MCM

提供针对MCM2018美赛的Matlab代码，包括Lasso算法、模拟退火算法等现代启发式算法。 重点算法： 统计理论的基础算法： Lasso、k-nn、FS、LAR、PCA、LDA、BIC、SVM 现代启发式算法： 模拟退火算法、蚁群算法、遗传算法 参考： Trevor Hastie，《统计学习基础》 Jorge Nocedal，《数值优化》 Mehryar Mohri，《机器学习基础》 Ian Goodfellow，《深度学习》

六道题目+原始数据，2024-MCM-ICM-Problems.zip真的是建模党不可错过的宝藏资源。每道题都不是那种“套个模型就完事”的类型，A 到 F 全覆盖，既有社会问题，也有硬核技术挑战，适合那种喜欢较真、爱钻研的你。英文原题+数据包直接给你备好了，省得到处找。像 A 题、D 题偏社会和政策类，需要你玩转统计建模、博弈论，如果你 Python 用得溜，pandas和numpy上手就快。B、C 题就偏理工科多点，涉及数值计算、运筹优化，你甚至要撸个算法上去跑。说实话，E 题和 F 题真的挺有意思，往往和新技术挂钩，像人工智能、区块链这种，挺适合喜欢探索边界的同学试试水。F 题经常没套路，

21 年美赛 C 题的原始图片资源，算是建模题里比较核心的一手材料了。图片里头的图表、地图、示意图什么的，基本都是答题绕不开的关键点。你得看图、识图、提数据，再把这些可视信息转成模型输入，整个过程挺锻炼建模功底的。文件夹名字叫2021MCM_ProblemC_Files，一看就知道是官方的资源，靠谱。像那种折线图、条形图、散点图啊，基本都有，有时候还会夹带点地图信息，估计题目里牵涉地理背景。这类资源，拿来练手也不错。这些图片时建议你用点工具，比如OCR识别文字，或者Python里的matplotlib配合opencv提特征啥的，效率高不少。建模嘛，不就是提信息、建模型、写报告嘛，图片资源就是第

2016-2018 年的美赛题目打包资源，挺适合备赛选手刷题用的。里面包含三年的原始题目，2017 和 2018 年还附带数据，拿来练数据建模再合适不过。美赛的题型一般都是现实世界里的问题，比如城市规划、资源分配啥的，要你用数学思维给出方案。像这种历年真题，读题方式、建模思路、数据技巧都能练到位。 2016-2018 年美赛题目打包资源，挺适合备赛选手刷题用的。里面包含三年的原始题目，2017 和 2018 年附带数据，拿来练数据建模再合适不过。 MCM/ICM题一般都挺贴近现实问题，比如交通、生态、经济模型之类，要的不是标准答案，而是你怎么、怎么解释。所以平时做这类题可以锻炼不少建模直觉。

美赛学习参考，包含题目和 C 题原始数据。

美国数学建模竞赛 MCM/ICM 的全流程经验整理，蛮适合初学者拿来做准备参考。内容比较系统，从组队分工、模型设计到论文写作都有提到，流程清晰，操作性也挺强。如果你刚接触 MCM/ICM，不知道从哪开始搞，这份资料可以帮你梳理下整体节奏，少走弯路。里面还列了常用的建模方法和技巧，像是回归、模拟、优化都有例子，实操性不错。 文章强调了时间管理和团队协作，这点真的中肯。比赛时不是拼技术，而是拼效率和配合。建议你提前找队友练几轮，把流程跑熟了，到时候上场才不会手忙脚乱。 顺带一提，文末还贴了不少相关链接，比如论文格式范文、历年优秀作品、参考文献写法等等，准备期间可以按图索骥慢慢翻，方便。

这份文档是关于2001年MCM（数学建模竞赛）A题的一篇优秀论文。数学建模是利用数学理论和方法来抽象、简化并解决问题的过程。在这个特定的问题中，参赛者被要求解决关于自行车轮的选择问题，尤其是针对不同的比赛条件如何选择最佳的车轮类型。核心知识点详解：专业自行车手在比赛中会根据赛道的特点、天气、风速等因素来决定使用哪种类型的后轮。常见的轮子有两种基本类型：由钢丝辐条构成的轮子和由实心盘构成的轮子。前者轻便但空气动力学性能较差，后者则相反。任务分析包括构建一个表格，给出在不同道路坡度下，实心后轮所需的动力比钢丝辐条后轮少的临界风速。此外，提供了一个示例展示如何将表格应用于特定的时间赛程路线，以及评估