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升级   41% TA的每日心情 | 慵懒 2014-2-24 09:04 |
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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,& F# G* @- }& a. A$ U7 ~ C
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)6 q8 N) s4 ^8 K+ {0 p, 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,5 w$ n; m8 b2 y: I9 V" m* k1 c( p
而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具)
4 e* A' q n% |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," f8 c' e( P: x% E0 y
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)
' P3 M. b9 x* e0 Z4、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,
( F7 Y- R! w+ e涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备)
4 n* K# \4 S' \( S$ f5、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)
* s# @$ z* Z+ Y/ U6、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* P* J4 _) b# @! Y7 V. b
(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,
' [3 Q$ f% O4 U8 \" b4 b但是算法的实现比较困难,需慎重使用)
% m3 |; F$ V& R8 M6 S7、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,
6 t2 f& { Q' i, l& P' p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)
' S! J2 _& W' V/ [- [9 {- o# S8、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)9 t: ^4 U3 r" g* H k* ]
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% d, w1 h/ I& w& u, j6 g6 X1 W5 {
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 S* Z' |' M3 V. M* k, f9 |4 w
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,
6 k+ O+ k p0 N: F4 j1 ~% y* y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) ; g+ y" C4 D0 m2 J4 c8 r) Y
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