。

（2）背景描述可能涉及交通流优化、资源分配、疫情传播模拟、金融风险评估等非敏感领域的实际挑战。

2.选题与提交：参赛者自主选择问题，提交初步方案（部分赛事设置）。

（1）自主选择意味着参赛者可根据团队兴趣和擅长领域选择其中一道赛题。

（2）初步方案通常要求简述所选问题、可能的建模思路和所需数据，旨在让主办方了解团队初步想法，部分赛事据此筛选进入决赛的队伍。

3.报告撰写：完成数学建模报告，需包含问题分析、模型建立、结果验证等环节。

（1）报告撰写步骤：

(a)深入理解问题，识别关键变量与约束条件。

(b)做出合理假设，简化复杂现实。

(c)选择或创造数学模型（如微分方程、图论模型、统计模型、机器学习模型等）。

(d)利用编程工具（如MATLAB,Python,R）实现模型，进行计算与分析。

(e)设计实验或使用给定数据验证模型有效性，敏感性分析。

(f)解释结果，提出实际可行的建议或解决方案。

（2）报告需图文并茂，逻辑清晰，语言准确。

4.评审与选拔：由专家委员会根据报告质量筛选优秀队伍进入决赛。

（1）评审标准主要依据本指南第四部分所述的评分细则。

（2）选拔过程通常分为多轮，由不同专家小组进行匿名评审。

四、作品要求

（一）报告结构

1.题目：清晰概括研究问题，体现数学建模特色（如“基于XXX模型的XXX问题优化研究”）。

2.摘要：300字内简述研究背景、核心建模方法、关键结果与结论。

（1）摘要需独立成文，让读者快速了解整个研究。

（2）关键词需选取3-5个，便于文献检索。

3.问题重述：用数学语言精确表述实际问题，明确建模目标。

（1）需避免口语化描述，使用专业术语。

（2）明确说明是求解最优解、寻找近似解还是预测未来趋势等。

4.模型假设：列出简化条件及合理性说明。

（1）假设需具体，如“忽略个体行为差异”、“环境均匀稳定”等。

（2）需论证假设的合理性，说明其对模型结果的影响。

5.符号说明：定义所有变量与参数（包括时间、空间、物理量、经济指标等）。

（1）符号需统一，并在首次出现时定义（如t代表时间，x_i代表第i个城市的人口）。

（2）参数需注明单位，若为估计值需说明来源或计算方法。

6.模型建立：展示数学推导过程（如微分方程、优化模型等）。

（1）推导步骤需完整、逻辑清晰，关键步骤可加注释。

（2）涉及复杂公式推导时，可使用LaTeX编辑公式，保证排版美观。

7.结果分析：图表结合，解释模型输出。

（1）图表需规范，包含标题、坐标轴标签、单位、图例等。

（2）需对结果进行解读，分析其含义、规律或异常点。

8.模型检验：对比实际数据或文献验证准确性。

（1）检验方法需科学，如使用历史数据回测、交叉验证、与其他模型结果对比等。

（2）需量化模型误差（如均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE）。

9.结论与改进：总结研究发现及未来方向。

（1）结论需紧扣问题目标，避免过度引申。

（2）需指出模型的局限性及可能的改进措施（如增加更复杂的假设、引入其他变量）。

（二）格式规范

1.字体：TimesNewRoman或宋体，字号12pt。

（1）正文内容、标题、图表注释等统一使用指定字体。

（2）摘要、关键词等次要部分可使用小号字体（如10pt）。

2.页边距：上下左右各2.54cm。

（1）确保页面整洁，留有足够空白，便于阅读和批注。

（2）页码居中或右对齐，从第1页开始连续编号。

3.参考文献：APA或IEEE格式，至少10篇相关文献。

（1）文献需与问题领域、所用方法直接相关。

（2）电子文献需提供完整链接或DOI号。

（三）附件要求（若有）

1.源代码：需包含核心算法的实现代码，注释清晰。

（1）代码语言需注明（如Python,MATLAB）。

（2）代码应结构良好，避免冗余和低效部分。

2.数据处理过程：展示数据清洗、转换的关键步骤。

（1）若使用公开数据集，需注明来源。

（2）若对原始数据进行处理，需说明处理方法（如插值、平滑）。

五、评分标准

（一）核心维度

1.问题理解：是否准确把握问题本质（占比15%）。

（1）考察参赛者对问题的理解深度，能否识别关键要素和目标。

（2）评分点包括问题重述的准确性、建模目标的清晰度。

2.模型创新性：方法是否新颖或适用（占比20%）。

（1）鼓励使用非传统或组合方法解决问题。

（2）适用性指模型是否能有效处理给定数据并回答问题。

3.数学严谨性：推导是否逻辑严密，计算是否准确（占比25%）。

（1）数学推导需无逻辑漏洞，公式使用正确。

（2）计算结果需精确，单位、量纲一致。

4.结果有效性：验证方法是否科学，结论是否合理（占比20%）。

（1）检验方法需能证明模型的有效性。

（2）结论需基于模型结果，并与问题背景相符。

5.表达清晰度：报告结构是否完整，语言是否流畅（占比20%）。

（1）结构完整性指是否涵盖报告所有必需部分。

（2）语言流畅性指术语使用准确，语句通顺，无语法错误。

（二）附加项

1.模型实用性：是否考虑实际操作可行性。

（1）考察模型是否易于实现或部署。

（2）需考虑成本、效率、技术限制等因素。

2.代码质量：若涉及编程，代码需注释完整、效率高。

（1）注释应解释关键算法和变量。

（2）代码执行效率可通过运行时间、内存占用等指标衡量。

六、备考建议

（一）知识储备

1.学习核心课程：运筹学、概率统计、数值分析、微分方程、图论、最优化方法等。

（1）运筹学：线性规划、非线性规划、动态规划、图论算法等。

（2）概率统计：随机过程、时间序列分析、假设检验、贝叶斯方法等。

2.熟悉软件工具：MATLAB、Python（含NumPy,SciPy,Pandas,Scikit-learn库）、R、Lingo/Lindo、Excel（数据处理）、LaTeX（排版）。

（1）MATLAB：适合工程类问题、仿真计算。

（2）Python：通用性强，数据处理和机器学习优势明显。

（3）R：统计分析和可视化能力突出。

（二）实战训练

1.参加模拟赛：如MCM/ICM官方预赛、校内选拔赛。

（1）模拟赛能模拟真实竞赛压力，检验准备情况。

（2）分析往届模拟赛优秀作品，学习优点。

2.分析往届优秀报告：学习模型思路与写作技巧。

（1）重点学习其问题切入点、模型创新点、结果呈现方式。

（2）尝试复现其模型，理解其背后的数学原理。

（三）团队协作

1.明确分工：假设建立、编程实现、报告撰写分头执行。

（1）定期（如每日）开会同步进度，及时发现并解决问题。

（2）建立版本控制（如Git），管理代码和文档。

2.定期沟通：每日例会同步进展，避免重复劳动。

（1）会议时长控制在15-20分钟，聚焦关键问题。

（2）通过共享文档（如腾讯文档、GoogleDocs）实时协作。

七、注意事项

（一）提交要求

1.逾期提交将取消资格。

（1）竞赛平台通常设有严格的截止时间，需设置闹钟或提醒。

（2）确认网络环境稳定，避免最后时刻因网络问题导致提交失败。

2.文件命名需符合赛事规定（如“团队编号-报告名.docx”）。

（1）团队编号通常在注册时生成，需牢记。

（2）确保所有提交