国赛做到这些，你就离国奖不远了！！！

很多人说数学建模学习周期长，单单是学习MATLAB（多用于矩阵的编程），LINGO（多用于规划的编程），就得花费大把时间，何况后面还有运筹学（下面解释），规划算法需要学习。但说实在话，不花时间怎么可能拿奖呢？天下哪有免费的午餐？什么水平能在国赛中拿到国奖，来听听国奖大佬怎么说？做好以下工作，也许你已经离国奖不远了。

关于准备

数学建模的基础本质还是数学，如何从具体问题中抽象得到一般的数学模型，再具体应用到所需要解决的问题，是整个比赛的重点和难点。很多人前期入门被推荐最多的书籍都是《数学建模》（姜启源）。这本书真的非常经典，书中讲的很多经典模型对于数模解题的时候帮助非常大。这是我本科选修数学建模课程时老师指定的教科书，当时为了弄懂模型（或者说是为了记住一些模型），做完了书后习题，受益匪浅。模型建立之后，可能需要借助一些软件编程得到计算结果。数学建模常用的仿真软件有matlab、python、lingo等等。可以针对性地选择一两种学习，个人感觉其中使用频次最高的仿真软件还是matlab。

论文作为数学建模竞赛最后提交的成果，是评分的唯一依据（代码等虽然也需要提交，但似乎不作为评分项）。在撰写论文前，最好能多看几篇格式美观的获奖论文，参考论文格式和写作思路。无论建模和仿真做的多好，最终呈现的结果都是论文，需要引起足够的重视。

关于选题

好的开始是成功的一半。选题的“好坏”也极大地影响了竞赛的结果。建议用半天左右的时间确定选题，遇到特别拿手的题目可以早做决定，如果对几道题目都犹豫不决的话，也不要纠结过长时间。前几年参加美赛的时候，在选题上纠结了太久，导致最后时间特别紧张。从几次参加比赛的选题来看，有几点可以作为选题时的加分项（因人而异）：

1）专业相关

数学建模一个参赛团队往往有三个人组成，大家的专业可能相同、相似，也可能跨度很大。选择专业相关的题目，对于理解题意、建立模型都很有帮助。以研究生数学建模为例，华为题一般以通信为专业背景，通信方向的参赛团队选择华为题会比较有优势。

2）拿手题

如果题目和专业都不太相关，建议优先选择团队三人都比较拿手的题目。如果三个人擅长的题目不相同，可以优先考虑主要建模的队员比较拿手的题。建立模型是编程和论文的基础，如果对于模型的建立有较为明确的思路，能大大加快解题速度。

关于解题
1）建模

建模之前需要充分理解题意。好不容易定下了选题，再进一步研究的过程中，团队成员也许会对题意的理解产生分歧，这又是一个难以调和并且无法回避的矛盾。通常来说，可以经过讨论，总结出成员们对题意理解的主要矛盾，能够帮助避免在解题时走不必要的弯路。

理清了题意之后，再考虑建模。

建模是整个比赛的重中之重，值得为这一环节分配足够多的时间和精力。在选择题目时，一般已经检索过相关文献了。但在确认了选题以及充分理解了题意之后，建议再多花一些时间深入地了解一下相关文献，多看一些背景知识。浏览文献对于拓宽思维非常有帮助，甚至能找到解题的灵感。

每个团队都会有主要负责建模的成员，但不建议让建模的人“独自”承担建模的任务。建模的过程需要团队成员的参与和协作。往往只有经历了讨论、摸索、肯定、验证、否定的循环，在一次又一次的失败和修改之后，才能得到最为“稳妥”的模型。

建模的“稳妥”是指，有时你很清楚自己建立的模型不是能够想到的最优的，但需要考虑建模比赛的时长限制，在评估团队的编程能力之后，选择大概率能求解得到答案的模型。如果时间充裕的话，可以再对模型做一个改进。如果一开始就选择特别“优”但又特别难的模型的话，可能会影响到实际的解题效率和解题信心。

建模阶段，建议三个人能一起参与讨论，主负责建模的成员可以起主导作用。对于主负责编程的成员来说，了解建模过程可以在编程时少走弯路，而主负责论文的成员就可以在了解建模的情况下，着手写论文了。
2）编程

学习流程：工欲善其事必先利其器，那肯定是要把MATLAB和木质的一些常用编程学回来啊，当时我是把一本叫着 MATLAB建模的书里面的大部分程序都敲了一遍，而LINGO的话还是自己看PPT学习更好。

既然工具会玩了，那肯定要磨刀霍霍向猪羊啊，当时就意气风发地敲了一个九九乘法表，然后一发不可收拾。

数学建模的一道题目一般分为三、四个小问，这些小题不是完全割裂的。在建好第一小问的模型后，就可以由主要负责编程的队员开始做仿真工作了。虽然很多软件的功能都很强大，能解决很多问题，但一般来说，每种软件都会它最强大最方便的一面。譬如在做规划时，matlab，vs之类的都能写，但lingo做起来会很方便。

运筹学包括动态规划，图与网络，决策论，对策论，神经网络。这些都是要编程人员和建模人员共同学习的。

反正在人员方面，建模的需要在数信学院寻找;编程的在软件学院寻找;
3）论文

写论文的呢，那肯定要文采好啊，写出来的摘要

达到让评审员眼前一亮的效果，三个人相辅相成，每个人都要有承上启下的能力。

数模比赛的官方模板一般都是word格式的，直接在官方给的文档里写很方便。但是，个人更建议用latex排版，这样写出来的论文在同等内容的前提下，“观赏性”会有明显的提升。

关于分工身边很多小组的常见分工是第一题+第二题+第三题。从我们团队的经验而言（仅代表个人观点），建议尝试建模+编程+论文，二者交叉，也就是，一个人负责建模+论文，一个人负责编程+论文，一个人负责建模+编程。关于心态

要有拼劲，不服输，但也要学会妥协。数模正式比赛的时间很短，遇到实在无法解决的问题，不妨选择“绕过这座山”。换一个相对简单的方法，有时间的话再做优化。

国奖大佬亲测拿奖建议：

数学建模需要注重算法思想以及排版，算法要简单直观，排版要清晰美观。

    数学建模需要很强的耐力，并且用python去可视化分析时候，熟练掌握几种可视化的工具对数学建模的论文写作十分重要，比如seaborn插件。

    数学建模写作需要强有力的材料支撑，以及数据论证，所有的答案和结论并非空穴来风，逻辑以及解释需要十分合理，并非需要太难，但一定要让评委看得懂。

    数学建模并非很难，写作时候不要给自己太大压力，需要自信，并且有耐力的去完成论文的写作，这样获奖的几率就会大增。

    写作数学建模一定哟心细，有准备，不能忙碌最后造成论文格式，上交等各种情况出现，这无疑会损失你很多的时间和心力。

    写作数学建模一定要多花精力在论文上，写出来是一篇完整有思想有方法的论文。切忌不要舍本逐末最终造成论文没有完成，以下是结合参赛经历整理的参赛建议：
1.基础的训练

反复模拟真题，复现优秀论文做训练。
2.竞赛论文的细节

在每个数学建模方法的学习和训练中，老师都穿插着指导我们比赛中应该注意的一些细节，因为数学建模都采取的是提交论文的形式，所有模型的建立与求解、算法的实现、模型的准确性、思维创新等都要通过论文呈现出来。

1） 字体格式：

对于论文最基本的字体格式要求，不仅要求论文通篇字体格式统一，不能有不一样的字体，中间不能有空页，英文字母出变量和公式中的一律采用TIMES NEW ROMEN,包括大标题小标题要层次清晰等。

2）图表格式：

关于图表格式，老师严格要求我们所有流程图全部使用专业的绘图软件VISIO来完成，一定不能直接复制粘贴图片图表等。

3） 公式格式：

公式统一采用专业的公式编辑软件Mathtype编写，并且不要随便改变公式的字体格式，更不要把公式在论文中进行放大、缩小等拖拽，要给公式添加公式编号等。
3.学习资料：

建模这块入门看姜启源的《数学模型》，系统性学习，建议直接参加数维杯数学建模夏令营，是线下培训，氛围比较好，都是专家级别授课，含金量很高，快速提高建模帮助很大。
4.多读优秀论文：

组委会将历年评选出的优秀论文都公开出来了，可以去学习一下（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） 历年国赛优秀论文，可以去数模乐园公众号里，回复“国赛论文”直接获取

5.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”。
6.摘要是重中之重：

一份论文20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，而不是小学生作文，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。
7.坚持！

如果要冲击国奖，意味着暑假的大部分时间都要投入到备赛当中，当别人还在享受暑假，旅游打游戏的时候，你要苦逼地练数模，这时候你要能抵制诱惑坚持下去，同时也要对自己充满信心。所以我想说，尽人事听天命，越努力越幸运。

要模仿学习的话，建议还是看组委会公开出来的优秀论文，那些参考价值更大。

更多数模学习干货，就在数模乐园微信公众号