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数学建模实战实践经验总结分享数学建模，对于许多人来说，可能是一个既神秘又充满挑战的领域。
但通过亲身参与实战实践，我积累了不少宝贵的经验，在此愿意与大家分享。
首先，让我们来谈谈组队的重要性。
一个优秀的数学建模团队，成员之间应该具备互补的技能和良好的合作精神。
通常来说，团队中需要有擅长数学理论的“高手”，能够熟练运用各种数学工具和方法解决问题；要有精通编程的“码农”，能够将数学模型转化为可计算的程序；还需要有文字功底扎实、逻辑清晰的“写手”，负责将团队的思路和成果清晰准确地表达出来。
我曾经参与过的一个成功团队，就是因为成员之间的这种完美配合，才在比赛中取得了优异的成绩。
在准备阶段，知识的储备是必不可少的。
数学建模涉及到众多领域的知识，如概率论、数理统计、线性代数、微积分等等。
不仅要掌握这些基础知识，还要对一些常见的模型和算法有深入的了解，比如优化模型、预测模型、图论模型等。
同时，要熟悉一些常用的数学软件和编程语言，如 Matlab、Python 等。
此外，阅读优秀的数学建模论文和案例也是一种很好的学习方式，可以从中汲取经验和灵感。
接下来，就是选题环节。
在面对众多的题目时，要仔细阅读题目要求和背景信息，结合团队的优势和兴趣来选择。
不要盲目追求热门或者看似简单的题目，而要选择能够充分发挥团队能力的题目。
比如，如果团队在数据分析方面有较强的能力，就可以选择与数据分析相关的题目。
确定题目后，就是问题的分析和模型的建立。
这是整个数学建模过程中最关键的环节之一。
在分析问题时，要全面、深入，找出问题的本质和关键因素。
可以通过绘制图表、列举数据等方式来帮助理解问题。
模型的建立要基于合理的假设和简化，同时要考虑到模型的可行性和有效性。
有时候，可能需要尝试多种模型，通过比较和验证来选择最优的模型。
在模型求解过程中，往往会遇到各种困难和挑战。
可能会出现计算量大、程序出错、结果不理想等问题。
这时候，不要慌张，要冷静分析问题所在，尝试不同的方法和技巧。
数学建模竞赛的经验分享在数学建模竞赛中获得好成绩并不仅仅依赖于数学水平，还需要团队合作、问题分析和解决能力等多方面素质的综合发展。
本文将从个人经验出发，分享一些在数学建模竞赛中取得成功的经验和技巧。
一、团队合作与分工团队合作是数学建模竞赛中至关重要的一环。
一个团队中的成员需要相互信任、合理分工与密切配合。
在分工方面，可以根据队员的特长和兴趣进行合理的安排，充分发挥每个人的优势。
同时，要做好沟通与交流，及时解决团队中出现的问题。
通过紧密的团队协作，能够充分利用各自的优势，提升整个团队的解题效率和竞争力。
二、问题分析与解决在数学建模竞赛中，问题的分析与解决能力是决定成败的关键。
首先要对问题进行深入的分析，理解问题的背景和要求。
其次，要合理选择解题方法和模型，对问题进行建模与转化。
在解题过程中，要善于利用数学知识和技巧，进行问题求解与验证。
同时，还需要具备一定的编程能力，能够利用计算机进行模拟和数据处理。
通过不断练习和学习，提高自己的问题分析和解决能力，才能在竞赛中取得好成绩。
三、时间管理与备战策略数学建模竞赛通常在有限的时间内完成，因此良好的时间管理能力是至关重要的。
在备战阶段，要制定合理的学习计划和备赛策略。
要根据竞赛的要求和内容，有针对性地进行学习和准备。
在比赛过程中，要控制好时间节奏，合理安排每个环节的时间。
如果在某个环节卡住了，要及时调整思路，不要浪费太多时间。
合理的时间分配和备战策略能够提高解题的效率和质量。
四、综合素质的培养除了数学知识和解题技巧外，一些综合素质的培养也对于在数学建模竞赛中取得好成绩至关重要。
首先是团队合作与沟通能力，要学会与队友进行有效的合作和沟通。
其次是自学和独立思考的能力，要培养独立解题和自主学习的习惯，提高自己的自主学习和问题解决能力。
再次是表达与展示能力，要学会清晰地表达自己的思路和想法，通过书面报告和口头陈述来展示解题过程和结果。
这些素质的培养对于整个团队的竞赛能力和综合素质的提升有着重要的作用。
数学建模心得体会6篇（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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第1篇一、前言随着信息技术的飞速发展，数字建模技术在各行各业的应用越来越广泛。
本年度，我单位积极响应国家政策，加大数字建模工作力度，通过引进先进技术、培养专业人才、完善工作机制等措施，取得了显著成效。
现将本年度数字建模工作总结如下：一、工作概述1. 工作目标本年度，我单位数字建模工作的总体目标是：以提升工作效率、优化业务流程、提高决策水平为核心，推动数字建模技术在各个领域的广泛应用，为我国经济社会发展提供有力支撑。
2. 工作内容（1）引进先进技术：本年度，我单位引进了国内外先进的数字建模软件和工具，为建模工作提供了技术保障。
（2）培养专业人才：通过内部培训、外部招聘等方式，培养了一批具备数字建模技能的专业人才。
（3）完善工作机制：建立健全数字建模工作制度，明确工作流程，确保建模工作有序进行。
（4）推广应用：在各个领域开展数字建模应用，提升工作效率和决策水平。
二、工作成果1. 技术成果（1）完成多个数字建模项目，包括市场分析、风险评估、供应链优化等。
（2）开发了一套数字建模工具，提高了建模效率。
（3）成功应用于多个领域，取得了良好的经济效益和社会效益。
2. 人才成果（1）培养了一批具备数字建模技能的专业人才，为我国数字建模事业发展储备了人才资源。
（2）提高了我单位员工的数字化素养，为数字建模工作的深入开展奠定了基础。
3. 制度成果（1）建立健全数字建模工作制度，规范了建模工作流程。
（2）明确了各部门在数字建模工作中的职责，确保了建模工作的顺利进行。
三、工作亮点1. 技术创新（1）引进先进技术，提高了建模效率。
（2）开发了一套数字建模工具，降低了建模成本。
2. 人才培养（1）通过内部培训、外部招聘等方式，培养了一批具备数字建模技能的专业人才。
（2）提高了我单位员工的数字化素养，为数字建模工作的深入开展奠定了基础。
3. 制度完善（1）建立健全数字建模工作制度，规范了建模工作流程。
（2）明确了各部门在数字建模工作中的职责，确保了建模工作的顺利进行。
数学建模实战实践经验总结分享数学建模，对于很多人来说，可能是一个既熟悉又陌生的概念。
熟悉在于我们在学习数学的过程中或多或少都接触过相关的知识和方法；陌生则在于真正将其应用于实际问题解决时，往往会感到无从下手。
在我参与过多次数学建模的实战实践后，积累了一些宝贵的经验，在此愿与大家分享。
首先，让我们来了解一下什么是数学建模。
简单来说，数学建模就是将实际问题转化为数学问题，并通过建立数学模型来求解，最终将结果返回到实际问题中进行验证和应用。
它是连接数学理论与实际应用的桥梁，能够帮助我们用数学的思维和方法去解决现实世界中的各种复杂问题。
在实战实践中，第一步也是至关重要的一步，就是对问题进行清晰的理解和准确的定义。
很多时候，我们拿到一个实际问题，可能会被各种细节和表象所迷惑，导致无法抓住问题的本质。
这时候，就需要我们静下心来，仔细阅读题目，与问题提出者进行充分的沟通，明确问题的背景、目标和限制条件。
例如，在一次关于城市交通拥堵问题的建模中，我们最初只是关注了道路的宽度、车辆的流量等表面因素，后来经过与交通部门的深入交流，才了解到市民的出行习惯、公共交通的覆盖范围等更深层次的影响因素，这为我们后续建立准确的模型奠定了坚实的基础。
有了对问题的清晰理解，接下来就是选择合适的建模方法。
数学建模的方法多种多样，如线性规划、非线性规划、微分方程、概率统计等等。
在选择方法时，需要结合问题的特点和所掌握的数据进行综合考虑。
比如，如果问题涉及到资源的最优分配，那么线性规划可能是一个不错的选择；如果要研究事物的发展变化规律，微分方程可能更为适用。
同时，不要局限于一种方法，有时候多种方法的结合能够产生更好的效果。
记得在一次关于企业生产计划的建模中，我们先用线性规划确定了生产的大致规模，然后用概率统计对市场需求的不确定性进行了分析，最终制定出了既满足生产效率又能应对市场变化的生产计划。
数据的收集和处理也是建模过程中不可或缺的环节。
数学建模心得体会（精选6篇）数学建模篇1这学期，我学习了数学建模这门课，我觉得他与其他科的不同是与现实联系密切，而且能引导我们把以前学得到的枯燥的数学知识应用到实际问题中去，用建模的思想、方法来解决实际问题，很神奇，而且也接触了一些计算机软件，使问题求解很快就出了答案。
在学习的过程中，我获得了很多知识，对我有非常大的提高。
同时我有了一些感想和体会。
本来在学习数学的过程中就遇到过很多困难，感觉很枯燥，很难学，概念抽象、逻辑严密等等，所以我的学习积极性慢慢就降低了，而且不知道学了要怎么用，不知道现实生活中哪里到。
通过学习了数学模型中的好多模型后，我发现数学应用的广泛性。
数学模型是一种模拟，使用数学符号、数学式子、程序、图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻画，他或能解释默写客观现象，或能预测未来的发展规律，或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略。
数学模型一般并非现实问题的直接翻版，它的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析，又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识。
这种应用知识从实际课题中抽象、提炼出数学模型的过程就称为数学建模。
不论是用数学方法在科技和生产领域解决哪类实际问题，还是与其他学科相结合形成的交叉学科，首要的和关键的一步是建立研究对象的数学模型，并加以计算求解。
数学建模和计算机技术在知识经济的作用可谓是如虎添翼。
数学建模属于一门应用数学，学习这门课要求我们学会如何将实际问题经过分析、简化转化为个数学问题，然后用适用的数学方法去解决。
数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻画并解决实际问题的一种强有力地数学手段。
在学习中，我知道了数学建模的过程，其过程如下：(1)模型准备：了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。
用数学语言来描述问题。
(2)模型假设：根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确地语言提出一些恰当的假设。
第1篇一、引言数学建模作为一种跨学科的研究方法，在我国高等教育中得到了广泛的应用。
数学建模教学旨在培养学生的数学思维、创新能力、团队协作能力以及解决实际问题的能力。
本文将对数学建模教学实践进行总结，分析教学过程中的成功经验和不足之处，以期为今后的教学提供借鉴。
二、教学实践过程1. 教学目标（1）掌握数学建模的基本理论和方法；（2）提高学生运用数学知识解决实际问题的能力；（3）培养学生的创新意识和团队协作精神。
2. 教学内容（1）数学建模的基本概念、原理和方法；（2）数学建模的常用软件和工具；（3）数学建模案例分析；（4）数学建模竞赛培训。
3. 教学方法（1）讲授法：讲解数学建模的基本理论和方法，为学生提供理论基础；（2）案例分析法：通过分析实际案例，让学生了解数学建模的应用；（3）实践操作法：让学生亲自动手进行数学建模，提高实践能力；（4）竞赛培训法：组织学生参加数学建模竞赛，锻炼学生的团队协作和创新能力。
4. 教学评价（1）课堂表现：观察学生在课堂上的参与度、提问和回答问题的能力；（2）作业完成情况：检查学生完成作业的质量和进度；（3）实践操作：评估学生在数学建模实践过程中的表现；（4）竞赛成绩：根据学生在数学建模竞赛中的成绩进行评价。
三、教学实践总结1. 成功经验（1）注重理论基础：在教学中，注重数学建模基本理论和方法的教学，为学生提供坚实的理论基础；（2）结合实际案例：通过分析实际案例，让学生了解数学建模的应用，提高学生的实践能力；（3）实践操作：鼓励学生亲自动手进行数学建模，提高学生的实践操作能力；（4）团队协作：通过组织学生参加数学建模竞赛，培养学生的团队协作和创新能力。
2. 不足之处（1）教学资源不足：部分学生缺乏数学建模所需的软件和工具，影响了教学效果；（2）学生基础差异较大：学生在数学基础、编程能力等方面存在较大差异，导致教学进度难以统一；（3）实践操作时间不足：由于课程时间有限，学生进行数学建模实践的时间较少，影响了实践效果。
数学专业数学建模竞赛经验总结数学建模竞赛是数学专业学生展示数学建模能力的重要平台，通过此类比赛，学生可以提升解决实际问题的能力、团队合作精神以及科研创新思维。
参加数学建模竞赛已成为我大学生涯中最难忘的经历之一。
在过去的几年中，我积累了丰富的经验，并取得了不俗的成绩。
在这篇文章中，我将总结我在数学专业数学建模竞赛中所获得的经验，并分享给其他对此感兴趣的读者。
一、前期准备在参加数学建模竞赛之前，充分的准备工作是非常关键的。
首先，我们要了解竞赛的规则、评分标准以及题目的要求。
这些信息可以通过阅读竞赛规则和历年竞赛试题来获取。
其次，我们需要对数学建模的基本方法和技巧进行学习和掌握。
这包括数学建模的基本步骤、常用模型和算法的应用等。
最后，我们要组建一个高效的团队。
团队成员之间的沟通和协作非常重要，可以通过交流讨论、分工合作等方式提高团队的合作效率。
二、问题分析与模型建立在竞赛中，正确理解问题并建立合理的数学模型是解决问题的第一步。
在问题分析过程中，我们要认真阅读题目并理解其中的背景信息、目标以及限制条件。
然后，我们要考虑使用什么样的方法和模型来解决问题。
这个过程中，我们可以参考之前的竞赛试题和相关的数学建模书籍，选择适合的数学模型。
同时，我们也要学会运用数学知识，对问题进行合理的简化和假设，以便更好地建立数学模型。
三、解题过程与结果分析在解题的过程中，我们要严谨细致地进行计算和推导，确保每一步都是正确的。
同时，我们也要时刻注意思维的灵活性，尝试不同的方法和技巧来解决问题。
在解题的过程中，我们可以使用数学软件和编程工具来辅助计算和验证。
解题完成后，我们要对结果进行分析和解释。
这包括对结果的合理性和可行性进行评估，并对可能的误差和偏差进行讨论和解释。
四、团队合作与沟通数学建模竞赛是一个团队合作的过程，团队成员之间的沟通和合作非常重要。
在团队合作中，我们要尊重队友的意见和建议，互相支持和鼓励。
在团队会议上，我们要积极参与讨论，提出自己的观点，并运用逻辑和证明来支持自己的观点。
数学模型实训总结总结（共5篇）第一篇：数学模型实训总结总结数学模型实训总结从12月19日至25日，我们在数理系机房进行了为期一周的数学模型的实训。
为了锻炼大家之间的配合能力，而且数学建模本来就是团队团结合作完成的，我们都被分成了差不多三人一组。
在这几天的机房实训中，我们相互分工合作，首先分析了我们选择的数学模型问题—教师薪金的确定，然后进行假设，再根据假设建设基本的模型。
在这个过程中，我们每个人都分配有不同的任务，充分发挥了每个人的特长。
最后把每个部分整合在一起的时候，我们接受不同意见，讨论了每一部分的可行性以及与相邻部分能否有效衔接，发现了其中的一些不足之处，并及时改正，不过在有些数据处理方面，我们还不是很熟悉。
然后我们对数学模型的数据进行求解、分析、检验，认为这个数学模型的建立满足假设条件，符合现实中的设定。
最后我们把实训问题按照数学建模的标准模式进行了整理，制成一份完整的实训报告。
至此，这次数学模型的实训已经基本完成，剩下来的就是对实训报告的检查以及改进。
通过仔细认真的检查，这次实训报告虽然还存在一些小的问题，但已经基本满足了实训的目的。
目前，数学模型的实训已经结束，我们学到了很多东西。
数学模型是一门与现实很接近的学科，在社会中的应用是比较广泛的，在解决一些社会性问题上有着很广阔的前景。
例如美国曼哈顿项目中原子弹的研究，还有2008年我国奥运会场馆周边服务平台的建设等等很多问题都离开数学模型的身影。
通过这些可以看出，我们学习数学模型的作用还是很大的。
希望经过这次数学模型培训，我们的数学知识有进一步的提高。
第二篇：数学模型总结【数学建模】数学模型总结四类基本模型优化模型1.1 数学规划模型线性规划、整数线性规划、非线性规划、多目标规划、动态规划。
1.2 微分方程组模型阻滞增长模型、SARS传播模型。
1.3 图论与网络优化问题最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，数字建模已成为各行各业不可或缺的工具。
在本次实训中，我们通过学习数字建模的理论知识，掌握了一定的数字建模技能，并运用所学知识进行实际操作。
以下是本次实训的总结报告。
二、实训背景及目的1. 实训背景随着大数据、人工智能等技术的广泛应用，数字建模在各个领域发挥着越来越重要的作用。
为了提高我们的专业素养，适应社会发展的需求，本次实训旨在通过实际操作，让我们掌握数字建模的基本原理和方法，提高我们的实践能力。
2. 实训目的（1）了解数字建模的基本概念、原理和方法；（2）掌握数字建模软件的使用技巧；（3）培养我们的创新思维和解决问题的能力；（4）提高我们的团队协作能力。
三、实训内容1. 数字建模基本理论（1）数字建模的概念：数字建模是指在计算机上模拟现实世界中的系统、过程或现象，以便于分析、预测和优化。
（2）数字建模的分类：根据建模目的和模型类型，可分为物理模型、数学模型、统计模型等。
（3）数字建模的方法：主要包括结构化方法、面向对象方法、系统动力学方法等。
2. 数字建模软件介绍（1）MATLAB：一款高性能的数值计算和可视化软件，广泛应用于工程、科学、经济等领域。
（2）Python：一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级编程语言，具有丰富的库和工具，便于进行数字建模。
（3）R语言：一种专门用于统计分析的编程语言，广泛应用于生物统计、金融分析等领域。
3. 实际操作（1）选择建模工具：根据实际需求，选择合适的数字建模软件。
（2）建立模型：根据所掌握的理论知识，结合实际情况，建立相应的数字模型。
（3）模型验证与优化：对模型进行验证，确保模型的准确性和可靠性；根据实际情况，对模型进行优化。
四、实训成果1. 理论知识掌握：通过本次实训，我们对数字建模的基本理论、方法有了较为全面的了解。
2. 实践能力提升：在实训过程中，我们熟练掌握了MATLAB、Python、R语言等数字建模软件的使用技巧。
下面总结一些小小的经验：1、组队很重要，队友们一定要能谈得来（曾经发生一组队员互相不服气，结果各自做各的，成绩就可想而知了），除此之外，队员之间一定要各有所常，建模嘛，无非就是查阅文献，建立模型，分析数据，编程，写文章，较对等等，保证你们组每个人都会有一些强项，当然男女生也应该都是要有的，所谓男女搭配，干活不累，嘿嘿;2、文章整洁很重要。
如果你是评委的话，肯定喜欢写的文章有条理，图文并茂之类的文章，将心比心，抓住评委的心才是最重要。
3、做建模创新很重要。
这么多的文章你的要想脱颖而出，创新也必须的，当然，你可以想你这篇文章结合了什么什么方法，最好把那方法说得天花乱坠，但不可华而不实，这就行啦。
4、摘要很重要。
以前大学生比赛的时候，是先通过摘要就刷一批，我觉得这是很公平的方法，摘要就是说明你这篇文章的特色和结构的，如果摘要我都不愿意看，干嘛花时间看你的正文。
5、人品很重要，还是我那句话，莫要太看重结果，抱着神马都是浮云的心态~~~数模经历入门篇平时有不少人会加我QQ，然后问诸如“什么是数模”“我该怎么学数模”之类的问题。
这里不是不鼓励大家和我讨论，而是有些问题google或baidu一下很容易得到答案，完全没有必要去问学长或老师。
而且使用搜索引擎的能力在数学建模中也是一个非常重要的能力。
这里推荐一些书，建议刚接触数学建模的朋友们看姜启源、谢金星的《数学模型》，这本书比较全面地介绍了数学建模中一些基本的、常用的模型和方法，有很多的例子，可以全面地了解什么是数学模型，也能基本地掌握如何抽象建模等。
希望进一步深入的同学推荐姜启源、谢金星的《数学模型案例集》，这本书里有不少比较有意思的问题，可以尝试自己做一下，难度比正式比赛要差很多，但是对于初学者来说比较容易上手。
也推荐叶其孝的那套黑书，虽然内容有点老，但是有很多比较有意思的解题思路等。
这里推荐一个很不错的数学建模网站：，那里有很多非常不错的学习资料。
对于那些已经有一些数学建模基础的同学则不推荐读叶其孝的那套书，而是可以直接在网上找一些往年国一或是美赛特等的文章，仔细阅读，了解其中的方法，然后自己动手重新做一遍。
特别是有一些编程实现的内容，一定要自己理解并写出代码实现，这样才能提升自己的编码能力和建模能力。
我们学校在每年的4-6月会有数学建模的培训，基本上是讲座的形式，由数学系专攻那一方面的老师讲授，比如有秦衍老师讲微分方程，苏纯洁老师讲最优化模型等。
出于知识积累的考虑，学校规定只能二年级以上的学生报名参加，这里我也推荐一年级的同学去听一下，内容和知识都非常精彩，而且大一的时候相对来说学业比大二轻松，绝对是一个大量积累知识的好时机。
但是，由于讲座时间有限，知识量又大，所以课后需要花很多的时间自己去看书，学习。
此外，建议在培训期间和周围一同听课的同学交流，因为没准坐你边上的就是个大牛。
交流的另一个目的是为了寻找队友，与不同专业的同学组队有时候能起到优势互补的作用。
如果条件允许，建议一支队伍在正式赛前做模拟赛。
一些非官方的比赛，比如华东赛和电工杯（都是免费的比赛），就可以自己报名参加，用以锻炼队伍。
进阶篇由于我这四年基本上没有做过连续题，所以下面的内容都是关于离散的。
数模离不开数学基础。
一般，离散问题大都是最优化问题，所以《运筹学》和《离散数学》是必看的。
看《运筹学》的话要明白怎么建立规划模型，包括线性规划、整数规划、多目标规划等。
学完这些知识后就可以开始尝试看一些数模题，开始自己建立模型了。
但是，这些是远远不够的。
模型建立后要会分析和求解，需要算法的积累。
在比赛时有大量的数据需要处理，模型也会相对复杂，只掌握一个单纯型法的手算显然是不行的。
算法的学习推荐两本书，入门级别的王晓东的《算法设计与分析》，然后看《算法导论》。
这里推荐从贪心看起，贪心问题对于初学者来说比较容易理解，一些经典的流程安排问题建议大家自己写程序实现一下，可以印象深刻。
贪心虽然是最简单的算法，但在数学建模中仍然很常用。
然后看动态规划，相对与贪心来说，动态规划要抽象很多，所以不仅要看书上的介绍，建议结合网上的经典教程——背包九讲一起学习。
但是一些不是特别容易实现的动态规划技巧，比如树形DP、斜率优化、插头DP等，有兴趣可以看看，但在数模中一般用处不大。
图论也是相对庞大的一块内容，这里建议大家先看完《离散数学》中图的基本概念后，从最短路、最小生成树算法看起。
因为这些算法都是比较常用的，如04年国赛的奥运会问题和11年国赛的交巡警平台设置问题都有用到。
接着学习一些二分图匹配的算法，包括匈牙利和KM，理解怎么建图，怎么进行匹配。
这些算法属于进阶部分，我们学校曾经在09和11年国赛时把最优化模型转化为二分图匹配的两篇文章分别获得了国二和国一。
此外有时间可以研究一下网络流算法，虽然这几年的国赛都少有涉及，但是DINIC和ISAP之类的算法思想本身就很精妙，值得学习积累。
演化算法在数学建模中也非常常用，这里推荐先看模拟退火，算法思想简洁，代码实现也比较容易。
然后可以看一些粒子群优化算法，包括用粒子群优化算法解决多目标规划的问题（MOPSO），我个人觉得是对多目标规划问题的一种比较好的求解方案。
此外可以掌握些遗传算法、differential evolution等算法。
其他一些评估模型的常用算法，如TOPSIS、熵权系数也建议掌握。
排队论的几个模型在很多地方都适用，也尽量掌握。
对于这些常用的算法，建议一支队伍能准备一套模板，确保上面的程序每个都看过、用过，最好加上必要的注释，包括算法复杂度、重要参数的意义等。
数模主要是靠平时的知识积累，需要持之以恒。
看着上面的那些知识点，如果全都不会，也完全没必要担心，因为我大一的时候也和你一样。
谁都不可能一口气吃成个胖子。
只要每天看一点，学一点，总能发现自己在一点点进步。
今天做的比昨天好，这不就是希望吗。
当你一开始看那些论文的时候，怎么也看不懂，到一段时间后可以看懂一些了，再过段时间能重复出结果了，这就是水平增长的表现。
在正式比赛或是实际应用中，没有任何问题会和教科书上的完全一样，这就需要知识的“活学活用”。
当看了一个数模题后，不要急着去看别人的答案，自己想想该怎么做，到网上找找相关的背景资料，想个几天实在没有思路再去看答案，仔细琢磨下为什么要这么做。
当然，数学建模中“现学现卖”也是一种很重要的能力，能找到一种解决方法，并快速地学会它，然后将其应用到解决问题中。
" p$ h5 S6 Z% g9 t9 G* p' h& Y最后，要说的还是要有爱，有爱才有付出，有爱才有坚持，当然爱不能只挂在嘴上，要付诸行动才行。
队伍篇一般，一支数模队伍的组成是这样的：一人有较好的撰写论文的基础，一个人有比较强的数学基础，另一人有比较好的编码能力。
当然，最好能有一个能力比较全面的人担任队长，这样能统揽全局。
我感觉，3人组队，正好，4人太多，2人太少。
组队赛一个比较重要的因素是配合，讨论的时候，一定要多听，让队友说完，有意见的时候，要等到他说完，或者说完这句话，不要马上打断；对自己的观点陈述要清楚，想清楚思路之后再向队友陈述。
这里说句题外话，就是希望大家能在数模培训期间多和别人交流，寻找合适的队友，确保三人组队的知识面能达到最大，能合理分工使每人都有所专攻。
最后，一支队伍的配合是要靠磨合的，平时在一起多讨论多练习，分工明确又要团结统一，这就是磨合出来的。
由于数模的国赛一般是在开学后2周左右的时候，所以到开学后才开始准备数模通常会来不及。
暑假中有大量的时间，但是由于放假会造成队员间交流不方便，而且有些同学回家后没法上网查资料什么的也是很麻烦的事情。
这里建议队伍尽量在暑假前分工，暑假时要看的论文、书籍在暑假前提前准备，通过暑假的学习中要让自己胜任自己需要承担的工作。
在这个基础上对自己的知识要有所拓展，能建立模型，又会写程序，不是更好吗？在我们队里，Uriel和我既是数模的队友又是ACM的队友，每天一起做题一起讨论，互相看代码和文章，这样比赛的时候配合敲代码和写文章才能默契，才能有一样的风格，就如同一个人所为。
在最后一次的FINALIST队伍中，小学弟HCH仍是ACM队的现役队员，代码能力相当强。
于是在那个队伍中，三个人对算法都比较熟悉，可以一起讨论算法；我单独负责建立模型，写模型那一部分内容；Uriel写算法和计算结果；HCH就承担了所有的编程任务。
其实，三人做题，就是比一个人强，思想的碰撞总能弄出点火花出来。
比赛篇这里写一些比赛的准备、安排，供大家参考，也记录一些自己曾经参加的比赛，一些经验一起分享。
赛前准备一般有：场地、食物和资料。
对于ECUST来说，每年的比赛苏老师都会找教务处到各个学院联系办公室，因此赛前的场地准备就不用我们操心了。
一般都能在比赛前一天的下午拿到钥匙，晚上就可以把一些比赛时需要的东西搬进去，包括被子和毯子。
特别要注意的是一些办公室要设静态IP，这些问题最好在赛前那个晚上处理。
食物尽量准备充足，不然最后一天晚上要通宵，结果发现连吃的都没有就会很囧。
普通的资料就是带些自己觉得需要的书，带好草稿纸、计算器之类的。
赛前一定要检查电脑，如果用word写作，那么写作的2个或3个队员的word的版本最好是一样的，最好赛前有个做好格式的模板用于写作。
检查比赛要用的软件是否都装了，是否有软件有过期等。
在写作的过程中要及时备份。
国赛的时间是三天三夜，一般是9月的第二个周五上午8：00放题，然后周一早上8：00交。
一般是周五早上拿到题后根据自己队伍情况确定选题，一般在下午前确定选题，下午和晚上一般用来查资料、讨论思路。
第一天的晚上全队对于这道题最好有个大体的思路。
第二天早上基本上就可以写出基本的模型，讨论大体的算法，接着下午可以优化模型，程序开始编写，文章的基本部分也可以开始写了。
到了晚上写模型的可以帮着Debug，完成程序，开始跑一些数据。
第三天上午就所有的模型基本上都要完成了，然后继续写文章和code。
如果有数据还没有跑完，那么文章也继续写下去，要确保文章的进度。
摘要部分建议留在最后写，因为其高度概括全文，是文章的统领。
建议在晚上7：00前能写完除结论和摘要外的其他部分，然后通读一遍全文，然后再写结论和摘要。
写作过程中和写完后要求所有的队员参与文章的阅读，因为最后评委看到的只有文章，所有一定要确保文章中讲模型和算法都完整、清晰地描述了。
结果最好能以表或图的形式写入文章，图和表都要有明确的命名。
最后一天的上午打印交卷，然后就结束了。
国赛后如何进入候选市一的话需要参加一个答辩，一般都在十一以后。
通常是某一天下午通知，然后第二天就要去答辩了。
答辩的形式很简单，就两个评委老师，每个组先陈述一下自己怎么做的，然后对评委提出的一些问题作回答，陈述+回答一般就15分钟。
