数学建模系列-数学建模那些事

杨利霞

数学建模系列-数学建模那些事
4 J6 O* p( g3 I) p* h数学建模的概念:

      所谓的数学建模就是使用数学框架解决实际应用问题,数学建模在解决问题的同时能够培养
& B; x" ?2 O3 F- M9 X& T      1. 数学思维能力，
      2. 分析问题本质的能力，
      3. 团队合作的能力，
, R, i) x" \8 e: O$ @8 t5 {8 E      4. 资料检索的能力，
      5. 编程能力，
      6. 论文写作的能力。
5 u# p) P' I+ j3 \1
2
* i' x, L7 ~+ k3
4
1 f: ~. A# D- Q- g: l9 ~5 H3 T5
& d: h" m, W$ B* e& X5 s1 l8 m6
; l$ C0 ~5 D+ K4 v数学建模中的典型方法
4 m* s. p2 x, g+ |4 X
6 R$ w& Y0 z( \. {1 q% B蒙特卡罗算法
数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(常用matlab实现);
& |$ R  t* R" D6 t  t: n线性规划、整数规划、多元规划、二次规划(用lingo、lingodo、matlab即可实现);
图论算法(包括最短路、网络流、二分图);
" C# G. D8 U2 K; D( s- l% }动态规划、回溯搜索、分治算法、分支界定
最优化理论的三个经典算法(模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法);
( Z8 ^" C; q1 ]( G% E$ m3 U网格算法和穷举法
5 Z: x4 Q9 `) L% [. g  Z连续数据离散化
数值分析算法
/ ?2 t$ l: O( B' z: _- L  a! r图像处理算法(常用matlab实现)
! ~# V2 L2 l& w5 d- W5 M) H数学建模中的工具选取

1 |- ]: A8 W0 h2 C$ b, g6 a) o# v好的工具能够提高工作和解决问题的效率，数据建模并不是让你用手算，而是有许多的工具帮助我们完成计算。所以选取适当的工具很重要。
5 ^  b4 \- I# r+ }0 e* y数学建模中常用的工具有: Matlab、Mathmatic、lingo 、sass、spass 等。 有些工具在解决特定的问题时会比较方便，所以个人认为我们
; T' }9 g$ n8 Q  b$ d可以根据解决的问题的类型而选择特定的工具来提高我们的效率。
- [6 i# @  Z- u: RMatlab是全能的，也是比较常用的工具之一，用它可以解决几乎所有的数学建模问题，但是matlab学习成本比较高，学起来稍微有些难。(Mathmatic相同)
Lingo在解决线性问题上面比较擅长，操作简单，傻瓜式编程，学习成本比较低。建议遇到线性问题首先考虑用Lingo。
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作者：断桥bian
来源：CSDN
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7 G- z) g8 S$ f" ~& b/ I
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