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[其他经验] 数学建模十类经典算法(4)

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    发表于 2016-3-29 17:01 |只看该作者 |倒序浏览
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    3、数据拟合、参数估计、插值等算法
    8 p# D/ c$ ]$ J. e; K数据拟合在很多赛题中有应用,与图形处理有关的问题很多与拟合有关系,一个例子就是98 年美国赛A 题,生物组织切片的三维插值处理,94 年A 题逢山开路,山体海拔高度的插值计算,还有吵的沸沸扬扬可能会考的“非典”问题也要用到数据拟合算法,观察数据的走向进行处理。此类问题在MATLAB中有很多现成的函数可以调用,熟悉MATLAB,这些方法都能游刃有余的用好。! k) W3 v8 C' W, a
    4、规划类问题算法) v4 w& g" b  e
    竞赛中很多问题都和数学规划有关,可以说不少的模型都可以归结为一组不等式作为约束条件、几个函数表达式作为目标函数的问题,遇到这类问题,求解就是关键了,比如98年B 题,用很多不等式完全可以把问题刻画清楚,因此列举出规划后用Lindo、Lingo 等软件来进行解决比较方便,所以还需要熟悉这两个软件。
    6 i- Z9 R+ J4 g' R9 p+ ~5、图论问题+ P  b8 K* m& g
    98 年B 题、00 年B 题、95 年锁具装箱等问题体现了图论问题的重要性,这类问题算法有很多,包括:最大流,二分匹配等问题。每一个算法都应该实现一遍,否则到比赛时再写就晚了。
    ; h: a- Y/ Z) T6、计算机算法设计中的问题
    / V3 {) y! r1 z  Z计算机算法设计包括很多内容:动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界。比如92 年B 题用分枝定界法,97 年B 题是典型的动态规划问题,此外98 年B 题体现了分治算法。这方面问题和ACM 程序设计竞赛中的问题类似,推荐看一下《计算机算法设计与分析》(电子工业出版社)等与计算机算法有关的书。
    % g" i  F: u! w( \, ~4 }2 V+ H2 p9 e
    4 |; x% l: _2 W
    7、网格算法和穷举算法
    ( K, n; g4 Q4 C: _7 C) F: Y网格算法和穷举法一样,只是网格法是连续问题的穷举。比如要求在N 个变量情况下的最优化问题,那么对这些变量可取的空间进行采点,计算量很大。比如97 年A 题、99 年B 题都可以用网格法搜索,这种方法最好在运算速度较快的计算机中进行,还有要用高级语言来做,最好不要用MATLAB 做网格,否则会算很久的。
    ! u& ?! ^/ V# g$ V: ]8 S
    6 u# x! r3 k( ], ]) x8、一些连续数据离散化的方法
    / R) a1 Z8 G3 W2 s7 Z大部分物理问题的编程解决,都和这种方法有一定的联系。物理问题是反映我们生活在一个连续的世界中,计算机只能处理离散的量,所以需要对连续量进行离散处理。这种方法应用很广,而且和上面的很多算法有关。事实上,网格算法、蒙特卡罗算法、模拟退火都用了这个思想。7 Y6 o1 d4 n* g+ ?, C6 \' o( c
    9、数值分析算法
    2 U4 I( a: H1 {  z这类算法是针对高级语言而专门设的,如果你用的是MATLAB、Mathematica,大可不必准备,因为象数值分析中有很多函数一般的数学软件是具备的
    / L; ^3 h- y( ^* ~7 E9 ^8 Q6 y  L
    ' m% K$ P- @+ w* D. T9 {10、图象处理算法
    $ H$ w- K$ U: ~- s" N
    6 q% j) t4 o9 [- I8 Z01 年A 题中需要你会读BMP 图象、美国赛98 年A 题需要你知道三维插值计算,03 年B 题要求更高,不但需要编程计算还要进行处理,而数模论文中也有很多图片需要展示,因此图象处理就是关键。做好这类问题,重要的是把MATLAB 学好,特别是图象处理的部分。) E/ |. ~; V! o* v
    ; d4 w7 J! G6 ^% O' n; m: c  @
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    9 ~/ _, j) V0 l/ h2 \* J5 z) l) o+ J
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