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[其他经验] 数学建模十类经典算法(4)

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    发表于 2016-3-29 17:01 |只看该作者 |倒序浏览
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    3、数据拟合、参数估计、插值等算法
    & W& w3 r% v) H数据拟合在很多赛题中有应用,与图形处理有关的问题很多与拟合有关系,一个例子就是98 年美国赛A 题,生物组织切片的三维插值处理,94 年A 题逢山开路,山体海拔高度的插值计算,还有吵的沸沸扬扬可能会考的“非典”问题也要用到数据拟合算法,观察数据的走向进行处理。此类问题在MATLAB中有很多现成的函数可以调用,熟悉MATLAB,这些方法都能游刃有余的用好。
    % C$ [9 H, r, v. s4、规划类问题算法
    : W, b' Z" q& ^& Y+ U竞赛中很多问题都和数学规划有关,可以说不少的模型都可以归结为一组不等式作为约束条件、几个函数表达式作为目标函数的问题,遇到这类问题,求解就是关键了,比如98年B 题,用很多不等式完全可以把问题刻画清楚,因此列举出规划后用Lindo、Lingo 等软件来进行解决比较方便,所以还需要熟悉这两个软件。- D1 e+ y4 \& ?: A/ z! i
    5、图论问题" o5 Z- B8 E1 ?% l* }0 f) b
    98 年B 题、00 年B 题、95 年锁具装箱等问题体现了图论问题的重要性,这类问题算法有很多,包括:最大流,二分匹配等问题。每一个算法都应该实现一遍,否则到比赛时再写就晚了。$ L2 {- p7 c/ F7 b  H0 _" ^
    6、计算机算法设计中的问题6 d# F6 c* u& y' K
    计算机算法设计包括很多内容:动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界。比如92 年B 题用分枝定界法,97 年B 题是典型的动态规划问题,此外98 年B 题体现了分治算法。这方面问题和ACM 程序设计竞赛中的问题类似,推荐看一下《计算机算法设计与分析》(电子工业出版社)等与计算机算法有关的书。5 k! _5 q$ Z3 o- ]
    7 k% W: S% l, d# q. J! q6 _# N+ j
    3 k: _$ q6 K% o/ J) R
    7、网格算法和穷举算法
    4 R, A; T; ^# w: S网格算法和穷举法一样,只是网格法是连续问题的穷举。比如要求在N 个变量情况下的最优化问题,那么对这些变量可取的空间进行采点,计算量很大。比如97 年A 题、99 年B 题都可以用网格法搜索,这种方法最好在运算速度较快的计算机中进行,还有要用高级语言来做,最好不要用MATLAB 做网格,否则会算很久的。
    % j9 d! O# _4 u4 p! O/ x7 e2 V+ D2 n8 F
    8、一些连续数据离散化的方法
    * t! N4 b) _0 A2 k5 u5 k, n大部分物理问题的编程解决,都和这种方法有一定的联系。物理问题是反映我们生活在一个连续的世界中,计算机只能处理离散的量,所以需要对连续量进行离散处理。这种方法应用很广,而且和上面的很多算法有关。事实上,网格算法、蒙特卡罗算法、模拟退火都用了这个思想。6 t9 T& ^0 k! X
    9、数值分析算法; j: l) A7 t1 b5 s* G; y
    这类算法是针对高级语言而专门设的,如果你用的是MATLAB、Mathematica,大可不必准备,因为象数值分析中有很多函数一般的数学软件是具备的* ]0 |; B/ \0 h" N

    # D& i* y; k+ M8 _+ j: m! ~10、图象处理算法7 n7 r( y7 B. Y0 I3 _* I6 k
    " {8 @( k8 g- d9 c
    01 年A 题中需要你会读BMP 图象、美国赛98 年A 题需要你知道三维插值计算,03 年B 题要求更高,不但需要编程计算还要进行处理,而数模论文中也有很多图片需要展示,因此图象处理就是关键。做好这类问题,重要的是把MATLAB 学好,特别是图象处理的部分。, @; h! v9 d. g% P. }/ V) H) t5 S2 N

    9 t/ f2 E1 z6 @) V

      }- U7 X3 S8 X# e' \6 x: C# I) y/ j+ B0 x
    zan
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