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标题:
数学建模算法分类及应用
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作者:
浅夏110
时间:
2018-11-2 08:53
标题:
数学建模算法分类及应用
数学建模算法分类及应用
' ^+ m+ R4 X9 V
算法
+ h+ ^5 Y0 P. h, E9 a0 b; Y: m
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)
! R0 O" A7 m. C2 V! d% j L, t
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)
8 N$ C. S! O/ 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)
1 r: A3 ~; [+ s/ k
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)
: I; ~8 m$ X! N: @3 y2 r+ \8 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)
2 u0 T' d4 @0 k2 f8 x
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)
: C& |. j- c% l6 S) ]
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)
( |% ~$ K3 I/ v1 d$ _ k
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)
- f2 w' w9 n& B [6 a- s( M
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)
2 _6 y8 o. }9 S' A
10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与
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9 W6 s# M& x9 A+ A M& u& |0 u/ o: D
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