美赛国赛数学建模试题的分析与体会
当我谈数学建模时我谈些什么——美赛一等奖经验总结
前言：2012年3月28号晚，我知道了美赛成绩，一等奖（Meritorious Winner），没有太多的喜悦，只是感觉释怀，一年以来的努力总算有了回报。
从国赛遗憾丢掉国奖，到美赛一等，这一路走来太多的不易，感谢我的家人、队友以及朋友的支持，没有你们，我无以为继。
这篇文章在美赛结束后就已经写好了，算是对自己建模心得体会的一个总结。
现在成绩尘埃落定，我也有足够的自信把它贴出来，希望能够帮到各位对数模感兴趣的同学。
欢迎大家批评指正，欢迎与我交流，这样我们才都能进步。
个人背景：我2010年入学，所在的学校是广东省一所普通大学，今年大二，学工商管理专业，没学过编程。
学校组织参加过几届美赛，之前唯一的一个一等奖是三年前拿到的，那一队的主力师兄凭借这一奖项去了北卡罗来纳大学教堂山分校，学运筹学。
今年再次拿到一等奖，我创了两个校记录：一是第一个在大二拿到数模美赛一等奖，二是第一个在文科专业拿数模美赛一等奖。
我的数模历程如下：2011.4 校内赛三等奖2011.8 通过选拔参加暑期国赛培训（学校之前不允许大一学生参加）2011.9 国赛广东省二等奖2011.11 电工杯三等奖2012.2 美赛一等奖（Meritorious Winner）动机：我参加数学建模的动机比较单纯，完全是出于兴趣。
我的专业是工商管理，没有学过编程，觉得没必要学。
我所感兴趣的是模型本身，它的思想，它的内涵，它的发展过程、它的适用问题等等。
我希望通过学习模型，能够更好的去理解一些现象，了解其中蕴含的数学机理。
数学模型中包含着一种简洁的哲学，深刻而迷人。
当然获得荣誉方面的动机可定也有，谁不想拿奖呢？模型：数学模型的功能大致有三种：评价、优化、预测。
几乎所有模型都是围绕这三种功能来做的。
比如，今年美赛A题树叶分类属于评价模型，B题漂流露营安排则属于优化模型。
对于不同功能的模型有不同的方法，例如评价模型方法有层次分析、模糊综合评价、熵值法等；优化模型方法有启发式算法（模拟退火、遗传算法等）、仿真方法（蒙特卡洛、元胞自动机等）；预测模型方法有灰色预测、神经网络、马尔科夫链等。
美赛赛题总结
美赛赛题总结一、引言概述美赛（MCM/ICM）是一项国际性的数学建模竞赛，旨在鼓励学生运用数学建模方法解决实际问题。
参与美赛不仅能够提高学生的数学建模能力，还培养了解决现实挑战的综合素养。
本文将对美赛赛题进行总结，包括解题思路、方法应用和团队合作等方面。
二、解题思路2.1 问题分析问题理解：在解题过程中，首先确保对问题有深刻的理解，梳理问题的关键信息。
问题分类：对问题进行分类，明确问题的数学建模方向，为后续的建模提供指导。
限制条件：分析问题中的各类限制条件，为建模提供问题的边界条件。
2.2 模型建立变量定义：明确定义问题中的变量，建立数学模型的基础。
方程构建：建立数学方程，将实际问题转化为数学表达式。
模型假设：根据实际情况进行模型假设，简化问题，提高建模效率。
2.3 方法选择数学工具：选择适当的数学工具，如微积分、概率统计等，用于解决建立的数学方程。
数据处理：对问题中的实际数据进行处理，确保模型的准确性。
算法应用：根据问题的特点，选择适当的算法进行求解。
三、效果评估与未来展望3.1 结果分析模型验证：针对建立的数学模型，进行模型的验证，检验模型的准确性。
结果解释：对得到的数学结果进行解释，明确数学模型在实际问题中的意义。
灵敏性分析：进行灵敏性分析，评估模型对输入参数的敏感性。
3.2 创新点总结方法创新：总结在解题过程中采用的创新方法，突出团队的独特视角。
模型创新：强调团队在模型建立中的创新点，展示团队的独特见解。
实用性评估：对模型在实际应用中的实用性进行评估，突出团队的创新成果。
3.3 团队合作分工合作：回顾团队合作过程，总结各成员在问题分析、建模和求解中的贡献。
沟通协作：强调团队成员之间的有效沟通和紧密协作对解决问题的积极影响。
团队经验：总结团队在美赛中的经验，提出未来团队合作的改进点。
总结通过对美赛赛题的总结，团队不仅加深了对实际问题的理解，还提高了数学建模和团队合作的能力。
在未来，可以更加注重创新思维，深入挖掘问题背后的数学本质，以更高水平应对各类挑战，为实际问题提供更有效的解决方案。
数学建模美赛题解
数学建模美赛题解一、题目背景在美赛中，参赛队伍通常要面对一些具有现实背景的问题，这些问题可能涉及工程、社会、经济等各个领域。
例如，某年度的美赛题目可能是关于环境保护、交通规划、金融风险等方面的问题。
二、问题分析在解题之前，参赛队伍需要先对问题进行分析。
他们需要理解问题的背景和要求，明确问题的目标和约束条件。
通过对问题的分析，可以确定问题的数学模型和求解方法。
三、建立数学模型建立数学模型是解决问题的关键步骤。
参赛队伍需要根据问题的要求，选择适当的数学工具和方法。
常用的数学模型包括线性规划模型、非线性规划模型、动态规划模型等。
建立数学模型需要将问题转化为数学表达式，并确定变量、约束条件和目标函数。
四、求解方法在建立数学模型之后，参赛队伍需要选择合适的求解方法。
常用的求解方法包括数值求解、符号求解、优化算法等。
参赛队伍需要根据问题的特点和要求，选择最合适的求解方法，并进行计算和分析。
五、结果分析在求解过程中，参赛队伍需要对结果进行分析和解释。
他们需要检查结果的合理性和可行性，并对结果进行解释。
结果分析可以帮助参赛队伍深入理解问题，并提出进一步的改进和优化方案。
六、讨论和总结在解决问题之后，参赛队伍需要进行讨论和总结。
他们可以对解题过程中遇到的困难和挑战进行讨论，并提出解决方案。
他们还可以总结解题经验和方法，为以后的问题求解提供参考。
七、实践应用数学建模在实际应用中具有广泛的应用价值。
通过数学建模，可以对现实问题进行定量分析和预测，为决策提供科学依据。
数学建模在工程、经济、医学等领域都有重要的应用。
八、结语数学建模美赛题解是一个复杂而有挑战性的过程。
参赛队伍需要通过对问题的分析、建模、求解和结果分析，最终得出合理的结论。
数学建模不仅可以提升学生的数学能力，还可以培养他们的创新思维和团队合作精神。
希望通过本文的介绍，读者对数学建模美赛有更深入的了解。
参加美国建模大赛的心得体会
参加美国建模大赛的心得体会第一篇：参加美国建模大赛的心得体会参加美国建模大赛的心得体会这次美国建模大赛我们学校取得了非常好的成绩。
从去年美赛到今年美赛，我们整体实力的提高是非常明显的。
这是学校和系里领导的重视，建模辅导老师们在平时的指导，系里开设的建模课程和暑期的建模培训，以及同学们自身努力的共同结果。
我们小组从赛前的校内筛选到最终参加比赛获得Meritorious Winner，这个过程中经历了很多，也收获了很多。
在这里，我们和大家分享一下自己比赛中的经验和教训，希望能为以后准备参赛的同学扫清障碍。
先说一下赛前的筛选过程吧。
每个队伍要翻译一篇自己曾经写过的建模论文交给老师供老师筛选。
由于我们之前缺乏写英文论文的经验，所以在翻译过程中遇到了很多问题。
这里面涉及专业词汇的表达，英文的一些表达习惯，以及意思是否能够表达的精准等很多问题。
有些时候，一个人理解了中文意思后翻译出来的英文拿给另外一个队友并不能看懂，或者与原来的本意产生了偏差。
而这些都是要参加美赛必须注意的地方。
因为，也许很多时候并不是同学们的模型建的不好，而是没有表达清楚，评委们看不懂，所以才被淘汰的。
在时间的压力下，我们三个人分工协作，之后又一起讨论商榷，最终才把一份自己比较满意的翻译稿交给了老师。
虽然我们通过了选拔，老师还是把我们论文中出现的语法错误，格式错误，尤其是摘要部分出现的问题都用红笔圈了出来，并对如何书写英文论文提出了建议。
大家一定要重视这个过程，因为翻译一篇论文和翻译一篇普通的文章差距是很大的，因为论文有更高的简洁性，精确性和逻辑性的要求。
大家可以在平时就锻炼自己这方面的能力，多读英文论文，或更针对性的读历届的美模获奖论文，去仔细斟酌它们的语言。
关于组队，一个公认的不错的组合是：一个数学系的同学，一个计算机系的同学和一个擅长写论文的同学。
这样的组合诚然不错，但我建议大家首先还是要找熟悉的人组队，这样比赛时候会配合的更加默契。
美赛2024 f题思路
美赛2024 f题思路
对于美赛2024年F题，我可以给出一些思路和讨论。
请注意，
这只是一个潜在的思路之一，具体解决方案可能需要更深入的研究
和分析。
美赛2024年F题可能涉及到某种实际问题，可能需要建立数学
模型来解决。
首先，你需要仔细阅读题目，理解问题的背景和要求。
然后，你可以考虑以下一些思路：
1. 建立数学模型，根据题目中提供的信息，尝试建立一个数学
模型来描述问题。
这可能涉及到微分方程、概率模型、优化模型等。
你需要考虑问题的各个方面，包括变量、约束条件、目标函数等。
2. 数据分析，如果题目提供了相关数据，你可以进行数据分析，找出数据之间的关联和规律。
这可能涉及到统计分析、数据可视化
等方法。
3. 讨论解决方案的可行性，你可以探讨你所提出的解决方案的
可行性，包括技术可行性、经济可行性、社会可行性等方面。
你需
要考虑解决方案的实际应用效果。
4. 结果的解释和讨论，最后，你需要对你的分析结果进行解释和讨论，说明你的解决方案对问题的影响和意义，以及可能的局限性和改进方向。
需要指出的是，以上思路只是一个参考，具体的解题方法可能需要根据具体的题目要求和情境来确定。
希望这些思路能够对你有所帮助。
参加数学建模竞赛的心得体会
参加数学建模竞赛的心得体会某些事情让我们心里有了一些心得后，往往会写一篇心得体会，这么做可以让我们不断思考不断进步。
但是心得体会有什么要求呢？以下是小编帮大家整理的参加数学建模竞赛的心得体会，仅供参考，大家一起来看看吧。
参加数学建模竞赛的心得体会1首先简要的介绍一下我的情况。
数学建模我也是在大一暑假开始接触的，之前对其没有任何的了解。
我本身对数学也有相对较厚的兴趣，同时我也是计算机专业的学生，因此，我觉得我可参加数学建模的这个比赛。
大一的暑假参加了国赛，获得了国一；大二的寒假参加了美赛，成绩还未知。
接下来，说说我在比赛前后的感受。
比赛前，对数学建模缺少足够的了解，只知道数学建模分为3个部分：建模，编程，论文。
同时，我也参加了为期一个月的培训。
由于本人当时乏自信，害怕前面几个步骤卡壳，最终还是选择了论文这一部分。
我也和大部分的同学一样认为论文是最不重要的，只要模型好，编程算法好就行。
但是，最终我们辅导老师告诉我，我们这一组是以论文取胜的。
模型与算法都只是基本的，并没有什么出彩的地方。
因此，总的来说，在比赛之前，需要相对系统性的比赛培训，特别是对算法的掌握。
算法是解决问题的很重要的一部分。
我推荐可以自己或者要求老师给你们讲一下姜启源老师的《模型与算法》这一本书，这本书是数学建模的经典书本。
培训对于三个参加比赛的同学可以不同侧重去掌握，但是每个人至少是一门精通，一门掌握，一门了解。
在培训后，会对数学建模这个比赛有一定的了解，在此了解之上可以开始正式做题目写论文了。
若是参加国赛，则可以挑选前几年国赛的题目，因为这些题目是有优秀论文的，可以参考这些优秀论文，学习优秀论文的写作手法，学习优秀论文他们写的模型和程序。
这些题目最适合入门级的同学做的。
我们组在比赛前总共做了7题国赛题目，且都基本完成论文：这些主要是用来练手的，前几篇只要是去学习别人的写作方法，建模方式和编程方法，而后面几篇则是根据学习自主写论文，基本不能参考别人的论文。
2024数学建模美赛c题
2024数学建模美赛c题
2024年美国大学生数学建模竞赛C题是关于网球中的动量的问题。
该题目
要求参赛者探讨网球中的动量，以及动量如何影响网球的弹跳和飞行。
该题目提供了一些数据，包括不同速度和重量的网球的弹跳高度和飞行距离。
参赛者需要使用这些数据来建立数学模型，以解释动量如何影响网球的弹跳和飞行。
在建立模型的过程中，可以使用不同的数学工具和软件，例如Python、Matlab、Excel等。
在解释数据时，可以使用回归分析、统计分析、机器学习等方法。
最后，参赛者需要将建立的模型应用于实际情境中，例如在网球比赛中如何使用动量来提高击球效果。
同时，还需要回答题目中提出的问题，例如“为什么动量对网球的弹跳和飞行有影响？”、“如何利用动量来提高网球比赛的表现？”等。
总之，2024年美国大学生数学建模竞赛C题是一个有趣且具有挑战性的问题，需要参赛者具备扎实的数学基础和良好的数据分析能力。
2024美赛a题思路解析
2024美赛a题思路解析
2024美赛A题是一个数学建模题目，具体的题目内容我无法直
接获取。
但是一般来说，数学建模题目通常涉及到实际问题，需要
运用数学知识和建模技巧进行分析和解决。
在解答这类题目时，一般的思路可以分为以下几个步骤：
1. 理解问题，仔细阅读题目，理解题目背后的实际问题是什么，明确问题的具体要求和限制条件。
2. 建立模型，根据问题的特点，选择合适的数学模型，可能涉
及到概率统计、微积分、线性代数等数学知识。
需要考虑如何将实
际问题转化为数学模型，明确变量和参数的定义，建立数学方程或
者数学关系。
3. 分析问题，对建立的数学模型进行分析，可能需要进行数值
计算、符号推导、图表分析等方法，寻找模型的特点和规律。
4. 解决问题，根据模型分析的结果，得出对实际问题的结论或
者解决方案，可能需要进行讨论和推理，提出合理的建议。
5. 验证结果，对得出的结论或者解决方案进行验证，考虑模型的合理性和可靠性，可能需要进行敏感性分析、误差分析等方法。
在解答数学建模题目时，需要综合运用数学知识、科学原理和工程技术等方面的知识，以及良好的逻辑思维和分析能力。
希望这些思路能够对你有所帮助。
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❖ 另外，为了能够选拔优秀队员参赛，我们每 年5月进行校内数学建模竞赛，通过校内竞赛 一方面我们可以让更多的人参与到数学建模 活动中 ，从而得到锻炼（400～500个队每 年），另一方面我们可以选拔相对优秀的队 员参加全国竞赛。这样，获得参加全国赛的 队员既有荣誉感，也有责任感。
谢 谢！
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❖ 1994年: (Ａ)山区修建公路的设计造价问题 (Ｂ)锁具的制造、销售和装箱问题
❖ 1995年: (Ａ)飞机的安全飞行管理调度问题 (Ｂ)天车与冶炼炉的作业调度问题
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❖ 1996年: (A)最优捕鱼策略问题 (B)节水洗衣机的程序设计问题
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❖ 针对赛题数据量越来越“海”，我们有专门 的教练负责计算机软件应用的培训专题，主 要给学生讲解基本软件的应用知识，给学生 抛砖引玉似的讲解当前数学建模中常用软件， 主要让学生自己在课余熟悉软件的功能和操 作。这样，学生面对大数据时心里有底，需 求相应的软件求解。这样的训练结果是：参 赛学生应对复杂数据应对自如，不会因为数 据复杂二放弃该题。
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❖ 针对赛题实时性越来越“紧”，我们在培 训时希望同学们关注近期来重大问题，如 奥运、股市、物价、传染病、环境保护等 实时性问题，以便他们遇到这类问题时有 很好的心里准备，这样在心里上他们会有 一定的优势。这样的训练结果是：参赛学 生在书籍做到心中有数。
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其中 用得最多的方法是优化方法、概率统计
和图论等方法.
❖ 用到优化方法的共有20个题，占总数的 62.5%，其中整数规划4个，线性规划4个， 非线性规划15个,多目标规划5个。
❖ 用到概率统计方法的有15个题，占46.8%， 几乎是每年有题目用到概率统计的方法。
率、灰色系统、综合、神经网络等算法）
❖ 图论模型（网络优化、最短路径、最优路径、欧拉图、汉密
尔顿图、遍历问题等算法）
……
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（3）从问题的题型上分析
❖ “即时性”较强的问题有12个,占37.5%： 1993B：足球队排名问题； 1998B：灾情巡视路线问题； 2000A：DNA序列分类问题； 2000B：钢管订购与运输问题； 2001B：公交车的调度问题；
❖ 用到图论与网络优化方法的问题有5个；
❖ 用到层次分析方法的问题有4个；
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❖ 用到插值拟合的问题有5个； ❖ 用到神经网络的4个； ❖ 用灰色系统理论的2个; ❖ 用到时间序列分析的至少2个; ❖ 用到综合评价方法的至少2个； ❖ 机理分析方法和随机模拟都多次用到。
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❖ 理论性较强的问题有14个,占43.8% : 94A,94B,95A,96A,97A,98B,99A,00B,01A,0 2A,03A,04B, 06B,07A.
❖ 实用性较强的问题有16个,占50% : 93A,94B,95B,96B,98B,99B,00B,01A,01B,0 2B,03A,04B,05A,05B,06A,07B.
2007（B）：乘公交看奥运可以视为图论问题。
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❖ 因此，我们认为目前问题的解决模型主 要有：
❖ 优化模型（涉及线性规划、整数规划、非线性规化、动态规
划，多目标规划、层次分析等，还有遗传算法、神经网络、模拟 退火算法等优化算法）
❖ 预测模型（涉及曲线拟合、插值、微分方程、回归分析、概
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（3）值得探讨的问题
对过去历年赛题的综合分析看来，我们可以探 讨今后几年或者今年的赛题会是如何？所涉及到的 下列问题： （1）赛题最有可能涉及哪个领域，甚至哪个行业？ （2）赛题可能会用到哪些建模方法？ （3）结合今年的社会热点问题和人们对问题关注的 程度，最有可能的即时性问题是哪个方面的问题？ （4）其他相关的问题。
❖ 2005年: (A)长江水质的评价与预测问题 (B)DVD在线租赁问题
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2006年: (A):出版社的资源配置 (B) : 艾滋病疗法的评价及疗效的预测
2007年: (A) ：中国人口增长预测 (B) : 乘公交，看奥运
2008年： （A）数码相机定位 （B）高等教育学费标准探讨
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参考文献
❖ 《全国大学生数学建模竞赛通讯》（2008年第1期) 。 ❖ 刘启宽， 2006数学建模培训讲座。 ❖ 重邮数模组，《数学建模》的教学改革与实践。 ❖ 赵静等《数学建模与数学试验》。 ❖ 任善强等，《数学模型》。 ❖ 陈理荣等，《数学建模导论》。
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归纳起来主要集中在：
❖综合性越来越“强”； ❖数据量越来越“海”； ❖开放性越来越“广”； ❖实时性越来越“紧”。
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这些变化都为我们提出了更高的要 求，我们应该怎么办，如何应对？ 值得我们研究和思考!
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1.2 历年赛题分析
（1）赛题大致分类
从32个问题的实际意义方面分析，大体 上可以分为： 工业、农业、工程设计、交通运输、经济 管理、生物医学和社会事业等七个大类。
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❖ 工业类：电子通信、机械加工制造、机 械设计与行业、出版行业,共有8个题， 占25%。性越来越“广”，由于赛题越 来越接近民生，越来越开放，在网络里面他 们能够获得很多信息，如何对交叉学科的综 合应用，拟定最佳的解决办法是一个重要环 节。我们能够做的主要是让学生学会查阅网 络资料，如何利用网络资源来解决专业问题， 培养他们的自学能力，激发他们勇于战胜困 难的斗志。这样的训练结果是：参赛学生在 书籍知识有限的情况下，充分发挥网络资源 的优势，攻克竞赛难题。
❖ 1997年: (A)零件参数优化设计问题 (B)金刚石截断切割问题
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❖ 1998年: (A)投资的收益和风险问题 (B)灾情的巡视路线问题
❖ 1999年: (A)自动化机床控制管理问题 (B)地质堪探钻井布局问题
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❖ 2000年: (A)DNA序列的分类问题 (B)钢管的订购和运输问题
❖ 纵览16年的本科组32个题目，我们可从问题的实 际意义、解决问题的方法和题型三个方面作一些简 单的分析。
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1.1历年赛题浏览
❖ 1992年: (Ａ)作物生长的施肥效果问题 (B)化学试验室的实验数据分解问题 ❖ 1993年: (Ａ)通讯中非线性交调的频率设计问题 (Ｂ)足球甲级联赛排名问题
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2 数学建模竞赛题目的发展趋势
从近几年的竞赛题目来看，题目的水平在不 断提高、难度在增加、实用性在增强；特别是综 合性和开放性也在增强，这是一大潮流，从发展 趋势上来看，有逐步走向国际化的趋势，同国际 接轨是必然的；随着计算机技术和工具软件功能 的增强,数据信息量也在逐步地增大，这也是现代 应用的特点之一。
数学建模试题的分析与体会
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主要内容
• 1、历年赛题的分析
• 2、数学建模竞赛的发展趋势
• 3、我们的体会
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1 历年赛题的分析
❖ 随着数学建模竞赛的深入开展，竞赛的规模越来越 大，竞赛的水平也在不断地提高，竞赛水平的提高 主要体现在赛题水平的提高，而赛题的水平主要体 现在赛题的综合性、实用性、创新性、即时性,以及 多种解题方法的创造性、灵活性等，特别是给参赛 者留有很大的发挥创造的想象空间。
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（2）从问题的解决方法上分析
纵观16年竞赛试题，涉及到的数学建模方法有 几何理论、组合概率、统计分析、优化方法、图论、 网络优化、层次分析、插值与拟合、差分方法、微 分方程、排队论、模糊数学、随机决策、多目标决 策、随机模拟、灰色系统理论、神经网络、时间序 列、综合评价方法、机理分析等方法。
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指导学生参赛：
❖ （1）赛题的把握和问题的理解：我校教练在竞赛期
间相对轻松，主要的任务是理解清楚赛题的几个问题。
❖ （2）论文写作：主要在论文提交前给学生审查论文格式和必
要的部分是否完整。
❖ （3）赛后心得体会：主要用于勉励下一届的同学，力争可
持续发展。
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❖ 2001年: (A)三维血管的重建问题 (B)公交车的优化调度问题
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❖ 2002年: (A)汽车车灯的优化设计问题 (B)彩票中的数学问题
❖ 2003年: (A)SARS的传播问题 (B)露天矿生产的车辆安排问题
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❖ 2004年: (A)奥运会临时超市网点设计问题 (B)电力市场的输电阻塞管理问题
3 我们的体会
我们学校主要在以下几个方面进行强化训练：
❖ 针对赛题综合性越来越“强”：我们力求
给学生接触更多接触新知识的培训课，如我 们教练组共有10余名教练，每个教练主要负 责相应的专题，并与自己的科研方向和专业 方相结合，学生有机会接触学科前沿的知识。 这样的训练结果是：学生既有知识面的接触， 也有知识深度的学习。