Question

数学建模的特点与分类

Answer 1

数学建模的特点与分类如下：

能表述建立数学模型的逼真性、可行性、渐进性、强健性、可转移性、非预制性、条理性、技艺性和局限性等特点。

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。

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。

3.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。

4.图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备。动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。

5.动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机界法。这些算法是较常用的方法，竞赛中很多场合会用到。

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。

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，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。

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}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数值分析算法,如果在比赛中采用高级语言进行编程的话。

9.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。

10。 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，论文中也会重要图片来说明问题，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。