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数学建模竞赛中应当掌握的十类算法

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发表于 2009-4-17 17:19 |只看该作者 |倒序浏览
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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。' b- ~. ^/ x/ S/ t
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。
) R, p1 V* _$ L3.
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LindoLingo 软件求解。5 O- _. C$ v. e( t7 t% p
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用这些方法解决,需要认真准备。; ]4 e/ I8 r& Y  Q3 f0 w
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。
  u2 b; r' w* G$ s3 e: [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。
. R" W3 ^- W) I# g; e, M) }3 i7.
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。
6 w0 T6 n, ]$ ~& e( {! d8.
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。
  M. }) u" Z$ \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。7 H$ D; Q2 H$ x! h% _/ a
10.
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。
zan
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    谢谢楼主分享!!!谢谢楼主分享!!!谢谢楼主分享!!!谢谢楼主分享!!!谢谢楼主分享!!!
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    [LV.3]偶尔看看II

    回复 1# wanghengsong
    # `" ]# M5 }4 }
    ! `# G( i. Q$ E# q7 B% ?4 A+ P
    / r9 K9 o$ P2 G! u; `1 \7 L/ [   
    布偶,谢谢楼主分享
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    [LV.4]偶尔看看III

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    加油
    不错,还是比较有启发的。
    7 k4 b: u3 @7 f像模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法这些东西真是很难
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