2022年美国大学生数学建模国赛将于北京时间2月18日06：00开赛，本文主要介绍美赛报名、与历年题型分析及知识点趋势整理，帮助大家更好的备战大学生数学建模竞赛，同时对2022年的赛题做一定的简要预测分析。
重要通知
据官网最新发布通知显示，今年的美赛的E题类型发生了新的变化，由原来的（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）变成了sustainability（可持续性），其他赛题类型没有发生改变。
2022年年题目类型
MCM Problem A (continuous)MCM Problem B (discrete)MCM Problem C (data insights)ICM Problem D (operations research/network science)ICM Problem E (sustainability)ICM Problem F (policy)
往年题目类型
MCM Problem A (continuous)MCM Problem B (discrete)MCM Problem C (data insights)ICM Problem D (operations research/network science)ICM Problem E ((environmental science)ICM Problem F (policy)
一、针对于六道赛题类型整理出历年近5年赛题规律及简要分析
年份：2016
赛题：MCM A题目：热水澡 题目简述：建立一个浴缸的水温模型，确定最佳的策略，使人在浴缸里也能保持水温，而不浪费太多的水 问题类型：优化 对应算法及模型：热力学模型、强制对流模型、回归模型
赛题：MCM B题目：太空垃圾 题目简述：建立一个由时间决定的模型，确定最佳的方法，为一个私营企业提供商机，以解决太空垃圾问题 问题类型：决策优化 对应算法及模型：模糊综合评价法、风险评估、马尔可夫模型
赛题：MCM C题目：Goodgrant的挑战 题目简述：建立一个模型来确定最优投资策略，包括确定学校、每个学校的投入、投资回报、对学生学业有显著正效用需持续的投资时间 问题类型：优优化预测 对应算法及模型：主成分分析LASSO模型
赛题：ICM D题目：社会信息网络的演变和影响评估 题目简述：考虑五个阶段来分析速度/信息流与信息内在价值的关系问题类型：预测 对应算法及模型：多层复杂网络模型动态信息流模型概率模型
赛题：ICM E题目：我们朝着干渴的星球迈进吗?题目简述：帮助国际清洁水运动组织改善清洁、新鲜水的获取 问题类型：评价决策 对应算法及模型：遗传算法、熵值法、线性回归模型、主成分分析
赛题：ICM F题目：饥荒问题 题目简述：确定难民危机的特定因素，证明这些条件对分析危机的必要性，并建立一个最优的难民迁徙模型 问题类型：规划 对应算法及模型：主成分分析、多目标决策模型
年份2017
赛题：MCM A题目： 管理赞比西河 题目简述：评估修复、重建、拆除Kariba水坝潜在成本和收益支持关于沿赞比西河新坝的数量和位置的建议 问题类型：评估预测 对应算法及模型：Cost-benefit Prediction model成本效益预测模型k-NN、Randomforest
赛题：MCM B题目：收费后合并 题目简述：确定收费障碍的区域的形状，尺寸和合并模式，需包括事故预防，吞吐量及成本 问题类型：优化 对应算法及模型：Frank-Wolfe算法机器学习模型
赛题：MCMC 题目：合作和导航 题目简述：构建一个模型，包括对车道流量，峰值、(和/或)平均交通量，以及自动驾驶车所占的比例的协作系统 问题类型：优化 对应算法及模型：网络最大流算法Nagel-Schreckenberg(NS)模型
赛题：ICM D题目：优化乘客吞吐量 题目简述：开发一个或多个模型，允许通过安全检查点探索乘客流，并识别瓶颈 问题类型：评估决策 对应算法及模型：M/G/1队列泊松分布正态分布
赛题：ICM E题目：可持续城市 题目简述：定义衡量城市智能增长成功率的指标研究选定城市的当前增长计划，使用智能增长原则制定增长计划 问题类型：评价决策 对应算法及模型：主成分分析、熵权法、支持向量机(SVM)和加权移动平均法(WMAM)
赛题：ICM F题目：向火星迁移 题目简述：形成政策模型和报告，使2100年火星上的生活体验甚至比当年的地球生活体验更好 问题类型：规划 对应算法及模型：马尔可夫链模型
年份2018
赛题：MCMA题目：多跳HF无线电传播 题目简述：为海洋信号反射建立一个数学模型 问题类型：评价决策
赛题：MCMB 题目：有多少种语言 题目简述：调查全球语言的发展趋势以及新办公室的位置选择 问题类型：评估预测 对应算法及模型：主成分分析法、一阶自回归模型、logistic模型、马尔可夫模型、聚类分析、多目标决策(MODM)
赛题：MCMC题目：能源生产 题目简述：根据题目所给数据创建能源概况，开发一个模型来描述1960年至2009年四个州中每个州的能源状况 问题类型：评估预测对应算法及模型：灰色关联分析、熵权法、ARIMA时间序列预测模型、高斯过程回归(GPR)模型、相关分析、多目标规划
赛题：2018 ICM D题目：从汽油驾驶到电动驾驶 题目简述：调研现在特斯拉充电站在美国的分布。选择一个国家(韩国、爱尔兰或者乌拉圭)确定充电站的最优数量，位置和分布，并且说明影响这个计划发展和实施的主要因素 问题类型：优化、评价、预测 对应算法及模型：排队论模型、多目标规划模型、logisticc回归分析、聚类模型
赛题：ICM E题目：气候变化如何影响地区不稳定?题目简述：建立一个模型来决定一个国家的脆弱性，同时衡量气候变化的影响 问题类型：评价决策 对应算法及模型：PSR模型框架、层次分析法、熵权评价模型
赛题：ICM F题目：隐私成本 题目简述：在各种应用程序中制定保护个人隐私和PI的价格点 问题类型：规划优化对应算法及模型：综合定价模型、递归捕捉模型
年份2019
赛题：MCM A题目：权利的游戏 题目简述：分析龙的特征，行为，习惯，饮食以及与环境的相互影响 问题类型：评价 对应算法及模型：渐近S形曲线，vonBertalanffy方程
赛题：MCM B题目：派送无人机 题目简述：让发生飓风等自然灾害时，可以利用无人机更加高效地进行物资上的运输。 问题类型：规划 对应算法及模型：BP神经网络、多元线性回归
赛题：MCM C 题目：阿片类药物危机 题目简述：建立一个数学模型来描述五个州及其县之间和之间报告的合成阿片类药物和海洛因事件(病例)的传播和特征 问题类型：评估预测 对应算法及模型：和密度估计模型
赛题：ICM D题目：离开卢浮宫的时间 题目简述：开发卢浮宫紧急疏散模型，讨论如何为其他大型拥挤结构调整和实施模型 问题类型：规划优化 对应算法及模型：分类预测模型，排队论模型元胞自动机蚁群模型
赛题：ICM E题目：环境退化成本是多少? 题目简述：创建生态服务评估模型，以了解考虑生态系统服务时土地利用项目的真实经济成本。使用模型对不同规模的土地利用开发项目进行成本效益分析，从小型社区项目到大型国家项目。 问题类型：评估 对应算法及模型：PSR模型框架、层次分析法、熵权评价模型
赛题：ICM F题目：通用，分散，数字货币:有可能吗? 题目简述：构建一个充分代表此类金融体系的模型，帮助他们确定全球分散式数字金汕市场的可行性和影响 问题类型：规划 对应算法及模型：多元非线性回归模型
年份2020
赛题：MCMA 题目：向北移动 题目简述:建立一个数学模型，以识别未来50年内这两种鱼类最可能的位置，根据您的预测分析，这些小型捕捞公司是否应该改变其经营方式 问题类型：评估预测 对应算法及模型：时间序列分析法K-Means聚类算法
赛题：MCM B 题目：最坚固的沙堡 题目简述:建立数学模型以识别沙堡的最佳三维几何形状，在会发生波浪和潮汐的情况下海滨上持续最长的时间使用模型确定城堡的最佳沙水混合比分析提供的三个产品数据集，以鉴定，描述和支持数学证据。有意义的定量和/或定性模式，关系，测度和参数 问题类型：优化 对应算法及模型：线性回归(最小二乘法)
赛题：MCMC 题目：数据的财富 问题类型：优化、评价、预测 对应算法及模型：主成分分析，层次聚类、因子分析、时间序列分析
赛题：ICM D题目：团队策略 题目简述:为球员之间的传球建立一个网络，每个球员都是一个节点，每个球员之间的传球构成一个链接。创建一个模型，该模型捕获团队工作的结构、配置和动态方面，确定团队合作成功的指标和结构配置 问题类型：评价 对应算法及模型：AHP层次分析法、多元线性回归分析
赛题：ICM E题目：淹死在塑料中 题目简述:开发一个模型，以估算可以安全减轻的一次性或一次性塑料产品浪费的最大量，而不会造成进一步的环境破坏讨论塑料废物可以减少到达到环境安全水平的程度问题类型：决策优化 对应算法及模型：智能算法、模糊综合评价
赛题：ICM F题目：我称之为家的地方… 题目简述:开设计模型研究海平面上升对相关国家的人口、文化的影响 问题类型：评估预测对应算法及模型：密度估计模型、支持向量机、灰色预测、AHP层次分析法
年份2021
赛题：MCM A 题目：真菌 题目简述:建立一个数学模型来描述在多种真菌存在的情况下，通过真菌活性来描述地面凋落物和木质纤维的分解 问题类型：评估预测对应算法及模型：线性回归，非线性回归，神经网络，方差分析、相关系数分析
赛题：MCMB题目：扑灭野火 题目简述:建立一个模型，以确定为维多利亚州消防管理局(CFA)拟议的快速森林火灾响应部门购买的SSA无人机和无线电中继无人机的最佳数量和组合 问题类型：决策优化 对应算法及模型：算法机器学习
赛题：MCMC 题目：确认关于大黄蜂的传言 题目简述:解决和讨论是否可以预测这种害虫的传播随着时间的推移，以及以何种精度水平 问题类型：评价预测 对应算法及模型：分类预测模型，蒙特卡洛模拟元胞自动机
赛题：ICM D 题目：音乐的影响 题目简述:建立一个模型探索音乐的演变,进一步研究音乐及其对文化的影响 问题类型：评估决策 对应算法及模型：PageRank机器算法、聚类分析、动态因子分析法
赛题：ICM E题目：重新优化食物系统 题目简述:建立了食物系统模型，至少在一个发达国家和一个发展中国家应用你的模型来支持你的发现。讨论模型的可伸缩性(对较大或较小的食物系统)和适应性(对其他区域) 问题类型：决策 对应算法及模型：多元线性回归模型、综合评价模型
赛题：ICM F 题目：检查高等教育的脉搏和温度 题目简述:制定并验证一套或一套模型，以评估任何国家高等教育系统的健康状况 问题类型：评估预测 对应算法及模型：决策树结合AHP，神经网络模糊评价时间序列分析法
二、关于报名
因为报名参加美赛的同学不具备 Visa 或国际支付方式，且美赛报名国内曾出现过信用卡泄露盗刷或经常会发生扣费后刷不出控制号，甚至有些同学盲目选择了小道渠道报名影响了正常参赛等一系列事件，为了避免此类事件发生及更好的提升参赛者的获奖率，建议通过数模乐园辅助报名平台直接提交信息缴费报名。国内参赛队伍一般都可以通过数模乐园辅助报名。
