数学建模系列-数学建模那些事

杨利霞

数学建模系列-数学建模那些事
数学建模的概念:

      所谓的数学建模就是使用数学框架解决实际应用问题,数学建模在解决问题的同时能够培养
      1. 数学思维能力，
' R& j1 f/ Z; K/ X4 S' O+ C      2. 分析问题本质的能力，
) u" J0 K* z# p+ N7 {, q6 M      3. 团队合作的能力，
/ h1 s( D9 |1 Z( y      4. 资料检索的能力，
" a* n3 j  n# t, Z4 Y4 f, o1 t8 E      5. 编程能力，
% M% E% i$ S2 ?$ J3 x/ k- d) t! b. F- X' v      6. 论文写作的能力。
& M/ P7 u+ D/ |- g! G1
2
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5
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: V# I9 \, j6 N2 J数学建模中的典型方法
, @" O9 O' O* j/ o
% ?# t0 e9 {7 M1 D, g* C蒙特卡罗算法
数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(常用matlab实现);
线性规划、整数规划、多元规划、二次规划(用lingo、lingodo、matlab即可实现);
图论算法(包括最短路、网络流、二分图);
& U7 a; Z' |; y# |& V0 S, G动态规划、回溯搜索、分治算法、分支界定
& I7 G+ [* }0 r$ k4 g最优化理论的三个经典算法(模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法);
网格算法和穷举法
连续数据离散化
/ j- B& ?5 B$ t数值分析算法
图像处理算法(常用matlab实现)
) m, Q3 |3 ]0 u( Z数学建模中的工具选取
3 ?3 M' S" W; W; H
7 B, `9 _: S2 o, f* f" A好的工具能够提高工作和解决问题的效率，数据建模并不是让你用手算，而是有许多的工具帮助我们完成计算。所以选取适当的工具很重要。
数学建模中常用的工具有: Matlab、Mathmatic、lingo 、sass、spass 等。 有些工具在解决特定的问题时会比较方便，所以个人认为我们
6 T2 I4 ]  F1 K7 c5 m. y6 c& v; G可以根据解决的问题的类型而选择特定的工具来提高我们的效率。
Matlab是全能的，也是比较常用的工具之一，用它可以解决几乎所有的数学建模问题，但是matlab学习成本比较高，学起来稍微有些难。(Mathmatic相同)
8 n7 U$ l  M# K& U7 l% o' ULingo在解决线性问题上面比较擅长，操作简单，傻瓜式编程，学习成本比较低。建议遇到线性问题首先考虑用Lingo。
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& Q+ V8 K; P9 A4 X作者：断桥bian
来源：CSDN

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谢谢分享！！！
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