數學建模中的十大常用演算法
1. 蒙特卡洛方法：
又稱計算機隨機性模擬方法，也稱統計實驗方法。可以通過模擬來檢驗自己模型的正確性。
2. 資料擬合、引數估計、插值等資料處理
比賽中常遇到大量的資料需要處理，而處理的資料的關鍵就在於這些方法，通常使用matlab輔助，與圖形結合時還可處理很多有關擬合的問題。
3. 規劃類問題演算法：
包括線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等；競賽中又很多問題都和規劃有關，可以說不少的模型都可以歸結為一組不等式作為約束條件，幾個函式表示式作為目標函式的問題，這類問題，求解是關鍵。
這類問題一般用lingo軟體就能求解。
4. 圖論問題：
主要是考察這類問題的演算法，包括：dijkstra、floyd、prime、bellman-ford，最大流、二分匹配等。熟悉acm的人來說，應該都不難。
5. 計算機演算法設計中的問題：
演算法設計包括：動態規劃、回溯搜尋、分治、分支定界法（求解整數解）等。
6. 最優化理論的三大非經典演算法：
a) 模擬退火法（sa）
b) 神經網路（nn）
c) 遺傳演算法（ga）
不太懂，，，
7. 網格演算法和窮舉演算法
8. 連續問題離散化的方法
因為計算機只能處理離散化的問題，但是實際中資料大多是連續的，因此需要將連續問題離散化之後再用計算機求解。
如：差分代替微分、求和代替積分等思想都是把連續問題離散化的常用方法。
9. 數值分析方法
主要研究各種求解數學問題的數值計算方法，特別是適用於計算機實現的方法與演算法。
包括：函式的數值逼近、數值微分與數值積分、非線性返程的數值解法、數值代數、常微分方程數值解等。
主要應用matlab進行求解。
10. 影象處理演算法
這部分主要是使用matlab進行影象處理。
包括展示，進行問題解決說明等。
數學建模十大常用演算法
1 蒙特卡羅 又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機 來解決問題的演算法，同時可以通過模擬來檢驗模型的正確性 2 資料擬合 引數估計 插值等資料處理 比賽中通常會遇到大量的資料處理問題，而處理資料的關鍵在於這些演算法，通常使用matlab作為工具 3 線性規劃 整數規劃 多元規劃 二次規劃類問題 建模中...
數學建模十大經典演算法漫談
數學建模十大演算法漫談作者 july 二零一一年一月二十九日 本文參考 i 細數二十世紀最偉大的十大演算法 譯者 本人july ii 本blog內 經典演算法研究系列 iii 維基百科 博主說明 1 此數學建模十大演算法依據網上的乙份榜單而寫，本文對此十大演算法作一一簡單介紹。這只是乙份榜單而已，數...
數學建模十大經典演算法漫談
分類 dsp數字訊號處理 小常識 2013 10 08 21 44 165人閱讀收藏 舉報 數學建模十大演算法漫談 本文參考 i 細數二十世紀最偉大的十大演算法 譯者 本人july ii 本blog內 經典演算法研究系列 iii 維基百科 博主說明 1 此數學建模十大演算法依據網上的乙份榜單而寫，本...