<CENTER><B><FONT face=隶书><FONT color=#000000><FONT size=+3>中国大学生数学建模竞赛通讯</FONT></FONT></FONT></B>
<B><FONT face=隶书><FONT color=#000000><FONT size=+1>(CUMCM Newsletter)</FONT></FONT></FONT></B>
<><BLINK><FONT color=#ff0000><FONT size=+1>创新意识 团队精神重在参与 公平竞争</FONT></FONT></BLINK>
</P>
<><B>2004年 第2期(2004年6月,总第15期)</B></P></CENTER>
<HR width="100%">
<p>
< align=center>提高赛题质量 促进竞赛健康发展<P></P></P>
<P align=center>首届命题研讨会在上海举行<P></P></P>
<P >为进一步提高全国大学生数学建模竞赛的命题质量, 总结十多年来我国赛题的优缺点, 研讨美国MCM和ICM的赛题,全国组委会于2004年5月14日至16日在上海举办了全国大学生数学建模竞赛命题研讨会,多年来对赛题做出较大贡献、做过深入研究的教师,及全国组委会成员共20余人参加了会议。<P></P></P>
<P >会议主题是: 结合我国国情, 通过对历年我国和美国赛题的分析和评估(包括师生的反映),探讨怎样命题才能真正确保赛题基础性(学生能得到训练)、实用性和创造性;提供可能的命题方向和素材。<P></P></P>
<P >每个与会者都事先做了准备,会上争相发言,不少人多次发言,讨论非常热烈,也有不同看法的争论,现将部分与会者的观点整理如下:<P></P></P>
<UL>
<P>1. 我国赛题在实践性和多样性方面做得不错,能及时反映社会的热点问题。<P></P></P>
<P>2. 赛题应是实际题目,不是数学应用题,尽量原汁原味,少做加工,创造性是逼出来的。<P></P></P>
<P>3. 我们的多数题目以算法为中心,优化题偏多,随机题目偏少;不要担心做不出来,即使10%交不了卷也没有关系;不必担心赛区没有评阅能力。<P></P></P>
<P>4. 在题目的表述上应该看来是在做一件事,而不是做一道题。<P></P></P>
<P>5. 过分强调了结果的正确性,越来越死,易粗一点,难一点。<P></P></P>
<P>6. 题目已经给了条件,所以自己做假设不重要;题目表述有清晰,不要考语文。<P></P></P>
<P>7. 题目的形式、内容、工具、答案都要再开放,要让非数学界人士参加。<P></P></P>
<P>8. 不妨一道题更开放,另一题入门容易些,照顾两方面。<P></P></P>
<P>9. 活一点,难一点,能够下手,拉开档次;题目不希望出现二义。<P></P></P>
<P>10. 开放性应体现在题目的形式、内容、用的工具、答案,以及命题人的“圈子”各方面。<P></P></P>
<P>11. 开放性可体现在没有解决换未完全解决的问题,创造性表现在模型方面(新的,部分改进的)及方法方面;提高对创造性加分的比重。<P></P></P>
<P>12. 开放性要适当,要考虑到大部分中、小学校学生的现状。<P></P></P>
<P>13. 注意优秀论文的导向,不能过分依赖计算机。<P></P></P></UL>
<P >许多教师还对可能的命题方向提供了有益的建议。<P></P></P>
<P><P> </P></P>
<P >附:两篇发言稿摘登<P></P></P>
<P >一. 与美国数学建模竞赛相比,我们的题目显得死板,各种假设几乎都不需学生来做,当然目的是卷子好批,根据题意建立的模型几乎是千篇一律的,所用到的思想与方法几乎都是预想之中的。竞赛的好结果总是用数量化的形式给出的,即有一个好的数值结果。这些严重地束缚了学生的手脚,难怪有的网站上有人说“参加中国建模竞赛要摸清出题人的思路,才能获得好成绩;而参加美国竞赛要有好的想法,即Good idea。” ,浙大有人在网上发帖子:“参加国内竞赛获好成绩的队在美国竞赛面前不一定是强者”。中国的题目背后一定有一番繁重的运算,所以软件的使用非常重要,如果掌握了几种重要的软件的使用,取得好成绩就是易如反掌之事。而美国竞赛的诀窍却不好找,谁也不能保证在任何问题面前总有好主意、闪光的想法。当然我也不认为美国的方法就对,这是由不同的目的导致的,也许我们是对的。<P></P></P>
<P >我们的竞赛题目单纯是为了竞赛而设计的题目,竞赛之后的优秀论文对社会没有贡献,只不过做了一次练习,所以题目的参考答案必须是赛前做出的,也就是在已解决了的领域中找寻问题而出题目,既要难度适当,工作量适当,又要算法没有公开,还要有比较容易的评价标准及比较好的一个参考答案,才能出一道题。这样做将路越走越窄,使得我们的出题越来越困难,就拿我来说,脑子里有许多问题,但是能写出好的参考答案的只有两三个,真正能整理出一个题目来还要做很大的努力。大量的问题只有想法,还不一定有适当的数据,如果做为给美国竞赛出题,那些问题都能用,而在中国不行。<P></P></P>
<P >据我所知美国竞赛有五家赞助商,他们提供一些自己的真正的问题,通过竞赛免费征解,实际上竞赛是一种商业行为,如果获特等奖,一定是闪光的想法被采纳了,我想对M、H奖的评比可能不是那么公平的。起码不像中国的各奖项那么公平。SCI,EI检索的文章实际上都是为外国人服务的,国内不该看那么重。<P></P></P>
<P >如果用开放式的题目,很容易拉来赞助,将形成良性循环。<P></P></P>
<P >我们能否也出Open end形的题目呢?哪怕是向这个方向走出几步,比如试验性地先出一道比较开放的题目,让学生们有更大的思考空间,更充分地发挥他们的聪明想象力。我觉得这是发展方向。当然最大的难度是两级批卷,这将对我们的评卷队伍做极大的考验,当然首先需要有健全的各级组委会。<P></P></P>
<P >开放问题有许多好处,①肯定没有算法已被公开的问题,学生不可能查到,②可拉到赞助,不像高教社那样的间接赞助而是直接的赞助,③对学生的挑战性更强,这是面临的真问题,④优秀论文将提供某实际课题许多新的想法,对我国的科技界将有很大贡献,⑤知名度会更加增大,大学生都可为填补国内空白努把力,更多的学者、专家会关注我们的竞赛,改善如今的纸上谈兵的状态,⑥题目来源大增,不必少数人绞尽脑汁地设计题目了。<P></P></P>
<P >另外<P></P></P>
<UL>
<P> 1. 可先试行A、 B、C三题,C为Open end型。<P></P></P>
<P> 2. 一旦进入良性循环,采用open end-社会更关注-更多的问题来找我们-┅,事情就好办了,开始总有些阻力的。<P></P></P>
<P> 3. 如果总是用有答案的问题,路将越走越窄,最后将无题可出。<P></P></P>
<P> 4. 吸引非数学人.
<P> 5. 采用open end后重思路,轻结果,强调建模,而不强调解模型。<P></P></P>
<P> 6. 为了避免教师投入,建议出题不要太靠近某个现有模型,这样教师的作用就不大。<P></P></P>
<P> 7. 不要过分强调计算,重在建模。<P></P></P>
<P> 8. 不只注重最优化模型,更注重模型的最优化。<P></P></P>
<p></UL>
<P><P> </P></P>
<P >二. 随着数学建模竞赛的深入开展,竞赛的规模越来越大,竞赛的水平也在不断地提高,竞赛水平的提高主要体现在赛题水平的提高,而赛题的水平主要体现在赛题的综合性、实用性、创新性、即时性,以及多种解题方法的创造性、灵活性等,特别是给参赛者留有很大的发挥创造的想象空间。</P>
<P >纵览12年的24个赛题,我们可从不同的角度作些简单的分析。</P>
<P><B>1 从问题的实际意义分析<P></P></B></P>
<P >从实际问题的角度大体上可以分为工业、农业、工程设计、交通运输、经济管理、生物医学和社会事业等七个大类。</P>
<P ><B>工业类</B>:电子通信、机械加工与制造、机械设计与控制等行业。共有8个题,占33.3%。<B>农业类:</B>1个题,占4%。</P>
<P ><B>工程设计类:</B>3个题,占12.5%。</P>
<P ><B>交通运输类:</B>3个题,占12.5%。</P>
<P ><B>经济管理类:</B>2个题,占8.3%。</P>
<P ><B>生物医学类:</B>4个题,占16.7%。</P>
<P ><B>社会事业类:</B>3个题,占12.5%。</P>
<P >注:有的问题属于交叉的,或者是边缘的。</P>
<P >另外,具有即时性的问题有7个:1993B、1998B、2000A、2000B、2001B、2002B、2003A,对于即时性的问题往往都会产生一定社会效应和应用价值。</P>
<P><B>2 从问题的解决方法上分析<P></P></B></P>
<P >从问题的解决方法上分析,涉及到的数学建模方法有几何理论、组合概率、统计分析、优化方法、图论、网络优化、层次分析、插值与拟合、差分方法、微分方程、排队论、模糊数学、随机决策、随机模拟、灰色理论、神经网络、时间序列、机理分析等方法。</P>
<P >用的最多的方法是优化方法和概率统计的方法,用到优化方法的共有16个题,占总数的66.7%,其中整数规划两个,线性规划两个,非线性规划12个,多目标规划两个。其次是概率统计方法的有12个题,占50%,几乎是每年至少有一个题目用到概率统计的方法。另外,用到图论与网络优化方法的问题有4个;用到层次分析方法的问题有3个;再有,用到插值拟合的问题有2个,神经网络的2个。机理分析方法和随机模拟都多次用到,其它的方法都至少用到一次。</P>
<P >大部分题目都可以用两种以上的方法来解决,即综合性较强的题目有17个,占70.8%。</P>
<P><B>3 几点想法<P></P></B></P>
<P >根据以上对问题的分析,我有以下几点想法:</P>
<P >(1) 能否收集采用一些政治、社会、经济和军事领域的问题,更贴近大学生的问题,特别是发生在人们身边,与人们的生活息息相关的问题,以及人们关心热点问题等。</P>
<P >(2) 选题要尽量考虑即时性、时效性、综合性和开放性。</P>
<P >(3) 从建模方法的使用上,应有必要考虑一些新的方法,或用的较少的方法应用问题,也可以进一步研究探讨一些新的建模方法和应用问题。</P>
<P >(4) 关于参考解答问题:作为命题过程中需要有一个可行的解决方案,但在评卷中不要给详细解答,尤其不要给不唯一的数值结果,只简略给出问题可能的解决方法、思想、关键点、难点,或关键步骤为好。</P> |