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TA的每日心情 | 开心 2020-11-14 17:15 |
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数学建模算法分类及应用
* l- Y1 c$ T N3 W7 s7 o1 m# e算法8 j0 t2 H# y# Q6 J/ c
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,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法) ) H9 b1 X$ f, ~. r' _( ]8 e. |
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)
7 l0 j8 J4 D- q. K1 G6 d3、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,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)
) Z. n( F1 {8 C3 i% K; q4、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)
8 o% f, w$ w# e8 `5 W5、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) " e% t& \/ s" t2 O* v# |$ o
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(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,但是算法的实现比较困难,需慎重使用) . h4 U5 ^7 s* @8 r& S8 g7 e! @
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,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) % I* r0 D3 p0 O4 L- S$ ~
8、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)
3 n5 f; P. z7 F' A% k3 I* |8 \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,那一些数值分析中常 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) % ]# ~' i1 R( ` [; s
10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与* J% v9 }- v2 c2 A. ~4 c8 [9 D
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6 F* V3 L: M6 B: {/ E" H5 m: e |
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