2022数学建模国赛思路获取

2022年高教社杯数学建模国赛明天就要开始啦，不知道各位小伙伴们准备的怎么样了。这次数模学长将会在国赛期间带来思路助攻服务。首先会在明天晚上发布选题指导与各题的初步思路供大家参考，第二天会在第一天的基础上更新更详细的思路与模型选择建议。后期会着重选择2道题来更新，大概率是BC两题。此外本次还提供更加详细的进阶版助攻，本次助攻包含具体模型的选择及书写建议、模型求解的代码，以及完整版参考论文。参考论文在20页左右，程序也会有详细说明。基础薄弱、不会编程求解或者不会写论文的小伙伴们欢迎咨询。

思路获取方法:点击获取资料

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还会为大家提供国赛资料和代码，大家自行领取即可！

赛题思路

赛题发布后将会进行思路模型分析，个人主页。

A题题型：

网络异常，图片无法展示

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主要都为物理/工程类问题，A题相对来说属于比较难的题目，专业性比较强。而且他会有一个最优解的标准答案。反之它难度大，代表选择的人数也比较少，获奖的几率会更大！

A题思路分析：

（比赛开始第一时间更新）

B题题型：

B题一般都为开放性题目，变化较大，会涉及到物理题、图论、数据挖掘等等，

会用到的模型：多项式预测、贝叶斯预测、神经网络预测、灰色预测、时间序列预测等等。

B题思路分析：

（比赛开始第一时间更新）

C题题型分析：

C题多为经管/运筹/统计/数据分析，一般背景比较贴近生活，理解起来较为容易；

运筹优化类问题一般没有严格最优解，结果合理即可；选题的人数也是最多的。

评价类模型、预测类模型、线性/非线性规划、单目标/多目标规划、遗传/模拟退火算法、神经网络算法。

C题思路分析：

（比赛开始第一时间更新）

国赛建模常见算法汇总

在国赛开始前，给大家总结了数学建模的常用算法，大家可以参考借鉴学习。

国赛数学建模常见问题分为：

1.分类问题

2.预测问题

3.优化问题

4.评价问题

4.1 分类问题

判别分析

距离判别法

Fisher判别法

Bayes判别法

逐步判别法

聚类分析

系统聚类法（分层聚类法）

快速聚类法（K-均值聚类法）

两步聚类法（智能聚类方法）

模糊聚类分析

与遗传算法、神经网络或灰色理论联合的聚类方法

神经网络分类方法

4.2预测问题

回归分析法

时间序列分析法

灰色预测法

BP神经网络法

组合预测法

4.3 优化问题

数学规划模型

微分方程组模型

图论与网络优化问题

概率模型

组合优化经典问题

多维背包问题(MKP)

二维指派问题(QAP)

旅行商问题(TSP)

车辆路径问题(VRP)

车间作业调度问题(JSP)

4.4 评价问题

层次分析法(AHP)

灰色综合评价法（灰色关联度分析）

模糊综合评价法

BP神经网络综合评价法

数据包络法(DEA)

组合评价法

如何成为一个数学建模高手

1、扎实的基础这里所谓的基础并不是单独指的数学的基础，而是指的一些基础的知识也许就是一些常识，包括数学、物理、化学、生物、地理等方面。当然这些知识并不一定都是课堂上学到的，有些来自于生活。建模也许人人都会，但是不是人人都能建立出优秀的模型，当你发现你对一些现实生活中的小问题都没有思路的时候，不是你没有数学的天赋，而是你缺少对于生活中知识的积累。不要一开始就去问学微积分有什么用，你要做的就是先把它学了，就算是记下来了也行，这样你就不会在遇到类似“用最少的钱办最多的事”这样最常见的问题时感到无从下手。因此我们要做的就是尽可能多的涉猎知识，不要仅仅拘泥于自己的专业。2、丰富的想像力　　不要拘泥于固定的思维方式，遇到问题的时候要多想几种解决问题的方案，试试别人从没想过的方法。不要一拿到问题就首先将问题分类，好多人愿意一上来就先将问题分类，例如分为优化问题，组合问题，方程问题等等。然后用与该分类相关的一些方法去解决问题。现实的问题很多都是非常复杂的，单纯的分类有时候是没有任何意义的。这样做不但局限了你的思想，而且会使你变得更加固执。丰富的想像力会把你和问题拉得更近，开阔的思维可以让你看到问题的各个方面。当然丰富的想像力是建立在丰富的知识基础之上的。3、最简单的是最好的　　这也许是所有科学都遵循的一条准则，复杂的质能转换原理在爱因斯坦眼里不过是一个简单得不能再简单的公式：E=mc2。简单的方法更容易被人理解，更容易实现，也更容易维护。遇到问题时要优先考虑最简单的方案，只有简单方案不能满足要求时再考虑复杂的方案。当然即使要应用复杂的方案，也要采用循序渐进的思想，逐步地改进前一个方案，不要一开始就尝试非常复杂的方案。4、不钻牛角尖　　当你遇到障碍的时候，不妨暂时远离问题，看看窗外的风景，听听轻音乐，和朋友聊聊天，或者可以看几本小说。当我遇到难题的时候我通常会去找朋友聊天，朋友的一些善意的小建议甚至是鼓励都会使我的大脑得到充分的休息。当重新开始工作的时候，我会发现那些难题现在竟然可以迎刃而解了。5、对答案的渴求　　人类自然科学的发展史就是一个渴求得到答案的过程，即使只能知道答案的一小部分也值得我们去付出。只要你坚定信念，一定要找到问题的答案，你才会付出精力去探索，即使最后没有得到答案，在过程中你也会学到很多东西。6、多与别人交流　　三人行必有我师，也许在一次和别人不经意的谈话中，就可以迸出灵感的火花。多上上网，看看别人对同一问题的看法，会给你很大的启发。当然不要把和别人交流的目的就看作是去获取问题的答案，即使是学习方法的交流对你来说都是有益的。7、良好的编程素养　　随着科学的不断进步，越来越多的学科已经和计算机密不可分了，作为解决现实问题的主要手段之一的数学建模当然是离不开计算机了。有的人可能会认为搞数学建模的只要可以编写一些简单的程序就可以了，我对这一点持否定态度。对于编程来说，不管程序量的大小都是一个工程，既然是工程就要按照质量标准来做，不是有ISO9000质量标准吗？那个标准对于编程同样适用。只有编程的质量得到了保证，计算机这个工具才能真正成为建模的有利武器。8、韧性和毅力　　这也许是“高手”和一般人最大的区别。高手们并不是天才，他们是在无数个日日夜夜中磨炼出来的。成功能给我们带来无比的喜悦，但过程却是无比的枯燥乏味。你不妨做个测试，坚持每天去图书馆看1个小时的和数学建模相关的书或资料，坚持半年，如果能够不间断地完成这一工作，你就可以满足这一条。