数学建模算法与程序

① 数学建模在程序设计的算法与数据结构之间什么关系

高标准的数据结构能使运行效果及储存效率更高，数据结构运行快与慢主要与检索算法和索引技术效率高低相关。在各式各样的计算机程序的设计中，选择设计什么样的数据结构是一个最基本的考虑因素。经过工作人员及系统操作人员大量实践证明，一个计算机系统完成质量好与坏，最终取决于最初数据结构定位的高低，使用一个优质的数据结构，在系统后期运算及使用中都会有一个良好的运行环境。所以不管是在做系统时定先定位数据结构，根据特定算法来选择相适用的数据结构。数据结构在整个环节都是非常重要的

② 数学建模算法与应用的内容简介

《数学建模算法与应用》主要内容简介：作者司守奎、孙玺菁根据多年数学建模竞赛辅导工作的经验编写《数学建模算法与应用》系统全面，各章节相对独立。《数学建模算法与应用》所选案例具有代表性，注重从不同侧面反映数学思想在实际问题中的灵活应用，既注重算法原理的通俗性，也注重算法应用的实现性，克服了很多读者看懂算法却解决不了实际问题的困难。《数学建模算法与应用》所有例题均配有madab或lingo源程序，程序设计简单精炼，思路清晰，注释详尽，灵活应用Matlab工具箱，有利于没有编程基础的读者快速入门。同时很多程序隐含了作者多年的编程经验和技巧，为有一定编程基础的读者深入学习Matlab、Lingo等编程软件提供了便捷之路。《数学建模算法与应用》既可以作为数学建模课程教材和辅导书，也可以作为相关科技工作者参考用书。

③ 求，数学建模十大算法

数学建模的十大算法
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）

④ 数学建模和算法是一个概念吗他们之间究竟是什么关系

数学模型就是对于一个特定的对象为了一个特定目标，根据特有的内在规律，做出一些必要的简化假设，运用适当的数学工具，得到的一个数学结构。数学结构可以是数学公式，
算法
、表格、图示等。
所以算法只是数学建模中的一部分

⑤ 数学建模需要掌握哪些编程语言和技术

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）。

⑥ 关于数学建模中用到的数学理论和编程算法

关于程序，我建议你用matlab或者mathmaticas，用这类专用数学软件比较好，因为我知道绝大多数人对C及C++的掌握还不至于到能够熟练写出你上述的各种算法（当然一些的简单的可以参考ACM的相关书籍），况且在实际工作中很多科学工作者或是工程师都是用Matlab之类的数学软件，所以我也建议你用。
至于你是工科的（我也是），所以我也能够理解你想学习上述各种算法等的想法，但是我觉得这个真的不太现实，我自己也很爱好数学，在平时我也经常学习各种非自己专业的数学知识，但是实际上你学习了之后也要理解，更何况你要运用它到非常熟练的程度（绝非一般考试可比），所以我认为你就必须要非常有选择的看，而且强烈建议你先做好规划（一定要符合自己实际情况，不要贪心），然后抓紧学。
我看你上面列的，其中组合数学非常难，但是你一定要非常踏实地学好（这个会应用在许多连你自己都想不到的地方），另外图论也是必须的，但这里我建议你先学习《离散数学》中的“图论”，当你以后在运用中如果遇到更高深的理论再去参考专门的图论书籍也不迟。另外微分方程我建议你先学习一些基础的知识即可，因为在建模中大多数情况下我觉得你只要会建立就行了，这块内容不用涉入太深，不然太费时间。至于你后面列的一些算法，这个没办法回避的，但也不是说你要一个个看过来，当然你可以考虑先走马观花地扫一遍，然后在仔细深入地学习集中重要的，相对出现几率大的算法。建议你多多拿题目来练习，在练题的过程中顺带学习相应知识，这样效率比较高。

其他的我也帮不了什么，关键你自己要抓紧，效率要大大提高。最后祝你好运！

⑦ 数学建模十大算法 C语言

/* 利用蒙特卡洛算法近似求圆周率Pi*/
/*程序使用：VC++6.0 */
#include<stdio.h>
#include<math.h>
#include<stdlib.h>
#define COUNT 800
/*循环取样次数，每次取样范围依次变大*/
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++;
/*统计落在四分之一圆之内的点数*/
}
printf("Pi值等于：%f\n",num*4.0/COUNT);
}
望采纳

⑧ 数学建模 用什么程序、什么语言好 模拟启发式算法的

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

⑨ 数学建模中常用的Matlab程序，算法，要是有Lingo的也希望帮忙。说明用法

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; %设置计算精度
if length(x(:,1))==1 %对输入矩阵进行判断，如不是一维列矩阵，进行转置变换
x=x';
end
n=length(x); %取输入数据的样本量
z=0;
for i=1:n %计算累加值，并将值赋予矩阵be
z=z+x(i,:);
be(i,:)=z;
end
for i=2:n %对原始数列平行移位
y(i-1,:)=x(i,:);
end
for i=1:n-1 %计算数据矩阵B的第一列数据
c(i,:)=-0.5*(be(i,:)+be(i+1,:));
end
for j=1:n-1 %计算数据矩阵B的第二列数据
e(j,:)=1;
end
for i=1:n-1 %构造数据矩阵B
B(i,1)=c(i,:);
B(i,2)=e(i,:);
end
alpha=inv(B'*B)*B'*y; %计算参数 矩阵
for i=1:n+1 %计算数据估计值的累加数列，如改为n+1为n+m可预测后m-1个值
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为n+m-1，可预测后m-1个值
var(i+1,:)=ago(i+1,:)-ago(i,:); %估计值的累加数列的还原，并计算出下一预测值
end
for i=1:n
error(i,:)=var(i,:)-x(i,:); %计算残差
end
c=std(error)/std(x) %调用统计工具箱的标准差函数计算后验差的比值c
灰色预测

⑩ 求助，关于司守奎的数学建模算法与程序

本书是是国防工业出版社出版的《数学建模算法与应用（第2班）》的配套书籍。本书给出了《数学建模算法与应用（第2版）》中全部习题的解答及程序设计，另外针对选修课的教学内容，又给出一些补充习题及解答。

本书的程序来自于教学实践，有许多经验心得体现在编程的技巧中。这些技巧不仅实用，也很有特色。书中提供了全部习题的程序，可以将这些程序直接作为工具箱来使用