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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,
7 q7 }. a9 @* G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)+ G0 L# w4 B! w* P% }1 h/ f+ c7 h
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,7 m' Z7 U% R) @, r1 ]6 R
而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具)( e5 Z! F3 F8 Q
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,: i6 }$ s! H& @5 }
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) m6 t& e! U( e. Y {
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,4 N4 x6 B/ v+ I! F$ }
涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备), G) w3 q$ E' o8 q! h$ t6 [+ A" q
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)
1 L+ B a* x6 s0 R2 K/ u, k6、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
8 K8 ] w3 w- Z0 p `: ](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,/ t! F* W# Y+ P H
但是算法的实现比较困难,需慎重使用)/ P8 W; n' ~! R9 O' G5 s- V
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,$ W( P6 _1 G; N8 `
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)1 z; |9 L Z6 M2 t5 C
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)
. A8 c) L4 O7 C% j2 G9、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$ ]2 t' p* E+ A/ ~
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)
: ?, n7 }( Y5 w! @" Q10、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,
9 ?- Q u; C a! N( W( a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)
/ h ?, m2 M# k9 N4 V) }2 \6 K |
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