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TA的每日心情 | 开心 2020-11-14 17:15 |
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数学建模算法分类及应用& ]! p" }! V% I! H' U$ @* F2 D
算法
' Z- T x6 i+ E) T2 U) s. A# {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,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法)
& u; G2 G9 }% D5 D2、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)
% W# Z& W- l! d9 P }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)
8 [4 m) _& N& N) }/ L4、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) 0 [" A' f0 O; |) A: o4 M
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) % o, |6 R, U# D! G' n( q
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) : f+ z( I* I8 P. s8 ?4 W) z
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)
; a5 Z: h2 |" u( Y9 x: D8、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)
" n0 x3 q6 Q- t9 ~4 F1 t1 j9、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)
8 K7 ~( t$ p" o* Y7 K10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与 b: {) e9 O$ U& _$ i' h
% V/ W2 Y6 z4 d0 N4 ?" }0 h" i
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