分享题主在备赛国赛的安排，几乎囊括了备赛到比赛的全部内容，参考了很多前人的经验，在文章里点击链接可直接跳转到文章。

一、报名和准备

1. 报名截止时间：2023年8月31日18:00pm.（每年不同）

2. 报名费标准（“广东省分赛”收费标准）：人民币300元/队

3. 组队方式：每队1至3人。

4. 指导老师：可有可无。

5. 报名方式：各校不同，留意自己学校通知。

6. 缴费方式：留意自己学校通知。

二、分工

干货！如何准备2022全国大学生数学建模竞赛？如何夺取国奖？ - 知乎 (zhihu.com)

【数学建模绘图系列教程】：一、图表类型和工具选择_数学建模画图_zstar-_的博客-程序员宅基地

1.论文手

工作：提前熟悉论文写作；阅读国一优秀论文提取整理好亮点；赛前准备好论文模板；熟悉各类图表的制作；熟悉公式编写；流程图绘制

1.1数学建模论文格式要求汇总_Fancy_x_l的博客-程序员宅基地

1.2 数学建模论文写作模板_数学建模论文模板范文 csdn_夏至青柠的博客-程序员宅基地

1.3 我的LaTeX入门_大数据指北的博客-程序员宅基地

1.4数学建模之MATLAB画图汇总_乐清sss的博客-程序员宅基地

1.5PPT绘图技巧&效率提升方法_哔哩哔哩_bilibili

1.6Material Design Colors - Material Palette（配色网站）

1.7数学建模写作模板和排版经验

链接：https://pan.baidu.com/s/10hJMmLw8pQ5r3csnnySH-g?pwd=msy3

提取码：msy3

解压密码，9块！：HWJ946HSJH

2.编程手&建模手

工作：各个模型的代码复现并整理好分类以便赛时可以直接用（包括源码和模型的讲解，优缺点之类的）；matlab代码复现

2.1 一份简短又全面的数学建模技能图谱：常用模型&算法总结_数据建模常用的方法和模型_wamg潇潇的博客-程序员宅基地（很全，里面整理了各个模型的链接）建议主要看这个

2.2数学建模算法汇总（全网最全，含matlab案例代码）_数学建模常用算法matlab代码_早起的小懒虫的博客-程序员宅基地网页就有matlab代码

（20+个matlab算法代码集合分享：

链接：https://pan.baidu.com/s/1HvGCIFK4zu5K3kZeJghy9A 提取码：ly5o 压缩包解压密码：解压密码，花了大大两块钱：KFJD0948JBDF）苟石

（30+种算法模型及案例代码知识分享（纯干货）：骗人，解压要密码

链接：https://pan.baidu.com/s/1Pg_PgPJ8-EJ0RMjZ6_dF3Q?pwd=fid3

提取码：fid3

数学建模从入门到实战经验分享与总结（鸟用没有）

链接：https://pan.baidu.com/s/19ZqTFYQZH5zUIpZowcR5Bg

提取码：gopt

模型优缺点（建模模型大全及其优缺点_数学建模模型优缺点_C—V大师的博客-程序员宅基地

3.优秀论文（【数学建模】——1992~2019国赛优秀论文_数学建模国赛优秀论文_@玉面小蛟龙的博客-程序员宅基地）

Lingo教程快速学懂Lingo软件及其编程方法_哔哩哔哩_bilibili

 三、模型总结

 国赛常用模型总结（简述）-程序员宅基地

四、赛前14天安排

近30钟算法模型，三人每人安排12种，每晚12点前群里提交学习笔记。（题主队内都学建模编程）

阅读优秀论文，分析解题思路，绘图（ppt、亿图作图、matlab），数据搜索。

如果看论文的目的是学习论文整体框架，那就不必拘泥于细节，可以选择快速浏览论文，提高阅读的整体感，主要看论文排版的亮点，这样每天可以看10+篇；

如果看论文的目的是想学习可视化图表，则可以选一些获奖论文，略过内容只看图表，将认为好看的图表都保存下来，然后用软件模仿绘图，然后加上自己的元素；

如果看论文的目的是学习如何解题和建模，则需要把题目和问题分析、模型建立的部分彻底弄懂，知道论文思路和自己的思路的差距，再进行不断反思和创新；

总之，题主建议，看论文必须要有一定的目的性，不同的目的有不同的看文章的方法，如果只是泛泛地阅读，没有留下任何印象，则看了几乎等于没看。

如果时间允许，预演一遍

五、赛时时间安排

（9月7日（周四）18时至9月10日（周日）20时）

1.场地与时间

场地：

周二周三找老师要比赛教室

时间：

周四18时至周五23：30时（选题，解题思路），周五8：00至23：30（请假）（建模、解题，论文编写），周六8：00至23：30（解题、优化模型，论文编写，作图），周日8：00至23：30（优化模型，降重，论文编写，作图，论文格式检查，论文提交）

2.赛题选择

2.1题型

A题偏向物理/工程类，专业性较强，有标准答案，非本专业不建议选择，需要根据物理定律使用微分方程或者偏微分方程模型，力学热学等物理题可以先建立一个非常简陋的模型，再根据题目中的要求，一点一点改进

需注意的是：在使用相应的预测方法建立预测模型时，需了解主要的一些预测方法的研究特点，优缺点和适用范围。

B题近两年改革，题型不定，2019年物理类，2020年运筹优化类，2021年化学类

C题偏向统计/数据分析/经营/运筹类

2.2赛题选择

（1）阅读所有题目，确定正确理解赛题的含义和赛题要求解决的问题.

（2）讨论每个赛题的解决方案，剔除那些存在知识盲区或者对解决方案完全没有想法的赛题.

（3）对进入遴选范围的赛题进行进一步研讨，研讨的问题可以是能搜到的参考文献有多少?解决方案是否新颖?最主要的困难是什么?分析利弊，如果还不能确定，可以通过用层次分析法对候选赛题进行打分来确定.打分因子依次可选择新颖的想法（最重要），困难程度（次重要），知识熟悉程度（次重要），冷门程度，工作量等.其中，冷门程度指对于太热门的选题，如果不是想法很独特，则是很难脱颖而出的.

尽量开赛后6小时内定题，不要轻易换题，万一做到一半发现做不出来，即使瞎编也要编完一整篇论文交上去！！！

3.解题思路

阅读优秀论文后，摘抄下来

如果没有的话，就#*#*#####。

4.数据搜寻、参考文献查询

1.学校里（中山大学统一门户）

2.Google、scihub

sci-hub文献检索 (99lb.net)

谷歌学术 (99lb.net)

1. 3.官方网站

统计局、自然资源部等官方网站

官方数据具有全面性和权威性，而且有些数据以柱状图、饼状图的形式展现。但同时数据过多、过于全面，反而会在选取所需数据的时候带来麻烦。

（注意：访问这些网站最好使用IE浏览器）

统计数据：

https://data.stats.gov.cn/

统计局：

http://www.stats.gov.cn/

自然资源部：

http://www.mnr.gov.cn/sj/

央行：

http://www.pbc.gov.cn/diaochatongjisi/116219/index.html

工信部：

http://www.miit.gov.cn/gxsj/index.html

交通运输部：

https://www.mot.gov.cn/shuju/

商务部：

http://www.mofcom.gov.cn/article/tongjiziliao/

（其他国家部门网站大多都有数据分页，如果需要可另行查找）

awesome-public-datasets

这是GitHub上的一个项目，包含了经济、地理、能源、教育等所有你能想到的领域的数据，其中大部分是免费的。

https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets​github.com

（如果网页打不开，可尝试用打开谷歌的方法）

EPSDATA平台

EPSDATA平台有丰富的数据资源和大量分析处理过的数据结果，是覆盖了多领域的综合性统计数据与分析平台。EPSDATA平台是收费的，不过可以申请7天的试用。

EPSDATA平台网址：

EPSDATA官网​www.epsnet.com.cn

5.数据处理（一份简短又全面的数学建模技能图谱：常用模型&算法总结_数据建模常用的方法和模型_wamg潇潇的博客-程序员宅基地）重要、肯定用到

6.建模

题目属于那种类型：连续的、离散的？

需要解决什么问题；最优化方案、预测模型、最短路径等等；

可以用哪些相关模型、算法求解、需要什么数学工具；

要解决实际问题，结果、结论要符合实际；模型、方法、结果要易于理解，便于实际应用；站在应用者的立场上想问题，处理问题。

数学建模:用数学方法解决问题，要有数学模型；问题模型的数学抽象，方法有普适性、科学性，不局限于本具体问题的解决。

一篇完整的数模论文，包括摘要（最重要）、问题重述、模型假设和符号说明、模型建立与求解（最长）、模型的优缺点与改进方法、参考文献和附录。

摘要。包括： a.模型的数学归类（在数学上属于什么类型）；b. 建模的思想（思路）；c . 算 法思想（求解思路）；d. 建模特点（模型优点，建模思想或方法，算法特点，结果检验，灵敏度分析，模型检验…….）；e. 主要结果（数值结果，结论）（回答题目所问的全部“问题”）

模型假设，全国组委会确定的评阅原则，基本假设的合理性很重要。（1）根据题目中条件作出假设（2）根据题目中要求作出假设，关键性假设不能缺；假设要切合题意

模型的建立（1） 基本模型： 1) 首先要有数学模型：数学公式、方案等 2) 基本模型，要求 完整，正确，简明 （2） 简化模型 1） 要明确说明：简化思想，依据 2） 简化后模型，尽可能完整给出 （3） 模型要实用，有效，以解决问题有效为原则。

模型求解（1） 需要建立数学命题时： 命题叙述要符合数学命题的表述规范，尽可能论证严密。 （2） 需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。若采用现有软件，说明采用此软件的理由，软件名称 （3） 计算过程，中间结果可要可不要的，不要列出。 （4） 设法算出合理的数值结果。

不同小问，并不是针对题目的每一问都要建立一个模型

如果每小问之间具有相似性、仅仅是增加了约束条件的话，完全可以全文建立一个模型，再针对每一小问进行模型改进。

模型的优缺点及改进方法

这一部分不是必须的，可以简单分析下前文模型的优缺点，若没有改进方法也可以不写

对数值结果或模拟结果进行必要的检验。结果不正确、不合理、或误差大时，分析原因， 对算法、计算方法、或模型进行修正、改进；

附录

详细的结果，详细的数据表格，可在此列出。但不要错，错的宁可不列。主要结果数据，应在正文中列出，不怕重复。 检查答卷的主要三点，把三关：模型的正确性、合理性、创新性，结果的正确性、合理性，文字表述清晰，分析精辟，摘要精彩

7.论文编写

阅读竞赛规范，提前准备好论文模板，以及可以套用的话语。

公式编辑在线LaTeX公式编辑器-编辑器 (latexlive.com)

8.作图

PPT作图（PPT绘图技巧&效率提升方法_哔哩哔哩_bilibili）

Matlab作图，

小白：ppt画图10类案例带你了解论文插图制作 | Levitate_ (levitate-qian.github.io)（有各种图的作用说明）

配色网站：https://mycolor.space/

素材网站：https://www.freepik.com/

python：seaborn库：https://zhuanlan.zhihu.com/p/81553421?utm_source=wechat_session

matlab：绘图代码示例：知乎：阿昆的科研日常 https://www.zhihu.com/column/c_1074615528869531648

小提琴图：https://zhuanlan.zhihu.com/p/411001831

figurebest美化：b站搜图通道

作图网站：https://www.bioladder.cn/web/#/pro/index

网络图绘制：Gephi

地理图绘制：tableau https://www.bilibili.com/video/BV1E4411B7ef/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click

ppt和excel绘图： https://www.bilibili.com/video/BV1c5411W7U9/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=f7911a26eb7ea5e958e9d6718b09c9c0 作者：只因nuki太美 https://www.bilibili.com/read/cv20272213/?spm_id_from=333.999.0.0&jump_opus=1 出处：bilibili

六、注意

(1) 新颖的解题切入点。2010 年上海世博会的题目，全国一等奖的一篇论文中运用了上海世博会Google 点击量一个因素，这就是一个亮点。2011 年土壤重金属污染一题，全国一等奖一篇论文在问题一中运用了 8 种插值方法来获得重金属污染分布图，以上两个例子就是这篇文章的亮点。

(2) 数据的来源与处理要有根有据。赛题数据通常会存在缺失、异常值等现象，合理的数据预处理方法往往能令解题事半功倍；比如，评价模型中我们一般都需进行指标数据无量纲化处理，每种去量纲方法都对原有数据体现的性质有所改变，因此要求解题者需理解每种去量纲方法的差异与适用性。另外，这类问题在写作时，必须在论文中增加【数据预处理】小节来专门突出这一块。

(3) 合理运用算法模型。比如，层次分析法（AHP）中各因素或者指标的权值确定也不是随意就指定的，要根据数据所反映的信息来确定权值，一般可采用灰色关联度分析来却确定权值，或者直接采用熵权法避免主观意识对权值的影响。

(4) 合理的问题假设。赛题中，会遇到解题模型需要假定某种特定情形下进行模型求解的情况，通常该类情况下需要注意假设条件的客观性，确保不影响题目原意前提下即可使用。

(5) 论文的写作必须图表兼备。《全国大学生数学建模竞赛论文格式规范》中明确指出全国评阅时将首先根据摘要和论文整体结构及概貌对论文优劣进行初步筛选。论文整体结构在论文模板中具体讲述，而概貌具体体现在论文的图表制作的美观程度上，可见图表在论文中的重要性。

慎用启发式算法,包括模拟神经网络、退火算法、遗传算法、蚁群算法等等，这些方法在近些年的数学建模竞赛中出现严重的滥用问题。

启发式算法是在无法直接求出严格最优解的情况下，去求一个近似的可行解。（详细内容可以去看数据结构与算法的书籍中的NP-hard问题和启发式算法）。

举个不科学但形象的例子：计算1+1= ？

正常做法：由数学公理可知，结果为2。

舍本逐末：由蚁群算法优化BP神经网络回归预测的算法设计求得近似解为1.9985。

很多同学觉得神经网络/蚁群算法等听起来挺新鲜，看起来挺复杂的，用起来似乎很有b格，于是不管什么情况都建立个神经网络模型。

但是如果问题本身就有方法求出严格的数值解，那么用启发式算法就是舍本逐末了。

比如求一些最短路径问题，消防站如何设置能使得尽快救援等等，完全可以用Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Floyd算法等；

而涉及最小生成树问题又有Prime算法、Kruskal算法等，这些在常见的数学建模资料中都可以找到。

如果做这种有严格数值解的题还去使用启发式算法，就基本与获奖无缘了。

有些评审老师很烦动不动就建个神经网络的论文，所以一定要注意，如果问题有好模型和算法的话，就不要用启发式算法。

当然也不是完全不能用，还是要根据实际情况来，错误做法是不分情况的滥用。

数学建模各模块备战

1.题目备战：掌握固定格式即可

基于____模型的____研究与分析

2.摘要备战：总结归纳能力，通过看高水平或优秀论文掌握

3.问题重述：切记直接抄袭，对描述简短地拆建，描述复杂的精炼

4.问题假设：明确假设点是关键，只要对我们的结果有影响，但又是小概率事件；或者对结果有影响，但难以计算获取这类的。

5.问题分析：动脑能力是关键，先将问题进行定性，然后说明如何求解这类问题

6.符号说明：文中出现的符号需说清楚

7.模型建立：将常见模型进行归纳整理，形成算法库

8.模型求解：对编程语言掌握熟练，matlab lingo

9.模型优缺点评价：对模型的不足提前掌握，并在应用中的不足阐述

10.参考文献：掌握标准格式

降重

在参加数学建模比赛中，写作是很重要的一部分，引用参考文献并不代表可以直接进行复制粘贴，改编也并不代表瞎编，一定要确保原意没错。那么在两者之间的权衡需要把握好度量，需要掌握基本的技巧以达到降低查重率的目的。

代码变量重写、语法重写、添加注释

代码查重逐渐变为竞赛的趋势。国赛在省内评奖时，有的赛区不查附录，但是推送国奖的全都查。有的队伍在省内被推送国奖，结果评国奖的时候附录查重率过高，不仅丢了奖，还被全网通报。

代码查重率降低的方法：变量名重写，语法改写，添加注释，不过这种情况仅限于照抄照搬网上现有的代码

变量名重写：变量名称改写，换一种说法不影响代码理解即可

语法改写：比如for循环改成while循环，i++改成j=j+1等等

代码注释：多添加几行注释，这样既增加了字数、降低了查重率，也为自己以后重读代码提供了方便。

增添序号，分条描述

例如原文一大段话：

从1999年开始,高等院校的连年扩招，从2000~2006年的在校学生数年平均增长速度达到15.2%，增长率在2002年达到最高峰20.1%，这两年有所回落，2005~2006年的增长率已回到11.4%的水平。而随着学生人数的快速增长，国家财政拨款却没有以同样的速率增加，导致学生的负担越来越大。

改为：

高等教育的变化导致学生的负担越来越大，原因在于：

1. 自1999年起的连续扩招使得在校生数量增长速度较大。

2. 2000年起，6年内的在校生数量年平均增长率15.2%。

3. 年平均增长率在2022年达到最大值20.1%，此后有所回落。

4. 财政拨款的增长率低于在校生增长率。

改变参数和符号

如果是引用文献中的公式和变量，尽可能改变变量名称，与代码部分降重类似。比如，把m改成n，把alpha改成beta。但是需要注意的是，要改一个参数名，一定要把整篇文章中所有出现这个参数的地方都改了，用Word中的“替换”就能实现。

参考外文文献

如果是国赛写中文文献，可以将外文文献翻译成中文或者读懂之后用自己的理解写成中文，这样算是一个小技巧。

长短句切换

长句改成短句：将原本详细讲解的内容提炼，只写重点。

短句改成长句：将原本简单描述的语句“添油加醋”，详细扩展描述

置换语序

这是最常用也是最有效的方法。汉语言博大精深，

主体置换，例如：“变量x的值可由公式1计算得出” 改成 “根据公式1，可以求得变量x的值为xx”。

原因推结果改成先描述结果再讲原因，例如：“因为当变量x趋于正无穷时，函数值为0”改成“求得的函数值为0，相应的变量x此时区域正无穷”。

总之，从别处“借鉴”的内容，需要进行一定的加工才可以放到论文中，照抄照搬是一定不可以的