, k5 j# M0 b C. S& m( C
数学建模--常用算法及程序' d' I0 H- n' {# ?1 T1 B
//推荐内容:http://blog.csdn.net/yillc/article/details/6746996 //程序见http://blog.csdn.net/congduan/article/category/931154 1.蒙特卡罗方法(Monte-Carlo方法,MC)' t. c7 W. j5 S, r" H# p& n1 i, D
02年的B题 关于彩票第二问,要求设计一种更好的方案,首先方案的优劣取决于很多复杂的因素,同样不可能刻画出一个模型进行求解,只能靠随机仿真模拟。
4 o# }) H Z3 V! G注:绝对是大牛级的算法,像几何一样可以从小学研究到大学,低级到测算圆面积,高级到马尔科夫蒙特卡洛,都应用的到。
- P! o8 P4 Y e4 c, ~4 n% P# [/ R* q5 G3 X- g/ q0 y6 I
5 W$ \/ o7 o, P. `
2.数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法
" t7 q# _. K% ?& p/ o" E; j" N, l此类问题在MATLAB中有很多函数可以调用,只有熟悉MATLAB,这些方法才能用好。
8 D! T, B% ]6 I7 H注:这一点mathmatica比matlab好用的多,听说
+ E* A2 h6 P: D# @
2 X' s4 y0 f5 c8 U
L( D+ v- c" }' n9 p3.规划类问题算法! H* m7 | j5 n( P
竞赛中很多问题都和数学规划有关,可以说不少的模型都可以归结为一组不等式作为约束条件,几个函数表达式作为目标函数的问题,遇到这类问题,求解就是关键了4 G6 d& ^2 g' z9 X# u% A0 Y/ i
注:线性容易,非线性难 P0 N, k8 j+ Z* I) C0 f
9 J. T. E) ^- b5 }
" G( H2 L1 s. o* y! s& G
4.图论问题4 j ~1 A( w0 A6 i1 Z
这类问题算法有很多,包括:Dijkstra、Floyd、Prim、Bellman-Ford,最大流,二分匹配等问题。
" H! X" ]: _( r4 U- E+ A: t, C' u, C) g+ T+ r# @0 Q( k
' Q$ L N/ R0 u/ f) x. ?8 P5.计算机算法设计中的问题
% [/ Z3 k# @" G5 T3 i9 Q' p6 h计算机算法设计包括很多内容:动态规划、回溯搜索、分治算法、分枝定界等计算机算法.
) g' O' U3 `' J% R92 年B题用分枝定界法1 V6 Y3 `/ h4 e6 [" f4 Q/ |
97 年B题是典型的动态规划问题4 a' h! J6 @' {& G- \ p; R0 O
98 年B 题体现了分治算法
2 I7 D6 _4 S) `: ?3 s* P {1 {+ X* K3 ~7 A: ]) T7 A% P& j* r
. c' ]! ^& M' x' j6.最优化理论的三大非经典算法:$ J4 m( o6 i+ I! `
模拟退火法(SA)、神经网络(NN)、遗传算法(GA)" A# l( o2 U5 N( O b
近几年的赛题越来越复杂,很多问题没有什么很好的模型可以借鉴,于是这三类算法很多时候可以派上用场。. v7 b8 v7 \: @& X% {5 e
97年A题用模拟退火算法; q! J; S/ W, ], D' s- Q; M
00年B题用神经网络分类算法
# j6 M9 M$ ?+ L' q4 H01年B题这种难题也可以使用神经网络
- |9 `" X' x* ~0 o7 ]- J8 `美国89年A题也和BP算法有关系" @3 t, u$ c) a, q/ {- {; o% d/ q
注:这个属于计算机科学人工智能领域的,good
3 \; _/ e1 d$ k- N6 a$ }, x) X
/ c$ b& S2 P8 Y: x. x4 e9 X% m0 Q2 @
7 f K9 P) c x, ^1 K* o, ~6 z7 o7.网格算法和穷举算法; e% {6 o; W* `- b* b$ a; d" a5 z
97 年A 题、99 年B 题都可以用网格法搜索
0 M$ y( U6 T: e; I; `' V2 ^
4 V& l- t% {* `+ L" T
2 t0 r+ ~( }4 Q4 R! o+ j; i" E8.连续问题离散化的方法
8 i6 M& j9 j% r7 ?8 n. a/ f; z1 p( b( n' Q5 B7 S! W
2 M0 w, W9 W7 y6 L/ ~7 g. V9. 数值分析方法. ^' e- x$ n% ?& k3 @, c
它的主要内容包括函数的数值逼近、数值微分与数值积分、非线性方程的数值解法、数值代数、常微分方程数值等。
* Z- x* D; P& \数值分析是计算数学的一个重要分支,把理论与计算紧密结合,是现代科学计算的基础 - B+ c' o) c4 y5 k6 R$ S
& H, \# Z' K% z; Q/ X! S+ ?1 N8 n9 _) Q4 G
10.图象处理算法
: y$ b; r$ |$ R3 m8 p' g% s8 g$ v; U6 ~/ t: R: @: I
|