美賽數建演算法

㈠ 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）

㈡ 數學建模美賽matlab應該學些什麼，學到什麼程度

美賽最多的題無非是三類：評估，預測，優化。與國賽不同可能美賽更靈活一點，所以基礎的matlab操作會後，還需要掌握一定的演算法，這個網上都有教程，加油啦，與君共勉~

㈢ 數學建模 演算法

設A點上班，B點下班

樓主說的有道理，考慮到A和B都在上午或下午的情況，需要修改一下公式：

總上班時間為：
max(0, (min(B,12)-max(A,9))) + max(0, (min(B,18)-max(A,13)))

其中 min／max 函數表示兩變數之間取較小／大值
你可以代入公式驗算一下。

基本思路是分別計算上午和下午各上了幾小時班，然後相加。

關於樓主說的算出幾個差值，然後「建模」的想法，
因為這個函數是不連續的，必須要加入判斷處理，在C語言中是IF語句，
用公式表達就是這里的 MIN 和 MAX
靠加減乘除做表達式，好像做不出不連續函數。

㈣ 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）

㈤ 數學建模的十類演算法

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）

㈥ 參加美國大學生數學建模競賽有哪些經驗可以分享

一、組隊篇：
團隊水平基本決定了最終結果的上限——在美國賽，差團隊是無可能做出好結果的（這點與國賽不同） 無論隊員還是導師，獵取的優先順序都應該是這樣：
 沒過得獎但有經驗的：這種動力最足
 得過獎的：如果後來參賽成績還不如之前，對人對己都交代不過去
 沒經驗但想得獎的：大多數
 沒經驗、想打醬油：不光說隊員，還要留意導師，你懂的^_^
這跟創業組隊一樣，別在乎現在神馬光環，關鍵看的是將來能夠付出多少。 必須保證團隊里每個人都有共同的願景和強大的動力，否則內耗是遲早的事。
高手和好導師都是稀缺資源，下手越早收獲可能越大，想找高手：
 你必須也是個高手，至少某方面特長能給人信心；
 必須保證團隊間能衷誠合作，互相鼓勵/配合——這點與談戀愛一樣，要經一定時間的磨合和考驗，才能看得清；
 保證每個人的弱點能有效彌補，即便是高手全才也不多，對其弱點如果沒有合適的人彌補，結果可能還不如實力平均的隊伍；
 要能頂得住本校其他隊的競爭，比如挖人、爭導師、搶機房等等——人才太多沒辦法，哎～
總之，除了主動出擊、笨鳥先飛之外，還要求一定的口碑、人脈和組織能力、觀察精準、明決善斷，敢於取捨。

二、裝備篇：
 數值工具：各種軟體和代碼操弄熟練是基本要求，軟體不必求多，但每款特色部分一定要盡可能熟。長的代碼盡量拆成短的，而且要調通測試過，關鍵地方注釋好，比賽時，寶貴的時間用來debug是不值的；
 信息檢索： 搜索引擎技巧是根本，其他信息含量都不太高，國內各種數理論壇算是基礎，國外各種資源盡量積累 （免費論文庫、wiki、各大數值軟體官網、專業論壇、大牛的blog/twitter、stackoverflow、quora……不會翻牆的要盡量先弄清楚，不然有的資源打不開或者下不到哦），圖書館的國外學術資源也別忽視；
 寫作軟體：有時間精力的同學學一下LaTeX，實在沒時間的將就用word轉pdf吧；  資料積累： 錢少的同學可以下outstanding論文，仔細研究（新浪愛問和madio上能下到2011年前的）；錢多的可以買comap的雜志，不只為看論文，主要看每題的綜述，了解那一題當年的答題情況和閱卷人的思路（我那幾年國內有賣的，之後幾年沒關注了，不清楚現在哪能弄到）。
賽前准備程度基本決定了比賽的時間充裕度，賽前准備不足往往要靠比賽時不眠不休、爭分奪秒拚命搶時間來彌補，這種情況下能做出多少創造性工作就難說了。

三、練級篇：
 練習：練習的時候要根據隊伍的特點有針對性的訓練提高——模型方面，多積累實際問題產生背景，注意培養思考的深度，善用發散和逆向思維；實現方面，注意提升各種演算法求解效率的方法，多積累演算法調試、測試、參數調整、有效性檢驗等方面的經驗；  比賽：最理想是國賽前定下美國賽隊伍，拿國賽練級攢經驗比較恰當。其他如教工杯之類的比賽，鑒於真實比賽環境和練習的機會不多，建議當成美賽認真練。只要認真練，幾次真賽歷練之後，建模和配合方面問題就不應該太大了。
 學術論文寫作：難點不是專業詞彙或格式排版的問題，這些問題閱卷人可能會對外國參賽者寬容些，真正困難是表達如何邏輯清晰嚴密、符合學術規范了。有條件的最好找英語國家教授或學術期刊編輯幫忙不斷改，找不到就只能是找海歸教授、理工專業外國留學生將就了，再沒條件的只能研讀outstanding和英文經典論文了。 最難練的是英語學術寫作這關（這個問題當年我也沒處理太好），這塊短板往往決定最終成績的下限，文章寫得好，多普通的工作至少人家明白——可要是看不懂，悲劇的可能性很高。

㈦ 數學建模的演算法都有那些

你這個問題問得太專業了！
針對不同的題目有不同的演算法
而且對同一道題目有可能有好幾種演算法
這是最基本的東西吧

㈧ 美賽數學建模怎樣准備

還有幾天，如果隊員都在的話建議你們模擬一次整個建模比賽的過程，鍛煉一下配合以及調整時間的分配。還有幾天比賽，至於建模能力，這個不是臨時抱佛腳的事，多閱讀閱讀往屆建模論文吧，一定是英文的。論文的各內容所佔的比重要有數，如果有時間自己寫一篇英文論文試試。培訓都是被動的，建模可是要主動出擊啊。

㈨ 美賽可以用復雜演算法嗎，是不是只注重自己想一些思路

復雜演算法效率不一定有簡單演算法高，而且容易出邏輯錯誤。美賽是個綜合能力的比拼，演算法只是其中一部分，能把問題搞明白並解決了才是關鍵。

㈩ 怎樣准備美賽數學建模

美賽數學建模通常題目選材非常寬泛，題目開放性比較強，因此建議從如下角度入手：
1、關於中英和英中互譯問題。因為美賽最後需要提交英文全文，另外題目也是英文題目，稍不注意，就會出現題目理解不到位，或者論文表述詞不達意的情況，所以，一定要准備好。或者在題目出來後，讓一位教英語的老師幫助，看看你們的理解是否合適，最後再幫助潤色論文。
2、在數學上，打好基礎，並不一定要學習很深的數學知識，而是要注意一些最經常用到的數學知識，看看在實際中這些數學知識是怎麼應用的。比如概率和統計的知識是如何應用的，例如統計量如何應用到質量控制（QS）中，而假設檢驗又是如何應用到經濟領域等等。
3、注意一下發散思維，下一些功夫。既然開放性強，選題寬泛，那麼就不僅需要集中思維，而是更需要發散思維，也就是說：從一點出發，如何發現和這一個點聯系的事物和其他點的本質相同之處，尤其是在數學上的本質相同之處，在此基礎上，聯系第二點，應該能建立一個好的數學模型。
4、多注意搜索一下歷年比賽的優秀論文，或者說其他隊員貼在網上的論文，即使不是獲獎論文，也有可參考之處，一定要多看，畢竟他山之石可以攻玉的。
祝你們取得好成績。