通过参加建模竞赛，让我学到了如何理解一个实际问题，如何根据问题展开讨论，如何搜集资料，如何快速阅读和理解论文，如何自学各种数学软件，如何建立模型，如何修改模型，如何解模型，如何检验模型，如何解释模型，如何和同学讨论，如何分享自己的想法，如何吸收他人的思想和方法，如何分工做问题写论文等等，这都是在传统课堂教学无法学习和体会到的。由此可见数学建模竞赛是一种很好的学习方式，正如数模竞赛所提的“一次竞赛，终生受益”。

从该竞赛的名字就可以看出，数学建模并不是纯粹地解数学题，而是用已经学过的数学方法、思维或者未学过的技巧方法来解决一些实际问题。当然既然是数学建模大赛，我们要解决的肯定不是小学常做的应用题，一般来说难度和工作量都是挺大的，而且一次大赛基本上给予的时间非常短。那么要想在这种竞赛中拿奖我们肯定要做一些赛前准备。

首先我们必须掌握足够的知识，因为建模大赛不仅仅考察数学能力，同时还考察同学的编程能力，可以说这是一门数学和计算机相结合的竞赛。数学建模中用的最多的就是Matlab，非常多的问题都可以通过该软件实现，比如画图、矩阵基本运算、积分微分的求解、线性方程组的求解……同时Matlab还自带了很多工具箱，比如BP神经网络、小波分析、线性非线性规划……当然正所谓术业有专攻，除了Matlab以外，还有一些其他常用的软件，比如SPSS（统计软件）、Lingo（线性非线性规划）、Eviews（计量软件）、Mathtype（公式编辑器）、Vensim（系统动力学）……这些都是数学建模里面用得到的软件，所以这些软件的熟练运用是数学建模的基础。

此外，我们还要尽可能多地掌握方法与算法，最著名的四大算法分别是遗传算法、模拟退化算法、粒子群算法、遍历搜索，很多建模问题都可以用这四种算法求解。对于不同领域的问题，也有不同的方法进行解决。比如，预测性问题可以用插值拟合、线性回归、灰色预测等方法进行求解；评价类问题常用的方法有层次分析法、TOPSIS法、变异系数法、熵权法、模糊综合评价法，此类问题还是比较好处理的，简单地说就是让我们来评价几个方案谁优谁劣，找出最好的方案；规划类问题很明显就是通过线性规划或者非线性规划来找出最优解，但是通常我们列出的约束条件数量非常多且复杂，有的时候还是多目标规划、动态规划、整数规划、0-1规划，这类问题可以直接用Lingo进行编程求解；数据处理类问题（降维处理）所用到的方法包括主成分分析、因子分析……数学建模涉及的领域非常广，这里只是举出了一些常见的问题及方法。

建模大赛并不是孤军奋战，是三个人组队共同完成的比赛，所以三个人的分工是非常重要的，通常一个人负责建模，一个人负责编程，一个人负责写论文，所以找队友的时候可以以此为依据。拿到题目后，团队首先要确定自己选做的题目，一般在3小时内选定，比赛时间是100小时，各个队伍要把控好时间，因为最后是上交一篇论文，而不仅仅是计算结果。

数学建模大赛是一个非常考验人的比赛，它并不仅仅是考察学生某个方面的能力，它是考察学生的综合能力。如果拿国奖，可以落户加分，还可以丰富自己的简历，对就业也是非常有好处的。在以后的工作中，很多国企都需要数学建模能力强的人才，因为数学建模确实很实用。

不用担心自己什么都不懂，谁都是从不懂到懂，谁都经历了一条艰辛的路最终取得成功，只要有足够的信心和恒心，数学建模完全有可能被你牢牢掌握在手中。我本人原来也是一个什么都不懂的小白，就是有一份喜爱数学建模的热情，这份热情推动我在数学建模的海洋里徜徉，也通过它学到了很多，并在竞赛中有所收获。

中国研究生数学建模竞赛是由教育部学位与研究生教育发展中心和中国科协青少年科技中心联合主办的“全国研究生创新实践系列活动”主题赛事之一，2006年起被教育部列为研究生教育创新计划项目，是目前国内层次最高、规模最大、影响最广泛的全国性研究生学科竞赛活动，目的在于激发研究生群体的创新活力和学习兴趣，提高研究生建立数学模型和运用计算机解决实际问题的综合能力，拓宽知识面，培养创新精神和团队合作意识，促进研究生中优秀人才的脱颖而出、迅*长，推动研究生教育改革，增进各高校之间以及高校、研究所与企业之间的交流与合作。上海市还将此项赛事作为落户加分的重要指标之一，以激励更多的研究生参加。

本次竞赛研究生部从组织动员报名、获奖经验分享、校外指导教师邀请指导等方面有序开展、细致工作，为参赛研究生做好参赛服务保障，受到参赛研究生的一致好评。在第十六届中国研究生数学建模竞赛中，学院因参赛队伍和获奖人数两项指标突出，中国研究生数学建模竞赛组委会给予组织参赛教师刘荣光“先进个人”表彰。

特等奖！

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