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算法的实现对于数学建模起着决定性的作用,一般要会哪些算法

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发表于 2009-8-15 19:18 |只看该作者 |倒序浏览
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算法的实现对于数学建模起着决定性的作用,一般要会哪些算法
zan
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    十种方法.pdf (174.98 KB, 下载次数: 64) 7 d: T$ F1 n4 [: y
    看看这个。
    # y7 U5 E7 m! ^' p1 y$ ?
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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,同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性,几乎是比赛时必用的方法。# {% s! {* P- I! ]4 r" F' ?
    , v( L, Q( N7 |, |7 n! S6 `" m
    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,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用MATLAB 作为工具。
    , J0 \' Y6 s1 r
    ) A3 z5 ?/ [2 y3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。建模竞赛大多数问题属于最优化问题,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 软件求解。2 e$ q$ l: m/ F: f2 l5 o) V

    ( P7 B% h  n; U4 a4. 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,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备。6 w6 M2 o. X( t, v. d; R& |
      M3 |2 |, o* t8 |% h  ]
    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,竞赛中很多场合会用到。; R/ G0 l( ^' T) B

    : \$ i7 R+ r! R7 p6 j7 e1 b/ V6. 最优化理论的三大非经典算法:模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法。这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的,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。, b: d* r& s6 B( w& R  f9 Q
    6 {: i* T. G5 |, C  j
    7. 网格算法和穷举法。两者都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,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。
    5 t. }) x& _& c) Z- L0 k2 y* F; q1 A$ \8 x2 \  ]" k
    8. 一些连续数据离散化方法。很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只能处理离散的数据,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。
    ! q5 P/ Q/ a# I( J" o* S8 ^& o/ a- a4 T6 B6 {# d& {; S7 v' u" o
    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,那些数值分析中常用的算法比如方程组求解、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。
    % Q5 z3 d- I/ f! G
    4 ?: ?3 |" j' N1 ]10. 图象处理算法。赛题中有一类问题与图形有关,即使问题与图形无关,论文中也会需要图片来说明问题,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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    我们不可能自己创建一个新的模型,除非你是很有天赋和能力,不然只能套用模型
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