建模可能用到的算法

个百毫

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，
1 U6 T1 d2 p5 N* P/ P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）
4 `; i/ }! C! @" A2 G5 i2、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）
3、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，
( f' b4 ]( g$ f/ d* A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）
' }, J0 k9 M: W( S4、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，
5 j/ a7 Y$ e, Y5 L/ s0 R) R$ q涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）
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，很多场合可以用到竞赛中）
' Z0 B; p# Z5 A4 V5 J3 {  J6、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
4 {- K* z( b) ^（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，
% K. w/ P9 D. w, X* _6 h但是算法的实现比较困难，需慎重使用）
1 b! _( Q% Z9 k3 g6 V- S8 t; P" b7、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）
: B% Q. D& U7 L2 o8、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）
" Q6 c  D* n: q9、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
5 V" t, I# p; }+ @# l+ c& n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）
10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，
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）
/ A5 ?! N8 T' a4 [* N1 [

丫头的明天

5 J& @) u& `) K3 c9 f- F0 F6 O

I_know__!!!!

内容好多的耶，有些一个内容就有得下功夫了的。

jjc616

好多算法需要了解

锋言锋语