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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: p# l. @0 E1 y8 N: }( _3 U) y
模拟来检验自己模型的正确性,几乎是比赛时必用的方法。* `5 l" ]) M7 n. g) e" f
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
& z6 u' r' z+ Z' `. y& H2 L2 ^的关键就在于这些算法,通常使用MATLAB 作为工具。. C- g8 I# F: {7 G! n
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
' x+ [2 {' r: U9 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。
! h6 I% S/ Z1 ]: U3 t4 S& w4. 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( o; A1 q8 ~, W# K
用这些方法解决,需要认真准备。# b6 X8 N7 j2 q# w0 E9 ^
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,
6 T* u: |, a8 \( u4 T# d竞赛中很多场合会用到。
% A7 }6 Y/ p% Z0 m6. 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
4 ^. J M- R% \, Y+ N- D( T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。
3 G- {8 \8 k; U1 S( \4 B) f, f# W7. 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 U, s# n y$ S& L. E$ y: K2 M
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。$ D5 z4 z- ^1 e+ J
8. 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! i" ^9 D6 c/ J, ^) b ~4 t" |
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。 H$ v$ m" J8 p+ C5 o% i
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2 E' E' N6 Z; ]
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。& P% S& [2 o/ k' S- G6 Z
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/ [/ M2 r: N5 i; J6 |+ x9 P
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。
, _ |; Z2 o! n9 g: z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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