MCM/ICM竞赛作为美国数学及其应用联合会主办的国际性数学建模盛事，已经成功举办了39届。这项竞赛汇聚了来自全球各地的高校队伍，为数学建模领域的发展注入了强大的动力。
一、赛前准备
扎实数学基础
在参加美赛之前，需要打牢数学基础，特别是微积分、线性代数、概率统计等数学知识。这些知识将成为建模过程中的重要工具，能够帮助我们选择合适的数学方法来解决问题。
分析建模思维方式
参加美赛需要培养问题分析和建模的思维方式。我们需要将实际问题抽象为数学模型，并学会针对不同问题选择合适的数学方法。这需要培养逻辑思维和抽象能力。
二、模型算法
优化模型
包括单目标、多目标优化模型，线性、非线性、整数规划优化，动态规划、目标规划，图论和网络流模型，如最短路、最大流、最小生成树，背包、指派、抽屉、旅行商问题（TSP）、产销、运输，排队论等。
预测模型
涵盖微分方程预测，例如单种群、多种群增长模型、Logistic阻滞增长模型、时滞模型、房室模型，差分方程模型，解析解和数值解，线性和非线性回归与拟合，统计回归预测，Markov链预测，神经网络预测，模糊预测，灰色预测等。
分类模型
包括聚类和模糊聚类，距离函数选取，线性非线性分类器选取，神经网络分类，网络构造和初始权值选取等。
评价模型
涉及模糊评价，隶属度函数选取与构造，层次分析法评价，打分与权重确定，主成分分析、主成分回归评价，主成分解释，数据包终分析等。
三、编程能力
学习至少一门编程语言，如Python、MATLAB、R等。这些语言在数学建模中应用广泛，具有较高的可读性和易学性。需要掌握数据处理和分析、数值模拟和算法实现、文件读写和格式处理、可视化与图表绘制以及模块化编程和函数设计的技能。
四、论文
论文需要结构清晰，逻辑简单易懂，主要学习的部分为论文的整体结构与各个结构如何撰写与联系两个部分。可以通过查看历年O奖论文来学习。
在美赛中，与团队成员保持有效的沟通，分享思路，分工合作，是解决复杂问题的必要条件。团队的默契和协同能力将直接影响最终的成绩。
MCM/ICM竞赛不仅是一场数学建模的盛会，更是一次展示个人才华、赢得奖学金和提升学术竞争力的绝佳机会。参与竞赛将为你的学术和职业发展开启崭新的篇章。
