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以下是引用qianqun在2005-1-29 17:52:28的发言:
$ Z5 k+ ~! N; ~9 ]% T; i( k+ t数学建模竞赛中应当掌握的十类算法3 I2 G" n- S% ^/ Q1 |5 W+ I2 N* }! A
6 r) L' I# v% d0 B. V/ `) I! f排名如下: ; l, }) n8 e' s7 u4 y" ?2 q
3 `0 s$ u; } B9 I# Z
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)
6 I) S) D3 I+ d5 S, F6 z V4 j # j" p, M2 S4 a. N T
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)
) q1 f! q K, l B4 Z2 H
3 H( o M7 M! B+ ?0 w- G" b4 N' i* A3、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,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); S9 N6 r; R" C; c H3 g5 j3 O# }; z
" w6 z3 y! k# j9 }' r( [$ N4、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)
+ ~: i( }% K) x9 r1 C' V. |) n
- O! U3 @: A* C# h- ]4 g5、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)- ] w3 B! N$ O t( J% ]
* {0 J2 {# R. e1 B$ o1 b
6、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(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)$ A( H. N- A6 L D
: P9 {# U8 a5 j6 g+ L
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,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)$ i, z' a& U0 Q% m
3 n( W% j" _% R# u" i; k8、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)
1 Q4 d3 {! R/ g& r/ y1 ` % ^5 c/ l5 p" V( {, q4 K
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)' d% ]: E0 r' E+ \: _6 s
5 G8 l9 r% n6 n7 I* \
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,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) # ]. O! d, n0 m
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