分类： 赛事资讯

HiMCM 的提交物只有一份核心文件：一篇不超过 25 页的全英文 PDF 论文，外加一份不计入页数的 AI 使用报告。14 天窗口、两道题、1 至 4 名学生加 1 名教师顾问，全部规则都是围绕这一份文件展开的。把这份文件拆到章节级别，才知道 14 天该往哪里投时间。

一、HiMCM赛制骨架：14 天、两道题、一篇论文

2026 赛季的窗口开在 11 月 4 日下午 3:01（美东时间），关闭在 11 月 17 日晚上 8:00，解决方案报告晚 9:00 截止。中间 14 天，队伍要做的事只有一件：从 Problem A 与 Problem B 中选一道，交出一篇不超过 25 页的全英文论文。

节点	时间（美东）	必须完成的事
报名截止	11 月 4 日 14:00	队伍注册、指导教师信息、缴费全部到位
窗口开放	11 月 4 日 15:01	赛题公布，可下载
窗口关闭	11 月 17 日 20:00	停止一切建模、计算与写作
报告截止	11 月 17 日 21:00	PDF 上传完成
结果公布	2027 年 2 月 28 日或之前	O/F/M/H/S 五档定级

二、队伍构成：1 至 4 名学生与 1 名教师顾问

队伍的硬性构成是 1 至 4 名在校高中生，配 1 名学校教师担任指导教师。指导教师的作用不是讲模型，而是完成注册、监督规则执行、处理提交环节的技术问题，并在论文出现违规风险时叫停。

1 人队与 4 人队的差别不在工作量，在并行度。

一篇 25 页论文同时需要建模、编程、写作三条线推进，4 人队可以让三条线同时跑，第 5 天就出初稿；1 人队只能串行，建模做完再做代码，代码跑完再动笔，14 天里能留给修改的时间通常不足 2 天。

3 人是常见配置：一人主建模型与假设，一人负责数据、代码与图表，一人负责写作与统稿，指导教师管流程。

队伍人数不影响评审标准。评审看的是论文本身，不看这篇论文由几个人写出来。

三、25 页的物理构成

25 页是硬上限，不是目标。一篇文章该有的部分是固定的，差别在每部分给多少页。下面这份分配是按 25 页上限设计的常见方案，可按题目类型上下浮动。

部分	建议页数	评审在这一节看什么	常见问题
摘要（Summary）	1 页	问题、方法、核心结果、现实含义是否齐全	写成目录预告，没有数字和结论
问题重述	0.5–1 页	是否准确理解题意	大段抄题，占掉正文空间
假设与理由	1–1.5 页	每条假设是否有依据、是否与模型一致	假设堆砌，后文不兑现
符号说明	0.5 页	符号是否唯一、单位是否齐全	正文与符号表对不上
模型建立	5–7 页	数学抽象是否恰当，变量与约束是否闭合	只给公式，不解释为什么这样设
求解与算法	4–6 页	过程是否可复现	只报结果，步骤跳到答案
结果与分析	2–3 页	结果是否回应原问题	图表无解读，读者自己猜
灵敏度分析	2–3 页	参数变动时结论是否稳定	只做单点扰动，不谈翻转区间
模型评价	1 页	是否清楚自己模型的边界	只写优点，缺点一句带过
结论与建议	1–1.5 页	是否给出可执行的对策	重复结果，不再推进一步
参考文献	1 页	数据与方法是否注明来源	引用格式混乱，来源缺链接
附录	2–4 页	代码与数据表是否支撑正文	把正文塞不下的内容全丢进来

四、格式、匿名与 AI 使用

三条硬规则决定了论文能不能进入评审。

1. 匿名

论文任何一页都不能出现学生姓名、学校名称、指导教师姓名。每页页眉只允许有队伍控制号和页码。控制号在注册后由系统生成，写作时就要把它放进页眉模板，不要等到最后一晚再统一替换——替换时漏掉一页，整篇就带上了身份信息。

2. 全英文

正文、图表标题、坐标轴标签、图例全部用英文。中文批注、中文变量名、中文文件名都算不合规。坐标轴缺单位、图例缺说明属于表达扣分项，不构成违规，但会直接影响结果分析这一节的得分。

3. AI 工具要留痕

使用大语言模型、生成式 AI、翻译或代码辅助工具，需要在正文中以引用形式标注，并在参考文献中列出；25 页正文之外要附一份 AI 使用报告，这份报告不计入 25 页。报告写清用了什么工具、用在哪个环节、生成了什么内容、队伍如何核验。

五、提交物是三件，不是一件

真正要交出去的东西有三样，缺一样都算提交不完整。

提交物	形态	是否计入 25 页	什么时候准备
解决方案论文	全英文 PDF	计入	赛期内完成
AI 使用报告	附在论文之后的独立文档	不计入	与论文同步整理
选题与控制号信息	提交时填报	—	注册后即确定

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HiMCM 每年 11 月只开一次窗口，一名学生从 G9 到 G12 最多有四次机会，实际能用上的通常只有两到三次。四年路线要定的不是打不打，而是把哪一次当练习、哪一次当成绩。

一、HiMCM 四年里能用上几次机会？

赛期固定在每年 11 月，2026 赛季是 11 月 4 日开窗、17 日关闭，结果在次年 2 月 28 日或之前公布。这个节奏决定了每次参赛的实际用途。

年级	当年赛期	结果公布	这次成绩能用在
G9	11 月	次年 2 月底	校内活动记录、暑期项目申请
G10	11 月	次年 2 月底	暑期科研营申请、竞赛主线定型
G11	11 月	次年 2 月底	早申（次年 11 月）与常规轮材料
G12	11 月	次年 2 月底	常规轮补充材料，多数学校已过截止

关键在最后一列。G11 那次参赛是唯一一次结果赶在早申之前出来的机会：11 月比赛、次年 2 月底出成绩，正好落在 G11 下学期的规划期和 G12 上学期的早申材料准备期之间。G12 那次参赛，成绩要到次年 2 月底才出，那时常规轮材料基本定稿，只能作为补充更新提交。

二、G9：第一次参赛的目标是跑完全程

G9 首次参赛，目标不是拿奖，是把 14 天完整走一遍并交出一篇格式合规的论文。这一年的产出标准只有三条：论文在 25 页以内、全英文、没有出现姓名与学校信息。

需要在 G9 建立的	具体标准	检验方式
分工习惯	建模、代码、写作三条线各有人负责	能说清每个人在 14 天里每天做什么
计时能力	第 5 天有初稿，第 12 天停止改动	复盘时对得上每日交付记录
格式规范	页眉只有控制号与页码，图表全英文	提交前逐页检查一遍
摘要能力	一页内写清问题、方法、结果、含义	只看摘要能复述全文结论

三、G10：从 H 档到 M 档要补的两件事

G10 的目标是进到 M 档。2025 赛季 M 档 143 支、占 13%，H 档 309 支、占 29%。这两档之间的分界不在模型复杂度，在两件事。

1. 模型要适配题目，不能套模板

H 档论文常见的样子是：题目讲的是一个排队问题，论文里出现了层次分析法；题目讲的是选址，论文里出现了灰色预测。模型本身没错，但与题目要回答的问题不对应。

M 档的要求是模型里至少有一步是为这道题定制的：变量是从题目条件里推出来的，约束是题目给的限制条件翻译过来的，不是从教材例题里搬过来的。举个具体例子：题目给的是"某城市 12 个区、每区人口与医院数已知，要求新增 3 所医院的位置"，M 档论文的模型里会出现"每区到最近医院的平均距离"这个自建指标，而不是直接对人口做一个加权求和。

2. 求解过程要能复现

H 档论文常给结果不给过程：一张表列出 12 个区的推荐排名，但读者不知道这个排名怎么算出来的。M 档需要写清算法步骤、参数取值、迭代次数，让另一个队伍拿着论文能跑出同样的数。

这两件事都是可以在赛前训练里练的。G10 这一年，赛前至少做两次全真模拟：一次只练"从题目条件推变量"，一次只练"把求解过程写成可复现的步骤"。两次模拟各占一个周末，比多学三个模型有用。

四、G11：冲 F 档与 O 档的窗口

G11 那次是四年里唯一能直接影响早申的一次，目标定在 F 档以上。2025 赛季 F 档 49 支（约 4%）、O 档 8 支（不到 1%），两档合计不到 60 支队伍。

档位	2025 队伍数	占比	与前档的分界
O（Outstanding）	8	不足 1%	模型有针对性改进，灵敏度分析给出结论翻转区间
F（Finalist）	49	约 4%	灵敏度分析成体系，结果有现实解释
M（Meritorious）	143	约 13%	模型适配题目，求解可复现
H（Honorable Mention）	309	约 29%	论文完整、格式合规
S（Successful Participant）	570	约 52%	完成提交

G11 这一年的赛前投入，应该集中在灵敏度分析和模型改进两件事上，而不是扩大模型库。模型库在 G10 已经够用，G11 缺的是把已有模型改到贴题的能力。

五、G12：还要不要再打一次

G12 参赛的现实问题是时间。11 月赛期正好压在早申提交和常规轮文书之间，14 天里每天投入 4 小时以上，会挤掉文书修改的时间；而这次的结果要到次年 2 月底才出，赶不上早申。

三种情况下 G12 再打一次是合理的：

一是 G11 那次因故没有完整参赛，需要一次有效成绩；二是队伍结构发生变化，比如核心成员毕业，需要重建一支队伍并留下记录；三是目标院校的常规轮允许补充材料，且前一次成绩在 M 档以下。

如果 G11 已经拿到 F 档以上，G12 再打的边际收益很低。同一档位重复一次不改变材料里的信息，而 11 月的时间投在文书上回报更确定。

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随着2026年HiMCM（美国高中生数学建模竞赛）报名季的临近，今年的竞赛规则迎来了几项非常关键的更新。对于志在冲击高含金量奖项的家庭来说，读懂新规、避开雷区是备赛的第一步。今年的政策变化不仅体现在对AI工具的严格规范上，还涉及了投稿流程的优化和组队限制的调整。

一、 2026 HiMCM三大政策变化

今年的政策更新释放了一个明确的信号：组委会越来越看重学术诚信与团队协作的纯粹性。以下是家长们必须和孩子反复确认的三个核心变化：

1.全新AI政策：透明公开，严禁“盲用”

这是今年最大的变化。COMAP（美国数学及其应用联合会）要求团队对AI工具的使用保持绝对公开透明。这并不意味着完全不能用AI，而是必须“用得明白、报得清楚”。

主动披露与标注：论文中必须主动写明是否使用了大语言模型、生成式AI、数学软件、翻译工具或代码辅助工具。如果使用了，必须写清楚用了哪款AI模型、具体用来做了什么事。

规范的引用格式：全文必须使用“文中内嵌引用”的方式标注AI工具的使用情况，并且在最后的参考文献列表中，把用到的所有AI工具都列进去。

独立的AI使用报告：在25页的解决方案正文之后，必须附上一个名为 Report_on_Use_of_AI_Tools 的独立章节。该章节没有页数限制，且不计入25页的正文篇幅。

对AI内容的责任：团队必须亲自验证AI生成内容的准确性、有效性和适当性。AI可能存在偏见、幻觉（生成虚假内容）或语境理解不足的问题，任何错误或矛盾都必须由学生自行纠正。未披露AI使用的提交，可能会面临相应的违规处理。

2.全新在线投稿流程：告别繁琐，一键直达

为了让提交过程更顺畅，今年启用了全新的在线提交页面。

统一提交入口：所有团队需通过新的在线页面提交解决方案的PDF电子版。

提交权限放宽：不仅限于队长，任何团队成员或指导老师（顾问）都可以代为提交PDF文件，大大降低了因网络或时间冲突导致漏交的风险。

3.全新学生组队政策：强化同校/同项目属性

为了防止“拼凑队伍”和“代打”现象，今年的组队政策更加严格，强调真实的学习共同体。

竞赛组别	人数限制	年级/年龄要求	核心组队条件
HiMCM	最多4人	9~12年级在校生	必须来自同一个学校/机构/同一个官方批准的项目

二、 HiMCM竞赛真实难度拆解

HiMCM面向全球9~12年级学生，要求在11月4日至11月17日（美东时间）的14天内，从A、B两道开放题中任选其一，提交一份25页以内、带有数学建模的英文论文。

很多新手家长误以为这只是一场“限时考试”，但实际上，HiMCM的难点根本不在临场反应，而在以下三个结构性环节：

1.选题难度：匹配能力比“找简单题”更重要

A题：多为连续型问题，偏向微分方程、动力学、物理工程等。

B题：多为离散/数据型问题，偏向统计学、优化算法、社会经济分析等。

核心逻辑：选题的本质是匹配队伍的能力模型，而不是主观判断“哪道题更简单”。一旦误判，导致模型路线与论文框架全部推翻，在14天的赛程里，几乎没有容错和重来的空间。

2.时间与协作难度：并行迭代，而非线性接力

14天看似宽裕，但考虑到高中生繁重的课业与升学安排，真正能支配的“连续工作时间”非常有限。

并行工作流：建模、编程、写作绝不是“你做完我接着做”的接力赛，而是并行迭代。建模思路一改，代码要重写，论文里的方法描述也得跟着改。

建议：新手团队务必在赛前明确分工，建立“每日复盘”机制，避免出现模型结果和论文描述“两张皮”的尴尬情况。

3.论文撰写难度：评委只看最终提交的英文报告

评委阅卷时间极其有限，这决定了论文必须具备极高的学术规范性：

摘要：这是第一份被通读的材料。必须在1页内完整交代问题背景、建模方法、主要结果与结论。摘要写不好，后面的内容再精彩也可能被埋没。

假设的合理性论证：建模必然包含对现实问题的简化，但假设不能“默认成立”。需逐条列出，并说明其依据与影响范围。

灵敏度分析：不能只在一组参数下给出结果，必须检验参数扰动、边界情形下结论是否仍然稳定。这一章的完成度，往往是M奖（一等奖）与O奖（二等奖）之间的重要分水岭。

优缺点评估：论文末尾需主动评估模型的适用范围与局限，展现批判性思维，而不是单方面吹嘘模型的优势。

学术写作门槛：图表规范、术语统一、逻辑衔接都有严格的学术标准，这对国内高中生本身就是一道额外的语言与逻辑门槛。

三、 家长如何判断孩子是否适合参加HiMCM？

面对这样一项高难度的国际赛事，家长在决定报名前，不妨通过以下6个维度，客观评估一下孩子目前的真实状态：

1.能否处理开放问题？ 

孩子是否愿意面对“没有唯一标准答案”的问题？能否在信息不完整、条件模糊的情况下，提出自己的判断和假设？

2.能否把大问题拆开？ 

面对长篇大论的英文赛题，孩子是否能够迅速找到核心任务，并将一个复杂的现实问题拆解成几个可执行的数学小问题？

3.能否解释自己的方法？ 

当被问及“为什么选择这个变量或模型”时，孩子是能够给出严密的逻辑推导，还是只能敷衍一句“这是老师教过的方法”？

4.能否接受反复修改？ 

优秀的建模作品极少一次成型。学生是否具备韧性，能够根据测试结果调整假设、修改模型、重新绘图，并耐心检查前后的逻辑一致性？

5.能否和队友高效协作？

HiMCM是团队竞赛。不同成员可能分别负责资料整理、模型建立、编程、数据分析和论文写作，但最终成果必须保持高度的逻辑统一。孩子是否具备良好的沟通与妥协能力？

6.能否完成全英文论文？ 

学生需要把复杂的数学思路、数据结果和现实建议，转化成一份结构完整、表达地道的英文学术报告。这对英语的读写能力是极大的考验。

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同一支4人队，有人想冲O奖、有人只想"有个经历"，第6天队伍就会解体。HiMCM不是"学得够好就能拿"，而是"组对了队、对齐了目标才可能拿"——近三年O/F奖队伍里，超80%在赛前就有清晰的角色分工和技能互补。

一、HiMCM三种参赛目标的定义与投入差异

HiMCM的奖项分布决定了不同目标的实现路径完全不同。冲O奖需要在1091支队伍中进入前8名；保H奖只需要论文完整、模型合理；纯经历则不追求奖项，以完赛和积累经验为核心。

目标档位	核心诉求	奖项预期	每周备赛投入	全真模拟次数
冲O/F奖	申请硬核素材，用于Top20理工科或数据科学方向	O奖或F奖	8小时以上	赛前≥2次完整14天模拟
保M/H奖	补充科研经历，丰富活动列表	M奖或H奖	4-6小时	赛前1次模拟
纯经历	体验建模流程，判断自己是否适合该方向	S奖亦可接受	2-3小时	赛前做1道简化题即可

这个对照表的关键在于：4个人必须在同一个预期档位上。如果两人想冲O、两人只想"有个经历"，第6天模型跑不通时，想冲O的人会选择熬夜重写，想"有经历"的人会觉得"差不多就行了"——这种分歧直接导致进度断崖。

二、HiMCM冲O奖队伍的配置门槛

冲O奖不是"4个数学好的人凑一起"就能实现的。近三年O/F奖队伍的共性配置可以归纳为"3+1"技能覆盖模型。

硬技能	最低门槛	队内职责	缺位风险
数学建模	至少1人能独立完成"问题描述→假设→模型公式"的全流程	建模手	论文空壳，只有文字没有定量分析
编程实现	至少1人能跑通数据、出图、做可视化	编程手	模型停留在纸上公式，无法验证
英文学术写作	至少1人能写出评委看得懂的25页论文	写作手	模型再漂亮，表达不清就是S奖
数据搜集/弹性补位	至少1人能从公开源找到可用数据，兼做其他辅助	数据手/综合位	近年题目越来越依赖真实数据集，缺数据源会导致模型无米下锅

最危险的配置是"4个数学强但0个写作强"。这是亚洲队伍最高频的翻车模式——评委看的是论文，不是模型本身。模型再漂亮，写不出来就是S奖。

除技能外，冲O奖队伍还需要满足两项软条件：

工作风格兼容性。赛前用4小时合练一道简化题，观察三件事：凌晨型还是早起型？对"差不多就行"的容忍度如何？卡住时是先问还是闷头？14天赛程里必然有人熬凌晨、有人早起补工，如果全员都是"晚11点必须睡"型，第10天之后进度会断崖。

目标预期绝对对齐。赛前必须开一次"对齐会"，明确4个人打HiMCM是为了什么。冲O奖意味着中期模型跑不通时必须有人愿意重写，写作手可能需要通宵改稿——如果有人在赛前就认为"随便试试"，这种投入差异会在赛程第6-8天爆发为冲突。

三、保H奖队伍的务实路线

保H奖的目标是让论文完整、合规、有基本模型和求解过程。这个档位的队伍不需要原创性模型，但需要避免"做了但没写出来"的遗憾。

最低技能要求：队内至少有1人能写清楚英文段落、1人能做一个简单模型（如线性回归或基础优化）、1人能找到基本数据源。第三人可以是"正在学"的状态。

论文策略：摘要和结论花足够时间打磨，因为评委先看摘要定初档；中间模型不需要多么高深，但要写清楚"为什么选这个模型""假设是什么""结果是什么意思"。

时间分配建议：14天中，前3天用于选题和文献调研，中间7天用于建模和计算，最后4天必须留给论文写作和格式检查。保H奖队伍最常见的失误是前10天只顾建模，最后4天论文写不完，被迫压缩摘要和结论——而摘要恰恰是评委定档的第一依据。

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2025赛季HiMCM全球1091支队伍中，O奖8支、F奖48支、M奖143支、H奖310支，剩下570支拿到S奖。五档奖项的比例连续五年没变过，但评审标准从"模型有新意"到"论文完整"的跨度，决定了你的队伍落在哪一档。

一、2025HiMCM官方奖项分布与五年稳定性

COMAP每年按固定比例划档，不以绝对分数排名，而是以论文质量相对于全体参赛队伍的相对位置定级。

奖项等级	2025队伍数	占比	五年稳定性
O奖	8支	0.73%	连续五年≤1%
F奖	48支	4.40%	连续五年4%-6%
M奖	143支	13.11%	连续五年12%-14%
H奖	310支	28.41%	连续五年27%-30%
S奖	570支	52.25%	连续五年约50%-54%
其他	12支	1.10%	—

二、HiMCM五档奖项的评审标准差异

HiMCM评审不只看"答案对不对"，而是按摘要、建模、求解、灵敏度分析、结论等维度综合评估。各档的核心差异在于"问题处理到了哪一层"。

奖项	摘要质量	模型构建	求解与验证	灵敏度分析	论文表达
O奖	能独立概括问题、方法、结论，评委不看正文也能判断价值	有原创性改进或创新，不套用现成模板	计算过程完整，结果有现实解释力	系统讨论参数变化对结论的影响	逻辑严密，图表规范，引用完整
F奖	结构清晰，覆盖全部要点	模型选择合理，有一定深度	求解完整，结果可信	有灵敏度分析但不够系统	表达流畅，格式合规
M奖	涵盖问题重述、方法、主要结论	模型适配问题，无明显错误	有求解过程和结果	提及灵敏度分析	结构完整，可读性好
H奖	能说明做了什么	有模型，但可能过于简单或适配不足	有计算，但过程可能不完整	缺少或仅有简单提及	论文完整提交，格式基本合规
S奖	过于简略或结构混乱	模型与问题关联度低	计算错误或缺失	无	提交了论文，但存在明显格式或内容缺陷

从这张表可以看出，H奖到S奖的分界线是"论文是否完整提交、格式是否合规"；M奖到H奖的分界线是"模型是否适配问题、求解是否完整"；F奖到M奖的分界线是"是否有系统的灵敏度分析"；O奖到F奖的分界线是"模型是否有原创性改进"。

三、O奖与F奖之间差在哪几步？

2025年O奖8支、F奖48支，两者数量差6倍，但评审标准上的距离主要集中在三点。

1. 摘要的信息密度

O奖摘要通常能在250词内讲清楚：问题是什么、核心假设有哪些、用了什么模型、得到了什么结论、结论的现实意义是什么。F奖摘要往往缺最后一层——"现实意义"，或者把问题重述写得过长，挤占了方法描述的空间。

2. 模型的原创性边界

O奖论文很少直接套用教材上的标准模型。以2025年Problem A（多层建筑紧急疏散）为例，O奖队伍通常会在经典网络流模型基础上加入楼层拓扑结构、 responder 路径优先级等自定义约束；F奖队伍多用标准最短路径或贪心算法，求解合理但缺少针对题意的定制化改进。

3. 灵敏度分析的系统性

F奖队伍会做灵敏度分析，但往往是"换一个参数看结果变多少"；O奖队伍会讨论：参数在哪个区间结论稳定、哪个区间结论翻转、翻转的现实含义是什么、对决策者有什么建议。这一层" so what "的推导，是O奖最常见的加分项。

四、奖项与申请目标的匹配建议

不同奖项在美本申请中的使用方式不同，不需要人人都冲O奖。

目标奖项	适合人群	申请使用方式	投入周期建议
O/F奖	10-11年级、有建模或编程基础、目标Top20理工科	写入活动列表前3项，作为文书核心素材，面试重点展开	赛前6个月系统训练+2次以上全真模拟
M/H奖	9-10年级初次参赛、或11年级补充科研经历	写入活动列表中段，配合其他竞赛形成"数理+应用"主线	赛前3个月集中准备+1次模拟
S奖	9年级体验、或想验证自己是否适合建模方向	如果当年没有其他竞赛亮点，可暂不入活动列表；作为次年再战的铺垫	赛前1个月了解规则+赛中全力完成

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HiMCM（美国高中生数学建模竞赛）由1–4名学生组队完成，最终交付一篇不超过25页的全英文建模报告。它的成败高度依赖团队协作——一个人再强，也很难同时把建模、编程、写作三件事在窗口期内做到位。本文给出三人核心角色的分工、4人配置方案，以及一份可执行的赛前训练清单。

一、先明确赛制与时间节点

组队与分工之前，先把关键规则和时间记住。

组队规则：每队1–4名学生，建议3–4人组队。2026赛季对跨校组队有限放宽——只有全队成员同属一个经官方认证的统一培训项目或机构时，才能整合不同学校的学生组队；普通在校生仍需与本校同学组队。且不可重复注册、不可同时代表学校和机构参赛。

2026赛季关键时间节点：

事项	时间
报名开启	2026年9月上旬
报名截止	2026年11月4日 14:00
放题	2026年11月4日 15:01
模型与报告修改截止	2026年11月17日 20:00
论文与AI报告上传截止	2026年11月17日 21:00
成绩公示	2027年2月28日前

放题到截止大约两周，是完整的解题窗口。团队的准备度，几乎全部在赛前决定。

二、三个核心角色怎么分工

一支高效的队伍通常需要三个核心能力：建模、编程、写作。

角色	核心职责	能力要求
建模手	抽象现实问题、设计假设、搭建模型框架	数学功底、逻辑抽象、把握问题方向
编程手	实现模型、处理数据、跑出结果与图表	编程能力、数据清洗、可视化
写作手	撰写报告、组织图表、润色英文表达	学术写作、英文表达、结构把控

写作手不等于"打杂的"。在HiMCM里，报告本身就是唯一交付物，写作手承担的是"把建模成果翻译成评审能读懂的论文"的关键工作，重要性不亚于建模手。

三、4人配置：加一个"队长/协调"位

3人是最小可行配置，但节奏会非常紧。推荐4人配置，多出的一个名额承担队长兼协调职能：

队长/协调：把控整体进度、分配时间、推进决策（尤其选题）、对外沟通与最终校对。

队长可以由建模手或写作手兼任，但必须明确"有人对进度负责"。

也可以采用"双建模"配置——两名建模手分别负责主模型与灵敏度分析，让分水岭环节得到更多投入。哪种配置更好，取决于队伍里哪种能力最稀缺。

四、角色交叉：避免"一条线断全队停"

纯线性分工有风险：建模手卡住，编程手就只能等。建议在赛前训练中刻意练习角色交叉：

建模手要能看懂基础代码与图表，能自己验证结果。

编程手要理解模型的目标与假设，能提出实现上的替代方案。

写作手要尽早介入，边建模边写"问题重述与假设"部分。

目标是让任意两个角色之间都有共同语言，某一环卡住时其他人能顶上。

五、赛前训练清单

把准备拆成"技能、演练、材料"三类，逐项打勾。

技能准备

建模：掌握连续优化、微分方程、多指标评价、回归预测中至少两类方法。

编程：熟练使用Python的NumPy/pandas/Matplotlib或MATLAB，能独立完成数据清洗与出图。

写作：精读2–3篇历年O奖或F奖论文，提炼摘要与正文结构。

全流程演练

用一道往年题目做一次全程模拟，严格按窗口期节奏走一遍：选题→建模→编程→成稿。

演练中至少产出一篇完整报告，包括摘要、正文、参考文献与附录。

复盘：找出团队最拖后腿的环节，赛前针对性补强。

材料准备

工具链就位：编程环境、公式编辑、画图工具提前装好并测试。

模板就位：报告结构模板、图表样式、参考文献格式。

合规就位：确认匿名要求（论文中不得出现姓名、学校、指导老师），规划《人工智能使用报告》的格式——所有使用的AI工具需在参考文献中列明并在正文中引用。

六、论文合规的三条硬要求

篇幅：不超过25页，含摘要、正文、参考文献及附录。

格式：全英文、单一PDF、文件大小不超过20MB、字体不小于12号，文件命名为"团队控制号.pdf"，每页顶部包含控制号与页码。

匿名：不得出现学生、指导教师或学校的名字。

这些是"一票否决"级的红线，赛前就要写进清单，成稿后专门安排一次校对。

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HiMCM（美国高中生数学建模竞赛）放题后会给出两道题：Problem A与Problem B，队伍任选其一。这两道题往往对应两种截然不同的建模路径——一道偏"连续与工程"，一道偏"数据与社科"。选错题，可能在开局就给自己挖坑。本文用近两年的实际题目说明两条路的差异，并给出选题的决策标准。

一、先看命题规律：A与B的分工

回顾近三届真题，A、B两道题的分工相当清晰。

年份	Problem A	Problem B
2025	多层建筑紧急疏散巡查路径优化	大型体育赛事环境影响多维评估
2024	未来奥运会项目选择建模	高性能计算环境影响
2023	蒲公英扩散与影响因子	电动巴士充电规划

可以看出：Problem A通常偏向连续型、工程与运筹类问题（路径、扩散、选择优化），Problem B通常偏向离散数据、环境影响与社科交叉类问题（多维评估、排放测算、规划配置）。这不是绝对的，但作为选题前的方向判断很有参考价值。

二、两条路的差异到底在哪

Problem A：连续建模与优化

这类题的核心是"在约束下求最优"。常用工具包括微分方程、连续优化、几何建模、路径规划。它的特点是：

模型结构清晰：变量往往是连续量（距离、时间、速度、浓度）。

对数学功底要求高：需要建立方程或优化目标函数。

结果容易出现"漂亮图形"：轨迹图、曲线图易于呈现。

Problem B：数据评估与决策

这类题的核心是"对复杂对象做多维量化与评估"。常用工具包括多指标评价、AHP层次分析、回归与预测、情景模拟。它的特点是：

数据依赖强：需要搜集、清洗与选用外部数据，数据的可得性直接决定成败。

指标设计是难点：要把模糊的"影响"拆成可计算的指标并确定权重。

结论面向政策：往往要给出排序、评分或建议。

三、选题的四条判断标准

不要凭"哪道题看起来简单"来选，而要按下面四条判断。

1. 数据可得性

先花30分钟快速检索：这道题需要的核心数据，能否在公开渠道拿到？Problem B对数据的依赖更重，如果关键数据拿不到，再好的模型也是空中楼阁；Problem A的数据需求相对少，更多靠建模本身。

2. 队伍的能力结构

队伍里有数学功底扎实、擅长微积分与优化的成员，Problem A的连续建模更顺手。

队伍里有擅长数据搜集、统计与编程的成员，Problem B的数据评估更能发挥。

3. 建模工具的准备度

赛前就应确定常用工具链：连续建模常用MATLAB、Python的SciPy；数据评估常用Python的pandas、scikit-learn。选与队伍已备好的工具链更匹配的那道题。

4. 呈现与答辩空间

HiMCM看的是完整报告。Problem A容易产出直观的轨迹与曲线图，Problem B则更需要清晰的指标框架图与情景对比图。选那道"你能把结论讲得最清楚"的题。

四、选题的纪律：限时决定，果断开工

很多队伍在选题上犹豫太久，把宝贵的窗口期耗掉。建议把选题控制在一个明确的时段内：

放题后前2小时：两队同时读A、B两题，各自列出"需要什么数据/模型/工具"。

前3–4小时：用上面的四条标准打分，确定选题。

此后不再回头：一旦确定就全力投入，避免"做到一半想换题"。

换题的成本极高——建模、编程、写作三条线都要重来。选题宁可选"稍难但队伍有优势"的，也不要选"看着简单但队伍没准备"的。

五、常见误区

误区一：选看起来"高深"的题。模型越复杂不代表分越高，评审更看重建模是否贴合问题、结论是否可靠。

误区二：跟着别人选。别的队伍选A，不代表A更适合你的队伍。选题是内部能力匹配问题。

误区三：忽略数据工作量的估计。Problem B的数据清洗往往要花掉大半天，低估它会导致后期时间崩盘。

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HiMCM（美国高中生数学建模竞赛）由美国数学及其应用联合会（COMAP）主办，要求队伍在给定窗口内，针对一道现实问题完成一篇不超过25页的全英文建模报告。它的评审标准对标大学低年级科研论文，评的是"一次完整的问题解决过程"。本文把论文的八大评审维度拆开讲，重点说清哪两个维度最容易把队伍"卡在档位之间"。

一、先认识评的是"过程"不是"答案"

HiMCM的题目没有唯一正确答案，评审看的是完整链路：现实问题 → 数学抽象 → 模型建立 → 数据计算 → 模型验证 → 现实解释。搞清这条链路，就知道八个维度分别对应链路的哪一环。

二、八大评审维度拆解

维度	评审关注点	常见失分
1. 摘要	能否一页讲清问题、模型、结论	流水账、无结论、无亮点
2. 问题重述与假设	假设是否合理、是否说明理由	假设堆砌、无依据、与模型脱节
3. 模型建立	抽象是否恰当、变量是否清晰	变量定义混乱、模型与问题不匹配
4. 模型求解	算法与计算过程是否可复现	只给结果、不给方法、无法复现
5. 灵敏度与稳健性分析	参数扰动下结果是否稳定	完全缺失，或只做形式化分析
6. 结果检验	是否与实际/常识对照验证	只报数、不验证、不讨论误差
7. 现实解释与结论	结论是否回应了原问题	结论与问题脱节、无政策建议
8. 写作规范与表达	结构、图表、匿名与格式合规	图表无标题、超页、暴露身份

八个维度里，摘要决定评审的第一印象，灵敏度分析往往是拉开档位的那条线，下面单独展开。

三、摘要定档：一页纸决定评审的耐心

HiMCM的摘要是全文的"门面"，评审在通读正文前，先靠摘要判断这篇论文值不值得细读。一份合格的摘要通常按四步走：

问题是什么：用两三句话复述要解决的现实问题。

我们怎么做：说明选用的模型类型与关键假设。

结果是什么：给出核心结论与关键数值。

意义是什么：说明结论对现实问题的启示。

常见错误是把摘要写成"目录"（"本文第一部分…第二部分…"）。摘要里应该有具体结论和数字，而不是章节预告。把摘要当作"独立可读的迷你论文"来写，是拿分的第一步。

四、灵敏度分析：档位之间的分水岭

灵敏度分析（Sensitivity Analysis）是很多队伍的"送命环节"。它的作用是回答一个问题：当关键参数发生变化时，我的模型结论还成立吗？

为什么它重要？因为评审要判断你的模型是"脆弱的巧合"还是"稳健的工具"。一个没有灵敏度分析的模型，即使算得再漂亮，也会被认为不具备科研价值。

实操上有三种常见做法：

单参数扰动：把某个关键参数上下调整10%–20%，看结论是否改变。

情景分析：设定乐观、中性、悲观三种情景，分别给出结论。

蒙特卡洛模拟：对随机参数抽样多次，给出结论的分布区间。

不需要三种都做，但至少要有一条清晰的灵敏度分析链路，并配一张图说明结论的稳定范围。这一环做扎实，是H奖往上冲M奖、F奖的关键。

五、还有两个容易被忽略的合规点

匿名：论文中不得出现姓名、学校、指导老师信息，每页顶部只能有队伍控制号与页码。一旦暴露身份，可能直接判违规。

AI工具须透明：竞赛要求认真记录并标注所使用的各类AI工具（大语言模型、生成式AI、翻译与代码辅助等），采用文中引用形式，并在参考文献中列出；还需在25页正文之后附一份《人工智能使用报告》，该报告不计入25页篇幅。

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HiMCM由美国数学及其应用联合会（COMAP）主办，是面向全球9-12年级在校高中生的顶级数学建模赛事。与传统的"做题型"竞赛不同，HiMCM要求2-4人组队，在14天窗口期内自主选定连续36小时，完成从问题拆解、数据收集、模型构建到全英文论文撰写的完整科研闭环。

一、HiMCM竞赛形式与题目类型

赛题设置

比赛当天官网公布两道题目，团队任选其一作答

Problem A：偏向理工/工程类，聚焦工程技术、自然环境等领域，侧重连续或离散数理建模，对模型精度和公式推导要求较高

Problem B：偏向社科/商科类，聚焦社会经济、公共管理等方向，侧重大数据处理、量化分析与评价体系构建

资源使用规范

允许使用书籍、计算器、计算机软件（Python、MATLAB、Excel等）及网络公开资源

严禁与队外任何人（包括指导老师、家长）讨论题目或解决方案

AI使用规范（2025起新增）

允许使用AI进行文献检索、语法润色、代码调试等辅助工作

严禁AI生成核心模型、算法或论文主体内容

必须单独提交《AI工具使用报告》，详细说明所用AI工具及用途，并在正文中内嵌引用

二、一篇出色的HiMCM论文需满足哪些要求？

论文格式要求

全英文PDF格式，文件大小≤20MB

总页数≤25页（摘要页+最多24页正文），附录不计入页数限制

字体≥12磅，全文匿名，严禁出现学生姓名、指导老师姓名、学校名称等身份信息

通过官方指定在线系统提交，不接受邮件提交

摘要：评审首先阅读摘要，决定第一印象。Outstanding论文的摘要通常在1页内精炼概括问题背景、模型框架与核心发现。

正当假设推论：每一个建模假设都必须有现实依据，通常列出5-10条明确假设，并逐一说明合理性和局限性。

模型构建与应用：整个作品最核心部分，需解释模型内容、建模过程富有逻辑性、简洁明了，最好体现创造力。

求解与验证：对数学模型进行求解，验证模型准确性，进行灵敏度分析。

结论：概括所做内容，明确回答题目的核心决策问题，提出具体可操作的建议。

格式规范：引用内容需标注出处，图表专业清晰，参考文献格式规范。

三、奖项设置与含金量

奖项	比例	说明
Outstanding Winner（特等奖/O奖）	≤1%	最高荣誉，藤校申请中的"硬核通行证"
Finalist（提名奖/F奖）	≤7%	表现突出的团队
Meritorious（一等奖/M奖）	约13%	论文在多个评审维度达到较高水平
Honorable Mention（二等奖/H奖）	约30%	表现高于平均水平
Successful Participant（成功参与奖/S奖）	约47%	完成并提交合格论文的队伍

注：Meritorious及以上获奖队伍将受邀参加次年3-4月举行的IM2C国际数学建模挑战赛。

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