美赛2020e题优秀论文解读

问：如何评价 2023 年美赛 e 题?

1. 答：首先，我们需要考虑的就是美赛ABEF的核心问题，数据。这里E题是以光污染为背景的题目，首当其冲的我们就需要收集一些数据以支撑我们的模型。对于E题提出的问题，通读问题我们可以了解到基本上都是定量分析的问题。需要我神差们的数据支撑才能进行建模，所以ABEF这四个题目重中之重都是 数据的收集。
   对于评价模型的选取，这里首推的就是主成分分析法 ，因为题目中明确
   指出开发一个广泛适用的指标，广泛就意味着我们需要很多很多很多的指标，包括大家通过 我们对于题干的翻译也能感受到，题干暗示的指标相当之多。对于这么多的指标，最好的选择就是主成分分析法。但这并不意味着，其肢瞎雹他的方法不合适，这里我们仅仅是建议使用主成分。稍后我们也会给出相应的代码包（修改数据，直接运行就可得到结果的代码） 还可以选择投影寻踪综合评价、层次分析法（AHP）、熵值法、秩和比综合评价、优劣解距离法(TOPSIS法)灰色关联分析、数据包络（DEA）分析、模糊综合评判等模型都是可以的。对于综合评价类模型而言，没有错的模型，都是可行历帆的。

问：美赛E题含金量高吗

1. 答：高。
   F奖和O奖的比例非常低，难度非常高，在数学建模这个册盯圈子内是非燃姿并常有含金量的，但也仅限于数学建模竞赛圈内皮迹。

问：如何看MCM美国数学建模优秀论文？看着好头疼啊，请教大神，谢谢！

1. 答：没有必要看太多所谓特等奖论文，美赛题年年都脊型不一皮罩样，而且只看方法不行，用的太烂的方法专家看了会审美疲劳的，方法的组合有千百燃野闹种，这个还是主要取决于自身的数学和计算机水平。要看就多留意文章的结构和Summary，好的Summary是成功的一半，三等奖都是由于这个不出彩才被刷下的。
   美国人不太注重结果对错，对现有的算法进行优化和创新占到评分标准一大半，要想拿一等奖和特等奖，这个一定要格外出众，即使最后答案不对也不会影响的。所以挑出两三篇好文章分析分析文章结构和创新之处即可。