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2026年“华数杯”国际大学生数学建模竞赛 ICM 问题B:谁将赢得全球人工智能竞赛?基于AHP模糊综合评价、系统动力学与遗传算法的全球AI发展能力评价及中国专项基金配置研究 ——论文

2026年华数杯思路和文章正在更新中,专栏内发布:https://blog.csdn.net/m0_52343631/category_13197788.html

摘要

人工智能(AI)已成为全球科技竞争的核心驱动力,对其发展能力进行科学评价、准确预测并制定差异化投资策略,是大国竞争背景下亟待解决的系统性问题。本文针对2026年第四届"华数杯"国际大学生数学建模竞赛B题,构建了一套"主观赋权—模糊评价—系统仿真—智能优化"四位一体的综合建模框架,覆盖基础设施、人才、数据、政策与产出五个维度的14项指标,对美国、中国、英国、德国、韩国、日本、法国、加拿大、阿联酋、印度10个代表性国家开展AI发展能力评价、中长期演化预测与最优资金配置研究。该框架以系统思维为主线,将因素识别、静态评价、动态仿真与策略优化四个环节串联为一个闭环,强调AI系统内部因素之间的非线性反馈与饱和约束。

针对问题一(因素识别与相互作用分析),本文以系统思维为指导,从AI产业链的"输入—过程—输出"视角提炼五维14项指标体系,并通过系统动力学的因果回路图(CLD)刻画因素间的非线性反馈关系,识别出"人才→产出→融资→政策→基础设施→数据→人才"的主导正反馈回路R1,以及"人才短缺→产出受限→融资下降"的负反馈调节回路B1和"基础设施饱和→投资回报率下降→新增投资放缓"的负反馈回路B2,揭示了AI发展的飞轮效应与边界约束,为后续动态建模奠定因果结构基础。

针对问题二(评价模型构建与2025年排名),本文采用层次分析法(AHP)构造5×5判断矩阵,经特征向量法求解得到维度权重为基础设施0.158、人才0.298、数据0.089、政策0.158、产出0.298,最大特征值

http://www.jsqmd.com/news/1358401/

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