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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,
7 O' v4 P; Y L/ }+ J/ U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)+ `1 s$ ^- h+ Q1 N" H- W6 Z
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," G7 w7 K* N/ d" a+ O, d% `- ^0 I
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 W. {2 f5 n7 _' D
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,9 w8 v, D3 A! G O& 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)- {5 S* d$ `2 O$ b+ I
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, x- s$ @+ X7 I) f: I5 U6 p- b
涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备)
* ^; V3 c6 x ~/ d: a5、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)
# t" t) x- n* L |. R( H) O6、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 R+ Y% S. K: Z3 _; k
(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,
( A* ~9 }2 {( `, }但是算法的实现比较困难,需慎重使用)# B# G9 m& g" f& E" ? B6 Q+ p
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,
( ~* ]# d) ^- ^, u% R0 Z# |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)) P/ f3 Z+ g* [! R; ~4 Q3 a& K0 S
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)
" X3 W$ V& ?3 D" X* F, Q. C* z/ E2 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
. W/ x1 A5 a1 ?* l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)8 q) R5 b# B3 D% [- J/ P- m- u P
10、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,% ?# V9 t: t0 w8 ?% F
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) , ^9 F! } G+ G
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