引言

全国大学生数学建模竞赛（National Mathematical Contest in Modeling, 简称NMC）是中国高校中最具影响力的学科竞赛之一，每年吸引数万名大学生参与。该竞赛旨在培养学生的创新意识、团队协作能力和运用数学方法解决实际问题的能力。2024年的竞赛即将拉开帷幕，为了帮助参赛者更好地规划时间、高效备赛，本文将详细介绍2024年全国大学生数学建模竞赛的时间安排，并提供一份全面的备赛攻略。文章内容基于历年竞赛规律和最新信息整理，力求客观、准确、实用。

一、2024年全国大学生数学建模竞赛时间安排

全国大学生数学建模竞赛通常在每年9月举行，具体日期由组委会提前公布。根据历年安排，2024年的竞赛时间已基本确定，但建议参赛者密切关注官方网站（如中国大学生在线或全国大学生数学建模竞赛官网）的最新通知，以防临时调整。以下是基于历史数据和当前信息的预估时间安排：

1. 报名阶段

  • 报名时间：通常从每年4月开始，持续到6月底或7月初。2024年的报名预计在4月1日启动，截止日期为6月30日。报名通过各高校教务处或数学建模指导教师统一组织，学生需以团队形式（每队3人）报名。
  • 报名费用：每队约100-200元，具体以学校通知为准。部分高校会为参赛队伍提供补贴。
  • 注意事项：报名时需提交队员信息、指导教师信息，并选择参赛类别（本科组或专科组）。建议提前与指导教师沟通，确定团队成员。

2. 竞赛时间

  • 竞赛日期：2024年全国大学生数学建模竞赛预计于9月12日（周四）至9月15日（周日）举行。竞赛持续72小时，从周四早上8:00开始，到周日早上8:00结束。
  • 具体时间线：
    • 9月12日 8:00：竞赛正式开始，组委会发布A、B、C三道题目（通常A题为连续型问题，B题为离散型问题，C题为开放型问题）。
    • 9月12日-14日：参赛队伍在72小时内完成选题、建模、求解、写作和提交。
    • 9月15日 8:00：竞赛结束，所有论文必须提交完毕。提交方式通常为在线提交PDF格式的论文，部分赛区可能要求同时提交电子版和纸质版。
  • 赛前准备：竞赛前一周，组委会会发布竞赛规则和注意事项，建议参赛者提前熟悉。

3. 评审与结果公布

  • 评审时间：竞赛结束后，各赛区组织专家进行初评，全国组委会进行复评。评审过程通常持续1-2个月。
  • 结果公布：预计在2024年11月中旬公布获奖名单。奖项分为全国一等奖、二等奖、三等奖以及赛区一、二、三等奖。
  • 后续活动：获奖队伍可能有机会参加国际数学建模竞赛（MCM/ICM）或全国性交流活动。

4. 重要提醒

  • 时间调整：由于疫情或其他因素，竞赛时间可能微调。请务必关注官网（http://www.mcm.edu.cn）或学校通知。
  • 时区问题：竞赛时间以北京时间为准，海外参赛队伍需注意时差。
  • 团队协作：72小时高强度竞赛，时间管理至关重要。建议提前模拟竞赛环境，练习时间分配。

二、备赛全攻略

备赛是成功的关键。数学建模竞赛涉及数学、编程、写作和团队协作多方面能力。以下攻略分为基础准备、技能提升、实战模拟和团队协作四个阶段，每个阶段都提供详细步骤和例子。

1. 基础准备阶段（赛前3-6个月）

1.1 组建团队

  • 团队构成：理想的团队应包含一名数学功底扎实的成员（负责建模和算法）、一名编程能力强的成员（负责代码实现和数据处理）、一名写作能力强的成员（负责论文撰写和排版）。三人需互补，避免技能重叠。
  • 例子：例如，团队A由成员甲（数学专业，擅长微分方程）、成员乙（计算机专业，精通Python和MATLAB）、成员丙（中文专业，擅长科技写作）组成。他们每周开会一次，讨论分工和进度。
  • 建议：通过学校社团或线上平台招募队友，提前进行团队磨合，避免竞赛时出现矛盾。

1.2 学习基础知识

  • 数学知识：重点掌握微积分、线性代数、概率统计、优化理论、图论、微分方程等。推荐教材：《数学建模算法与应用》（司守奎著）、《数学模型》（姜启源著）。
  • 编程技能：至少掌握一种编程语言，如Python（推荐，库丰富）或MATLAB（传统强项）。学习数据处理、数值计算、可视化等。
  • 写作能力：学习科技论文写作规范，包括摘要、问题重述、模型假设、模型建立、模型求解、结果分析、优缺点讨论等部分。
  • 例子：学习Python时，重点练习NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理）、Matplotlib（绘图）和SciPy（科学计算）。例如，用Python求解线性规划问题： “`python import numpy as np from scipy.optimize import linprog

# 目标函数系数（最小化） c = np.array([2, 3]) # 不等式约束矩阵（Ax <= b） A = np.array([[1, 2], [2, 1]]) b = np.array([4, 5]) # 边界约束（x >= 0） bounds = [(0, None), (0, None)]

# 求解 result = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=bounds, method=‘highs’) print(“最优解:”, result.x) print(“最小值:”, result.fun)

  这段代码演示了如何用SciPy求解线性规划问题，适用于竞赛中的优化类题目。

#### 1.3 收集资源
- **书籍与论文**：阅读历年优秀论文（官网提供），分析其结构和方法。
- **在线课程**：推荐Coursera上的“Mathematical Modelling”或B站上的数学建模教程。
- **工具准备**：安装必要的软件，如LaTeX（论文排版）、Overleaf（在线LaTeX编辑器）、MATLAB/Python环境。

### 2. 技能提升阶段（赛前1-3个月）

#### 2.1 专项训练
- **建模训练**：针对不同题型练习。例如，对于连续型问题（如微分方程），练习求解SIR传染病模型；对于离散型问题（如优化），练习旅行商问题（TSP）。
- **编程训练**：每天练习编程1-2小时，重点解决数据处理和算法实现问题。
- **写作训练**：每周写一篇小论文，练习用LaTeX排版。
- **例子**：练习SIR传染病模型。假设总人口N=1000，初始感染者I0=10，康复者R0=0，易感者S0=990。参数β=0.3（感染率），γ=0.1（康复率）。用Python求解微分方程：
  ```python
  import numpy as np
  from scipy.integrate import odeint
  import matplotlib.pyplot as plt

  def sir_model(y, t, beta, gamma):
      S, I, R = y
      dSdt = -beta * S * I / N
      dIdt = beta * S * I / N - gamma * I
      dRdt = gamma * I
      return dSdt, dIdt, dRdt

  N = 1000
  y0 = [990, 10, 0]
  t = np.linspace(0, 160, 160)
  beta, gamma = 0.3, 0.1
  solution = odeint(sir_model, y0, t, args=(beta, gamma))
  S, I, R = solution.T

  plt.plot(t, S, label='Susceptible')
  plt.plot(t, I, label='Infected')
  plt.plot(t, R, label='Recovered')
  plt.xlabel('Time')
  plt.ylabel('Population')
  plt.legend()
  plt.show()

这段代码模拟了传染病传播，展示了如何用数值方法求解微分方程，适用于竞赛中的动态模型问题。

2.2 学习优秀论文

  • 分析结构：一篇优秀论文通常包括摘要（300字以内，概括方法和结果）、问题分析、模型建立、求解过程、结果验证、灵敏度分析、优缺点和参考文献。
  • 例子：以2023年A题“定日镜场的优化设计”为例，优秀论文会先分析问题背景，建立几何模型和优化模型，然后用遗传算法求解，最后讨论镜场布局的效率。学习其如何用图表展示结果。

2.3 参加模拟赛

  • 校内模拟：许多高校会在8月组织模拟赛，模拟真实竞赛环境。
  • 线上模拟：参加一些数学建模论坛或平台组织的模拟赛，如“数学建模网”或“校苑数模”。
  • 建议：模拟赛后，团队需复盘，总结时间分配、模型选择、代码调试等问题。

3. 实战模拟阶段（赛前1个月）

3.1 全真模拟

  • 时间安排：选择一个周末，从周四早上8:00开始，持续72小时，完全模拟竞赛环境。

  • 任务分配：第一天：选题、文献查阅、初步建模；第二天：模型求解、代码调试；第三天：论文写作、修改、提交。

  • 例子：模拟一道优化题，如“无人机配送路径优化”。团队需在72小时内完成：问题重述、假设（如无人机速度、载重限制）、建立多目标优化模型（最小化时间和成本）、用遗传算法求解（Python实现）、结果可视化（路径图）、灵敏度分析（参数变化对结果的影响）。 “`python

    伪代码示例：遗传算法求解TSP

    import random import numpy as np

def fitness(route, distance_matrix):

  total_distance = 0
  for i in range(len(route)-1):
      total_distance += distance_matrix[route[i]][route[i+1]]
  return 1 / total_distance  # 适应度函数

# 初始化种群 population = [random.sample(range(10), 10) for _ in range(50)] # 迭代优化（简化版） for generation in range(100):

  # 选择、交叉、变异
  pass  # 实际代码需完整实现

”` 注意：竞赛中需完整实现算法，此处仅为示意。

3.2 时间管理技巧

  • 72小时分配：
    • 第一天（0-24小时）：选题（2小时）、文献查阅（4小时）、初步建模（8小时）、休息（10小时）。
    • 第二天（24-48小时）：模型求解（12小时）、代码调试（6小时）、结果分析（4小时）、休息（2小时）。
    • 第三天（48-72小时）：论文写作（12小时）、修改（6小时）、检查提交（2小时）、休息（2小时）。
  • 工具使用：用Trello或Excel管理任务，用GitHub备份代码，用Overleaf协作写作。

3.3 常见问题与解决

  • 模型选择错误：如果模型不适用，及时调整。例如，线性规划无法解决非线性问题，需改用非线性优化。
  • 代码调试困难：使用调试工具（如Python的pdb），或分模块测试。
  • 写作时间不足：提前准备模板，竞赛中直接填充内容。

4. 团队协作与心态调整

4.1 沟通与分工

  • 每日例会：竞赛期间，每天早晚开会，同步进度。
  • 冲突解决：出现分歧时，以数据和模型效果为准，避免个人情绪。
  • 例子：如果成员对模型选择有争议，可以快速测试两种模型，比较结果后决定。

4.2 心态管理

  • 压力应对：72小时高强度工作，需保证睡眠和饮食。建议每工作4小时休息1小时。
  • 积极心态：即使遇到难题，也要保持冷静，竞赛重在过程而非结果。
  • 赛前准备：提前准备好零食、水、备用电源，确保环境舒适。

4.3 赛后复盘

  • 总结经验：无论获奖与否，分析团队表现，记录改进点。
  • 分享交流：与指导教师和其他队伍交流，提升未来竞赛水平。

三、常见问题解答（FAQ）

  1. Q：竞赛是否允许使用互联网？

    • A：允许查阅资料，但禁止与外界交流。建议提前下载常用文献和代码库。

  2. Q：编程语言有限制吗？

    • A：无限制，但推荐Python或MATLAB，因其库丰富且易用。

  3. Q：论文必须用LaTeX吗？

    • A：不强制，但LaTeX排版更专业。Word也可用，但需注意格式规范。

  4. Q：如何选题？

    • A：快速阅读三道题，选择团队最擅长的类型。通常A题偏数学，B题偏应用，C题偏开放。

  5. Q：备赛时间不足怎么办？

    • A：聚焦核心技能：数学建模基础、一种编程语言、论文写作。参加短期培训或模拟赛。

四、结语

2024年全国大学生数学建模竞赛是一次挑战与机遇并存的体验。通过合理的时间安排和系统的备赛攻略，你可以最大化团队潜力，取得优异成绩。记住，竞赛不仅是比拼知识，更是锻炼团队协作和解决问题的能力。祝所有参赛者在2024年竞赛中旗开得胜，收获成长！

（注：本文基于历年竞赛信息整理，具体安排以官方通知为准。建议读者定期访问官网获取最新动态。）