25年美国大学生数学建模竞赛ICM赛题浅析

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本次万众瞩目的美国大学生数学建模赛题已正式出炉，无论是赛题难度还是认可度，该比赛都是数模届的独一档，含金量极高，可以用于综测加分、保研、简历添彩等各方面。考虑到大家解题实属不易，为了帮助大家取得好成绩，在美赛建模中夺得国奖，下面学长就赛题给出个人浅析，供大家参考！

由于美赛分为MCM和ICM竞赛，本文主要分析ICM竞赛难度。

从赛题难度来看，个人认为赛题难度从难到易依次为：D 题 > F 题 > E 题  

首先是D题：建设更美好城市的路线图。该赛题主要涉及城市规划、交通工程、数据分析和数学建模等领域。需要理解城市交通系统的运作机制，掌握交通流量分析、网络建模等方法。提供的数据较为繁杂，需要对多个数据集进行处理和融合，如公交线路、站点、交通流量等数据，并且要处理数据中的不一致和缺失问题。构建网络模型时，要综合考虑道路、公共交通、行人等多种元素的相互关系，准确模拟交通流的变化。问题具有较强的现实背景，数据处理和模型构建有一定挑战性，需要综合考虑多方面因素，对参赛队伍的数据分析、建模和实际应用能力有一定要求，难度较大。

其次是E题：为农业腾出空间。该问题涵盖生态学、农业科学、数学建模等领域。需要掌握生态系统的结构和功能、农业生产过程以及相关的数学方法。可以基于已有的生态和农业知识进行假设和建模，数据获取相对容易，如果选择使用真实历史数据，也有一定的研究资料可供参考。构建食物网模型时，虽然要考虑多种生物和农业活动的相互作用，但生态系统的基本框架较为清晰。问题背景和任务相对明确，涉及的知识和方法有一定的规律性，数据处理和模型构建难度相对较低，对参赛队伍的专业知识和建模能力要求相对不高，整体难度较小。

最后是F题：网络强者。该赛题涉及网络安全、国际关系、数据分析、政策研究等多领域知识。需要了解网络犯罪的各种形式、国际法规和不同国家的政策，同时要掌握数据分析和建模的方法来挖掘数据背后的规律。首先，网络犯罪数据的获取和整理较为复杂，数据来源多样且质量参差不齐，需要对大量不同渠道的数据进行清洗、整合和验证。分析全球网络犯罪分布时，要综合考虑各国的网络基础设施、经济发展水平、法律环境等多方面因素，建立多因素分析模型。在研究政策有效性时，由于政策条款繁多且各国情况差异大，很难精确量化政策对网络犯罪的影响。此外，还需考虑政策出台时间、国家人口统计特征等因素，进一步增加了模型的复杂性。整体难度适中。

综上所述，问题E和问题F相对较为简单，适合有一定统计学和数据分析基础的参赛队伍。问题 E  聚焦农业生态系统从森林到农田的转变，虽然涉及生态学和农业科学知识，但数据获取与处理难度不大，构建食物网模型和分析生态系统变化可依据基本生态原理，逻辑清晰，主要任务是基于已有知识和假设进行建模分析，对数学物理建模、运筹优化及代码编写能力要求不高 。问题 F 需要参赛队伍具备较强的数学物理建模能力、运筹优化能力和代码编写能力。该题研究国家网络安全政策，需分析全球网络犯罪分布规律，涉及大量复杂的跨国数据，要综合考虑多种因素构建复杂模型以挖掘数据背后的模式，评估政策有效性时需精准量化政策影响，过程中可能涉及复杂的算法和模型优化；

问题D难度较大，围绕巴尔的摩交通问题，数据虽繁杂但可通过常规方法处理，构建网络模型分析交通项目影响时，可借鉴常见的交通分析方法，主要是综合考虑多方因素进行建模和评估，更考验对现实问题的分析与整合能力，同样对上述能力要求相对较高。

因此，本次学长将会同时针对F题和E题进行建模助力，需要相关助攻资料，请关注并联系学长！

下面是D-F题具体思路分析：

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