數學建模演算法與程序

① 數學建模在程序設計的演算法與數據結構之間什麼關系

高標準的數據結構能使運行效果及儲存效率更高，數據結構運行快與慢主要與檢索演算法和索引技術效率高低相關。在各式各樣的計算機程序的設計中，選擇設計什麼樣的數據結構是一個最基本的考慮因素。經過工作人員及系統操作人員大量實踐證明，一個計算機系統完成質量好與壞，最終取決於最初數據結構定位的高低，使用一個優質的數據結構，在系統後期運算及使用中都會有一個良好的運行環境。所以不管是在做系統時定先定位數據結構，根據特定演算法來選擇相適用的數據結構。數據結構在整個環節都是非常重要的

② 數學建模演算法與應用的內容簡介

《數學建模演算法與應用》主要內容簡介：作者司守奎、孫璽菁根據多年數學建模競賽輔導工作的經驗編寫《數學建模演算法與應用》系統全面，各章節相對獨立。《數學建模演算法與應用》所選案例具有代表性，注重從不同側面反映數學思想在實際問題中的靈活應用，既注重演算法原理的通俗性，也注重演算法應用的實現性，克服了很多讀者看懂演算法卻解決不了實際問題的困難。《數學建模演算法與應用》所有例題均配有madab或lingo源程序，程序設計簡單精煉，思路清晰，注釋詳盡，靈活應用Matlab工具箱，有利於沒有編程基礎的讀者快速入門。同時很多程序隱含了作者多年的編程經驗和技巧，為有一定編程基礎的讀者深入學習Matlab、Lingo等編程軟體提供了便捷之路。《數學建模演算法與應用》既可以作為數學建模課程教材和輔導書，也可以作為相關科技工作者參考用書。

③ 求，數學建模十大演算法

數學建模的十大演算法
1、蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決問題的演算法，

同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必用的方法）

2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法（比賽中通常會遇到大量的數據需要處理，

而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab作為工具）

3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題（建模競賽大多數問題屬於最優化問題，

很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通常使用Lindo、Lingo軟體實現）

4、圖論演算法（這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等演算法，

涉及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備）

5、動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法（這些演算法是演算法設計中比較常用的方法，

很多場合可以用到競賽中）

6、最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法

（這些問題是用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助，

但是演算法的實現比較困難，需慎重使用）

7、網格演算法和窮舉法（網格演算法和窮舉法都是暴力搜索最優點的演算法，在很多競賽題中有應用，

當重點討論模型本身而輕視演算法的時候，可以使用這種暴力方案，最好使用一些高級語言作為編程工具）

8、一些連續離散化方法（很多問題都是實際來的，數據可以是連續的，而計算機只認的是離散的數據，

因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非常重要的）

9、數值分析演算法（如果在比賽中採用高級語言進行編程的話，那一些數值分析中常用的演算法比

如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編寫庫函數進行調用）

10、圖象處理演算法（賽題中有一類問題與圖形有關，即使與圖形無關，論文中也應該要不乏圖片的，

這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題，通常使用Matlab進行處理）

④ 數學建模和演算法是一個概念嗎他們之間究竟是什麼關系

數學模型就是對於一個特定的對象為了一個特定目標，根據特有的內在規律，做出一些必要的簡化假設，運用適當的數學工具，得到的一個數學結構。數學結構可以是數學公式，
演算法
、表格、圖示等。
所以演算法只是數學建模中的一部分

⑤ 數學建模需要掌握哪些編程語言和技術

數學建模應當掌握的十類演算法及所需編程語言：
1、蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決問題的演算法，同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必用的方法）。
2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法（比賽中通常會遇到大量的數據需要處理，而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab作為工具）。
3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題（建模競賽大多數問題屬於最優化問題，很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通常使用Lindo、 Lingo軟體實現）。
4、圖論演算法（這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等演算法，涉及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備）。
5、動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法（這些演算法是演算法設計中比較常用的方法，很多場合可以用到競賽中）。
6、最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法（這些問題是用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助，但是演算法的實現比較困難，需慎重使用）。
7、網格演算法和窮舉法（網格演算法和窮舉法都是暴力搜索最優點的演算法，在很多競賽題中有應用，當重點討論模型本身而輕視演算法的時候，可以使用這種暴力方案，最好使用一些高級語言作為編程工具）。
8、一些連續離散化方法（很多問題都是實際來的，數據可以是連續的，而計算機只認的是離散的數據，因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非常重要的）。
9、數值分析演算法（如果在比賽中採用高級語言進行編程的話，那一些數值分析中常用的演算法比如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編寫庫函數進行調用）。
10、圖象處理演算法（賽題中有一類問題與圖形有關，即使與圖形無關，論文中也應該要不乏圖片的，這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題，通常使用Matlab進行處理）。

⑥ 關於數學建模中用到的數學理論和編程演算法

關於程序，我建議你用matlab或者mathmaticas，用這類專用數學軟體比較好，因為我知道絕大多數人對C及C++的掌握還不至於到能夠熟練寫出你上述的各種演算法（當然一些的簡單的可以參考ACM的相關書籍），況且在實際工作中很多科學工作者或是工程師都是用Matlab之類的數學軟體，所以我也建議你用。
至於你是工科的（我也是），所以我也能夠理解你想學習上述各種演算法等的想法，但是我覺得這個真的不太現實，我自己也很愛好數學，在平時我也經常學習各種非自己專業的數學知識，但是實際上你學習了之後也要理解，更何況你要運用它到非常熟練的程度（絕非一般考試可比），所以我認為你就必須要非常有選擇的看，而且強烈建議你先做好規劃（一定要符合自己實際情況，不要貪心），然後抓緊學。
我看你上面列的，其中組合數學非常難，但是你一定要非常踏實地學好（這個會應用在許多連你自己都想不到的地方），另外圖論也是必須的，但這里我建議你先學習《離散數學》中的「圖論」，當你以後在運用中如果遇到更高深的理論再去參考專門的圖論書籍也不遲。另外微分方程我建議你先學習一些基礎的知識即可，因為在建模中大多數情況下我覺得你只要會建立就行了，這塊內容不用涉入太深，不然太費時間。至於你後面列的一些演算法，這個沒辦法迴避的，但也不是說你要一個個看過來，當然你可以考慮先走馬觀花地掃一遍，然後在仔細深入地學習集中重要的，相對出現幾率大的演算法。建議你多多拿題目來練習，在練題的過程中順帶學習相應知識，這樣效率比較高。

其他的我也幫不了什麼，關鍵你自己要抓緊，效率要大大提高。最後祝你好運！

⑦ 數學建模十大演算法 C語言

/* 利用蒙特卡洛演算法近似求圓周率Pi*/
/*程序使用：VC++6.0 */
#include<stdio.h>
#include<math.h>
#include<stdlib.h>
#define COUNT 800
/*循環取樣次數，每次取樣范圍依次變大*/
void main()
{ double x,y; int num=0; int i;
for(i=0;i<COUNT;i++)
{ x=rand()*1.0/RAND_MAX;
/*RAND_MAX=32767，包含在<stdio.h>中*/
y=rand()*1.0/RAND_MAX;
if((x*x+y*y)<=1) num++;
/*統計落在四分之一圓之內的點數*/
}
printf("Pi值等於：%f\n",num*4.0/COUNT);
}
望採納

⑧ 數學建模 用什麼程序、什麼語言好 模擬啟發式演算法的

基本上都是用matlab、spss或者是c的
matlab之所有用，是因為群眾基礎廣泛，在中國普及的比較多，教材以及高手眾多，有助於自己的學習，應用范圍極其廣泛，不嫌麻煩還可以把成果搞成圖形界面，直接應用所需要演算法，而且通過安裝工具箱可以簡化編程，直接應用所需要演算法，只需要編寫主程序就好了，工具箱網上很多~
spss用於數據處理，往往是相對較簡單的應用，譬如做個回歸，分析個主成分什麼的~
c就不說了，如果那個論文用c的，八成是首次參賽~把大一學過的計算機公共課的知識搬進來了~
言而總之，matlab可以完美通行國賽和美賽，別說蟻群，各種演算法都可以實現，而且還比其他語言實現起來的難度要低，掌握好matlab，將來畢業了還可以考慮進入一些軟體公司，有好多軟體公司都在做基於matlab的產品，上研的話也很有用
mathematica這東西學生用的比較少，一些高端研究人員用的多一些~
lingo主要用於解方程組~
spas打錯了，應該是spss，不過讀起來是spas的音，上面提到過~
mapple也打錯了，是maple，據說很牛掰，但是我沒用過，貌似超過matlab，但是在大學教師這一層面看，會用的不多，所以不一定有人教你用~
p.s. 我的文庫里有我們隊10年國賽國一論文，topsis和svm都是用matlab做的，歡迎交流

⑨ 數學建模中常用的Matlab程序，演算法，要是有Lingo的也希望幫忙。說明用法

x=[0.11 0.49 0.50 0.23 0.27 0.02 -0.02 0.26 -0.25 0.08 ...
0.52 0.13 -0.01 0.52 0.57 0.01 0.32 -0.15 0.45 0.07 0.66...
0.58 0.51 0.53 0.49 0.38 0.33 0.29 0.32 0.03 0.39];
format long; %設置計算精度
if length(x(:,1))==1 %對輸入矩陣進行判斷，如不是一維列矩陣，進行轉置變換
x=x';
end
n=length(x); %取輸入數據的樣本量
z=0;
for i=1:n %計算累加值，並將值賦予矩陣be
z=z+x(i,:);
be(i,:)=z;
end
for i=2:n %對原始數列平行移位
y(i-1,:)=x(i,:);
end
for i=1:n-1 %計算數據矩陣B的第一列數據
c(i,:)=-0.5*(be(i,:)+be(i+1,:));
end
for j=1:n-1 %計算數據矩陣B的第二列數據
e(j,:)=1;
end
for i=1:n-1 %構造數據矩陣B
B(i,1)=c(i,:);
B(i,2)=e(i,:);
end
alpha=inv(B'*B)*B'*y; %計算參數 矩陣
for i=1:n+1 %計算數據估計值的累加數列，如改為n+1為n+m可預測後m-1個值
ago(i,:)=(x(1,:)-alpha(2,:)/alpha(1,:))*exp(-alpha(1,:)*(i-1))+alpha(2,:)/alpha(1,:);
end
var(1,:)=ago(1,:)
for i=1:n %如改n為n+m-1，可預測後m-1個值
var(i+1,:)=ago(i+1,:)-ago(i,:); %估計值的累加數列的還原，並計算出下一預測值
end
for i=1:n
error(i,:)=var(i,:)-x(i,:); %計算殘差
end
c=std(error)/std(x) %調用統計工具箱的標准差函數計算後驗差的比值c
灰色預測

⑩ 求助，關於司守奎的數學建模演算法與程序

本書是是國防工業出版社出版的《數學建模演算法與應用（第2班）》的配套書籍。本書給出了《數學建模演算法與應用（第2版）》中全部習題的解答及程序設計，另外針對選修課的教學內容，又給出一些補充習題及解答。

本書的程序來自於教學實踐，有許多經驗心得體現在編程的技巧中。這些技巧不僅實用，也很有特色。書中提供了全部習題的程序，可以將這些程序直接作為工具箱來使用