2024年-全国大学生数学建模竞赛(CUMCM)试题速浏、分类及浅析
全国大学生数学建模竞赛（China Undergraduate Mathematical Contest in Modeling）是国家教委高教司和中国工业与应用数学学会共同主办的面向全国大学生的群众性科技活动，目的在于激励学生学习数学的积极性，提高学生建立数学模型和运用计算机技术解决实际问题的综合能力，鼓励广大学生踊跃参加课外科技活动，开拓知识面，培养 创造精神及合作意识，推动大学数学教学体系、教学内容和方法的改革。
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2024年A题："板凳龙"闹元宵
题目分类
- 领域：传统民俗活动与动力学模拟
- 模型类型：几何建模 + 刚体动力学 + 优化控制
核心考点
模型与算法
| 层级 | 方法体系 |
|---|---|
| 几何建模 | 阿基米德螺线方程 + 极坐标转换 |
| 运动学分析 | 微分方程数值解（欧拉法/RK4） |
| 优化控制 | 非线性规划（SQP算法） |
| 可视化工具 | Python/Matplotlib动态仿真 |
难点与创新点
挑战：
- 223节板凳的实时位置与速度同步计算
- 螺线盘入终止时刻的碰撞阈值设定
- 调头空间的最小螺距优化
创新方向：
▨ 引入刚体动力学模拟龙身柔性形变
▨ 基于蒙特卡洛模拟的碰撞概率预测
▨ 开发S形调头曲线的参数化生成算法
2024年B题：生产过程中的决策问题
题目分类
- 领域：工业工程与质量管理
- 模型类型：决策树模型 + 动态规划
核心考点
模型与算法
| 层级 | 方法体系 |
|---|---|
| 抽样检验 | 二项分布假设检验（α=0.05/0.10） |
| 动态规划 | 贝尔曼方程 + 状态转移矩阵 |
| 不确定性建模 | 贝叶斯网络 + 马尔可夫链 |
| 求解工具 | Python/PuLP优化库 |
难点与创新点
挑战：
- 零配件与成品次品率的耦合影响
- 用户退换行为的随机性建模
- 多工序系统的决策路径组合爆炸
创新方向：
▨ 设计序贯检验方案减少检测次数
▨ 构建基于强化学习的自适应拆解策略
▨ 开发供应链数字孪生仿真平台
2024年C题：农作物的种植策略
题目分类
- 领域：农业经济与资源优化
- 模型类型：多目标优化 + 随机规划
核心考点
模型与算法
| 层级 | 方法体系 |
|---|---|
| 线性规划 | 单纯形法 + 整数变量处理 |
| 随机优化 | 情景树生成 + 鲁棒优化 |
| 聚类分析 | K-means作物分类 |
| 求解工具 | MATLAB/CPLEX |
难点与创新点
挑战：
- 1201亩分散地块的种植组合爆炸
- 七年跨期决策的动态调整
- 替代品/互补品的非线性收益影响
创新方向：
▨ 引入区块链技术追踪作物轮作历史
▨ 构建基于GAN的市场价格预测模型
▨ 开发农业数字孪生决策支持系统
2024年D题：反潜航空深弹命中概率问题
题目分类
- 领域：军事运筹与概率统计
- 模型类型：空间概率模型 + 阵列优化
核心考点
模型与算法
| 层级 | 方法体系 |
|---|---|
| 概率建模 | 蒙特卡洛积分 + 重要性采样 |
| 阵列优化 | 蜂巢网格布局 + 覆盖半径分析 |
| 动态仿真 | 基于Agent的潜艇规避模型 |
| 求解工具 | Python/NumPy + Matplotlib |
难点与创新点
挑战：
- 单边截尾正态分布的数值积分稳定性
- 9枚深弹的空间协同效应量化
- 潜艇方位角β的动态影响
创新方向：
▨ 开发GPU加速的并行蒙特卡洛算法
▨ 引入博弈论优化潜艇-深弹对抗策略
▨ 构建虚拟现实战场可视化系统
2024年E题：交通流量管控
题目分类
- 领域：智能交通与城市管理
- 模型类型：排队论模型 + 时空数据分析
核心考点
模型与算法
| 层级 | 方法体系 |
|---|---|
| 数据挖掘 | OpenCV车辆轨迹跟踪 |
| 信号优化 | 遗传算法 + Webster公式 |
| 需求预测 | LSTM神经网络 |
| 可视化工具 | Tableau/GeoDa |
难点与创新点
挑战：
- 监控盲区车辆的轨迹补全
- 应急车道启用的博弈均衡分析
- 黄金周数据的时间异质性处理
创新方向：
▨ 开发基于Transformer的拥堵传播模型
▨ 构建多智能体交通仿真环境
▨ 设计区块链驱动的动态收费系统