【五一数学建模竞赛】在2024年的“五一数学建模竞赛”中，众多高校学生积极参与，展现了出色的数学建模能力与团队协作精神。本次竞赛不仅考验了参赛者的数学基础、逻辑思维和数据分析能力，还对实际问题的抽象建模与求解过程提出了更高的要求。
以下是对本次竞赛的总结分析，包括参赛情况、题目类型、模型构建思路及评分标准等内容。
一、参赛情况概览
| 项目 | 内容 |
| 竞赛时间 | 2024年5月1日—5月3日 |
| 参赛人数 | 约2,500人（含本科生与研究生） |
| 参赛队伍数 | 约800支 |
| 涉及高校 | 全国超过100所高校 |
| 主要参赛形式 | 团队合作，每队3人 |
二、竞赛题目类型分析
本次竞赛共设置三道题目，涵盖交通优化、环境预测与资源分配等实际问题，具体如下：
| 题目编号 | 题目名称 | 难度等级 | 主要考察点 |
| A题 | 城市交通拥堵优化模型 | 中高 | 路径规划、动态调度、多目标优化 |
| B题 | 空气质量预测与污染源识别 | 中 | 数据拟合、回归分析、空间建模 |
| C题 | 应急物资调配与路径规划 | 高 | 网络流模型、整数规划、启发式算法 |
三、模型构建思路总结
A题：城市交通拥堵优化模型
- 建模方法：采用图论中的最短路径算法（如Dijkstra或A算法），结合实时交通数据进行动态调整。
- 关键假设：车辆行驶速度与道路拥堵程度成反比，交通信号灯周期固定。
- 优化目标：最小化平均通勤时间，同时兼顾能源消耗。
B题：空气质量预测与污染源识别
- 建模方法：使用时间序列分析（ARIMA）与机器学习（如随机森林）进行污染物浓度预测。
- 关键假设：污染源分布具有时空相关性，且风向、温度等因素影响扩散。
- 优化目标：提高预测准确率，并识别主要污染来源。
C题：应急物资调配与路径规划
- 建模方法：基于网络流模型（如最小费用流问题）设计最优配送方案。
- 关键假设：各区域需求量已知，运输路线受限于道路条件。
- 优化目标：在最短时间内完成物资分配，确保公平性和效率。
四、评分标准概述
| 评分维度 | 占比 | 说明 |
| 模型合理性 | 25% | 是否符合实际问题，假设是否合理 |
| 方法创新性 | 20% | 是否有新颖的建模思路或算法应用 |
| 结果准确性 | 25% | 模型预测结果与实际数据对比 |
| 文档规范性 | 15% | 报告结构清晰，语言表达准确 |
| 团队协作 | 15% | 各成员分工明确，配合默契 |
五、竞赛亮点与不足
亮点：
- 多数队伍能够结合实际背景，提出合理的模型假设；
- 一些团队尝试使用Python、MATLAB等工具进行仿真与可视化；
- 在B题中，部分作品引入了深度学习方法，提升了预测精度。
不足：
- 部分队伍对模型理论理解不够深入，导致模型泛化能力较弱；
- 个别团队在数据处理环节存在明显错误，影响结果可靠性；
- 有些报告缺乏逻辑连贯性，结论表述不够严谨。
六、总结
“五一数学建模竞赛”不仅是对学生数学建模能力的一次全面检验，也是推动高校之间学术交流的重要平台。通过此次竞赛，参赛者不仅提升了自身的建模水平，也增强了团队合作意识和科研素养。
未来，希望更多同学能积极参与此类赛事，在实践中不断积累经验，提升解决复杂问题的能力。
