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
数学建模的概念:

      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
6 @. {. i+ _4 F! L      1. 数学思维能力，
0 \% O' m/ i, _      2. 分析问题本质的能力，
) y+ m4 G# ]- N4 F      3. 团队合作的能力，
( e2 ?1 C' \6 B      4. 资料检索的能力，
$ P8 N5 I6 F3 U1 c) T, }7 f% G      5. 编程能力，
      6. 论文写作的能力。
5 C/ _6 J' j; v% k& e9 s1
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3
* E. ?( j# @" s! x4
5 x! H$ L7 c8 X# h* y5
: A) ]$ }. C. N- [0 y3 M6
5 W& d: P0 {! ~! n7 z% F3 ]0 l+ R数学建模中的典型方法
' Z4 S  r: J( T6 f8 y0 g9 o
* k6 d! l# A1 G' [  c蒙特卡罗算法
3 `# ~. e3 B9 v5 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);
3 O1 |' i+ J0 r: }$ B动态规划、回溯搜索、分治算法、分支界定
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);
2 Y" Q1 m0 T5 E/ F5 p( l% e# P网格算法和穷举法
连续数据离散化
# x: C0 |, ?$ s数值分析算法
* B! r- j5 \' l图像处理算法(常用matlab实现)
数学建模中的工具选取
# M7 p( h/ T8 T  A0 L$ Z2 C
2 {. [7 x7 a" U2 T5 O( Y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。
7 K% s& _1 N1 P# B( H1 g+ O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
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。
Matlab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)
Lingo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
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谢谢分享！！！
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