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升级   41% TA的每日心情 | 慵懒 2014-2-24 09:04 |
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签到天数: 49 天 [LV.5]常住居民I
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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,9 r* @) { f3 e* Y
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)
* ]0 Z, n8 k) a! B8 Z2、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,) M0 |& F$ F! K- {
而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具), I& R$ g" S/ c3 y6 b
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,$ }1 W, [" a* w
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 A. q9 R; h# D1 a) X
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,
/ M: J3 S1 @$ `1 \- z2 S/ d. q涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备)/ x: ~" m0 L6 V2 [# b: \1 `# V2 \
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)
( K6 r& }6 ^/ z6、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
M$ ]# \- A3 ^7 K/ |( J3 V(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,
# `8 f# h5 x) D5 z6 A但是算法的实现比较困难,需慎重使用)6 ?% r! F1 b& Q! X0 ~& [& W: m
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,
# I, ^' p' v6 t- k% H: f3 n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)
4 z- z+ d, F1 ?* L0 @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)
' M* U; ?2 U+ V6 M/ c8 |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/ {" @3 r% W2 @# C, Z) |
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)& k, J4 @8 C/ h3 @ x* g
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,
2 }8 @" k3 ~7 Y7 E$ t# |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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