数学建模的十大算法
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2013-09-25
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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,
同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,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、二次规划等规划类问题(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软件实现)
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)
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,很多场合可以用到竞赛中)
6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、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算法,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(网格算法和穷举法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)
8、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,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)
9、数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一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)
10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,
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)
同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,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、二次规划等规划类问题(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软件实现)
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)
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,很多场合可以用到竞赛中)
6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、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算法,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(网格算法和穷举法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)
8、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,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)
9、数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一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)
10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,
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)
2013-09-25
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1》穷举法:把所以可能发生的问题都列举一次能被3整除,能被7整除的数找出1~1000中的这样的数,这就全部穷举一次。 2》二分法:把一个问题分为两个,两个问题分为四个,依次类推如:两对金币其中有一个假的轻,分成两堆称,找出轻的一堆,再分两对直到分到两个金币称。 3》回溯法:一个盒子全部大小相同的东西,此东西但重量各不相同怎样装使得最轻,最重不得起过如100。先试第一个,再试第二个,一直试装,当超过100则退加一个,再找,当少于,再退,当轻了再装,递归穷举,直到最轻。 4》动态规化: 一交通网城市,知道每一条路的长度,怎样走最短。 5》最优法: 如:在学校一群学生去排队打水,没个水桶大小不一,问如何使得平局打水的人时间最短。 6》排序算法:冒泡、希尔、选择、交换、快速 7》递归算法: 如:1、1、3、5、8 后一个数是前面两个数之和 8》贪婪法 和最优法思想差不多 9》收缩法,和回溯法思想差不多 10》递代法:如一个数不段的除以3直到小于某一个数就得出结果。
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