建模可能用到的算法

个百毫

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，
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）
7 s1 V, A8 Z4 y$ {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，
- A% A: y+ V! Q6 v9 \而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具）
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，
8 K# V% _# k  k. C% O- V1 C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）
" E& g( Q4 P# o8 ~3 O  q9 E2 X4、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，
. n9 h/ R- ~0 e涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）
& J; w1 z$ z, R7 i) @0 r5、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）
! q0 i7 P. C, c5 t* ?1 s6、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
& u+ ~) f8 r% @1 I0 x（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，
但是算法的实现比较困难，需慎重使用）
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，
! ~  L% x. K, ^0 l+ q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）
3 h- c" J+ A# u8 h+ ~& q8、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）
5 z% A8 ~4 Z  k; @0 i( [% u9、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. t& B, o9 t0 r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）
: I3 A1 ^2 I! w1 g10、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，
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）
* w* x: E, M' ?% P; c, y

丫头的明天

; n6 C2 h& x, u! I/ g7 D

I_know__!!!!

内容好多的耶，有些一个内容就有得下功夫了的。

jjc616

好多算法需要了解

锋言锋语