編者按：北京時間2014年2月7日-11日，一年一度的美國大學生數(shù)學建模競賽（MCM/ICM），正在緊張進行。MCM/ICM是現(xiàn)今各類數(shù)學建模競賽之鼻祖，MCM（Mathematical Contest in Modeling）始于1985年，ICM（Interdisciplinary Contest in Modeling）始于2000年，目前已發(fā)展為一項國際級的競賽項目。
在知乎上有個討論：大數(shù)據(jù)時代下數(shù)學建模還有作用嗎？編者認為有個回答很在理：數(shù)學建模是有效地搭建起邏輯與數(shù)據(jù)之間橋梁的工具。數(shù)學建模恰恰是怎樣利用大數(shù)據(jù)分析、處理問題的基礎(chǔ)，沒有建模，分析只是空中樓閣。
現(xiàn)在，全球近萬名大學生正在參與著這項比賽，Ternence_張騰元在CSDN博客發(fā)表的文章《2014年數(shù)學建模美賽題目原文及翻譯[個人思路]》，1天點擊量就達3萬+，評論達200+。文中作者簡單介紹了自己的思路和一些參考資料，特將原文轉(zhuǎn)載如下，以饗讀者：
作者首先對2014年美國大學生數(shù)學建模競賽題目進行了翻譯，題目原文可通過鏈接下載。
在一些規(guī)定汽車靠右行駛的國家（即美國，中國和其他大多數(shù)國家，除了英國，澳大利亞和一些前英國殖民地） ，多車道的高速公路經(jīng)常使用這樣一條規(guī)則：要求司機開車時在最右側(cè)車道行駛，除了在超車的情況下，他們應(yīng)移動到左側(cè)相鄰的車道，超車，然后恢復(fù)到原來的行駛車道（即最右車道）。
建立和分析一個數(shù)學模型，來分析這一規(guī)則在輕型和重型交通中的性能（即車輛較少和交通較擁堵時）。你可以研究交通流量和安全二者間的平衡，最高或最低車速限制的作用（即，過低或過高的車速限制） ，和/或其它在這個問題陳述中沒有明確說明的影響因素。這條規(guī)則能否有效地提升交通流量？如果不能，請分析并建議一個替代方案（可能和上述規(guī)則的類型完全不同），這個方案可以提升交通流量，安全性，和/或您認為重要的其他因素。
在規(guī)定汽車靠左行駛的國家，證明您的解決方案能否簡單地改變方向就可應(yīng)用在這些國家，或是否要考慮額外的要求。
最后，如上所述的規(guī)則依賴于人的行為標準（即人們是否遵守這樣的交通規(guī)則）。如果相同的交通情況完全在一個智能系統(tǒng)的控制之下――無論是道路網(wǎng)的部分或是行駛在道路上的車輛都嵌入了這個系統(tǒng)――在何種程度上，這會改變你剛才分析的結(jié)果？
思路：
首先沒有數(shù)據(jù)，找數(shù)據(jù)盡量去數(shù)據(jù)庫網(wǎng)站直接下載或者有其他方法。元胞自動機，蒙特卡洛算法等等應(yīng)該可以算是高端解。
A題可能是眾多參賽著稍有把握的一道題目，題目背景比較簡單，比較接地氣：
首先題目告訴我們的是什么？一個規(guī)則，什么規(guī)則？除非。。。否則。。。充分？必要？你對這個規(guī)則了解多少？
其次這個規(guī)則的運行情況，低負荷和高負荷？你如何界定？這時交通路況的表現(xiàn)如何？
在下面他給了提示，流量、安全、車速等等，但提到的這三個因素想必是比較重要的因素吧。
那么分析的關(guān)鍵點是什么呢？
這條規(guī)則在提升車流量方面是否有效？同時盡量兼顧安全問題。
如果以上的因素不足以支持或者解決提升車流量問題，請?zhí)岢鰝€替代因素并分析。
OK，到這里左駕右行的暫時告一段落。
其次，讓我們探討右駕左行的模式下，規(guī)則的試用情況如何？
最后就是發(fā)散性問題了，智能控制？部分網(wǎng)絡(luò)還是...? 對你的結(jié)果有什么影響呢？也就是說你的結(jié)果的試用極限測試，有什么問題。
可以建立數(shù)學模型來分析這條規(guī)則在低負荷和高負荷狀態(tài)下的交通路況的表現(xiàn)。你不妨考察一下流量和安全的權(quán)衡問題,車速過高過低的限制，或者這個問題陳述中可能出現(xiàn)的其他因素。這條規(guī)則在提升車流量的方面是否有效？如果不是，提出能夠提升車流量、安全系數(shù)或其他因素的替代品（包括完全沒有這種規(guī)律）并加以分析。
在一些國家，汽車靠左形式是常態(tài)，探討你的解決方案是否稍作修改即可適用，或者需要一些額外的需要。
要考慮流量和安全的權(quán)衡、限速的作用，以及那些題目中沒有明確提出的因數(shù)，我覺得反應(yīng)時間、車速、車輛型號和安全都有直接關(guān)系，還比如說醉酒駕駛，疲勞駕駛之類的影響判斷的因素（這些如果沒時間沒必要做，意義不是很大），重點考慮：堵車安全，把單次超車模型完善好，去思考單次超車對整個車輛流（分車道車輛流）的影響..然后再整體考慮。
參考資料：
國外一個相關(guān)問題：“慢交通靠右”與“靠右，除了通過”
問題描述：你看到這些跡象往往在多車道公路，我一直以為他們意味著同樣的事情對我來說是一個驅(qū)動程序：驅(qū)動器中（非轉(zhuǎn)機）車道最遠的權(quán)利，除非經(jīng)過別人或準備左轉(zhuǎn)。
不過，我對你們所說似乎認為，“慢交通靠右”幾人僅適用于人做低于限速。他們也似乎認為這樣做限速其實他們有義務(wù)保持左，但是這可能是坑的話題！
那么，有沒有什么征兆都在指揮我做任何真正的區(qū)別？
體育畫報，為運動愛好者雜志，正在尋找上個世紀堪稱“史上最優(yōu)秀大學教練”的男性或女性。建立數(shù)學模型，選出在大學曲棍球，足球，棒球或壘球，籃球，橄欖球領(lǐng)域（過去或現(xiàn)在）最好的一個或多個、男性或女性大學教練。你在你的分析中使用的時間范圍對結(jié)果有影響嗎？比如說，在1913年執(zhí)教的情況不同于2013年？清楚地說明您的評估指標。討論你的模型怎樣在男女性別和所有可能的運動中應(yīng)用。展示由你的模型得到的3個不同的運動各自排名前5的教練。
除了MCM的格式和要求，準備體育畫報一份1-2頁的文章，用非技術(shù)性的解釋向您的體育迷闡述你的結(jié)果。
思路：
分析方法多種多樣，找平時訓練準備的方法模型！ 數(shù)據(jù)是關(guān)鍵，看來比較難獲得！
層次分析法和模糊評價，主成分分析 的精華可以采取，但個人感覺對于美賽這種水平來說不夠華麗！重點還需有數(shù)據(jù)分析做支持！ 在想點辦法排序吧
評價一個教練，可以從執(zhí)教技術(shù)、經(jīng)驗、和管理隊員、管理隊伍的經(jīng)驗，以及他教出來的運動員成就上評價，還是要把理論數(shù)據(jù)化！可能會用到模糊數(shù)學方面的知識
就美賽而言，查閱獲獎?wù)撐拇蠖嗍褂弥悄芩惴ǎ?而且智能算法普遍可以改造分析數(shù)據(jù)，優(yōu)化結(jié)果！ 建議搜索相關(guān)類型數(shù)據(jù)分析的文獻，用智能算法改造分析，做數(shù)據(jù)分析支持！結(jié)合層次分析
當然盡量進行開放思維和算法的研究，不要局限，美賽注重創(chuàng)新型思維！
參考文獻：
教練技術(shù)的培訓遷移效果及其影響因素調(diào)查研究_吳燕：http://pan.baidu.com/s/1gdBT10B
構(gòu)建我國教練員科學訓練能力評估指標體系：http://pan.baidu.com/s/1i3qQCqp
體育學校教練員工作績效評估體系與方法： http://pan.baidu.com/s/1kZsKI
搜索方法：比如，橄欖球第一名是北卡羅萊納大學，你就百度，然后點體育版塊，他有宣傳的，給你連接了一個教練的FACEBOOK那種東西，有名字。
NBA的最佳教練選取準則：年度最佳教練的評選標準是“哪位教練用最不具有天賦的球隊贏得了盡可能大的成就”，也就是說，一名教練的偉大與否，并不會成為年度最佳教練評選中的加分環(huán)節(jié)。
美國的訓練課觀察應(yīng)該有建檔！可以找找！
國外參考資料：
作者的話：
我今年有事就沒參加，自己私下做做MCM！有人問我，我能解答的也就給說了，都是常用建模方法，不管平時準備、練習都用，都些常見方法。有深度的也就不會隨便一兩句就解答的！
我覺得數(shù)模比賽主要還是團隊能力，也要有大量的文獻，思路支持，強大理論、實踐能力，擴展想法才能做的更好，更新。而我也只是擴展些自己的思路，針對問題的解決辦法的做研究。請理解~
原文鏈接：2014年數(shù)學建模美賽題目原文及翻譯[個人思路]（責編：周小璐）
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