2022 华为杯数学建模研赛思路分享
一、思路
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A题思路
（比赛开始后第一时间发布）
B题思路
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C题思路
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D题思路
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E题思路
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F题思路
（比赛开始后第一时间发布）
二、赛前准备
●熟悉题型
华为题(A题):与电子信息专业相关度高
大数据类:神经网络、Python为主
传统优化类: gurobi工具、整数规划、遗传算法、蚁群算法
●技能学习
matlab、C++、python、 R等科学计算语言
机器学习
数据分析
数据可视化
多目标决策
线性规划
●软件学习
论文编写: Word、LaTeX
公式编写: Mathtype
绘图软件: Visio
数据处理与可视化: python MATLAB
●上手建议
很多选手在比赛一开始会有些茫然无措，找不到方向，下面给出三步建模问题求解的可行步骤。
三、赛时建议
很多选手在比赛一开始会有些茫然无措，找不到方向，下面给出三步建模问题求解的可行步骤。
步骤一：
看问题背景确定其考察方向，锁定范围。
步骤二：
阅读题目要求，根据关键词检索文献
（网址：中国知网 Science 谷歌学术等）
找到可以模仿迁移的模型，结合该模型进行本题的模型构建。
步骤三：
明确题目要求建模的类型后，
搜索找到这一大类问题常用的模型
根据模型范例结合本题的情况进行模型修改。
先说两个坑
一、D某数模
2022年美赛C题，题目最后要求给出交易方案，使得利润最大化，某知名代做XX数模得出结果100多亿，可以见得他们这个水平是真的差，比赛结束后我看了他们的思路，在预测模型部分，连测试集和训练集都划分不明白，预测和拟合也分不明白，在交易决策模型部分，基本的动态规划都没写明白，参数传递直接出bug，最后1000美元变100多亿，谁参考了谁直接寄了。所谓思路就是一堆废话外加几个数据的可视化，完全没帮助。
二、风向标
所谓的思路基本上就是罗列一堆算法，实际上他们自己都不知道那些算法怎么应用，上来就是什么遗传算法，什么神经网络，国赛这么乱套算法直接没了。
最后提两个小建议吧
一、把问题转化成数学问题 不要把数学建模国赛当成kaggle算法比赛，国赛讲究恰当的使用算法，踏实的求解，这不是数据分析大赛和算法比赛，评委最青睐的都是将问题很严谨地转化为数学问题，进而严谨地推理求解，每一步都要有逻辑，不要一上来就天花乱坠地套算法，搞清楚应用场景很重要。
二、最后这一个月就别乱看一大堆算法了 负责写论文的同学就去看几篇优秀论文，建模的同学看看《运筹学》，起码看看目标规划这些，编程的同学也不用想着手打那些算法，csdn上面都是现成的，会调用就可以，可以练练matlab求解微分方程这些。