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2025高教社杯全国大学生数学建模竞赛
5个月备赛规划
一、什么是国赛？
数学建模国赛全称是2025年高教社杯全国大学生数学建模竞赛，是全国高校规模最大的数学建模竞赛。竞赛创办于1992年，每年一届，是“高校学科竞赛排行榜”的前五名，可以说该竞赛是数据分析、数学建模类竞赛中的"奥林匹克竞赛"。
报名截止时间：9月1（周一）日20时
比赛时间：9月4日（周四）18时至9月7日(周日)20时
报名方式：报名采用网上报名的方式，且参赛者以3名大学生组成一队，通过学校教务部门向所在赛区组委会报名，再由赛区组委会向全国组委会报名。
01 竞赛形式
①竞赛每年举办一次，全国统一竞赛题目，采取通讯竞赛方式。
②大学生以队为单位参赛，每队不超过3人(不允许跨校组队)，专业不限。竞赛分本科高职高专两组进行，所有大学生均可参加本科组竞赛，但只有高职高专学生可以参加高职高专组竞赛(也可参加本科组竞赛)。研究生不得参加本项竞赛。每队最多可设一名指导教师，竞赛期间不得进行指导或参与讨论。
③竞赛期间参赛队员可以使用各种图书资料(包括互联网上的公开资料)、计算机和软件，但每个参赛队必须独立完成赛题解答。
④竞赛开始后，赛题将公布在指定的网址供参赛队下载，参赛队在规定时间内完成答卷，并按要求准时交卷。
获奖率：省奖30~40%左右，国奖7%左右
奖项设置：数学建模国赛的奖项分为国家级和省级，而我们常说的国奖又分为国一和国二，省奖分为省一和省二，个别赛区如广东赛区会设置优胜奖。
评奖方法：各赛区组委会聘请专家组成赛区评阅专家组，评选本赛区的一等奖、二等奖(也可增设三等奖)。各赛区组委会按全国组委会规定的数额将本赛区的优秀答卷送全国组委会。全国组委会聘请专家组成全国评阅专家组，按统一标准从各赛区送交的优秀答卷中评选出全国一等奖、二等奖。
成绩公布时间：一般是在十一月初公布，省奖的话各个赛区是不同的，一般来说都是先公布省奖，然后公布国奖，这样的顺序。
02 竞赛内容
国赛有五个题目，赛题一般源于科学与工程技术、人文与社会科学(含经济管理)等领域经过适当简化加工的实际问题。题目有较大的灵活性供参赛者发挥其创造能力。参赛者应根据题目要求，完成一篇包括模型的假设、建立和求解、计算方法的设计和计算机实现、结果的分析和检验、模型的改进等方面内容。
03 赛题类型
A题：主要涉及物理/工程类问题，这类题目相对来说属于比较难的题目，专业性比较强。可能会涉及专业问题，如果不是准备充分且专业对口的话，第一次参加的同学不建议选择A题，很可能会花费很多时间在理解题目上，得不偿失。
B题：一般为开放性题目，涉及领域广，变化大，可能会涉及物理题、图论、数据挖掘和各种机器学习模型，以及图论、数理统计、预测、评价模型等等。
C题：一般为经管/运筹/统计/数据分析类问题，这类题目一般背景比较贴近生活，理解起来较为容易。相对于AB题来说会简单一点，选择人数最多，所以想要用C题拿奖需要论文非常出彩。
D题：一般为优化类问题，难度适中。题目可能涉及到物理学、工程学等领域，及各种优化模型，例如微分方程、变分不等式等。
E题：一般为分类或聚类问题，难度适中。题目可能涉及到数据挖掘、机器学习领域，和各种分类或聚类模型，例如k-均值聚类、决策树分类、支持向量机分类等。
二、命题趋势与赛题深度解析
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热门命题方向
- 交叉学科：环境科学（碳足迹建模）、公共卫生（疫情预测）、智慧城市（交通流优化）。
- 数据驱动型：大数据分析（社交媒体舆情）、图像识别（卫星遥感数据）。
- 前沿技术：AI伦理（算法公平性）、新能源（光伏效率优化）。
- 传统题型升级：优化问题可能结合动态规划+机器学习（如物流路径实时调整）。
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难点预测
- 多目标决策：需平衡经济性、环保性等多维度指标。
- 非结构化数据：文本、图像数据的预处理和特征提取。
- 模型验证：要求通过交叉验证、敏感性分析证明鲁棒性。
三、AI技术应用
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辅助建模场景
- 代码生成：GitHub Copilot快速实现算法（如遗传算法、神经网络）。
- 数据预处理：Python的Pandas+AI工具（如DataWrangler）自动化清洗数据。
- 可视化：Tableau或Matplotlib+AI插件生成动态图表。
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风险控制
- 不可依赖AI：模型核心逻辑需人工设计，AI仅辅助调试。
- 引用规范：若使用AI生成公式或代码，需在附录注明提示词（Prompt）。
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推荐工具
- 建模：Python（Scikit-learn、TensorFlow）、MATLAB（Simulink）。
- 文献检索：Connected Papers、Semantic Scholar追踪前沿论文。
四、五个月备赛组队指南
1. 组队策略（3人最优）
- 角色分配：
- 建模手（数学基础）：主攻模型构建与算法选择（需熟悉微分方程、图论等）。
- 编程手（技术能力）：负责代码实现与数据可视化（Python/MATLAB必备）。
- 写手（逻辑表达）：撰写论文，需精通LaTeX/Word，能将数学语言转化为文字。
- 替补技能：至少1人掌握基础AI工具（如调参优化）。
2. 阶段化备赛计划
- 4-5月：基础夯实
- 每周精读2篇O奖论文，分析其模型结构（推荐使用《数学建模算法与应用》教材）。
- 完成往届赛题实战（如2024年A题"光照强度优化"）。
- 6-7月：专项突破
- 针对弱点训练（如编程手刷Kaggle数据题，建模手学习灰色预测/蒙特卡洛模拟）。
- 模拟赛1-2次（限时72小时，使用新题）。
- 8月：冲刺整合
- 全真模拟（从选题到提交完整流程），总结模板（如摘要万能框架）。
- 整理常用代码库（如遗传算法、TOPSIS法）。