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数学建模应当掌握的十类算法及所需编程语言

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)。

数学建模 用什么程序、什么语言好 模拟启发式算法的

如果有能力的话最好学一下MATLAB,这个基本的数模软件,MATLAB语言有点像C,功能非常强大,基本通杀。还有一个是lingo,因为你是财经专业的,所以到时候选题的时候很可能是选规划类的(离散型的题目比较多),lingo在统计方面功能很强大。?

C和C++的话个人感觉在数学建模比赛里面显得有点吃力,没有MATLAB好,当然如果本身C比较厉害的话,也可以用C来处理,不过强烈建议是MATLAB,因为MATLAB里面有不少很好用的模块,很多算法已经帮你做好了,不用自己再去写。

如果用C的话有些算法要自己从新写,比较耗费时间,数模只有3天,而且这3天里面真正给你编程的时间不会太长的,想方案就会占去你们至少一天左右,然后其他工作,写文章什么的又差不多一天,真正编程就1天,好点的情况会有1天半吧,差点的情况比如说要模拟的结果需要计算机运行很久的时候(有时有些算法会让计算机每次进行模拟都耗很长时间)就可能会使得时间很紧了。

四个月足够掌握MATLAB和lingo的基本语言了,当然你得对电脑编程本身就有一定熟悉,逻辑思维要比较好(如果你想在数模里担任编程员的话这个素质必须有)。入门的话去图书馆找下这方面的书看下吧,或者你可以拿一些已往的赛题,看他们的解答之后,想下那些解答应该怎么转化为算法。

基本上都是用matlab、spss或者是c的

matlab之所有用,是因为群众基础广泛,在中国普及的比较多,教材以及高手众多,有助于自己的学习,应用范围极其广泛,不嫌麻烦还可以把成果搞成图形界面,直接应用所需要算法,而且通过安装工具箱可以简化编程,直接应用所需要算法,只需要编写主程序就好了,工具箱网上很多~

spss用于数据处理,往往是相对较简单的应用,譬如做个回归,分析个主成分什么的~

c就不说了,如果那个论文用c的,八成是首次参赛~把大一学过的计算机公共课的知识搬进来了~

言而总之,matlab可以完美通行国赛和美赛,别说蚁群,各种算法都可以实现,而且还比其他语言实现起来的难度要低,掌握好matlab,将来毕业了还可以考虑进入一些软件公司,有好多软件公司都在做基于matlab的产品,上研的话也很有用

mathematica这东西学生用的比较少,一些高端研究人员用的多一些~

lingo主要用于解方程组~

spas打错了,应该是spss,不过读起来是spas的音,上面提到过~

mapple也打错了,是maple,据说很牛掰,但是我没用过,貌似超过matlab,但是在大学教师这一层面看,会用的不多,所以不一定有人教你用~

p.s. 我的文库里有我们队10年国赛国一论文,topsis和svm都是用matlab做的,欢迎交流

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