10类算法

2015/04/29 00:41
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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)
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