1.为什么要参加建模

总的来讲研赛题目难度真的要比国赛难度大很多，国赛基本上只有一个问题可以做大量工作，而研赛每个问题都有大量探索性的工作可以做。所以通过数学建模可以提升自己的知识储备，增加自己的知识积累，丰富自己的技能树，无论最后拿到什么奖项，在比赛期间精神和身体都处在崩溃的边缘，坚持下来就好了，建模前前后后几个月的努力以及建模四天废寝忘食的解题过程都是对自己精神的锤炼。

2.关于组队和分工

理论上来说，建模三人小队完美配置应该是一个数学，一个计算机，一个经济学或工学（材料，机械，金融都可以），但是如果没办法保证三个人在建模之前能很好的沟通，一起进行练习，相互交换意见，即形成团队配合，那么还是找和自己关系比较好的同学或朋友，数学建模中团队协作比任何其它因素都要重要。不比本科建模，研究生建模需要完成的工作量真的非常大，不仅仅题目要复杂很多（也许读懂题目就要1-2天），许多问题都要自己从头开始，一步步寻找资料，妄想自己一个人完成全部工作是不现实的。
数学建模主要分三个部分：数学模型的建立，编程求解和论文写作。三个小组成员应该同时具备这三种能力，并且掌握基本的数学建模方法，同时三个人又需要各有所长，即某一人更侧重于三个部分的某一方面，形成一种相互补充的关系。

3.读书和训练

我非常喜欢Frank R.Giordano写的《数学建模》这本书，从实例出发学习并掌握数学知识，分析方法和原理，由浅入深，对同一个问题不断深入，从数学的角度阐述解题思路，作为入门读物非常棒。

培养自己用数学的公式表达自己的想法和思路，而不是口语化的写作方式。这在以后的毕业论文写作和科研工作中都是非常重要的。熟练使用一门编程语言，matlab是一种常用的建模编程语言，语法简单，一次性可处理大量数据；java是世界上使用最广泛的语言，所以与matlab相比，你可以从github上找到许多别人已经写好的库和工具箱，比如jsprit（jsprit是一款基于java的开源工具，用来求解各种VRP问题），所以每种语言各有优势，选择你喜欢的就好，多加练习，对于数学建模中的编程需求完全够用了。另外还需要使用一些常用的工具（SPSS，Lingo等等）和掌握1-2种现代启发式算法（遗传算法、模拟退火等等）。
学习优秀论文是一种直接快速的方法，通过历年的特等奖论文，可以快速掌握一种方法以及它的应用场景，这样在遇到某些相似问题时可以多一种选择的途径。在正式建模比赛之前，全体队友一起模拟实战2-3次，不一定要全部解出来，只是先体验一下这个过程，有一个心里准备。
论文写作是非常重要的，清晰的写作模板可以为你的论文加分，增加你获奖的概率，平时训练时一定要注意准备模板，论文写作过程中一定要去口语化，站在数学的角度去完成论文，多用公式、函数去说明自己的方法。

4.选题和时间安排

前面说了这么多，做了这么多准备，但当你拿到建模题目的时候可能还是一脸懵逼，完全不知道如何下手，不会做就对了，如果你一看就知道怎么做，那说明出题人出的题目太没水平了。
研究生赛四天三夜，差不多要花一天时间熟读题目，分析题目细节，构建出大体的解题思路。选题很重要，根据自身情况选择与自己专业相关的问题，千万不要想着后面再换题，时间完全来不及的。和你的专业相关性越大，在解题过程中你可以考虑到的细节性问题就越多，就可以比竞争者多写一些内容。建模题可以说是没有标准答案的，更多关注的是你的思想和解题思路。所以说在论文写作一定多用函数和公式，体现自己的建模素养。

5.写在最后

原本以为自己要好好用到线性代数、数学分析、概率论、数理统计、数值分析等一系列高逼格的数学知识，利用Matlab、SPSS等一系列分析工具，漂亮地解决一个问题……而在整个建模过程，大概用到了涉及线性懵逼、胡乱分析、概率论与目测统计等方法……

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