分类： 赛事资讯

HiMCM作为全球高中生最具挑战性的数学建模竞赛之一，不仅考验学生的数学能力，更全面评估其跨学科整合、团队协作、科研写作与项目管理等综合素养。2025赛季已于2024年11月结束，成绩将于2026年2月6日或之前正式公布。

一、2025 HiMCM 成绩查询方式

预计公布时间

2026年2月6日或之前（COMAP官网将同步更新）

查询方式一：官网直接查询（推荐）

访问 HiMCM 官方网站：

点击顶部导航栏 “High School” 或 “Contests” → 进入 HiMCM 页面；

找到 “Results” 或 “Winners” 板块，点击进入结果页面；

输入以下信息：

Control Number（队伍控制编号，如 2412345）

Password（由指导老师在报名时设置并保管）

提交后即可查看队伍所获奖项（如 Outstanding Winner、Finalist、Meritorious 等）。

⚠️ 注意：只有指导老师掌握密码，队员需联系老师获取登录凭证。

查询方式二：通过指导老师或学校通知

COMAP 会优先通过邮件通知指导老师；

老师将成绩转发给队员，或通过学校竞赛群、教务系统发布；

建议主动联系指导老师，确认是否收到官方邮件。

二、为何 HiMCM 被誉为“高中最硬核建模赛事”？

HiMCM 的核心价值，不在于“做题”，而在于完成一次完整的科研项目。其四大真实维度，远超传统竞赛：

三、HiMCM 对哪些专业申请价值最大？

HiMCM 的跨学科特性，使其成为以下方向学生的黄金加分项：

四、2026 HiMCM 备赛已启动！谁适合参加？

HiMCM 采用团队制（每队3–4人），建议按以下角色组队：

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HiMCM作为全球高中生最具挑战性的数学建模竞赛，正加速向真实科研范式靠拢。2026赛季不仅在题目设计、评审标准、写作要求上全面升级，更对团队协作结构和学术规范性提出更高要求。

一、2026 HiMCM 四大命题与评审趋势

趋势1：跨学科融合成为主流

题目将更聚焦现实世界的复杂系统，典型方向包括：

可持续发展：碳中和路径优化、可再生能源布局

城市规划：智慧交通流量控制、老旧小区改造模型

环境科学：微塑料迁移预测、生物多样性保护策略

公共政策：疫苗分配公平性、教育资源均衡模型

应对关键：

不再是“纯数学题”，而是用数学工具解决社会问题。需具备快速理解陌生领域背景的能力。

趋势2：强调模型的可解释性与逻辑链条

评审不再青睐“黑箱算法”或复杂公式堆砌，而是追问：

Why this model?（为何选此模型？）

Why this parameter?（参数设定依据？）

Why this assumption?（假设是否合理？）

高分论文特征：

模型简洁但逻辑自洽，每一步推导都有现实或理论支撑。

趋势3：论文写作质量成决胜关键

2025年优秀论文已呈现类学术期刊风格：

结构完整：摘要→问题重述→假设→模型→求解→敏感性分析→优缺点→参考文献；

高质量可视化：动态图表、热力图、3D模型图；

批判性讨论：主动分析模型局限，并提出改进方向。

趋势4：团队能力结构决定上限

强队普遍具备三类核心角色：

单打独斗难获高奖，团队协同效率 = 成绩天花板。

二、HiMCM 奖项含金量与获奖比例

HiMCM采用严格比例控制，确保奖项稀缺性与权威性：

三、2026 HiMCM 参赛关键事项

团队组建

每队 2–4名高中生（建议3人：建模+编程+写作）；

必须有指导老师（负责注册、获取控制号、监督合规）；

鼓励跨年级、跨校组队（需同一国家/地区）。

报名流程

指导老师登录 COMAP官网 注册账号；

进入 HiMCM 报名页面，填写队员信息；

支付 100美元报名费；

获取 Team Control Number（控制号）和密码。

AI使用新规（2026重点！）

允许使用AI工具（如Copilot、ChatGPT）辅助写作或编程；

但必须在论文中明确披露：

使用了哪些AI工具；

AI生成内容如何被验证与修正；

所有结论必须由团队独立负责。

严禁直接提交AI生成内容，否则视为学术不端。

其他注意事项

比赛期间不得与队外任何人讨论题目或获取帮助；

论文必须为原创英文撰写，查重率过高将取消资格；

保存所有代码、数据、草稿，以备COMAP抽查。

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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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