官方发布|2026年第二届全国大学生仿真建模应用挑战赛报名开启！

一、竞赛介绍

全国大学生仿真建模应用挑战赛是由中国仿真学会与吉林财经大学联合主办的全国性科技竞赛，是仿真学科领域唯一的大学生仿真建模专项赛事。竞赛旨在培养高校学生运用仿真技术解决复杂实际问题的实践创新能力。大赛自2025年起每年举办一届，往届参赛高校涵盖同济大学、浙江大学、西安交通大学、华中科技大学、哈尔滨工业大学、四川大学、电子科技大学、华南理工大学、大连理工大学、中南大学、厦门大学、西北工业大学等“双一流”建设高校及众多重点院校，具有广泛的学科覆盖与显著的学术影响力。赛事成果已被多所高校纳入综合素质测评、奖学金评定及推荐免试研究生加分参考体系。

二、组织单位

主办单位：中国仿真学会(全国一级学会)、吉林财经大学

中国仿真学会（China Simulation Federation，缩写CSF），是全国范围内从事仿真学科的专家、学者、科技工作者及团体单位组成的学术性、群众性社会团体。学会成立于1989年11月，是中国科协所属的全国性一级学会，登记管理机关为民政部，支撑单位为北京航空航天大学。 目前，学会个人会员3万余人，单位会员145个，下设49个分支机构（43个专业委员会，6个工作委员会），主办国内期刊和国外期刊各1种。

竞赛是由中国仿真学会、吉林财经大学主办，全国大学生仿真建模应用挑战赛组委会负责组织。

三、官方文件

四：竞赛报名

复制官网链接报名：https://www.mojinghub.com/competitions/csf/2026

五：参赛对象

全国普通高校全日制在校学生均可参加。大赛分为专科组、本科生组、研究生组，学生以队为单位报名参赛，不允许跨校组队，不可重复组队，每队由1—3名学生和1名指导教师组成，各院校参赛队数不限。

六：时间安排

报名截止时间：2026年10月16日18:00

竞赛时间：2026年10月16日20:00—10月20日20:00

公布成绩及获奖名单：2026年12月中旬

七：竞赛组织形式

1.竞赛采用通讯方式，全国统一命题，参赛队伍自主选择场地完成竞赛任务，赛前公布全部赛道方向。

2.竞赛启动后，官方统一开放各赛道数据集下载权限。参赛队伍须在规定周期内完成模型构建、仿真推演、方案设计及成果报告撰写等全部工作，并于截止时间前通过官方指定通道提交完整参赛成果，逾期视为弃权。

3.竞赛结束后，专家评审委员会对各赛道参赛作品进行匿名评审，分组别评定奖项。

八：竞赛内容及要求

1.竞赛内容

竞赛内容围绕仿真建模技术在典型场景中的创新应用展开，设置A、B、C三个赛道。参赛队伍在比赛期间须选择其中一个赛道作答。各赛道具体任务说明及作品要求详见赛前发布的《2026年第二届全国大学生仿真建模应用挑战赛赛项说明》，数据集于开赛后统一发布。

2.赛道类型

A赛道：多智能体复杂系统仿真

赛道定位：本赛道以多智能体协同演化、复杂动态系统仿真为核心，突破传统单一物理仿真场景局限，针对群体性、网络化、调度型复杂系统，开展数字化建模、动态推演与优化研究，挖掘复杂系统运行机理，推进仿真技术创新应用。

技术体系：赛道依托多智能体建模理论、系统动力学原理、群体协同调度算法及复杂系统演化推演技术，构建标准化的复杂系统仿真技术框架，支撑复杂群体系统的数字化仿真与优化设计。

应用场景：覆盖社会人群行为演化、产业链主体协同运作、物流集群调度、工业装备群体运行、城市公共主体精细化管控等典型场景，适配复杂系统运行与管控实际需求。

参赛任务：参赛团队需结合复杂系统运行机理与核心痛点，完成智能体精细化建模、系统运行规则定义、工况复刻、动态演化仿真与风险研判，开展系统调度方案设计与优化。精准刻画多主体交互、联动与博弈机制，还原复杂系统运行态势。

成果要求：基于仿真推演结论，形成标准化、可落地的系统优化策略与智能调度管控方案，确保成果具备理论依据与实践可行性。

培养目标：培养参赛选手复杂系统建模、多主体仿真推演、系统化优化设计的专业能力，夯实复杂系统仿真领域的创新与工程应用基础。

B赛道：全域数字孪生建模与治理仿真

赛道定位：本赛道聚焦全域物理实体数字化重构与智能化治理仿真，基于数字孪生技术构建物理场景与数字模型实时映射、双向赋能、虚实联动的仿真体系，面向多领域实体对象开展数字化建模、态势推演与治理优化研究。

技术体系：依托三维实景建模、全要素数字孪生映射、多维度场景仿真、动态态势研判技术，构建全域数字孪生仿真技术体系，支撑实体场景数字化复刻与智能化分析。

应用场景：覆盖智慧城市综合治理、工业园区全生命周期运维、流域生态环境治理、全域交通路网调度、重大灾害应急处置等领域，聚焦行业治理与运维核心难题。

参赛任务：参赛团队需完成实体场景全要素孪生建模、运行机理复刻、动态态势推演、治理问题量化归因。针对运维低效、资源配置失衡、风险防控不足、应急响应滞后等问题，开展方案创新、工况验证与迭代优化。

成果要求：构建物理实体与数字模型实时映射、虚实联动、双向赋能的仿真体系，输出规范可行的场景治理、运维管控、风险防控优化成果。

培养目标：培养参赛选手数字孪生建模、全域场景仿真、智能精细化治理的实践能力，塑造数字孪生与场景治理融合应用的创新素养。

C赛道：数据驱动仿真融合与智能优化决策

赛道定位：本赛道为赛事通用核心技术底座，聚焦数据科学、人工智能与仿真建模的交叉融合，依托数智技术赋能仿真模型迭代升级，为全场景仿真应用提供算法与算力支撑，实现仿真建模的智能化与精准化发展。

技术体系：依托大数据挖掘、机器学习、深度学习、强化学习等人工智能技术，融合云计算、并行计算与智能优化算法，搭建数据感知采集—模型精准校准—算力效能优化—动态仿真推演—智能最优决策全闭环技术体系。

应用场景：覆盖智能制造、产业服务、供应链调控、城市治理、公共政策评估、社会风险预警、绿色经济、生态运维、民生服务等领域，支撑全域场景智能化仿真与决策优化。

参赛任务：参赛团队依托真实场景数字化数据，完成仿真模型参数校准与精度迭代优化，弥补传统仿真模型动态适配性弱、智能化水平低、算力效能不足等短板，开展场景仿真与智能决策优化研究。

成果要求：建立数据、算法与仿真双向赋能的技术模式，形成科学可行的智能决策优化方案，实现仿真技术与数智技术的深度融合落地。

培养目标：培养参赛选手数据建模、算法创新、仿真推演、智能决策的综合能力，夯实数智仿真融合领域的理论与实践基础。

九：奖项设置

1.竞赛设立一等奖、二等奖、三等奖、“建模之星”冠亚季军、“建模之星”创新奖、成功参赛奖、优秀组织单位、优秀指导老师等奖项。

2.一、二、三等奖获奖队数原则上分别不超过参赛队总数的2%、15%、20%。

3.专家委员会综合评议各赛道一等奖队伍，择优推选参与“建模之星”现场答辩。答辩推荐队伍总数不少于12支，单赛道推荐队伍不少于3支；推荐名单按各赛道论文评审总成绩从高到低排序，得分靠前队伍优先推荐。

4.参加答辩队伍的前三名获“建模之星”冠军、亚军、季军证书；其余答辩队伍获“建模之星”创新奖证书。

5.获得全国一、二、三等奖的同学可根据个人意愿申请成为中国仿真学会“学生会员”。竞赛成绩优异的参赛者，可根据个人意愿优先推荐至相关企业实习。其他奖励办法详见大赛报名官网通知。