美赛论文题目怎么起
美赛题目类型有如下：
1、A题是指连续型（continuous），具体可以理解为是连续函数建立一类模型。常用方法是微分方程，并多为“数值分析”领域的内容，需要熟练掌握偏微分方程以及精通将连续性方程离散化求解的编程能力。
2、B题是离散型（discrete）具体需要在编程上比较熟悉计算机的 “算法与数据结构”。
3、C题是数据分析型（data insights），最好是有统计学、数理金融、量化分析相关背景的知识。C题除了MATLAB、Python还可以是用无需编程的SPSS，也可能会用到R、STATS、SAS等统计软件。
4、D题一般为运筹学或网络科学（operations research/network science），近几年网络科学是一个热门研究领域，算法、软件包括可视化的软件都很多。
5、E题是环境科学题（sustainability），大体上会集中在环境污染、资源短缺、可持续发展、生态保护等几个方面。
6、F题是政策研究题（policy），EF题的数据一般需要自己搜集。
给文章取题目的注意事项如下：
文章能够直接向读者传达文章在干嘛的信息，类似于Studies on这种字词，实际上没有什么有效信息，应该尽量避免；文章的题目应该尽量具体、明确，能够反映文章的主要贡献；文章的题目不要太宽泛；不要犯语法错误啊。
（2010年一篇找最佳击球点的论文里面有一篇叫做“Science in Sweet Spot”的论文，标题犯了三大错误：关于特定的研究Science前不加冠词，介词使用错误，单数可数名词前不加冠词。这个标题的正确写法应该是“The science of the Sweet Spot”。）
比如16年一篇O奖论文的题目就很好：Strategies to Eliminating Space Debris: Approaches from a Time Dependent Evaluation Model。
众所周知，标题是论文的眼睛，好的标题会给人眼前一亮的感觉，通过标题编辑与专家对论文会有一个初步印象，这个印象也会影响到老师或者期刊编辑对你论文整体的评价。因此，标题在论文中的重要性，取一个好的、恰当的标题是多么重要。一个好的标题，应兼顾专业性与可读性。
美赛论文写作的注意事项
导语：美赛论文写作的注意事项是什么呢?了解论文写作的注意事项，才能够避免多走弯路，早日完成论文的写作。下面是我分享的美赛论文写作的注意事项，欢迎阅读!
近期很多同学给我发私信，询问美赛论文写作方面的问题以及论文模板，但是现在网上LaTeX模板居多，word模板比较少。从历年美赛特等奖论文上看，他们的论文模板风格迥异，因此数学建模竞赛论文的模板并不是固定的，大家可以自由发挥。
“摘要+排版=二等奖”这个结论是肺腑之谈，也是被众多老师以及学生所认可的。可能很多同学也都知道这个，但是他们不是很清楚摘要以及排版到底应该怎么做，在这里我重点讲述一下。
摘要
摘要的写作被奉为论文的核心，那么摘要到底应该怎么写呢，写一些什么东西呢?从我个人的经验来看，美赛论文摘要和国赛论文的摘要区别不大，因为它都是对一篇论文的精炼总结，只不过国赛摘要中第一句话往往介绍一下问题的背景，而美赛摘要显得更加直接一些。美赛摘要一上来就说“针对***问题，我们提出了***模型”，或者“我们提出了**模型来解决***问题”。纵观特等奖论文的摘要写作风格，可以将其概括为“三段论”，只不过他们的摘要并不是只有3段，而是由三部分(总-分-总)组成。
摘要第一段，用一两句话高度概括论文的方法，这一段话就是为接下来的摘要做准备的;对待题目中的每一问，我个人建议摘要中都有一段与之对应，与其说这是一种很传统的方法，不如说这是一种很有效并且使得摘要层次很明确的方法;最后一部分就是对模型的总结以及对结果的总结，这部分包括结果分析，模型的灵敏度分析以及优缺点。
摘要写作一个比较重要的问题是，摘要不要在那里泛泛地讲自己用了什么模型，一定要涉及到一些核心假设。拿今年的APMCM的A题来讲，问题要求无人机搜索区域覆盖整个杨浦区，对于区域覆盖问题，怎么才能转化成现有的比较好解决的问题呢。优秀的参赛队的处理方式是这样的：假设无人机监视区域为圆形，只要保证圆形区域能够填充满杨浦区就可以了，那么接下来的问题就是提取这些圆形的圆心，让无人机遍历这些点。
那么经过上述假设，区域覆盖问题就转化成为了经典的图论问题。这个转化的步骤是非常重要的，它是你后面所有工作的基础，因此在摘要中一定要体现出来，这也是你论文很大的亮点。
如果问题中有数值结果，那么最好能够在摘要中体现出来。大家可能会担心自己结果的正确性，这一点完全没有必要。对于美赛而言，没有哪个题目是有确定答案的，这一点也是与国赛的差别;但是大家也不要过于相信美赛没有正确结果这个说法，美赛解决的是一些实际问题，没有固定答案，但是你的结果也需要符合实际，不能偏得太离谱。
摘要中不要出现公式或者图表，可能有些老师会说最好不要出现，但是这里我很肯定地告诉大家，不要出现公式以及图表。为什么呢?如果摘要中出现公式的话，公式中的符号你需要解释，否则评委不能完全理解你的公式的含义，鉴于此，不要出现公式;图表在摘要中占据很大的空间，本来摘要的字数是有一定规范的，因此，图表不要出现。
总之，一篇好的摘要需要让读者明白以下几点：1. 你们队伍的解决方案是什么;2.为什么该方案是合理的;3. 该方案对问题的解答是什么;4. 该方案的.模型是否稳定;5. 该方案还有哪些需要改进的地方。第一条就是讲述自己建立了模型，第二条讲述自己的核心假设，第三条讲述自己的结果，第四条和第五条讲述模型以及结果分析。
排版
排版主要包括以下几个方面：论文的整体结构(目录、标题)、公式、图表、附录。
论文的整体结构参看特等奖论文的过程中，大家可能有所感触，基本上就那么几大块东西。这里我想强调的是目录以及标题，美赛论文里不要求目录，但是我想告诉大家最好要做一个目录，因为通过目录，评委能够非常清楚地看到你的论文结构，省了评委很多事。当评委评了很多次论文之后，他们已经不耐烦了，看到一篇没有目录的论文，他们心里应该会不太舒服，因为没有目录的文章他们还得翻看你的正文，可能不会太爽。此外，如果评委们手中的论文都有目录，就你自己的没有，他们肯定会感觉缺少点什么东西。
标题也是值得大家注意的，标题不要写得太泛，比如“模型建立”、“模型求解”，一定要给标题赋予含义，比如“层次分析法”，让评委看到标题之后就知道你这部分做了些什么。
公式的大小需要注意，在word编写公式的时候经常会碰到一个问题，就是公式所在行与其它行间隔比较大，怎么办呢?解决办法(以word2010为例)是：在段落里，将“如果定义了文档网格，则对齐到网格”前面的勾去掉。
此外，公式一定要注意编号，关于公式编号问题，在“校苑数模高校巡回讲座——西北大学站”中已经详细讲述了，具体请参加视频，链接为
图表的制作可以参考美赛特等奖的论文，学习一下别人的图表是怎么制作的，重点看一下图表中的文字字体以及大小，此外图表的表现形式。在讲座过程中，有些同学问动态图怎么办，比如2014年国赛B题，这种情况下有选择性的贴在正文中4张图就可以了，不需要将很多图放在正文中。首次参加数模的同学往往认为将更多的图甚至代码放在附录中显得更厉害，其实恰恰相反。只要能够清晰地表达出问题就可以了，程序要是放的话一定要放在附录中(当然程序可以不放在附录中)，并且要将程序整理一下，不要显得很乱。附录中的东西可能大家觉得不重要，其实还是比较重要的，评委们不会看你附录的内容，但是有很大概率浏览到附录，因为附录在最后面，一般论文最前面和最后面的东西容易被看到。因此附录中的内容一定要整洁一些，让人一看感觉很整齐，很漂亮。
上面讲述了“摘要+排版=二等奖”的结论，希望对即将参加2015美赛的同学有所帮助。接下来再嘱咐一点，数学建模比赛是以团队形式完成的，在第一天开始时，希望三个人都去查找资料，都提出自己的想法，即使想法不对，但是也要有。在第一天晚上的时候，大家将自己查找的资料以及想法交流一下，然后确定出问题的解题思路。我强调这一点主要是让大家认识到美赛的时候并不是建模的人要全权负责建模，模型建立过程中三个人都要提出自己的想法，只不过最终决定权归建模的人。
在美赛比赛过程中，大家的心态希望不要出现太大波动，心态的变化主要来源于两方面：1. 随着时间的消逝，自己这边没有太大进展;2.其它队伍进度非常快，自己看到之后心里发慌。至于上述两个问题，我这里说明一下。
1. 美赛4天时间，自己一定要给自己一个计划，每天完成哪些事情都需要实现计划好。困难肯定是有的，但是要想办法解决困难。在模型建立过程中，建议大家先从简单模型开始入手，得出结果之后，再考虑更多的因素进入模型，逐步将模型复杂化。这种稳扎稳打的方式往往被参赛队忽视，很多参赛队刚上来就想建立很复杂的模型，结果模型无法求解，最后导致溃败。我这句话的意思是，无论模型简单与否，起码要保证将所有问题完成，题目中的每一个要求都要有所解答，即使你的方法很naive。
2. 制定好自己的时间表之后，其它参赛队的进度就不要去关心了，因为大家的终点都是完成题目要求。只要始终坚持自己的计划就可以了，其他人的进度顶多作为一个参考，不要对自己的心态所有影响。
最后，祝大家在2017年美赛中取得优异的成绩!
CSDN文库。美赛O奖论文，包括A，B，C，D，E，F等题目的优秀论文，很有研究价值，2020美赛d题o奖论文去CSDN文库看，可以下载资源、学习资料等。论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的 文章 ，简称之为论文。
2017年美赛B题赛题
2017MCM
ProblemB: Merge After Toll
Multi-lanedivided limited-access toll highways use “ramp tolls” and “barrier tolls” tocollect tolls from motorists. A ramp toll is a collection mechanism at anentrance or exit ramp to the highway and these do not concern us here. Abarrier toll is a row of tollbooths placed across the highway, perpendicular tothe direction of traffic flow. There are usually (always) more tollbooths thanthere are incoming lanes of traffic (see former 2005 MCM Problem B). So whenexiting the tollbooths in a barrier toll, vehicles must “fan in” from thelarger number of tollbooth egress lanes to the smaller number of regular travellanes. A toll plaza is the area of the highway needed to facilitate the barriertoll, consisting of the fan-out area before the barrier toll, the toll barrieritself, and the fan-in area after the toll barrier. For example, a three-lanehighway (one direction) may use 8 tollbooths in a barrier toll. After payingtoll, the vehicles continue on their journey on a highway having the samenumber of lanes as had entered the toll plaza (three, in this example).
Considera toll highway having L lanes of travel in each direction and a barrier tollcontaining B tollbooths (B > L) in each direction. Determine the shape,size, and merging pattern of the area following the toll barrier in whichvehicles fan in from B tollbooth egress lanes down to L lanes of traffic.Important considerations to incorporate in your model include accidentprevention, throughput (number of vehicles per hour passing the point where theend of the plaza joins the L outgoing traffic lanes), and cost (land and road constructionare expensive). In particular, this problem does not ask for merely aperformance analysis of any particular toll plaza design that may already beimplemented. The point is to determine if there are better solutions (shape,size, and merging pattern) than any in common use.
Determinethe performance of your solution in light and heavy traffic. How does yoursolution change as more autonomous (self-driving) vehicles are added to thetraffic mix? How is your solution affected by the proportions of conventional(human-staffed) tollbooths, exact-change (automated) tollbooths, and electronictoll collection booths (such as electronic toll collection via a transponder inthe vehicle)?
YourMCM submission should consist of a 1 page Summary Sheet, a 1-2 page letter tothe New Jersey Turnpike Authority, and your solution (not to exceed 20 pages)for a maximum of 23 pages. Note: The appendix and references do not counttoward the 23 page limit.
2017年美赛B题赛题翻译
B题中文翻译：
问题B：收费后合并
多车道有限接入收费公路使用“坡道收费”和“障碍收费”来收取驾驶员的收费。斜坡收费是在高速公路的入口或出口匝道处的收集机构，并且这些不关心我们在这里。障碍收费是一排跨过高速公路的收费站，垂直于交通流的方向。通常（总是）更多的收费站比交通车道（见前2005年MCM问题B）。因此，当驶出收费站时，车辆必须从较大数量的收费站出口车道“扇入”到较少数量的常规行驶车道。收费广场是高速公路需要用于促进障碍收费的区域，包括在障碍收费之前的扇出区域，收费路径本身以及收费路径之后的扇入区域。例如，三车道高速公路（一个方向）可以在障碍通行费中使用8个收费站。在支付了费用之后，车辆在具有与进入收费广场相同数量的车道（在该示例中为三个）的高速公路上继续行驶。
考虑在每个方向上具有L个行驶车道的收费高速公路和在每个方向上包含B个收费站（B> L）的障碍通行费。确定跟随收费障碍的区域的形状，尺寸和合并模式，其中车辆从B过街出口车道下行到L个车道。在您的模型中纳入的重要注意事项包括事故预防，吞吐量（每小时通过广场末端加入L外出车道的车辆数量）和成本（土地和道路建设昂贵）。特别地，该问题不仅仅要求可能已经实现的任何特定收费广场设计的性能分析。重点是确定是否有比任何常用的更好的解决方案（形状，大小和合并模式）。
确定您的解决方案在轻和重的流量的性能。随着更多自主（自驾）车辆添加到交通组合中，您的解决方案如何改变？您的解决方案如何影响常规（人员配备）收费站，精确更换（自动）收费站和电子收费站（例如通过车辆中的应答器收集电子费用）的比例？
您的MCM提交应包括1页摘要表，1-2页给新泽西州收费公路管理局的信件，以及您的解决方案（不超过20页），最多23页。注意：附录和参考文献不计入23页的限制。
2017年美赛B题优秀论文解读
2017年美国大学生数学建模竞赛有4907支队伍选择了B题，其中有5支队伍获得了特等奖。他们分别是56731、68303、69427、70174、70545，我们对这5篇特等奖论文进行了简单的分析，结果如下：
（1）56731队伍提议的收费站的分布类似于蜂巢。在每个规则的六角形蜂窝的中心，有两个收费站，为两个分开的车辆流服务。由于新收费广场的特殊格局，总面积可大幅度减少。同时，可以减少排队造成的平均浪费时间，这意味着吞吐量将得到提高。此外，通过将合并过程分为两个阶段，也可以减少事故发生的可能性。与传统的线性分布收费站相比，新设计的蜂窝结构大大减少了建设面积。利用排队论对收费广场的吞吐量进行了分析。为了验证他们的理论，他们利用PTVISSIM模拟了大量车辆通过收费广场的行为。仿真结果表明，理想的蜂窝式收费站与传统的收费站相比具有更好的效果。接着分析了不同类型收费站的比例对他们设计的影响。他们模拟了蜂窝式收费广场在不同交通流量下的性能，显示该模型对交通流变化不敏感，鲁棒性强，适合于实际施工。为了进一步降低事故发生的可能性，他们对蜂窝收费亭概念模型进行了改进：使过渡区更加平滑，各种收费站的布置更加公平。对于自动驾驶车辆，在收费广场的中心，他们预留了特别的e-zpass收费亭。电子收费和自动车辆是现代交通的发展趋势，我们的新设计模式可以在成本、吞吐量和安全等方面提高收费广场的性能。
（2）68303队伍首先根据收费站的不同形状、大小和合并模式将已实施的区域划分为8类。其次，利用VisSim对收费站典型的8种模型进行了仿真研究。通过设置必要的观测点，他们获得了吞吐量数据、队列的时间和平均延迟时间。接着建立了基于主成分分析的综合评价模型，对8个典型模型进行了评价，并建立了最优评价模型。经过数据归一化后，得到了等腰梯形形状的最佳模型。为了获得更好的解，我们建立了两个模型来获得最优解。第一种是微分方程模型，目的是求出梯形区域的最优高度和收费站的最优数目。第二种是线性规划模型，它可以在最大限度地提高区域吞吐量的同时，计算出最优的合并模式。最后，他们分析了模型在不同条件下的性能，并对模型进行了修正以适应这些条件，还利用LINGO进行了灵敏度分析。
（3）69427队伍从事故率、交通流量和建设成本三个方面研究了收费广场的优化设计方案。同时给出了收费广场的设计方案和合并模式。第一阶段，假设交通状况正常，确定收费站的数目。而收费车道的数量取决于交通容量、交通流量和服务水平。他们通过上述三个指标建立收费站的功能模型。并在在灵敏度分析中发现，交通流量与收费车道数呈正相关。第二阶段，建立了基于最小风险和最大吞吐量的合并模式优化模型。该模型通过对现有收费广场性能的分析，优化其设计方案。他们认为整个收费广场的减速分流和加速合并是一个有方向的加权网络流。第三阶段，考虑到收费站车辆的可变运动，采用前后车的行驶距离和后车的制动距离。确定收费广场的规模，并建立优化模型，使建设成本降至最低。值得注意的是，他们对模型进行了详细的测试，发现轻型交通流的交通流量和事故率较低。最后，应用该模型对新泽西高速公路收费广场的优化设计进行了研究。
（4）70174队伍提出了一种新的广场设计开发和评价方法，该方法综合了不同交通水平的影响、收费站的支付方法以以及越来越多的自动驾驶汽车的数量首先，在NetLogo中创建了一个广场模型。因为它允许汽车模拟交通中的人与人之间的交互。在此基础上，他们的稳健模型能够评估影响广场顾客满意度的各种变量的多重实现。研究发现，为了最大限度地提高广场的满意度和效率，需要采用对称设计。此外，电子应答器专用车道数量的影响很大，此类通道的数量较多，总体满意度较高。研究发现，无人驾驶汽车的影响是可以忽略不计的，在不同的参数中，减少停车量和流量的能力对系统的影响最大。该有助于缓解美国各地主要收费广场的拥挤状况。
（5）70545队伍在建立模型之前，列出了一些假设，以使现实生活中的场景更容易建模。然后他们开始分析现有的模型，从中总结出它们的优缺点。他们通过分析这两种模型的特点，提出了两种新的模型：控制时间模型(CTM)和等待区模型(WAM)。在这两种新模式中，他们介绍了一种控制收费站车辆离开时间的方法。他们将根据他们的控制方法和一些假设，继续计算合并区域的大小和形状。在此基础上，提出了一种基于数学证明和计算机仿真相结合的最优合并模式的求解方法。他们接着根据实际情况下的统计规律，对不同模型的吞吐量、风险和成本进行了仿真研究。然后利用统计假设检验对这三种模型进行了比较，得出结论：ctm总体上是最好的。我们继续通过考察建筑成本和吞吐量(每小时)对模型中包含的一些变量的灵敏度来测试我们的模型，从不同的角度验证了模型的可靠性。最后他们对模型的优缺点进行了分析。
