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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. B+ F' ?& o# f9 `% 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。3 j6 S) t& Y. P4 S/ |
 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
 ( Z1 k! Z6 c" y; V. G% G4 n的关键就在于这些算法,通常使用MATLAB 作为工具。
 / c8 I4 @: w8 e3 B) b3. 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* o$ f3 p2 j. u
 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。
 4 i! o# b' q( A# C. 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: f+ Z: O8 ]/ \# f5 O! G0 K
 用这些方法解决,需要认真准备。3 a+ a+ [! s, m' n- o' 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,! L! N, s) n, E7 p; ^3 X/ d# X% ^& {$ z
 竞赛中很多场合会用到。) C2 q2 z0 `+ x  |, [
 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
 6 A' e4 i, q5 Y' L: U( T- T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。
 7 P5 F7 n) _8 a* Y0 T$ k0 w7. 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6 H( G6 z9 k2 `+ ]" f3 s/ M
 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。
 . h6 R: Q8 r' b# T; L8 g5 C8. 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
 ' Q; Y4 x5 a. M: a5 m& Y% w& U7 W3 N$ \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。4 P0 V8 @3 _$ l# `, ]% n/ 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
 + @% y  L& F+ y8 U$ b  z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。
 9 J0 D1 D2 z0 W7 e; d( f10. 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' j# {5 t- `* \) `3 s- u* v
 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。8 t2 f5 w; Y  |6 e( C* F
 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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