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2013-8-4 00:57 |
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群组: 第四届cumcm国赛实训 |
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
! y9 g7 ?7 \; p8 K模拟来检验自己模型的正确性，几乎是比赛时必用的方法。
# l! G- u- U1 T7 j2. 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
/ U& Z0 E, ]5 _* _的关键就在于这些算法，通常使用MATLAB 作为工具。. K! @5 M1 C( a" J3 H
3. 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
- b' a+ v2 O- T9 v D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。
" k$ F- Y8 G- { X4. 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
3 q+ l' h. H5 Q2 w用这些方法解决，需要认真准备。& {% ^/ A/ H0 g% D
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，
4 k, u1 m3 [5 @; ^3 @竞赛中很多场合会用到。' c- K8 p/ d- k
6. 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
7 f c& V% ]# }, A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。& M- A5 d W- Z U
7. 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, m6 J! ?: ]3 o/ N' {
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。( q# l% K1 [, c2 j2 O
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1 a7 B4 f; N2 ?- B o! b& C
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。
) Q0 e- d: q+ y$ y# u! _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，那些数值分析中常用的算法比如方程组# F7 [) S/ S6 ?7 C, R! z! u# p
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。" D9 Q5 w; Q6 @" _+ S j
10. 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
$ s# ~* ]) ~, ]2 A: o' h. D& j* ]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。（本文来自于数学中国社区，网址为http://www.madio.net/mcm） |
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狗仔卡
发表于 2009-12-5 00:12
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