本文档为2026年美赛评阅细则，是由 近几年(2016-2023年)美赛赛题+对应评阅细则，使用GPT5.2进行训练，分别预测2026年MCM、ICM各个题目的评阅细则。因私人收集原因、评阅细则仅在视频展示，无法公开训练文件。
本评阅细则由BZD数模社制作，非官方发布，仅供参考。
2026 MCM
初审评阅指南：A题
一、评审目的
美国大学生数学建模竞赛（MCM）采用初审（Triage Judging）与终审（Final Judging）相结合的评审流程，将参赛作品划分为五个等级：成功参赛奖（Successful Participant）、荣誉提名奖（Honorable Mention）、优秀奖（Meritorious）、特等提名奖（Finalist）和特等奖（Outstanding）。终审的目的是遴选特等提名奖和特等奖论文。在终审之前，初审需在中美两地同步进行，依据多年MCM运营积累的评价标准及各题目的特定要求，对所有提交论文进行快速分类和排序。
MCM倡导的迭代式数学建模过程包含六大核心要素：问题重述（Problem Restatement）、假设与论证（Assumptions & Justifications）、模型构建与应用（Model Construction and Application）、模型检验和/或灵敏度分析（Model Testing and/or Sensitivity Analysis）、模型改进（Model Revision）、优缺点分析（Strengths & Weaknesses）。充分包含上述要素并能有效解决问题的论文将获得评委的更高评价。
初审依赖学术专家和行业专业人士的专业判断，快速识别论文中的关键质量指标------数学方法的正确应用、探索深度、建模过程的完整性、文献支撑与引用规范、创新性建模方法、清晰简洁的论述等。这些要素是全球数学建模领域普遍认可的优秀论文标志，也是UMAP Journal文章中反复强调的核心品质。
本指南旨在明确影响论文评分的关键限制性因素，为分布在不同地区的初审评委提供统一的评判标准。
二、通用评分标准
初审评委按照以下0-7分制对每份论文进行评分：
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| 分数 | 评分说明 |
| 0 | 论文存在明显违反MCM规则的证据，或与所选题目无明显数学相关性。（注：需MCM竞赛主任复核） |
| 1-2 | 论文存在重大遗漏（如关键建模步骤缺失、文档不完整、缺少必需内容如1页摘要页）、错误（如数学技术使用或应用不当、论述混乱或报告组织差）、违反25页最大限制或其他严重问题，导致论文无法进入高等级奖项的竞争。 |
| 3-4 | 论文呈现了MCM定义下完整的建模工作，但存在错误或细节不足，无法进入高等级奖项的竞争。 |
| 5-6 | 论文呈现了MCM定义下完整的建模工作，且数学技术应用创新正确。但同时存在少量明显的瑕疵或错误，可能影响其获得高等级奖项，需在终审中进行更详细的审查确认。 |
| 7 | 论文呈现了非常高质量的完整建模工作、清晰的论述，以及明显区别于其他参赛队伍的问题处理方式。该类论文具备在终审中角逐高等级奖项的竞争力。 |
++++2026 ICM (Problem D)++++
++++初审评阅细则 (Triage Judging Guidelines)++++
++++体育运动的成功管理 (Managing Sports for Success)++++
(运筹学/商业决策/体育分析问题)
初审(Triage)的目的是筛选出没有获得Meritorious或Outstanding潜力的论文。我们通常有计划保留进入终审的目标百分比，但会根据评审过程进行适当调整。
学生团队论文的评审采用五级分类标准：Successful Participant、Honorable Mention、Meritorious、Finalist和Outstanding。每篇ICM论文的分类是相对于当年收到的论文池而言的。
各类别的一般指导原则和百分比如下：
**Successful Participant (P)(40-50%):**团队尝试了问题并成功提交了论文。但论文整体质量可描述为一般或较差，可能包含不完整的建模过程或不完整的解决方案。
**Honorable Mention (HM)(40-50%):**团队提交了完整、可接受的建模方法和解决方案，但其方案至少包含一个缺陷或错误，无法被归类为Meritorious或Outstanding。
**Meritorious (M)(10%):**团队的论文展现了典范的建模方法，其解决方案可能仍包含逻辑、计算、建模或假设方面的小错误或问题。
**Finalist (F)/Outstanding (O)(<1%):**团队的论文展现了卓越的建模方法和扎实的解决方案，包括展示清晰简洁地传达其过程、结果和结论的能力。
初审评阅旨在对论文进行粗略分类。在分配给每篇论文的短暂时间内（不超过15-20分钟，平均10-15分钟），评估建模过程的必要元素是否得到解决，以及团队是否回答了问题陈述中提出的问题。初审评阅使用7分制量表来实现所需的分类。核心思维是：我们主要寻找顶尖论文，而不是试图全面评估论文的每个部分。不要害怕用这些数字分数在质量级别之间建立区分。每篇论文在初审中会被阅读2次，因此每位评委对论文是否进入终审的决定承担一半责任。
|-------|----------------------------|
| 7 | 可能为Outstanding或Meritorious |
| 6 | 可能为Outstanding或Meritorious |
| 5 | 可能为Honorable Mention |
| 4 | 可能为Honorable Mention |
| 3 | 可能为Honorable Mention |
| 2 | Successful Participant |
| 1 | Successful Participant |
首席评委在初审轮次后淘汰约60-80%的论文，将幸存的论文带入终审。
终审评阅（仅供初审评阅员参考）
在终审评阅过程中，我们使用100分制。该评分标准由终审评委为每道题目制定，并根据被评判的题目和现有论文集进行定制。终审评分表展示了终审评阅的几个特点。建模过程的主要步骤定义了表中所示的评分类别，但这些类别是根据被评判论文的实际情况设计的。因此，虽然任何建模工作的基本步骤为评委设置可操作类别提供了起点，但不能保证这些步骤会在评分方案中完全体现。经过早期轮次后，评委们对他们阅读过的顶尖论文如何解决问题以及哪些要素正在演变为区分论文的因素有了更好的了解。这些知识为在最后一轮评审前完善100分制讨论和制定提供了基础，以选出Outstanding论文。我们通常进行4到5轮终审，每轮淘汰约50%的论文。
终审评分表示例（与本年度题目无关）：
|-----------|--------|-----------|-----------|---------|----------|--------|
| 摘要与结论 | 假设 | 建模与分析 | 评估与度量 | 优缺点 | 格式规范 | 总分 |
| 0-15 | 0-15 | 0-35 | 0-15 | 0-10 | 0-10 | 40-100 |
2026 Problem D 分析：
ICM问题评阅的核心是评判团队在基础建模方面的表现，即是否运用了优秀的科学方法，并得出可衡量的结果和分析。在今年的问题中，您应该看到对职业体育团队的财务与运动分析建模，分析球员表现与商业利润之间的关系，以及如何在赛场成功和财务健康之间取得平衡。数据的获取和运用可能是本问题的一个挑战。阅读时需要考虑的一些问题：
-
他们是否构建了一个良好的动态决策模型？该模型是否能帮助球队所有者和总经理根据球队表现和经济条件的变化调整杠杆？
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他们是否开发了量化球员价值的方法？是否考虑了球员的竞技表现、商业价值（受欢迎程度、票房号召力）和受伤风险？
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他们是否将财务分析与体育分析有效结合？是否同时考虑了球队利润最大化和竞技成绩？
4) 具体而言，他们是否完成了以下建模任务：
**a) 动态决策模型：**是否设计了动态决策模型来帮助球队所有者和总经理应对不断变化的球队表现和经济条件？模型目标是否为最大化球队利润和价值，同时管理球队结构和表现？是否包含商业运营和球队运营两方面的优先事项和行动？
**b) 球员获取策略：**是否基于球队需求和模型，制定了下赛季的球员获取策略（选秀、自由球员、交易、转会费等）？是否从球队所有者利润角度考虑了如何评估球员价值或球队动态？是否讨论了该策略对商业的优缺点？
**c) 联盟扩张影响分析：**是否使用模型分析了联盟扩张（如WNBA扩张）对所选球队策略的影响？是否分析了新球队位置对模型和策略的影响？是否明确说明了对球队所有者特别有害或有利的新球队位置？
**d) 额外商业决策：**是否选择并分析了一个额外的商业决策问题（如票价策略、场馆决策、球员股权、媒体交易、赛程结构等）？是否使用模型为球队设计了最佳策略？
**e) 关键球员受伤应对：**模型是否能帮助管理层在关键球员受伤时进行调整？是否讨论了伤病对球队表现和财务的影响及应对措施？
**f) 致所有者和总经理的信：**是否撰写了1-2页的信给球队所有者和总经理，总结了推荐策略，讨论了权衡和风险，并反思了计划如何同时支持竞技成功和财务健康？
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他们是否讨论了体育分析、财务建模、运筹学和决策科学的基本要素？
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他们的报告是否不超过25页（不包括封面页和AI使用报告）？
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他们是否讨论了模型的假设、优点、缺点和敏感性？
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他们选择的球队是否符合要求（至少5名球员同时合作比赛，且为职业联赛成员）？
初审评分指导：
快速阅读后，请给出1-7分的评分，1分代表较差（成为Outstanding的潜力低），7分代表成为Outstanding的潜力高。
高分论文(6-7分)通常具备以下特征：
• 建立了创新且合理的动态决策模型，有效整合财务和体育分析
• 使用真实数据进行模型验证和案例分析
• 完整回答了所有问题，逻辑清晰，论证充分
• 致所有者的信专业、有说服力，体现了实际应用价值
• 具有良好的敏感性分析和模型验证
中等论文(3-5分)通常具备以下特征：
• 建立了基本模型但缺乏创新或深度
• 回答了大部分问题但某些方面不够完整
• 财务分析或体育分析有所欠缺，两者整合不够紧密
• 有一定的数据支撑但分析深度有限
低分论文(1-2分)通常具备以下特征：
• 模型简单或存在根本性错误
• 未能回答多个关键问题
• 缺乏数据支撑或数据使用不当
• 论文组织混乱，表达不清
• 未选择符合要求的球队或联赛
我们将在终审中更加仔细地评估幸存论文的学生作品。您在初审评阅中的工作使我们的系统运行良好。感谢您进行此评阅工作并为ICM的成功做出贡献。