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
9 E2 T+ Q) V1 g* t. {6 |数学建模的概念:
0 ]; _  U- `0 u" h( A" H
* u) y, t1 V# ]      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
2 l. r/ d  m: `: ^0 R* ^$ L      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，
- e# F: n' H/ I      4. 资料检索的能力，
( V4 A! h+ E" V  X1 Q; i      5. 编程能力，
      6. 论文写作的能力。
* I8 L! [& C4 n( m1
5 n- D5 ~8 p$ j2
6 z- ]. S0 h5 T5 o+ G& y$ p# F3
4
5
6
7 g' o: H: d1 V数学建模中的典型方法
. r! S7 L6 g, X; J) S  J7 c( k
( u* f1 G' d! m8 ^0 F! E蒙特卡罗算法
4 @( K& M, h5 I  |( @( V9 W8 o5 `数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(常用matlab实现);
线性规划、整数规划、多元规划、二次规划(用lingo、lingodo、matlab即可实现);
) [1 U: ^3 |/ v3 l; Y图论算法(包括最短路、网络流、二分图);
; A+ i; e/ U, C' [+ y  w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);
( D! L" v  ^! ?! F4 T2 x网格算法和穷举法
8 a3 S4 {7 F0 q连续数据离散化
3 v# x- ]  @3 L6 |( H. L  a% j数值分析算法
图像处理算法(常用matlab实现)
数学建模中的工具选取
- ^2 E: D% J2 m1 U# i* \( L6 |
+ S+ p8 o; o3 T& m$ J! Z) Y+ j9 ~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。
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
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。
Matlab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)
' \5 o' Q/ c6 ~8 l- O% R0 b1 X9 ILingo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。
/ T- A- w: I9 M; S$ x! l---------------------
作者：断桥bian
来源：CSDN



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