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升级   41% TA的每日心情 | 慵懒 2014-2-24 09:04 |
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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,
- P+ D2 o. y( R2 w/ m- W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)
, ^* t8 H D+ ?1 @& g2、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,
0 |0 m7 P) K* L" 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)
- w' a% U5 y( G1 e! |: g; _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,
2 y: f5 {& V" s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)% B; [" N5 c) o! f- g( x
4、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,: i G2 j* F7 b/ X6 n
涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备)) y! F, U- m X3 E5 Y
5、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)
2 ]7 e. n! h, T2 X6、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) Z# Z% b, _* }
(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,
9 q& s$ G! z2 V* {" p但是算法的实现比较困难,需慎重使用)0 |5 [; X, G8 l( B& _
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,
. G3 C6 B5 I2 H) u# u: T" E5 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)$ u; I. i- f; k7 k& R$ ^
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)
' A8 _5 G! Z3 ^9、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: _7 N2 |* l0 s
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)
0 X2 ]# O8 Q4 z; u) e10、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,
) v0 n' c5 t2 q7 V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) 8 k6 ~- h( O' | P2 [
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