以下内容为2023研赛备赛指南，开赛后立刻更新，持续关注~~~
一、赛前准备
如何准备数学建模
看各种数学建模的算法和书籍：线性规划、蒙特卡洛、0-1规划、各种现代算法……
准备写作模板（Word的、LaTeX的……）
熟悉各种数学软件或编程语言（MATLAB、lingo、spss……）
了解赛事流程和一些关键的时间点
提前和你钟意的指导老师联系
1.多读优秀论文：历年国赛优秀论文多去查阅学习，学习一重点还是在于结构、格式、模型表述等方面，毕竟内容需针对题型，但形式的规整和美观可以模仿。
2.想拿国奖，切忌无脑套模型、算法，尤其是遗传算法、模拟退火、神经网络等等元启发式算法，除非很熟悉并且能够定制化地进行设计，否则不要轻易尝试，会被评委认为是“不懂装懂”、“套用模型”、“为了建模而建模”。
3.摘要是重中之重：一份论文20多页，评委根本没时间细看，所以摘要要好好写，务必写满一页。还有要提的一点是，用语不要太口语化，要让评委觉得这像是一篇科研论文，而不是水文，毕竟第一印象很重要。举个栗子，“带入数据发现，最好的策略就是按照这样的方案不断重复：XXX”这样的说法感觉就有点口语化，改成“代入数据，计算可得对于任一阶段的最优调度策略为XXX”读起来就显得书面化一点。最后，摘要最好能腾出三个小时以上的时间来写，大家一起读一起改，避免一些语句的语病、逻辑错误等等，不要因为语文不好而错失国奖。
4.算法的积累
数学建模竞赛很重要的一部分是算法，算法的理解和使用绝不是在短短的3天就能够实现的，前期需要进行一定的积累。建模的题目一般可以归为优化问题、评价问题、预测问题三类，每一类问题都需要掌握基本的算法，例如优化问题可以学习线性规划，评价问题可以学习层次分析、Topsis优劣解距离法、熵权法、因子分析，预测问题可以学习时间序列、灰色预测、多元线性回归，提前掌握各类算法很重要。如果时间很紧张，没有时间详细学习算法，建议一定抽时间在建模前把各种算法能够解决什么问题总结好，这一点很重要。
5.细节很重要
例如排版时图号在下，表号在上；表格要用三线式；公式要用公式编译器打等等，具体细节要提前学习。
二、建模时间分配
第一天主要来确定选题方向和解题思路，最迟下午就要开始写论文了，建模和写论文这两个过程是并行的。
中间的建模过程，各个队伍自己把握，但最后一定要预留半天来专门改摘要。摘要不好，直接被DQ掉。
论文一完，别就以为可以大被蒙头睡2天了，我们当时就直接在校外开始撸串了，结果我前前后后跑了三回学校和校外，想想就想哭了。论文提交首先是在网上客户端上提交论文PDF和MD5码的文件，注意你只要打开文件，哪怕啥都没改，只是保存一遍，MD5码都会变，只要要提交了论文了，啥也别看了，只要到提交的关口，笃定点，别在最后提交的关口，因为PDF和MD5不匹配而过了提交时间，这就冤死人了。其次，也是当时我们被搞得要死的部分，当天提交论文时间过后，你还得将PDF打印出来，装订，队员、指导老师签字，然后第二天由学校统一邮寄到评阅的学校机构。（仅限于国赛）
三、最后的强调
摘要的重要性
摘要很重要， 摘要很重要， 摘要很重要！！！
说得简单点，就像高考语文卷（只不过卷子要20几页），把作文压到5、600字，然后用这600字来直接定你高考语文成绩，你说重不重要？这个part是写论文的队友和指导老师一起花大把时间的地方，摘要不厌百回改。
就 整体节奏 来说，建模前2天，对建模和编程的同学的压力和节奏比较大，但越到后期，写论文的队友的压力和工作量是越来越大的。很容易理解，一开始是没啥东西写啊，他们都在生产原材料呢,但到后期，怎么去阐述文章思路、怎么去建立文章的框架，怎么去对一些已有的建模成果的取舍，怎么去统筹内容和文章效果，怎么去理解建模和编程的思路和重点……这都是很累人的事情。我记得，当时美赛的时候有张曲线图，很美，我是真的不想删，但另外两个人觉得这部分内容不是主体给删了，现在想想真的很心疼。不过，队员的建议你还是得尊重的，成果是大家的，凡事都要一起商量的。
国赛冲刺前给大家答疑，总结了一些问题，给大家回答一下
1.数据预处理
只有题目中涉及到数据，即使是已经给你处理好的数据（一般不可能），都要在文章中模型的建立与求解部分加上数据的预处理
数据预处理中，缺失值一般都是用插值，根据数据的不同使用相应的插值法，回归当然也可以，不过会稍微麻烦一点
异常值检验最常用的就是3sigma（需符合正态分布）和箱线图（基本通用），检验出来之后选择删掉然后，等同于与缺失值进行处理
而处理完异常值之后，要对数据进行标准化，有些还要先进行正向化，标准化目的是为了消除不同指标量纲的影响（单位，数量等等），将它缩小到一个区间范围之内，常用的min-max，z score，maxabs等
2.论文排版问题（选择word还是latex）
word：初学者可以选择word，简单方便，图标清晰操作简单，但是需要自己进行排版，公式的输入可以使用内置的公式编辑器或者mathtype，设置编号有点麻烦
latex：生成的论文内容美观，不需要给图表编号，不用设置行间距等等，但需要一定的代码基础，插入图表以及调整图表会麻烦一点
综上：新手或写论文时间不够，可视化较多使用word；时间充裕，需要插入大量公式，以及追求论文美观程度使用latex
3.怎么套代码
注意查看我发在群里的文件包，需要你懂点代码和算法
有些算法不能直接套代码，要进行修改优化，能套用的需根据题目所使用的模型，更改数据，变量等等，完全不懂代码的，只能等着到时候喂给你们了
4.很多算法不会怎么办？
国赛有很多算法用不到，我们只需要掌握最常用的一些算法即可，如果一旦出现没有学过的算法，直接现学就可以了，不要小瞧自己的学习能力，最主要的是我们需要快速的学会将模型应用到问题中，国赛期间本就是边学边做的一个过程
基础算法：如搜索算法（深度优先搜索、广度优先搜索）、排序算法（快速排序、归并排序、堆排序等）、贪心算法、动态规划等。
数值计算方法：如常微分方程数值解法（欧拉法、龙格库塔法等）、偏微分方程数值解法（有限差分法、有限元法等）、插值与拟合等。
优化算法：如线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、模拟退火算法、遗传算法等。
统计分析方法：如回归分析、方差分析、时间序列分析、聚类分析、主成分分析等。
图论算法：如最短路算法（Dijkstra算法、Floyd算法等）、最小生成树算法（Prim算法、Kruskal算法等）、网络流算法（最大流、最小割等）等。
5.使用哪些软件画图
matlab和Python的绘图功能都很强大，python部分可视化更美观一点，当然还有一些很简单的比如tableau和wps，当然spsspro也可以做数据分析并且得到相应的可视化图，且操作简单无需代码
6.拿到题目怎么选题
题目出来之后，会给大家提供选题建议以及题目难度划分，新手一般都是优先选择bc题，专业对口可以考虑A题，先看一下有没有思路，有思路的话再确定一下模型，以及自己是否会使用这个模型，不会就直接现学
近5年国赛的题目，最后2天大家可以根据自己的能力，挑一些题目去学习优秀论文