重磅！2022美赛题型变化与考点预测

以往美赛的题目共有6道题目：

A题：连续型

B题：离散型

C题：大数据分析

D题：运筹学/图与网络

E题：环境科学

F题：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年美赛的题目更新为下面6种类型：

A题：连续型

B题：离散型

C题：大数据分析

D题：运筹学/图与网络

E题：环境可持续性

F题：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)

下面，我们将为同学们分析这6道题目的考点。

01

A题：连续型MCM Problem A (continuous)美赛的A题历年均为连续型数学建模问题。

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

A题主要围绕着交通流的仿真模拟、通信领域、传热学、传染病扩散和航空航天等领域，可以建立的数学模型主要包括：常微分方程（ordinary differential equation， ODE），偏微分方程（partial differential equation，PDE），元胞自动机（Cellular automata，CA），机理分析（Mechanism analysis），优化模型（Optimization model）和数学物理建模（Mathematical physical modeling）等。

适合理工科的同学选题，适合擅长数学和物理建模的团队选题，有利于具备相应专业背景的队员选题。

02

B题：离散型MCM Problem B (discrete)美赛的B题历年均为离散型数学建模问题。

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

B题主要围绕着交通流、综合评价、航天航空航海、仿真模拟、预测等领域，可以建立的数学模型主要包括：综合评价模型（Comprehensive evaluation model），灰色预测（gray prediction，GP），元胞自动机（Cellular automata，CA），机理分析（Mechanism analysis），优化模型（Optimization model）和数学物理建模（Mathematical physical modeling），时间序列分析（Time series analysis），层次分析法（Analytic hierarchy process，AHP）、模糊综合评价（Fuzzy comprehensive evaluation，FCE）、熵权法（Entropy weight method, EWM）等。

适合理工科的同学选题，适合擅长数学和物理建模的团队选题，有利于具备相应专业背景的队员选题。

03
C题：大数据分析MCM Problem C (data insights)美赛的C题历年均为大数据分析问题。

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

C题主要围绕着生物医疗大数据、经济金融大数据、交通大数据、预测等领域，可以建立的数学模型主要包括：数据预处理（数据归一化、数据标准化、异常值剔除、空缺值弥补等）、人工神经网络模型（Artificial neural network model，ANN），时间序列分析（Time series analysis），聚类分析（cluster analysis，CA），相关性分析（correlation analysis），卷积神经网络（Convolutional neural network，CNN），循环神经网络（recurrent neural network，RNN），机器学习和深度学习算法，决策树（Decision tree，DT），随机森林（Random forest，RF），支持向量机（Support vector machine，SVM）和GBDT、GBR等。

适合大数据相关专业，经济金融专业的同学选题，适合擅长大数据挖掘和数据可视化的团队选题，有利于具备相应专业背景的队员选题。

04
D题：运筹学/图与网络ICM Problem D (operations research/network science)美赛的D题历年均为运筹学/图与网络数学建模问题。

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

D题主要围绕着运筹学、图与网络、机场商场博物馆排队与撤离、紧急突发事件应急系统、航班规划、团队策略等领域，可以建立的数学模型主要包括：排队论、优化模型（Optimization model）、单目标优化、多目标优化、线性规划（linear programming，LP）、整数规划、非线性规划、图论、网络流问题模型等。

适合大运筹学和图论相关专业的同学选题，适合擅长规划模型、排队论和数据可视化的团队选题，有利于具备相应专业背景的队员选题。

05
E题：环境可持续性ICM Problem E (sustainability)美赛的E题历年均为环境可持续性数学建模问题。

例如：2021年的E题：Re-Optimizing Food Systems，2020年的E题：Drowning in Plastic，2019年的E题：What is the Cost of Environmental Degradation?，2018年的E题：How does climate change influence regional instability?，2017年的E题：Sustainable Cities Needed!，2016年的E题：Are we heading towards a thirsty planet?，2015年的D题：Is it sustainable?等。其中，2021年的E题：重新优化食物系统，需要解决全球的粮食生产供给优化问题；2020年的E题：淹没在塑料中，研究塑料垃圾污染的治理问题；2019年的E题：估算环境退化的成本，需要研究生态系统中使用土壤的经济成本。

E题主要围绕着全球环境可持续性、食物、水、大气、全球变暖、生物多样性等领域，可以建立的数学模型主要包括：综合评价模型（Comprehensive evaluation model），灰色预测（gray prediction，GP），机理分析（Mechanism analysis），优化模型（Optimization model）和数学物理建模（Mathematical physical modeling），时间序列分析（Time series analysis），层次分析法（Analytic hierarchy process，AHP）、模糊综合评价（Fuzzy comprehensive evaluation，FCE）、熵权法（Entropy weight method, EWM）等等。

适合环保、全球环境可持续性相关专业的同学选题，适合综合评价模型、预测模型的团队选题，有利于具备相应专业背景的队员选题。

06
F题：政策ICM Problem F (policy)美赛的F题历年均为制定政策的数学建模问题。

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

F题主要围绕着移民、政策、隐私、安全、教育等领域，可以建立的数学模型主要包括：综合评价模型（Comprehensive evaluation model），灰色预测（gray prediction，GP），机理分析（Mechanism analysis），优化模型（Optimization model）和数学物理建模（Mathematical physical modeling），时间序列分析（Time series analysis），层次分析法（Analytic hierarchy process，AHP）、模糊综合评价（Fuzzy comprehensive evaluation，FCE）、熵权法（Entropy weight method, EWM）等等。

适合法学、管理学、人文相关专业的同学选题，适合综合评价模型、预测模型的团队选题，有利于具备相应专业背景的队员选题。

2022年美赛题目类型综上所述，今年2022年美赛的题目更新为下面6种类型，分别是A题：连续型，B题：离散型，C题：大数据分析，D题：运筹学/图与网络，E题：环境可持续性，F题：政策。

常见的数学建模问题可以归纳为：优化问题、预测问题、综合评价、仿真模拟四大类数学建模问题。

常用的数学建模编程软件是：MATLAB、Python和R。

距离美赛报名结束还有 28 天啦