美赛一等奖经验总结(可编辑修改word版)
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。
这篇文章在美赛结束后就已经写好了，算是对自己建模心得体会的一个总结。
现在成绩尘埃落定，我也有足够的自信把它贴出来，希望能够帮到各位对数模感兴趣的同学。
欢迎大家批评指正，欢迎与我交流，这样我们才都能进步。
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。
数学建模美赛经验
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我们的美赛——分析理解问题
原题给了几个参考文献，但是页数太多，只要关注主要的概念就行。 题目中给的数据来源比较有用。
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我们的美赛——分析理解问题
为了理解，题目中提到的可持续发展的概念。 我去知网找了中文论文，看了20-30篇文章。最后选出3篇参考。 论文的搜索方法：
知网及其他搜索引擎的检索表达式；通过被引用次数排序选取重要论文；通过参考 文献来寻找节点论文。
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数学建模的必备能力——模型运用和实现
推荐资料
《数学建模算法与程序》 主编：司守奎 如右图，这本书里面有基本的数学模型和matlab的代码实现。
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数学建模的必备能力——结果表现
高超的画图技能
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数学建模的必备能力——结果分析及问题拓 展
1、是否解决了问题。 将模型预测和评价的结果与实际结果相对比。
2、D题交叉学科，更多涉及数据处理。更适合现学现卖。
3、要求20页以内，相对容易完成。
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我们的美赛——分析理解问题
Problem D - Is it sustainable?
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我们的美赛——分析理解问题
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我们的美赛——分析理解问题
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我们的美赛——分析理解问题
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我们的美赛——分析理解问题
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获奖
根据评审流程，摘要写的好，排版没问题，就可以拿二等奖。 多读英文论文，保证论文语法和内容填充的质量。 切合问题的、逻辑严谨的数学模型。 根据自身队伍特点扬长避短选择题目，并且发挥自己的优势把问题引导到自己擅长 的领域。 节约比赛中的时间，能事先做好的工作就不要在比赛中做。
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。
美赛Outstanding Winner作者经验分享
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。
建模美赛获奖范文
建模美赛获奖范文全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：近日，我校数学建模团队在全国大学生数学建模竞赛中荣获一等奖的喜讯传来，这是我校首次在该比赛中获得如此优异的成绩。
本文将从建模过程、团队合作、参赛经验等方面进行详细介绍，希望能为更多热爱数学建模的同学提供一些借鉴和参考。
让我们来了解一下比赛的背景和要求。
全国大学生数学建模竞赛是由中国工程院主办，旨在促进大学生对数学建模的兴趣和掌握数学建模的基本方法和技巧。
比赛通常会设置一些实际问题，参赛队伍需要在规定时间内通过建立数学模型、分析问题、提出解决方案等步骤来完成任务。
最终评选出的优胜队伍将获得一等奖、二等奖等不同级别的奖项。
在本次比赛中，我们团队选择了一道关于城市交通拥堵研究的题目，并从交通流理论、路网优化等角度进行建模和分析。
通过对城市交通流量、拥堵原因、路段限制等方面的研究，我们提出了一种基于智能交通系统的解决方案，有效缓解了城市交通拥堵问题。
在展示环节，我们通过图表、数据分析等方式清晰地呈现了我们的建模过程和成果，最终赢得了评委的认可。
在整个建模过程中，团队合作起着至关重要的作用。
每个成员都发挥了自己的专长和优势，在分析问题、建模求解、撰写报告等方面各司其职。
团队内部的沟通和协作非常顺畅，大家都能积极提出自己的想法和看法，达成共识后再进行实际操作。
通过团队合作，我们不仅完成了比赛的任务，也培养了团队精神和合作能力，这对我们日后的学习和工作都具有重要意义。
参加数学建模竞赛是一次非常宝贵的经历，不仅能提升自己的数学建模能力，也能锻炼自己的解决问题的能力和团队协作能力。
在比赛的过程中，我们学会了如何快速建立数学模型、如何分析和解决实际问题、如何展示自己的成果等，这些能力对我们未来的学习和工作都将大有裨益。
在未来，我们将继续努力，在数学建模领域不断学习和提升自己的能力，为更多的实际问题提供有效的数学解决方案。
我们也希望通过自己的经验和教训，为更多热爱数学建模的同学提供一些指导和帮助，共同进步，共同成长。
获奖总结范文
尊敬的领导、各位老师、亲爱的同学们：大家好！在这美好的时刻，我很荣幸能够站在这里，与大家分享我近期所获得的一项荣誉。
在此，我要衷心感谢学校、老师、同学们对我的关心与支持，是你们的鼓励和帮助，让我在学业和竞赛中取得了优异的成绩。
下面，我就此次获奖经历进行简要总结。
一、获奖背景本次获奖是在全国大学生数学建模竞赛中，我所在的团队在众多参赛队伍中脱颖而出，荣获一等奖。
这次竞赛历时三天，要求我们运用数学建模的方法解决实际问题，并撰写论文。
在此过程中，我们团队紧密合作，充分发挥了团队精神，最终取得了优异的成绩。
二、获奖过程1. 确定选题：在竞赛前期，我们团队针对竞赛题目进行了深入研究，结合团队成员的专业特长，最终确定了符合我们研究方向的题目。
2. 分工合作：在选题确定后，我们根据各自的优势进行了分工，明确了每个人的责任和任务。
3. 数据收集：为了提高模型的准确性，我们团队成员查阅了大量文献资料，收集了大量的数据，为后续建模奠定了基础。
4. 模型构建：在充分了解题目背景和需求的基础上，我们团队运用数学知识，构建了适合该问题的数学模型。
5. 模型求解：在模型构建完成后，我们运用计算机软件进行求解，并对结果进行分析和验证。
6. 论文撰写：在完成模型求解后，我们团队根据竞赛要求，撰写了论文，对整个建模过程进行了总结。
三、获奖心得1. 团队合作：在此次竞赛中，我们团队充分发挥了团队精神，每个人各司其职，共同为团队的成功付出努力。
2. 勤奋学习：为了在竞赛中取得好成绩，我们团队成员在赛前进行了充分的准备，不断学习新知识，提高自己的能力。
3. 严谨求实：在建模过程中，我们注重数据的真实性和准确性，力求为问题提供可靠的解决方案。
4. 沟通交流：在团队协作中，我们注重沟通，积极交流，确保每个人都能及时了解团队进度，为共同目标而努力。
总之，此次获奖是对我们团队努力的肯定，也是对我们自身能力的提升。
在今后的学习和工作中，我们将继续发扬团队精神，努力提高自己的综合素质，为实现更高目标而努力奋斗。
比赛获奖经验分享
比赛获奖经验分享近年来，随着社会竞争的加剧，参加各类比赛成为了许多人提升自我能力和展示个人才华的重要途径。
无论是学术竞赛、体育比赛还是艺术比赛，每一次获奖背后都蕴含着成功的故事和宝贵的经验。
在这里，我将分享一些我个人参加比赛并取得好成绩的经验，希望对广大参赛者有所帮助。
首先，明确目标和规划。
在参加比赛之前，要明确自己的目标和参赛规划。
明确目标可以帮助我们更好地调整状态和准备比赛。
例如，如果是学术竞赛，我们可以制定一个详细的学习计划，包括每天的学习时间、要复习的知识点和做题的数量。
如果是体育比赛，我们可以制定一个科学的训练计划，包括每天的训练项目和强度。
规划好参赛路线，有利于我们更好地掌握时间和资源，提高效率。
其次，深入研究和准备。
参加比赛之前，我们应该对比赛的内容和要求进行深入研究和了解。
了解比赛的规则、评判标准和历年的获奖作品，可以帮助我们更好地定位自己的位置和提高作品的质量。
同时，我们还要加强对相关领域知识的学习和积累。
通过广泛阅读、查找资料和请教专家，不断提升自己的专业能力和素养。
只有充分准备，才能在比赛中发挥出最好的水平。
第三，团队合作和交流。
很多比赛都是以团队形式进行的，所以团队合作和交流是非常重要的。
团队成员之间要建立良好的沟通和合作机制，明确分工和责任，保持密切的联系和协调。
在实施过程中，要及时分享信息、汇报进展和讨论问题，相互帮助和支持。
团队合作能够充分发挥每个人的优势，提高整体效能，增加成功的几率。
第四，保持积极心态和坚持努力。
在参加比赛的过程中，我们可能会遇到各种困难和挑战，可能会遭遇失败和挫折。
但是，我们不能轻易放弃，要保持积极的心态和坚持努力的精神。
比赛是一次锻炼和提高自我的机会，无论成绩好坏，都能够从中学到很多宝贵的经验和教训。
要相信自己的能力，相信付出总会有回报，不断调整和改进自己的方法和策略，迎接挑战并取得成功。
最后，总结经验和反思不足。
在比赛结束后，我们应该对自己的表现进行总结和反思。
美国数学建模大赛经验
一般人都认为美赛比国赛要难，这种难在思维上，美赛题目往往很新颖，一时间想不出用什么模型来解。
这些题目发散性很强，需要查找大量文献来确定题目的真正意图，美赛更为注重思想对结果的要求却不是很严格，如果你能做出一个很优秀的模型，也许结果并不理想也可能获得高奖。
另外，美赛还难在它的实现，很多东西想到了，但实现起来非常困难，这需要较高的编程水平。
除了以上的差异，在实践过程中，美赛和国赛最大的区别有三点：第一点区别当然是美赛要用英文写作，而且要阅读很多英文文献。
对于文献阅读，可以安装有道词典，开启截屏取词功能，这样基本上阅读英文文献就没什么障碍了。
对于写作，有的组是写好中文再翻译，有的是直接写英文，这两种方式都可行。
对于翻译一定至少要留出8小时来，摘要可能就要修改1小时。
如果想快点翻，可以直接使用有道词典，翻出来后再修改，虽然可能不地道，但至少比较准确，这样可大量节省翻译时间。
另外word要打开纠错功能，绿线代表拼写错误，红线代表语法错误，完成论文后整体浏览时要多注意这两种线，很可能会发现疏漏之处。
我一直认为翻译不是美赛的重点，只要能把意思表达清楚就行了，不必在翻译上浪费太多时间。
第二点区别是美赛大量的用到了启发式算法，如遗传算法、模拟退火、粒子群等等。
如果说你在国赛时还认为这些算法遥不可及，那么到了美赛你就必须掌握它了。
其实我认为对于搞编程实现的队员只要弄懂一种启发式算法就好，因为启发式算法是用来解决优化问题（多数为NP问题）的，不同算法间有很大的相似性，所以只要把一种学精了，这一类的问题就都能解了。
个人认为粒子群算法还是不错滴，遗传与模拟退火有些老套了，不过选择什么还是由你个人的接受程度决定，甚至你也可以自创算法。
第三点区别是美赛论文的排版不少人会使用Latex，一款用代码编辑的排版软件，它多用在对书籍和论文的排版上，效果美观但是操作很复杂，尤其是插入图片与表格，不是一般的麻烦。
而且，学习这种软件必须是一次性全部学完不能间断（据说完整的学习时间大概是几十个小时），只学某部分是没有用的。
美赛感想[五篇模版]
![美赛感想[五篇模版]](https://img.taocdn.com/s3/m/5226bb79302b3169a45177232f60ddccdb38e646.png)
美赛感想[五篇模版]第一篇：美赛感想ICM参赛感想建模是解决问题的重要环节，一个美妙地解决实际问题的好方案通常由一个贴近现实而又提炼本质的模型以及若干巧妙严谨的求解工具所构成。
由于平时所接触的内容过多地囿于自己学习与研究领域中，因此为了接触新的领域并同时训练自身学习建模能力，我们聚集了来自电子系、经管学院、交叉信息研究院的三名队员参加了2014年2月举行的美国大学生数学建模及交叉学科建模大赛。
美赛要求在4天（96个小时）内针对选定的题目完成一篇完整的科技论文，因此高效合理地利用时间至关重要。
我们在比赛前进行了一定的准备，例如熟悉比赛的基本形式，准备好科技论文的LaTeX模板，并且借助清华大学数学系赛前分发的往届赛事材料对题目风格进行初步了解，并思考优秀作品所共有的特点。
通过这些准备，我们认准了比赛时的一些注意事项，包括：无论题目如何提问，整篇论文都需要有一条明确的主线；论文逻辑必须清晰，排版合理，符号与语法的使用需要符合科技论文规范；一定要完成题目里所有要求完成的部分；等等。
最重要的一点是，我们意识到若想获得好成绩，或者要有明显的创新亮点，或者要循规蹈矩地在每一点上都做得无懈可击，这也正是我们所设想的不同方向。
同时我们也确定了基本分工，即让编程能力强的交叉信息研究院队员邝仲弘负责主编程工作，让批判性思维比较好、数据收集能力强的经管学院队员孙映宁负责头脑风暴与数据收集，而让以前有科技论文撰写经验、同时在各学科上都有一定基础的电子系队员韩衍隽作为队长负责整体流程的安排与文书工作。
今年比赛于中国时间上午九点开始。
根据以往的建议，我们第一天完全仅用于确定选题。
对题目进行翻译和初步讨论后，我们首先放弃对中国学生没有优势的B题，然后分工对A题和C题进行初始建模。
由于队员邝仲弘学过有关网络科学的课程，因此我们最终选定思路更清晰也更有把握的C题，同时学习邝仲弘所共享的网络科学教材。
第二天的主要任务则是主体建模，确定整体框架，明确大部分问题的基本解答思路，完成数据搜集、编程等工作。
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。
2006_ICM_参赛总结(一等奖)_
2006 ICM 参赛总结我和02级L、Z于2006年2月2日晚8点至2月6日晚8点（美东时间）参加了ICM: The Interdisciplinary Contest in Modeling竞赛，收获很大，现在总结如下：报名参赛：一年前我选修了安金兵老师的概率统计课。
有一次课上，安老师提到数学建模竞赛，希望有能力的同学报名参加，那是我第一次知道北京大学医学部每年都组织学生参加全国和美国数模竞赛。
当时我听了以后觉得数模竞赛很有挑战性，决心找机会尝试。
于是在上学期我选了张侠、唐志宇等老师开的《生物数学建模》课。
在《生物数学建模》课上，老师们分别讲了各种常用模型的建立和应用，我觉得自己进入了一个全新的世界，第一次接触到这样的思维方式----以前在数学课上惯用的方式是处理一批已经构造好的数据，而且用老师讲的方法或者查书一定可以求解。
数学建模却是仅仅提出一个实际问题，要考虑多方面因素，自行搜索数据处理数据，抓住主要问题摒弃次要矛盾讨论解决问题的实际意义。
我觉得这样处理问题很有意思。
我在网上下载了mathematica在我的机器上安装后开始学用。
并且在我的生化实验的数据处理中用它来画线性回归图，首次尝试编程解决实际问题。
随着建模课的深入，安金兵老师给大家介绍了matlab，并说这是一个非常好用的建模仿真工具，与mathematica相比，它的好处在于程序的可重复性强，它以矩阵形式解决数值分析、系统仿真、工程与科学绘图等问题，其工具箱几乎可以解决一切问题。
在张侠老师的鼓励下我决定弃用mathematica学习matlab。
在网上下载了matlab和教程，安装后开始学习。
当时我遇到的问题现在想来很可笑，因为不会用.m文件来定义函数，对着程序一筹莫展。
后来慢慢地上了路，可以用matlab解决很多问题，发现它确实比mathematica好用多了。
这时已临近期末，我们的课程已经讲过很多经典模型。
安金兵老师在课上动员有能力的同学参加06年ICM竞赛。
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。
参加美国大学生数学建模竞赛经验分享
参加美国大学生数学建模竞赛经验分享第一篇：参加美国大学生数学建模竞赛经验分享一、组队篇：团队水平基本决定了最终结果的上限——在美国赛，差团队是无可能做出好结果的（这点与国赛不同）无论队员还是导师，猎取的优先级都应该是这样： 1.2.3.4.没过得奖但有经验的：这种动力最足得过奖的：如果后来参赛成绩还不如之前，对人对己都交代不过去没经验但想得奖的：大多数没经验、想打酱油：不光说队员，还要留意导师，你懂的^_^ 这跟创业组队一样，别在乎现在神马光环，关键看的是将来能够付出多少。
必须保证团队里每个人都有共同的愿景和强大的动力，否则内耗是迟早的事。
高手和好导师都是稀缺资源，下手越早收获可能越大，想找高手：••你必须也是个高手，至少某方面特长能给人信心；必须保证团队间能衷诚合作，互相鼓励/配合——这点与谈恋爱一样，要经一定时间的磨合和考验，才能看得清；•保证每个人的弱点能有效弥补，即便是高手全才也不多，对其弱点如果没有合适的人弥补，结果可能还不如实力平均的队伍；•要能顶得住本校其他队的竞争，比如挖人、争导师、抢机房等等——人才太多没办法，哎～总之，除了主动出击、笨鸟先飞之外，还要求一定的口碑、人脉和组织能力、观察精准、明决善断，敢于取舍。
二、装备篇：•数值工具：各种软件和代码操弄熟练是基本要求，软件不必求多，但每款特色部分一定要尽可能熟。
长的代码尽量拆成短的，而且要调通测试过，关键地方注释好，比赛时，宝贵的时间用来debug是不值的；•信息检索：搜索引擎技巧是根本，其他信息含量都不太高，国内各种数理论坛算是基础，国外各种资源尽量积累（免费论文库、wiki、各大数值软件官网、专业论坛、大牛的blog/twitter、stackoverflow、quora……不会翻墙的要尽量先弄清楚，不然有的资源打不开或者下不到哦），图书馆的国外学术资源也别忽视；••写作软件：有时间精力的同学学一下LaTeX，实在没时间的将就用word转pdf吧；资料积累：钱少的同学可以下outstanding论文，仔细研究（新浪爱问和madio上能下到2011年前的）；钱多的可以买comap的杂志，不只为看论文，主要看每题的综述，了解那一题当年的答题情况和阅卷人的思路（我那几年国内有卖的，之后几年没关注了，不清楚现在哪能弄到）。
2018年数学建模论文写作技巧 论文自评(美赛一等奖获得者从获奖论文评述中总结的经验)word版本 (4页)
本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==数学建模论文写作技巧论文自评(美赛一等奖获得者从获奖论文评述中总结的经验)论文自评Successful teams would have to combine existing models, data, and new ideas in creative and original ways.（成功的队伍会把现有的模型、数据和新的思想创造性地组合起来）Here are some of the issues that kept papers from the final rounds:（以下问题会使得论文无法进入最后一轮评审）?Errors in mathematics, which quickly took them out of further consideration. （数学上的错误，使他们无法进行更深层次的思考）?Including mathematics that didn’t fit the flow of the presentation. In a few cases, mathematics appears to have been inserted to make a paper look more credible or to take the place of other work that had led to a dead end. （数学方法被插入论文中是为了使论文看起来更可信或是取代某些其他的工作将会使论文被淘汰）?Changing notation, sometimes even within a single section. (改变符号，有时甚至在同一个章节中)?Using undefined or poorly defined symbols, or using symbols before defining them. （用没有定义过的符号，或者在定义之前使用它们） ?Incomplete expressions, either because the team made an erroror because the expression did not survive the word-processor. (One of theOutstanding papers addressed in this commentary had a few incomplete, probably because they didn’t survive the word-processor, but the coherence of its model and the strength of its presentation overcame that defect.)（不完整的表述）Some models were difficult to understand; poor writing was the most common cause. Another cause was the use of inapposite mathematics. Ifthe mathematics was a result of a “drive-by” insertio n, fitting it into the model could be difficult.（一些模型是很难理解,可怜的写作是最常见的原因。
美赛总结报告
美赛总结报告2022年美国数学建模竞赛总结报告亲爱的评委们：首先，我代表我们的团队，向您致以最诚挚的问候和感谢。
2022年的美国数学建模竞赛对我们来说是一次难得的经历和机会，我们珍惜并充分发挥我们的最佳水平。
通过这次竞赛，我们不仅收获了许多宝贵的经验和知识，也锻炼了我们的团队合作能力和解决问题的能力。
这次竞赛的题目是关于城市扩张与环保问题的，我们团队选择了其中一道题目进行研究和建模。
在初步了解问题后，我们进行了大量的文献查阅和数据分析，以便更好地了解城市扩张对环境的影响，并找到有效的解决方案。
在研究过程中，我们运用了许多数学模型的技巧和方法，如回归分析、优化模型和概率模型等。
同时，我们也结合实际情况，考虑到了城市发展的多个方面，如人口增长、经济发展和环境保护等因素。
通过建立数学模型，我们成功地分析了城市扩张对环境的潜在影响，并给出了一些合理的建议和解决方案。
在团队合作方面，我们深刻体验到了团队合作的重要性。
每个队员都充分发挥自己的优势，积极参与讨论和建模过程，在紧张的竞赛中，我们相互支持、相互鼓励，共同解决了许多难题。
通过团队合作，我们有效地利用每个队员的才能和潜力，最大程度地提高了团队的整体水平。
此外，这次竞赛对我们的时间管理和应变能力也提出了很高的要求。
我们充分利用有限的时间，提前做好了计划和准备，确保了我们在规定的时间内能够完成建模和分析任务。
同时，在面对一些突发情况时，我们能够迅速应对和调整，保持了团队的稳定和良好的工作状态。
最后，我想再次感谢评委们对我们的认可和支持。
这次竞赛是我们在数学建模方面的一个重要的里程碑，它不仅给我们带来了宝贵的经验和机会，也激发了我们对数学建模的热情和兴趣。
我们将继续努力学习和提升自己，在未来的学习和工作中，更好地应用数学模型解决实际问题。
谢谢评委们的聆听！祝愿您们工作顺利！我们团队敬上。
XXX团队。
比赛获奖经验分享
比赛获奖经验分享近年来，参加各种比赛已成为许多人提升自身能力和展示才华的重要途径。
无论是学术竞赛、体育比赛还是艺术表演，每一次比赛都是一次宝贵的经验。
在此，我将分享一些比赛获奖的经验，希望对大家有所启发。
一、选择适合自己的比赛项目首先，我们应该选择适合自己的比赛项目。
这需要我们明确自己的兴趣和优势，并根据自身情况来选择适合的比赛项目。
例如，如果你对科学和研究感兴趣，可以选择参加科学竞赛；如果你擅长运动，可以参加体育比赛；如果你有艺术天赋，可以参加艺术表演比赛。
选择适合自己的比赛项目，可以增加成功的机会。
二、制定明确的目标和计划在参加比赛之前，我们应该制定明确的目标和计划。
首先，我们需要确定自己的目标，是想要获得第一名还是进入前三名。
然后，我们需要制定相应的计划，包括学习、训练或准备的时间安排，以及具体的学习和训练内容。
制定明确的目标和计划可以帮助我们有条不紊地进行准备，并提高成功的可能性。
三、充分准备和训练准备和训练是比赛获奖的关键。
无论是学术竞赛还是体育比赛，我们都需要通过充分准备和训练来提高自己的能力和技巧。
对于学术竞赛，我们应该广泛阅读相关文献，参加培训班或辅导课程，并进行模拟考试。
对于体育比赛，我们应该进行系统的体能锻炼，学习正确的技术动作，并参加比赛前的热身训练。
只有充分准备和训练，我们才能在比赛中发挥出自己的最佳水平。
四、保持积极的心态和良好的表现比赛中，保持积极的心态和良好的表现是非常重要的。
无论遇到什么困难或挫折，我们都应该保持乐观和坚持的态度。
同时，我们还应该展现出自信和专注的表现，不被外界干扰或压力所困扰。
在比赛中，我们应该专注于自己的表现，发挥自己的实力，并与其他选手进行积极的竞争。
保持积极的心态和良好的表现，有助于提高比赛成绩和获得更好的评价。
五、从比赛中学习和反思比赛不仅是一次展示自己的机会，也是一次学习和成长的机会。
无论比赛结果如何，我们都应该从比赛中学习和反思，总结经验教训，并找到自己的不足之处。
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。
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~）。
国赛和美赛经验
1国赛和美赛要在全国赛中取得好成绩经验第一，运气第二，实力第三，这种说法是功利了点，但是在现在中国这种科研浮躁的大环境中要在全国赛中取得好成绩经验是首要的。
这并不说明美赛中经验不重要，在美赛中经验也是首位的，但是较之全国赛就差的远多了，这是由于两种比赛的不同性质造成的。
全国赛注重\稳"，与参考答案越接近，文章通顺就可以有好成绩了，美赛则注重\活"，只要有道理，有思想就会有不错的成绩，这个也体现了两个国家的教育现状，这个就不扯开去了。
在数模竞赛中经验会告诉我们该怎么选题，怎么安排时间，怎么控制进度，知道什么是最重要的，该怎么写论文......，或许有人会认为选题也需要经验吗？经过参加了多次比赛后觉的是有技巧的，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，这里面道道也不少，后面会详细的展开谈谈。
2组队和分工数学建模竞赛是三个人的活动，参加竞赛首要是要组队，而怎么样组队是有讲究的。
此外还需要分工等等。
一般的组队情况是和同学组队，很多情况是三个人都是同一系，同一专业以及一个班的，这样的组队是不合理的。
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，当然不排除有这样的牛人存在，事实上也是存在的，什么都会，竞赛可以一个人独立搞定。
但既然允许三个人组队，有人帮忙总是好的，至少不会太累。
而三个人同系同专业甚至同班的话大家的专业知识一样，如果碰上专业知识以外的背景那会比较麻烦的。
所以如果是不同专业组队则有利的多。
众所周知，数学建模特别需要数学和计算机的能力，所以在组队的时候需要优先考虑队中有这方面才能的人，根据现在的大学专业培养信息与计算科学，应用数学专业的较为有利，尤其是信息与计算科学可以说是数学和计算机专业的结合，两方面都有兼顾，虽然说这个专业的出路不是很好，数学和计算机都涉及点但是都没有真正的学通这两门专业的，但对于弄数学建模来说是再合适不过了。
美赛题型方法总结(精选3篇)
美赛题型方法总结第1篇F题主要是政策问题，会涉及到如何制定政策，制定政策需要考虑的对象，成本，限制因素，成效等一系列相关问题。
建模方法1.层次分析法层次分析法是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统，将目标分解为多个目标或准则，进而分解为多指标(或准则、约束)的若干层次，通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序(权数)和总排序，以作为目标(多指标)、多方案优化决策的系统方法。
如果政策中存在多种因素，即可用层次分析法来分出各种因素的重要程度。
2.概率论与数理统计若制定政策的结果中涉及到政策实行后的效果分析，则会用到动态演化模型对实行后的数据变化进行监控。
可以用一些差分方程或常微分方程表示，一方面能够预测监控数据随时间的变化，另一方面能够解释一些状态。
3.博弈论博弈论主要研究公式化了的激励结构间的相互作用，是研究具有斗争或竞争性质现象的数学理论和方法。
博弈论考虑游戏中的个体的预测行为和实际行为，并研究它们的优化策略。
生物学家使用博弈理论来理解和预测进化论的某些结果。
以上就是小拓君这期分享的全部内容啦亲亲们好好准备好好加油哦小拓君等你的好消息哦~美赛题型方法总结第2篇下面，小竞带你看一看2019年E题——“环境退化的代价是什么”经济学理论往往忽视其决策对生物圈的影响，或者假设没有限制的资源或能力来满足生物圈的需要。
这种观点存在缺陷，环境现在正面临后果。
生物圈提供了许多自然过程来维持健康和可持续的人类生活环境，这就是所谓的生态系统服务。
然而，只要人类改变生态系统，我们就有可能限制或移除生态系统服务。
现在考虑一下这些项目中的许多项目在一个地区、国家和世界范围内的影响。
有没有可能对土地利用开发项目的环境成本进行估价？环境退化将如何计入这些项目成本？一旦将生态系统服务计入项目的成本效益比，就可以确定和评估该项目的真实和全面的估值。
您的ICM团队已受雇创建生态服务评估模型，以便在考虑生态系统服务时了解土地使用项目的真实经济成本。
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当我谈数学建模时我谈些什么——美赛一等奖经验总结作者：彭子未前言：2012 年3 月28 号晚，我知道了美赛成绩，一等奖（Meritorus 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。
这篇文章在美赛结束后就已经写好了，算是对自己建模心得体会的一个总结。
现在成绩尘埃落定，我也有足够的自信把它贴出来，希望能够帮到各位对数模感兴趣的同学。
欢迎大家批评指正，欢迎与我交流，这样我们才都能进步。
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ft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。
关于软件这三款已经足够：Matlab、SPSS、Lingo，学好一个即可（我只会用SPSS，另外两个队友会）。
书籍方面，推荐三本，一本入门，一本进级，一本参考，这三本足够：《数学模型》姜启源谢金星叶俊高等教育出版社《数学建模方法与分析》Mark M. Meerschaert 机械工业出版社《数学建模算法与程序》司守奎国防工业出版社入门的《数学模型》看一遍即可，对数学模型有一个初步的认识与把握，国赛前看完这本再练习几篇文章就差不多了。
另外，关于入门，韩中庚的《数学建模方法及其应用》也是不错的，两本书选一本阅读即可。
如果参加美赛的话，进级的《数学建模方法与分析》要仔细研究，这本书写的非常好，可以算是所有数模书籍中最好的了，没有之一，建议大家去买一本。
这本书中开篇指出的最优化模型五步方法非常不错，后面的方法介绍的动态模型与概率模型也非常到位。
参考书目《数学建模算法与程序》详细的介绍了多种建模方法，适合用来理解模型思想，参考自学。
分工：数模团队三个人，一般是分别负责建模、编程、写作。
当然编程的可以建模，建模的也可以写作。
这个要视具体情况来定，但这三样必须要有人擅长，这样才能保证团队最大发挥出潜能。
这三个人中负责建模的人是核心，因为建模的人决定了整篇论文的思路与结构，尤其是模型的选择直接关系到了论文的结果与质量。
这次美赛，我们选的是A 题，我负责建模与部分的写作。
模型的选择与论文的结构是按照我的思路来做的，现在看来还是比较成功的。
对于建模的人，首先要去大量的阅读文献，要见识尽可能多的模型，这样拿到一道题就能迅速反应到是哪一方面的模型，确定题目的整体思路。
其次是接口的制作，这是体现建模人水平的地方。
所谓接口的制作就是把死的方法应用到具体问题上的过程，即用怎样的表达完成程序设计来实现模型。
比如说遗传算法的方法步骤大家都知道，但是应用到具体问题上，编码、交换、变异等等怎么去做就是接口的制作。
往往对于一道题目大家都能想到某种方法，可就是做不出来，这其实是因为接口不对导致的。
做接口的技巧只能从不断地实践中习得，所以说建模的人任重道远。
另外，在平时训练时，团队讨论可以激烈一些，甚至可以吵架，但比赛时，一定要保持心平气和，不必激烈争论，大家各让 3 分，用最平和的方法讨论问题，往往能取得效果并且不耽误时间。
经常有队伍在比赛期间发生不愉快，导致最后的失败，这是不应该发生的，毕竟大家为了一个共同的目标而奋斗，这种经历是很难得的。
所以一定要协调好队员们之间的关系，这样才能保证正常发挥，顺利进行比赛。
美赛特点：一般人都认为美赛比国赛要难，这种难在思维上，美赛题目往往很新颖，一时间想不出用什么模型来解。
这些题目发散性很强，需要查找大量文献来确定题目的真正意图，美赛更为注重思想对结果的要求却不是很严格，如果你能做出一个很优秀的模型，也许结果并不理想也可能获得高奖。
另外，美赛还难在它的实现，很多东西想到了，但实现起来非常困难，这需要较高的编程水平。
除了以上的差异，在实践过程中，美赛和国赛最大的区别有三点：第一点区别当然是美赛要用英文写作，而且要阅读很多英文文献。
对于文献阅读，可以安装有道词典，开启截屏取词功能，这样基本上阅读英文文献就没什么障碍了。
对于写作，有的组是写好中文再翻译，有的是直接写英文，这两种方式都可行。
对于翻译一定至少要留出8 小时来，摘要可能就要修改1 小时。
如果想快点翻，可以直接使用有道词典，翻出来后再修改，虽然可能不地道，但至少比较准确，这样可大量节省翻译时间。
另外word要打开纠错功能，绿线代表拼写错误，红线代表语法错误，完成论文后整体浏览时要多注意这两种线，很可能会发现疏漏之处。
我一直认为翻译不是美赛的重点，只要能把意思表达清楚就行了，不必在翻译上浪费太多时间。
第二点区别是美赛大量的用到了启发式算法，如遗传算法、模拟退火、粒子群等等。
如果说你在国赛时还认为这些算法遥不可及，那么到了美赛你就必须掌握它了。
其实我认为对于搞编程实现的队员只要弄懂一种启发式算法就好，因为启发式算法是用来解决优化问题（多数为NP 问题）的，不同算法间有很大的相似性，所以只要把一种学精了，这一类的问题就都能解了。
个人认为粒子群算法还是不错滴，遗传与模拟退火有些老套了，不过选择什么还是由你个人的接受程度决定，甚至你也可以自创算法。
第三点区别是美赛论文的排版不少人会使用Latex，一款用代码编辑的排版软件，它多用在对书籍和论文的排版上，效果美观但是操作很复杂，尤其是插入图片与表格，不是一般的麻烦。
而且，学习这种软件必须是一次性全部学完不能间断（据说完整的学习时间大概是几十个小时），只学某部分是没有用的。
如果时间不够，不建议去使用。
其实除了目录功能，生成的PDF 文本使用Word 排版几乎能实现与Latex 一样的效果，所以我个人建议用Word。
前期准备：关于参赛经验，小组成员最好都曾经参加过数学建模比赛，无论是国赛或是电工杯或是挑战赛等等。
个人认为美赛的难度比较大，如果是第一次参加，往往很难做出理想结果，这样会打击到参加数模的积极性。
所以不建议第一次搞数模竞赛就参加美赛。
赛前要准备吃的东西，酌情而定。
要准备一些红糖，以防身体不适。
要注意尽量不要上火，可以准备些水果。
另外，我建议准备3 瓶红牛，第二三四天各喝一瓶，确实能有保持精力的功效。
正常的饭还是要吃，可以叫外卖或者托人去买饭。
总之这几天一定要吃好。
关于书籍，没什么好说的，尽可能的借吧，虽然借了不一定有啥用，但是放在那里总归是心里踏实。
建议编程、模型、算法方面的书都借一些，另外最好也去借些数学工具书，方便翻译。
另外还有就是要准备好查找文献的期刊网入口，无论是中文的知网、维普，还是英文的SCI、Springer 等都要提前找到，一般学校的图书馆都会有，没有的话问其他学校同学借图书馆账号，或是找代理，总之最后不要影响到比赛查找文献就行。
时间：美赛的时间是四天四夜，日期上是经过5 天，比国赛多一天一夜。
因为需要翻译，所以美赛的时间同样很紧张，这就要求牺牲睡眠时间来完成比赛。
一般来说，国赛期间的睡眠时间不超过10 小时，那么美赛期间的睡眠时间最好不要超过15 小时（我是国赛6 小时、美赛10 小时）。
这样能保证高质量完成论文，并且身体能承受这样的负荷。
现在来讨论一下时间安排。
第一天上午出题目，几名队员可以分工合作在一小时内翻译出题目的含义，搜索一些关键词，看看题目的资料与数据是否能找到，根据题目的具体情况来选择。
一般来说，MCM 会出一道离散模型题目、一道连续模型题目；而ICM 题目是交叉学科的，涉及其他专业知识。
总之第一天的上午必须将题目定下来。
接着第一天下午的工作就是找资料，数据库、资料搜索方面的知识这里就不详细叙述了，数学中国上都能找到。
这一阶段的任务就是大量积累资料，资料包括文献与数据。
先不着急阅读，把能下载的资料都下载下来，下载不下来的保留网页。
知道再也找不到相关的资料就可以停止搜索了，当然在做题过程中还需要针对某些细节再次查找资料，这里所说的停止搜索是指停止大范围集中式搜索。
大概在第一天的晚上开始阅读资料，这要进行到第二天上午，在这个过程中，要选择可以接受的模型，想办法加以创新改进。
第一天晚上建议睡5 小时左右，这样能保证之后的工作。
第二天一天是阅读资料理清思路并建立模型框架的过程。
第二天晚上之前论文的总体思路要确定下来，就是针对题目中的某个问题选择什么方法，主体模型是什么，创新点在哪都要清楚，而细节问题暂时先不考虑，总之论文思路与模型的总框架要在第二天晚上之前全部搞清楚。
如果没有理清论文思路建议不要睡觉，知道理清楚为止，第二天晚上建议睡眠4 小时左右。
第三天，必须开始写作与实现模型。
其实第二天就可以写一些关于问题介绍、前人研究历程等的内容。
到了第三天就必须动笔了，可以先简略写中文，之后再详细翻译成英文，也可以直接写成英文。
根据模型所编的程序一定要这一天内跑出结果来，可以根据所得结果来改进模型，争取得到较优的结果。
当然数据的处理也一定要在这一天完成。
第三天是对模型的修正与完善，主要是对细节的把握以及模型结果的处理。
建议得到比较合适的结果时再休息，第三天晚上建议睡眠3 小时左右。
第四天，写作与翻译。
根据前面的思路与得到的结果进行写作与翻译工作。
写作要力求表达清晰准确。
另外还有一个工作是为模型配图与表，图片能够生动的表达模型含义，表格可能是模型结果得到的数据，图与表要按照要求写标题与注释，要大小合适、美观。