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以下是引用qianqun在2005-1-29 17:52:28的发言:
( n& q2 [ r- D* ~9 J9 H% o数学建模竞赛中应当掌握的十类算法
6 P2 Z; J; [: q5 J0 V
8 w6 ]9 \. g B5 V& F0 Z排名如下: 0 V4 J7 U L# ^) Z E) w: |
|2 B3 U3 k8 m/ P
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,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法)% ?' r) s$ X- e
' D# f/ t3 i, k9 n
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,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具); z/ D2 X" K& x% F7 }
: H8 ^4 |" o: P) q0 V# N0 l3、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,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)4 a: t9 d; G5 n4 D' }0 t% d
! o1 ?1 ~) `, w9 e5 |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)6 O9 {9 I0 b- G3 f( H& x
3 Z$ C/ P2 ]% @6 r5、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)
, u7 h, @* W( U5 \2 r1 \
- M X4 y& Z$ X3 F) F6、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(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,但是算法的实现比较困难,需慎重使用)0 m- R$ V/ u& f/ h
' j$ k* v; {- k
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,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)
# `5 g& V0 ]4 F' s6 X
( B. G, U% O3 w2 o6 Z8、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)& y- _$ v: a' t( K; k* S
: I9 F& M% s2 R) ]4 m; ?' m$ D$ a
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)
* ~0 k, @3 M! a: N4 H 5 [" c5 P% T# [& M& U2 {, E
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) - A6 H* H! t2 _
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