HIMCM 是由 COMAP 主办的国际高中数学建模竞赛，强调跨学科问题解决能力、数学建模思维、编程实现与学术英文写作。
一、HIMCM 想拿奖先避坑！
1. 死磕代码，忽略论文逻辑
问题本质：评委不看“代码是否炫技”，而是看“建模思路是否完整、逻辑是否自洽”。
典型表现：
花3天写深度学习模型，但论文中假设不清晰、推导跳跃。
模型结果无法解释，缺乏现实意义。
2. 临时组队，分工混乱
问题本质：14天高强度赛程中，团队磨合成本极高，临时组队极易内耗。
典型表现：
第3天还在争论“谁写摘要”“谁画图”。
文件版本混乱，多人修改导致内容丢失。
3. 乱用AI不报备，直接取消资格
2025年新规：COMAP 强制要求提交 「AI使用报告」（AI Usage Statement）
违规行为：
用ChatGPT生成论文段落但未标注
用Copilot自动生成代码但未说明
4. 跳过“模拟赛复盘”
问题本质：刷题≠提分，关键在于“反思与迭代”。
典型误区：
只追求“做完一套题”，不分析“假设是否合理”“模型是否可验证”。
下次遇到同类题仍犯同样错误。
二、20天精准冲刺：“打基础”+“冲高分”
前14天：真题实战
1. 建模：主攻3类“万能模型”，覆盖60%真题
| 模型 | 适用场景 |
|---|---|
| AHP 层次分析法 | 多指标决策、权重分配 |
| TOPSIS 优劣解距离法 | 方案排序、优劣比较 |
| 线性规划（LP） | 资源优化、成本最小化 |
2. 分工：定“铁三角”
| 角色 | 核心职责 | 推荐工具 |
|---|---|---|
| 建模手 | 设计模型框架、提出假设、选择方法 | LaTeX, Word |
| 程序员 | 实现算法、调试代码、生成图表 | Python (Pandas/Matplotlib), MATLAB, Lingo |
| 论文写手 | 撰写英文论文、逻辑衔接、格式统一 | Overleaf, Grammarly |
3. 模拟：4天1套真题，只刷“高性价比题”
优先刷 A 题：
A题通常为连续型问题（如预测、优化），数据更完整，解题路径清晰
近年获奖率比 B 题（离散型）高约 15%
模拟流程：
Day 1：选题 → 文献调研 → 提出假设
Day 2-3：建模 → 编程 → 求解
Day 4：撰写论文 → 检查 → 提交
后6天：优化提分（瞄准 Meritorious / Finalist 奖）
1. 论文：300字摘要定生死
针对[现实问题]，我们提出了一种基于[模型名称]的解决方案。首先，通过[数据来源]获取关键参数，并建立[模型类型]模型。结果表明，[核心结论]。该模型可推广至[应用场景]，为[决策者]提供支持。2. 模型：补“敏感性分析”，直接拉分
评委最看重：模型是否稳定？参数变化是否导致结果剧烈波动？
做法：
选择1-2个关键参数（如增长率、成本系数）
调整±10%、±20%，观察结果变化
用图表展示（如折线图：参数 vs. 目标值）
3. 工具：备“模板库”，节省时间
| 类型 | 推荐模板 |
|---|---|
| Python 可视化 | Matplotlib/Seaborn 折线图、热力图、柱状图模板 |
| LaTeX 排版 | Overleaf 上的 HIMCM 论文模板（含目录、图表编号） |
| 敏感性分析 | 预设代码片段（for循环调整参数） |
| 参考文献格式 | BibTeX 引用模板（APA/MLA） |
三、“提分技巧”：3句话帮你拉开差距
1. 假设要“带依据”
2. 模型要“做对比”
3. AI报告要“规范”
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