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升级   41% TA的每日心情 | 慵懒 2014-2-24 09:04 |
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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,
8 m+ C1 g* ^: ^; H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). k8 E7 c3 A- R9 v% f$ o* ?
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,0 N4 A, o! a% w0 A: v6 T
而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具)6 o; v6 j3 j( x( E, N
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, ~5 j$ l* ]* ]) y" X1 ]
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)
2 L$ g" j1 L4 q9 G, K. r, T4 @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,
( [$ G8 U2 F0 L涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备)
% h- V9 u: X" @9 `: f/ l. D d0 f( l5、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)
& `$ A1 |$ A$ M6 ]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
# q7 I* c" H% S% i& B$ {+ J$ `(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,
" _3 }. @% }: `2 ~但是算法的实现比较困难,需慎重使用)& J/ E/ s0 E7 S
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,
/ S/ [, }2 L F3 u/ C* R* P ?, x% ] _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), c2 i" U. ~( N* C9 C
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)2 a+ e7 N: H# j; a+ k
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% R% X4 Y4 h% A# h: G: t- |
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). v6 C% g3 W: H u2 J' r
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,+ j/ j6 p+ |5 `
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) . P' B& k& T7 @4 ]/ J
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