数模论文获奖十大套路

数模论文获奖十大套路科研交流—老哥1、数模论文主体结构•摘要（Summary）√•关键词（Keywords）•1问题重述（Restatementoftheproblem）•1.1问题背景（Problembackground）•1.2问题重述（Restatementoftheproblem）•2问题分析(Problemanalysis)√•3问题假设与符号说明(Assumptionsandsymboldescription)•3.1问题假设(Assumptions)•3.2符号说明(Symboldescription)•4模型建立与求解(Modelestablishmentandsolution)√•4.1基于问题一的求解•4.1.1**模型的建立•4.1.2**模型的求解•4.1.3结果分析与评价(Resultsanalysisandevaluation)•4.2***•5模型的评价（也可以写模型的优缺点分析）(strengthsandweaknesses)•6模型的改进(Modelimprovement)•7参考文献(References)•8附件(Attachment)2、十大获奖套路概述•（1）模型水平高，获奖不用愁•（2）摘要是重点，名字不能丢•（3）巧用流程图，装逼又直观•（4）排版要规范，整齐又好看•（5）假设适当多，适用能力强•（6）图表要美观，专业结合好•（7）符号用希腊，公式用mathtype•（8）公式数量多，编号要清晰•（9）专业软件好，解算效率高•（10）参考文献多，中英要结合（1）模型水平高，获奖不用愁•常规优化模型：线性规划，非线性规划，整数规划，多目标规划，动态规划•评价模型：层次分析法，模糊综合评价，熵值法，TOPSIS法，数据包络分析，灰色关联分析•预测模型：回归拟合，灰色预测，马尔可夫预测，时间序列分析•动态模型：微分方程模型，差分方程模型，元胞自动机，排队论，蒙特卡罗随机模拟•图论模型：最短路径，最小生成树，最小费用最大流，指派问题，旅行商问题统计•分析模型：分布检验，均值T检验，方差分析，协方差分析，相关分析，卡方检验，秩和检验，回归分析，Logistic回归，聚类分析，判别分析，关联分析•现代智能算法：模拟退火，神经网络，遗传算法，蚁群算法，粒子群算法，支持向量机，决策树，随机森林（2）摘要是重点，名字不能丢•摘要是一篇文章的灵魂，看完摘要，一篇文章的研究对象、研究思路、创新点、实践情况、最终结果和自我评价等内容都应当十分清楚了。•1.综述（所求解的问题，对该问题定性，所使用的总模型或基本方法）•2.具体问题的解答•3.对模型的简要评价（3）巧用流程图，装逼又直观（4）排版要规范，整齐又好看•论文是竞赛组委会用于评阅的重要依据，而排版是论文展现给评委的第一要素，好的排版让论文看起来条理分明，逻辑清晰，更能吸引评委的注意，从而收获较高的分数。•排版套路：以模板为基础，巧用格式刷（5）假设适当多，使用能力强•1.模型假设反映了你对问题的理解和你建立模型的方向，它是对实际问题的必要的，合理的简化。•2.假设一般8~10条，不要太多。•3.不要假设题目中明确给出的条件，不要做“假设题目中所给数据属实。”一类的假设。•4.在此处只写在以后的模型中都会或大部分会用到的假设，如果是只针对某一问的假设，就在那个问题的模型建立中提出。•5.假设虽少，含金量很高，要认真对待。（6）图表要美观，专业结合好a.直观、高效地表达复杂的数据和观点b.启发思考数据的本质、分析数据揭示的规律c.以较小的空间承载较多的信息d.真实、准确地展示和反映数据（7）符号用希腊，公式用mathtype•屌丝专用：A，B，C，D，...•高富帅：（8）公式数量多，编号要清晰（9）专业软件好，解算效率高•机械类：绘制二维平面图用AutoCAD，绘制三维立体图目前用得较多的是pro/E、UG等软件•计算机：Eclipse（Java）、Visualstudio（C#、C++等，界面实现）、Anaconda（python集成化环境、数据处理、图形输出）、Notepad++（各类语言均支持，主要做编程，类似记事本功能，不可做编译）•环境类：Arcgis、GNOME、GNUstep、KDE•化学类：origin、ChemOffice、Chem3DUltra•物理类：mathematica、scilab、gnuplot、metapost（10）参考文献多，中英要结合主要必须按照固定的格式书写。书籍，论文，网站，报告，会议记录有各自不同的书写方法。(5~10篇为宜)谢谢大家