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 群组: 数学建模 群组: 中国矿业大学数学建模协会 群组: Mathematica研究小组 群组: LINGO |
3 Y: Q; k: t$ c% x& L: T u0 G
, \* u1 g0 _/ W4 O3 f1、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,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法)' G+ S9 L! W4 j* C3 f4 \ y. _. C
2、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,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具): F& Q3 Z2 W6 R1 M1 P6 G! n
3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很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软件实现)
! M+ Z, q* d1 I! N6 i, _# H8 J% B4、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用这些方法解决,需要认真准备): s; n7 v# j- B6 k$ r: v. F
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,很多场合可以用到竞赛中): h% O: g; b1 s4 L+ F
6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法(这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,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)
6 h& A! H- p+ K' G! }7、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法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)
! m8 U' v5 b9 l* R8、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,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)
B9 a& O) P4 _7 E8 e/ _) A9、数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、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)7 X8 }8 L4 f5 Z6 s; ^
10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,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)
' S* C) ?$ N! V" g" z- }把这些算法看懂,然后用c或者c++实现一遍,甚至做成有很好接口的dll,相信以后会受益匪浅... |
zan
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