数学建模系列-数学建模那些事

杨利霞

数学建模系列-数学建模那些事
8 ^$ X8 h- |4 C3 R: e数学建模的概念:
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4 `/ Y1 }& \9 g7 S      所谓的数学建模就是使用数学框架解决实际应用问题,数学建模在解决问题的同时能够培养
0 b0 h6 ?7 o/ i2 D0 b& o$ V7 @  H      1. 数学思维能力，
6 L) F9 ~7 Y# H+ Q; y      2. 分析问题本质的能力，
" a$ j8 V6 l5 E$ S5 G. E1 M      3. 团队合作的能力，
      4. 资料检索的能力，
2 _0 Q7 a& O4 F  _8 ]/ }      5. 编程能力，
' J: }6 q. Q! c) L) `* ^3 V( A* ~9 y6 g      6. 论文写作的能力。
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( J$ v, B+ F$ Z' j. s9 o. B数学建模中的典型方法

; i6 u& j/ f* s' f% p0 B蒙特卡罗算法
/ U" h# c7 Z* ^. T6 l3 X0 y7 x数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(常用matlab实现);
线性规划、整数规划、多元规划、二次规划(用lingo、lingodo、matlab即可实现);
图论算法(包括最短路、网络流、二分图);
8 n$ ]& I. F1 J6 m; K动态规划、回溯搜索、分治算法、分支界定
- c$ q- k+ w. K- N+ B# \" N最优化理论的三个经典算法(模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法);
; k; C: f  A/ D: `4 c0 |! X: Q; g网格算法和穷举法
: O: `0 s% k% P, `9 J连续数据离散化
1 k5 w* u1 C% Z4 G2 p) k数值分析算法
6 v' d: |! ]# l4 P% e3 p图像处理算法(常用matlab实现)
数学建模中的工具选取
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好的工具能够提高工作和解决问题的效率，数据建模并不是让你用手算，而是有许多的工具帮助我们完成计算。所以选取适当的工具很重要。
数学建模中常用的工具有: Matlab、Mathmatic、lingo 、sass、spass 等。 有些工具在解决特定的问题时会比较方便，所以个人认为我们
) N. c: W! y5 ~# n2 O& E5 L$ ?可以根据解决的问题的类型而选择特定的工具来提高我们的效率。
1 D3 M( ^: I* g! y$ |6 H( \8 r5 iMatlab是全能的，也是比较常用的工具之一，用它可以解决几乎所有的数学建模问题，但是matlab学习成本比较高，学起来稍微有些难。(Mathmatic相同)
" G2 P9 G1 S9 I1 z$ I7 ILingo在解决线性问题上面比较擅长，操作简单，傻瓜式编程，学习成本比较低。建议遇到线性问题首先考虑用Lingo。
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作者：断桥bian
# J2 e$ j! H1 s3 X" T来源：CSDN
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