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标题: 美赛评审流程以及评审侧重点 [打印本页]

作者: fledna 时间: 2012-2-4 14:07
标题: 美赛评审流程以及评审侧重点
所谓知己知彼才能百战不殆~看看评审的过程是怎么样的，能让我们有的放矢~加油噢！

美国大学生数学建模竞赛评审流程及评审侧重点.doc (77 KB, 下载次数: 83)

作者: fledna 时间: 2012-2-4 14:07
自己顶一个~~

作者: fledna 时间: 2012-2-4 14:09
我是新手，希望前辈们支持我一下~

作者: liu123456cn 时间: 2012-2-4 15:01

支持一下，不知下载下来会不会删掉

作者: kevinshow 时间: 2012-2-4 15:14

看了一篇评委写的文章~不晓得是不是这个~

作者: kevinshow 时间: 2012-2-4 15:16
不推荐下载~复制粘贴的07年老资料~参考性不大~

作者: ssliuyi 时间: 2012-2-4 15:23

作者: ssliuyi 时间: 2012-2-4 15:24

作者: leakey880 时间: 2012-2-4 19:57
ni shi sha B me

作者: judgetan 时间: 2012-2-4 20:01
谢谢分享~~

作者: 沉睡の森林 时间: 2012-2-4 20:32
谢谢分享

作者: alair001 时间: 2012-2-5 13:25
你写得实在是太好了。我惟一能做的，就只有把这个帖子顶上去这件事了2412253679407

作者: fledna 时间: 2012-2-5 23:42

alair001 发表于 2012-2-5 13:25
你写得实在是太好了。我惟一能做的，就只有把这个帖子顶上去这件事了2412253679407

额……谢夸奖，我也是分享的而已

作者: 1157829863 时间: 2014-12-16 23:57
1. 蒙特卡罗算法。该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性，几乎是比赛时必用的方法 2 C+ V& N6 K3 B2 A$ R' | 　　2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用 MATLAB 作为工具。　　3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用 Lindo 、 Lingo 软件求解。 . |' l) `: C# H9 _ 　　4. 图论算法。这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备。　　5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。这些算法是算法设计中比较常用的方法，竞赛中很多场合会用到。　　 6. 最优化理论的三大非经典算法：模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法。这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用。 4 O5 J w% ~" F4 O# ?& y- i: ` I2 c 　　7. 网格算法和穷举法。两者都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具。　　8. 一些连续数据离散化方法。很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只能处理离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。 - J8 O, R$ K1 Y9 r 　　9. 数值分析算法。如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。 $ k& T* ~2 f! X* Q8 m( Z 　　10. 图象处理算法。赛题中有一类问题与图形有关，即使问题与图形无关，论文中也会需要图片来说明问题，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用 MATLAB 进行处理。 6 G* b b0 h7 v$ W9 l 以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。 $ a! {2 ?6 \ X: o1 j k' S- q2 P

作者: zyzmath1974 时间: 2017-1-17 14:18
很有用，学习了

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