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建模可能用到的算法

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    发表于 2011-8-11 14:31 |只看该作者 |倒序浏览
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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,8 E( |! s8 b6 ]' e/ O
    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)& c% X+ L8 y6 n
    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,
    ( R7 k7 V/ l# t: W4 _2 N而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具), W4 i4 J$ [8 Q. a; g
    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,
    5 U+ y  X( C( N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)
    / x$ G/ ?% D. _, x# a" a4、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,# Y4 n8 [5 p& d, P9 f9 Q# t! i
    涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备)
    * \. O5 V  C- f6 x! y7 ~; v5、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)' ^: j# n; ?# ~. y/ M3 |. g
    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
    4 d+ a5 V8 Q; a" e3 Q+ D2 K& \( i(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,6 }, ^8 e) |' M( S4 ]
    但是算法的实现比较困难,需慎重使用)- |; @, h/ D3 }% x) r) o! c
    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,
    ' X( B7 ?  E  [1 X$ j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)
    , y, ^( L2 G' W1 U8、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)
    4 i7 ^) P" X) V$ M9、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) O  \7 [5 |, G+ r. H
    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)2 c  `, |' q' Q3 ^- L
    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,
    : O4 \; f" V+ C7 D0 d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) 6 \' F4 q" d, N& k- j7 n
    zan
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