872160293
2025-06-13 15:01:28
first of all，看建模书，推荐姜启源那本，了解建模的大概框架，作用方式，对它有一定了解过后学习软件，首当其冲MATLAB，这是建模最基本也是应用最全的软件，当然有些同学精通C语言，也不错。然后学些统计软件，SPSS，SAS等。这些都因地制宜，对于编程来说，核心内容是算法，对matlab有一定了解之后一定要看看各种算法，现在用的多的有神经网络，模拟退火算法等等，对各种算法了解之后才能在建模比赛中游刃有余。
作为大一、大二学生，第一，找一本有关建模的基础教程，如清华大学姜启源的《数学模型》（第三版）及配套习题和参考解答，系统地看完整个内容，并适当地选择一些复杂的习题自己做一做。第二，学会一门数学软件的使用，如matlab、mathematica、lingo、spss等。上面列出的软件中，必须熟练掌握一门，其它的也要进行了解。再就是一般Office软件如word、excel也要熟练掌握。特别要注意，word中数学公式的编排。平时多用，到竞赛时就不会手忙脚乱了。第三，掌握科技论文旋涡状的写作方法。到网上下载一些以前全国或全美大学生数学建模竞赛的获奖论文，学习别人建模写作方法。还有就是，平时多注意一些社会热点问题，看看能否试着用已尝到的数学建模方法去解决。数学建模知识的平时积累，对一个想要参加数学建模竞赛的大学生是非常重要的。你在自我学习的过程中，还就多和身边的同学交流心得，合作地做几个问题，这也有助于自己建模水平的提高，并锻炼自己的协作工作能力、合作精神。
以下建议针对非数学系的新人，可以有计划的学习，不过别忘记，比赛是3个人的事情，所以下面涉及的知识仅靠一个人是不太可能胜任的（不排除有大牛人），这时候队友的分工协作就尤为重要了。首先是我擅长的离散型的模型。如果你是计算机专业的，又有ACM经验的话，那么你可以大展身手了。不过对于非计算机专业的同学（比如当年的我）来说，应该是没有什么算法的经验了，所以恒心和毅力，对队友的信任，以及RP值（这点我超级自信）就非常重要了。模型方面：姜启源的那本《数学模型》第三版，谢金星的《优化建模与LINDO/LINGO软件》就可以了，不用抱着一堆书结果什么都看不了。算法的实现对于数学建模起着决定性的作用，一般要会以下算法。不过不用像计算机专业的那样，追求logn或者n或者nlogn的算法复杂度，只要能出结果就行，10min还是20min都可以。不过千万不要用LINGO求解TSP啊，要好多年才出结果。1、动态规划（工序调度，排课表，排比赛场次）2、0-1规划（投资，下料，运输）3、线性规划（投资，下料，运输）4、图的一系列问题（深度广度搜索，遍历，TSP，着色等等）5、网络流（多半转化成规划问题）6、最好能掌握神经网络，遗传，模拟退火，蚁群，禁忌搜索中的一种或多种，因为离散的赛题多半是组合优化的问题，大多数模型在现有算法能力下是没有精确解的（二维下料，排课表，TSP等等），所以启发式算法就显得尤为重要，比如遗传算法，MATLABX已经有这个工具箱了，但是一定要弄清原理，知道怎么编码，怎么确定种群规模和遗传代数，怎么确定遗传概率和交叉概率。怎么避免早熟，怎么跳离局部最优。软件方面：1、C/C++/JAVA/BASIC。随便会一种就可以，C的算法效率绝对比MATLAB高出很多，所以一般的算法还是用C实现吧。2、MATLAB。很无敌的数学软件，不多介绍了，最好能掌握神经网络工具箱和遗传算法工具箱的使用方法。算法的话，它可以实现的的C/C++也可以，用什么就看个人喜好了。3、LINGO。很无敌的规划模型的求解软件，对于离散模型来说，这个必须掌握。别忘记求解的时候在“全局最优”复选框前打钩，不然结果可能是局部最优。（LingoàOptionsàGlobalSolveràUseGlobalSolver）然后是我不擅长的连续模型（可以说完全不懂，囧）。这个对编程能力的要求相对低一点，但是数学基本功要好，主要涉及的知识是数理统计和微分方程。统计类问题：聚类，判别，单因素多因素方差分析，回归，拟合，还有那叫什么灰色预测的和时间序列分析的模型，听说很好用，但是我不会。微分方程：不说什么了，这个我完全不懂，应该就是什么龙格库塔那类的，用MATLAB算参数的，其他的我也不说什么了，说得太多只能暴露我的无知。以上就是我的一点点心得，希望可以对参加数学建模的同学有帮助，如果不仅仅是为了比赛获奖，当作一项爱好也是不错的选择。
数学建模竞赛的内容：竞赛题目一般来源于工程技术和管理科学等方面经过适当简化加工的实际问题，不要求参赛者预先掌握深入的专门知识，只需要学过普通高校的数学课程。题目有较大的灵活性供参赛者发挥其创造能力。参赛者应根据题目要求，完成一篇包括模型假设、建立和求解、计算方法的设计和计算机实现、结果的分析和检验、模型的改进等方面的论文。竞赛评奖以假设的合理性、建模的创造性、结果的正确性和文字表述的清晰程度为主要标准。数学建模大赛步骤：建模是一个非常复杂和创造性的工作。现实世界中的事物是如此的多样化和繁杂，以至于不可能指定如何使用一些规则和规则来构建各种模型。下面是对建模的一般步骤和原则的概括总结：1、模型准备：首先要了解问题的实际背景，明确课题的要求，收集各种必要的信息。2、模型假设：为了使用数学方法，通常需要对问题做出合理的假设，突出问题的主要特征，忽略问题的次要方面。3、模型组成：根据所做的假设和事物之间的关系，构造出各量之间的关系，构成问题。4、模型求解：利用已知的数学方法来求解前一步得到的数学问题，往往需要进一步的简化或假设。对于数学问题，要尽可能小心地使用简单的数学工具。
