竞赛经验丨国际一等奖得主为你解读美赛那些事儿

美赛在即，很多小伙伴对其望而却步感觉自己差距甚大，特地请到美赛一等奖得主来为大家写分享交流，撕开美赛，你也可以！

个人介绍：老妖精（化名）一共参加过两次建模比赛，大一校赛还有大三美赛，以下我只是想和大家分享一下建模中的体会和心得，美赛不难，但是不跳出传统思维就会变得很难。工欲善其事，必先利其器，美赛和中国的建模比赛有很大不同，下面我带大家一起了解以下MCM吧！笔者在全美数学建模获得国际一等奖。

1、何为美赛，为何参加美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM），唯一的国际性数学建模比赛，也是世界范围内最具影响力的数学建模竞赛，为现今各类数学建模竞赛之鼻祖。第一届MCM时，就有美国70所大学的 90 个队伍参加，到1992年就有全球189所大学的292 个队伍参赛，影响力极其广泛。中国参赛人数逐年增加，其利处往往有课程加分，评奖学金，出国，甚至保研，大批学生纷纷加入美赛行列。

2、如何报名参加？许多学弟学妹都问过我这个问题，因为每个大学规定不一，并不是想参加美赛都有机会，很多大学往往要先校部选拔，通过的才给报名机会（毕竟报名费100刀），这里我只能说尽量跟着校方报名，因为报名流程相对复杂，且后期提交论文需要邮寄至美国，错过时间或者不知道邮寄地址都是竹篮打水一场空。不过现在好了，校苑数模提供了美赛的辅助报名，解决了广大数模爱好者的痛点。

3、数学建模到底考什么？编程、数学模型、论文书写我认为都不是建模比赛的重点，很多学弟学妹经常和我说目前什么模型都没学遇到题目没有思路，其实大家只是被“建模”二字一叶障目了，数学的意义在于运用不在于复杂让人敬而远之，建模只是为了在复杂问题中提取规律，转化问题使其更简单地被解决，所以比赛核心是你有没有将问题转化，你有没有找出适合这类问题的规律而不在于非要用几个模型或者多么高深的编程语言，我大一连什么是建模都不知道，比赛中用了自己定义的模型和方法，最后也获得二等奖，因为我确实转化了问题，使它更高效被解决了，参加美赛后我也更坚定了这个结论。

4、如何选取队友？美赛为全英文书写，同时只有四天时间是强度极高的赛事，因此团队人员合理搭配显得尤为重要。建议成员中一定要有一个英文较强的，因为模型再好，不能让国外评委老师看懂也是无济于事；此外再搭配一个建模软件（matlab，lingo，spss等）使用熟练的成员，不要求全都熟练，但至少有一个掌握的得心应手。

5、中英文论文书写顺序，美赛论文少则好几十页，由于最后需要提交全英论文，很多同学会问先写中文最后再翻译成英文好还是中英文一起，根据我个人参赛经验和当初指导老师的推荐都一致推荐大家中英文一起书写，因为四天时间非常紧，所遇到的题目也大都是网上找不到多少资料的复杂事件，最后如果还要中译英几十页论文一天都翻译不完，整个团队很容易大乱阵脚，也少了最后修改论文和思考的时间，当然团队里有英文特别好的另当别论。

6、四天如何安排时间？时间安排没有最合理只说，作为过来人我分享一下当时自己团队的时间安排，仅作为参考。第一天上午9点这样官网公布三类题的题目。建议在中午之前团队一定要确定下来题目，即使意见不一也应以大局为重切不可意气用事。下午开始分析思路查找资料，后两天利用数据以及文献资料等开始建立模型，注意中英文论文可同时进行，最后一天基本是通宵的节奏，最后留出一定时间检查论文语法错误等，最低要求是可让人读懂，在不影响正常阅读前提下一些错误是允许的。

7、最后结果没算出来怎么办？建模比赛其意义在于能够在比赛中提供解决复杂问题的新思路，新要新的有道理，不是牵强附会，和同学聊天经常听到他们懊恼的声音“上次没获奖肯定是因为最后结果没算出来”，但我觉得并非如此，尤其是美赛，能够获取的数据和信息少之又少，网上取到的也都是二手数据，谈精确本就没有意义，人家那么大组织多的是高科技工具根本用不着我们提供一个精确结果，反之如果你能给他们提供解决问题的新思路，价值就出现了，结果也不过是顺理成章出来的。

8、我要学多少模型才够？个人建议先谈精再谈多，哪怕你只会一个，但你理解这个模型的思想，适合解决哪些类型问题，会举一反三运用于其它问题，举一反三加上积累是获奖的不二办法，一定吃透一个再学下一个，否则真正比赛4天时间会焦头烂额，心力交瘁！

9、如何看待获奖与否？美赛作为大学生可接触的为数不多的国际赛事之一奖励可谓非常有诱人，各大高校都有相关奖励措施，美赛成为很多同学的跳板之一，但是我想说的是，实力在左，纯粹在右，太过着急和功利做一件事结果往往事与愿违，还是应该保持一颗平常心去参赛，也就不至于在一比赛中打击过大。

10、总结：运气也好，实力也好，更重要的是我想在思想上给很多想参加建模比赛的朋友一个纠正，实力储备固然重要，但是想要达到获奖，尤其是美赛一定要有自己的思想和观点融合，人人看了都用运输模型，你也用运输模型，哪怕结果再精确也没有意义，大一大二不是不能获奖的原因，数学在于应用，数学在于 思考，数学在于转化；建议大家可以先看看往年outstangding获奖者的论文，分析鉴赏他们的过人之处，同时也能更加清楚评分标准。