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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,- D* A) f% l7 ]: M0 M2 @
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)
9 R3 m! s, t& W1 W" L8 ?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,! s( l4 W/ c# [5 G' C( P
而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具)& J- S+ {7 G% r/ H9 w( s) Z
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,* Q4 x6 }" H! Z' t: d4 }
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)
9 ?8 f b3 l/ D; L# b4、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,' `3 U( s$ M( X3 L) ]3 H+ P. m
涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备)
+ B( W1 t8 X) U8 o6 S. a' B: k5、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)' j0 Z$ _, L; ]9 }( l+ ]' k
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
6 Y; C: _/ P! K; R2 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,* T3 b2 Y/ N0 d( Y1 F
但是算法的实现比较困难,需慎重使用)2 N( L3 ?# Q2 R. H A0 ^; Q* T
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,
1 }$ _" P$ u- I/ 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)
% }. T) O0 U! t8 c: T& K7 B8、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)5 [) X q1 Q4 V6 t" O% G: }6 m: K6 X
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/ Y$ q( ^& W. S
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)- M0 l1 }8 s7 b9 `6 ` b
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, u- Z i {% \% J
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)
* v2 d& v0 X, B3 @2 ~! f |
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