【计算机科学与技术学院 宣】（刘炜豪 周彬/文，获奖者/图）近日，2022年美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）成绩揭晓，计算机学院本科生在比赛中发挥出色，获得了大赛特等奖提名（F奖）1项、一等奖（M奖）3项的优异成绩。

计算机学院获奖本科生包括2020级曹海东、刘炜豪、卢登震、何烨煜、刘昕昊、陈柳汉，2019级邓起源、熊竣、张景洋，此外其中一队的竞赛指导教师为堵宏伟教授。

获奖名单

据悉，美国大学生数学建模竞赛由美国数学及其应用联合会（COMAP）主办，是最高水平也是唯一的国际性数学建模竞赛，每年举办一届。竞赛要求三名本科生为一组，在四天时间内就指定的问题完成从建立模型、求解、验证到论文撰写的全部工作，内容涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全、等众多领域，旨在锻炼选手们运用数学思维分析与解决实际问题的能力。2022年美国大学生数学建模竞赛于2月17日至21日（美国东部时间）进行，共有来自中国、美国、英国、加拿大、澳大利亚等22个国家和地区的15105所高校、27205个团队、80693人参加比赛，参赛学校包括清华大学、北京大学、复旦大学、上海交通大学、哈佛大学、牛津大学、普林斯顿大学、麻省理工学院等国际知名高校，其中F奖和M奖的获奖比例分别为2%和6%。

在寒假准备中，同学们积累了大量的备赛经验和技巧。让我们走进这几支获奖队伍，了解他们参赛的心得体会。

邓起源 熊竣 张景洋：全面准备，细心备战

这次竞赛在论文部分，我们认为Latex语法很重要。建议大家下载Axmath，将公式转为markdown格式，这一点非常有用。论文的图片要清晰，好的图片对获奖很有帮助。最后考前找一下文章格式模板。另外，不要把文章堆到最后一天写。一般来说，全英论文写起来是比较慢的，最好做一点写一点。
在代码部分，代码要和负责算法的同学密切沟通，因为一个细节不一致就可能导致代码的实现偏离原先的想法。需要提前学会用Python的各种数据处理库，比如说这次比赛中C题的线性规划库帮我们节省了不少时间。可视化也很重要，可以直观看出模型的表现，对于一些出现的小问题不要忽视，很可能是建模时没有考虑周到导致的错误。

在算法部分，我们认为要提前学习基本的建模算法，虽然可能不会都用到，但是这些算法都从不同角度对问题有一定表达能力，有些可以作为分析的一部分，有些可以提供很好的思路。建模的时候可以尝试多个方法进行逐步实现，这样可以得到一系列不断完善的算法模型，通过量化分析可以测出不同模型之间的差异。这些很有助于算法的分析和论文的写作。

卢登震 何烨煜 索润泽：勇于求新，敢于求变

美赛已经结束，但是这次比赛给了我们很多启示，也是一次挑战自我的过程。

先从比赛流程始终说起，我们三个人国赛的时候不是一支队伍，原来一起参加国赛的队友因为种种原因没有一起参赛。我们三个相互联系后，决定一起参赛。为了提高合作效率，我们在深圳疫情暴发前夕回到了校园。刚参加完比赛后就被封闭在学校整整2个月。刚开始没有抱太大期望的，后面结果竟然很好，看来一切都是值得的。

其次从比赛角度来说，我们队伍选择的题目是2022年的C题，这道题相对来说不开放，有很多“硬骨头”需要去啃，这个过程很艰难。我们用了一天半的时间去实现一种方法，但这种方法不能解决预期问题，为此，我们几个争论了很久——放弃这种方法意味着一天半的时间被完全浪费，而且新方法也不一定能做出来，做出来也不一定能比现在的结果好；继续采用这种方法意味着我们的模型不合适。在进退两难下，我们甚至萌生了换题的想法。值得庆幸的是，经过权衡，最终我们壮士断腕，拼尽全力去尝试了另一个新方法，经过不懈努力才取得了这样的好成绩。因此在参赛解题的三天里，保持不被情绪干扰的头脑并作出明智的决定是非常重要的！

最后谈谈感想和一些总结，第一次参加美赛得益于与好队友组队，进行得十分顺利，包括最后出乎意料的获得M奖。参加美赛给我们留下了一些可以分享给大家的经验：第一，最重要的能力是检索信息和提取有效信息的能力.对于经常网络冲浪的同学来说，这就是优势。第二，美赛的题目相比国赛更看重思路，灵性的思路更能在美赛当中脱颖而出。当你发现直觉得出的思路太单一，那说明需要继续打磨，甚至放弃并另寻他路。第三，一个好队伍必备的条件是熟练运用Python和英语，并具有良性交流的能力。祝下次参加数模竞赛的同学们都能获得理想的成绩。

卢登震、何烨煜、索润泽合影

曹海东 刘炜豪 黄晓坤：总结提升 把控节奏

我们是从2021年暑假开始接触数学建模的。那时候我们参加了全国大学生数学建模竞赛，但由于是首次参赛，经验不足，时间分配不合理，最终成效一般。因此这次的美赛，我们及时制定了相应计划，赛前加强对知识点的查缺补漏和往年真题的研究，赛中严格指定时间节点和相应任务要求，做好整体节奏的把控。

在我们看来，数学建模的门槛是不高的，现学三天的小白和训练一年的大佬都可以参加。但要取得较好成绩，还是得下一番功夫。这半年来我们加强了对Python代码的学习和训练，对建模和画图包有了更深入的认识。两次比赛下来，我们发现代码功底能极大影响比赛进度。在短短的四天里，越早跑出结果，就越能尽快调整思路，也能给负责论文的同学越多雕琢美化的时间。因此，负责代码的同学需要多下功夫练习和实践。只有在编程上提速，才能将中心转移回建模上，负责建模的同学寒假也在着力研究各类数学模型和数据处理方式，并加大对真题的研究力度。此外，在备赛过程中我们就潜意识地培养快速学习、理解模型的能力，因为在正式比赛中，为了获得更好的效果，我们可能需要学习全新的模型，如何快速地理解模型、实现算法并将得到的结果有理有据地呈现在论文中也是一项非常重要的能力。

我们队伍的分工比较特殊：前期三人一起讨论、建模，中期两人分工写代码，一人完成论文框架，后期两人完善论文细节，一人补充图表。这样既能打破沟通的壁垒，又能最大化利用比赛时间。这次比赛我们选择了C题，一开始先尝试了机器学习中的预测算法和智能优化算法，发现结果不理想后重新调整，采用了一些传统的建模方法，最后才得到了想要的结果，讨论出了相对满意的论文框架。在整个过程中，走错路后推倒重来是常有的事，因此需要队友相互的鼓励和支持，一步步坚持走到最后。建模竞赛是一场对建模能力、团队配合以及个人意志力的综合考验，只要用心准备，相信团队中的每一个人都会获益匪浅。（审核 王宇宁）