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:
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5 {& i. N% n$ \, Z0 ?- {3 x7 m* p      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
      1. 数学思维能力，
3 l7 F* L5 E$ e1 d      2. 分析问题本质的能力，
# C8 Z, S! U+ ]# N, I" j3 B) }      3. 团队合作的能力，
% v; v& S0 e9 o+ N      4. 资料检索的能力，
6 \" f. F6 Z  {6 @# o! F6 u7 X. ^5 s      5. 编程能力，
      6. 论文写作的能力。
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0 R% v" W9 K+ H4
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2 P. ?/ W$ Z8 o2 f: k, ^' o- K$ F6
数学建模中的典型方法
4 C7 U% R+ p0 m1 g1 K% s
蒙特卡罗算法
$ M* j& E, M  P) E& L数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(常用matlab实现);
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);
动态规划、回溯搜索、分治算法、分支界定
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);
网格算法和穷举法
3 N, N) _) Z& w连续数据离散化
数值分析算法
图像处理算法(常用matlab实现)
/ \4 L9 b. E0 t$ J2 l数学建模中的工具选取
1 X. U. d( T+ T9 f/ Q0 d5 v+ C
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。
0 F9 t2 {' q) ]7 {' Z" V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
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。
; T1 s, u* t7 cMatlab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)
$ ^4 t$ f  ^* v( l( i! TLingo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。
, I& B, U6 u$ l$ f5 q. E  u---------------------
2 k  l! ~7 z5 Q1 ?作者：断桥bian
, ]3 |, Y. e# f! K  W4 D5 Q# Q来源：CSDN


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