PART1

1. MATLAB是我们数学建模常用的工具，如编代码、模型等；Lingo又叫LingDo，是一个用来做优化的工具，比如想求解一个问题的最优解，通过Lingo的特定语言把目标函数和已知数据、限制条件给出，就可以快速得到问题的局部和全局最优解，以及最优解下的各个变量取值；SPSS软件则是统计类问题的工具，里面有很多封装好的模型，如线性回归，主成分分析等。我们仅仅需要把各个变量的数据通过excel的形式导入，然后选择要要用的模型即可得到模型分析的图表结果。
2. 培训后期则是把历年来的竞赛题目我们按照比赛规则进行模拟训练（你至少要看别人是怎么解的），4天一个循环：几个小组一起，花费3天时间做出结果，然后1天时间各个小组进行集中学习讲解思路。数模比赛要想获奖，前期的话，如果有老师培训，就按照这个步骤就行，看往年题目的时候一定要切记：题目要先自己想，尝试动手做出来，然后再对照往年优秀论文整理思路和经验。
3. 第一是团队合作。一些看起来很厉害的队伍中，由于每个人都很有想法，但是他们不容易说服对方形成统一意见，而建模的时间是很宝贵的，必须三个成员之间齐心协力共同完成任务。我们队伍的三个人由于水平有限，当一个人想到了一个解决思路之后，另外两人觉得可行之后，我们就马上开始分工完成；第二是论文写作要有理有据，充分把自己的解题过程表达清楚。虽然我们每一题解决的并不是很顺畅，但我还是比较认可我论文写作上的能力的；第三就是不管简单与否，一定要尽力完成所有题目。毕竟专家的评审结果里是按照每一题打分的。如果做到了这几点，我觉得本科生数模比赛获奖还是很有希望的。
Tip1. 多看历年的竞赛题

大家从先全面分析历年题目，然后从中选择自己所熟悉的领域题目进行重点研究。这段时期重点就是大家从历年的题目中分析每一个题型的难易，以及使用的建模方法，不会的马上去查阅资料学习。其实看的论文多了你就会发现数学建模常见的方法也就那么多。当历年题目看的差不多的时候，几个人抽一个集中的时间，在一起针对一年的题目模拟实际比赛的场景进行练习，让大家熟悉流程，这样才能做到建模时候各位有条不紊，胸有成竹的完成题目分析，模型建立和论文写作。

Tip2. 选题的建议

当大家拿到题目时候，一定要把能够是否有把握实现作为选题的重要标准，对于有的题目看起来很大众，大家都能读明白，如果你没有其它更擅长的题目，不要犹豫就选择它。因为数学建模获奖分布是根据题目选择的人数按比例分的，而不是每道题平分名额。

所以我们选题时候只要自己有把握完成就行，不用考虑人多竞争大的压力，反而我觉得选择的队伍多反而更容易得奖。

Tip3. 坚持到最后，完成论文撰写

所有的一切都很重要，但是我觉得坚持最重要。不到最后一刻，不要轻言放弃。如果在实际比赛中，你们理清了思路，但是受限于时间，不能把问题完全解决得到一个结果，或者像博主一样到最后一天了仍不能完全解决第一问的问题，不要慌张！不要气馁！不要放弃！先收关，像假设你已经做出结果一样，正常的撰写你的论文（当然论文最好在有思路时候就开始写，因为等到最后再写时间来不及）。评委们打分时候注重的是什么？你的思路，只有你们把你的思路写明白了，写的让人家觉得可信，那么你的实际结果怎么样，还有那么重要吗？（这是我们今年获奖的关键）

Tip4. 相信你的队友

只有彼此合作，才能顺利完成竞赛！要时刻记着：数模是三个人的战场。
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「Briwisdom」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/u010420283/article/details/83934010

PART2

3．一定要把第一题做对（做不对也要给出一个结果）！一定要写一篇较为完整、格式较为清晰（哪怕只做了一问，也有文章）的论文。如果可以达到上述要求，那么不论是什么建模比赛，奖状都有你的一份了。。。。但是很遗憾，每年不管什么类型的比赛，很多同学连这一条也无法达到，所以同学们应该反思自己，为什么拿不到奖了。
4．对于得不出较为理想的值，则应该从现在所做的所有工作中选一个数据出来作为答案，并且附上理由。千万不要无端造出程序无法实现的答案出来，如果万一进了国奖答辩，评委问你这个数据怎么得出来的，你总不可以说是猜出来的吧？

5．每一次比赛，都认真做，不要总想着还有下一次的比赛可以做，做好每一次的比赛，都是一次不错的锻炼。

6．写作的同学可以参考往届优秀论文，尤其江苏赛区的优秀论文为主，学习他人的写作方式，这样可以让自己的论文风格，论文框架，论文排版均接近国奖论文的素养。

7．编程的同学如果想使用他人的程序时，不妨学会其思想，自己设计新算法并且实现功能。而且对于复杂的程序，最好在论文中附上一个程序框图，方便评委老师理解。

8．建模的同学应该多多涉猎不同的文献，中文的，外文的最好都阅读以下，然后自己在草稿纸上画一些思维导图，对这些文献之间的关系进行一定的梳理，然后结合本问题分析，看看什么地方需要修改，什么地方需要精简，什么地方需要补充等等。而且，建模的同学一定要尽量把模型程序化，用一些编程同学听得懂的话进行沟通。比如我把今年 A 题第一问从物理受力问题变成了迭代求解问题，这样编程的同学则会舒服很多。
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「毅飞冲天@」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/Hello_leiyuanyi/article/details/81545886

PART3

2.2.2 需要的理论知识

考虑到建模竞赛题型主要分为三大类：优化类（竞赛必有题型），评价类，数据类（涉及机器学习等）。

那我就从三类题型来说明一些基本的模型：

优化类：优化类问题基本没有可以直接套的模型，很多问题都需要自己来写出优化目标和约束条件。或者参考相关文献来设计模型。并且如果模型设计的复杂了，还需要自己设计优化求解算法。。。总之，优化问题是很难得。基本的优化模型包括：线性规划，整数规划，01背包，非线性规划（建模赛题基本都是非线性的。。。哈哈哈），最小二乘优化。基本求解算法包括:牛顿迭代，拟牛顿，梯度下降，共轭梯度下降，各种智能寻优算法等等。总而言之，优化就是难啊难，而且优化建模题基本上都有答案范围，模型建的不好，解的不好都over。。。

评价类：评价类问题，一般都有可以套用的方法，比如主观一些的：层次分析法，模糊评价法。客观计算权重的（需要数据）：熵权法，TOPSIS综合评价法，主成分权重法。对于评价类问题最好还是用客观计算权重的方法。

数据类：上面两类问题可以说是建模竞赛以往的常规类型，数据类问题是最近几年随着人工智能，数据挖掘技术的热潮带起来的。。。可以说，数据类问题在以后的建模比赛中只会越来越多，而且数据量也会越来越大。

数据类问题其实最好做，因为他可以套的模型简直太多了，各种无监督，有监督的机器学习模型都可以对数据进行处理。基本上只要清楚常用的机器学习算法就可以应对建模竞赛。（常用的机器学习算法可以参考博主的学习笔记）

2.3 怎样选题？
我前面也提到了，现在的建模赛题题型大概分为三类题型。以我的经验来说，无论是本科还是研究生的赛题每年都会有的题型就是优化题。但是优化题对新手是很不友好的，除非对于优化问题有一定的经验，熟悉各种优化算法。传统的优化题型一般都是有一个结果标准，这个也会是论文评奖的一个标准范围，所以如果没有一定的实力，我非常不建议大家选择优化题型，毕竟大家三四天的通宵达旦知识未来取得一个好成绩。
剩下的就是评价类以及数据类型的题目了，其实这两种题型是经常交叉在一起的，比如数据题里又一个评价相关的小问。一般来说，评价类的问题或者是数据类的问题是没有标准答案。既然没有标准答案，那么大家可以发挥的地方也就多了，这也是为什么推荐大家做这些题型。从最近几年的研究生赛题命题方向可以看出，数据挖掘和综合评价结合的题型也会是主流趋势。最近两年的赛题都有数据挖掘+综合评价的题型。对于这种题型，最好的解决方法就是套一些现有的模型，如果能够在熟练运用现有模型的基础上提出改进，那就是一个亮点。比如随机森林回归可以用来解决数据回归预测问题，如果对于输入变量进行加权，从而让预测mse等指标有效提升，那么这就是你论文的一个亮点，只要论文写得不是太差，获奖基本没有问题。

总而言之，选题一定要量力而行，如果完全没有把握，那么就看别人都选什么题。一般来说一道题选的人多的话，这道题上手是相对容易的。（千万不要以为一道题选的人少就容易获奖，一道题选的人多就不容易获奖，告诉你：完全都是按照比例来的。题目选的人多，获奖的队伍数量也会多）

如果有一年出的题目全部都是优化题型，那也没办法，只能硬上了。其实优化题型建模也是有套路的，多搜搜文献一定有一些能够套上的，或者给你提供一些建模的思路。优化题模型一定要建的好一些，最后解不出来也影响不大，模型论文搞的逼格高一点，什么GA,SA寻优算法都可以套一套。最后把论文搞好一点，总而言之，难得话大家都难。模型建的不好，算法解不出来，没关系，每年这么多人参加比赛。获奖比例在哪里，完全做出来的毕竟少数，就算这些人把一等奖拿完了，你拿个二等奖不也美滋滋吗。就算模型瞎写，算法不懂，你的论文也要完成，能不能获奖的依据完全就是你的论文。

2.4.1 论文摘要（重中之重！！！（摘要决定你能不能获奖））
论文摘要真的太重要了，这些评委老师根本不会认真读你的论文正文，但是他一定会认真看完你的摘要（前提是你的摘要写的不是太烂）。如果你的摘要出现一些低级错误，比如错字，学术性的方法写错了，模型瞎套（不懂瞎用被评委识破）。很遗憾，评委老师不会再看别的东西，直接pass掉。成功参赛奖归你了。。。

如果你的摘要写的正规正举，评委才会再去看你论文的其他东西。
比如排版，内容，图表（结果）等等，从而给你的论文评估一个分数。

如果你的摘要写的极好，措辞专业，用到很好的方法，思路清晰的表达出来，并且提出一些自己的想法。
恭喜你：你的论文直接进入下一轮评审，现在保底也是三等奖了。

可以说你的论文摘要直接觉得你的论文能不能获奖，摘要写的烂，直接pass，摘要写好直接进入下一轮（保底三等奖，为什么会这样？因为你的只要就是全文的浓缩，包括你的整体建模思路，用到的方法，结果。你们的工作一定通过摘要清晰的表达出来）

2.4.3 论文内容
论文内容一定要充实，本科起码20页正文，研究生起码30页正文。
就跟毕业论文一样，先不谈水不水的问题，别人都写30多页，你写了不到10页内容。工作量都比别人差远了，（除非你是大佬，论文10页都是精华，其实也不一定的，毕竟比赛很主观）

论文中一定要包含大量图和表
评委在浏览论文内容的过程中，根本没有心情看你的文字。而且你的图和表就是你的工作，也就是你编程实现的结果。所以你的工作一定要尽可能的通过图表可视化来实现。一般人都是更喜欢图，表，而不是阅读大量的文字。尤其是各种图，美观的可视化结果会直接抓住评委的眼球。如果你做出一个较好的结果，并且通过可视化呈现出来，我相信只要评委老师看到，基本上获奖就稳了！！！如果摘要过关，而且内容完整，排版美观，恭喜你：保底二等奖水平了！！

2.4.4 论文经验总结
概括一下就是：
摘要很重要，最好留有半天时间专门的写摘要，改摘要。条件允许的同学可以找老师帮忙修改摘要。总之摘要基本上觉得你能不能获奖。。。而论文的排版和内容决定你能获得几等奖，论文内容结果尽可能用图表来可视化，如果你的图表结果抓住评委老师的眼球，奖项很有可能会提示。。。python，matlab，tableau作图相关还是要去自己学习。。。这个要自己动手做。
至于怎么写论文和摘要，我的建议是多看优秀论文，看看每年的一等奖优秀论文摘要和论文是怎么写的，比赛的时候可以模仿他们。。。

三、运气（尽力而为，听天由命）
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「maligebilaowang」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/maligebilaowang/article/details/103097376

原文链接：https://blog.csdn.net/SEAsoN8599/article/details/119997659