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算法的实现对于数学建模起着决定性的作用,一般要会哪些算法

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发表于 2009-8-15 19:18 |只看该作者 |倒序浏览
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算法的实现对于数学建模起着决定性的作用,一般要会哪些算法
zan
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    看看这个。3 Q5 L5 Q! E9 z4 j3 R( o) I

    7 r% h# b+ ^) v" {9 f/ m) q; q; `0 f$ E' h0 \- E) k" ^* e7 W

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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,同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性,几乎是比赛时必用的方法。
    # G; H& y% R2 G/ A: I' T. |9 s7 J4 J* Y
    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,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用MATLAB 作为工具。
    * ~# p) Z, z- K
    ( p7 E2 M( X  Y2 S' H3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。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 软件求解。2 t7 y" w: w9 z0 K3 w

    ( H1 ~  i9 L% f, A, m4. 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。
    6 T* }7 P" B% L+ w1 O* X8 P. Z; |" n! r5 g/ L
    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,竞赛中很多场合会用到。
    / b: r; }0 s. U- _5 l
    $ K; P7 S8 Q) a3 r, M6. 最优化理论的三大非经典算法:模拟退火算法、神经网络算法、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,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。
    7 D  E8 P4 H( K9 D; P& z# m7 L  ?3 V( n; S/ {9 c1 X
    7. 网格算法和穷举法。两者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。
    # F; ^: D; }4 L: A4 ~* e2 Z1 W3 K/ ^* m9 P3 k
    8. 一些连续数据离散化方法。很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只能处理离散的数据,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。3 r+ X% W3 J( ?  Q" Q/ ], N& y  K

    / W4 o  B" ~) y, I9. 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。! [  ^' _! x4 X, e' T: `5 _( n* N# V! S4 |

    % f. F+ H. P. a9 b10. 图象处理算法。赛题中有一类问题与图形有关,即使问题与图形无关,论文中也会需要图片来说明问题,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。
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    我们不可能自己创建一个新的模型,除非你是很有天赋和能力,不然只能套用模型
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