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美赛，即美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM），是一场充满深远影响和挑战性的盛会。在这一竞赛中，参赛选手需要在短短四天的时间内，与两名队友合作，完成指定问题的建模、求解、验证以及论文撰写工作。

一、比赛时间（以下为北京时间）

比赛开始：2024年2月2日（星期五）早上6:00

比赛结束：2024年2月6日（星期二）上午9:00

二、MCM/ICM常见的模型和算法

1. 评价模型：层次分析、Topsis、数据包络分析、模糊综合评价、秩和比综合评价、主成分分析、灰色关联分析法等。

2. 预测分析模型：微分方程模型、差分方程模型、回归分析、时间序列、马尔可夫、神经网络、插值拟合、混沌序列预测、小波分析预测和灰色预测模型等。

3. 优化模型：数学规划模型(多目标、单目标、0-1整数规划等)、复杂网络优化、排队论与计算机仿真、图论、博弈论等。

4. 数理统计模型：多元分析(主成分分析、聚类分析、因子分析、判别分析、典型相关性分析等)、相关回归分析、假设检验、方差检验、贝叶斯统计等。

5. 分类与判别算法：距离聚类(系统聚类)、关联性聚类、层次聚类、贝叶斯分类与判别、SVM支持向量机、决策树、极限学习机等。

6. 重要的算法：蒙特卡罗算法、数据处理算法(数据拟合、参数估计、插值等)、规划算法(线性规划整数规划、多元规划、二次规划等)、图论算法、计算机经典算法(动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等)、最优化理论、三大非经典算法(模拟退火法、神经网络、遗传算法)、网格算法、穷举法和元胞自动机等。

三、竞赛真题问题 C：网球的势头

对于C题的数据分析，今年较为困难，需要从提供的数据中仔细理解变量，以整合和提取特征。可以利用一些评价指标，如得分率、破发率、发球速度等，来衡量选手的表现。采用主成分分析或其他综合评价得分的方法来创建特征，然后可以利用这些特征建立相关的预测模型。通过对选手表现的综合评价和特征提取，可以更好地理解数据并建立有效的预测模型，从而应对今年较为困难的数据分析任务。

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竞赛增添了更多的可能性和机遇，激励着年轻的数学建模者们探索着未来科技和社会发展的途径，为之贡献着智慧和力量，绘就出更为绚丽的图景。

美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM），即美赛，是一场具有深远影响、挑战性盛会。其覆盖的领域广泛，包括经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全和未来科技等多元领域，展现着多样化和多元化的魅力。

一、竞赛时间

2024年注册已于美国东部时间 2024 年 2 月 1 日星期四下午 3:00 截止。

比赛时间：

比赛于2024年2月2日（星期五）早上6:00开始到2024年2月6日（星期二）上午9:00结束。（以上为北京时间）

二、竞赛规则

1.竞赛窗口开放后，团队不得使用除自己团队成员之外的任何人来讨论或获取工作和解决问题的想法。

2.团队选择解决一个问题，并针对所选择的问题提交一个解决方案。解决方案必须以Adobe PDF电子文件形式提交，并以英文输入，可读字体至少为12号。

3.解决方案必须在25页的限制之内。解决方案的每一页上都不得出现学生、顾问和/或机构的姓名，除了团队控制编号之外，解决方案不得包含任何识别信息。

三、MCM问题B：：寻找潜水器真题

针对B题的数值模拟，可以将潜水艇的运动方程和环境因素模型表示为一组微分方程或偏微分方程，并结合适当的边界条件和初始条件。利用数值方法求解这些方程，可以得到潜水艇在水中位置随时间的变化。接下来，利用位置模型的信息，可以分析潜水艇可能出现的区域和路径。根据海流、海水密度、海底地形等因素，可以确定潜水艇可能的移动方向和速度，从而提高搜索概率。这种综合考虑环境因素的方法可以有效地分析潜水艇的移动路径，为搜索行动提供重要参考。

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MCM/ICM政策的实施为竞赛增添了更多的可能性和机遇，激发了年轻的数学建模者们勇敢踏出探索之路，为未来的科技和社会发展贡献着智慧和力量，谱写着更加辉煌的篇章。

美赛，即美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM），以其跨越多领域、囊括经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全、未来科技等广泛领域，展现深远影响和挑战性的重要使命而傲立于数学竞赛之巅。

一、竞赛安排

1.比赛开始时间

美国东部时间 2024 年 2 月 1 日星期四下午 5:00。

北京时间：2024年2月2日（星期五）早上6:00。

2.比赛结束时间

美国东部时间 2024 年 2 月 5 日星期一晚上 8:00。

北京时间：2024年2月6日（星期二）上午9:00。

3.解决方案报告截止日期

美国东部时间 2024 年 2 月 5 日星期一晚上 9:00。

北京时间：2024年2月6日（星期二）上午10:00。

4.竞赛结果

结果将于 2024 年 5 月 31 日或之前公布。

北京时间：2024年5月31日或之前发布。

二、解决方案要求

团队选择解决一个问题，并针对所选择的问题提交一个解决方案。解决方案必须以Adobe PDF电子文件形式提交，并以英文输入，可读字体至少为12号。

解决方案必须在25页的限制之内。解决方案的每一页上都不得出现学生、顾问和/或机构的姓名，除了团队控制编号之外，解决方案不得包含任何识别信息。

三、MCM问题A-资源可用性和性别比例真题

针对A题的机理分析，需要寻找合适的数据来研究物种的发展规律。结合生态学原理和动力学理论，建立描述种群、资源、环境之间相互作用的动态模型。这些模型可以包括生存分析、Lotka-Volterra竞争模型等。此外，常见的机器学习模型如神经网络、随机森林等也可用于预测种群数量和性别比例的变化趋势，但对生态系统内在机制的解释性较弱。因此，在选择建模方法时需要权衡预测能力和对生态系统内在机制的解释性，以确保模型能够准确描述物种的发展规律。

 

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MCM/ICM新政策的实施为竞赛增添了更多可能性和机遇，激励着年轻的数学建模者们迈出探索的脚步，以智慧和力量为未来的科技和社会发展贡献更多精彩篇章。

2024年的著名数学建模竞赛——数学建模与实际(MCM/ICM)的题目已经正式公布，热烈欢迎各位研究者及参赛者前来查阅！

2024年MCM/ICM完整真题—英文版点击下载

2024年MCM/ICM完整真题—中文版点击下载

一、2024年MCM问题

问题A：资源可用性和性别比例
问题B：寻找潜水器
问题 C：网球的势头
问题 C：数据字典.csv
问题 C：温布尔登精选 matches.csv

二、2024年ICM问题

问题 D：五大湖水问题
问题 D：附录
问题 D：五大湖.xlsx
问题E：财产保险的可持续性
问题 F：减少非法野生动物贸易

三、真题在线做

 

中文版（机翻）

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数学建模领域中最顶尖、全球范围内最具影响力的MCM/ICM竞赛，由美国COMAP公司主办，简称“美赛”，始于上世纪80年代，至今备受瞩目。竞赛内容涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全等多个领域，要求三人以小组形式合作，充分展现了参赛选手的问题研究和解决方案能力，以及团队合作精神。MCM/ICM竞赛被誉为各类数学建模竞赛的鼻祖，具有重要的学术和实践价值，下面介绍一下常见的建模模型和算法。

一、评价模型

在实际决策和评价中，常用的评价模型包括层次分析、Topsis(优劣解距离法)、数据包络分析(DEA)、模糊综合评价、秩和比综合评价、主成分分析、灰色关联分析法等。

这些模型可以帮助决策者对不同方案或对象进行综合评价，从而选择最优方案或做出合理决策。

二、预测分析模型

预测分析模型是用来预测未来趋势或结果的重要工具。常见的预测分析模型包括微分方程模型、差分方程模型、回归分析、时间序列、马尔可夫、神经网络、插值拟合、混沌序列预测、小波分析预测和灰色预测模型等。这些模型在不同领域的预测和规划中发挥着重要作用。

三、优化模型

优化模型是用来寻找最优解的数学模型。常见的优化模型包括数学规划模型(多目标、单目标、0-1整数规划等)、复杂网络优化、排队论与计算机仿真、图论、博弈论等。这些模型在资源分配、生产调度、网络设计等方面有着广泛的应用。

四、数理统计模型

数理统计模型是用来描述和分析数据的重要工具。常见的数理统计模型包括多元分析(主成分分析、聚类分析、因子分析、判别分析、典型相关性分析等)、相关回归分析、假设检验、方差检验、贝叶斯统计等。这些模型在数据分析和决策支持中发挥着重要作用。

五、分类与判别算法

分类与判别算法是用来对数据进行分类和判别的重要工具。常见的分类与判别算法包括距离聚类(系统聚类)、关联性聚类、层次聚类、贝叶斯分类与判别、SVM支持向量机、决策树、极限学习机等。这些算法在数据挖掘、模式识别和智能决策系统中得到广泛应用。

六、重要的算法

除了上述提到的模型和算法外，还有一些重要的算法对问题求解和决策支持也具有重要意义。

这些算法包括蒙特卡罗算法、数据处理算法(数据拟合、参数估计、插值等)、规划算法(线性规划整数规划、多元规划、二次规划等)、图论算法、计算机经典算法(动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等)、最优化理论、三大非经典算法(模拟退火法、神经网络、遗传算法)、网格算法、穷举法和元胞自动机等。这些算法在不同领域的问题求解和优化中发挥着重要作用。

MCM/ICM竞赛的参赛选手通过这一盛事，不仅能够锻炼自己的数学建模能力，更能培养团队合作意识和解决实际问题的能力，为未来的学术和职业发展打下坚实的基础。取得较好的成绩不仅能在推免夏令营选拔中脱颖而出，备受青睐，更能为参赛选手的未来之路铺就一条坚实的基石，为他们的学术和职业发展提供了一片广阔的天地。

美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）是一个历史悠久、备受瞩目的盛事，始于上世纪80年代，由美国COMAP公司主办，简称“美赛”。该竞赛由美国数学及其应用联合会举办，是数学建模领域中最顶尖、全球范围内最具影响力的赛事之一。竞赛内容涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全等多个领域，要求三人以小组形式合作，包括本科生和研究生。那么，美赛O奖要如何获取呢？有什么技巧吗？

一、团队合作技巧

1.写作任务分配：

在团队合作中，写作任务的分配非常重要。其中，负责核心部分和框架部分的写作任务需要有专人负责，同时可以将其他较简单的写作任务分配给队友，以充分利用每个成员的专长和能力。

2.建模工作领导：

领导建模工作需要具备全局观和专业知识，与其他队员讨论建模思路，实现集思广益。建模工作的质量和深度对于整个团队的成绩有着重要的影响，因此建模工作的领导者需要具备较强的专业能力和团队协作能力。

3.编程任务分配：

在编程方面，负责代码撰写，并与队友进行结对编程，可以有效提高编程效率和代码质量。通过结对编程，团队成员可以相互学习、相互监督，共同完善代码，确保编程任务的顺利完成。

4.技能交叉和协同：

不同领域的技能交叉和协同为团队合作提供了更广阔的空间，使得团队成员可以相互学习、相互促进，共同成长。在团队合作中，技能交叉和协同可以促进团队成员的全面发展，提高团队整体的创造力和执行力。

二、赛前准备

1.资源和工具准备：

在赛前准备阶段，团队需要罗列常用的数学建模网站、模型、算法、公式，并准备好常用模型的代码、理论以及模型拓展。这些资源和工具的准备可以为团队在比赛中提供便利和支持，提高工作效率和质量。

2.学习O奖论文：

学习O奖论文是提高团队解题思路、写作套路、英文表达能力的重要途径之一。通过学习O奖论文，团队成员可以了解优秀论文的特点和要点，形成自己的解题模板，提高论文的质量和水平，为比赛取得好成绩奠定基础。

三、比赛技巧

1.巧用绘图工具：

在比赛中，绘图时巧用工具可以省时省力，提高绘图效率，节省时间和精力。精美的图表和图示可以更好地展现团队的建模成果和分析结果，为论文的质量和可读性增添亮点。

2.逻辑检查和资料查阅：

在论文写作过程中，通读全文，检查论文的逻辑是否清晰、连贯，避免语法错误。同时，积极到各个平台查阅资料，获取更多的信息和灵感，拓展视野，丰富论文的内容和观点。逻辑清晰、严谨的论文和丰富的内容和观点是获得好成绩的关键。

三、提交论文

1.提交流程：

在提交论文时，团队成员应当将准备好的电子论文按要求发送至指定邮箱，确保格式和内容符合要求。提交论文的格式和内容的准确性和完整性是论文审核和评审的基础，需要特别注意和重视。

2.确认和查询状态：

在提交成功后进行确认，及时了解论文的审核和评审情况。提交论文后的确认和查询状态是整个比赛过程中的最后一步，也是最为关键的一步，团队成员需要认真对待，确保论文的质量和准时提交，并及时了解审核和评审情况，做好后续的准备和调整。

取得较好的成绩不仅能在推免夏令营选拔中脱颖而出，备受青睐，更能为参赛选手的未来之路铺就一条坚实的基石。通过参与MCM/ICM竞赛，学生们不仅能够锻炼自己的数学建模能力，更能培养团队合作意识和解决实际问题的能力，为未来的学术和职业发展打下坚实的基础。

MCM/ICM竞赛由美国数学及其应用联合会举办，是一个历史悠久、备受瞩目的盛事，始于上世纪80年代，备受瞩目。竞赛内容涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全等多个领域，要求三人以小组形式合作，包括本科生和研究生，这充分展现了参赛选手的问题研究和解决方案能力，以及团队合作精神。

MCM/ICM竞赛被誉为各类数学建模竞赛的鼻祖，是数学建模领域中最顶尖、全球范围内最具影响力的赛事之一，具有重要的学术和实践价值。那么美赛的时间该如何安排呢？

第一天：

上午：在选题阶段，我们可以通过仔细考虑各种潜在的研究领域来选择一个合适的题目。一旦确定了题目，我们可以开始查阅相关的文献并进行泛读。在这个阶段，我们可以先下载一些看起来有用的文献，并对它们的标题和摘要进行阅读。通过这种方式，我们可以初步了解文献的内容和相关信息，为后续的深入阅读做好准备。

下午：在下午，我们可以继续进行文献的泛读，并开始对那些有用的文献进行精读。通过仔细阅读这些文献，我们可以更全面地了解题目的背景和相关信息。如果在阅读过程中产生了一些思路，我们可以开始建立相应的模型。这个阶段的目标是建立一个初步的模型框架，为后续的研究工作奠定基础。

第二天：

上午：在第二天的上午，我们可以继续完善已经建立的模型。根据已有的思路和文献，我们可以进一步完善模型的细节，使其更加准确和可靠。这可能涉及到对模型参数的调整和优化，以及对模型结构的改进。通过这个过程，我们可以逐步提高模型的性能和效果。

下午：下午开始进行论文的写作工作。即使模型还未完全建立，我们也可以开始写问题重述、模型假设、思路分析、符号说明等部分。有时候，在写作的过程中，我们可能会有新的思路和想法产生。这些新的思路可以进一步推动我们的研究工作，使其更加深入和全面。

第三天：

上午：在第三天的上午，我们可以继续进行模型的求解、误差分析和模型的改进。如果在求解过程中遇到了模型解不出来或误差太大的情况，我们可能需要重新思考并建立新的模型。通过不断地求解和分析，我们可以逐步提高模型的性能和准确度。

下午：下午继续进行论文的写作工作。我们可以完成论文的各个部分，并进行英文翻译。在写作的过程中，我们需要仔细检查格式和排版的错误，确保论文的整体质量和准确性。这个阶段的目标是完成一篇完整的论文，并为最终的提交做好准备。

第三天晚上：

在第三天晚上，我们可以进一步完善论文的内容。在这个阶段，我们可以对论文的各个部分进行进一步的修改和调整，以确保论文的逻辑清晰和表达准确。同时，我们也需要进行英文翻译，并仔细检查格式和排版的错误。通过这个过程，我们可以最大限度地提高论文的质量和准确性。

需要注意的是，以上时间分配计划是在理想情况下的参考。实际比赛中，由于各种原因，进展可能会比计划慢。因此，建议在比赛之前进行充分的准备和讨论，确保团队成员之间的合作和配合顺畅。

建模美赛在很多学校都能在评优评奖以及保研名额评定过程中获得加分，为参赛选手的学术和职业发展提供了一片广阔的天地。取得较好的成绩不仅能在推免夏令营选拔中脱颖而出，备受青睐，更能为参赛选手的未来之路铺就一条坚实的基石。

美国数学建模竞赛（MCM/ICM）是备受瞩目的赛事，由美国数学及其应用联合会（COMAP）举办，简称“美赛”。MCM竞赛始于上世纪80年代，而ICM竞赛则于2000年开始举办，涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全等多个领域的实际问题。MCM/ICM竞赛被誉为各类数学建模竞赛的鼻祖，具有重要的学术和实践价值。在竞赛中，三人小组合作，包括本科生和研究生，充分展现了参赛选手的问题研究和解决方案能力，以及团队合作精神。

一、竞赛时间安排

1．报名截止时间：美国东部时间2024年2月1日，下午3：00之前（星期四）；

（北京时间：2024年2月2日，凌晨4：00之前，星期五）

2. 比赛开始： 美国东部时间2024年2月1日，下午5：00点（星期四）；

（北京时间：2024年2月2日，早晨6：00点，星期五）

3. 比赛结束：美国东部时间2024年2月5日，晚上8：00（星期一）；

（北京时间：2024年2月6日，上午9：00，星期二）

4. 解决方案截止日期：美国东部时间2024年2月5日，晚上9：00（星期一）；

（北京时间：2024年2月 6日，上午10：00，星期二）

5. 比赛结果：结果将于2024年5月31日或之前发布。

二、如何准备美赛？

首先，需要评估自己是否有信心在短时间内完成大约20页的美赛论文。如果觉得难以完成，可以诚实地向队友寻求合作，共同分担任务，提高论文的质量和效率。此外，可以考虑制定详细的时间规划，合理安排各个阶段的工作，以确保论文的顺利完成。

准备工作分为以下三个方面：

写作准备：学习LaTeX排版可以提高写作效率，同时准备摘要和图表，保持格式规范，为论文写作做好充分的准备。

建模准备：了解数学建模算法和应用，多阅读文献，找到适当的模型，并进行修改和改进。同时，遵循论文格式规范，参考O奖论文的标准。

编程准备：根据题目需求，选择相应的学习内容，积累编程基础，为比赛中的编程工作做好充分的准备。

最后，保持良好的休息状态十分重要，不要强迫自己，好好休息后效率会大大提高。比赛结束后，无论是否获奖，个人都会有很大的收获，这是一次宝贵的学习和成长机会。

参加建模美赛在很多学校都能在评优评奖以及保研名额评定过程中获得加分，为参赛选手的学术和职业发展提供了一片广阔的天地。建模美赛是在世界上影响范围最大的高水平大学生学术赛事，为学生们的未来之路铺就一条坚实的基石。

MCM/ICM竞赛是备受瞩目的赛事，由美国数学及其应用联合会（COMAP）举办，简称“美赛”。MCM竞赛始于上世纪80年代，而ICM竞赛则于2000年开始举办，涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全等多个领域的实际问题。在竞赛中，三人小组合作，包括本科生和研究生，充分展现了参赛选手的问题研究和解决方案能力，以及团队合作精神。MCM/ICM竞赛被誉为各类数学建模竞赛的鼻祖，具有重要的学术和实践价值。2024年2月2日，凌晨4：00之前截止报名？在比赛中如何把握做题节奏呢？

1、选题和开题

在筛选预选题目时，要选择具有创新思路的题目。可以通过思考现实生活中的问题、关注热点领域或者挖掘已有研究的不足之处来寻找具有创新性的题目。同时，要考虑题目的可行性和数据的可获取性。

阅读相关文献5-10篇。在选定题目后，要对该领域的相关文献进行阅读，了解已有的研究成果和方法，为自己的建模过程提供参考和借鉴。通过阅读文献，可以深入了解问题背景、研究现状和存在的问题，为自己的研究提供理论支持。

进行数据清洗，并确定主模型的范围。在开始建模之前，需要对所获得的数据进行清洗和预处理，确保数据的质量和可用性。同时，要确定主模型的范围，即选择适合解决问题的建模方法和算法。

2、建模和调试

从多个建模方法中选择最适合的方法。根据问题的特点和数据的特征，可以尝试多种不同的建模方法，比较它们的优缺点，并选择最适合的方法进行建模。可以使用统计模型、机器学习算法或者优化方法等不同的建模方法。

尽量完成问题Q1和Q2。在建模过程中，要尽量完成题目中提出的问题Q1和Q2，这是解决问题的核心部分。可以通过调试和优化模型参数，不断迭代和改进，以提高模型的准确性和可靠性。

论文手写好基本框架。在建模过程中，可以开始手写论文的基本框架，包括引言、问题描述、模型建立和实验设计等部分。这有助于整理思路和提前规划论文的结构。

3、初稿和梳理

完成问题Q3和Q4。在建模完成后，要着手解决问题Q3和Q4，这些问题通常涉及模型的优化、结果的解释和讨论等内容。通过对问题的深入分析和回答，可以展示自己的研究思路和成果。

在编写过程中整理出可改善的地方。在初稿的编写过程中，要不断审查和整理论文，发现其中存在的不足之处和可以改进的地方。可以通过与导师或同行的讨论和交流，获取反馈和建议，进一步完善论文的内容和结构。

添加图表并完善论文。在论文中添加适当的图表和数据分析结果，以图表的形式展示研究的过程和结果。同时，要继续完善论文的各个部分，确保逻辑清晰、表达准确。

4、完善和创新

尽量完成可改善的地方。在修改和完善论文的过程中，要尽量解决之前发现的不足之处和可以改进的地方。可以进行反

建模美赛是在世界上影响范围最大的高水平大学生学术赛事，为学生们的未来之路铺就一条坚实的基石。参加建模美赛在很多学校都能在评优评奖以及保研名额评定过程中获得加分，为参赛选手的学术和职业发展提供了一片广阔的天地。竞赛的题目来自生产和科研中的实际问题，对题目的圆满解决需要综合运用数学知识、计算机技术以及其他相关知识，还需要队员之间密切合作，集体发挥创造性思维能力和分析问题、解决问题的综合能力。

美国数学建模竞赛（MCM/ICM）是备受瞩目的赛事，由美国数学及其应用联合会（COMAP）举办，简称“美赛”。MCM竞赛始于上世纪80年代，而ICM竞赛则于2000年开始举办，涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全等多个领域的实际问题。在竞赛中，三人小组合作，包括本科生和研究生，充分展现了参赛选手的问题研究和解决方案能力，以及团队合作精神。MCM/ICM竞赛被誉为各类数学建模竞赛的鼻祖，具有重要的学术和实践价值，美赛团队人员应该如何分工呢？

1、编程

多进行实际操作，熟练掌握算法。在比赛前，最好花一周时间整理所有的算法，并将其打包好，以备比赛时直接使用。此外，可以通过参加编程比赛或者刷LeetCode等平台上的算法题来加深对算法的理解和掌握。

阅读近5年的美赛论文，学习其中的算法，理解论文结构和语言表达。通过阅读优秀的美赛论文，可以学习到不同领域的建模思路和算法应用，为自己的建模能力提供更多的参考和启发。

2、论文写作

提升论文写作能力，最好有撰写过小型学术论文的经验。可以通过参加学术交流会议、发表学术论文或者参与科研项目来积累论文写作经验，不断提升自己的学术表达能力。

整理一套通用或多套模板，用于不同类型的题目写作。建立自己的论文写作模板库，可以提高论文写作的效率和质量，同时也有利于规范和系统化论文写作流程。

3、建模

广泛涉猎知识，而非深入研究。美赛建模的关键并非建模的深度，而是清晰、通顺地表达问题的逻辑。建模者是团队的核心，他们需要快速将问题转化为数学语言。其他队友可能不擅长建模，因此他们会依赖建模者，因此建模经验是非常重要的。除了深入研究建模领域外，还要注重提升建模者的团队协作能力和沟通表达能力。

与论文撰写者一起整理算法。建模者和论文撰写者之间的合作非常重要，他们需要密切合作，共同整理和应用适合的算法，以确保建模和论文的质量。

学习所有获奖论文中出现过的算法。通过学习获奖论文中的算法，可以获取到前沿的建模思路和方法，为自己的建模能力提供更多的参考和启发。

不断锻炼建模思维。建模思维是一种综合能力，需要通过不断的实践和思考来锻炼，可以通过参加建模比赛、解决实际问题或者参与科研项目来不断提升建模思绕。

4、论文

不仅仅是英语成绩，更重要的是具备一定的英文写作经验，能够独立撰写英文论文。国内和国外论文在语句结构和表达逻辑上有所不同，良好的思维表达能够提升论文质量。提升英文写作能力，可以通过参加英文写作培训、撰写英文论文或者参与国际交流活动来积累英文写作经验。

掌握建模者所会的所有算法。建模者需要掌握各种算法，可以通过系统学习算法知识、参与算法竞赛或者解决实际问题来提升算法掌握能力。

训练数据清洗速度。数据清洗是建模过程中非常重要的一环，需要通过实际项目或者练习来提升数据清洗的速度和准确性。

熟练运用数据分析图的几个库。数据分析图的绘制对于论文和报告的可视化展示非常重要，可以通过学习数据可视化工具和库来提升数据分析图的绘制能力。

竞赛的题目来自生产和科研中的实际问题，对题目的圆满解决需要综合运用数学知识、计算机技术以及其他相关知识，还需要队员之间密切合作，集体发挥创造性思维能力和分析问题、解决问题的综合能力。参加建模美赛在很多学校都能在评优评奖以及保研名额评定过程中获得加分，为参赛选手的学术和职业发展提供了一片广阔的天地。建模美赛是在世界上影响范围最大的高水平大学生学术赛事，为学生们的未来之路铺就一条坚实的基石。