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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$ {& ]/ u: J( N& `9 \9 [
模拟来检验自己模型的正确性,几乎是比赛时必用的方法。
6 X/ X. e3 ^) |8 P( o: o2 f q2. 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
, J0 z+ w, \6 r1 f. A, v) n7 g. x& a的关键就在于这些算法,通常使用MATLAB 作为工具。 M2 X9 B1 K3 E4 n* D
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1 z0 E; q9 n2 Q4 E
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。; D( Z8 c5 ?; {; `( j
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' B% E9 `0 k/ ^
用这些方法解决,需要认真准备。 n/ r. v" q# c9 G" i$ Y3 c
5. 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,
8 | u( k! x) ]& q% m竞赛中很多场合会用到。
4 U, ~% _( C( S6. 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一6 |$ X, {8 Y/ t* `. G
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。
* A. f" _* M7 j: l$ X1 ?7. 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6 Q8 V3 _+ [! A7 U8 T
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。
) T) ?) B; s7 Y+ d$ ?- G* i8. 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: b7 a) @1 h# Z$ i; O
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。 ^* A5 z) u( `( I8 p( |
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,那些数值分析中常用的算法比如方程组# H4 V6 e3 Z: c5 {2 ^: Z, C; _
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。) C* S8 I$ a7 V& k6 ?$ B e/ @) U% ]
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/ D" O( ]/ g& }1 \: D( H- H
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。4 `( B; S! w# _3 l# K
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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