2024美赛选题建议+ABCDEF思路分享

本文主要是介绍2024美赛选题建议+ABCDEF思路分享，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

选题建议

A题题目见：

https://zxljhy.blog.csdn.net/article/details/135985116https://zxljhy.blog.csdn.net/article/details/135985116建议：

A题是机理分析，需要去找到合适的数据对物种发展规律进行研究，结合生态学原理和动力学理论，建立描述种群、资源、环境之间相互作用的动态模型，比如说生存分析、Lotka-Volterra竞争模型，但如果使用常见的机器学习模型如神经网络、随机森林等可以用来预测种群数量和性比例的变化趋势，但对生态系统内在机制的解释性较弱。

思路：

B题题目见：

https://zxljhy.blog.csdn.net/article/details/135985149https://zxljhy.blog.csdn.net/article/details/135985149B题是数值模拟，可以将潜水艇的运动方程和环境因素模型表示为一组微分方程或偏微分方程，并结合适当的边界条件和初始条件，利用数值方法求解得到潜水艇在水中的位置随时间的变化。此后利用位置模型的信息，分析潜水艇可能出现的区域和路径。根据海流、海水密度、海底地形等因素，确定潜水艇可能的移动方向和速度，以提高搜索概率

C题题目见：

https://zxljhy.blog.csdn.net/article/details/135985164https://zxljhy.blog.csdn.net/article/details/135985164

C题是个数据分析，但今年较难，需要从提供的数据中较为细致理解变量去整合提取特征，可以用一些评价指标，如得分率、破发率、发球速度等，来衡量选手的表现，采用主成分分析或者一些综合评价得分来创建特征，后续再通过这些特征建立相关的预测模型等

D题是个目标规划，定义一个多目标优化问题，以在满足所有相关方需求的前提下，找到每个湖泊在年度内的最优水位，最优水位求解可以用启发式算法比如遗传算法、粒子群发等等，且将实际水位与模型最优水位进行比较优劣，此外，对于因素敏感度重要性，可以通过调整各个因素的权重或设置不同的约束条件，观察最优解的变化，从而评估因素的重要性。