美赛，即美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM），以其深远影响和挑战性的使命而著称。在这一竞赛中，参赛选手需要在短短四天的时间内，与两名队友紧密合作，完成指定问题的建模、求解、验证以及论文撰写工作。
一、问题 B
潜水器定位问题
- 这些预测的不确定性是什么？
- 在事故发生之前，潜水器可以定期向母船发送哪些信息以减少这些不确定性？潜水器需要什么样的设备才能做到这一点？
2、准备--如果需要，你会建议公司携带哪些额外的搜索设备在母船上？你可以考虑不同类型的设备，但还必须考虑可用性、维护、准备和使用该设备的成本。如果需要，救援船需要携带哪些额外的设备来协助？
3、搜索--开发一个模型，该模型将使用来自你的位置模型的信息，为设备推荐初始部署点和搜索模式，以最小化找到丢失的潜水器所需的时间。确定找到潜水器的概率作为时间与累积搜索结果的函数。
4、推断--如何扩展你的模型以考虑其他旅游目的地，例如加勒比海？如何修改你的模型以考虑在相同附近移动的多艘潜水器？
二、试题分析
要求：
准备一份不超过25页的报告，提供你的计划细节。包括一份两页的备忘录，寄给希腊政府，以帮助赢得批准。
你的PDF解决方案不得超过总共25页，应包括：
- 一页摘要。
- 目录。
- 你的完整解决方案。
- 参考文献列表。
- AI使用报告（如果使用不计入25页限制内）。
试题分析
美赛MCM竞赛中的B题属于离散型赛题，主要涉及潜水器位置预测与搜索定位优化。与前两年的无人机赛题相比，本次B题是在海底进行的，对参赛选手提出了更高的挑战。解决这一问题需要建立非线性规划模型和进行求解，同时还需要对潜水器的搜索进行一定的数据可视化。
由于涉及到非线性规划和数据可视化，对非数学专业的同学来说，难度较大。因此，选择B题的同学需要具备较强的数学建模和求解能力，以及对数据可视化工具的熟练运用。
这一赛题为参赛选手提供了在实际海底环境中进行搜索定位优化的机会，体现了数学建模在实际问题中的重要性和应用价值。