2019年高教社杯全国大学生数学建模竞赛结果日前揭晓，景中班有18名同学参加本次竞赛，一共斩获13个奖项（标注*的属于景中班），其中包括2个国家二等奖、6个省二等奖及5个省三等奖。

数学建模竞赛是参赛者根据具体题目要求，完成一篇包括模型的假设、建立和求解、计算方法的设计和实现、结果的分析和检验、模型的改进等方面论文（即答卷）的过程。全国大学生数学建模竞赛举办了27年，已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛，也是世界上规模最大的数学建模竞赛。本次参赛获得佳绩，激发了同学们开拓进取、积极投身科技事业的热情，有效增强了学生的创新意识和团队精神，有助于学生创造能力和应用能力的培养。

各位参赛的同学共同参加了景中班安排的数学建模读书学习活动、学校数学建模创新实践基地组织的暑期集训及九月份的大赛，并且都收获颇丰。以下是部分同学的感想心得，与大家共勉。

1.周星辉 队友：黎昊昕、张瀚涛

比赛前

回想起刚开始参加数学建模集训的时候，我对数学建模一头雾水，只知道与数学相关，其余的啥都不知道。后来，在老师的指导之下，暑假回去，看了一本与数学建模有关的书后，我才对数学建模有了一点直观的印象。它就是通过把现实世界的问题抽象简化后用数学语言来描述，然后构造成一个数学模型，最后再通过各种数学知识与其他学科的知识来综合求解一个模型的过程。但那时也只是一个直观印象的感悟。

直到我参加了数学建模的集训，我才发现数学建模远没有我想象中的那么简单，它考验的远远不只是个人的能力，还有团队的配合，以及我们的体力和心态。

一开始的时候，我对matlab完全不熟悉，只能按照老师发的指导文件照猫画虎地写几个基本的语句来熟悉一下。它虽然是一门没有学过的语言，但我毕竟学过C++语言，所以在重新学习一门语言的时候就会简单很多，毕竟很多概念都是相同的。慢慢的，在稍微了解了matlab后，我们就开始了几天马不停蹄的学习各种算法的历程。实话说，当时我是真的很多东西都看不懂，只能自己一点点慢慢琢磨。

组好队后我们就开始各团队的实战集训，三天一次，一周两次。就在这样高密度的训练中，我们渐渐开始对数学建模有了一个实质性的体验。

第一次做题的时候，我们就遇到了不少的困难，首先是没有找到落足点，不知道该从何开始下手，还好后面听取了其他同学的意见后，我们渐渐明白了该怎么建立模型解答那一道题，虽然最后做出来的效果也很是一般，但好歹也完成了第一次建模。那时候我们对数学建模的想法就是“嗯，虽然很难，想不出来，但是一旦找到了方法，也还是可以做一下的嘛。”

后面，我们每做一道大题，对于数学建模的感想就会发生改变，比如说，那次的“葡萄酒成分的分析”让我们发现数据分析几乎是数学建模里面必不可少的一部分。面对海量的数据，如何压缩信息，提取最重要的部分是分析的关键所在。还有那道“悬链线方程”与“热稳态”的题，让我们深刻地认识到自身数学物理功底的薄弱。面对这些需要严密推导的物理方程类题目，我们真的是有一种窒息的感觉。拿我们队伍来讲，建模的能力不是特别强，虽然物理类题目的建模方向是比较明确的，但是要在短时间内了解掌握那些没有接触过的物理知识并且写出一系列准确的数学表达式是十分困难的。而且就算写出了表达式，如何设计算法去计算这些复杂的方程也很让人绝望。所以，通过那两次的模拟，我们大体都产生了这样的一种想法：“物理题能避开就尽量避开吧”。

除了这些类型的题目，还有一种我们遇到过的是“没有给出确切数据的题目”，如“出租车供求匹配问题。那类题目因为没有给出数据，所以要通过各种渠道去收集数据，主要的渠道就是通过一些公开的如“中国统计年鉴”之类的平台去挖掘关联数据，并通过一定的转换变成自己想要的数据。但这样做需要我们能够寻找出这些看起来毫不关联的数据背后的关联性。还有一种方法就是去直接寻找我们需要的一手数据，但这个寻找的难度非常大。

比赛时

经历了紧张的集训后，不久就迎来了真正的比赛。那时候，我们队伍已经大体明确了每个人的分工。虽然大体明确，但并不代表我们每个人都只负责自己的部分。

我们队有三个人，昊昕（队长），我，涛涛。队长主要是负责论文框架的编写，内容的填充，润色，还有决策的判断，除此之外，还会参与到建模的讨论当中。然后我，主要是负责前期的建模与中期的编程工作，当然还有后期论文的润色。至于涛涛，他主要负责前期的建模工作，后期论文的排版分析等，还分担部分的编程工作与灵敏度分析。

可以看出我们虽然有明确的分工，但我们每个人负责的部分实际上是有很大的交叉，这并不代表我们分工不明确。因为建模是三个人的事情，我们在建模的过程中少不了讨论，少不了思想的碰撞，只有这样才能发现更多自己一个人没能发现的问题，不断完善我们的模型。

在拿到题目后，我们就分派好了三个人，每个人都看一遍题目，进行可行性分析，然后集体选择一道题目。在大致分析过后，我和队长都偏向于选C题，还有一个队友则偏向于选择A题。虽然不是说不可以做A题，但是我当时就是有一种预感，A题的话我们很大可能会卡在前期的建模过程中出不来，毕竟是我们不擅长的物理题，而且就算模型建好了，我也没有把握可以解出来，所以我当时对A题是持否定态度的。然而，也有人反对选择C题，因为我们之前也做过类似的题目，那时我们就是一直没有成功收集到数据，就放弃做了另一道题。不过当时考虑到放假时稍微学了一点python，感觉可以通过爬虫爬取白云机场的航班信息，所以我还是坚持了我的选择。最后我们也确实选了C题。

整个建模过程中我们的压力都很大。首先是刚开始的数据收集，因为也没有写过爬虫，虽然我放假时学了一下python，但要写出一个爬虫来着实很难，但我们还是想尽办法，通过网络，书本的方法，不断地尝试，最终收集到了白云机场全天的航班数据，这耗费了我们一整天的时间。收集完数据后，我们就回到了第一问的模型建立上，我们三个人讨论了很久，中途因为没讨论出可行方案而感到绝望，但我们还是没有放弃，就这样不断交流，不断分析，我们最后把问题浓缩成了一对简单的线性不等式问题。在后面解决第二问时，也遇到了不少问题，之后我们就返回第一问对模型进行修改，就这样我们勉勉强强算是做完了前两题。那时候已经是第三天了，我们真的是压力很大，因为当时发现周围很多和我们选择同一题的人都已经到了修改论文的阶段。然后在做第三题时，我们发现第三题其实和前面两道题的关联性不是很大，但鉴于我们对排队论等数学知识并不熟悉我们跳过前面的数学模型，直接就建立了元胞自动机仿真模型来求解。虽然我当时找到了办法，也和队友们分享了这个想法，也进行了可行性的衡量，但由于时间确实紧迫，队友们对这个算法的可行性实现并不看好，但我也只能硬着头皮做下去，从一开始的了解元胞自动机，到讨论分析交通规则，提出了一系列的基本假设和约束规则来简化模型，然后再通过matlab编程，一步一步的，从最开始的在屏幕上显示一个移动的小黑点，一点一点的摸索，去实现自己的想法，一直到最后把“双车道载客模型”建立出来，那时我真的是充满了成就感。从那个中午到傍晚的那几个小时，我面临了非常大的压力，其中有对未知的恐惧，时间的压力，队友的怀疑，而支持着我不断前进的力量很简单，就是不要想这么多，不要去考虑时间的问题，不要去考虑最后能不能获奖，不要考虑论文写不完怎么办，只把精力集中在如何一步一步去实现自己的想法，把建模的过程当成是一次游戏，不要有太大的负担。就这样，每实现一小部分的功能，都能产生继续前进的动力，一直到建立出完善的交通流模型。

最后我们好不容易把题目做完后，就开始了论文的编写与补全，因为我也不是说很擅长编写论文，所以关于程序实现部分主要是由我把想法和要点提炼出来，再交由队友来重新编排和润色，这样就能节省不少的时间。但是有一点要注意的就是，论文的编写一定要大家都参与进去，因为很多时候有些想法是只有真正去实现的人才能够准确把握和理解，那这个人就必须要对该部分表述的准确性进行把关。

除了这些之外，还有一个很重要的问题就是，要把握好自己的心态，而且要注意劳逸结合，我们队伍是没有通宵过的，因为通宵的话第二天的效率可能就会特别低下，我们认为这还不如留点精力做点实际的事情，更好地提高效率完成任务。

2.李沛岳 队友：黎观玲、林城全

数学建模对于我来说是一个不错的锻炼。在训练和比赛的这段时间我收获了很多东西。

其中最重要的是拥有了如何去解决实际问题的能力，以及我也明白了生活中很多问题都是通过建模优化等过程去解决的。

当然，问题会很复杂，自己的知识面又狭窄，很多问题一开始会无法入手。但是训练之后，我学到了很多，比如如何去查找相关文献，从相关文献中提取自己需要的内容，这个可以说是建模过程中必不可少的一项技能，俗话说“前人栽树后人乘凉”，查找文献就能让前人的成果发挥作用，从而减少了重复劳动。

数学建模中的一些问题可以通过巧妙的算法来解决，所以我深入了解了一些算法的原理，设计，编程和分析，开拓自己的知识面，提高算法能力、编程能力和分析能力。

数学建模评卷主要是通过论文，论文写作必不可。虽然论文写作主要由组长完成，但我也主动了解论文的基本组成部分，参与部分论文的写作，这对我写作能力的提高有很大的帮助。

总的来说，数学建模对于本科生来说是一个不错的锻炼机会。

3.刘佳合 队友：郑敏真、黄嘉明

建模，是一个很难也需要很多知识才能完成的事情。但对于我们组的成员来说，我们都是本科大学生，现有知识不够用，所以我们在暑假时参加了集训，3天做一次往年的题目。

一开始，我是对建模一窍不通的，组长和另一个队友他们建模，我负责打代码，当时对一些数据分析、处理的代码也是一窍不通，然后为了不拖累队友，晚上就得自己在宿舍认真琢磨，牺牲一点睡眠时间。

之后，在我对数据处理和分析的算法都比较熟悉后，渐渐的就变成我和组长建模，另一个队友写论文。很多时候我们都会讨论，然后选择大家都觉得好的方案去实行。

很快，9月12日这天就来了，因为怕做不完和太想快一些做好，我们每天都睡得很少。我感觉好像很清楚自己三天所做的事情，又感觉自己迷迷糊糊的过了三天（和集训一样的生活，或许是因为有些习惯）。

总体上看，我学到了几种算法（遗传算法，神经网络），但是于我而言最重要的还是享受了和队友一起努力，一起奋战，然后一起放松的美好时光。

4.陈茵 队友：秦康翔、梁艺龄

在参加数学建模集训前，我对数模毫无概念。经过一个月的数学建模集训，我和队友从一开始的毫无头绪，再到慢慢地通过模仿其他论文中的解题方法进行建模，直到最后可以在比赛中独立完成一道题，我们各个方面的能力都在努力下得到了提升。我们学到的不仅仅是那几个算法，更重要的是我们学会了如何在短时间内高效地学习新知识并应用。当然这是个体验感极其复杂的过程。在这一个月的集训中，我常常感到疲惫，也不止一次在解题毫无进展的时候感到烦躁，甚至想放弃。我认为最重要是我们要在疲惫的时候学会放松，调整身心状态。学习数模不是个轻松的过程，而我坚持下去的动力是解题的成就感。经历过多次训练和这次的国赛，我总结的一点经验是：不要中途换题，一切幸福都并非没有烦恼，而一切逆境也绝非没有希望。

5.吴彬东 队友：卢丹娜、陈伟勇

通过三天夜以继日的奋战，我们小组三人经历了从选题到提交论文的过程。建模过程主要步骤有：选题–>解决问题–>编写代码–>建立模型–>优化模型–>绘制流程图–>打磨论文。

但除了比赛中的这些，比赛前也要做足准备。我们来分步骤展开说明。

一赛前准备

在比赛之前，也就是训练之中，最好提前确定好自己的小组成员，早早成立小组，然后明确组内分工，立刻展开小组学习，培养默契。例如我们组的分工是：一个负责代码编写并参与分析解决问题，一个负责编写论文并排版，还有一个负责分析模型，列出总公式，绘制各种图表，流程图以及编写算法步骤。我们一开始对每个人分工很明确，没有互相渗透太多，结果我们要么是模型建立不出来，要么是模型建立出来却实现不了编程。

但在之后实际训练中，三个人的训练内容不可以只是自己负责的那一部分，应做到“练全面，有侧重”。之所以要这么分工是因为，在比赛之中肯定不是自己做自己的事。另外，我们在练习过程的中逐渐知道，我们都不是最好的，但我们必须相信队友是靠谱的，做出来的一定是可靠的，不管结果对不对都是我们努力的结果。我们必须根据队友做出来的东西来改进我们的东西。因此只有我们熟悉建模的大部分内容，并熟悉队友的思维方式，才能更好的配合，做出“一份成品”而不是“三个部件拼在一起”。

二选题

我们都感觉本次问题分为了A热力学的物理题、B动力学的物理题、C排队类的数据题。我们合作过很多次了，风格也比较统一，喜欢做比较偏向数据处理的题型。但是，针对C题，数据是未知的，在一定程度上，搜集数据的合理性很大程度上关联后续结论的正确性。

9月14日晚上六点开题，我们花了一个晚上选择题目。当时咋一眼看的想法是：A好复杂啊，感觉是个热力学相关的问题；B看着读起来好简单，但是具体下去肯定比较复杂；C看着也不难，如果给数据，什么神经元模型、层次分析法分析相关因素和依赖性、排队过程用仿真或者一些类似粒子群等求最优解等方法解决第三、四问等等，初始思路感觉比较广。但是，对于数据搜索类题目，我们在训练时都是跳过，结果我们在这里吃亏了。我们只能放弃，向看起来更难的A，B题目进军。

我与另一个负责建模的师兄先对B题进行初步分析和解决第一问，我们发现这个问题虽然题目很清晰，但是也对应的所给信息太少，例如一些受力点或者一些过程转移的情况，我们所想就很容易产生分歧，再转而对A题进行分析。这个题光读就有点麻烦，但是也因为麻烦，许多公式等都很明确。根据提供的公式，我们推导了一下压强动态变化公式、喷油速率随时间变化的公式和其他公式（这个由于我师兄的推导能力很强，所以比较容易解决了）发现A题相对比较明确，而且题目公式给的很全，题目初步感觉都能理解。例如第一问给的高压油泵是恒定压强的（也代表里面密度相同）、喷油嘴的规律也给了规律曲线；第二问中，高压油泵变成了一个凸轮挤压的过程，即高压油泵被周期性运动的凸轮挤压其密度、压强也随之改变，而如果高于内部压强也会有质量转移到高压油泵。同理，凸轮也是一个周期性变化的，当时我们想法是：解决了第一问，将第一问设计的三部分（高压油泵、高压油管、喷油嘴）其实也就是第一问给定的数据全换成新推出来的周期性数据即可；第三问，就只是新增一个喷油嘴，直接在系统里面在加个喷油嘴再运行模型不就行了吗？

三解决问题

有了大致思路后，找到前期训练的各种模型的模板，开始解决问题、注意以前的模板里面的语言描述要专业。切记写建模一定不要用自己编的话来写，一定要学会套用专业术语描述。不过，还好，我们组的编写论文的学姐很熟悉论文的要求。为了效率，我们一边做题，一边写论文。模型暂时没思路，师兄就和学姐一起写论文；暂时不需要编程求解，我就和学姐一起写。在这个模式下，我们的效率比最开始的那两次没完成论文的效率高多了。

四编写代码以及建立模型

建立模型是最主要的部分之一，编写代码同样也是：在建立模型前，组内三人需要先沟通好，整理好大致思路后，我们同时展开行动。师兄会先分析我们讨论出来的模型是不是可行的，他需要什么样的效果，我会马上去想方法实现；另外，我在事先就建立了我自己的代码库（平时自己练习留下的资料）。遇到不会的，我会根据师兄要求去网上查找相关的方法，现学现用。分析模型的师兄，就坐在我和师姐中间，我在实现代码时，师兄可以根据我们的结果，分析下一步怎么做；他还可以和学姐反应我们做出的结果。这样，一方面防止出现偏差，另一方面可以及时纠错。

总结：

1. 相信自己，更要相信团队的力量。

2. 不要害怕复杂的题，越复杂越是希望，因为公式会较为简单直接。

3. 不要认为自己掌握了很多智能算法，不理是否有用就用上，算法用到点上才会加分。不然，聪明反被聪明误。

6.刘春龙 队友：张宏辉、黄嘉颖

数学建模，从刚开始听到这个词有点点好奇，然后匆匆上网查了些许这个比赛的信息，就兴致冲冲地主动找老师报名参加暑期集训，再到后来集训过程差点承受不住打击一度想放弃回家，没人知道自己内心一路上都经历了怎样的煎熬与折磨。但所幸的是还好我最后都坚持下来了。

集训时间半个多月，说长不长说短不短，前面几天，每天早早地起床去了解和学习一大堆密密麻麻的数学公式和定理，一天下来，从早学到晚，经常没学完一半，第二天新的又来了。甚至之前学习的内容还了解得不够透彻！

这么连续学习了几天，我就带着几天下来了解到的知识走上了刷题的道路。刷题，刷题，题目都看不懂怎么刷呢？我开始怀疑人生，思考当初报名参赛是对还是错。

在彷徨中，我慢慢地习惯了这样的生活，在刷题中不断学习，也开始逐渐找到了解题的感觉，开始为有解题思路而兴奋，为找到代码的bug而激动，为解出了题而感到欣喜若狂。

就这样带着忐忑的心情走上赛场，三天时间，我每天早早赶到基地做题，在草稿纸上不断比划，一遍遍不断推翻原模型，建新模型，不断写bug，改bug，虽然焦头烂额，但也为一步一步不断解出题目感到开心。

最后，在我提交论文的那一刻，终于如释重负。

7.周继华 队友：陈曦、栾茜庆

第一我认为坚持最重要，建模的路上有许多困难，但不到最后一刻，不要轻言放弃。我和我的另外两个搭档都没有参加建模比赛的经验，题做得很吃力，集训期间好几次作业都没有及时完成。中途还有队友退出不得不重新组队，与新队友磨合时间也不够，但这些都没有使我动摇。到了比赛的时候，在数据严重不足和时间有限的情况下，我们大胆假设，一点一点把思路写出来。虽然没有足够的数据材料做支撑，但还是将建模的基本思路清楚地叙述出来，完成了论文。

再就是团队合作的重要性。不管你队友的一些行为有多不靠谱，不管你们之间在集训或是比赛期间中有怎样的隔阂，都要相信队友。在比赛的第二天晚上，我和一位队友因解题思路不同发生了争执，气氛非常紧张。最后我们还是冷静下来，重新讨论，互相合作，想出了解决方法。只有彼此合作，才能顺利完成比赛。此外，与队友意见不合并不都是坏事，进步往往来源于思想的碰撞。

这次集训和比赛提升了我思考问题、解决问题的能力，也使我对自己的能力有了新的认识。最后很高兴能结识志同道合的队友，与队友互相合作、并肩作战的感觉很棒。

8.钟正希 队友：黄文勇、陈廷涛

老实说，数学建模比赛从集训开始到比赛结束，给我最大的感受是累和辛苦。但是在这次比赛中，我从中收获到了很多知识，学习到了新的技能，感受到了团队合作的重要性。

在暑假集训的时候，我每天都坐在电脑室里面对着电脑做题，学习新的技巧，顺带还提前体验了一下996的生活方式。现在回想起来都觉得累。但在这样高强度的学习训练下，自然也是有所收获的。我从一开始拿到一道题一脸茫然、不知道如何下手，到集训结束后，我学会了去想方设法解决问题。（虽然在正式比赛开始时，拿到题目还是一脸茫然）但总体来说，我觉得自己还是有挺大的进步。

在中秋正式比赛的时候，我和我的队友从一开始拿到题目到比赛的第一天下午都毫无头绪。当时整个队伍都有点颓废，感觉没有什么希望。但我们并没有就此放弃，终于在第一天晚上想到了一个较为可行的方法，以及找到了一些有用的数据。于是解题就到了正轨上，但是由于我们第一天浪费的时间有点多，以及在后面我们队出现了一点小问题导致论文有部分瑕疵。

这次的数学建模竞赛是我第一次参加省级以上的比赛，虽然有点遗憾没能拿到什么好的名次，但总的来说，我还是收获了许多，也有所感悟。我知道在遇到困难以及时间不足的情况下，一定不能放弃，只有不断寻找解决的方法才能够迈过难关，迎接希望。

9.梁汉杰 队友：黄琳婷、钟碧瑶

随着成绩的公布，今年全国数学建模培训和大赛终于落下帷幕。现在回想起来，还真是收获了满满的干货。

在知识方面，集训过程里我除了学到了一些如人口模型、传染病模型、扩散模型、延迟问题等各式各样新奇有趣且贴近生活的模型，还学习了一些求解这些模型的常用办法，如层次分析法，灰色预测以及一些智能算法，如神经网络，遗传算法等等。这些算法在平时很少有机会学习和使用，但是在建模过程中会有大量的例子和数据，让我更深入地学习这些算法。这对于专业知识的扩展无疑是绝佳的机会。

除了专业知识，在培训和比赛的过程中，我还渐渐积累了社会学、管理学、生物学、建筑学、热学等方面的知识，这极大地丰富了我的阅历，让我的眼界不再局限于本专业的象牙塔，而是向视野开阔、能力发展性强的方向发展。我相信这会让我在日后的道路上更好地前进。

10.林嘉丽 队友：刘远汕、任丰文

历经72小时的建模比赛结束了，过程中虽然有苦有甜，但是这将成为我的一段宝贵记忆。

集训的日子里，开始的我对自己的能力是否定的，其一是我学不会matlab也无法用c++或者java来编程；其二是我看了一个又一个的算法，我都只能从定义概念上去理解，却无法达到学以致用的效果，也就是常言的“只会看不会用”。不过我还是和组员顺利的配合了一个月。因为我坚信万事开头难，一切从零始，只要不放弃，滴水能穿石。

日复一日，终于迎来了让人紧张又兴奋的建模比赛。在三道题中抉择时，我们对每一道题都会说些自己的感想，最后我们通过讨论选择了A题。但是我们对A题也是毫无把握的，因为题目是关于物理的，而我们组物理知识相对薄弱。我们经过一天的思考，结果是毫无进展。但是时间就是推你前进的最大动力，我们熬夜通宵列方程，打代码，写论文，修改论文，就这样一口气拼下来了。在这个过程中，我明白心态真的很重要，它决定着你是要继续还是要放弃。其实只要有时间我们都不应该说不，冷静下来，有什么思绪就及时说出来和组员讨论，如果讨论中没有任何反驳点就证明是可行的。这个比赛非常考验组员之间的合作能力，当然更考验自己的自学能力。除了能力上的问题，身体健康和良好心态也是完成这一次比赛的重要基础。学习，是不断发现真理的过程！为接下来的挑战作好充足的准备吧！

11.李妙旋 队友：梁宇静、刘勇杰

——奇怪，三天苦战，在作品提交的那一瞬间，除了有喜悦，更多的竟然是不舍。

在开学前一个月，我们就结束了暑假，来到理学实验楼5楼开始了“996”的日子。

开始我们进行有关“缘分”性考验的小组分配，之后便是三天一套的仿真数模。开始的我是迷茫的，一是面对毫无头绪的题目，二是面对毫不认识的队友。后面在一次次的论文搜索，任务分配，沟通交流中，我们渐渐找到了每个人的长处，并合理地进行人员分配。师姐擅长excel的运用和论文的书写，由她和我共同完成代码的编写(她帮我理清逻辑），这个在最后一次的题三中，她说的excel导入功能发挥了很大的作用，而我则负责代码的书写和建模的讨论，“大佬”主要负责建模以及论文的查看。我们相互配合，一起建模，一起吃夜宵。

在这个过程中，我觉得我收获的不只是建模比赛后的奖项，还学会了合作，收获了和组员的“南五”，“奶茶”之谊。在这个过程中，我们需要学很多东西，对于负责编程的我，除了必要的matlab运用，还有一些智能算法的实现，不过到最后我发现我还是对“暴力破解法”最为擅长。

训练过程中，我想过退缩，但很庆幸自己坚持了下来，虽然累，但是充实，期间学习的知识，收获的体会，让我成为现在的我，未来的我。

12.陈国乔 队友：杨立麒、庄吉平

在暑假的建模集训中，虽然天气特别热，条件较为艰苦，但是每天与建模的小伙伴待在一起学习，讨论，从懵懂无知到对建模入门，这个过程让我觉得这个暑假过得充满意义和激情。在这个集训中，我经历了“从开始到换题，从换题到瞎编”，从一开始的信心满满，到信心受挫，再到后面的重燃斗志，直到最后才对建模究竟是什么有了正确的认识。

在比赛期间，状况频发。遇到一些之前队伍没有遇到的问题，选题上的犹豫就耗费了许多时间，以至最后时间非常赶，但幸运的是论文还是在最后几分钟的时候成功地完成了。总的来说，这次建模之旅十分充实，自己的能力也得到了极大的锻炼。

最后感谢队友和老师的包容与付出，虽然也有一些小摩擦，但过程还是让人十分开心，并且回味无穷！

13.林弋刚

整整一个月的建模集训，不仅提升了我们建模的能力，更磨练了我们的意志力。我们体验了“996”的生活模式，并在炎热的八月往返于计算机楼与宿舍楼之间，虽然劳累却倍感充实。在有关具体建模方面，一开始给出的是一道工程题与一道数据分析题，我们小组选择了数据题。因为组长和组员是数学学院的，没有开设物理课，致使我们组的物理基础比较薄弱，所以选择数据题也是无奈的之举。时光飞逝，一转眼就到了国赛当天，对于工程题、力学题、数据题，我们还是选择了数据题这种软建模。虽然我感觉数据题的竞争比工程题和力学题大，因为在我们全部做完了并且觉得没有大问题的情况下，仍有可能不获奖，但工程题即使未解完也仍有可能获奖，但是事实上工程题难度确实更大，所以这种情况很正常。

一开始虽然我是负责编程的，但需要分担很多建模的任务，所以我看了很多建模方面的书，后来建模结束了才有时间好好学习一些智能算法。师兄说要多使用智能算法，最后我有点理解错师兄的意思，国赛我们的模型有些刻意套用智能算法了。智能算法要在必要的时候才使用，不可故意套用。后面我又去找了源代码学习智能算法，因为师兄说用源代码会利于获奖，不过这只是一方面。另一方面，通过对源码的学习，我可以理解各种智能算法的内部运行机制，用起算法也不只是会用matlab自带的工具箱。

关于智能算法的问题，未公布成绩的时候我和星辉同学交流过，得知他们用了元胞自动机。我明白想要在数据题拿到好名次，只使用神经网络、遗传算法之类的是远远不够的，真正创新的、可以实际运用到的算法才是真正的智能算法。

集训过后，现在看什么都觉得可不可以建一个模型出来解决问题。生活中处处都是建模，随便一个商品都是经过建模后再生产的，商品的参数要设置为多少都是建模计算出来再根据实际修改的。我现在对建模有了一个全新的认识，并深刻认识到生活处处皆数学。虽然没取得好成绩，但集训确实升华了我，感谢这如火般的八月集训，它给我的数学世界加入了属于我的燃料剂。