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算法的实现对于数学建模起着决定性的作用,一般要会哪些算法

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发表于 2009-8-15 19:18 |只看该作者 |倒序浏览
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算法的实现对于数学建模起着决定性的作用,一般要会哪些算法
zan
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    看看这个。
    , G% m; v' Z+ @
    , S' R( R& e; `/ V" h/ I3 i, `3 B5 q% k; w" i3 p
    3 {$ k! u- ?4 q4 a4 b

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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,同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性,几乎是比赛时必用的方法。2 d' |, Q% m5 M
    % K% H5 {- b/ r" S- h  v
    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。
    / A& k1 {* P% \. J% m: X7 K& T
    : X5 D2 U; f; Z% X3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。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 软件求解。
    . _- m9 ?6 q  h( P! A& R/ M0 W) L/ h5 Y, Y/ [- U
    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。
    : ~; b" W4 z8 ?: x& t! \, D, h+ x9 C: J! A/ f) a
    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,竞赛中很多场合会用到。, V* W- a' y" \7 K3 y3 p5 W) P

    . c. k& C) W1 R6 O" W6. 最优化理论的三大非经典算法:模拟退火算法、神经网络算法、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,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。
    2 c7 c7 u2 {2 c5 \: ~+ q( J
    5 e' U. j7 h: W  I0 s( t; q3 ~+ z* B7. 网格算法和穷举法。两者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。" C1 S% M( l6 I- D6 h" y% u5 r

    ( c2 r" s; k3 H4 B& \2 @8. 一些连续数据离散化方法。很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只能处理离散的数据,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。. X1 X! R% z# [7 q: |- g9 w2 @

    ) V6 y: K. t" t9 W9. 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。
    + q6 D! a4 V: q2 T
    " L. x. _1 E& u# y10. 图象处理算法。赛题中有一类问题与图形有关,即使问题与图形无关,论文中也会需要图片来说明问题,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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    我们不可能自己创建一个新的模型,除非你是很有天赋和能力,不然只能套用模型
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