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算法的实现对于数学建模起着决定性的作用,一般要会哪些算法

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发表于 2009-8-15 19:18 |只看该作者 |倒序浏览
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算法的实现对于数学建模起着决定性的作用,一般要会哪些算法
zan
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    十种方法.pdf (174.98 KB, 下载次数: 64) " l' h2 V$ ?: b* h0 ~0 V2 Z# l
    看看这个。
    8 h# T- r+ r4 u: J: y/ n8 Z3 H4 @: _, z6 c! m7 s
    # h/ e8 ?: \" I
    * b' K( r% R0 _/ j- M' O3 x
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    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。. t2 m3 Y6 ?: h6 w; X

    7 n( |0 d2 I- j- D+ N/ O: k. [1 P2. 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。
    7 |5 |  B2 B0 c- G8 H. A* \5 c$ q5 Q% M: l, v( F" G( _
    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。0 I! U+ a* A0 O( w8 A- V/ O+ N

    & p9 G, R- F7 N% B4. 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 _0 Q9 W" ]  B3 O0 ]
    , z$ x% d% D; E+ p3 |( K
    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。
    4 L& |. v6 \( ~7 H) p$ H6 I/ n
    / W- _! k( r$ h6 v0 O6. 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 F1 `7 K, R- o+ U6 s- \" u& l4 U7 o: G1 t4 b- {6 a! a5 {
    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。
    ) V( d# G) V! x2 M8 o8 O6 x8 ]  v+ B! W9 p- J$ c
    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。
    1 I8 [, _5 T% m9 B3 S
    ; [; Q0 J% Q* e6 O, s; |5 r" X" 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。
      {& g9 Y3 E# v, @& a# d$ I4 E
    ( k+ D/ w; y) q) k10. 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。
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    我们不可能自己创建一个新的模型,除非你是很有天赋和能力,不然只能套用模型
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