数学建模社区-数学中国
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转:数学建模竞赛中应当掌握的十类算法
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作者:
dukaibing
时间:
2009-7-28 15:28
标题:
转:数学建模竞赛中应当掌握的十类算法
数学建模竞赛中应当掌握的十类算法
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排名如下:
) @- |# L8 o Y% G+ {5 I/ N
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,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法)
- F2 }* M6 h2 ?
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)
+ i, j6 {- I2 f8 x' N5 Z* Y& K- S
3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(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软件实现)
7 e8 @' g; M1 y9 C
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)
8 v& ^5 O3 H. J! X/ s* S) t- j$ F
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,很多场合可以用到竞赛中)
+ I9 L: k- e0 |. ]3 ~" J
6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、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算法,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)
2 M1 F& c$ p" [, O( I/ ^
7、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法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)
# x' u; b* {1 w$ u7 c/ E
8、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,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)
' m7 {# a% O b! z) g
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,那一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)
. f% W& y7 T& k( U' R: B# B4 B6 [' k
10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,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)
作者:
nb3800
时间:
2009-7-28 21:18
说的对。2008A 题就得用图形处理
作者:
lx5971367
时间:
2010-2-2 14:00
不用迷茫了…………专心准备 就行了……
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