2024年美赛35篇特等奖O奖论文-F-2422054.pdf

### 2024年美赛35篇特等奖O奖论文-F-2422054.pdf #### 知识点概述 本篇论文是2024年美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）特等奖O奖作品之一，题目为“非法野生动物贸易：基于模型的解决方案”，团队控制编号为2422054。该论文针对非法野生动物贸易（IWT）问题进行了深入研究，并提出了一种基于离散动态优化模型的解决方法。以下是本论文中的关键知识点总结。 #### 一、非法野生动物贸易的影响及背景 非法野生动物贸易对经济与生态造成了巨大的破坏，不仅威胁到物种的生存，还导致了经济损失和社会问题。本研究聚焦于坦桑尼亚这一地区，探讨如何通过建立模型来理解和解决IWT问题。 #### 二、离散动态优化模型 1. **政府能力分析**： - 分析了坦桑尼亚政府在打击非法野生动物贸易方面的治理能力、经济资源和环境利益。 - 这有助于明确政府能够采取哪些具体行动来减少非法野生动物贸易。 2. **行为选择模型**： - 构建了一个离散优化模型来分析野生动物交易者的非法活动时长与其合法报酬之间的关系。 - 该模型以利润最大化为目标，揭示了交易者行为背后的动机。 3. **政策决策模型**： - 另一个离散优化模型被用来分析政府投资基础设施建设如何影响非法野生动物贸易以及其他目标。 - 通过将政府的投资作为决策变量纳入模型，可以评估不同政策方案的效果。 #### 三、模型迭代与政策建议 - 通过不断迭代行为选择模型与政策决策模型，识别出一系列具体的政策建议。 - 模型预测显示，在5年内以及更长期限内，这些政策可以显著降低非法野生动物贸易，并提高工资水平。 #### 四、考虑政策效应的延缓性 - 在制定政策时考虑其对气候变化和其他交通系统的影响。 - 这种做法有助于弥补政策效果中难以量化的部分，使政策更加全面有效。 #### 五、敏感性分析 - 为了确保项目在野生动物保护成果和经济价值方面的稳健性，进行了敏感性分析。 - 通过调整模型参数，评估不同情境下政策的有效性和稳定性。 #### 六、项目特定措施 - 为坦桑尼亚政府提供了一份项目特定措施的备忘录。 - 这些措施旨在帮助政府更好地实施模型推荐的策略，有效地解决非法野生动物贸易问题。 #### 关键词 - 非法野生动物贸易 (Illegal Wildlife Trade) - 离散动态优化模型 (Discrete Dynamic Optimization Models) - 熵方法 (Entropy Method) #### 总结 这篇特等奖论文通过对非法野生动物贸易问题的深入分析和模型构建，提出了有效的解决方案。利用离散动态优化模型和熵方法，研究团队为坦桑尼亚政府提供了可行的政策建议，旨在实现生态平衡的同时促进经济发展。这些研究成果不仅对于坦桑尼亚具有重要意义，也为其他面临类似挑战的国家和地区提供了宝贵的经验和参考。