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3次国赛+3次美赛总结

April 30, 2020 • Read: 1684 • 杂谈

这篇文章总结一下大学期间参加的6次数学建模竞赛,虽然都没有拿到很好的奖,但是或许你能从以下的文字中分析出我踩过的坑,同时避免踩到这些坑

2017.9 国赛

国赛前稍微准备了一点点matlab基础,其他的模型、算法之类的了解的并不多

当时我们选的题目是“拍照赚钱”,如果有过来人应该知道这个题目怎么回事,这里我就不多说了

我们学校一共有3个本科队,为了方便称呼,分别称为A、B、C队(排名不分先后,仅仅只是代号而已),我在C队

A队是由一个15级的学姐+15级的学长+16级的同学组成的。没有任何计算机专业的同学,两个15级的都是城建学部的。最后拿了省三

B队是由一个16级的女生+两个16级的男生组成的。其中有一个学计算机的男生。最后没拿到奖

C队是由一个15级的学姐+15级的学长+我组成的。我和15级的学长都是学计算机的。最后没拿到奖

具体来说,三个队都选的“拍照赚钱”这道题。当时老师跟我们提了一些思路,(这里省略1000字),然后我们就开始动手写代码,对数据进行分析

先说B队,B队里面学计算机的同学头有点铁,全程使用c语言进行编程,因此搞到最后,一个球面距离的函数都写了半天,所以最终成绩也可想而知了

然后是C队,由于有两个学计算机的,所以我们的代码写的非常快,中途也会遇到很多bug,但是学长和我坐在一起写代码,一起分析,一起找bug,现在回想起来,我都很怀念那段时光,或许这就是男人♂之间的友谊吧

为什么最后说A队呢,因为他们队确实进展很慢,最主要是,他们白嫖了我们的代码,就是那种隔一会儿就来问你:“你们做的怎么样了?你那个代码写完了么?帮我看下我们的代码吧,把代码发我一下吧”之类的

那为什么最后A队获奖了呢?据我所知,当时那道题,我们都用了聚类,我们队聚类数是3,他们队设置的聚类数是8。然后可能因为学姐之前参加过一次美赛,所以论文弄得也比较漂亮,因此最后获奖了,所以我非常讨厌他们(尤其是那个学姐)

2018.2 美赛

那句老话说的果然没错,“打不过他们,就加入他们”,A队的学姐,邀请我参加美赛,结果我同意了......

美赛时我们学校一共有两个队,分别称为C队、D队

C队是两个15级的学姐+我组成的。其中一个学姐从没参加过数学建模,但是英语雅思/托福考的很高(具体考的雅思还是托福,考了多少分我都忘了)

D队是由原来B队中学计算机的男生+B队中16级的女生+15级的学姐组成的。而这个15级的学姐,拿过17年美赛的H奖(斗宗强者,恐怖如斯)

俩队选的题都是C题,就是能源危机那道题。结果俩队都是S奖

更加具体的内容可以看我的这篇文章

2018.9 国赛

这次我们学校只有一个本科队参赛了,就不编队了

我们队的构成是15级学姐+我+16级的女生,在赛前,我们这三个人完全不认识,而且那两个女生一点数学建模的经验都没有,我当时心想,这次权当长经验了

我们的选题是A题,就是隔热服那个题,结果拿了个省三,全靠指导老师力挽狂澜,为我们编写了一个热传导的程序,论文见下图

2019.1 美赛

这次比赛我们学校共有两个队,分别称为E队、F队

E队是由我+B队中的16级女生+16级的一个女生组成的

F队是由两个17级的男生+一个17级的女生组成的

结果就是我们两个队都拿了S奖

具体比赛期间的思路可以看我的这篇文章

我也不知道我哪来的劲头,就硬要选C题,搞数据分析,反正我当时确实就是奔着数据分析题去了。结果就是我的两个队友全程听我给他们讲各种算法的流程

2019.9 国赛

说实在的,这次国赛是我最有把握的一次,本来觉得至少也是省三保底的,结果拿了个成功参赛奖

关于这次比赛的思路,可以看我的这篇文章

比赛,可以说论文从排版到配图,再到建模几乎都是完美的

但是为什么没拿到很好的奖呢?成绩出了之后我看了下获奖的论文,大部分都采用的排队论,而我们甚至提都没提到过这个模型,所以评委看了摘要估计就直接Pass了。坑爹的国赛,一点也不开放,还是有一些标准答案摆在那的

2020.3 美赛

这次我们队的构成是 我+F队中的一个男生+F队中的一个女生

这次美赛依旧头铁选C题,也没啥好说的,思路看这篇文章,论文看下图

总结

回首这么多次数学建模,都没有拿到很好的奖,我准备从以下几个方面来分析一下原因

队友:上面这么多次比赛的组队记录,通过控制变量法,不知道你有没有发现内鬼。hh,开玩笑的,也不能说一直一起参加的队友,就更有默契,获奖概率更大。也不能说和经验越多的人组队,获奖概率更大。毕竟从上面的组队记录你也能看出来,我国赛获奖的队友,既没有参赛经验,也没有默契。我仔细分析了下原因,还是专业构成比较重要。就拿我那次国赛省三举例,当时我们队里的那两个女生都是城建学部的,数学学的很好,所以当时老师跟我讲热传导方程的时候,我听的一愣一愣的,但是我给她俩转述的时候,她们很快就能理解了,而且公式也是她们编辑的,公式也有,代码也有,不就齐活了吗?所以说,组队的时候尤其要注意队伍内的专业构成,如果是国赛,就找两个数学好的,再加一个计算机专业;如果是美赛,就计算机+数学+英语

选题:队友是一方面,另一方面是选题,通过上面我这么多次的选题记录可以看出,但凡我选了和数据分析有关的题,结果都不是很好。我分析了下原因,觉得是这样,因为很多大一大二的同学他们第一次参加,啥都不会,但是至少会用Excel,所以大部分人都会选择数据分析题,用Excel随便处理两下,画个图什么的。这就导致数据分析类的题目选的人比较多,质量也参差不齐,强的是真强,弱的是真弱,评委很可能会审美疲劳,毕竟你看你的折线图(柱状图)觉得很好,但是评委看这种图看了几千遍,已经无感了。所以我给的建议是,没有十足的把握,不要轻易头铁选数据分析题,最好剑走偏锋,如果是美赛,就选那种特别开放的题(例如2019.1 美赛的A题)

知识储备:这个不用多说,应该做到各种模型,各种算法信手拈来,多多益善

运气:不能否认,这种没有固定答案的比赛,确实就要看运气。有可能你随便编的一个数据就能冲到国一,也有可能你再怎么高大上的论文就是一个省三

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已有 1 条评论
  1. ash-bin ash-bin

    菜是原罪