先恭喜我校這次取得了史上最好成績！不是數學專業的，與王老師接觸不太久，但他短短幾天每晚穿睡衣來機房陪我們，真是感人=。=很負責的老師。這下他也能圓滿的退居二線啦 。感謝所有，下面就這次國賽b題的解決過程做乙個回顧。
我們採用python和matlab混合程式設計，我和hl負責程式設計和建模，yy負責**排版和**整理，我再負責**寫作。
9.14晚上八點開題，那段時間真是太忙了，比賽開始前一小時還做了新生見面，由於要比賽急急忙忙就溜了。8點開題，拿到題目，隨手就先點開了b題，一眼看上去，嗯...三個附件資料齊全，典型的資料探勘結合資料建模，也是和隊友hl很擅長的，當時很快就基本定下要做b了，掃了一眼a，無感。
最終結果還算滿意，國一，很榮幸的成為了那0.8%，也為我校感到驕傲！看著國獎的名單，今年和省內某985齊平，終於在數模競賽上也完成了這樣的成就，還是很棒的hhh。
附上我們**中的一些視覺化圖
再分享一點自己學習數模的經驗吧，首先，興趣第一，其次，數模競賽近幾年的題目也都是大資料相關，解題中也包含了很多機器學習思想，與未來方向貼切，是個不錯的競賽選擇。記得16年暑假後開始看第一本《matlab在數學建模中的應用》卓金武那本，直接用那本書開始學習數模，主要是熟練了matlab的操作，後來又買了一批書，借了一批書，姜的數學模型確實太老了，自己並沒覺得看了有啥實際上的收穫，不過也還好，當科普書。借的書還包括運籌學、組合優化、數字影象處理等雜七雜八。基礎的，比如針對評價問題(層次分析法(ahp)、熵權法、gossip法)等等，優化裡的一些啟發式演算法（模擬退火、遺傳演算法），資料分析（各種聚類、擬合、回歸）大致這些全部自己能用matlab或是python、r進行實現，這樣基本我覺得是可以單幹一場數模競賽了。在17年四月份開始，單幹了一堆數模競賽五一聯賽三等電工杯二等，校賽三等，每一次做總覺得都比前一次會有新的收穫，在做的過程中其實更能進步更快，我覺得所有三個人的比賽，不能抱著只負責某一部分的學習，另外的由隊友分工。而是從一開始，就要做到能獨當一面，乙個人也能完成所有的任務，這樣即使在正式比賽中，遇到意外，也不用太過驚慌。但國賽的兩位隊友還是超級靠譜的hhh，感恩。在17年暑假，把spss r python 全部又熟悉了一遍，把機器學習的一些演算法以及啟發式演算法又動手實踐了一些。感覺在最後都是有用的。
大致我覺得，我個人做建模的過程 第一階段：剛剛學會了一些基本方法，就根據題目，強行把題目往乙個我會的方法上靠，去做。第二階段：懂了些神經網路和啟發式演算法，就不管簡單的還是複雜的優化，都去用一些看似高大上的方法去做。第三階段：能夠根據題目有自己的創新點，剖析出題目所隱藏的模型，合理選擇一些不一定是看似高大上的方法，但能把建模的過程以及實際模型體現的淋漓盡致。
不是數學計算機專業出身，但熱愛就夠了。
2018 亞太數學建模大賽B題解題思路
希望大家都能取得好的成績，但是反過來說，數學建模重在參與，每次經歷痛苦無論結果如何，都是對自身思想和能力的一次磨練，希望好好把握這次機會。首先是描述性分析與資料視覺化，比如不同職位 不同職位的教育需求 需求的環比增長，同期佔比。此處原始資料有點小問題。大部分資料缺失第一列資料的sector。這個需要...
2020國賽數學建模B題 穿越沙漠思路
情景非常具體，資料需要少，需緊密結合情景具體建模，不要硬套模型。編 程能力要求高一點。三問都是優化模型，注意模型之間的關聯。注意點 對遊戲規則摸清楚，不要急著建模。涉及到路線 事件的選擇，使用 0 1 變數等定義模型。最短路徑基本可以數出來，考察的是最優路徑以及路徑前對資源的購買 收益最大 中多一點...
2023年數學建模國賽C題題目和解題思路
2020年數學建模國賽c題題目 在實際中，由於中小微企業規模相對較小，也缺少抵押資產，因此銀行通常是依據信貸政策 企業的交易票據資訊和上下游企業的影響力，向實力強 供求關係穩定的企業提供貸款，並可以對信譽高 信貸風險小的企業給予利率優惠。銀行首先根據中小微企業的實力 信譽對其信貸風險做出評估，然後依...