数学建模个人经验谈——选题

数学建模个人经验谈——选题数学建模个人经验谈——选题在序中提到过如何选题，现在就具体展开讲讲。

全国赛分为本科组和大专组，每组A,B两题，一般A为连续的，B为离散的。

就我来讲只有运筹优化和非运筹优化两类，运筹优化的题目只要题意理解正确，模型正确，能正常求解，有参考答案，只要解在参考答案附近那基本就能得奖了。

而对于非运筹优化类则要麻烦得多了，各式各样的问题都有，并且好些非常不好入手，并且一般来讲没有参考答案，只要有思想有方法就会得到好的结果。

所以，一般来讲做优化问题简单的时候，做优化的比做非优化的人数要多。

但是涉及到比较复杂的时候那就要颠倒下了。

就得奖人数来说A,B两题的各级得奖人数是相仿的，这时如果做A的人数少则得奖率就高多了，所以在选题人数比较悬殊的时候则要选选做的人数相对少的那个题做，而当选题人数比较平均的时候，就选自己拿手的做了。

当然要知道这个选题比例那是不可能的，所以要实现小范围的互动了，由于一开始是赛区内评价所以在小范围内互动是有必要的，在自己的学校内尽量做到平均，不然就是自相惨杀了^_^。

美国赛则为MCM和ICM两种，MCM为A,B两题，ICM为C 题。

每年参加美赛的对数都在逐步增长，增长的速度还相当的快。

获奖比率却年年在变化，但是从总体上看ICM的获奖率则比MCM要高出不少，所以一般来讲，选C题获奖几率则比A,B两题要高出50％了。

这样讲功利了，不过既然是去参加比赛，则就是要去拿奖了，不是讲风格讲什么的时候了。

刺到见红，见真章的时候了。

并且这样也是符合优化原理的，成功率最优化嘛，呵呵。

但要注意的是所选的题一定要能保证做的出来，不然连个成功参赛奖都很难保证。

还有需要注意的是看起来入手容易的不一定好做，一般到一定地方后很难深入，运筹优化的很大一部分属于这类。

而看起来无从下手的题目一旦找到突破口后那就是世外桃源了，就有很多东西可做。

所以选题的时候一定要慎重，先把题目的意思搞懂搞透，然后根据自己的优势和能力在互动的情况下选择一个最有利于自己得奖的题做。

数学建模个人经验谈–博士家园电子期刊（2）流星博士家园论坛特别推荐1序搞数学建模时间也算是不短了，也参加了大大小小好几次比赛了，也获了大大小小的不少奖，在参加建模竞赛中积累了不少的经验。

尤其是参加了两次全国赛愈加感到要在全国赛中取得好成绩经验第一，运气第二，实力第三，这种说法是功利了点，但是在现在中国这种科研浮躁的大环境中要在全国赛中取得好成绩经验是首要的。

这并不说明美赛中经验不重要，在美赛中经验也是首位的，但是较之全国赛就差的远多了，这是由于两种比赛的不同性质造成的。

全国赛注重“稳”，与参考答案越接近，文章通顺就可以有好成绩了，美赛则注重“活”，只要有道理，有思想就会有不错的成绩，这个也体现了两个国家的教育现状，这个就不扯开去了。

在数模竞赛中经验会告诉我们该怎么选题，怎么安排时间，怎么控制进度，知道什么是最重要的，该怎么写论文......，或许有人会认为选题也需要经验吗？经过参加了多次比赛后觉的是有技巧的，选个好题成功的机会就大的多，选题不能一味的根据自己的兴趣或能力去选，还要和全体参赛队互动下（这个开玩笑了，不大容易做到，只能是在极小的范围内做到），分析下选这个题的利弊后决定选哪个题，这里面道道也不少，后面会详细的展开谈谈。

写这个东西当做是回忆下以前的点点滴滴，希望自己的经验能帮助一些新手（这样的说法不大好，暂时想不出更好的，凑活着先用着）能尽快的成长，尽快的发挥自己的能力，体验数学在应用中的作用，爱上数学，甚至和数学打一辈子交道。

国防科大数学建模网的路过（向为）前辈曾经写过个新手教程，写的十分的好，希望偶写的这个能延续他写的那个教程，能给大家哪怕一点点的帮助。

2组队和分工数学建模竞赛是三个人的活动，参加竞赛首要是要组队，而怎么样组队是有讲究的。

此外还需要分工等等一般的组队情况是和同学组队，很多情况是三个人都是同一系，同一专业以及一个班的，这样的组队是不合理的。

让三人一组参赛一是为了培养合作精神，其实更为重要的原因是这项工作需要多人合作，因为人不是万能的，掌握知识不是全面的，当然不排除有这样的牛人存在，事实上也是存在的，什么都会，竞赛可以一个人独立搞定。

数学建模自主选题自主选题，自主命题并建立模型进行求解是数学建模培训中的一个重要环节，此环节是在已有建模训练的基础上，运用所学的基础课和专业课知识，瞄准社会热点问题或者学生所在专业的行业问题，独立地提出问题并进行探讨和解决，它是在撰写建模论文取得初步经验后完成的。

选题的的基本标准应该是：通过选题，可以大致反映作者能否运用所学得的知识来分析和解决社会热点或者本专业内某一基本问题的学术水平和能力。

当然，它的选题一般也不宜过大，内容不太复杂，要求有一定的创见性，能够较好地分析和解决其中不太复杂的问题。

选题的重要性：选题能够让学生认识道数学建模的价值和效用；选题可以自主规划文章的方向、角度和规模，弥补已做题型和现有知识储备的不足；根据自身特点合适的选题可以保证写作的顺利进行，提高研究能力。

选题的原则：理论联系实际，注重现实意义，体现实用价值（社会热点）和理论价值（专业特点）；勤于思索，刻意求新，包括：1.从观点、题目到材料直至解决方法可能全是新的；2.以新的材料或方法解决旧的问题；3.以旧的已有方法解决新的问题；知己知彼，难易适中，保证三天能够完成，要充分估计到自已的知识储备情况和分析问题的能力、要考虑到是否有资料或资料来源、题目的难易要适中、题目的大小要适度。

选题的具体方法：浏览捕捉法（将阅读所得到的方方面面的内容，进行分类、排列、组合，从中寻找问题、发现问题、将自己在研究中的体会与资料分别加以比较，找出哪些体会在资料中没有或部分没有；哪些体会虽然资料已有，但自己对此有不同看法；哪些体会和资料是基本一致的；哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。

经过几番深思熟虑的思考过程，就容易萌生自己的想法。

把这种想法及时捕捉住，再作进一步的思考，选题的目标也就会渐渐明确起来）。

追溯验证法（先有拟想，然后再通过阅读资料加以验证来确定选题的方法）。

时间安排：自主选题：8月25日8:00-15:00（可提前完成）；求解问题：8月27日22:00（完成论文，并提交给大组长）；讲解论文：8月28日白天。

数学建模研究生国赛选题
在数学建模研究生国赛中，选题是非常重要的一环。

以下是一些可能适合作为选题的主题：
1. 优化问题：优化问题一直是数学建模的重要主题之一，包括线性规划、非线性规划、整数规划等。

这些问题涉及到如何在给定约束条件下最大化或最小化某个目标函数。

2. 机器学习与数据挖掘：机器学习和数据挖掘是当前非常热门的研究领域，涉及到分类、聚类、预测等任务。

这些问题需要使用各种算法来处理大量数据，并从中提取有用的信息和模式。

3. 图像处理和计算机视觉：图像处理和计算机视觉是当前研究的热点之一，涉及到图像识别、目标检测、图像分割等任务。

这些问题需要使用图像处理、计算机视觉和机器学习的相关算法和技术。

4. 动态规划：动态规划是研究具有重叠子问题和最优子结构特性的优化问题的算法。

这些问题通常涉及到时间序列数据或状态转移问题。

5. 组合优化与图论：组合优化和图论是数学建模中的经典问题，涉及到排列、组合、图论等领域。

这些问题通常涉及到图论中的算法和组合优化中的启发式算法。

当然，以上只是一些可能适合作为选题的主题，具体选择还需根据个人的兴趣和专业知识来决定。

在选择主题时，需要充分了解问题的背景和意义，明确建模的目标和意义，并选择适合的数学方法和工具来解决问题。

2023中国研究生数学建模竞赛选题建议
以下是一些关于2023年中国研究生数学建模竞赛的选题建议：
1. 基于图像处理的人工智能算法优化：该题目可以考虑将图像处理和人工智能相结合，通过数学建模和算法优化，实现对图像识别、分类和生成等问题的精确和高效处理，以提升人工智能技术的应用。

2. 国际贸易网络的经济分析：该题目可以考虑构建国际贸易网络模型，分析各个国家间的贸易关系和影响因素，探究贸易的经济效益和潜在的风险，为国际贸易政策的制定提供合理的数学建模和定量分析。

3. 基于机器学习的医疗影像诊断：该题目可以考虑利用机器学习算法和医疗影像数据，建立医疗影像诊断模型，实现对肿瘤、疾病和异常情况的自动识别和分析，为医生提供辅助诊断的工具和决策支持。

4. 新能源发电规划与运营优化：该题目可以考虑通过数学建模和优化算法，对新能源（如太阳能、风能等）发电规划和运营进行优化，以实现能源的高效利用和减少对传统能源的依赖，同时降低对环境的影响。

5. 交通拥堵预测与优化：该题目可以考虑建立交通流动模型和预测算法，通过数学建模和优化方法，实现对交通拥堵和路况的预测和优化，提升城市交通的效率和减少交通事故的发生。

以上是一些关于2023年中国研究生数学建模竞赛的选题建议，希望对您有所帮助！。

数学建模竞赛获胜经验分享在数学建模竞赛中获得胜利，不仅仅是靠运气，更需要付出大量的努力和艰苦的训练。

下面，我将分享一些获胜的经验，希望对参加数学建模竞赛的同学们有所帮助。

一、选择适合的题目首先，选择适合自己的题目是非常重要的。

在开始参加数学建模竞赛之前，要对各个题目进行研究和了解。

通过对题目的深入分析，找到自己感兴趣和擅长的题目，然后制定相应的学习计划。

这样可以提高解题的效率，并避免在比赛中遇到自己不熟悉的问题而束手无策。

二、合理分配时间在比赛开始之前，要制定一个合理的时间规划。

根据比赛题目的难易程度和所需时间，合理安排每个环节的时间分配。

在解题过程中，要合理安排时间，不要过于纠结于某一个细节，应尽量快速地找到最优解。

同时，要注意时间的控制，不要拖延到最后一刻才开始做题，以免错过宝贵的解题时间。

三、团队合作数学建模竞赛通常是以小组形式参加的。

在组队的过程中，要选择志同道合且具有不同专长的队友。

团队成员之间要相互配合，充分发挥各自的长处，提高解题的速度和质量。

在团队合作中，分工明确，互相交流和讨论，可以带来更好的解题效果。

四、多练习，多积累在备战数学建模竞赛时，多做一些相关的练习题是非常有必要的。

通过大量的练习，可以熟悉各种不同类型的题目，提高解题的能力。

同时，还可以积累一些解题的技巧和经验。

五、克服困难，保持信心在数学建模竞赛中，难题是难免遇到的。

当遇到困难时，要保持良好的心态，不要轻易放弃。

要相信自己的能力，相信自己可以解决问题。

可以通过与队友、教师或其他经验丰富的人进行交流和求教，寻求帮助，努力克服困难。

六、总结经验，不断提高无论是在比赛中获胜还是失败，都应该及时总结经验，找出自己的不足之处，并进行及时改进。

通过反思和总结，可以不断提高自己的解题能力和竞赛水平。

总之，获胜的关键在于持之以恒的努力和合理的准备。

只有在不断学习和积累的过程中，才能在数学建模竞赛中取得好成绩。

希望以上经验可以为大家在数学建模竞赛中取得好成绩提供一些参考和帮助。

数学建模竞赛的准备、技巧、选题、写作等各方面得总结一、如何准备数学建模下面结合我的建模经历给建模新手一些指导，顺便给大家一些建议和推荐些好书，本文属本人原创若要转载请注明出自：校苑资源网。

我是从大一下学期开始接触数学建模的，当时我的感觉就是一个字——晕，自己什么都不懂，想学习却又无从下手。

记得我一次接触的数学建模题目是艾滋病的传播，当时就吓蒙了，这样的东西也能建模，艾滋病怎么能和数学联系到一起了呢？硬着头皮听完学长的一堂讲座，什么也没听懂，只是朦胧的记得有说什么微分方程，还有什么马尔萨斯之类，看他们说的像是家常便饭，而我却是在听天书。

尤其是问了数学建模的论文一般写多少页，一位学长告诉我说20多页吧，至少也得15页多，听完以后真的吓坏了，要写15页的论文这是从来也没敢想过的事情。

我相信好多同学也都像我这样迷茫过，不知该从什么地方抓起。

当时就想要放弃，但是看到那么多同学都坚持了，自己也就跟着每天去学习，半途而废太丢人了，只好一直往前走，糊里糊涂的参加了全国竞赛，结果和想象的一样，奇迹终究还是没有发生，呵呵，什么奖也没拿到。

回头一想，自己就没付出什么这样的结果也是应该的，就是那三天三夜的煎熬，还有在做建模的过程中学到的知识还是记忆犹新。

也是从此我就深深的迷上了数学建模，主动找学长请教，最终加入学校的数学建模工作室（相当于社团），和同学老师一起系统的学习数学建模。

1．先是从看优秀论文学起，起初先看一些简单的全国论文，比如：易拉罐的设计、手机套餐的设计，雨量预报等专科生论文（可以到这里下载），通过这个先熟悉建模题目、了解建模的一些方法；2．然后就是建模方法的学习，用的教材当然是姜启源的数学模型了（【推荐】数学模型姜启源第三版），同时我还发现了一本更简单点的建模书：数学建模引论，唐焕文和贺明峰教授主编的，这本书页里面的内容非常好也很易学，推荐建模新手去参考一下（在网上搜索了好长时间还没有找到电子书，希望有的同学共享给大家，或者也可以参考这本书：数学建模引论阮晓青周义仓主编，数学建模引论--新手推荐书）。

《数学建模》选题（一）1、选址问题研究在社会经济发展过程中，经常需要在系统中设置一个或多个集散物质、传输信息或执行某种服务的“中心”。

在设计和规划商业中心、自来水厂、消防站、医院、飞机场、停车场、通讯系统中的交换台站等的时候，经常需要考虑将场址选在什么位置才能使得系统的运行效能最佳。

选址问题，是指在指定的范围内，根据所要求的某些指标，选择最满意的场址。

在实际问题中，也就是关于为需要设置的“设施”选择最优位置的问题。

选址问题是一个特殊类型的最优化问题，它属于非线性规划和组合最优化的研究范围。

由于它本身所具有的特点，存在着单独研究的必要性和重要性。

1.1 “中心”为点的情形如图1,有一条河，两个工厂P和Q位于河岸L （直线）的同一侧，工厂P 和Q距离河岸L分别为8千米和10千米，两个工厂的距离为14千米，现要在河的工厂一侧选一点R,在R处建一个水泵站，向两工厂P、Q输水，请你给出一个经济合理的设计方案。

（即找一点R，使R到P、Q及直线I的距离之和为最小。

）要求和给分标准：提出合理方案，建立坐标系，分情况定出点R的位置，0分一一70分。

将问题引申：（1）、若将直线L缩成一个点（如向水库取水），则问题就是在三角形内求一点R,使R到三角形三顶点的距离之和为最小（此点即为费尔马点）。

（2）、若取水的河道不是直线，是一段圆弧（如图2），该如何选点？对引申问题给出给出模型和讨论30分一一50分。

抄袭者零分；无模型者不及格；无程序和运行结果扣20-30分；无模型优缺点讨论扣10分。

1.2 “中心”为线的情形在油田管网和公路干线的设计中提出干线网络的选址问题: 问题A：在平面上给定n 个点R,F2,…，巳，求一条直线L ,使得n、W i d(R丄) (1)i 4为最小，其中W表示点P的权，d(R,L)表示点R到第直线L的距离。

问题B：平面上给定n条直线—L2,…,L n,求一点X ,使n' W i d(X,L i) ( 2)i 4为最小，其中W表示直线L的权，d(X,L i)表示点X到第直线L的距离。

高中生数学建模选题
高中生数学建模选题可以考虑以下几个方面：
1. 实际问题建模：选择一个实际问题，尝试使用数学建模的方法来解决。

例如，预测股票价格、制定最优投资策略、解决几何问题等。

2. 科学实验数据建模：通过分析科学实验数据，建立数学模型来描述实验结果。

例如，分析气候变化、预测流行病传播等。

3. 算法设计：设计一种算法来解决某个问题，并使用数学建模来验证其有效性。

例如，设计一种求解最短路径问题的算法，或设计一种求解优化问题的算法。

4. 数据分析：通过分析数据来发现规律或趋势，并建立数学模型来描述这些规律或趋势。

例如，分析人口普查数据、网络流量数据等。

5. 抽象数学概念的应用：选择一个抽象的数学概念，尝试将其应用到实际问题中。

例如，选择一个几何概念，将其应用到建筑设计或机器学习算法中。

以上是几个常见的选题方向，具体选题时可以根据自己的兴趣和实际情况进行选择。

同时，也可以参考一些数学建模竞赛的题目，从中获取灵感。