美国大学生数学建模竞赛是国际著名的数学建模比赛之一，每年吸引着全球各地的学子参与。在这场竞赛中，参赛队伍需要面对多样化的题目和挑战，运用数学建模知识解决实际问题。接下来数乐君将为小伙伴介绍MCM和ICM常见的题型和选题技巧，帮助小伙伴们更好地了解美赛！
1.美赛题目
总的来说，MCM 偏自然、理工，而ICM偏社科、人文。更多的建模er更倾向于选择MCM的ABC题。MCM出的题目更偏向于运用数理知识建模解决，ICM则更偏重于运用跨学科知识。
2.近五年美赛选题占比
（数据来源：美赛官网整理）
（1）ICM中E题占比大。环境类型、数学层面不用太复杂题目十分受欢迎，适合更多不同专业的同学参加。
（2）MCM中C题占比大。大数据类型题目依旧十分受欢迎。
（3）每年D题占比最少。难度较大，交替控制优化比较复杂。
3.以24年为例
（1）ABD题都是很吃专业功底的题，对建模和编程要求较高。D题是图论优化相关的题目，没有一点编程和数据结构基础很难拿下这个题，但是选的人少，竞争较小，有一点创新点+运行出结果就可以拿奖。
（2）CEF题相对较为简单，0基础也可以比较容易上手。C题选的人做多，有数据可以节省至少半天的时间去找数据，大数据题目运用Python有很多机器学习库，也不难上手，但是选的人多，就意味着竞争大，想拿好的奖还是要卷模型的，要有足够的创新点才能拿奖。EF题对编程要求较小，常用模型就可以把题目解出来，题目简单，那就要卷美工和写作了
（3）总结
新手推荐EF题，所需要的模型积累少，也好上手，但需要花时间美工和写作
C题，有数据，会数据分析可选，但竞争大，不易拿奖，有大数据分析/数字挖掘基础
可冲 ABD题，整体专业性较强，建议有专业功底的可以直接选，选的人少，竞争小，有功底，会编程可冲ABD题。
55%在模型创新点
35%在论文+绘图
10%在运气
1️⃣A题：
特点：对数学功底和建模能力要求超高，专业名词多，理解难度大，需要有一定的微积分能力。近两年常考机理分析与预估。
策略：多掌握机理分析、预估相关模型算法，像时间序列、遗传算法等。
真题：比如2018年涉及多跳HF无线电传播,全是电离层、最大可用频率等专业术语。近两年常考机理分析与预测,像2019年要分析龙生存机理,考虑气候、地理和生物特征;2020年预测鱼类未来五十年位置;2021年分析真菌繁殖在不同环境中的优劣。
2️⃣ B题：
特点：常出优化、图论和规划问题，如典型优化、NP类问题。常出回归或聚类分析和规划问题 。
策略：着重练习规划、优化、图论、选址规划等，积累多元分析、遗传、贪婪算法等算法。
真题：如2021年无人机澳大利亚大火救灾,涉及图论模型、规划模型等;2018年语言种类问题是图论选址问题;2017年车辆收费站问题是典型的优化问题,要考虑众多因素。
3️⃣ C题：
特点：侧重数据处理和统计识别，数据量相对更多且给定，考察数据挖掘和编程能力。
策略：掌握数据挖掘处理方法，包括预处理（处理异常值、缺失值）、后处理，模型和方法集中在统计、模式识别方向，学会用Python、SPSS等软件处理数据。
真题：2021年确认关于黄蜂传言问题,要在官网提前下载黄蜂数据加密包;2019年药物危机问题,官方提供了数据集让大家挖掘深层信息。
4️⃣D题：
特点：多为运筹学或网络科学领域，近三年需用网络模型算法及可视化，编程要会Gephi等绘图工具。
策略：提前准备聚类分析、Markov链、Gephi可视化等，提升编程能力。
真题：2019年卢浮宫大逃亡赛题,考察图论规划;2020年和2021年分别涉及足球队伍合作策略评价和音乐特性演变,都偏重网络关系模式图运用和影响因素探讨。
5️⃣E题：
特点：环境科学背景，集中在污染、资源、可持续发展等方面，多为评价预估类。对细节和写作要求高，新手易拿奖！！策略：新手可尝试！提前研究往年特点，熟悉O奖套路。建模方法有TOPSIS理想解法、模糊综合评价等。可从联合国数据中心等网站找数据。
真题：2019年生态服务评估加成本效益分析,2020年指数表征塑料污染,2021年有食品系统和成本效益模型。对细节和写作要求高,新手易拿奖但获M奖以上难,不容易脱颖而出。
6️⃣F题：
特点：建模编程难度小，但考验模型应用适配度和写作结果分析。主要是政策问题，题目发挥空间大，平时要注意数据库的积累。
策略：运用层次分析法、概率论与数理统计和博弈论等建模方法。
真题：2019年“通用的,分散的,数字货币:可能吗”就探讨数字货币政策,需要参赛者开发一种符合要求的数字货币。
（1）熟悉赛题类型
在比赛前,团队成员应该仔细研究每种类型的题目示例，了解其特点和要求。
（2）评估团队优势
考虑团队成员的专业背景、知识技能和兴趣爱好。如果团队成员有计算机科学专业背景,可能在处理C题(大数据)或者涉及算法编程的部分更有优势;如果有环境科学专业的成员,E题可能是一个比较好的选择。
考虑成员在数学分析、优化算法、文字撰写等方面的能力。比如擅长数学理论推导的团队可以尝试A、D题;擅长收集和分析实际数据,并根据数据提出合理建议的团队可以考虑B、C、E、F题。
（3）结合实事准备
深入探讨当下全球面临的重大问题和挑战，如气候变化、可持续发展、数据分析等，
探索快速发展的新兴领域和技术：例如人工智能、机器学习、区块链技术等。
关注影响深远的社会热点问题：如贫困、教育、医疗等。
考虑涉及多学科的题目：美赛鼓励跨学科题目的探索，学生可以尝试融合不同学科的知识和方法论，
强调实际应用和方案可执行性：美赛题目通常要求具有实际应用价值，需考虑所提方案的可行性和实用性。
（1）快速浏览题目(比赛开始后的前1-2小时)
在比赛开始后,下载题目,一小时内每个人阅读题目一遍并且独立翻译。
数模乐园会第一时间提供赛题翻译(数模乐园辅助报名成功后)
团队要迅速浏览所有题目,了解每个题目的大致内容、背景和要求。这个阶段不要深入研究,只是对题目有一个初步的印象。
注意题目中的关键词,例如“优化”“预测”“评估”等,这些关键词可以帮助你快速判断题目类型和难度。
每位成员独立阅读竞赛题目,记录初步思路,列出可能用到的模型和算法。
每人提交简要的思路记录,便于后续讨论,列可能用到的模型,算法
（2）初步筛选(比赛开始后的2-4小时)
根据团队的优势和兴趣,排除明显不适合的题目。比如,如果团队成员对数据挖掘和机器学习技术了解甚少,那么C题可能就不太合适。
考虑题目的可操作性。有些题目可能看起来很有意思,但是数据难以获取或者模型建立非常复杂,超出了团队的能力范围,也应该被排除。
开始查找相关的文献资料,了解该领域的研究现状和方法。可以通过学术数据库、专业书籍、互联网资源等渠道获取信息。
评估已有研究成果,初步排除不适合的题目。(也可以借鉴网上的一些赛题分析)
确定备选题目清单,标记不选的题目。
（3）深入研究(比赛开始后的4-12小时)
对于剩下的题目,团队成员要仔细阅读题目细节,包括数据要求、模型假设、结果呈现方式等。
团队成员分享各自的思路记录,查阅文献。讨论各个题目的可行性、创新性和兴趣点。
确定选题,小组讨论,评估备选题可行性,确定最终选题。
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