2023年美赛特等奖：深度解析Wordle背后的数学模型

2023年美赛特等奖论文-C-2311035-解密.pdf聚焦于美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)中的一项挑战性任务，题目是关于网络热门游戏Wordle的研究。Wordle凭借其简洁的界面和隐藏的信息吸引力，吸引了全球玩家的关注。参赛团队2311035的目标是通过构建三个模型来深入理解并预测这款游戏的相关数据。 首先，Model I采用了长短时记忆网络(LSTM)，一种特别设计来处理序列数据的递归神经网络。LSTM能够解决其他神经网络在处理长期依赖问题上的局限，团队训练了Wordle每日得分报告的数量数据，并使用迭代方法预测未来得分，直至2023年3月1日。经过150次独立模型训练后，预测结果落在区间[20745.72, 22...]，这显示了对游戏动态的精准预测能力。 其次，Model II则采用七种XGBoost回归器，针对给定单词的情况下，预测出现频率的百分比分布。这种模型有助于分析哪些词更可能在游戏中被猜测，从而为优化游戏设计提供洞察。 最后，Model III利用支持向量机(SVM)结合径向基函数(RBF)核，对单词的难度进行分类。通过对游戏难度的理解，团队可以给出策略建议，帮助用户更高效地解开谜题。 这份论文不仅展示了参赛者们运用深度学习技术来解决实际问题的能力，还强调了数学建模在理解和改进流行现象中的价值。通过对Wordle游戏数据的深入挖掘和分析，论文提供了有价值的数据驱动见解，对于提升游戏体验或类似网络现象的优化具有重要意义。这些模型不仅提升了比赛成绩，也展示了团队在人工智能和数据分析领域的专业知识。