2023数学建模国赛准备必看

0. 赛前需要准备哪些内容

1. 分工合作，选好做题方向——三个臭皮匠，顶个诸葛亮
2. 学习优秀论文-——建模、算法、写作
3. 制作写作模板——好的写作等于成功的一半
4. 学习优秀算法——模型复杂、求解困难、算力要求高
5. 学会查阅最新文献——传统算法+最新算法+自创算法

1. 历年国赛优秀论文

评论区口令：“爱数模的小云”，来拿2004-2021年历届国赛优秀论文！

2. 常用模型、算法汇总（全网最全）

问题/模型	常用算法	说明
线性规划（Linear Programming）	单纯形法（Simplex Method）	通过迭代优化目标函数的值，找到线性约束条件下的最优解。
整数规划（Integer Programming）	分支定界法（Branch and Bound）	将问题分解为较小的子问题，并使用界限来剪枝搜索树，找到整数约束条件下的最优解。
图论（Graph Theory）	最短路径算法（Dijkstra算法、Bellman-Ford算法）	找到图中两个节点之间的最短路径。
离散事件模拟（Discrete Event Simulation）	事件驱动法（Event-driven Simulation）	按时间顺序处理事件并更新系统状态，模拟系统的离散事件行为。
数据拟合（Curve Fitting）	最小二乘法（Least Squares Method）	选择合适的函数形式，通过最小化观测值与拟合曲线的残差平方和，找到最优拟合曲线。
动态规划（Dynamic Programming）	背包问题算法（Knapsack Problem）	将问题拆分为子问题并构建动态规划表格，找到最优解。
随机模型（Stochastic Models）	马尔可夫链（Markov Chains）	建模具有随机性的系统，未来状态只与当前状态有关，可以用于模拟和预测随机过程。
遗传算法（Genetic Algorithms）	遗传算法（Genetic Algorithm）	基于生物遗传学原理，通过种群的进化和遗传操作（选择、交叉、变异）寻找优化问题的最优解。
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）	粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）	模拟鸟群或鱼群的行为，通过优化粒子的位置和速度来搜索最优解。
支持向量机（Support Vector Machine）	支持向量机（Support Vector Machine）	通过在高维空间中找到最优超平面，实现分类和回归任务。
神经网络（Neural Networks）	反向传播算法（Backpropagation）	基于多层神经元的结构，通过反向传播误差信号并调整权重，实现模式识别、分类和回归等任务。
深度学习（Deep Learning）	深度神经网络（Deep Neural Networks）	基于多层神经网络的深度学习模型，通过多次迭代的前向传播和反向传播，学习特征表示并解决复杂的模式识别问题。
马尔可夫决策过程（Markov Decision Processes）	Q学习（Q-Learning）、价值迭代（Value Iteration）	建模序贯决策问题，通过学习价值函数或Q值函数，找到最优策略。
混合整数规划（Mixed Integer Programming）	分枝定界法（Branch and Bound）和割平面法（Cutting Plane Method）	将问题分解为整数规划和线性规划子问题，通过分枝定界和添加割平面约束来找到最优整数解。
强化学习（Reinforcement Learning）	深度Q网络（Deep Q-Network）、策略梯度法（Policy Gradient）等	通过智能体与环境交互，基于奖励信号学习最优策略，用于解决序贯决策问题。

3. 编程、计算软件

软件	说明
MATLAB	一种高级技术计算和编程环境，用于数值计算、数据分析和可视化。它提供了丰富的数学函数和工具箱，可用于解决数学建模中的各种问题。
Python	一种通用编程语言，具有强大的科学计算库和数据处理能力。在数学建模竞赛中，Python常用于建立模型、数据分析、算法实现和可视化等方面。
R	一种专门用于统计计算和数据分析的编程语言。R具有丰富的统计库和绘图功能，适用于数学建模中的统计建模、数据可视化和推断分析等任务。
Microsoft Excel	一种广泛使用的电子表格软件，用于数据处理、建模和可视化。Excel具有强大的计算功能和图表绘制工具，适用于简单的数学建模和数据分析任务。
Wolfram Mathematica	一种全面的技术计算软件，提供了广泛的数学、科学和工程计算功能。Mathematica支持符号计算、数值计算和可视化，适用于各种数学建模和仿真任务。
IBM SPSS	一种专业的统计分析软件，用于数据预处理、统计建模和预测分析。SPSS具有友好的用户界面和丰富的统计功能，适用于数学建模中的数据分析和模型验证等任务。
GAMS	一种专门用于建模和求解优化问题的软件系统。GAMS支持广泛的数学规划和优化模型，可用于解决数学建模竞赛中的线性规划、整数规划和非线性规划等问题。
AMPL	一种用于数学建模和优化问题的高级建模语言和环境。AMPL提供了灵活的建模语法和强大的求解器接口，可用于描述和求解各种数学建模问题。

4. 写作软件

软件	说明
Microsoft Word	一种常用的文字处理软件，用于撰写报告、论文和技术文档。Word具有丰富的排版和格式设置功能，适用于数学建模竞赛中的文档编辑和排版。
Microsoft Visio	常用于绘制流程图、框图、网络拓扑图等，以展示模型和算法的设计思路、系统结构和数据流程等。它提供了丰富的图形库和编辑工具，使得图形的创建和编辑变得简单和直观。Visio的可视化效果和专业性使得它成为数学建模竞赛中常用的图形绘制工具之一。
LaTeX	一种专业的排版系统，用于生成高质量的科技文档和数学公式。LaTeX在数学建模竞赛中常用于撰写报告、论文和演示文稿，以及插入数学符号和公式。
Overleaf	一种在线的LaTeX编辑器和协作平台，用于多人协作撰写科技文档。Overleaf提供实时预览、版本控制和协作编辑等功能，方便团队合作完成数学建模竞赛报告的撰写和编辑。