本文为您呈现了历届国赛真题的整理，分享了数学建模的一些感悟和经验，同时总结了自身经历的教训，以帮助您在竞赛中避雷，提升您的比赛体验。
文章内容提要
- 历年真题详解
- 学习与练习的秘诀
- 常用的建模方法
- 成功经验分享
在数学建模的道路上，学习和练习是不可或缺的。建立扎实的基础知识体系是取得好成绩的关键。而不断的实践和总结，将使您的实力更上一层楼。
对于基础较为薄弱的同学，这里提供一些学习资源的建议。例如，李航的《统计学习方法》和姜启源的《数学模型》等书籍，虽然学习过程中可能会遇到一些困难，但坚持下去将会有所收获。在学习的过程中，不需要完全掌握，建立知识框架并对其中的问题有所了解是十分重要的。
学习之余，也可以从简单的算起，如递归、动态规划等。对于更有能力的同学，可以研究启发式算法如蚁群算法等。如果对数据分析感兴趣，可以研究机器学习方面的知识。在编程工具方面，推荐使用matlab和python等工具。
对于写作部分的同学，重要的是清晰、有条理地表达观点。写作并不一定需要华丽的辞藻修饰，关键是要将论文写得清楚、有条理。写作的同学也需要对数学模型有一定的了解。
数学建模是一个团队项目，团队成员之间的配合至关重要。虽然建模、编程、写作是三个部分，但在比赛中，三者的合作是必不可少的。为了更好地完成任务，建议团队成员共同研究往年的获奖论文并相互分享心得。
实践是提升自己能力的最佳方式。近期正在火热报名的数维杯国赛是一个很好的选择。该比赛与高教社杯全国大学生数学建模竞赛赛制相同，适合作为备战高教社杯的练习赛和选拔赛。
数学建模是有一定的套路的。想要获得高分，不仅要有数学模型，还要确保所有问题都有明确的数学框架或公式进行描述。要注意所有公式、图形、表格都要有明确的解释和说明。
关于建模方法
- A题主打方法包括机理分析优化建模、规划模型、物理中相关领域等。
- B题主打方法则以数学规划优化建模、智能优化算法、排队论等为主。
- C题更偏向于使用线性规划和非线性规划的方法。
- 同时也有一些综合评价的方法如层次分析法(AHP)和灰色关联分析等。
特别需要注意的是，写作的重要性不容忽视。很多同学往往只关注模型的建立而忽视了论文的撰写。一个好的论文不仅要有巧妙的模型，还要有清晰的解释和合理的结构。
关于赛前准备
在比赛前应尽量了解或熟悉以上提到的建模常用方法。这样在比赛时可以根据需要查阅相关资料。
关于成功经验
每道题目在分析建模过程后都应至少有一个明确的模型作为结尾。
成功的经验或许无法完全复制但值得借鉴。我们希望通过这篇分享能助您在竞赛道路上更加稳健前行。而即将到来的第七届数维杯数学建模挑战赛不仅是一场重要的比赛更是积累经验的好机会。
结尾致读者
愿更多的数模爱好者通过这次分享能有所收获为自己的竞赛之路打下坚实的基础！2022第七届数维杯数学建模挑战赛期待您的参与！