标签： HiMCM美国高中数学建模大赛

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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美国高中生数学建模竞赛（HiMCM）由美国数学及其应用联合会（COMAP）主办，始于1999年。它的设立初衷是为了激励中学生运用数学知识解决现实问题，以增强其分析和解决问题的能力。

一、HiMCM选题机制与题目类型解析

两道题任选其一：Problem A vs. Problem B

选题策略建议：

团队优势在建模与逻辑 → 优先选 A题

团队优势在编程与数据分析 → 优先选 B题

首次参赛 → 建议选 A题，解题路径更清晰，容错率更高

有往届O奖经验 → 可挑战 B题，用高阶模型拉开差距

二、团队构成与分工机制

基本要求

人数：2–4人（推荐4人满编组队）

成员要求：必须来自同一所中学

教师顾问：每队必须有一名指导老师（负责报名、监督、答疑，不参与建模）

推荐四人“黄金分工”模型

三、成果提交与评审标准

提交要求（必须严格遵守）

评审标准：无标准答案，重过程与逻辑

评委依据以下维度打分（总分100分）：

优秀论文必备要素（Checklist）

Overall Submission（整体要求）

字体：Times New Roman 12pt，单倍行距

页数 ≤ 25页

无学校/学生信息

所有引用标注来源（APA/MLA格式）

Summary & Introduction（摘要与引言）

摘要（≤300字）包含：问题背景 + 建模方法 + 核心结果 + 应用价值

引言部分清晰重述问题，可配流程图展示解题逻辑

Assumptions with Justification（假设与依据）

每个假设必须有现实或数据支撑

Model Development & Application（模型构建）

模型推导过程逻辑清晰，公式编号

体现创造力（如改进经典模型、跨学科融合）

关键代码片段可插入（非必需）

Strength & Limitation（模型检验）

敏感性分析：调整参数，观察结果变化

误差分析：RMSE、MAE等指标

优缺点讨论：客观说明模型局限性

Conclusion（结论）

总结核心工作

提出可行建议

可推广至其他场景

四、比赛全流程时间线（14天制）

五、比赛费用与奖项设置

比赛费用

每队 $100 USD

支付方式：仅支持 MasterCard 或 Visa 信用卡在线支付

支付平台：COMAP 官网报名系统

费用包含：参赛资格、论文提交、评审、成绩查询

奖项设置

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在科学技术迅速发展的今天，对于学术人才的需求愈发迫切。数学，作为科学的基础，为各个领域提供了重要的支持。而数学建模作为理解和解决现实问题的重要方法，正成为教育领域的重要内容。高中数学建模比赛（HiMCM）便是这样一条培养学生综合能力的重要途径。

一、HiMCM 的三大核心价值

1. 提升综合能力

HiMCM 的本质是：从现实问题出发 → 建立数学模型 → 求解分析 → 反哺现实决策。
参赛过程将系统性提升以下六大核心能力：

2. 国际竞技舞台：与全球顶尖中学生同台较量

主办机构：美国数学及其应用联合会（COMAP），拥有30+年建模竞赛经验，权威性强。

赛事背景：基于大学组 MCM/ICM 成功经验，专为高中生设计，赛题贴近现实、难度适配。

参赛规模：每年吸引来自美国、中国、新加坡、加拿大、印度等数十个国家的数千支队伍参赛。

竞技意义：

与全球同龄人比拼建模能力、创新思维与英文表达

获奖即代表“国际认可”，是简历中极具辨识度的亮点

3. 留学申请“黄金筹码”：世界名校通行证

HiMCM 在美本、英本申请中具有极高含金量，尤其受到 STEM专业（数学、计算机、工程、经济、数据科学）招生官的青睐。

数据佐证：

O奖（Outstanding Winner）：全球前1%，几乎等同于“名校直通车”，近年O奖获得者多录取至 MIT、Stanford、Princeton、Caltech、CMU、牛津、剑桥等。

F奖（Finalist）与M奖（Meritorious）：前10%，显著提升竞争力，90%以上获奖者进入全美Top 20或全球Top 30名校。

H奖（Honorable Mention）：前30%，仍具强竞争力，尤其结合其他科研/竞赛经历。

二、科学备战 HiMCM：三阶段高效策略

面对 HiMCM 的高难度挑战，仅靠“临时抱佛脚”难以取胜。必须进行科学、系统、分阶段的准备。

阶段一：基础能力构建

1. 数学工具：掌握核心建模方法

掌握线性规划、扩散模型、时间序列分析等算法。

2. 编程实战：Python/MATLAB 双工具掌握

推荐Python/Matlab作为核心工具，完成10个以上建模案例。

3. 文献研读：精读近3年 O奖论文

重点分析：

摘要结构：是否包含“问题-方法-结果-应用”？

模型选择：为何用AHP而非TOPSIS？

图表质量：是否专业、标注清晰？

语言表达：是否学术化、无语法错误？

阶段二：团队协作训练

1. 组队与分工

4人黄金组合：

建模手：设计模型、提出假设

编程手：实现算法、调试代码

数据手：收集数据、预处理

写手：撰写论文、排版、校对

工具准备：

Overleaf：LaTeX 在线协作写论文

GitHub：代码版本管理

2. 模拟训练

刷近5年真题，每2周完成1次完整模拟（4天周期）

赛后复盘：

模型是否合理？

是否有敏感性分析？

摘要是否完整？

阶段三：比赛周策略（赛中4天）

摘要定生死：300字内必须包含“问题-方法-核心结果-应用价值”

敏感性分析加分：哪怕简单写2段，也能拉开差距

AI必须报备：2025年起，未提交AI使用声明直接取消资格

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HIMCM 是一项综合性极强的竞赛，不仅考验学生的数学建模能力，还涉及数据处理、算法实现、结果分析及学术写作等多个方面。通过系统的备赛策略和科学的团队协作，参赛者可以在比赛中发挥出最佳水平，取得优异成绩。

HIMCM 核心考察内容

1.数学建模方法模块（核心，占比 40%）

预测模型

回归分析（线性/非线性）：用于预测变量之间的关系。

时间序列分析（ARIMA 模型）：适用于时间序列数据的预测。

机器学习预测（随机森林、LSTM）：用于处理复杂的数据集和非线性问题。

优化模型

线性规划（LP）：解决资源分配问题，如最小成本或最大收益。

整数规划（IP）：用于决策变量必须为整数的问题。

多目标规划：在多个目标之间进行权衡，如成本与效益的平衡。

评价模型

层次分析法（AHP）：用于多指标决策，通过成对比较确定权重。

模糊综合评价：处理不确定性和模糊性的决策问题。

动态模型

微分方程：描述随时间变化的动态过程，如人口增长、疾病传播等。

系统动力学模型：用于模拟复杂的系统行为，如经济系统、社会系统。

2.数据处理与算法模块（重点，占比 25%）

数据获取

从公开数据平台（如 Kaggle、世界银行数据库）获取数据，或通过合理假设生成模拟数据。

数据预处理

缺失值填充（均值/中位数法）

异常值剔除（3σ 原则）

数据标准化（Z-score）

算法实现

使用 Python（Scikit-learn 库）实现回归或分类算法。

使用 Matlab 求解微分方程。

使用 Lingo 处理线性/整数规划问题。

3.结果分析与优化模块（进阶，占比 20%）

灵敏度分析

检验关键参数（如模型假设中的增长率）变动对结果的影响，验证模型稳定性。

误差分析

计算预测值与实际值的偏差（如 RMSE、MAE），解释误差来源。

方案优化

基于模型结果提出可行建议（如“根据污染扩散模型，建议在下游 3 公里处设置拦截点”）。

考察形式：

用图表展示分析结果（如灵敏度曲线、误差直方图），并结合现实场景解读。

高分关键：不回避模型局限性，需客观讨论“假设不成立时的应对方案”，体现批判性思维。

4.学术报告与表达模块（基础，占比 15%）

结构规范

报告需包含摘要、问题重述、模型假设、模型构建、求解过程、结果分析、结论与建议、参考文献 8 个部分。

图表规范

使用 Origin/Excel 绘制专业图表，标注坐标轴、单位与图例，避免模糊不清的示意图。

英文表达

使用学术化语言（如“we propose a model”而非“we made a model”），避免语法错误与口语化表述。

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HIMCM 是由 COMAP 主办的国际高中数学建模竞赛，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。

一、HIMCM 想拿奖先避坑！

1. 死磕代码，忽略论文逻辑

问题本质：评委不看“代码是否炫技”，而是看“建模思路是否完整、逻辑是否自洽”。

典型表现：

花3天写深度学习模型，但论文中假设不清晰、推导跳跃。

模型结果无法解释，缺乏现实意义。

2. 临时组队，分工混乱

问题本质：14天高强度赛程中，团队磨合成本极高，临时组队极易内耗。

典型表现：

第3天还在争论“谁写摘要”“谁画图”。

文件版本混乱，多人修改导致内容丢失。

3. 乱用AI不报备，直接取消资格

2025年新规：COMAP 强制要求提交 「AI使用报告」（AI Usage Statement）

违规行为：

用ChatGPT生成论文段落但未标注

用Copilot自动生成代码但未说明

4. 跳过“模拟赛复盘”

问题本质：刷题≠提分，关键在于“反思与迭代”。

典型误区：

只追求“做完一套题”，不分析“假设是否合理”“模型是否可验证”。

下次遇到同类题仍犯同样错误。

二、20天精准冲刺：“打基础”+“冲高分”

前14天：真题实战

1. 建模：主攻3类“万能模型”，覆盖60%真题

2. 分工：定“铁三角”

3. 模拟：4天1套真题，只刷“高性价比题”

优先刷 A 题：

A题通常为连续型问题（如预测、优化），数据更完整，解题路径清晰

近年获奖率比 B 题（离散型）高约 15%

模拟流程：

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

后6天：优化提分（瞄准 Meritorious / Finalist 奖）

1. 论文：300字摘要定生死

针对[现实问题]，我们提出了一种基于[模型名称]的解决方案。首先，通过[数据来源]获取关键参数，并建立[模型类型]模型。结果表明，[核心结论]。该模型可推广至[应用场景]，为[决策者]提供支持。

2. 模型：补“敏感性分析”，直接拉分

评委最看重：模型是否稳定？参数变化是否导致结果剧烈波动？

做法：

选择1-2个关键参数（如增长率、成本系数）

调整±10%、±20%，观察结果变化

用图表展示（如折线图：参数 vs. 目标值）

3. 工具：备“模板库”，节省时间

三、“提分技巧”：3句话帮你拉开差距

1. 假设要“带依据”

2. 模型要“做对比”

3. AI报告要“规范”

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随着教育理念的逐步单纯追求学术成绩的做法已经无法满足现代将来所需的创新人才的培养。因此，HiMCM的创立正是在这样的时代背景下应运而生。

一、HiMCM 奖项等级解析（由低到高）

一句话总结晋级路径：

S → H：从“交了”到“答全”

H → M：从“答全”到“答好”

M → F/O：从“答好”到“惊艳”

二、HiMCM 获奖核心要点

1. 问题理解精准

必须准确解读题目中的每一个子问题。

明确约束条件、目标函数、变量定义与现实背景。

避免“答非所问”或遗漏关键要求

建议做法：

团队共同精读题干3遍以上，画出思维导图或问题分解图。

列出所有需要回答的具体问题，并分配任务。

2. 模型构建合理且有层次

基础要求：

使用合适的数学工具（如线性规划、微分方程、图论、概率模型、回归分析等）。

模型假设合理、可解释、符合实际。

高阶要求（冲击M/F/O）：

多模型对比：建立多个模型并比较优劣（如用线性回归 vs. 指数拟合预测趋势）。

模型改进：对初始模型进行优化（加入权重、考虑非线性因素、引入误差修正）。

创新性建模：结合现实情境设计新指标或新结构（如构建“城市韧性指数”）。

3. 数据分析与编程实现扎实

数据来源可靠（政府公开数据、世界银行、NASA、Kaggle等）。

数据处理规范：清洗、归一化、可视化（图表清晰标注）。

编程语言推荐：Python（pandas/matplotlib/scikit-learn） 或 MATLAB。

所有计算结果必须可复现（附关键代码片段在附录中）。

注意：

不要直接复制网络代码而不加说明。

在论文中解释算法逻辑（哪怕用了现成库函数）。

4. 结果分析深入

这是区分H奖与M/F奖的关键！

必须包含：

灵敏度分析（Sensitivity Analysis）：改变关键参数，观察结果变化程度。

稳健性检验（Robustness Test）：验证模型在不同场景下的稳定性。

误差分析：讨论模型局限性、假设偏差、数据不确定性。

5. 论文写作专业、清晰、规范

HiMCM提交的是全英文科技论文，写作质量直接影响评审第一印象。

写作技巧：

使用正式学术语言，避免口语化。

多用被动语态：“A logistic model was used…”

图表清晰命名：“Figure 1: Population Growth Prediction under Different Scenarios”

公式编号、引用（如 Eq. (1)），使用LaTeX或Word公式编辑器。

6. 团队协作高效

竞赛时间为 14天，时间看似充裕，实则紧张。

三、HiMCM 备赛准备建议（针对普通高中生）

1. 知识储备

2. 工具掌握

3. 模拟训练（Pre-Contest Practice）

每月做1道往届真题（限时14天），全流程演练。

重点练习：摘要写作、模型构建、灵敏度分析。

互相评阅论文，找老师或往届获奖者反馈。

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