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标题: 转:数学建模竞赛中应当掌握的十类算法 [打印本页]

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
  V2 n2 L1 q% a排名如下:
9 w+ @: w4 g; w+ _9 H; Z' S# k1、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)# K4 P' z# T$ o8 E
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), S$ q/ F7 T1 C9 z% s" U
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)! m7 v6 M4 m2 c8 @# ?
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)" T8 d( l6 {3 n
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); ?( H& W5 H5 H" Y  o
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)- O; u+ M8 L7 t9 G
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)! `9 B! Q+ T& s& N) U+ x
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)
( x) w3 I5 m& q! b# v7 T+ r5 \. d9、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)
6 q( q, x$ I9 m5 M: T7 z10、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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