HiMCM作为一项国际性、学术型、团队合作类建模竞赛,其含金量高、认可度广,但同时也是一项对参赛者综合能力要求极高的比赛。
很多同学会问:“HiMCM 容易获奖吗?能拿一等奖吗?O奖到底有多难?”
下面我们就从 获奖比例、题目难度、评审标准、备赛门槛 等多个维度,系统分析 HiMCM 的获奖难度,并给出不同目标层次的备赛建议。
一、奖项设置与获奖概率一览
奖项等级 | 英文名称 | 占比 | 含金量 |
---|---|---|---|
特等奖 | Outstanding Winner(O奖) | ≤1% | 全球顶尖水平 |
特等奖提名 | Finalist(F奖) | ≤7% | 接近O奖水平 |
一等奖 | Meritorious | ≈14% | 高质量论文+完整模型 |
二等奖 | Honorable Mention(H奖) | ≤30% | 达标但创新不足 |
成功参与奖 | Successful Participant(S奖) | ≈50% | 完成基本要求 |
总体来看:
如果你只是想“完赛并拿到奖”,那么 成功率超过90%;
但如果目标是 Meritorious 及以上,尤其是冲击 O奖或F奖,那就要做好迎接高强度挑战的心理准备!
二、HiMCM 的三大难度层级解析
Level 1:入门挑战 —— 完赛基础要求
目标:完成比赛,提交一篇结构完整的英文论文
建议技能储备:
编程基础:掌握 Python 或 MATLAB 基础语法
论文排版:熟悉 LaTeX 使用(如 Overleaf)
数学建模基础:了解线性回归、时间序列预测等常用模型
数据处理能力:会使用 Excel/Python 清洗和整理数据
📌 适合人群:第一次参赛、没有建模经验的学生
📌 目标奖项:Honorable Mention(H奖)或 Successful Participant(S奖)
Level 2:进阶难点 —— 冲击 Meritorious(一等奖)
目标:提交一份逻辑清晰、结构完整、有一定创新性的论文
2025年B题案例参考:“能源结构时空变化”
涉及知识点:
多元线性回归、主成分分析(PCA)、聚类分析
神经网络、LSTM 时间序列预测(用于能源趋势建模)
PowerBI/Tableau 数据可视化工具
地理空间数据分析(GIS可选)
关键突破点:
模型选择合理,论证充分
图表清晰,结果展示直观
英文表达流畅,论文结构完整
📌 适合人群:有初步建模经验、英语写作较强的学生
📌 目标奖项:Meritorious(M奖)
Level 3:高分关键 —— 冲刺 F奖 / O奖
目标:提交一篇具有创新性、严谨性、实用性和良好表达力的高质量论文
核心要素:
1. 模型创新
引入高级算法:如强化学习、图神经网络(GNN)、蒙特卡洛模拟等
对传统模型进行改进:例如引入动态权重调整机制优化预测精度
2. 数据可视化
使用动态图表(Plotly/Dash/PowerBI)展示数据趋势
结合动画、热力图、地理分布图增强论文表现力
3. 跨学科融合
结合经济学、工程学、社会学等多领域知识进行分析
如:在“高性能计算(HPC)能耗”问题中,结合成本效益分析、碳排放评估等角度
4. 英文论文写作
论文结构清晰:摘要 → 引言 → 方法 → 实验 → 结果 → 讨论 → 参考文献
表达准确、逻辑严密、术语规范
📌 适合人群:有丰富建模经验、英语能力强、团队配合默契的队伍
📌 目标奖项:Finalist(F奖)或 Outstanding(O奖)
三、HiMCM各奖项评审标准
特等奖(O奖):在建模和问题解决、分析和论文表述方面都处于最高水平。
特等奖提名(F奖):进入最后一轮评审,论文完整有条理、清晰、合乎逻辑且全面。
一等奖(M奖):在建模和问题解决、分析、结论和沟通的许多方面都非常出色。
二等奖(H奖):在解决所有问题要求方面付出的努力高于平均水平。
成功参与奖(S奖):响应比赛问题并提交解决方案报告,但可能回答不完整或存在一些缺陷。
特别提示:O奖和F奖的差距往往不在模型本身,而在论文表达、逻辑完整性与创新性上。即使是相同的模型,写得好就能脱颖而出!
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