【python|2022五一杯数学建模资料汇总】五一杯数学建模历年赛题如下
2004：A题：失业工人如何选择满意工作
B题：汽车保险问题
C题：大型运动会团体参赛成绩评价
D题：降落伞的选择
2005：A题：抑制房地产泡沫问题
B题：工件的安装与排序问题
C题：人民币汇率对经济的影响
D题：职业教育与国民经济关系问题
2006：A题：自来水的定价
B题：篮球比赛问题
C题：减速路障的放置
2007：A题：毕业生就业问题
B题：关于火车站股道和列检的问题
C题：防洪物资调运问题
2008：A题：私家车保有量增长及调控问题
B题：大型煤炭企业生产和供给问题
C题：股指期货套利问题
2009：A题：房地产业发展问题
B题：纯净水安全监控问题
C题：企业事故管理能力形成机制问题
2010：A题：不确定环境下供应链的生产与订购决策问题
B题：温室中的绿色生态臭氧病虫害防治
C题：汽车召回问题
2011：A题：幸福感的评价与量化模型
B题：旅游线路的优化设计
C题：高校综合奖学金的评定
2012：A题：2012年医疗制度改革探讨
B题：煤炭企业生产调度与销售方案设计
C题：碳排放约束下的江苏省煤炭消费预测
2013：A题：大学生体质健康评价问题
B题：我国出口能源量测算问题
C题：整车物流调度系统
2014：A题：寻找黑匣子
B题：能源总量控制问题
C题：“延迟退休”问题
2015：A题：不确定性条件下的最优路径问题
B题：空气污染问题研究
C题：生态文明建设评价问题
2016：A题：购房中的数学问题
B题：能源总量控制下的城市工业企业协调发展问题
C题：“二孩政策”问题
2017：A题：公交车排班问题
B题：自媒体时代的消息传播问题
C题：宜居城市问题
2018：A题：徐州潘安湖风景区游览路线设计
B题：商业银行人民币贷款规模分配及盈利问题
C题：江苏省本科教育质量综合评价
2019：A题：让标枪飞
B题：木板最优切割方案
C题：科创板拟上市企业估值
2020：A题：煤炭价格预测问题
B题：基于系统性风险角度的基金资产配置策略分析
C题：饲料混合加工问题
2021：A题：疫苗生产问题
B题：消防救援问题
C题：数据驱动的异常检测与预警问题
本人收集了从2004-2019年的五一杯优秀论文，大家可以在赛前学习一下，了解题目套路，以取得更好的成绩。去年我也参加了五一杯比赛，说实话最新资料对自己能力的提升挺大的。资料见文末。比赛期间我也会关注比赛，提供思路（非卖思路）
优秀论文如下，以2019、2018、2017年为例：
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2004年的古老论文也有，那时候不叫五一杯，叫苏北赛，如下图：
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我们还有常用的优化算法，包括传统的优化算法及智能算法（遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等等），以下是算法目录:
1.约束优化问题：
minRosen(Rosen梯度法求解约束多维函数的极值)(算法还有bug)
minPF(外点罚函数法解线性等式约束)
minGeneralPF(外点罚函数法解一般等式约束)
minNF(内点罚函数法)
minMixFun(混合罚函数法)
minJSMixFun(混合罚函数加速法)
minFactor(乘子法)
minconPS(坐标轮换法)(算法还有bug)
minconSimpSearch(复合形法)
2.非线性最小二乘优化问题
minMGN(修正G-N法)
3.线性规划：
CmpSimpleMthd(完整单纯形法)
4.整数规划(含0-1规划)
DividePlane(割平面法)
ZeroOneprog(枚举法)
5.二次规划
QuadLagR(拉格朗日法)
ActivedeSet(起作用集法)
6.辅助函数(在一些函数中会调用)
minNT(牛顿法求多元函数的极值)
Funval(求目标函数的值)
minMNT(修正的牛顿法求多元函数极值)
minHJ(黄金分割法求一维函数的极值)
7.高级优化算法
1）粒子群优化算法(求解无约束优化问题)
1>PSO(基本粒子群算法)
2>YSPSO(待压缩因子的粒子群算法)
3>LinWPSO(线性递减权重粒子群优化算法)
4>SAPSO(自适应权重粒子群优化算法)
5>RandWSPO(随机权重粒子群优化算法)
6>LnCPSO(同步变化的学习因子)
7>AsyLnCPSO(异步变化的学习因子)(算法还有bug)
8>SecPSO(用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题)
9>SecVibratPSO(用二阶振荡粒子群优化算法求解五约束优化问题)
10>CLSPSO(用混沌群粒子优化算法求解无约束优化问题)
11>SelPSO(基于选择的粒子群优化算法)
12>BreedPSO(基于交叉遗传的粒子群优化算法)
13>SimuAPSO(基于模拟退火的粒子群优化算法)
2)遗传算法
1>myGA(基本遗传算法解决一维约束规划问题)
2>SBOGA(顺序选择遗传算法求解一维无约束优化问题)
3>NormFitGA(动态线性标定适应值的遗传算法求解一维无约束优化问题)
4>GMGA(大变异遗传算法求解一维无约束优化问题)
5>AdapGA(自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)
6>DblGEGA(双切点遗传算法求解一维无约束优化问题)
7>MMAdapGA(多变异位自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)
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资料链接：https://mianbaoduo.com/o/bread/YpmZk51s
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