HiMCM建模竞赛AB赛题解题思路来了！HiMCM获奖论文集速领！

HiMCM是由美国数学及应用联合会（COMAP）主办的重要国际性数学建模竞赛，旨在培养学生的实际应用能力和创新思维。自1999年成立以来，HiMCM迅速发展，成为全球最具影响力的中学生数学竞赛之一，吸引了来自世界各地的优秀学生参与。本年度的赛题已经公布啦！大家都有思路了吗？

HiMCM赛题A分析

To Play or not to Play：Modeling Future Olympic Games

玩或不玩：模拟未来的奥运会

问题1

本问要求识别IOC标准下的关键因素。这是模型构建的基础，需要从定量与定性、确定性与随机性等多角度全面分析。例如，受欢迎程度、参与国家数量等可量化，而文化多样性、社会责任等则需建立适当的定性指标。关键在于确保因素的科学性和可操作性，为后续模型奠定基础。

问题2

本问要求基于第一问的因素构建综合评价模型。由于这是典型的评价与决策问题，可以考虑层次分析法（AHP）、TOPSIS等综合评价方法，同时引入权重分析以反映各标准的重要性。模型设计需兼顾IOC的多元目标，确保创新性，特别是对新兴运动项目的评价方法。

问题3

本问旨在验证模型的通用性，需测试不同类型SDEs的评价结果。选择的SDE应具有多样性，包括新加入、退出及传统项目，确保模型在多场景下均能有效运行。关键是利用数据验证模型对各项目符合IOC标准的解释能力，进一步优化模型参数。

问题4

本问聚焦于推荐未来新增或重启的SDE，属于决策支持。应基于模型评分，对符合IOC价值观的项目进行排序。此处建议突出模型的前瞻性和包容性，关注与现代社会趋势契合的新项目，同时考虑长期潜力。

问题5

敏感性分析是验证模型鲁棒性的关键。需研究各因素权重变化对评价结果的影响，识别可能的偏差，并调整模型以增强其可靠性。要特别注意模型是否对某些因素过于敏感，确保其在IOC决策中具备可信度。

问题6

本问强调用非技术语言总结模型与结论，展示模型的实用性。需清晰阐述模型如何为IOC提供科学、量化的决策依据，同时展示其在推荐项目上的准确性与公平性。要注意突出模型的创新与价值，为IOC未来决策提供新视角。

总体来看，本赛题本质上是评价与决策类问题，需通过综合评价与权重分析方法解决。在模型设计与数据分析中，应确保数据收集的准确性和全面性，体现模型的创新性和灵活性。

HiMCM赛题B分析

Examining the Environmental Impact of High-Powered Computing

研究高功率计算对环境的影响

问题1

本问要求分析HPC全球年能耗的范围，是估计与预测的基础任务。需结合数据中心在满负荷及平均利用率下的能耗水平，通过历史数据和统计分析估算全球范围内的总能耗量。关键在于获取准确的能耗数据，并识别能耗增长的趋势，为后续模型提供基线。

问题2

本问核心是建立一个评估HPC能耗导致的碳排放模型，属于典型的估计与预测类型问题。模型需考虑不同能源生产方式的碳排放因子及其占比（能源组合），可使用线性回归、时间序列分析等方法对碳排放进行量化估计，同时评估能耗结构变化对排放的影响。模型设计需充分考虑全球不同区域能源结构的差异。

问题3

本问聚焦于未来HPC需求增长对能耗及碳排放的影响。需要在模型中引入未来HPC需求、其他行业能源需求增长以及可再生能源发展潜力的变量。通过情景分析预测2030年的能耗与碳排放范围，提供对问题规模的科学估计。模型需具备较强的外推能力。

问题4

本问要求扩展模型，包括可再生能源占比增加对碳排放的减排效果。重点是建立不同可再生能源比例情景下的排放模型，分析实现100%可再生能源的潜在影响与挑战。此外，需要选择另一个环境影响因素（如水资源使用或电子垃圾）并将其纳入模型，进一步评估其与能耗的相关性及综合影响。

问题5

本问要求基于模型结果提出可行的技术与政策建议，并模拟实施某项建议后的效果变化。例如，可通过模型量化提高可再生能源比例或优化数据中心能效的具体减排效果。此外，还需撰写一封面向联合国顾问委员会的信，建议其在2030年发展目标中增加HPC环境影响的专项内容。这一部分需要用非技术性语言总结模型的核心发现与建议，展现模型对实际决策的支持作用。

总体来看，本赛题的核心是通过估计与预测，分析HPC对环境的多方面影响。模型的关键在于通过能源结构、需求增长等因素的预测，提出碳排放及环境影响的科学估算。同时，要确保数据收集的全面性和准确性，关注模型的创新性和拓展性，以支持全球范围内的政策制定和实践。