; c3 B' |7 {% p9、线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法.在经济管理、交通运输、工农业生产等经济活动中,提高经济效果是人们不可缺少的要求,而提高经济效果一般通过两种途径:一是技术方面的改进,例如改善生产工艺,使用新设备和新型原材料.二是生产组织与计划的改进,即合理安排人力物力资源.线性规划所研究的是:在一定条件下,合理安排人力物力等资源,使经济效果达到最好.一般地,求线性目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值的问题,统称为线性规划问题。满足线性约束条件的解叫做可行解,由所有可行解组成的集合叫做可行域。决策变量、约束条件、目标函数是线性规划的三要素。) z2 E7 u, D: s# p# a
6 d3 O. i, L0 X( V10、非线性规划:非线性规划是一种求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。运筹学的一个重要分支。20世纪50年代初,库哈(H.W.Kuhn) 和托克 (A.W.Tucker) 提出了非线性规划的基本定理,为非线性规划奠定了理论基础。这一方法在工业、交通运输、经济管理和军事等方面有广泛的应用,特别是在“最优设计”方面,它提供了数学基础和计算方法,因此有重要的实用价值。 8 L; |8 Y7 f- ^7 [6 B$ U% O0 l% E6 b$ k' L+ W U1 Z( _
11、主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。在实际课题中,为了全面分析问题,往往提出很多与此有关的变量(或因素),因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。主成分:由原始指标综合形成的几个新指标。依据主成分所含信息量的大小成为第一主成分,第二主成分等等。 & l- Q. N: |8 U& O% H1 p) C0 d$ \- }! v! ^5 a
12、聚类分析是统计学中研究这种“物以类聚”问题的一种有效方法,它属于统计分析的范畴。聚类分析的实质是建立一种分类方. ~! d+ l. U$ D% V* r5 X" I* x0 z
法,它能够将一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度在没有先验知识的情况下自动进行分类。这里所说的类就是一个具 + `+ p! ?, G N; h) e有相似性的个体的集合,不同类之间具有明显的区别。% i# \2 s; m- P0 }- z9 p
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13、回归分析是一种统计学上分析数据的方法,目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度,并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。回归分析思想:回归分析的基本思想是: 虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系,但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。 ; @7 \5 o* R4 G/ [% ^& s/ `3 A' h4 E5 v5 P4 K+ Q/ ?$ H4 |
至此,关于数学建模的基本方面就介绍完毕了,请大家继续关注!!!# {% H; t9 G- h9 @$ B2 j3 B* h
--------------------- 7 J9 n3 a* M1 o- _, ]" ^" D作者:青春不迷、夜半听雨 8 N1 q5 E+ J9 x* \. `来源:CSDN 2 y, ?; {2 }$ s" F% v
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