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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1 s Q5 `- X- A. F4 D5 r
模拟来检验自己模型的正确性,几乎是比赛时必用的方法。
8 M |' C% `1 T# W- W2. 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
) n( S/ C1 x2 d X6 b的关键就在于这些算法,通常使用MATLAB 作为工具。 Q+ I9 {3 K9 F1 T' G) u
3. 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
0 J' c* v" B4 z. Y0 w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。" S b ?; I- B" n8 Q& a
4. 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
# H: d& u: C5 ~- B4 R9 y% h! {# Y用这些方法解决,需要认真准备。
7 u# e* B/ B# @9 H5. 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, R6 S9 k+ d. v- k2 G6 q
竞赛中很多场合会用到。/ v% t. f+ @: v- U6 u% F: a% ]
6. 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) G$ \! Y$ i5 S& A: @& q
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。
3 A) j/ B$ ]' `# O7. 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4 W% b& H" [, T
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。
. S) e" @, R! u5 H3 v8 U0 N' u8. 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) ^; E* q5 |5 ~; Y# Z% [5 {* j# {
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。
7 L' H4 z) T: N* r* m3 ^6 ?9. 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0 w" G, g8 U' f1 ]5 i$ ?
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。
% X5 h% ]( N: Z9 e10. 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/ i: e) ?6 [7 d3 c! u
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。* l& x, x7 a6 m. D1 m
以下将结合历年的竞赛题,对这十类算法进行详细地说明。 |
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