分类： 赛事资讯

HiMCM是一个为高中生设计的国际数学建模竞赛，旨在通过解决实际问题来培养学生的数学建模能力、团队合作能力和英文写作能力。以下是针对2025年HiMCM A题和B题的具体论文写作要求及策略。

A题：紧急疏散排查策略与分析问题

核心：优化模型

摘要：简要概述你的研究背景、方法、主要发现以及结论。

目录：列出论文的主要部分及其页码。

完整的解决方案：

第一问：建立指标体系（区域权重、风险系数、平均排查时长等），评估不同单位的重要性与所需时间。

第二问：构建一个“可变人数的多目标优化模型”，以总耗时最短和任务覆盖最大化为目标函数。建议使用图论建模（路径规划）+整数规划，并考虑贪心算法、遗传算法或模拟退火算法优化路径。

第三、四问：利用给定或虚拟数据验证模型，输出最优路径与排查耗时。可视化工具如matplotlib/networkx展示路径，进行模型鲁棒性检验。

致当地应急规划委员会的一封1~2页的信件：用通俗易懂的语言解释你的模型及其应用价值。

参考资料列表：所有引用的文献必须标注来源。

关于AI工具使用情况的报告：单独提交一份报告，说明使用的AI工具、用途和原创性声明。

写作策略

清晰的问题陈述：准确描述问题背景和研究目的。

合理的假设与变量定义：确保所有假设合理且必要，并详细定义所有变量。

逻辑严密的模型构建：从简单到复杂逐步构建模型，确保每一步都有理有据。

有效的结果呈现：使用图表和表格清晰展示结果，并对结果进行深入分析。

严谨的敏感性分析：探讨模型在不同条件下的表现，评估其稳定性和适用性。

B题：大型体育活动对环境的影响

核心：评价模型

摘要：简述研究背景、方法、主要发现及结论。

目录：列出论文的主要部分及其页码。

完整的解决方案：

第一问：明确指标体系，包括能源消耗（电力、交通燃料）、水资源消耗、碳排放等，同时考虑城市因素如地理位置、气候、交通承载力。

第二问：采用AHP（层次分析法）构建层级模型，确定各指标权重；结合主观与客观权重计算综合得分。

第三、四问：将题目中提供的19个城市的数据代入模型，通过TOPSIS得出排名与推荐结果。使用雷达图、热力图、城市排名表等形式展示结果。

致NFL主办城市的一封1~2页的信件：向决策者解释你的模型及其意义。

参考资料列表：所有引用的文献必须标注来源。

关于AI工具使用情况的报告：单独提交一份报告，说明使用的AI工具、用途和原创性声明。

写作策略

系统化的指标选择：根据研究目的精心挑选相关性强的指标。

科学的权重分配：使用AHP等方法合理分配各指标权重，确保评价结果公正客观。

全面的数据处理：注意数据的一致性和标准化处理，对于缺失数据进行合理填补。

直观的结果展示：利用图表和可视化工具增强结果的可读性和说服力。

深刻的讨论与建议：基于模型结果提出具有建设性的意见和建议。

关于AI工具使用的说明

参赛队伍需提供一份《AI 使用报告》，详细说明所使用的AI工具（如ChatGPT、Copilot等）、具体用途（文本润色/代码生成/数据清洗等）以及原创性声明。这份报告不计入25页的限制范围内，但必须随论文一并提交，以增加透明度和指导性。

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HiMCM作为全球顶尖的中学生数学建模竞赛，以其高学术标准、强综合能力要求和严格奖项比例控制，成为申请世界名校（尤其是美本 STEM、商科、社科方向）极具说服力的学术活动。以下从获奖数据、奖项含金量、备赛工具三大维度，为你全面拆解 HiMCM 的竞争格局与成功路径。

一、HiMCM 近年参赛规模与获奖率

趋势分析：参赛队伍三年增长超 25%，但O/F/M 奖总占比仅约 19%，意味着每 5 支队伍中仅有 1 支能获得“有含金量”的奖项。

二、HiMCM 五大奖项详解与含金量对比

关键洞察：

O/F/M 奖才是“有效奖项”，尤其 O/F 奖在全球每年仅 60–80 支队伍；

即使获得 S 奖，也说明你完成了相当于大学课程项目的挑战，值得写入简历。

三、HiMCM 赛中必备工具与资源清单

1. 数据分析与建模工具

2. 论文排版与协作工具

3. 可视化增强工具（非必需但加分）

Tableau Public：交互式仪表盘（适合 B 题城市对比）；

Plotly (Python)：动态图表嵌入 PDF；

Canva / BioRender：制作专业封面图或概念示意图（慎用，避免花哨）。

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HiMCM作为全球最具影响力的中学生数学建模竞赛之一，不仅考察学生的数学能力，更注重问题理解、建模思维、团队协作与学术表达的综合素养。以下从比赛核心特点、高频问答、选题适配策略三大维度，为你提供清晰、实用的参赛指引。

一、HiMCM 的核心比赛特点

HiMCM 评委不追求“标准答案”，而是聚焦于你的思考过程是否合理、模型是否可信、表达是否清晰。请务必牢记以下六大准则：

1.清晰表达，突出重点

论文要让评委轻松看懂你的思路；

关键结论、核心模型、创新点需在摘要和正文显著位置呈现。

2.准确理解题意，明确假设与变量

开篇需重述问题，并说明你对题目的解读；

所有假设（如“忽略风速影响”）必须列出并解释其合理性；

所有符号、变量需定义清楚（建议用表格汇总）。

3.模型选择要有理有据

不是“用了高级模型就加分”，而是“为什么这个模型适合这个问题”；

详细说明模型设计逻辑、求解步骤及验证方式（如敏感性分析、误差检验）。

4.客观评价模型优缺点

主动指出模型局限（如未考虑突发断电），并提出改进方向；

体现批判性思维，比盲目吹嘘模型更得高分。

5.正文简洁，附录承载细节

正文控制在25页内，只保留关键推导与示例；

复杂公式、冗长代码、原始数据可放入附录（不计入页数）。

6.结论明确，引用规范

结尾需给出具体、可操作的建议（如“A市最适合作为主办城市”）；

所有参考文献、数据来源必须按学术规范标注。

二、HiMCM 常见问题 Q&A（2025 赛季版）

三、如何选择适配团队的题目？——A题 vs B题深度对比

适合选择 A题（优化问题） 的团队特征：

强项：逻辑推理、算法设计、场景抽象能力；

擅长工具：图论（最短路径、网络流）、动态规划、整数规划；

偏好风格：

喜欢将物理空间（如办公楼、街道）转化为离散节点/图结构；

能快速设定合理参数（排查时间、移动速度、风险权重）；

不依赖外部数据，靠模型内部逻辑推导得出策略；

注重输出可执行方案（如最优路径序列、人员调度表）。

A题优势：上手快、数据少、模型闭环性强，适合“技术流”队伍。

适合选择 B题（评价问题） 的团队特征：

强项：数据分析、指标构建、宏观思维；

擅长工具：AHP（层次分析法）、TOPSIS、熵权法、主成分分析；

偏好风格：

愿意花时间搜集城市能源、交通、气候等多源数据；

能将“环境影响”拆解为可量化指标（碳排放、用水量、垃圾产生量）；

关注政策、可持续发展等社会议题；

擅长撰写有洞察力的建议信（如“建议优先选择温带城市以降低空调能耗”）。

B题优势：主题贴近热点（碳中和、ESG），易结合现实案例出彩；只要数据处理得当，模型搭建相对直接。

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HiMCM是由美国数学及其应用联合会（COMAP）主办的国际高中生数学建模竞赛，被誉为“中学生版的MCM/ICM”。它不仅考察数学能力，更强调问题转化、模型构建、团队协作与学术表达的综合素养。

一、HiMCM 竞赛完整流程

Step 1：组队与注册

队伍构成：3–4 名在校高中生（可跨校、跨年级）；

指导老师：必须邀请一位学校教师担任指导（负责账号注册与提交）；

监护人授权：所有队员需提交《家长/监护人同意书》（部分赛区要求）。

Step 2：赛题发布与选择

发布时间：美国东部时间 2025年11月5日（周三）下午3:01（北京时间11月6日凌晨4:01）；

题目数量：通常提供 Problem A（连续型） & Problem B（离散型），任选其一；

Step 3：比赛进行（14天窗口期）

比赛时长：14个自然日；

可用资源：允许使用任何无生命资源（书籍、软件、数据库、网站等）；

严禁行为：不得与队外人员讨论题目或寻求解题帮助。

Step 4：论文撰写与提交

语言要求：全英文撰写；

格式要求：

总页数 ≤ 25页（含图表、参考文献）；

使用标准字体（如Times New Roman, 12pt）；

匿名处理：不得出现学校、姓名、Logo等身份信息。

提交方式：

指导老师登录 COMAP官网；

填写队员信息、选择赛题；

下载并填写 Control Sheet（控制页） 和 Summary Sheet（摘要页）；

将完整论文（PDF格式）通过系统上传。

2025年起新增强制要求：

所有队伍必须额外提交一份 《AI工具使用声明》，内容包括：

使用的AI工具清单（如ChatGPT、Copilot、Claude等）；

具体用途（仅限文本润色、代码辅助、数据整理等）；

原创性承诺：核心建模、分析、结论必须由团队自主完成。

二、如何写出一篇出色的 HiMCM 论文？

1.格式规范 + 学术诚信（基础门槛）

严格遵守页数、字体、匿名等格式要求；

所有引用必须标注来源（APA/MLA格式均可）；

杜绝抄袭与AI代写——评审将使用Turnitin等工具检测。

2.问题重述 + 背景引入（开篇定调）

用自己的话清晰复述问题；

引入现实背景（如“全球老龄化加剧养老资源紧张”）；

明确研究目标与方法论框架。

3.合理假设 + 变量定义（模型基石）

列出关键假设（如“忽略天气对交通的影响”）；

解释每项假设的合理性与必要性；

定义所有符号与变量（建议用表格呈现）。

4.模型构建 + 创新亮点（核心得分点）

逻辑链条完整：从问题→简化→建模→求解→验证；

解释为何选择该模型（如用马尔可夫链模拟用户行为）；

若能提出改进模型或多模型对比，将极大提升竞争力。

5.模型检验 + 敏感性分析（体现严谨性）

进行误差分析、参数扰动测试；

讨论模型在极端情况下的表现；

指出局限性并提出优化方向。

6.结论总结 + 实践意义（升华收尾）

回答原始问题，给出具体建议；

强调成果的现实应用价值；

致谢参考资料与工具支持。

三、为什么你应该参加 HiMCM？

1. 一次真实的科研/项目模拟

从模糊问题到结构化解决方案，完整经历“定义–建模–验证–呈现”闭环；

体验工程师、数据科学家、政策分析师的真实工作流程。

2. 跨学科思维的绝佳训练场

融合数学、计算机、经济学、环境科学甚至伦理学；

例如：建模“碳中和路径”需同时考虑技术可行性、经济成本与社会接受度。

3. 顶尖大学高度认可的学术活动

HiMCM获奖（尤其Outstanding/Finalist）在申请美本STEM、商科、社科专业时极具说服力；

与AMC、USACO、ISEF等并列为“硬核学术竞赛”。

4. 团队协作与抗压能力的试金石

在14天内高强度协作，锻炼沟通、分工、冲突解决能力；

学会如何在有限信息下做出理性决策。

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HiMCM和MidMCM是面向高中生和初中生的国际数学建模竞赛，旨在通过解决实际问题来培养学生的数学建模能力、团队合作能力和英文写作能力。以下是针对2025年HiMCM A题与B题的核心差异、评审标准详解以及重大变化的全面介绍。

一、比赛要求概览

组队规则

队伍构成：每支参赛队伍由1-4名学生组成；

队员来源：队员须来自同一所学校；

学校限制：对参赛队伍数量不设上限。

赛事流程

题目选择：从官网公布的Problem A与Problem B中任选一题；

解决方案形式：通过数学建模与编程手段构建解决方案，并最终提交一篇不超过25页的英文论文；

核心环节：涵盖选题、文献检索与研读、公式理论提取、模型算法选定、模型构建及论文撰写等。

二、A题与B题的核心差异

A题：优化问题

核心目标：“最短时间完成全楼排查”，需在安全保障、响应者效率、环境不确定性等约束下设计最优排查路径与人员分配方案。

基础场景：给出“单层办公楼+2名消防员”的基础场景，逐步扩展至更复杂情况，实操性强。

B题：评价问题

核心目标：“最小环境足迹”，平衡赛事可行性、经济成本与地域差异。

案例分析：以超级碗LIV为基准案例，要求构建多维度评价体系，数据依赖性与宏观分析性突出。

三、HiMCM评审标准详解

建模过程（Modeling Process）

合理性与创新性：是否对问题进行了合理的抽象和建模？建模逻辑是否清晰？是否具有创新性和合理性？

工具选择：是否选择了合适的数学工具或算法？

数据分析（Data Analysis）

数据处理：数据来源是否合理？数据处理方法是否科学、准确？

工具应用：是否使用了适当的统计、优化或算法工具？

问题结论（Problem Solution & Conclusion）

深入分析：是否对问题进行了深入分析？

有效性与说服力：解决方案是否合理、有效？结论是否明确、具有说服力？

论文表述（Paper Presentation）

结构与逻辑：论文结构是否清晰、逻辑是否严密？

语言规范：语言是否规范、表达是否准确？

理解度：是否能让评审清晰理解建模过程与结论？

四、HiMCM重大变化

学术报告在线提交流程更新

AI工具使用报告：今年新增了对LLM（大型语言模型）或其他AI工具使用情况的强制说明；

透明性与学术诚信：HiMCM并没有禁止AI的使用，但要求如实报告，体现出赛事组委会对AI技术的正视；

科研素养与工具使用能力：不仅考验学生的建模和论文写作能力，还考验如何合理、规范地运用AI工具，以及对AI输出结果的甄别和二次加工能力。

AI使用报告内容示例

1# AI使用报告
2
3## 使用的AI工具
4- ChatGPT-4
5- GitHub Copilot
6
7## 使用目的
8- 使用Copilot辅助Python数据清洗脚本调试；
9- 使用ChatGPT润色英文摘要语句（未修改技术内容）；
10
11## 原创声明
12所有建模思路、数据分析、结论均由团队独立完成。AI工具仅用于语法润色和代码调试，确保了内容的原创性和准确性。

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HiMCM不仅是一场数学建模竞赛，更是一次高强度、高协作的团队项目实战。许多队伍在备赛初期信心满满，却在14天内因细节疏忽或协作失误而“翻车”。以下是根据多年带队经验总结的 五大高频“踩坑点”+针对性解决方案，助你避开雷区，高效产出高质量论文。

HiMCM 避坑指南

坑点一：角色不清 → 甩锅摆烂

典型表现：

“谁负责写摘要？”“模型是谁做的？”——无人认领；

第10天发现关键模块没人做，队员互相推诿；

有人全程“潜水”，最后两天突击补漏，质量堪忧。

解决方案：“文档 + 项目经理”双驱动

明确分工：开赛首日即确定角色（如：建模手 ×2、编程手、写作手、PM）；

设立PM（项目经理）：不一定是指导老师，可由逻辑清晰、沟通力强的同学担任，负责每日进度追踪；

使用共享文档：在腾讯文档/Notion中创建《任务看板》，标注每项任务的负责人、截止时间、完成状态；

每日站会：哪怕只有10分钟，同步进展、卡点与明日计划。

坑点二：过度打磨单一模型 → 忽略整体完整性

典型表现：

花3天优化一个“完美”算法，但其他问题未覆盖；

“我再改一版模型就画图” → 结果没时间作图/写分析；

论文结构残缺，只有深度无广度。

解决方案：“机械模型优先，完整性 > 深度”

先搭骨架，再填血肉：第1–3天完成所有问题的基础模型框架（哪怕粗糙）；

设定里程碑：

Day 3：完成全部问题初版模型；

Day 7：完成所有图表初稿；

Day 10：完成论文初稿；

接受“够用就好”：HiMCM评分看重逻辑闭环与问题覆盖全面性，而非单一模型的极致优化。

坑点三：重模型轻表达 → “用心做模型，用脚写论文”

典型表现：

模型代码跑通了，但论文描述模糊、逻辑跳跃；

直接截图Python输出表格，排版混乱；

图表无标题、无单位、配色刺眼；

摘要写成流水账，无法体现核心贡献。

解决方案：“输出即产品，渲染即尊重”

写作与建模同步进行：每完成一个模块，立即撰写对应段落；

图表规范：

使用 LaTeX 或 Matplotlib 精细排版（禁用Excel默认样式）；

所有图/表需有编号、标题、来源说明；

配色参考学术期刊（推荐使用 ColorBrewer 或 Seaborn 默认主题）；

学习O奖论文排版：观察其段落衔接、术语一致性、视觉留白；

摘要单独打磨：最后一晚专门优化摘要——它是评委最先读、也最可能决定印象的部分。

坑点四：滥用AI却不声明 → 学术诚信风险

典型表现：

用ChatGPT直接生成段落，稍作修改就放入论文；

AI提供核心思路，但未在报告中说明；

误以为“只要改写就不算抄袭”。

解决方案：“透明使用 + 自主主导”

AI仅限辅助工具，可用于：

语法润色（Grammarly/DeepL）；

代码调试（Copilot解释报错）；

头脑风暴（“有哪些评价模型可用于环境评估？”）。

严禁：

让AI生成模型逻辑或结论；

直接复制AI输出内容。

如实填写《AI使用报告》

坑点五：文件管理混乱 → 效率暴跌

典型表现：

微信群刷屏上百条消息，关键信息被淹没；

文件命名如“final_v2_newest_final.py”；

数据私聊发送，队友找不到；

群文件过期，临交稿前重跑代码。

解决方案：建立标准化团队文件系统

推荐使用 Google Drive / 阿里云盘 / 腾讯微云 创建

文件命名规范：日期_作者_内容简述（如 20251108_Li_ModelA2.ipynb）；

禁用微信传关键文件：重要资料一律上传至共享文件夹。

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High School Mathematical Contest in Modeling (HiMCM) 是一项面向高中生的国际性数学建模竞赛，旨在通过实际问题解决培养学生的数学建模能力、团队合作精神和创新思维。随着2025年HiMCM竞赛的临近，本文将从报名方式、参赛要求、重大调整、论文提交要求等维度，为你提供全面的参赛指南。

一、报名截止日期与方式

报名截止日期

美国东部时间：2025年11月5日下午2:00

北京时间：2025年11月6日凌晨3:00

报名方式

官方网站：www.himcmcontest.com

指导教师责任：

确认队员姓名无误；

赛后成绩及获奖证书信息均以报名信息为准。

报名费用：

每队需支付100美元；

仅支持使用MasterCard或Visa信用卡在线支付。

二、参赛要求与组队规则

面向学生

年级要求：9-12年级的高中生（建议11年级参加最佳）

组队要求

每队最多4名学生；

每队需配备一名指导老师；

队员可来自不同学校，但获奖队伍所属的学校名称写的是队长学校。

比赛形式

选题：从A题和B题中任选其一进行解答；

内容：需在规定时间内完成建模解决方案，并以英文论文形式提交；

题目类型：

A题：侧重物理、工程类（如桥梁承重、流体动力学等），需特定领域实验数据或行业报告，基于物理/工程原理构建数学模型；

B题：侧重经济、社科类（如城市交通规划、碳排放政策等），需处理大量社会经济数据，综合统计、经济与环境模型进行分析。

三、【2025 HiMCM重大调整】——学术报告的在线提交流程

新增AI使用说明

强制说明：今年参赛队伍必须单独提交一份AI使用报告，详细说明是否使用了LLM（大型语言模型）或其他AI工具（如ChatGPT、Copilot等）；

具体内容：

使用了哪些模型；

使用目的（如生成文字、辅助编程、数据分析等）。

三、论文提交要求

文件格式：

必须以Adobe PDF格式提交；

字体大小至少为12磅；

总页数不超过25页。

文件命名：

文件名应使用团队控制编号。

其他注意事项：

论文需包含摘要、目录（可选）、正文、参考文献和附录；

不能出现学校及学生的名字。

四、一篇出色的HiMCM数模论文的基本要求

1. Overall submission（整体提交）

符合要求的要素：

按照要求（字体大小、格式以及页数）完成；

不能出现学校及学生的名字；

完成所有问题的要求，在论文中表达要流畅清晰，并提供引用内容的出处

2. Summary and introduction（摘要与引言）

引言部分：

介绍问题背景以及要解决的问题；

适当引入流程图会让论文逻辑更加清晰。

3. Assumptions with justification（假设与推论）

需要有一个正确的假设；

解释假设的合理性。

4. Model Development and application（建模部分）

核心部分：解释模型内容；

逻辑性：建模过程需要富有逻辑性，简洁明了；

创造力：最好能体现出来一定的创造力。

5. Strength and limitation（优势与局限性）

对数学模型进行求解；

验证模型准确性；

讨论模型的优势与局限性。

6. Conclusion（总结）

概括所做的内容；

提及引用的内容。

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HIMCM 是全球高中生最具含金量的数学建模竞赛之一，由 COMAP 主办，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。其奖项在美本申请中具有极高认可度，尤其适合申请 数学、计算机、工程、经济、数据科学 等专业的学生。

一、HIMCM 适合人群画像

1. 专业定向型

目标专业：数学、计算机科学、工程、经济学、环境科学、数据科学、人工智能

需求匹配：需要通过“实战型竞赛”证明学科兴趣与研究潜力

典型学生：计划申请 MIT、Stanford、Caltech、CMU、UC Berkeley 等顶尖理工院校的学生

2. 能力适配型

核心能力要求：

数学基础：熟悉代数、微积分、统计学

编程能力：掌握 Python 或 MATLAB 基础

英文写作：能撰写逻辑清晰、语法规范的学术论文

团队协作：善于沟通、分工明确、抗压能力强

典型学生：IB/A-Level 数学高分者，或参加过 AMC、USACO、科研项目的理科生

3. 兴趣驱动型

兴趣特征：

喜欢用数学解释现实世界（如交通拥堵、疫情传播）

关注《自然》《科学》《科学美国人》《The Economist》等期刊

对“建模-求解-验证”过程有强烈探索欲

典型学生：热衷跨学科学习，喜欢动手解决问题的“T型人才”

4. 规划前置型

最佳参赛年级：高一、高二（建议高二参赛最佳）

优势：

有充足时间打磨技能，积累经验

若首次参赛未获奖，可次年再战

成果可用于高三申请文书、简历、面试素材（Activities List）

二、备赛核心策略：分阶段突破建模瓶颈

阶段一：基础阶段（赛前 6-8 个月）

目标：搭建知识与工具体系

1. 数学建模方法学习

教材推荐：

《数学建模算法与应用》（司守奎）——国内经典，案例丰富

《A First Course in Mathematical Modeling》（Giordano）——英文原版，适合提升思维

《HIMCM 竞赛指南与优秀论文解析》——针对性强，含O奖论文拆解

重点掌握三大基础方法：

2. 工具技能强化

Python 编程（推荐 Coursera “Python for Everybody”）：

重点掌握 Pandas（数据处理）、Scikit-learn（机器学习）、Matplotlib（绘图）库

数学软件：

MATLAB：求解微分方程、矩阵运算

Lingo：线性/整数规划求解（界面友好，适合初学者）

Excel：基础数据处理、图表生成

3. 组队与分工

4人团队建议分工：

提前磨合：

每月完成1个简易建模项目

阶段二：进阶阶段（赛前 2-3 个月）

目标：实战模拟与能力打磨

1. 真题训练

刷近5年 HIMCM 真题（官网或往届O奖论文集）

每2周完成1次完整模拟（严格按4天周期）：

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

重点分析 O奖（Outstanding）论文：

摘要结构是否完整？

模型选择是否合理？

是否有敏感性分析？

图表是否专业、标注清晰？

2. 总结“模型选择清单”

3. 薄弱模块突破

模型创新不足？

学习“改进型模型”：在回归中加入交互项、非线性项

跨学科融合：结合经济学“成本效益分析”、生态学“种群模型”

报告质量欠佳？

精读O奖论文摘要，学习“问题-假设-模型-结果”逻辑链

使用 Grammarly 检查语法，使用 LaTeX 提升排版专业度

4. 数据与工具储备

整理常用数据平台（如 World Bank Data、Kaggle）与建模模板（如回归分析代码模板、报告结构模板），竞赛时可快速调用

阶段三：冲刺阶段（赛前 1 个月）

目标：细节优化与心态调整

1. 全真模拟

按真实比赛时间（11月）进行1次完整模拟

训练时间管理：

前2天：完成建模与求解

后2天：撰写论文、绘图、校对

邀请指导教师或往届获奖者评审，重点优化：

模型合理性（假设是否可支撑？）

逻辑完整性（推导是否连贯？）

图表专业性（坐标轴、单位、图例是否齐全？）

2. 合规与细节检查

熟悉 COMAP 提交要求：

PDF 文件命名格式：TeamXXX.pdf

页数限制：25页以内（含图表、参考文献）

不可包含学校、姓名等识别信息

准备“应急方案”：

数据获取失败 → 使用模拟数据（需说明生成逻辑）

模型求解异常 → 简化模型（如将非线性转为线性）

3. 心态与协作调整

明确团队沟通机制：

每天晚上召开15分钟站会，同步进度

使用 Overleaf 实时协作，避免版本混乱

缓解焦虑情绪：

HIMCM 重视“过程与思路”，即使模型未完全求解，只要逻辑清晰，仍可获 Honorable Mention 或 Meritorious

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