数学建模系列-数学建模那些事

杨利霞

数学建模系列-数学建模那些事
数学建模的概念:

, N- B/ h. Q! }$ i7 J' J0 n      所谓的数学建模就是使用数学框架解决实际应用问题,数学建模在解决问题的同时能够培养
. R8 ^' B' ]9 _6 s      1. 数学思维能力，
      2. 分析问题本质的能力，
7 z. k* F5 z8 c& G& ?4 W) z      3. 团队合作的能力，
) p; g0 |8 }: X- U6 b7 N) w      4. 资料检索的能力，
      5. 编程能力，
      6. 论文写作的能力。
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数学建模中的典型方法

7 F. \, G; ^: u; e8 I1 J蒙特卡罗算法
4 {7 w, ?* P* [9 P* Z: O数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(常用matlab实现);
9 f, A6 V; q' c( |! Y线性规划、整数规划、多元规划、二次规划(用lingo、lingodo、matlab即可实现);
图论算法(包括最短路、网络流、二分图);
! M5 E; w. i! V: a( y+ L0 c动态规划、回溯搜索、分治算法、分支界定
3 w1 n. f' r9 d& [# w) w/ N- v最优化理论的三个经典算法(模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法);
3 I5 u$ X( r: O6 s0 R8 l+ l2 i网格算法和穷举法
" o- @' c- L  N7 t4 n" E7 r8 G连续数据离散化
  U$ M5 ]6 Q! B- \) v$ Y& C数值分析算法
* a2 T* V7 B4 A3 c; y( a/ u9 Q图像处理算法(常用matlab实现)
数学建模中的工具选取

好的工具能够提高工作和解决问题的效率，数据建模并不是让你用手算，而是有许多的工具帮助我们完成计算。所以选取适当的工具很重要。
2 H5 X$ ~+ n1 M! g, L) e( t数学建模中常用的工具有: Matlab、Mathmatic、lingo 、sass、spass 等。 有些工具在解决特定的问题时会比较方便，所以个人认为我们
$ s2 P7 ]! g2 H: Y% L: E! o/ f可以根据解决的问题的类型而选择特定的工具来提高我们的效率。
Matlab是全能的，也是比较常用的工具之一，用它可以解决几乎所有的数学建模问题，但是matlab学习成本比较高，学起来稍微有些难。(Mathmatic相同)
, x2 |1 g( x9 B  N  S' X$ M( HLingo在解决线性问题上面比较擅长，操作简单，傻瓜式编程，学习成本比较低。建议遇到线性问题首先考虑用Lingo。
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作者：断桥bian
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