美赛Outstanding Winner作者经验分享
美赛O奖经验分享
美赛O奖经验分享主讲人:熊风华中科技大学电信11级我与美赛熊风华中科技大学电子信息与通信学院1102班参加过两次美赛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、编程准备和大家分享的内容1.APMCM B题评讲2.个人对美赛的理解3.对最后11天准备美赛的一些建议4.Q & AB 题:如何评价微信公众号微信是腾讯公司推出的是一款跨平台的通讯工具。
微信公众平台,是用户利用公众账号进行自媒体活动,简单来说就是进行一对多的媒体性的行为活动,如商家通过申请公众微信服务号通过二次开发,如对接微信会员云营销系统展示商家微官网、微会员、微推送、微支付、微活动,微报名、微分享、微名片等,已经形成了一种主流的线上线下微信互动营销方式。
值得注意的是, 微信每天允许公号向受众群发1 条消息, 而只有极少数公号会每天都把这一次群发用掉。
大多数公号都是基于自身话题领域,根据自己的内容定位,或推送他们认为值得受众关注的重要新闻, 或推送受众可能更容易感兴趣的趣味性内容。
微信公众平台包括不同领域的各种账号,分析这些平台运营是否有效,是否能够在微时代更好地运用自己成为了各大企业思考的问题。
请建立数学模型完成以下问题:1、查找相关资料分析微信公众帐号的领域,建立模型,预测不同领域的公众帐号数量的增长趋势。
2、请建立数学模型分析不同领域的微信帐号运营是否有效,说明你的数学模型的优缺点。
3、假如给你一个“数学建模”的微信帐号,你该如何运营,给出方案并预测关注量增长趋势。
问题分析1. 问题一:预测问题预测常用的模型:灰色预测、时间序列、回归与拟合2. 问题二:评价问题评价常用的模型:模糊综合评价、层次分析法(AHP)、3. 问题三:发散+ 预测言之成理即可大家用到的模型基本都是比较合适的,但普通都存在一些问题举个例子:摘要没有实际的内容一篇好的摘要要讲清楚的东西:(1)建立了什么模型(2)用了什么算法来求解(3)得到了什么结果/结论(最好有数字)(4)对模型进行了什么分析(比如敏感性分析),得到了什么结论注意:(1)摘要里最好不要出现公式(2)摘要里不要有语法错误(3)摘要尽量简洁我的观点:摘要实在实在是太重要了!(1)在哪里都可以马虎,但在摘要的地方不能马虎!!!(2)一篇摘要不好的文章,最多只有SP(三等奖)!(3)一篇摘要好的文章,最少也有H(二等奖)(4)对摘要的态度一定要非常非常重视。
outstanding奖经验
2014年美国大学生数学建模大赛落下了帷幕,我们队很幸运地拿到了outstanding(特等奖),还拿到了特别奖Frank Giordano Award,这似乎是中国学校首次拿到这个单项奖。
应数模基地的梅老师之邀,写一篇详细的体会。
我也借这个机会回顾下我的数模之路,从2012年5月的华中赛开始,到2014年的美赛。
希望能给学弟学妹们一些帮助。
一.2012华中赛对于华中科技大学的大多数学子来说,每年5月份的华中赛应该就是与数学建模竞赛的第一次邂逅。
按照学校数模基地的规定,参加华中赛并成功提交论文,是进入暑期培训的必要条件。
因此,尽管华中赛的题目比较简单,比赛规模也不够上档次,但依旧是华科数模人不可磨灭的记忆。
我依稀记得当时的题目是高校硕士研究生招生指标分配问题。
当时我们队三个人都没正式接触过数模,但还是努力地完成了论文,期间主要自学了层次分析法。
当时自己将37页的论文打印出来时,有一种满满的成就感,觉得我们这么认真地做,拿个奖应该没啥问题吧。
可惜结果是残酷的,最后连三等奖都没拿到。
这件事对我打击不小,因为当时的我对自己的数学还是挺自负的,大一几乎所有数学课都是满分,只有一门概率论是98分。
所以当时我尽管没数学建模经验,但仍相信与数学沾边的东西,我肯定不会差。
可第一次参赛就给我浇了一盆冷水。
直到今天,我还保存着当时的论文。
以现在的眼光和水平来看,那篇论文确实漏洞百出,犯了很多大忌,没拿到奖也不算冤枉。
尽管如此,我依旧珍惜这篇论文,我也十分感谢华中赛的失利,它让我知道了数模之路并不容易,切不可因课内的一点成绩就骄傲自大。
二.2012暑期培训每年两个月的暑期培训都是数模基地的重头戏,也是数模基地队员提高实力的黄金时期。
在这里经过高强度的训练,初出茅庐的新手便能在较短的时间内成长为拥有冲击国家一等奖实力的老队员。
这个暑假大概就是三天讲课三天模拟赛的节奏,我们比较系统地学习了数模竞赛中常见的各种模型和算法,而成为正式的国赛队员要经过大概五轮模拟赛的洗礼。
参加美国大学生数学建模竞赛 - 知乎
1.组队
我们队 一个应用数学的学渣(就是我) 一个化学院的女森 加上一个 计算机院物联网的男生 一般组队都是 数院 电气 电信 经管 这样 我们一次模拟都没有做过,但是分析过大概10多篇08年一等奖的文章,当时觉得 他们的模型都看不懂= =
2.场地
因为学校机房有限,都给了参加过过赛的同学的队,比赛的时候 出去开了两间房,白天就在一起做题。酒店没有 桌子,就坐在地上然后把电脑放床上= =
比赛:最理想是国赛前定下美国赛队伍,拿国赛练级攒经验比较恰当。其他如教工杯之类的比赛,鉴于真实比 赛环境和练习的机会不多,建议当成美赛认真练。只要认真练,几次真赛历练之后,建模和配合方面问题就不 应该太大了。 学术论文写作:难点不是专业词汇或格式排版的问题,这些问题阅卷人可能会对外国参赛者宽容些,真正困难 是表达如何逻辑清晰严密、符合学术规范了。有条件的最好找英语国家教授或学术期刊编辑帮忙不断改,找不 到就只能是找海归教授、理工专业外国留学生将就了,再没条件的只能研读outstanding和英文经典论文了。
赛前准备程度基本决定了比赛的时间充裕度 ,赛前准备不足往往要靠比赛时不眠不休、争分夺秒拼命抢时间来 弥补,这种情况下能做出多少创造性工作就难说了。
三、练级篇:
练习:练习的时候要根据队伍的特点有针对性的训练提高——模型方面,多积累实际问题产生背景,注意培养 思考的深度,善用发散和逆向思维;实现方面,注意提升各种算法求解效率的方法,多积累算法调试、测试、 参数调整、有效性检验等方面的经验;
大家要有信心 一等奖不难 加油噢~ 编辑于 2013-07-23 9 条评论
参加美国大学生数学建模竞赛 - 知乎
改名中,我的头像更适合做知乎吉祥物 李曈、Steve Balaba、张镇麟 等人赞同 首先说一下自己的参赛经历:2013年S奖,2014年M奖,两次参赛是不同的队伍。
2023美赛总结
2023美赛总结2023年美赛是我参加的第一次数学建模竞赛。
在比赛之前,零基础的我,由于各种原因,没有很好的学习基本的数学模型,只是看了皮毛的一点点“连续型”建模知识,因此比赛前我十分焦虑。
不过,我想着反正这是第一次参加美赛,今年虽然已经大二了,但是也不影响大二暑假的国赛和大三上学期的美赛,所以抱着“初生牛犊不怕虎”的心态,有点紧张又有点兴奋地参加了这次比赛。
正如我先前提到的,并没有做足充分准备。
所以心态就是“管他呢,不会就是不会,写完就行”。
队友,一个负责MATLAB解模编程,另一个和我一起建模+论文写作。
大家都是第一次参加,怀着第一次参加的心态,我们都认同,只要不放弃,写完论文就是最大的成功。
当然,我们更希望会享受这次的美赛经历,通过体验这一次美赛,可以获得一些有益的经验。
第二天,我提早起来,继续思考这道题。
思路还很混乱。
我就先把这个问题拆解成很多块,把思路理清楚。
后面根据队友之间的交流,把这个思路用自己的方法修改了一下理清了。
最后,我们开始把多次梳理模型有哪些,如何建立等,最后得到了一个核心思路。
第二天下午,我去看了很多论文,找了很多相关的数据,在一些偶然之中发现了一篇论文好像很有用的样子。
接着就把阻力模型弄出来了。
第三天,我们开始解模,解模发生了比较大的问题,即数据处理问题。
经过另一位建模同学的数学公式的简化和模型修改,使得最后的数据处理问题变得更加简单。
但即使如此,解模的同学还是需要花很大力气摘掉很多数据,并获得一个稍微符合常理的曲线图。
(这已然说明了我们的模型多么脆弱!)第四天,继续得到数据进行论文写作。
数据依然在不断修改。
我们三个人分别写中文底稿,把论文流程的各个板块搞了出来。
问题就是,论文写作真的很费时间,每一个板块都要花上很长的时间来完成。
好在最后还是能够把自己建立的模型自圆其说,得到了总目标时间t 的一个估计值,是1个小时40分钟左右。
最后最崩溃的地方出现在排版,在两个多小时内,把没有翻译的部分完全翻译然后排版正确真的是很考验人的啊!!总结:1、要好好准备,下学期开始看数学建模相关书籍;2、继续保持享受考试的心态。
当我谈数学建模时我谈些什么——美赛一等奖经验总结
前言:2012年3月28号晚,我知道了美赛成绩,一等奖(Meritorious Winner),没有太多的喜悦,只是感觉释怀,一年以来的努力总算有了回报。
从国赛遗憾丢掉国奖,到美赛一等,这一路走来太多的不易,感谢我的家人、队友以及朋友的支持,没有你们,我无以为继。
个人背景:我2010年入学,所在的学校是广东省一所普通大学,今年大二,学工商管理专业,没学过编程。
学校组织参加过几届美赛,之前唯一的一个一等奖是三年前拿到的,那一队的主力师兄凭借这一奖项去了北卡罗来纳大学教堂山分校,学运筹学。
今年再次拿到一等奖,我创了两个校记录:一是第一个在大二拿到数模美赛一等奖,二是第一个在文科专业拿数模美赛一等奖。
我的数模历程如下:2011.4 校内赛三等奖2011.8 通过选拔参加暑期国赛培训(学校之前不允许大一学生参加)2011.9 国赛广东省二等奖2011.11 电工杯三等奖2012.2 美赛一等奖(Meritorious Winner)动机:我参加数学建模的动机比较单纯,完全是出于兴趣。
我的专业是工商管理,没有学过编程,觉得没必要学。
我所感兴趣的是模型本身,它的思想,它的内涵,它的发展过程、它的适用问题等等。
我希望通过学习模型,能够更好的去理解一些现象,了解其中蕴含的数学机理。
数学模型中包含着一种简洁的哲学,深刻而迷人。
当然获得荣誉方面的动机可定也有,谁不想拿奖呢?模型:数学模型的功能大致有三种:评价、优化、预测。
几乎所有模型都是围绕这三种功能来做的。
比如,今年美赛A题树叶分类属于评价模型,B题漂流露营安排则属于优化模型。
对于不同功能的模型有不同的方法,例如评价模型方法有层次分析、模糊综合评价、熵值法等;优化模型方法有启发式算法(模拟退火、遗传算法等)、仿真方法(蒙特卡洛、元胞自动机等);预测模型方法有灰色预测、神经网络、马尔科夫链等。
在数学中国网站上有许多关于这些方法的相关介绍与文献。
关于模型软件与书籍,这方面的文章很多,这里只做简单介绍。
美赛特等奖经验分享
美赛特等奖经验分享清华大学的钟耀峰:我们的数模故事——14年美赛清华大学O奖非常感谢校苑数模的邀请,邀请我把自己美赛O奖的经验分布在论坛上。
这篇经验总结在5月份的时候就已经写好了,当时确实还不知道校苑数模论坛,后来一次偶然的机会在网上看到了校苑数模这个论坛,才开始偶尔来逛一下。
记得第一次逛论坛就看到了校苑寄语——banner广告“有些事不是看到了希望才去坚持,而是坚持了才会看到希望”,被这句话深深地折服,也被校苑数模这个富含文化的论坛所打动。
近期受论坛负责人赵松师兄邀请,将自己的经验分享写在论坛上,感到十分荣幸!第一次知道美赛是差不多去年的这个时候,当时觉得这比赛好像挺合我胃口,就想趁着大三带着那还残存着的激情好好干一把,也就图个经历嘛。
组队的过程挺意外的,以至于我还不清楚什么情况呢就组好了队,可能因为我们三个(我,张云翼,赵晓)本来就很熟悉。
后来想想我们三个确实是个不错的组合。
大三上期中考试之后,开始对某些专业课慢慢地厌倦了起来orz,于是开始找来美赛的论文看,也就是这个时候我才开始真正了解美赛。
我看的第一篇论文In the Zone: Novel Approaches to Airplane Boarding让我对美赛有了一个直观的概念。
读这篇文章时,我惊叹于它层层推进的模型,恰如其分的解释,清晰严密的逻辑框架以及漂亮的图表和美观的排版。
它让我了解了一个看起来棘手的问题的是如何被解决的。
这篇文章对我的影响很大,以至于我们参赛论文和这篇文章在架构上有不少相近之处。
这段时间我和赵晓、张云翼还联系了两位参加过美赛的学长,希望他们能给我们一些建议。
靠谱的学长们详细地解答了我们的疑惑。
我们得知了数学模型能够解决哪些问题,有哪些基本的方法,需要学习哪些知识。
我们也清楚了比赛的4天内时间应该大致怎么分配,三个人如果出现了意见不合的时候应该怎么处理等等。
之后用零零散散的时间看了几篇文章也逛了逛数模论坛,也就快到期末考试了。
美国大学生建模竞赛特等奖获得者经验分享
参加大学生建模竞赛需要具备哪些方面的能力?有哪些实战经验值得借鉴?获2019年美国大学生数学建模竞赛(MCM)与交叉学科建模竞赛(ICM)特等奖的西交利物浦大学学生团队在经验分享中总结出以下获奖心得:一、以“解决问题”为导向来思考问题,对题目首先要理解到位,而不是急于套用数学模型;二、学生须具备西交利物浦大学所倡导的“学会学习”的能力,尤其是在短时间内快速自学新知识的能力;三、组队的三位同学须在专业能力上优势互补,分工明确、紧密合作。
以下是来自西交利物浦大学获奖团队的经验分享全文:2019年美国大学生数学建模竞赛(MCM)与交叉学科建模竞赛(ICM)成绩公布,西交利物浦大学团队在全球一万多支ICM参赛队伍中脱颖而出,喜获特等奖。
今年全球仅有19支队伍获此殊荣,这也是西交利物浦大学历年参赛所获的最高荣誉。
MCM/ICM(简称“美赛”)由美国数学及其应用联合会主办,是世界范围内极具影响力的数学建模比赛。
今年组委会大幅削减了获奖率,获ICM特等奖(Outstanding Winners)的队伍仅有19支,除西交利物浦大学外,其他获奖团队来自美国杜克大学、中国人民大学、南京大学等。
摘获特等奖的西浦团队由三名大三学生——计算机科学与软件工程系的张啸天(下图左)、数学科学系的王光宇(下图中间)和张一华(下图右)组成。
数学科学系的苏炯龙博士、刘刚博士、马飞博士、费杰博士等老师在赛前为学生提供了指导。
按照竞赛要求,三人团队需在四天时间内就指定问题完成从建立模型、求解、验证到论文撰写的全部工作。
据张啸天介绍,团队选择了关于卢浮宫人流疏散的题目,该题除了需运用到数学建模的相关知识外,还要求参赛者具备良好的运筹学功底,甚至具有一定的建筑学知识。
在团队紧密合作的基础上,三人将卢浮宫的房间抽象化,做成一个可用于数学分析的网络结构模型图,再用图论的知识和数学算法来达到疏散时间最少化;同时运用运筹学算法进行优化,并用遗传算法来改善结果。
美赛建模经验谈
取得好成绩经验第一,运气第二,实力第三。
注重"活",只要有道理,有思想就会有不错的成绩,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,组队和分工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。
组队要根据分工而来的,三个人要具备一个数学功底深厚,理论扎实,一个擅长算法实践,另一个是写作美国赛则为MCM和ICM两种,MCM为A,B两题,ICM为C 题。
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。
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。
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。
文献资料查找在数学建模中文献资料的查找是十分关键,通过文献资料的阅读可以知道别人在这个方面做了多少工作了,怎么做的工作,取得了哪些进展,还存在什么问题没解决,难点在哪里,热点在哪里,哪里是关键,哪些是有价值的,哪些是无意义的等等等等......,外文期刊数据库+搜索引擎查数据库是最有效率的方法,并且查学位论文是尤其推荐的,要知道查找学位论文是最高效率得到信息的途径。
虽然学位论文很长,很吓人,没有七八十页也有个一百多页,其实看多了学位论文就知道真正有用的东西页就那么个十多页最多二十多页,直接翻到那个部分看就可以了,美赛则有语言障碍,要在有限时间内完成课题研究和论文写作,则需直接查找外文文献了,要知道中国目前的总体科学水平和国外的差距是至少5年的,这个是保守估计,实际可能是2倍以上。
所以一般国外的当前研究国内鲜有涉及,当国外搞的很成熟了,产业化了,咱们国内就有教授引进了,开始研究了,吃点人家的残羹冷炙,这样说是刻薄了点,但这种情况真的不少见。
美赛写作及参赛经验分享
美赛写作及参赛经验分享 Revised by Jack on December 14,2020Tittle of paperSummary/Abstract Key words:I.Introduction(引言)Organ transplantation is a preferable treatment for the most serious forms of end-stage diseases. In recent years, advances in medical science and technology have made solid organ transplantation an increasingly successful and common medical procedure, a literal ''second chance at life". Not only does it offer the best hope for complete rehabilitation, but it has also proved to be the most cost-effective of all treatment options, including dialysis. Consequently, more and more people are benefiting from organ transplants and their survival rates are steadily improving. The surgical techniques involved have been mastered for half a century and are now considered as routine. The two main sources of kidneys for transplantation are deceased-donor kidneys and live-donations from family and friends. However, unfortunately, there is a considerable shortage of donor organs, compared to demands. As a matter of fact, efficient matching and allocation of organs donated has become an exigent problem.The United Network for Organ Sharing (UNOS), as the operator of the Organ Procurement and Transplantation Network (OPTN), is responsible for transplant organ distribution in the United States. UNOS oversees the allocation of many different types of transplants, including liver, kidney, pancreas, heart, lung, and cornea.Focusing on kidney transplantation, based on UNOS Kidney Allocation Model, we develop a mathematical model for US transplant networks. First, incoming organs are matched with waiting candidates by medical institutions considering the factors as ABO blood compatibility, the degree of recipient major HLA mismatch in order to obtain a matching degree applied on the allocation part. After that, from the patients’perspective, on the basis of linear regression, priority weight is defined by pondering age, disease severity, time on waiting, PRA level, and region. Applying this mechanism of ranking, we realize MWBM (Maximum Weight Bipartite-graph Matching) and SMGS (Stable Matching based on Gale-Shapley algorithm). MWBMfocuses on the optimal assignment of donors following the algorithm of bipartite-graph maximum weight matching; SMGS emphasizes the process of exchanges in order to obtain the stable exchanges between donors and candidates on the waiting list.II.The Description of Problem(问题重述)III.Basic Assumptions●The level of mismatch is only relative to the number of antigens.●The data and information are accurately registered according to the medicalmeasures●The data and information are refreshed in time according to the status of thepatients●No differences in the quality of the donor kidneys●The quality of the donor kidney is constantIV.Definitions and Notations●Kidney transplantation: A kidney transplant is a surgical procedure to implant a healthykidney into a patient with kidney failure.●Prioritization●MD: Matching Degree●PW: Prioritization weight●MWSM: Maximum Weight Bipartite Matching●SMGS: Stable Matching based on Gale-Shapley algorithm或V.ModelsThrough the investigation of US transplantation network, we draw a general picture of the mechanism. With reference to some resources available on the website of UNOS, a flow chart (Figure 1) is developed showing the procedure of the network.Currently, the initial waiting list is composed of patients who are waiting for a kidney or combined kidney-pancreas transplant. For the first time, the patients are requested to show the correct and scientific information to the US kidney transplant network which is needed for donor-recipient matching, the ranking of patients on the waiting list, and determining the outcome of those transplanted. The patients’waiting lists are composed of initial patients, historical patients and unsuccessful recipient after transplantation. Historical patients refer to registered patients whose status have changed and have an influence on the procedure. A patient is taken off the waiting list when a graft is offered and accepted by that patient or the patient is dead while waiting for a transplant. Unsuccessful recipients refer to the patients who have a bad result of transplantation calling for transplantation again, as it is so-called relistFigure 1. A schematic depicting the steps occurring in the transplantation networks......Table rate involving HLA mismatchVI.Conclusions.Our model for the optimal allocation of the donor organs is established by three modules, procurement of MD and PW, optimal assignment by MWBM model and Stable Matching of Gale-Shapley algorithm. The model has offered a convincing procedure of the allocation with the ……VII.Strengths and weaknesses(模型优缺点)Strengths●……Weaknesses●VIII.References注意文献的积累,不要等到文章写完再去重新寻找文献。
美国大学生数学建模大赛优秀论文一等奖摘要
SummaryChina is the biggest developing country. Whether water is sufficient or not will have a direct impact on the economic development of our country. China's water resources are unevenly distributed. Water resource will critically restrict the sustainable development of China if it can not be properly solved.First, we consider a greater number of Chinese cities so that China is divided into 6 areas. The first model is to predict through division and classification. We predict the total amount of available water resources and actual water usage for each area. And we conclude that risk of water shortage will exist in North China, Northwest China, East China, Northeast China, whereas Southwest China, South China region will be abundant in water resources in 2025.Secondly, we take four measures to solve water scarcity: cross-regional water transfer, desalination, storage, and recycling. The second model mainly uses the multi-objective planning strategy. For inter-regional water strategy, we have made reference to the the strategy of South-to-North Water Transfer[5]and other related strategies, and estimate that the lowest cost of laying the pipeline is about 33.14 billion yuan. The program can transport about 69.723 billion cubic meters water to the North China from the Southwest China region per year. South China to East China water transfer is about 31 billion cubic meters. In addition, we can also build desalination mechanism program in East China and Northeast China, and the program cost about 700 million and can provide 10 billion cubic meters a year.Finally, we enumerate the east China as an example to show model to improve. Other area also can use the same method for water resources management, and deployment. So all regions in the whole China can realize the water resources allocation.In a word, the strong theoretical basis and suitable assumption make our model estimable for further study of China's water resources. Combining this model with more information from the China Statistical Yearbook will maximize the accuracy of our model.。
美赛经验交流分享
IE 07 张莹
yingzhang8996@
Content
1 背景分析 2 准备工作 3 团队合作 4 文献资料 5 时间安排
Introduction
• MCM
– Mathematical Contest in Modeling – 数学建模竞赛
• ICM
组队分工
• 参加美赛前,每一名队友必须要考虑自己在团队 中扮演什么样的角色,承担什么责任。 • 假如你是队长,需要找到两名队友共同完成本次 比赛任务,必须把每个人的分工进行明确。 • 如果一个队中有两个人具有较强的编程能力,那 是一个非常不错的组合!!
团队精神
• • • • 每一个人在每一分钟都能发挥作用 保持每个人的参与 敢于质疑 Initiative
做事积极主动,担负起自己在团队中的责任 主动找事情做,做完自己的事在那闲着对其他成员的积极性是一种打 击
• How to deal with conflict
赛前就应该考虑比赛过程中出现冲突问题的解决方案: 投票,组长决定,折中等
Summary Sheet
• The summary is a very important part of your MCM paper. • The judges place considerable weight on the summary, and winning papers are sometimes distinguished from other papers based on the quality of the summary. • Imagine that a reader may choose whether to read the body of the paper based on your summary. • A summary should clearly describe your approach to the problem and, most prominently, what your most important conclusions were. • Your concise presentation of the summary should inspire a reader to learn the details of your work.
2023美赛建模经历总结
2023美赛建模经历总结引言我参与了2023年的美赛建模比赛,并在比赛中取得了一些经验和收获。
在本文档中,我将总结我的经验,并分享我的观点和方法。
赛前准备参加美赛建模比赛需要进行一系列的准备工作。
首先,我们需要熟悉比赛的规则和要求。
这包括了解比赛的主题、时间要求、评分标准等等。
其次,我们需要组队,并明确每个队员的职责和分工。
每个队员都应该负责自己擅长的领域,这样可以充分发挥大家的优势。
最后,我们还需要制定一个详细的计划,以确保我们按时完成各个阶段的任务。
队内协作队内协作是美赛建模比赛中至关重要的一环。
在我们的队伍中,我们通过定期的会议和讨论来促进团队合作。
每个队员都有机会分享自己的想法和观点,并提出改进的建议。
我们建立了一个有效的沟通渠道,以便及时解决问题和调整计划。
此外,我们还利用在线协作工具共享文件和资源,方便队员之间的合作和交流。
数据收集和处理在比赛中,数据收集和处理是一个重要的环节。
我们需要收集相关的数据,并进行合理的处理和分析。
对于大规模的数据集,我们采用了并行计算和分布式处理的方法,以提高效率和准确性。
此外,我们还利用数据可视化工具,将数据以图表的形式展示出来,使得我们可以更直观地理解和分析数据。
模型构建和验证在美赛建模比赛中,我们需要构建一个有效的模型,并对其进行验证。
在模型构建过程中,我们采用了多种方法和技术。
我们首先对数据进行预处理,包括数据清洗、特征提取等等。
然后,我们尝试了多个模型,并比较它们的性能。
最后,我们选择了一个最好的模型,并进行了交叉验证和参数调优,以确保模型的准确性和稳定性。
结果分析和总结在比赛结束后,我们对结果进行了分析和总结。
我们回顾了我们的方法和策略,并评估了我们的模型的性能。
我们还比较了我们的结果和其他队伍的结果,以了解我们在比赛中的竞争力。
最后,我们总结了我们的经验和教训,并提出了改进的建议。
结论通过参与2023年的美赛建模比赛,我学到了很多知识和经验。
比赛,更是磨砺!
比赛,更是磨砺——会话美国大学生数学建模大赛一等奖李珍珍团队已有几十年历史的美国大学生数学建模大赛(下文简称美赛)是全世界含金量最大的数学建模比赛。
来自全球的参赛队伍需先在各自的国家内角逐出一、二、三等奖,随后各国的评审团再从获得一等奖的作品中选取更为出众的几份作品送至美国,最终这些来自世界各地的佼佼者们将在同一舞台上竞争outstanding奖,其余被选送但未评上outstanding的作品则授予outstanding提名奖。
中国的参赛选手是这项比赛的主力军,每年都会有几支队伍凭着出色发挥拿下outstanding奖,今年更是包揽了全球13个中的6个。
四川大学也曾有一支队伍获得过这项殊荣,现任四川大学数学学院的王皓老师就是当时团队中的一员。
今年,四川大学同样有着不错的表现。
来自数学学院2010级的李珍珍、电子信息学院2011级的周龙和李高磊三位同学经过四天四夜的艰苦奋战取取了一等奖(M奖)。
“你要能熬夜,才能参加建模比赛”春节一过方才初几,李珍珍一行人就早早辞别家人来到学校,在她们租的小屋里一干就是四天四夜。
时间紧、任务重,熬夜是在所难免的,老师曾告诫过李珍珍那样:“你要能熬夜,才能参加建模比赛。
”所幸的是在她们参加美赛之前已有参加中国大学生数学建模比赛(后简称国赛)的经验。
国赛是由国外引进的中国大学生自己的数学建模比赛,在每年的九月份进行,赛程为三天。
为此,四川大学也会在暑期国际实践周专门开设“数学建模实践”的选修课程。
课程为期两周,将笼统介绍有关数学建模比赛中各个方面的知识。
但不给予大量的练习,仅为一入门引导课程,有广度没深度,以拓宽学生的知识面为主。
说起国赛,周龙与李高磊两位同学显得有些兴奋。
国赛时他们与另一位同学,在一间空寝室里奋战了三天三夜。
可是再看看这次美赛,李珍珍向我们爆料,“到了最后一天的时候周龙这家伙还给自己放假。
”一旁的周龙笑了笑,“也是因为之前参加国赛的经历,这次美赛的时间弹性就有了一些弹性时间,所以最后还剩下排版的时候我还忙里偷闲看了集《爱情公寓》”。
美赛特等奖经验分享
美赛特等奖经验分享清华大学的钟耀峰:非常感谢校苑数模的邀请,邀请我把自己美赛O奖的经验分布在论坛上。
这篇经验总结在5月份的时候就已经写好了,当时确实还不知道校苑数模论坛,后来一次偶然的机会在网上看到了校苑数模这个论坛,才开始偶尔来逛一下。
记得第一次逛论坛就看到了校苑寄语——banner广告“有些事不是看到了希望才去坚持,而是坚持了才会看到希望”,被这句话深深地折服,也被校苑数模这个富含文化的论坛所打动。
近期受论坛负责人赵松师兄邀请,将自己的经验分享写在论坛上,感到十分荣幸!第一次知道美赛是差不多去年的这个时候,当时觉得这比赛好像挺合我胃口,就想趁着大三带着那还残存着的激情好好干一把,也就图个经历嘛。
组队的过程挺意外的,以至于我还不清楚什么情况呢就组好了队,可能因为我们三个(我,张云翼,赵晓)本来就很熟悉。
后来想想我们三个确实是个不错的组合。
大三上期中考试之后,开始对某些专业课慢慢地厌倦了起来orz,于是开始找来美赛的论文看,也就是这个时候我才开始真正了解美赛。
我看的第一篇论文In the Zone: Novel Approaches to Airplane Boarding让我对美赛有了一个直观的概念。
读这篇文章时,我惊叹于它层层推进的模型,恰如其分的解释,清晰严密的逻辑框架以及漂亮的图表和美观的排版。
它让我了解了一个看起来棘手的问题的是如何被解决的。
这篇文章对我的影响很大,以至于我们参赛论文和这篇文章在架构上有不少相近之处。
这段时间我和赵晓、张云翼还联系了两位参加过美赛的学长,希望他们能给我们一些建议。
靠谱的学长们详细地解答了我们的疑惑。
我们得知了数学模型能够解决哪些问题,有哪些基本的方法,需要学习哪些知识。
我们也清楚了比赛的4天内时间应该大致怎么分配,三个人如果出现了意见不合的时候应该怎么处理等等。
之后用零零散散的时间看了几篇文章也逛了逛数模论坛,也就快到期末考试了。
土木系大三上的期末压力实在是大,直到1月17号才考完最后一门(2月7号就美赛了哦亲~中间还有春节哦亲~)。
美赛
1.花时间去阅读之前的获奖论文,也许你可能不太明白其中他们用到的某些特定的数学或计算机知识点,不要害怕,要从全文上把握他们的逻辑,他们的假设是什么?他们的数据从哪里来的,他们如何验证自己的模型,如何从模型中给出有价值的结论。
2.第一天解决第一问开始就要开始着手写论文,粘贴数据什么的,谁闲着谁就去写写论文。
建模的题只要内容合理、包装用心,拿奖其实不太难。
时间很紧迫3.首先,比赛要树立一个信念,那就是美赛比国赛简单。
获得Meritorious Winners(一等奖)比你想象的容易,千万不能妄自菲薄。
初评看摘要,综述整篇文章,甄别考察模型,清晰模型和坚实分析可得高分,分析,结果和写作要有一致性,终评主要看细节4.这是2012年美赛写的一篇论文的题目和摘要(ps:2012年大概是数一堆树叶有多少片,从树叶可以知道它是哪个地区的,有点像地理数学题),可以去官网下2012的档案看看,绝对童叟无欺。
我的感受是摘要在说清事情的基础上怎么有趣(想到coach那题搞美国总统,但前提是我们其他方面都做的很好了)怎么来。
5.写作很重要,我再一次谈到写作,写作是一个大事,之前我展示了标题和摘要的写法,这只能让你摆脱H奖和S奖的差距,但是想要拿M奖,文章是不是有实质性的东西很重要。
第一个重要的东西是图表。
为什么这么说,还是拿展示摘要的这一篇论文作为依据。
首先一个是图:比赛的几天时间里,你能不能找到这样的树叶,2012年的一道题里直接提问如何测量一棵树的树叶,我们为了找不同的树叶绞尽脑汁。
但我要说,如果我们根本就没找到上述树叶的黑白版,而是直接用coredraw比照真实的树叶画的呢?没错,就是我那位爱打dota的战友画的。
他的美术功底很好,画出来的树叶以假乱真,我看了之后,无言以对(反正我们怎样都要做出好看的排版和美化))。
比赛的几天时间里,你能不能找到这样的树叶,2012年的一道题里直接提问如何测量一棵树的树叶,我们为了找不同的树叶绞尽脑汁。
最后的赢家英文读后感
最后的赢家英文读后感After reading "The Last Winner", I couldn't help but be drawn into the intense world of competitive gaming and the struggles that the characters faced. The story follows the journey of a young gamer, Mark, as he navigates through the challenges and obstacles of the gaming world to ultimately emerge victorious in a high-stakes tournament.One of the aspects of the book that stood out to me was the author's ability to vividly depict the adrenaline-fueled atmosphere of the gaming competitions. The descriptions of the intense gameplay, the pressure to perform, and the thrill of victory were all incrediblywell-written and kept me on the edge of my seat throughout the story.I also appreciated the depth of the characters in the book. Each character had their own unique motivations, fears, and aspirations, which added layers to the narrative and made me invested in their individual journeys. Mark's growth as a character, from a talented but insecure gamer to a confident and determined competitor, was particularly well-developed and satisfying to witness.The themes of friendship, perseverance, and the importance of believing in oneself were also prominent throughout the book. The bonds that formed between the characters, the struggles they faced together, and the moments of triumph and defeat all served to underscore these themes and added emotional depth to the story.Overall, "The Last Winner" is a compelling and engaging read that delves into the world of competitive gaming with skill and insight. It's a story of resilience, friendship, and the power of following one's dreams, and I highly recommend it to anyone looking for a captivating and thought-provoking read.读完《最后的赢家》,我被深深地吸引到了竞技游戏的激烈世界和角色们所面对的挑战。
美赛国际特等奖团队获奖者徐乾:不疾不徐,自有乾坤
美赛国际特等奖团队获奖者徐乾:不疾不徐,自有乾坤【人间】在2017年美国大学生数学建模大赛中,由我校徐乾(15级物院本科生)、蔡其志(15级匡院本科生)、孙越(15级匡院本科生)三位同学组成的参赛队伍荣获O奖(Outstanding Winner),并同时获得Ben Fusaro Award单项奖(Ben Fusaro Award是以该赛事创办者命名的奖励,通常奖励给所有论文中最具创意的作品)。
美赛二三事美赛全称“美国大学生数学建模大赛(MCM/ICM)”,是全世界唯一的国际性数学建模竞赛,也是世界范围内最具影响力的数学建模竞赛。
赛题内容涉及经济、环境、医学、安全、未来科技等众多领域。
竞赛要求学生(本科生)三人为一组,在四天内,就指定的问题完成从建模、求解、验证到撰写论文的全部工作,考察了参赛选手研究、解决问题的能力及团队合作精神。
奖项设置:Outstanding Winner 国际特等奖(全球共约20支)Finalist 国际特等奖提名Meritorious Winner 国际一等奖Honorable Mention 国际二等奖Successful Participant 国际三等奖Unsuccessful 不成功参与2017年,全球共有8843支参赛队伍参加。
其中获得O奖的有13支队伍,而Ben Fusaro Award创意奖,全球仅一支队伍,可见其分量之重。
由于蔡其志和孙越两位同学正在交换,我们此次只采访了徐乾同学。
徐乾南京大学物理学院2015级本科生大一学分绩4.66,大二学分绩4.78,均位列年级第一曾获国家奖学金、拔尖计划一等奖学金、郑钢奖学金、人民奖学金特长奖等2017南青朋辈之星标兵南京大学2015-2016学年优秀学生标兵南京大学第20届基础学科论坛一等奖“一个世界有你,一个世界没有你,让这两者的不同最大化,这就是你一生的意义。
”在接受采访的过程中,徐乾同学引用了李开复的这句话。
美赛评奖标准
美赛评奖标准
美赛的评奖标准主要考察建模过程、分析、结论、论文表述这四个方面。
1. Successful Participant(成功参赛奖):提交了完整的论文,但解答可能不完整、出现缺陷或弱点。
2. Honorable Mention(二等奖H奖):在评奖过程中表现出高于平均水平的成果,包含了评申要求的所有要素,并达到最基本的要求。
3. Meritorious Winner(一等奖M奖):论文在各方面都非常出色,论据充分、结构清晰、论文表述良好,各方面都达到了要求。
4. Finalist(特等提名奖F奖):有资格进入最后一轮“杰出奖”的评审,此类论文超越了简单地回答问题的范畴,是所有提交的方案中的最佳之一。
5. Outstanding Winner(杰出奖):最后一轮评审中被确定为“最佳中的最佳”的团队。
以上信息仅供参考,具体评奖标准可能会根据实际情况有所调整。
美赛小作文
对于四月,除了盼望着一些梦校的还在路上的offer赶快来到,还有什么值得期待呢?当然是在4月29号要公布的MCM美赛的成绩啦!很多人看到MCM这个词,第一反应可能都是“诶,这个不是个包包的牌子吗?”其实,这里提到的MCM是Mathematical Contest In Modeling的缩写,翻译过来就是美国大学生数学建模竞赛,由美国数学及其应用联合会主办,是世界范围内最具影响力的数学建模竞赛。
赛题内容涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全、等众多领域。
竞赛要求三人(本科生)为一组,在四天时间内,就指定的问题完成从建立模型、求解、验证到论文撰写的全部工作,体现了参赛选手研究问题、解决方案的能力及团队合作精神。
特别值得一提就是,MCM美赛为现今各类数学建模竞赛之鼻祖。
今年的美赛在1月25日至1月29日已经结束了,参与的人在这4天里,需要一点点的解题,经过充分的合作交流,最后完成一篇完美的论文,整个过程非常的紧张和充实。
四天的高强度脑力劳动能够坚持下来,就是对自身能力的一种肯定。
但是,大家都是为了一个终极目标:拿O奖!可能不太了解的,又要问了“O奖是什么?是一等奖吗?”美赛共设置6个奖项,分别是Outstanding Winner(美赛特等奖)、Finalist (美赛特等奖提名)、Meritorious Winner(美赛一等奖)、Honorable Mention(美赛二等奖)、Successful Participant(成功参赛奖)、Unsuccessful Participant(不成功参赛)。
这几个奖项,分别被缩写为O奖、F奖、M奖、H奖、S奖、U奖。
2018年的成绩中,O奖占比0.16%;F奖占比0.22%;M奖占比9.74%;H奖占比36.1%。
拿到S奖以上的基本为100%,只要成功提交不跑题的论文就肯定可以拿到S奖;而U奖会颁给被发现抄袭、违反规则、未能在指定时间内提交论文的团队,这两类奖项的数据,我们就不提了。
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首页个人主页竞赛广场校园广场学神日志谢永意个性签名:Never say Never吕静我的竞赛二本民族院校也可以拿美赛Outstanding Winner 和 SIAM Award关联竞赛: 数学建模 数学 关键字: 2014年美国大学生数学建模竞赛特等奖(Outstanding Winner ) SIAM Award2014年的美赛,我们队很荣幸地拿到了Outstanding Winner SIAM Award ,这也是我国第四所大学拿到这个单项奖,之前是华中科大、清华和浙大。
可喜的是今年的SIAM 奖都来自中国的学生,浙江大学和我们西南民族大学包揽了AB 题的SIAM 奖。
应赛氪邀请,写了这一篇类似经验的分享。
我也想借这个机会总结一下我们第一次参加美赛就拿O 奖和SIAM 奖的经历,希望能给数模爱好者们一些帮助。
团队成员:谢永意,章瑶,刘一平获奖时大二都来自西南民族大学计科学院信息与计算科学1201班本篇经验贴作者为本队刘一平一、2013年五一数学建模联赛五一数学建模联赛对我们来说是我们和数学建模的相识,我们队里只有章瑶和谢永意参加了,我有事没有参加,虽然比赛规模没有国赛美赛那么大,但是对于刚上大一的我们来说,这也是一次受益终生的经历。
我们三个都是好朋友,听他俩说那次比赛经历相当坎坷,虽然是数学系的但毕竟才上大一,对于一些数学软件还是很白菜的,他们都是在短时间内学习使用软件,论文书写,还有模型建立的,那次比赛也算是为国赛奠定基础了。
那次比赛他们两个的成绩都还是不错的,一个三等奖一个二等奖,也是那次比赛让他们对国赛又充满了渴望,毕竟三天都是神经紧绷着,这种感觉很爽的,只有经历过的人才会体会到。
而且能学到很多东西。
也是那次比赛我之后才知道原来还有SPSS 这种软件。
二、2013年国赛2012年放暑假之前我们学校就有老师在上数学建模的培训课,我那个时候还没有组队,就是每天去打酱油,记得培训结束的最后一天,老师让同学们自愿组队,我本来是想回家的,不想留在学校,但是谢永意想参加国赛,所以我们就问了几个同学,但是毕竟培训都结束了好多人都组好队了,我们真的已经不抱希望了,就在这个时候我看到了我们班的学霸章瑶,就问了一下她,结果她也是想如果没人组队就直接回家的,既然我和谢永意邀请都邀请了她那就留下来培训了。
就这样我们三个开始了我们的暑期培训。
暑期数模培训是决定我们是否能拿奖的重要时期,那个时候我是第一次接触数学建模,我十分清楚地记得我们那段时间做过最完整最好的一道题还是那道葡萄酒的检验,我们那个时候就已经能够默契的分工合作了(可能是因为在一个班经常一起办活动,彼此了解),记得那篇论文可谓是图文并茂,特别漂亮,机房的SPSS是英文版的,我们的图表好多就都是英文的,那个时候感觉特别洋气,特别有成就感,一篇论文几十页在以前想都不敢想。
第一次做数模题就是感觉很好!当然我们也遇到过那种纯工科的题,我们三个人都很抓狂,而且有时候都要快放弃了,因为别人都做的挺快的我们却做不来,但是可能是彼此心中都有一份信念吧,我们都坚持下来了,所以遇到困难不退缩,硬着头皮往上上的勇气也是很重要的,不仅仅是在数模的世界里。
对于从来不熬夜的我,其实国赛那段时间真的好难熬,我们只有最后一天的晚上熬夜了,应该说是他们两个熬夜了,我的大脑根本不听使唤,这里我对我的队友表示歉意啊,其实国赛的比赛期间并没有之前想象中的那么紧张,我们只拿了个省二等奖,在这里就不做太多分享,但是有两点值得注意的是:首先,国赛很看重我们论文的细节,尤其是结果,结果很重要,我们也是因为答案错了一点被扣了好多分。
其次,国赛很看重论文的完整性,我们没有做灵敏度分析,导致我们没有发现我们结果是错的,所以模型检验也是重中之重啊!对于这两点,其实主要还是看团队的计算能力吧,怎么说呢,团队中间必须有一个会编程会计算的!其实国赛的结果并不是很重要,毕竟这是第一次接触大型的数学建模竞赛,积累经验才是最重要的,我们都能从中学会很多东西,并且知道自己的不足之处,这样我们就可以对下一次的比赛做好准备。
三.2014年美赛今年美赛是大年初八举行,我们大年初五就出发去学校,所以整个假期都是支离破碎的,大家参加美赛的都很辛苦。
正因为参加比赛会很辛苦,所以我们队的思想高度统一,“既然来了,那就做的最好!”也正如我们交完论文的时候,章瑶说的“结果什么的不重要了,因为我们已经把我们能发挥的都发挥了!”然后我补充了一句“要还是做的不好,那也就是我们自己知识不够,那再积累一年,明年再来。
”正是这种“要有所得,发挥全部”的比赛思想,让我们打破了历史,在同类学生中,率先拿下美赛O奖和SIAM奖。
刚看到比赛结果时,我一直不敢相信,过几天MCM官网公布了结果之后,我才知道,梦想照进现实了。
这也是我们该获得的,感谢我们的指导老师李高平教授,也感谢美赛的组委会。
前期准备赛前集体培训是相当重要的!我们学院老师是统一安排培训的,在上个学期期末考试之后开始,4天一道真题,2个老师负责一道题,每第四天晚上队员集体答辩。
其实,我觉得这应该是最好的赛前备赛方法了,也就是做真题。
有没有发现不管准备什么考试比赛,最好的方法都是做真题!只有团队端正好态度,真正花时间去做真题了,团队才能模拟真正比赛时的过程,这样的话,连续做了3道真题下来,几乎可以遇到比赛中所有的问题,比如团队分工,比赛进度安排,论文排版,有效的查找数据资料,有效的查找参考文献,在短时间内学习发表过的论文什么的。
这些比赛必要的技能,只要花时间,都是能找到自己的套路的。
除了必要的真题培训,还有我们自己的学习,美赛培训结束回家后我们团队还分别花时间整理了我们做过的几道题,并且还根据约定俗成的分工情况,安排了各自的假期作业,谢永意学习编程计算,例如神经网络,仿真模拟之类的算法;章瑶研究可能会用的模型,还有可能会用到的T检验,灵敏度分析等等;刘一平学习美赛论文的书以写及排版还有必要的数据查找(毕竟美赛不像国赛一样,数据都需要我们自己查找的);就这样我们合理的利用了假期的空闲时间。
由于我们三个人的专业都是一样的,所以合理的分工还是必要的,各自做好自己的工作,并且相信队友,这样我们初五来学校的时候都是信心满满的。
我们是提前一天来的,这一天也是十分重要的,我们准备的很充足,当然这种准备也是十分必要的,我们把比赛期间会用的书全都搬到了机房,并且在机房又讨论了假期的所学,我们互相分享了假期的收获,可谓是一起学习一起成长。
而且我们还在机房放了充足的食物,机房里有水所以我们只带了水杯,还有一点很重要,贴吧里的豆豆,百度文库的财富值,还有豆丁网的豆豆一定要充足,不够用的话比赛期间下不来资料会死很惨的,还要充分利用学校图书馆的电子图书资源。
比赛时间安排:第一天上午:刚刚接到题我们就投入到了翻译,谢永意翻译A题(道路交通类的题),章瑶和我翻译B题(找出最佳的大学教练),我们翻译题目用了差不多一个小时,然后就开始讨论,查找资料(注意查找资料是非常关键的),看相关论文。
最终,由于谢永意是超强的体育爱好者,对于NBA之类的体育运动足够的背景了解,加上我们训练时对数据处理类的题目比较上手,综合考虑我们确定了B题。
这样一个上午就过去了。
其实上午过的还算轻松愉快,因为这两道题我们都见过,心里有底。
第一天下午及晚上:整个下午我们都在找论文,查资料,为了防止思维固化,我们采用“分合制”,先分别查找资料,确定自己对这道题的思路及方法,到晚上再汇总讨论,综合三个人的想法,确定最佳方法。
(其实从下午我就开始了查找数据)但是发生了小插曲,由于我们队我和章瑶是女生,那个时候我们宿舍阿姨还在家过年,她就找了别的舍管阿姨帮忙早晚开关门,但是关门也太早了吧,九点不到就关门,就这样我们还不能回去的太晚,不然就要受冻了,所以只能回寝继续奋斗,当然第一天要注重睡眠质量,不能太晚睡。
第二天:第二天章瑶便根据之前确定的方法汇总相关的评价方法,并进行相关模型的建立及求解;谢永意负责引言的书写,论文的初次排版,并完善和丰富我们的参考资料;我便开始通过一些网站来查找相关数据,同时进行部分翻译。
第三天:我们的数据在不断地更新,在模型求解过程中,章瑶发现根据权重所得的最佳教练排名与谢永意在相关网站上查找到的结果有较大出入,于是我们面临了第一次危机,我们开始讨论解决办法,最后我们决定引入分层的概念,对模型进行改进。
然而第二个危机接踵而来,最佳女教练的数据在第三天早上我还没有找到,而且论文是由章瑶中文书写的,写得有点多,翻译刻不容缓,于是谢永意也投入到了翻译的行列,我则在查找数据之余帮章瑶绘制相关图表,当然值得高兴的是下午我竟然找到了女教练的数据,有了比较准确的模型,将数据带入计算,这样我们就完整的算出我们的答案,第三天我们基本完成了模型的建立和求解,我们三个都很开心,终于可以舒了一口气了。
当然今天我们比之前晚睡了一点,但还是要保证至少6小时的睡眠时间。
第四天:最后一天应该是所有建模的同学都很辛苦的一天,因为这一天大部分同学都要熬夜,由于机房有空调我们即在机房度过了第四天,吸取国赛的错误经验,这次我们很重视模型的检验。
一大早我们便咨询李高平老师有关模型检验的涉及范围及方法,随后章瑶便投入模型检验的计算,一个灵敏度分析便耗费了一个早晨,而论文的翻译更是一个巨大的工程,我们开始意识到时间的紧迫,我和谢永意积极投入到翻译中去,并且绘制了相关表格和示意图,每个细节都不放过,不断完善我们的论文。
下午章瑶则负责继续完善模型检验和模型评价,我清楚的记得,那天下午六点钟的时候我们的abstract、summary以及模型检验和评价都没有翻译,由于abstract、summary 是最重要的部分,我们就将它交给了我们三个中英语翻译最好的谢永意,我不夸张的说,那篇summary他通宵翻译了8个小时,真是字字玑珠;章瑶进行最后文章的中文书写,我就继续其他剩余的翻译,及论文排版到夜里,在咖啡的刺激下,我和章瑶开始不断地查找论文的bug,我很开心这次能在深夜和队友们并肩作战。
大约凌晨6点钟的时候我们的论文就已经差不多了,给指导老师看过后,发现我们的字体有问题,无语啊无语,修改字体还用了我们半个小时,最后就是转换格式,这里我特别要强调的是,如果你的office和机房的转换器不匹配的话,就用自己熟悉的PDF转换器吧,Office 2007里面有。
而且千万不要用WPS写论文,转换成pdf后你会哭死。
我们也转化成pdf时候出现了问题,好在我带了笔记本,用了Office 2007自带的转换器,转出来,非常漂亮。
最后时刻成功的递交了,可谓是有惊无险啊。
经验总结1.关于组队组队的时候虽然没必要专门去找一些所谓各专业的人组一起,因为大家都是本科生,思维都还没专业成型。