美赛6种题型及通关详解

美赛6种题型及通关详解

首先，MCM/ICM（2016 年起）每年共有6 道题，不是6 种题，MCM 是ABC 三题，ICM 是DEF 三题。对6 道题目类型的描述，不是严格的划分，角度和依据都不相同。continuous 和discrete 是指模型的类型，data insights 是指问题数据的特征，operationsresearch/network science 和environmental science 是指问题涉及到的学科，而environmentalscience 和policy 又是指问题本身的背景。这不是按照同一标准对题目进行划分，之间有重叠。最显然的，如果认为continuous 和discrete 是互补的，那么其他4 道题目应该可以分别归入其中某一类。

其次，这些一两个词的描述过于笼统、宽泛，无法体现题目的具体特征，特别是A、B、F题的描述，提供的信息非常少，说了几乎等于没说。continuous、discrete 把所有的模型全包括了。policy 范围也太广，人类主宰世界，方方面面都可能涉及政策问题。而且F 题也是2016年新增加的，只有2016 年一年的题目（难民问题），暂时还看不出来什么规律。而C 题和D 题的特征相对具体一些。比如，针对2016 年起MCM 新增加的C 题，COMAP （Consortium for Mathematics and Its Applications）专门发布了一份文档（中文简介）说明其特征。概括起来，MCM 的C 题与数据有关，虽然称不上大数据，但压缩包也在100MB以上，与MCM/ICM 其他题目相比，数据量算是大的（实际上以往MCM/ICM 的题目很少给数据），这就要求选这一题的参赛队要熟悉数据处理的基本方法，包括预处理、后处理等，并掌握相应的编程技能或是相关软件的使用方法。模型、方法方面，可能主要集中在统计、模式识别等方向。再比如D 题如果是网络科学的问题的话，所用到模型、算法、软件比较集中，有章可循。近几年网络科学是一个热门研究领域，算法、软件包括可视化的软件都很多，如果对这一领域的相关知识和软件都比较熟悉，选题时可以重点关注D 题。E 题环境科学，大体上会集中在环境污染、资源短缺、

可持续发展、生态保护等几个方面。对问题的背景有一定的提示作用，但是范围仍然很广，模型、方法没有明显的特征。所以，显然无法仅仅根据这些提示就进行选题，至多是，排除某个题目不考虑（如，计算能力差的队可以不选C 题）。如果仅从选题的角度出发，搞清楚MCM 竞赛与ICM 竞赛的区别，可能更有帮助。MCM 与ICM 的区别

国内常说的美国赛，其实是两个竞赛，MCM 即Mathematical Contest in Modeling，直译为数学建模竞赛，和ICM 即The Interdisciplinary Contest in Modeling，直译为交叉学科建模竞赛。因为两者均由COMAP 主办，共用同一套报名系统，竞赛时间完全一致，同时发题，同时收卷，交卷地址和邮箱相同，同时公布成绩，证书相似，这些形式上的共同点，使一部分参赛队忽视了两者间的差异。

MCM 是1985 年开赛，而ICM 是1999 年才开始第一届。这也是AB 两题分别是continuous和discrete 的原因，因为开始的时候只有MCM 竞赛，这样划分有一定道理。两者名称不同，题目的风格有较大的差异。一般MCM 竞赛题目较具体，表述简洁，要求明确，ICM 竞赛题目更开放，问题更“大”，更宏观，篇幅较长，往往是全球范围内共同关心的问题，因此一般不依赖特定的文化背景或生活习惯。而MCM 的题目中则有相当一部分是以美国生活为背景，其他国家特别是中国参赛者不熟悉。这一点在后面还会讲到。两者虽然均由COMAP 主办，但是COMAP 只负责宣传、报名、出版等公共事务，而命题、评审等工作均由各自的组委会负责，两个竞赛从主席到评委都不相同，只有个别专家两个竞赛的活动都参加。根据最新的2017 MCM/ICM Flyer ，两者组委会的构成不完全相同。MCM设Contest Director、Executive Director、Associate Director、Founding Director 和Advisory Board。ICM 设Contest Director、Executive Director、Associate Director 和Head Judges。以上职务中两者只有Executive Director 是相同的，均为COMAP 总

裁Solomon A. Garfunkel 先生，其他没有重叠。据此推断，两个竞赛的命题、评审等工作应该是各自独立进行，因此两者在题目风格、评审尺度、取奖比例等方面均有差别。

两个竞赛参赛队数和构成不同，奖项比例也不一样。根据COMAP 公布的报告，2016 年MCM 有7421 支队伍参赛，其中美国参赛队389 支，其他7032 支队伍主要来自中国，评出Outstanding 13 个（约0.18%），Finalist 22 个（约0.3%），Meritorious 594 个（约8%），HonorableMention 2604 个（约35%）；而2016 年ICM 有5025 支队伍参赛，其中美国参赛队91 支，评出各奖项的个数分别为14、15、935、2287，相应比例约为0.28%、0.30%、18.6%、45.5%。简单的说有这么几个特点，MCM/ICM 竞赛主要是中国的参赛队，美国的队伍主要参加MCM，而ICM 的评奖比例更高一些。有人整理了2012 年之前的竞赛数据，并做了详细地分析，有兴趣的朋友可以看一下这篇文章：美国大学生数学建模竞赛数据及评阅分析。同样根据上面这篇文章中的数据，两个竞赛每年的取奖比例并不是一个固定的数值，有一定的波动。有可能是确定一个大致的比例，再根据当年论文的质量，确定获奖论文。两个竞赛也可能因为组委会成员不同，具体的操作方式也不一样。

近几年ICM 竞赛要求论文正文部分不超过20 页，而MCM 没有类似要求。这对母语非英语的参赛者来说，有一定影响。

综合以上两点，赛前可以根据题目的特点，有针对性的做一些准备工作，根据自己队伍的实际情况，大致确定参加哪一个竞赛即可，不需要，也没办法确定具体选哪个题目，选题只能在拿到题目之后进行。

如何选题

拿到题目之后，选题时可以考虑以下几个因素。

尽快选题。无论选哪个题，都要快。竞赛时间短，每一分钟都很宝贵，花费在选题环节上的时间越多，留给后续环节的时间就越少。即使省出来的时间用来睡觉，也能提高效率。很多队伍前松后紧，