美赛建模准备~.ppt
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1、数学建模:如何备战美赛,主讲人:熊风华中科技大学电信11级,自我介绍,熊风华中科技大学 电子信息与通信学院1102班毕业去向:香港科技大学计算机系全奖硕士研究方向:机器学习、数据挖掘、计算机视觉我的数学建模之路2012年华中赛 第一次参加数模比赛,酱油2012年国赛(CUMCM)B题 国家 二等奖2013年美赛(ICM)C题 一等奖(Meritorious)2014年美赛(MCM)B题 特等奖(Outstanding)(B题唯一一篇入选官方杂志umap的论文)比赛负责的部分:建模、算法、编程,我的2014年美赛,丁文超、李晶玲、熊风、韩志斌老师三个队员全部是华中科技大学电信11级,准备和大家分
2、享的内容,数学建模美赛入门我的数学建模成长之路如何备战美赛:组队、建模、编程、论文我的2014年美赛分析数模竞赛的一些经验Q&A,美国大学生数学建模竞赛,美国大学生数学建模竞赛(MCM)A、B题美国大学生交叉学科竞赛(ICM)C题获奖情况 比例三等奖 Successful Participants50%-60%二等奖 Honorable Mentions 30%-35%一等奖 Meritorious Winners10%-15%特等奖提名奖 Finalist Winners 低于1%特等奖 Outstanding Winners 低于1%,结论:相对于国赛,美赛获奖并不难。(国赛的国家一等奖和
3、国家二等奖比例加起来也往往不超过8%),关于2015年美赛,时间(北京时间):2月6日-10日,农历腊月18腊月22Ps:春节之前!今年的主要变化:(1)ICM改成了两题(2)新增了单项奖The Leonhard Euler Award将颁发给选做C题的一个参赛队The Rachel Carson Award将颁发给选做D题的一个队,我的数学建模成长之路,2012华中赛:第一次接触数学建模大一下学期,5月份当时的状态:什么都不会,自学了一点matlab就上阵了熬了三天三夜终于提交了论文结果:无任何奖,我的数学建模成长之路,2012年暑期集训7月份:个人赛+上课交替进行(两轮)8月份:组队赛+上
4、课交替进行(三轮)当时自学的内容:数学建模算法大全Matlab 和lingo这段时期是我学习数学建模的主要时期,大部分基础是在这个阶段打下的。,我们学校暑期培训所用的“教材”,我的数学建模成长之路,2012年国赛B题:葡萄酒评价问题有生以来做的最艰难的数学建模比赛最后一天凌晨,接近崩溃当时论文才写了一半我的编程求解部分都没做完我的身体状态非常不好,极度困乏+想呕吐葡萄美酒高教杯欲钻被窝国赛催累死机房君莫笑古来建模几人回,我的数学建模成长之路,2012年国赛1.最后一天早晨7点半的时候完成论文,匆忙检查一遍就提交了(截止时间:8点)2.最后的结果:国家二等奖 惊喜而又遗憾3.反思、磨练与蜕变比赛
5、收获:实战经验、对节奏的掌控、对全局的把握,我的数学建模成长之路,2013年美赛(大二上学期结束的时候)1.准备时间很短 我们学校期末考试考得很晚 这一年的美赛是在春节之前 准备时间不到10天2.组队比较顺利两个队友都是国家一等奖其中一个数学很强(高中数学竞赛、物理竞赛一等奖,大学成绩都在90以上)其中一个英语很强(四六级、托福、GRE都接近满分),我的数学建模成长之路,2013年美赛比赛过程1.比较酱油,似乎自己没有干什么活2.过程轻松,最后一天凌晨的时候已经结束了所有工作3.写论文的工作都交给队友了结果:抱大腿拿了美赛一等奖,我的数学建模成长之路,2014年美赛参赛动机1.经不住妹子卖萌诱
6、惑,2.自己还年轻,正是参加比赛的年龄(大三)3.2013年美赛做的太没存在感了,没有多少参与的感觉,我的数学建模成长之路,2014年美赛回忆1.感觉不像比赛,就像三个人在一起玩。2.队内氛围和谐友好,两轮模拟赛和正式比赛做的轻松+愉快3.感觉我们队很业余 比赛做得不够专业4.详细分析在后面讲结果:惊喜的outstanding,我的数学建模成长之路,一次华中赛一次国赛两次美赛九次模拟赛更多内容见校苑数模的帖子两年数模路具体的心得体会,如何备战美赛:组队,1.个人偏爱两男一女的组队模式2.三个人在具备基本功的情况下,在建模、编程、写作方面有所侧重3.对队友的要求:可以不是大神,但一定要靠谱能力可
7、以弱一些,但态度一定要好4.队内气氛要好,但做正事的时候一定要全神贯注,全力以赴,如何备战美赛:建模,我经常被问到的一些问题我什么都不会,该从哪里开始自学?我不是理工科专业的,能参加数模吗?我数学成绩不好,能参加数模吗?我数学没学好,需不需要重新把大一数学学一遍?我没学过XXX(离散数学/运筹学),这个有关系吗?,归纳起来就是两个问题不清楚数学建模竞赛会涉及到的学科不清楚数学建模竞赛的特点,如何备战美赛:建模,基础工科数学 微积分、线性代数、概率论、数理方程等等2.运筹学 规划问题、排队论、博弈论等等3.离散数学 主要是图论4.数据挖掘、机器学习、模式识别中的经典方法 分类(贝叶斯模型、支持向
8、量机、神经网络),聚类(k-means)等等5.现代优化算法(一般用于解决NP问题)模拟退火、遗传算法、领域搜索、禁忌搜索等等6.其它:模糊数学等等,如何备战美赛:建模,数学建模的特点:有广度,欠缺深度 比赛中遇到之前从来没接触过的模型和算法也是很正常的搜索能力、阅读能力、快速自学能力才是王道!,如何备战美赛:建模,最常见的四大类优化预测分类评价基本的数据处理问题:插值、拟合、回归、标准化、降维(主成分分析),如何备战美赛,1.规划&优化(lingo)0-1规划、线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、单目标规划、多目标规划求解所用到的算法:单纯形法、分支定界法推荐:lingo(以上都是li
9、ngo的内部算法)matlab 中的函数或者工具箱,2.分类聚类分析:k-means算法 判别分析:Fisher判别法、Bayes判别法模糊聚类神经网络分类支持向量机(SVM),求解的方法:1.建议用matlab,里面用对应的函数和工具箱2.网上也可以搜到对应的源码,我与数学,3.评价层次分析法、综合评分法、综合指数法、Topsis法、秩和比法4.预测时间序列、灰色预测、模糊预测、神经网络预测同样,可以在网上找到代码;甚至有一些对应的傻瓜软件。,我与数学,5.图论最短路径(Dijkstra、Floyd)指派问题hamilton圈旅行商TSP问题(matlab)最小生成树(Kruskal)(pr
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