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算法的实现对于数学建模起着决定性的作用,一般要会哪些算法

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发表于 2009-8-15 19:18 |只看该作者 |倒序浏览
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算法的实现对于数学建模起着决定性的作用,一般要会哪些算法
zan
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    看看这个。% d3 ]* k- Z* p- M/ f' P' d; ~; b
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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,同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性,几乎是比赛时必用的方法。
    0 Q3 Z* F* f: Z4 k$ B9 j& ]' }% T: f5 T$ @9 `# r5 t
    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,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用MATLAB 作为工具。; }: ]  ]' o1 P6 b+ n

    . s( B! ?/ ]- C" M5 H4 U4 F3. 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。. {- O' r  ^! \. _" l0 b* i1 J" J8 y
    $ C- ]( M8 O9 Y* P+ n
    4. 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用这些方法解决,需要认真准备。
    0 k9 O+ v1 \1 a! E- P6 ^
    % ?$ ^: I$ T/ T" a+ }3 ~0 ~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,竞赛中很多场合会用到。6 _# k( ]8 A" K7 Z
    # U2 t) B1 H) H" e2 a: k% b) B
    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。
    0 \/ ^  l5 X- n* Q4 B" B/ @4 A$ e. P6 f
    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。/ R2 \+ |6 a) y8 O4 h( u$ D' y
    ; {6 z# S, W2 o, M8 P# Z
    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。+ ]+ n; p) W" _7 a$ x

    1 w/ d$ T3 ?' I+ r& G( q& A9. 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。/ P/ n- ]) i4 p) v% P% f8 N

    ( B* I# M& f- Y- q2 N10. 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。
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    我们不可能自己创建一个新的模型,除非你是很有天赋和能力,不然只能套用模型
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