数学建模系列-数学建模那些事

杨利霞

  H; m, @% J- ]( [: w数学建模系列-数学建模那些事
数学建模的概念:

1 p- Z/ C0 p* P. |      所谓的数学建模就是使用数学框架解决实际应用问题,数学建模在解决问题的同时能够培养
      1. 数学思维能力，
' S7 H$ g% l. J9 D8 u      2. 分析问题本质的能力，
      3. 团队合作的能力，
      4. 资料检索的能力，
7 t+ S; q3 m5 u& l- B      5. 编程能力，
1 H, p) m: i6 y: P% H      6. 论文写作的能力。
* j, C+ ~# S2 k0 H2 W/ F4 y1
2
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4 ^1 ~, O; h1 O; a2 e5
4 N; }; T7 E: c* H6
+ o" u# b4 Q1 v* E/ G  K) ~数学建模中的典型方法
5 q* H# m" R1 T
: Q$ J1 v1 a. U7 J1 ~蒙特卡罗算法
8 e: v) t, c' C5 w数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(常用matlab实现);
线性规划、整数规划、多元规划、二次规划(用lingo、lingodo、matlab即可实现);
' P5 H; p8 L5 e+ \( n) c$ f图论算法(包括最短路、网络流、二分图);
4 I( Q3 x) M+ t3 {- I3 w& t动态规划、回溯搜索、分治算法、分支界定
最优化理论的三个经典算法(模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法);
) @% Q* x+ \- U" V" v6 E网格算法和穷举法
6 a& e- q" x4 F& c7 p' ?7 n7 b& \连续数据离散化
数值分析算法
图像处理算法(常用matlab实现)
: g6 y0 n% Z( q# ?数学建模中的工具选取
3 m& ^: ?6 D: n( T3 J
* t8 V9 s+ D2 _- A5 D6 I' a好的工具能够提高工作和解决问题的效率，数据建模并不是让你用手算，而是有许多的工具帮助我们完成计算。所以选取适当的工具很重要。
数学建模中常用的工具有: Matlab、Mathmatic、lingo 、sass、spass 等。 有些工具在解决特定的问题时会比较方便，所以个人认为我们
可以根据解决的问题的类型而选择特定的工具来提高我们的效率。
( e8 R; `' P( [& y3 W" e& IMatlab是全能的，也是比较常用的工具之一，用它可以解决几乎所有的数学建模问题，但是matlab学习成本比较高，学起来稍微有些难。(Mathmatic相同)
$ x9 F- f, @* p. T: MLingo在解决线性问题上面比较擅长，操作简单，傻瓜式编程，学习成本比较低。建议遇到线性问题首先考虑用Lingo。
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0 w8 W" b9 E6 Z. H" H+ a作者：断桥bian
  h7 p4 X6 ^: u& i3 Y来源：CSDN
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谢谢分享！！！
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