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:
; E; A4 u) v: q
      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
2 R5 z1 E, D$ j) i5 E6 f$ @      1. 数学思维能力，
      2. 分析问题本质的能力，
      3. 团队合作的能力，
      4. 资料检索的能力，
      5. 编程能力，
+ Z8 v( A  o2 p# j* N" C      6. 论文写作的能力。
  s* o" I2 `# @1
3 P# U( X) B1 a, q2
3
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2 ?) m( b( a5 f, V" F+ T数学建模中的典型方法
0 v0 d- ?3 \) e# U9 U; o
蒙特卡罗算法
# V1 n# a. P, d4 I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);
- G, `9 L7 M, Q" m动态规划、回溯搜索、分治算法、分支界定
5 I4 ~7 Z& S* ]: u& W. z. r  m8 |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);
7 `' }, `. a4 c: U9 M! \5 P! i; v1 r! d网格算法和穷举法
9 ^5 N" c: E; w8 p3 c9 I连续数据离散化
) ~  g; x, _+ h) Y3 A/ J% H数值分析算法
2 ], N- p+ k! v  u) `0 x图像处理算法(常用matlab实现)
6 c6 y* v) V! d) `. p# _$ C数学建模中的工具选取

. E5 N9 R6 k: R3 B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。
+ `) B6 ~. _' d: J5 {1 Q. w- T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
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。
  A- q" P  q: v( J( ^4 U" }5 P0 }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)
4 f5 N) p4 t2 P. ?+ @' W$ ~8 [& _- mLingo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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作者：断桥bian
8 ]0 d0 Z3 D# o来源：CSDN

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