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2024年HiMCM已放题！翰林独家破题分析！附备赛资料免费领取！

Category: HiMCM数模竞赛 Date: 2024年11月13日上午10:15

前两天，2024年HiMCM数模竞赛题目公布，本年度的赛题依旧分为A题和B题，参赛队伍可任选其一进行解答，今年HiMCM题目大家觉得难不难呢？为了帮助同学们尽快理清思路为大家带来独家思路解析！ 2024年HiMCM已放题！翰林独家破题分析！附备赛资料免费领取！

HiMCM赛题A分析：为未来奥运会建模

玩或不玩：模拟未来的奥运会

问题背景

国际奥委会（IOC）正在计划在澳大利亚布里斯班举办2032年夏季奥运会。随着奥运会的发展，国际奥委会的目标是通过增加与现代价值观产生共鸣并吸引全球观众的体育、学科或赛事（SDE）来保持奥运会的相关性和影响力。纵观奥林匹克历史，SDE被引入、删除甚至重新引入，以反映时代。例如，2020年，空手道、运动攀岩、冲浪和滑板首次亮相奥运会。然而，空手道不再被列入2024年巴黎奥运会，而霹雳舞（也称为霹雳舞）被引入。展望2028年洛杉矶奥运会，旗下足球、长曲棍球和海岸赛艇将加入比赛，而棒球和垒球将在缺席20年后重返2028年奥运会。

问题提出

OC的奥林匹克项目委员会制定了一套标准，以确保每项运动都符合奥林匹克价值观。这些标准包括：

普及性和可及性：增强奥运会的吸引力和全球兴趣，而不会过度增加成本或后勤需求。
性别平等：确保男女运动员有平等的参与机会。
可持续性：促进环境和社会责任。
包容性：代表不同文化，促进全球参与（至少有四个大陆的75个国家参与该运动）。
相关性和创新：运动必须吸引年轻观众，反映现代趋势，并在尊重奥林匹克传统的同时，包括适当的物理虚拟运动。
安全和公平竞赛：维护运动员保护和反兴奋剂的高标准。

导师解读：

问题1
本问要求识别IOC标准下的关键因素。这是模型构建的基础，需要从定量与定性、确定性与随机性等多角度全面分析。例如，受欢迎程度、参与国家数量等可量化，而文化多样性、社会责任等则需建立适当的定性指标。关键在于确保因素的科学性和可操作性，为后续模型奠定基础。
问题2
本问要求基于第一问的因素构建综合评价模型。由于这是典型的评价与决策问题，可以考虑层次分析法（AHP）、TOPSIS等综合评价方法，同时引入权重分析以反映各标准的重要性。模型设计需兼顾IOC的多元目标，确保创新性，特别是对新兴运动项目的评价方法。
问题3
本问旨在验证模型的通用性，需测试不同类型SDEs的评价结果。选择的SDE应具有多样性，包括新加入、退出及传统项目，确保模型在多场景下均能有效运行。关键是利用数据验证模型对各项目符合IOC标准的解释能力，进一步优化模型参数。
问题4
本问聚焦于推荐未来新增或重启的SDE，属于决策支持。应基于模型评分，对符合IOC价值观的项目进行排序。此处建议突出模型的前瞻性和包容性，关注与现代社会趋势契合的新项目，同时考虑长期潜力。
问题5
敏感性分析是验证模型鲁棒性的关键。需研究各因素权重变化对评价结果的影响，识别可能的偏差，并调整模型以增强其可靠性。要特别注意模型是否对某些因素过于敏感，确保其在IOC决策中具备可信度。
问题6
本问强调用非技术语言总结模型与结论，展示模型的实用性。需清晰阐述模型如何为IOC提供科学、量化的决策依据，同时展示其在推荐项目上的准确性与公平性。要注意突出模型的创新与价值，为IOC未来决策提供新视角。

总体来看，本赛题本质上是评价与决策类问题，需通过综合评价与权重分析方法解决。在模型设计与数据分析中，应确保数据收集的准确性和全面性，体现模型的创新性和灵活性。

HiMCM赛题B分析：审视高性能计算的环境影响

审视高性能计算的环境影响

问题背景

随着人工智能（AI）、数据科学和加密货币挖矿等领域对高性能计算（HPC）需求的不断增长，这些技术的环境足迹也日益扩大。对大型数据中心、高性能硬件和能源密集型计算过程的依赖引起了人们对其环境后果的担忧。

环境影响的核心方面：

能源消耗和碳排放： HPC设施的能源消耗直接与温室气体排放相关，尤其是当电力来自化石燃料时。这些设施通常消耗大量能源，使其碳足迹显著。能源需求还可能对当地电网造成压力，特别是在可再生能源基础设施有限的地区，导致对非可再生能源的依赖增加。

其他环境问题：

水资源使用：许多数据中心使用水进行冷却，导致大量水资源消耗和潜在的水污染。
电子废物（E-Waste）：制造、使用和处置计算硬件会产生难以回收的电子废物。
资源枯竭：生产HPC硬件涉及稀土材料的开采，可能导致栖息地破坏、污染和额外的能源需求。
土地使用：数据中心所需的物理空间可能导致对当地生态系统产生重大影响的土地使用争议。
空气质量：化石燃料发电厂的排放会降低空气质量，影响人类健康。数据中心产生的细颗粒物和灰尘也会影响当地空气质量。
化学品使用：冷却系统使用的化学品如果管理不当，可能会导致泄漏或溢出的风险。
社会经济影响：大型数据中心和资源开采可能导致土地变化，可能造成当地社区能源获取的不平等。
噪音污染：涉及机械的操作可能增加对社区和野生动物产生影响的噪音污染。
网络架构：数据传输所需的网络基础设施超出了单个节点，包括更大的连通性问题。

问题提出

要求参赛者深入研究高性能计算（HPC）对环境的影响，特别是能源消耗和碳排放。参赛者需要构建一个模型来评估HPC的环境影响，并考虑不同能源来源和能源混合的影响。此外，参赛者需要预测未来HPC增长对环境的潜在影响，并提出减少HPC环境影响的建议。

导师解读：

问题1
本问要求分析HPC全球年能耗的范围，是估计与预测的基础任务。需结合数据中心在满负荷及平均利用率下的能耗水平，通过历史数据和统计分析估算全球范围内的总能耗量。关键在于获取准确的能耗数据，并识别能耗增长的趋势，为后续模型提供基线。
问题2
本问核心是建立一个评估HPC能耗导致的碳排放模型，属于典型的估计与预测类型问题。模型需考虑不同能源生产方式的碳排放因子及其占比（能源组合），可使用线性回归、时间序列分析等方法对碳排放进行量化估计，同时评估能耗结构变化对排放的影响。模型设计需充分考虑全球不同区域能源结构的差异。
问题3
本问聚焦于未来HPC需求增长对能耗及碳排放的影响。需要在模型中引入未来HPC需求、其他行业能源需求增长以及可再生能源发展潜力的变量。通过情景分析预测2030年的能耗与碳排放范围，提供对问题规模的科学估计。模型需具备较强的外推能力。
问题4
本问要求扩展模型，包括可再生能源占比增加对碳排放的减排效果。重点是建立不同可再生能源比例情景下的排放模型，分析实现100%可再生能源的潜在影响与挑战。此外，需要选择另一个环境影响因素（如水资源使用或电子垃圾）并将其纳入模型，进一步评估其与能耗的相关性及综合影响。
问题5
本问要求基于模型结果提出可行的技术与政策建议，并模拟实施某项建议后的效果变化。例如，可通过模型量化提高可再生能源比例或优化数据中心能效的具体减排效果。此外，还需撰写一封面向联合国顾问委员会的信，建议其在2030年发展目标中增加HPC环境影响的专项内容。这一部分需要用非技术性语言总结模型的核心发现与建议，展现模型对实际决策的支持作用。

总体来看，本赛题的核心是通过估计与预测，分析HPC对环境的多方面影响。模型的关键在于通过能源结构、需求增长等因素的预测，提出碳排放及环境影响的科学估算。同时，要确保数据收集的全面性和准确性，关注模型的创新性和拓展性，以支持全球范围内的政策制定和实践。

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HiMCM参赛详情

美国高中数学建模竞赛（HiMCM）是美国的一个非盈利机构——美国数学及其应用联合会（COMAP）主办的一项国际性的数学竞赛活动，面向全球高中生开放。

适合学生

9-12年级高中生，掌握一定的数学基础和编程能力，未来致力于申请数学、计算机等理工科方向的学生。

赛事时间线

比赛时间：2024年11月6日-11月19日
接收解决方案：2024.11.20 晚上 8:00（美东）
比赛结果公布：将于2025年2月1或之前公布

比赛规则

参赛队伍需要根据组委会提供的题目，完成一篇不超过25页的全英文PDF文件作为参赛论文。
HiMCM以团队形式进行，每个团队由不超过4名高中生（同校组队）和1名学校老师（担任指导顾问）组成。团队成员需要共同面对挑战、分工合作，以完成论文的撰写和提交。
参赛队伍通常需要在限定的时间内（一般为14天）完成论文的撰写和提交。
竞赛时可以用书本、计算、软件、网络等资源，但不能和队外的任何人（包括本队的指导老师）进行任何方式的讨论。

奖项设置