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升级   41% TA的每日心情 | 慵懒 2014-2-24 09:04 |
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签到天数: 49 天 [LV.5]常住居民I
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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,* J$ ?% g7 v0 P2 i' o; Y! C1 V; H
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) d6 Y+ T" d' O) b& Z% C, l
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 C; p, }: C# M( K+ c) 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)
' j1 W; n( Y4 M( e3、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,( O5 }6 x: _" f5 m: y- p
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)
3 ^! p8 D8 c) h2 L* n4、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,. o5 E/ _, x& j! b- m
涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备)
( x. \& W7 P- ^' n2 L5、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)
* b+ X6 s5 o' Y% d) s0 u+ }6、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$ B; h/ J3 B8 d
(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,
1 t: m- p8 ^% R' u: ~但是算法的实现比较困难,需慎重使用)
* x% ^0 Y# ?, h s; e( Z7、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,
$ N O( P' S6 w, C0 Z. Y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)+ j# f0 X& m2 o6 e
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)
3 A2 u i8 s/ O- `$ n, @/ N9、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
/ q4 n9 D+ ]6 p/ p$ m- {+ J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)
" l& V- _' i! n" R8 d10、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,
4 j: g8 F$ s8 Z1 B8 m' A& c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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