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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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gunitfr        

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发表于 2009-8-15 19:18 |显示全部楼层
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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。
    + E: k- d6 X6 D! p7 @! u2 F: i2 A7 v
    9 ]. Q( x0 {. H* }) V% M

    1 \. i* [- O" E5 |2 I( d% j3 h/ J9 V0 i! `1 z; l( Z

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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。
    6 ?4 {7 m( i3 q5 }1 w- @& [3 y4 O
    7 D) y2 C, Z+ t' w7 V2. 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。
    - p7 U$ ^8 y+ i2 R
    # M7 |( Y( a7 k% c; P9 q3. 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。7 W5 h! O+ w. g9 N; U
    # S6 o; v' d% T, O; ~
    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。, b* e& N4 r- D; U6 F
    ) @! N* x6 d$ \2 P1 }. ^
    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。
    + v" Z# k1 z1 z9 w) Z/ ?& A0 n* E9 [. M) q$ m
    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。2 m8 k4 M3 v- S5 J4 R# H& V  S
    % c% q% |/ {2 N& A8 G4 \
    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。) @+ F0 j$ O( J& Q( w$ E
    - Q- P! [) Z7 F
    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。
    + u! `; _2 M  ^8 r# _; q$ r& ]4 c
    9 _9 i9 G  D- ^8 d) f7 g9. 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。4 \# X4 L) O  g0 `9 C- ^7 m& U% f

    8 y7 @- F, t6 S/ L/ g) g$ n9 [- K10. 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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