编程手|MCM经验分享

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2024年03月22日 11:18 · 阅读数 3

❗坚持就是胜利，完赛就是成功❗

一、前言

含金量/认可度

从认可度来看

美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM），是唯一的国际性数学建模竞赛，由美国数学及其应用联合会主办，2024年大赛吸引了来自美国、中国、澳大利亚、加拿大、英国、印度等多个国家与地区的高校等全球众多高校在内队伍参赛。

从创办时间来看

美赛分为MCM和ICM，MCM 始于 1985 年，ICM 始于 1999 年，单从举办时间来看，影响力更强。

从参赛人数来看

2022年美国大学生数学建模竞赛MCM参赛队伍总数15105支，ICM参赛队伍总数为12100支，累计有27205支队伍参赛，预计接近8万人参加美赛[1]。

编程手|MCM经验分享 网上流传的梗图

Anyway，虽然美赛现在不在中国大学生竞赛榜单赛事中，但是很多学校和企业还是认可这个竞赛的。并且如果你准备出国深造，这个比赛可能是申请中认可度相当高的一个比赛了

二、比赛过程

参赛网址 and 比赛报名

比赛官网：www.comap.com/contests/mc…

比赛赛题：

www.contest.comap.com/undergradua…

由于我是编程手，对于比赛的报名与最终的提交不是很熟悉，因此引用学校的文件简述

编程手|MCM经验分享 报名流程[2]

成员组成与分工

美赛要求参赛成员 <= 3 人。但是一个人做实在是难度太高，建议还是三个人组队一起参加，这样获奖率最高。

比赛较为常见的分工是“建模手”+“编程手”+“论文手”

编程手|MCM经验分享 比赛分工参考[3]

赛前准备

赛前可以把可能需要用到的软件安装起来

编程手|MCM经验分享 比赛中可能需要用到的软件[4]

我们团队在比赛中使用的工具（主要介绍编程手内容）：

编程手
- Matlab R2021a、Pycharm (Python 3.10) -- 代码编写
- SPSS（IBM SPSS Statistics 24） -- 本地进行数据处理，没什么用，界面古老，想使用数学模型好麻烦，没有深入研究
- SPSSPRO -- 在线网站来使用数学模型处理数据，但是必须要导入数据才能处理与分析，因此导致了很多人卡在了第一步：求数据，而忽略了某些题目没有找到数据的情况下可以用模拟的数据（设置初始的初始参数【超参数】就能在本地用代码运行处理数据）
- ChatGPT4 -- 阅读题目，Debug
- Echarts -- 阿里开源的数据绘图网站
共同使用
- 飞书 -- 用来在线写中文内容
- 亿图图示、Canva可画 -- 用来画精美的图

备赛中的一些疑问

赛前需要模拟做题吗？

非常需要，建议至少模拟一次！团队一起进行赛题的阅读，思考与查找资料。可以阅读O、F、M奖论文（主要以O奖为主），尝试完整模仿出符合要求的论文。目的主要是为了跑通流程，查漏补缺，通过模拟来发现自己的不足，从而进行针对性学习。 Remark:
1. 一定不要盯着一篇论文，然后想着按照它的思路来复现。一定不要轻易尝试复现O奖以下的论文的思路！！！因为美赛很多人都是口水建模，做出来的图的效果和陈述很难完全对应。按照他们的思路自己复现难度也非常高，除非你能找到这篇论文开源的的代码。
2. 并且很多时候一些指标的选取取决于你所找到的数据，而不是根据别人的论文的指标去找对应的数据，如果这样你很有可能找不到

编程手主要需要掌握哪方面的编程知识？

建议最好能掌握Python的语法，因为我认为现在的人工智能辅助编写代码的效率 Python >> Matlab。Python需要掌握的知识包括但不限于：
- 如何导入库（import ...）
- 能看懂函数，以及知道如何调用
- 知道如何注释语句，如何输出
- 赛前准备好一些基础的模型与其对应代码，弄清楚模型的输入是什么，输出是什么，能解决什么问题，优劣势是什么

人工智能时代，如何使用AI来辅助编程的？

以我使用的官网ChatGPT4为例，可以使用如下提示词

提示词在数模加油站[5]的基础上进行修改

用到的GPT4均为在GPTS Store中查找的的微调模型

Consensus

编程手|MCM经验分享 GPTS - Consensus

我想了解TOPSIS理想解法，请向我介绍，我只想知道这个模型能解决什么问题，输入什么，输出什么
根据这个模糊评价法的python算法模板，为我生成一个满足这个代码的数据集用来让我运行程序学习。请尽量不要修改源代码，如有修改，请告知

输出示例：

TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) 是一种多属性决策技术，用于评估替代方案并找到理想解决方案。它的基本原则是所选择的方案应该与正理想解（最佳方案）的距离最短，同时与负理想解（最差方案）的距离最远。该方法在不同行业中得到了广泛应用，例如在制造业、医学、软件效率优化等领域。

TOPSIS 模型能解决的问题包括：

在多个替代方案中选择最佳方案。

综合评估不同方案的性能或优势。

结合定性分析和定量分析进行决策。

TOPSIS 模型的输入主要包括：

多个评价指标或标准。

针对每个替代方案的各指标评分或数据。

TOPSIS 模型的输出是：

每个方案相对于理想解的接近程度。

基于这些计算的方案排序（根据理想解的接近程度），从而确定最佳方案。

以下是一些具体应用案例的研究论文：

在电火花线切割加工中，应用TOPSIS方法解决多标准优化问题 (Gadakh, 2012)。

介绍了改进的TOPSIS方法及其在医学领域的应用，解决了传统TOPSIS方法的局限性 (Wang, Ren, Chen, & Sun, 2013)。

介绍了TOPSIS方法在煤炭混合优化中的应用，有效结合了定性分析和定量分析 (Dong-lin, 2008)。

应用TOPSIS方法优化汽车售后服务供应商的性能评估 (Xie, Zhu, & Chang, 2013)。

总结来说，TOPSIS方法是一种有效的多属性决策工具，能够在多种场景下应用，帮助决策者从多个备选方案中选择最佳方案。

Grimoire

编程手|MCM经验分享 GPTS - Grimoire

接下来你将作为我的美国大学生数学建模竞赛的比赛指导老师，为我提供比赛思路，我会先把赛题发送给你，请先帮我梳理题目，并给我题目的翻译与要求
接下来你将作为我的美国大学生数学建模竞赛的比赛指导老师，为我提供比赛思路，我会先把赛题发送给你，请先帮我梳理题目，给我题目的主要内容与要求（使用英文），并在最后给出中文翻译
请根据赛题，帮我分析问题1，提供数学建模思路
请根据你的思路建立具体的用数学语言描述的模型，要求尽可能的详细
请再给出模型对应的Python代码