1. 论文写作非常重要！MCM的奖项分配是很不均的，Outstanding+Finalist一共就十几支队伍，而Meritorious就有几百支队伍，而拿Meritorious的论文有时候和O或者F的质量其实是差不多的，这个时候论文写得好格式好就成为了明显的优势。可以去看一下历年Outstanding的论文，有一些也没有特别出彩的地方，但是条理很清晰语言也写得很明白。
2. 基础模型没有太大的参考价值。我指的是类似《数学建模》这类基础书籍中的模型。不是说它完全没有用，但是真正的题目出来了会比书中的题目复杂许多，需要考虑的因素也多了许多，而且在看到题目之前你根本不会想到用什么模型比较好，所以如果投入太多时间研究最基础的建模，就会发生题目出来以后不知道用什么模型的问题。
3. Research是最有用的！正是因为等题目出来以后才能确定建模方向，所以在确定好题目以后做research的帮助很大。多多参考一些相关学科的论文，可能会有之前想不到的思路或者专业性比较强的模型。比如2013年的MCMB题水资源那道，我们在做的时候查了许多篇相关论文，除了最基本的回归、线规、图论模型以外，像水资源价值模型中的模糊分析、生态圈水循环模型、去盐碱化成本估计这些东西都是我们现查资料现学的。
4. 一定要分工明确。最好的组合就是一个建模+一个编程+一个写论文。编程强烈推荐matlab。其实到头来最轻松的应该还是建模的人，因为模型建的过程中很多还是需要运行程序，这部分就跟建模关系不大了……建模的人最需要干的就是research，然后想办法把这些现有模型适当修改套到题目里去。事实上凭我们现在的水平很难自己建一个比专业人士更好的模型的，所以套现有模型最靠谱。早期编程和论文的人主要应该负责数据的查找，这项工作量是很大的。写论文的人开始几天要休息好（可以先把introduction什么的先写掉），因为他肯定会在后期很忙很忙。最好是三个人配合好，建完一段写一段，就不会发生当中某一个人暂时没事情做的情况了。
5. 千万不要拖延。虽然deadline之前的生产力是最大的，但是也因为时间紧很多东西都容易仓促掉。像身边很多人在比赛头两天都会打游戏聊天什么水掉，但是其实这个是很浪费时间的。我们组当时非常配合，提前一整天就把整篇论文写完了，直接提交了。这一点我们非常后悔，因为提交以后才想起来我们漏做了水库蓄水的模型。如果利用了这24个小时也许奖项会更好。由此可见时间还是非常重要的。
大学生数学建模竞赛最佳的专业搭配是怎样的呢?整个组需要哪些知识?
这个还是看个人吧，理工科和经管类专业都可以，只要跟队友聊的来就行，性格相投比专业知识更重要。因为数学建模基本都是现学现卖的，有些专业可能比较容易接受新知识，但整体来讲差不多。
个人建议三个人当中至少有一个计算机或者软件专业的，也就是至少有一个程序员，负责编程工作。剩下的两个我觉得没必要太过强求专业，各有优势吧。
因为专业既不是好成绩的充分条件，也不是必要条件。如果非要我这样来讲，那肯定是理工科的专业更合适，虽然无比寡淡，但却是事实。按获奖概率来说，就这样。
另外美赛，如果不是学霸，千万别为了写论文找英文专业的同学做队友，比赛后期会很难过。
其实，这个问题跟专业关系不大，关键看你的团队是否有足够的进取心、强大的自学能力和足够的知识储备，这三个因素按照优先级排序也就是这样。
足够的进取心：
指导建模比赛多年，有三分之一的同学在形式上或者实际上会退出比赛，他们已经被比赛蹂躏的体无完肤了。当然，这其中有很多好学生是躺枪的，本以为可以一起共同进步，结果被没有进取心的学生拖了后腿。貌似无疾而终，实际上是自己当年组队没选好人。
美赛最多几个人组队
最多三个人组队。
组队的时候建议大家都选择有保研意向的队员，当三个人都有很强烈的获奖欲望的时候，这支队伍才能迸发出强大的力量，没有混子是非常重要的一点，因为美赛的比赛时间只有四天，非常短暂。
在这四天要完成选题、思路汇总、定题、建模、绘图、写作、提交论文等，每个人都要完成相当多的任务，如果有一个人划水的话，其他两个人的负担就会很重。还有就是任何一个团体竞赛，良好的沟通协调能力是必须的，三个人一定要互相了解，多沟通，不然最后做出来的论文可能牛头不对马嘴。总的建议就是选择有斗志、任劳任怨，好沟通的同学组队。
团队协作
美赛的时间每年都不太确定，往年经常安排在过年的前几天。组建完队伍以后，最好的方法就是?三人提前磨合，按照既定目标提前训练及分配任务，看一些建模书籍、学一下编程软件、以及阅读一些以前的参赛经验和得奖论文。
在美赛举办前，往往会有一个名叫亚太地区大学生数学建模竞赛的赛事，这个比赛又叫小美赛，大家可以利用这个小数模竞赛题目练练手或者拿上一年美赛真题全仿真的试一试，磨合一下队伍，找一下存在的不足。实在不合适磨合的不好，如果未报名则还可以赶在报名截止前另组新队伍然后报名参赛。
好了，今天关于“美赛数学建模阵容搭配”的话题就讲到这里了。希望大家能够对“美赛数学建模阵容搭配”有更深入的认识，并从我的回答中得到一些启示。如果您有任何问题或需要进一步的信息，请随时告诉我。
