18年到21年MathorCup数学建模挑战赛赛题及优秀论文（包含ABCD题） +数学建模算法总结大全（含视频和程序）
数学建模对我们来说并不陌生，在我们的日常生活和工作中，经常会用到有关建模的概念。例如，我们平时喝酒开车的问题，怎样喝酒，喝酒后要隔多久才能开车，都属于数学建模的范畴；我们平时出远门，会考虑一下出行的路线，以达到既快速又经济的目的；一些厂长经理为了获得更大的利润，往往会策划出一个合理安排生产和销售的最优方案??这些问题和建模都有着很大的联系。
数学建模所要解决的问题决不是单一学科问题，它除了要求我们有扎实的数学知识外，还需要我们不停地去学习和查阅资料，除了我们要学习许多数学分支问题外，还要了解工厂生产、经济投资、保险事业、航天航空、工程建设等方面的知识，这些知识决不是任何专业中都能涉猎得到的。它能极大地拓宽和丰富我们的内涵，让我们感到了知识的重要性，也领悟到了“学习是不断发现真理的过程”这句话的真谛所在，这些知识必将为我们将来的学习工作打下坚实的基础。
数学建模的过程如下：
（1）问题分析：对所给问题做初步的分析，了解问题的所给的条件及需要解决的问题。
（2）模型准备：了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。
（3）模型假设：根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。
（4）模型建立：在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系，建立相应的数学结构（尽量用简单的数学工具）。
（5）模型求解：利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（估计）。
（6）模型分析：对所得的结果进行数学上的分析。
（7）模型检验：将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设，再次重复建模过程。
（8）模型应用：应用方式因问题的性质和建模的目的而异。
而实际上，学习到的知识远比不上创新能力的培养、与研究问题的思想的深入来的重要，这是对于提高建模培训效果的重要认识。
当面对一件新鲜事物时如何学会用专业数学人的眼光来看待它，是能否掌握数学建模的思想方法。在这之中，又需要学生有联想、类比、创新的能力，将原本不了解的事物巧妙的转变为已知的模型。
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