重磅！2022美賽題型變化與考點預測

以往美賽的題目共有6道題目：

A題：連續型

B題：離散型

C題：大數據分析

D題：運籌學/圖與(yu) 網絡

E題：環境科學

F題：政策

MCM Problem A (continuous)

MCM Problem B (discrete)

MCM Problem C (data insights)

ICM Problem D (operations research/network science)

ICM Problem E (environmental science)

ICM Problem F (policy)

今年2022年美賽的題目更新為(wei) 下麵6種類型：

A題：連續型

B題：離散型

C題：大數據分析

D題：運籌學/圖與(yu) 網絡

E題：環境可持續性

F題：政策

MCM Problem A (continuous)

MCM Problem B (discrete)

MCM Problem C (data insights)

ICM Problem D (operations research/network science)

ICM Problem E (sustainability)

ICM Problem F (policy)

下麵，我們(men) 將為(wei) 同學們(men) 分析這6道題目的考點。

01

A題：連續型MCM Problem A (continuous)美賽的A題曆年均為(wei) 連續型數學建模問題。

例如：2021年的A題：Fungi，2020年的A題：Moving North，2019年的A題：Game of Ecology，2018年的A題：Multi-hop HF Radio Propagation，2017年的A題：Managing The Zambezi River，2016年的A題：Hot Bath，2015年的A題：Eradicating Ebola，2014年的A題：The Keep-Right-Except-To-Pass Rule，2013年的A題：The Ultimate Brownie Pan，2012年的A題：The Leaves of a Tree，2011年的A題：Snowboard Course，2010年的A題：The Sweet Spot等。

A題主要圍繞著交通流的仿真模擬、通信領域、傳(chuan) 熱學、傳(chuan) 染病擴散和航空航天等領域，可以建立的數學模型主要包括：常微分方程（ordinary differential equation， ODE），偏微分方程（partial differential equation，PDE），元胞自動機（Cellular automata，CA），機理分析（Mechanism analysis），優(you) 化模型（Optimization model）和數學物理建模（Mathematical physical modeling）等。

適合理工科的同學選題，適合擅長數學和物理建模的團隊選題，有利於(yu) 具備相應專(zhuan) 業(ye) 背景的隊員選題。

02

B題：離散型MCM Problem B (discrete)美賽的B題曆年均為(wei) 離散型數學建模問題。

例如：2021年的B題：Fighting Wildfires，2020年的B題：The Longest Lasting Sandcastle(s)，2019年的B題：Send in the Drones: Developing an Aerial Disaster Relief Response System，2018年的B題：How Many Languages?，2017年的B題：Merge After Toll，2016年的B題：Space Junk，2015年的B題：Searching for a lost plane，2014年的B題：College Coaching Legends，2013年的B題：Water, Water, Everywhere，2012年的B題：Camping along the Big Long River，2011年的B題：Repeater Coordination，2010年的B題：Criminology等。

B題主要圍繞著交通流、綜合評價(jia) 、航天航空航海、仿真模擬、預測等領域，可以建立的數學模型主要包括：綜合評價(jia) 模型（Comprehensive evaluation model），灰色預測（gray prediction，GP），元胞自動機（Cellular automata，CA），機理分析（Mechanism analysis），優(you) 化模型（Optimization model）和數學物理建模（Mathematical physical modeling），時間序列分析（Time series analysis），層次分析法（Analytic hierarchy process，AHP）、模糊綜合評價(jia) （Fuzzy comprehensive evaluation，FCE）、熵權法（Entropy weight method, EWM）等。

適合理工科的同學選題，適合擅長數學和物理建模的團隊選題，有利於(yu) 具備相應專(zhuan) 業(ye) 背景的隊員選題。

03
C題：大數據分析MCM Problem C (data insights)美賽的C題曆年均為(wei) 大數據分析問題。

例如：2021年的C題：Confirming the Buzz about Hornets，2020年的C題：A Wealth of Data，2019年的C題：The Opioid Crisis，2018年的C題：Energy Production，2017年的C題：“Cooperate and navigate”，2016年的C題：The Goodgrant Challenge，2015年的C題：Managing Human Capital in Organizations等。

C題主要圍繞著生物醫療大數據、經濟金融大數據、交通大數據、預測等領域，可以建立的數學模型主要包括：數據預處理（數據歸一化、數據標準化、異常值剔除、空缺值彌補等）、人工神經網絡模型（Artificial neural network model，ANN），時間序列分析（Time series analysis），聚類分析（cluster analysis，CA），相關(guan) 性分析（correlation analysis），卷積神經網絡（Convolutional neural network，CNN），循環神經網絡（recurrent neural network，RNN），機器學習(xi) 和深度學習(xi) 算法，決(jue) 策樹（Decision tree，DT），隨機森林（Random forest，RF），支持向量機（Support vector machine，SVM）和GBDT、GBR等。

適合大數據相關(guan) 專(zhuan) 業(ye) ，經濟金融專(zhuan) 業(ye) 的同學選題，適合擅長大數據挖掘和數據可視化的團隊選題，有利於(yu) 具備相應專(zhuan) 業(ye) 背景的隊員選題。

04
D題：運籌學/圖與(yu) 網絡ICM Problem D (operations research/network science)美賽的D題曆年均為(wei) 運籌學/圖與(yu) 網絡數學建模問題。

例如：2021年的D題：The Influence of Music，2020年的D題：Teaming Strategies，2019年的D題：Teaming Strategies，2018年的D題：Out of Gas and Driving on E (for electric, not empty)，2017年的D題：Optimizing the Passenger Throughput at an Airport Security Checkpoint，2016年的D題：Measuring the Evolution and Influence in Society’s Information Networks，2015年的D題：Is it sustainable?等。

D題主要圍繞著運籌學、圖與(yu) 網絡、機場商場博物館排隊與(yu) 撤離、緊急突發事件應急係統、航班規劃、團隊策略等領域，可以建立的數學模型主要包括：排隊論、優(you) 化模型（Optimization model）、單目標優(you) 化、多目標優(you) 化、線性規劃（linear programming，LP）、整數規劃、非線性規劃、圖論、網絡流問題模型等。

適合大運籌學和圖論相關(guan) 專(zhuan) 業(ye) 的同學選題，適合擅長規劃模型、排隊論和數據可視化的團隊選題，有利於(yu) 具備相應專(zhuan) 業(ye) 背景的隊員選題。

05
E題：環境可持續性ICM Problem E (sustainability)美賽的E題曆年均為(wei) 環境可持續性數學建模問題。

例如：2021年的E題：Re-Optimizing Food Systems，2020年的E題：Drowning in Plastic，2019年的E題：What is the Cost of Environmental Degradation?，2018年的E題：How does climate change influence regional instability?，2017年的E題：Sustainable Cities Needed!，2016年的E題：Are we heading towards a thirsty planet?，2015年的D題：Is it sustainable?等。其中，2021年的E題：重新優(you) 化食物係統，需要解決(jue) 全球的糧食生產(chan) 供給優(you) 化問題；2020年的E題：淹沒在塑料中，研究塑料垃圾汙染的治理問題；2019年的E題：估算環境退化的成本，需要研究生態係統中使用土壤的經濟成本。

E題主要圍繞著全球環境可持續性、食物、水、大氣、全球變暖、生物多樣性等領域，可以建立的數學模型主要包括：綜合評價(jia) 模型（Comprehensive evaluation model），灰色預測（gray prediction，GP），機理分析（Mechanism analysis），優(you) 化模型（Optimization model）和數學物理建模（Mathematical physical modeling），時間序列分析（Time series analysis），層次分析法（Analytic hierarchy process，AHP）、模糊綜合評價(jia) （Fuzzy comprehensive evaluation，FCE）、熵權法（Entropy weight method, EWM）等等。

適合環保、全球環境可持續性相關(guan) 專(zhuan) 業(ye) 的同學選題，適合綜合評價(jia) 模型、預測模型的團隊選題，有利於(yu) 具備相應專(zhuan) 業(ye) 背景的隊員選題。

06
F題：政策ICM Problem F (policy)美賽的F題曆年均為(wei) 製定政策的數學建模問題。

例如：2021年的F題：Checking the Pulse and Temperature of Higher Education，2020年的F題：The Place I Called Home...，2019年的F題：Universal, Decentralized, Digital Currency: Is it possible?，2018年的F題：Cost of Privacy，2017年的F題：Migration to Mars: Utopian Workforce of the 2100 Urban Society，2016年的F題：Modeling Refugee Immigration Policies等。

F題主要圍繞著移民、政策、隱私、安全、教育等領域，可以建立的數學模型主要包括：綜合評價(jia) 模型（Comprehensive evaluation model），灰色預測（gray prediction，GP），機理分析（Mechanism analysis），優(you) 化模型（Optimization model）和數學物理建模（Mathematical physical modeling），時間序列分析（Time series analysis），層次分析法（Analytic hierarchy process，AHP）、模糊綜合評價(jia) （Fuzzy comprehensive evaluation，FCE）、熵權法（Entropy weight method, EWM）等等。

適合法學、管理學、人文相關(guan) 專(zhuan) 業(ye) 的同學選題，適合綜合評價(jia) 模型、預測模型的團隊選題，有利於(yu) 具備相應專(zhuan) 業(ye) 背景的隊員選題。

2022年美賽題目類型綜上所述，今年2022年美賽的題目更新為(wei) 下麵6種類型，分別是A題：連續型，B題：離散型，C題：大數據分析，D題：運籌學/圖與(yu) 網絡，E題：環境可持續性，F題：政策。

常見的數學建模問題可以歸納為(wei) ：優(you) 化問題、預測問題、綜合評價(jia) 、仿真模擬四大類數學建模問題。

常用的數學建模編程軟件是：MATLAB、Python和R。

距離美賽報名結束還有 28 天啦