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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
6 \/ i6 }+ g6 H+ D) T模拟来检验自己模型的正确性,几乎是比赛时必用的方法。
7 u& u; G2 k, d; A4 o1 M2. 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5 w2 W0 c, j" C' z
的关键就在于这些算法,通常使用MATLAB 作为工具。2 X: ~6 h; m1 d0 \4 P
3. 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( _( p5 z7 q" x1 p
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。 G# [0 O( Y' f" | m; c
4. 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6 ]; f4 n1 f6 t$ W: p
用这些方法解决,需要认真准备。
/ t; d+ O+ u, O1 n5. 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,
( ~& ?) H( ?& O% v5 O% y! X9 X+ }竞赛中很多场合会用到。
j. B9 R' ]5 _' ~9 ?9 O6. 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
5 `5 q5 U* n+ |! I- C0 o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。
2 O2 q- {; N( B1 t1 t7. 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$ _5 ^! t: Y/ _
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。
- D; \8 f" ~* z8. 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
: O' V4 |8 v8 B" ^( w- ^ n/ W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。
. ]9 p4 u$ s' i' J4 [, C! H/ P, X9. 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: K8 I B u8 E; v
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。
5 V' ~. h; R# Z" w7 `9 E; \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
; Z" ], J/ W' B4 E! w* \$ g f& v$ [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。8 h6 v5 `" J) A, A7 c. o
以下将结合历年的竞赛题,对这十类算法进行详细地说明。 |
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