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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
. k$ g, k3 Z O模拟来检验自己模型的正确性,几乎是比赛时必用的方法。
5 Z H( V# D6 {! J8 K* S) P2. 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 Q/ R) {& ~6 w2 z' E/ D
的关键就在于这些算法,通常使用MATLAB 作为工具。/ |" _' ?/ w* N9 J5 A
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
7 m+ \# h3 D( g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。
2 y# ?: a! L2 I/ l4. 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 z! Y) y4 d/ N3 D$ B o3 Y' R2 o
用这些方法解决,需要认真准备。
- A- }5 F9 ^+ F+ r9 P' l3 O5. 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,9 @$ U; k$ m U1 q8 k
竞赛中很多场合会用到。! |4 a% ?+ |$ Z: F. l3 `. k( L. S
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一3 o" l" h* J) N" O" g
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。& X: }7 v* L9 [' F. [* V2 |
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! O( g, P4 p& {3 {& z! g, M: x
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 M8 `2 Y0 G$ h
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
$ D) E# t' g% t1 @2 G/ y6 Q, l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。
: T: E$ N9 N. o, m' J3 n8 ]( X7 s9. 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
6 K2 E( h' `: b3 D; J. L8 ~8 j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。; }% w: i9 h0 U, P
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
- c6 L# D6 d/ \5 v; m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。
5 w0 U7 g" |# Z1 s* h' B以下将结合历年的竞赛题,对这十类算法进行详细地说明。 |
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