数学建模经验

数学建模经验
数学建模经验

数学建模经验

我参加了3次“深圳杯”数模,1次全国大学生数模,以及1次全国研究生数模,2016年参加了全国研究生数模的交流会,但没有参加过美赛,应该算是一个江湖老手了吧。下面内容算是得出的一些经验。

如果你是没有太多数模论文书写经历的小白,我觉得你要找一篇优秀论文对照下面的内容好好看一下。如果你是高手的话,就作为交流吧。

一、问题分析

1.假设的必要性。任何理论或者问题都是以必要的假设为前提的。假设可以使你考虑的问题变得简单,降低难度。只要假设是合理的,别人一般都会认同。另外,你的假设也表明你考虑问题比较周全。

2.问题的分析。这个太重要!你需要反复仔细的理解每一个小问题让你考虑什么,解决什么问题。其实,每一个小问题的内容里都对应着评卷的得分点!

3.数据分析。一般,数模给题目的同时也会提供一些数据。有的题目可能也会让你上网查数据。数据的话,首先是看数据元素之间的关联性;然后,数据有没有缺失,缺失数据如何处理,数据里有没有噪声(噪声需不需要处理),数据里的元素需不需要做归一化(这个归一化非常重要)。

二、论文书写

数学建模的论文一般分为以下几个部分:[背景概述](可选)、问题重述、模型假设、符号说明、问题分析、模型建立与求解、模型的总结与改进、参考文献、附录。

举个栗子,可以这样安排结构:

摘要

关键字

一、问题重述

二、模型假设

三、符号说明

四、问题1的分析及模型建立与求解

4.1 问题分析

这里,需要强调,很多人觉得问题分析就是把后面要建立的模型直接说一遍,但不是这样的!这个部分应该是当你刚刚拿到题,你分析问题的切入点是什么,使用哪些信息,大概用什么方法。即是:问题的主要矛盾+大概思路。

4.2 模型建立与求解

(这里可以加一个流程图或者你的总体解决思路,别人看你的文章更容易理解)后面这些模型你可以理解为,解决问题1时,你设计的算法是怎么一步步改进得到的,或者说你的算法分了哪些模块。

4.2.1xxxx模型

4.2.2xxx模型

4.3实验结果与分析

实验结果最好是题目需要的,可以以图片、曲线图、表格等的形式,尽量的展示出的结果。并且需要分析结果为什么是这样的,然后评价你的结果。

五、问题2的分析及模型建立与求解

5.1 问题分析

5.2 模型建立与求解

5.2.1 xxxx模型

5.2.2xxx模型

5.3实验结果与分析

六、问题3的分析及模型建立与求解

6.1 问题分析

6.2 模型建立与求解

6.2.1 xxxx模型

6.2.2xxx模型

6.3实验结果与分析

七、模型的总结与改进(或者还可以有模型的评估)

7.1模型的总结

讲讲你解决这几个问题,你的模型有什么优点,结果怎么样,符合实际情况吗?

7.2 模型的改进

首先,由于建模时间匆忙,你解决问题是在你假设的前提下完成的,这里你就可以把假设放宽一些,考虑更多的影响因素,那么你的模型可以怎么变化。然后,你模型里可能是有参数的,可以指出怎么进一步优化参数。还有,考虑使用更加高级的方法。

但是,模型改进只需要你写出你的思路,不需要具体公式和实施步骤。写这部分,其实可以说是你考虑周全,是论文的一个亮点。

参考文献

参考文献需要注意格式,官方文档有要求的

附录

附录可以有:论文的详细结果数据(数据太多,正文里给出部分,这里放详细的;但如果数据超过3页的话,建议存到单独的文件,正文指明看附件就行)

一定要:各个问题主要的实现代码。

三、关于数模交流会的经验

这部分内容是我参加数模交流会时,从数模的评卷老师的答疑指导中总结的。

1.数模论文最最令评审老师重视的是:摘要!!!

2.数学建模不需要高档方法!方法也不需要完全原创,结合问题稍加改进能解决问题,并且结果很好就行。当然,有创新是更好的。

3.每个问题,在求解后能给出误差分析更好。误差分析怎么做?可以是残差、方差等等,或者给出概率分布。总之,要有必要的分析。

4.论文不要全部都是文字,复杂的过程可以画流程图,复杂的算法可以写一段伪代码(算法实现步骤),结果对比的方式可以是图片、曲线,直方图、饼状图,表格。总之,要内容清晰、图文并茂,尽量把你做得好的都很明显的展示出来。

数学建模经验

数学建模经验 我参加了3次“深圳杯”数模,1次全国大学生数模,以及1次全国研究生数模,2016年参加了全国研究生数模的交流会,但没有参加过美赛,应该算是一个江湖老手了吧。下面内容算是得出的一些经验。 如果你是没有太多数模论文书写经历的小白,我觉得你要找一篇优秀论文对照下面的内容好好看一下。如果你是高手的话,就作为交流吧。 一、问题分析 1.假设的必要性。任何理论或者问题都是以必要的假设为前提的。假设可以使你考虑的问题变得简单,降低难度。只要假设是合理的,别人一般都会认同。另外,你的假设也表明你考虑问题比较周全。 2.问题的分析。这个太重要!你需要反复仔细的理解每一个小问题让你考虑什么,解决什么问题。其实,每一个小问题的内容里都对应着评卷的得分点! 3.数据分析。一般,数模给题目的同时也会提供一些数据。有的题目可能也会让你上网查数据。数据的话,首先是看数据元素之间的关联性;然后,数据有没有缺失,缺失数据如何处理,数据里有没有噪声(噪声需不需要处理),数据里的元素需不需要做归一化(这个归一化非常重要)。 二、论文书写 数学建模的论文一般分为以下几个部分:[背景概述](可选)、问题重述、模型假设、符号说明、问题分析、模型建立与求解、模型的总结与改进、参考文献、附录。 举个栗子,可以这样安排结构: 摘要 关键字 一、问题重述 二、模型假设 三、符号说明 四、问题1的分析及模型建立与求解 4.1 问题分析 这里,需要强调,很多人觉得问题分析就是把后面要建立的模型直接说一遍,但不是这样的!这个部分应该是当你刚刚拿到题,你分析问题的切入点是什么,使用哪些信息,大概用什么方法。即是:问题的主要矛盾+大概思路。 4.2 模型建立与求解

数学建模知识及常用方法

数学建模知识——之新手上路 一、数学模型的定义现在数学模型还没有一个统一的准确的定义,因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义:“数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。”具体来说,数学模型就是为了某种目的,用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图像、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。一般来说数学建模过程可用如下框图来表明:数学是在实际应用的需求中产生的,要解决实际问题就必需建立数学模型,从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。例如,欧几里德几何就是一个古老的数学模型,牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典范。今天,数学以空前的广度和深度向其它科学技术领域渗透,过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化,数量化,需建立大量的数学模型。特别是新技术、新工艺蓬勃兴起,计算机的普及和广泛应用,数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。二、建立数学模型的方法和步骤 1. 模型准备要了解问题的实际背景,明确建模目的,搜集必需的各种信息,尽量弄清对象的特征。 2. 模型假设根据对象的特征和建模目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言作出假设,是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑,无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为,所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别主次,而且为了使处理方法简单,应尽量使问题线性化、均匀化。 3. 模型构成根据所作的假设分析对象的因果关系,利用对象的内在规律和适当的数学工具,构造各个量间的等式关系或其它数学结构。这时,我们便会进入一个广阔的应用数学天地,这里在高数、概率老人的膝下,有许多可爱的孩子们,他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多,真是泱泱大国,别有洞天。不过我们应当牢记,建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用,因此工具愈简单愈有价值。 4. 模型求解可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法,特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算,许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来,因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。 5. 模型分析 对模型解答进行数学上的分析。“横看成岭侧成峰,远近高低各不同”,能否对模型结果作出细致精当的分析,决定了你的模型能否达到更高的档次。还要记住,不论那种情况都需进行误差分析,数据稳定性分析。例题:一个笼子里装有鸡和兔若干只,已知它们共有 8 个头和 22 只脚,问该笼子中有多少只鸡和多少只兔?解:设笼中有鸡 x 只,有兔 y 只,由已知条件有 x+y=8 2x+4y=22 求解如上二元方程后,得解 x=5,y=3,即该笼子中有鸡 5 只,有兔 3 只。将此结果代入原题进行验证可知所求结果正确。根据例题可以得出如下的数学建模步骤: 1)根据问题的背景和建模的目的做出假设(本题隐含假设鸡兔是正常的,畸形的鸡兔除外) 2)用字母表示要求的未知量 3)根据已知的常识列出数学式子或图形(本题中常识为鸡兔都有一个头且鸡有 2 只脚,兔有 4 只脚) 4)求出数学式子的解答 5)验证所得结果的正确性这就是数学建模的一般步骤三、数模竞赛出题的指导思想传统的数学竞赛一般偏重理论知识,它要考查的内容单一,数据简单明确,不允许用计算器完成。对此而言,数模竞赛题是一个“课题”,大部分都源于生产实际或者科学研究的过程中,它是一个综合性的问题,数据庞大,需要用计算机来完成。其答案往往不是唯一的(数学模型是实际的模拟,是实际问题的近似表达,它的完成是在某种合理的假设下,因此其只能是较优的,不唯一的),呈报的成果是一篇论文。由此可见“数模竞赛”偏重于应用,它是以数学知识为引导计算机运用能力及文章的写作能力为辅的综合能力的竞赛。四、竞赛中的常见题型赛题题型结构形式有三个基本组成部分: 1. 实际问题背景涉及面宽——有社会,经济,管理,生活,环境,自然现象,工程技术,现代科学中出现的新问题等。一般都有一个

数学建模个人经验谈

数学建模个人经验谈 在数学建模中文献资料的查找是十分关键,其实不仅是在数学建模中,在学习和做研究就是如此,不阅读文献资料就相当于闭门造车,什么都弄不出来,现在的工作几乎都可以说是站在前人的肩膀上,从出生开始就是站在前人的肩膀上了,所学的任何书本知识都是前人总结出来的。 通过文献资料的阅读可以知道别人在这个方面做了多少工作了,怎么做的工作,取得了哪些进展,还存在什么问题没解决,难点在哪里,热点在哪里,哪里是关键,哪些是有价值的,哪些是无意义的等等等等......,并且可以通过查找文献得到一些很有用的信息,比如某个教授牛的程度,所擅长的领域等等,呵呵,翻教授老底了,比较好玩,选导师的时候强烈推荐。 文献查找主要有三个模式: A. 书 B. 书+中外文期刊数据库 C. 书+中外文期刊数据库+学位论文 D. 书+中外文期刊数据库+学位论文+搜索引擎 对于全国赛推荐D模式,但要改为Dc模式:中外文期刊数据库+学位论文 对于美赛则要改为Da模式:外文期刊数据库+搜索引擎 在此要解释下为何如此推荐,对于参加建模的来说一般书基本上是用不上了的,没必要去查了,直接查找数据库即可了,全国赛的题目大多是研究了很多年的东西了,这个也是和国内学术环境相关的,虽然近几年的赛题是体现最新形式的,但是相关的研究还是有的,还是可以参考的,要知道国内鲜有几个教授牛的站在国际前沿还给本科生出个数模题玩玩的,一般都是老东西新面孔的。也就是可以归类为学术研究类的新面孔老方法类。所以查数据库是最有效率的方法,并且查学位论文是尤其推荐的,要知道查找学位论文是最高效率得到信息的途径。虽然学位

论文很长,很吓人,没有七八十页也有个一百多页,其实看多了学位论文就知道真正有用的东西页就那么个十多页最多二十多页,直接翻到那个部分看就可以了,为什么篇幅这么大就和中国的教育中的一些硬性指标相关了,每个级别的学位论文都有一个规定的字数范围,虽然大部分是垃圾,但为了达到这个字数要求也得凑足这个数字,水了,中国高等教育的悲哀啊。 美赛则有语言障碍,要在有限时间内完成课题研究和论文写作,则需直接查找外文文献了,要知道中国目前的总体科学水平和国外的差距是至少5年的,这个是保守估计,实际可能是2倍以上。所以一般国外的当前研究国内鲜有涉及,当国外搞的很成熟了,产业化了,咱们国内就有教授引进了,开始研究了,吃点人家的残羹冷炙,这样说是刻薄了点,但这种情况真的不少见。这个就是中文数据库在美赛中无用的原因了。此外在美赛中用搜索引擎的实际效果好的往往出人意料,基本可以这么说,用搜索引擎比数据库来的更好,介绍一个n多人知道的技巧,怕还有人不知道就在此罗嗦下:搜索引擎用google足以,点击高级搜索,然后输入需要的 key words,在格式中选pdf格式。很简单吧,但很实用,填句弱智的话,报选择中文搜索啊,碰到过一次朋友如此搜索的,当时巨汗!很多参加数模的同学对 pdf格式了解很少,实在不应该吧,在下估计这帮人都是学习成绩好的不得了的,没怎么用过计算机和没怎么上网,并且是word的忠实铁杆用户。pdf格式就是一种国外通用的标准便携电子文档格式,要知道外国人几乎不用ms word的,微软发财中国人民的贡献巨大啊(虽然盗版盛行)。 顺便介绍下国内外主要数据库的文献格式:pdg是超星格式,caj和caa为清华同方数据库(cnki)(它有三个名头,中国学术期刊网什么什么的NB名字也是指它),vip为维普,最重头的就是pdf,都需要不同的阅读器才能打开,还好都是免费的。

推荐:数学建模参赛真实经验(强烈推荐)1

数学建模参赛真实经验(强烈推荐) 本文档节选自: Matlab在数学建模中的应用,卓金武等编著,北航出版社,2011年4月出版 以下内容根据作者的讲座整理出来,多年数学建模实践经历证明这些经验对数学建模参赛队员非常有帮助,希望大家结合自己的实践慢慢体会总结,并祝愿大家在数学建模和Matlab世界能够找到自己的快乐和价值所在。 一、如何准备数学建模竞赛 一般,可以把参加数学建模竞赛的过程分成三个阶段:第一阶段,是个人的入门和积累阶段,这个阶段关键看个人的主观能动性;第二阶段,就是通常各学校都进行的集训阶段,通过模拟实战来提高参赛队员的水平;第三阶段是实际比赛阶段。这里讲的如何准备数学建模竞赛是针对第一阶段来讲的。 回顾作者自己的参赛过程,认为这个阶段是真正的学习阶段,就像是修炼内功一样,如果在这个阶段打下深厚的基础,对后面的两个阶段非常有利,也是个人是否能在建模竞赛中占优势的关键阶段。下面就分几个方面谈一下如何准备数学建模竞赛。 首先是要有一定的数学基础,尤其是良好的数学思维能力。并不是数学分数高就说明有很高的数学思维能力,但扎实的数学知识是数学思维的根基。对大学生来说,有高等数学、概率和线性代数就够了,当然其它数学知识知道的越多越好了,如图论、排队论、泛函等。我大一下学期开始接触数学建模,大学的数学课程只学习过高等数学。说这一点,主要想说明只要数学基础还可以,平时的数学考试都能在80分以上就可以参加数学建模竞赛了,数学方面的知识可以在以后的学习中逐渐去提高,不必刻意去补充单纯的数学理论。 真正准备数学建模竞赛应该从看数学建模书籍开始,要知道什么是数学建模,有哪些常见的数学模型和建模方法,知道一些常见的数学建模案例,这些方面都要通过看建模方面的书籍而获得。现在数学建模的书籍也比较多,图书馆和互联网上都有丰富的数学建模资料。作者认为姜启源、谢金星、叶齐孝、朱道元等老师的建模书籍都非常的棒,可以先看二三本。刚开始看数学建模书籍时,一定会有很多地方看不懂,但要知道基本思路,时间长了就知道什么问题用什么建模方法求解了。这里面需要提的一点是,运筹学与数学建模息息相关,最好再看一二本运筹学著作,仍然可以采取诸葛亮的看书策略,只观其大略就可以了,等知道需要具体用哪块知识后,再集中精力将其消化,然后应用之。 大家都知道,参加数学建模竞赛一定要有些编程功底,当然现在有Matlab这种强大的工程软件,对编程的的要求就降低了,至少入门容易多了,因为很容易用1条Matlab命令解决以前要用20行C语言才能实现的功能。因为Matlab的强大功能,Matlab在数学建模中已经有了非常广泛的应用,在很多学校,数学建模队员必须学习Matlab。当然Matlab的入门也非常容易,只要有本Matlab参考书,照猫画虎可以很快实现一些基本的数学建模功能,如数据处理、绘图、计算等。我的一个队友,当年用一天时间把一本二百多页的Matlab 教程操作完了,然后在经常运用中,慢慢地就变成了一名Matlab高手了。 对于有些编程基础的同学,最好再看一些算法方面的书籍,了解常见的数据结构和基本

数学建模常用的十种解题方法

数学建模常用的十种解题方法 摘要 当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时,人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上,用数学的符号和语言,把它表述为数学式子,也就是数学模型,然后用通过计算得到的模型结果来解释实际问题,并接受实际的检验。这个建立数学模型的全过程就称为数学建模。数学建模的十种常用方法有蒙特卡罗算法;数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法;解决线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题的数学规划算法;图论算法;动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法;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;网格算法和穷举法;一些连续离散化方法;数值分析算法;图象处理算法。 关键词:数学建模;蒙特卡罗算法;数据处理算法;数学规划算法;图论算法 一、蒙特卡罗算法 蒙特卡罗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。在工程、通讯、金融等技术问题中, 实验数据很难获取, 或实验数据的获取需耗费很多的人力、物力, 对此, 用计算机随机模拟就是最简单、经济、实用的方法; 此外, 对一些复杂的计算问题, 如非线性议程组求解、最优化、积分微分方程及一些偏微分方程的解⑿, 蒙特卡罗方法也是非常有效的。 一般情况下, 蒙特卜罗算法在二重积分中用均匀随机数计算积分比较简单, 但精度不太理想。通过方差分析, 论证了利用有利随机数, 可以使积分计算的精度达到最优。本文给出算例, 并用MA TA LA B 实现。 1蒙特卡罗计算重积分的最简算法-------均匀随机数法 二重积分的蒙特卡罗方法(均匀随机数) 实际计算中常常要遇到如()dxdy y x f D ??,的二重积分, 也常常发现许多时候被积函数的原函数很难求出, 或者原函数根本就不是初等函数, 对于这样的重积分, 可以设计一种蒙特卡罗的方法计算。 定理 1 )1( 设式()y x f ,区域 D 上的有界函数, 用均匀随机数计算()??D dxdy y x f ,的方法: (l) 取一个包含D 的矩形区域Ω,a ≦x ≦b, c ≦y ≦d , 其面积A =(b 一a) (d 一c) ; ()j i y x ,,i=1,…,n 在Ω上的均匀分布随机数列,不妨设()j i y x ,, j=1,…k 为落在D 中的k 个随机数, 则n 充分大时, 有

数学建模经验分享

数学建模的准备 记得第一次参加数学建模比赛的时候,老师叫我们提交论文,我当时什么都不懂,觉得实在没有什么好写,于是就把那个《数值分析》的课本照抄了一大段提交了,最后闹出了很大的笑话。当时第一次接触数学建模,确实不知道它到底需要我们做什么,经过长期的训练后,我才逐渐地明白,数学建模其实就是要提高学生应用数学知识解决实际问题的能力。单单能从实际问题提炼出数学问题就不是一件简单的事情,更不用说用怎样的方法去解决这个数学问题了。 在报名之前,我们就会有意识的做一些准备工作,如组织队友和学习一些基本的建模知识等。在未参加训练之前,我就首先在图书馆看了大量的数学建模书籍,并且还记录了自己的学习心得和笔记。并且对许多问题,我都会用matlab 或者lingo编程软件对模型进行计算,验证其结果的正确性,甚至有时候还会发现模型中一些错误的地方。通过各种方式地学习,很快地将自己融入到数学建模的思维模式中来。并且我发现我的这些准备工作做得非常的好,几乎正式参赛的内容与我提前学的东西都很大的关联。正是因为这些准备工作,才让我在正式比赛的时候能够得心应手,很快地计算出模型的结果,很快进入模型的优化阶段。 在训练的过程中,我从来没有放松过,除了老师每日要求完成的作业以外,我还会挤时间做自己的事情,包括学习一些智能算法,这些算法在正式参赛中确实用到了,比如这一次比赛我们组选的题目是关于如何建立浴缸水温变化的时空模型以及最优化加水策略。而我在比赛之前早就研究过电磁场的有限时域差分法(FDTD),对偏微分方程的数值解法颇有感受,所以一拿到题,我们组就直接建立了热传导问题的差分方程模型,并且由于全部是建立在数值的基础之上,对论文后一步的进行作用非常之大。 在培训的过程中,一天基本上是这样度过的。晚上熬夜太困了,早上8点钟起来,买点面包和豆浆,匆匆忙忙的到教学楼进行理论培训,这种理论一般人觉得非常枯燥,由于专业的不同,基本很难理解,每一天老师都会讲一个专题并布置相应的练习并强制要求每一个学生都按时完成,每一个专题在相应的专业中就是一本厚书,根本就没有时间将所有的东西弄懂,只能够花大量的空余时间来消化。而且由于培训时间有限,并不是每一个专题都会讲到。老师只会选择性地挑一些简单的比较好理解的和出题率比较高的专题来讲。所以,如果你不是真心想

数学建模的基本步骤

数学建模的基本步骤 一、数学建模题目 1)以社会,经济,管理,环境,自然现象等现代科学中出现的新问题为背景,一般都有一个比较确切的现实问题。 2)给出若干假设条件: 1. 只有过程、规则等定性假设; 2. 给出若干实测或统计数据; 3. 给出若干参数或图形等。 根据问题要求给出问题的优化解决方案或预测结果等。根据问题要求题目一般可分为优化问题、统计问题或者二者结合的统计优化问题,优化问题一般需要对问题进行优化求解找出最优或近似最优方案,统计问题一般具有大量的数据需要处理,寻找一个好的处理方法非常重要。 二、建模思路方法 1、机理分析根据问题的要求、限制条件、规则假设建立规划模型,寻找合适的寻优算法进行求解或利用比例分析、代数方法、微分方程等分析方法从基本物理规律以及给出的资料数据来推导出变量之间函数关系。 2、数据分析法对大量的观测数据进行统计分析,寻求规律建立数学模型,采用的分析方法一般有: 1). 回归分析法(数理统计方法)-用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,…,n,确定函数的表达式。 2). 时序分析法--处理的是动态的时间序列相关数据,又称为过程统计方法。 3)、多元统计分析(聚类分析、判别分析、因子分析、主成分分析、生存数据分析)。 3、计算机仿真(又称统计估计方法):根据实际问题的要求由计算机产生随机变量对动态行为进行比较逼真的模仿,观察在某种规则限制下的仿真结果(如蒙特卡罗模拟)。 三、模型求解: 模型建好了,模型的求解也是一个重要的方面,一个好的求解算法与一个合

适的求解软件的选择至关重要,常用求解软件有matlab,mathematica,lingo,lindo,spss,sas等数学软件以及c/c++等编程工具。 Lingo、lindo一般用于优化问题的求解,spss,sas一般用于统计问题的求解,matlab,mathematica功能较为综合,分别擅长数值运算与符号运算。 常用算法有:数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法,通常使用spss、sas、Matlab作为工具. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划、动态规划等通常使用Lindo、Lingo,Matlab软件。 图论算法,、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法, 模拟退火法、神经网络、遗传算法。 四、自学能力和查找资料文献的能力: 建模过程中资料的查找也具有相当重要的作用,在现行方案不令人满意或难以进展时,一个合适的资料往往会令人豁然开朗。常用文献资料查找中文网站:CNKI、VIP、万方。 五、论文结构: 0、摘要 1、问题的重述,背景分析 2、问题的分析 3、模型的假设,符号说明 4、模型的建立(局部问题分析,公式推导,基本模型,最终模型等) 5、模型的求解 6、模型检验:模型的结果分析与检验,误差分析 7、模型评价:优缺点,模型的推广与改进 8、参考文献 9、附录 六、需要重视的问题 数学建模的所有工作最终都要通过论文来体现,因此论文的写法至关重要:

数学建模常用方法

数学建模常用方法 建模常用算法,仅供参考: 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M a t l a b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L i n d o、L i n g o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M a t l a b进行处理) 一、在数学建模中常用的方法: 1.类比法 2.二分法 3.量纲分析法 4.差分法 5.变分法 6.图论法 7.层次分析法 8.数据拟合法 9.回归分析法 10.数学规划(线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、目标规划) 11.机理分析 12.排队方法

数学建模中常见的十大模型讲课稿

数学建模中常见的十 大模型

精品文档 数学建模常用的十大算法==转 (2011-07-24 16:13:14) 转载▼ 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,同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性,几乎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MA TLAB 作为工具。 3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。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 软件求解。 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,竞赛中很多场合会用到。 6. 最优化理论的三大非经典算法:模拟退火算法、神经网络算法、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,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。两者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. 一些连续数据离散化方法。很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只能处理离散的数据,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,即使问题与图形无关,论文中也会需要图片来说明问题,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。 以下将结合历年的竞赛题,对这十类算法进行详细地说明。 以下将结合历年的竞赛题,对这十类算法进行详细地说明。 2 十类算法的详细说明 2.1 蒙特卡罗算法 大多数建模赛题中都离不开计算机仿真,随机性模拟是非常常见的算法之一。 举个例子就是97 年的A 题,每个零件都有自己的标定值,也都有自己的容差等级,而求解最优的组合方案将要面对着的是一个极其复杂的公式和108 种容差选取方案,根本不可能去求解析解,那如何去找到最优的方案呢?随机性模拟搜索最优方案就是其中的一种方法,在每个零件可行的区间中按照正态分布随机的选取一个标定值和选取一个容差值作为一种方案,然后通过蒙特卡罗算法仿真出大量的方案,从中选取一个最佳的。另一个例子就是去年的彩票第二问,要求设计一种更好的方案,首先方案的优劣取决于很多复杂的因素,同样不可能刻画出一个模型进行求解,只能靠随机仿真模拟。 2.2 数据拟合、参数估计、插值等算法 数据拟合在很多赛题中有应用,与图形处理有关的问题很多与拟合有关系,一个例子就是98 年美国赛A 题,生物组织切片的三维插值处理,94 年A 题逢山开路,山体海拔高度的 收集于网络,如有侵权请联系管理员删除

数学建模之层

数学建模之层次分析法

层次分析法 层次分析法是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。该方法将定量分析与定性分析结合起来,用决策者的经验判断各衡量目标能否实现的标准之间的相对重要程度,并合理地给出每个决策方案的每个标准的权数,利用权数求出各方案的优劣次序,比较有效地应用于那些难以用定量方法解决的课题。 缺点: (1)层次分析法的主观性太强,模型的搭建,判断矩阵的输入都是决策者的主观判断,往往会因为决策者的考虑不周、顾此失彼而造成失误。 (2)层次分析法模型的内部结构太过理想化,完全分离、彼此独立的层次结构在实践中很难做到。 (5)层次分析法只能从给定的决策方案中去选择,而不能给出新的、更优的策略。 1.模型的应用 用于解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析。 (1)公司选拔人员, (2)旅游地点的选取, (3)产品的购买等, (4)船舶投资决策问题(下载文档), (5)煤矿安全研究, (6)城市灾害应急能力, (7)油库安全性评价, (8)交通安全评价等。 2.步骤 ①建立层次结构模型 首先明确决策目标,再将各个因素按不同的属性从上至下搭建出一个有层次的结构模型,模型如下图所示。

准则层 目标层 方案层 目标层:表示解决问题的目的,即层次分析要达到的总目标。通常只有一个总目标。 准则层:表示采取某种措施、政策、方案等实现预定总目标所涉及的中间环节。 方案层:表示将选用的解决问题的各种措施、政策、方案等。通常有几个方案可选。 注意: (1)任一元素属于且仅属于一个层次;任一元素仅受相邻的上层元素的支配,并不是任一元素与下层元素都有联系; (2)虽然对准则层中每层元素数目没有明确限制,但通常情况下每层元素数最好不要超过 9 个。这是因为,心理学研究表明,只有一组事物在 9 个以内,普通人对其属性进行判别时才较为清楚。当同一层次元素数多于 9 个时,决策者对两两重要性判断可能会出现逻辑错误的概率加大,此时可以通过增加层数,来减少同一层的元素数。 ②构造判断(成对比较)矩阵 以任意一个上一层的元素为准则,对其支配的下层各因素之间进行两两比较。得到判断矩阵,再求出各元素的权重。ij a 重要程度的衡量用Santy 的1—9标度方法给出。即 设各元素C 1,C 2,… , C n 对目标O 两两比较后的重要性 ,(),ij i j ij n n a C A a ?==0,1ij ji ij a a a >=,则得到比较矩阵 标度含义1两元素同等重要3前者比后者略重要5前者比后者重要7前者比后者重要的多9前者比后者绝对重要2,4,6,8介于以上判断的中间值 倒数 若元素i与元素j的重要性之比为p ij ,则元素j与 元素i的重要性之比为p ij =1/p ji

数学建模方法模型

数学建模方法模型 一、统计学方法 1 多元回归 1、方法概述: 在研究变量之间的相互影响关系模型时候用到。具体地说:其可以定量地描述某一现象和某些因素之间的函数关系,将各变量的已知值带入回归方程可以求出因变量的估计值,从而可以进行预测等相关研究。 2、分类 分为两类:多元线性回归和非线性线性回归;其中非线性回归可以通过一定的变化转化为线性回归,比如:y=lnx 可以转化为 y=u u=lnx 来解决;所以这里主要说明多元线性回归应该注意的问题。 3、注意事项 在做回归的时候,一定要注意两件事: (1) 回归方程的显著性检验(可以通过 sas 和 spss 来解决) (2) 回归系数的显著性检验(可以通过 sas 和 spss 来解决) 检验是很多学生在建模中不注意的地方,好的检验结果可以体现出你模型的优劣,是完整论文的体现,所以这点大家一定要注意。 4、使用步骤: (1)根据已知条件的数据,通过预处理得出图像的大致趋势或者数据之间的大致关系; (2)选取适当的回归方程; (3)拟合回归参数; (4)回归方程显著性检验及回归系数显著性检验 (5)进行后继研究(如:预测等)

2 聚类分析 1、方法概述 该方法说的通俗一点就是,将 n个样本,通过适当的方法(选取方法很多,大家可以自行查找,可以在数据挖掘类的书籍中查找到,这里不再阐述)选取 m 聚类中心,通过研究各样本和各个聚类中心的距离 Xij,选择适当的聚类标准,通常利用最小距离法(一个样本归于一个类也就意味着,该样本距离该类对应的中心距离最近)来聚类,从而可以得到聚类结果,如果利用sas 软件或者 spss 软件来做聚类分析,就可以得到相应的动态聚类图。这种模型的的特点是直观,容易理解。 2、分类 聚类有两种类型: (1) Q型聚类:即对样本聚类; (2) R型聚类:即对变量聚类; 通常聚类中衡量标准的选取有两种: (1) 相似系数法 (2) 距离法 聚类方法: (1) 最短距离法 (2) 最长距离法 (3) 中间距离法 (4) 重心法 (5) 类平均法 (6) 可变类平均法 (7) 可变法

数学建模做题步骤及注意事项【数模经验谈】

拿到建模题目以后,按照一下流程去分工合作 红色表示步骤蓝色表示注意事项 一、第一天上午 1. 各自对立思考1个小时,主要分析题目的问题背景,已知条件,建模目的等问题。至少每人必须提出10到15个问题,并回答自己的问题。 2. 重点用语言的形式表述清楚问题的结构,即用语言描述自己的初步模型。(要自己提出的模型,可能就会产生一些假设。) 3. 再和队友讨论。讨论1个小时。形成自己团队的初步模型,同样是以语言形式描述的。 4. 接下来查找一些文献,讨论修改团队的模型,形成一个最终较完整的模型。并根据讨论最后形成对问题的统一认识,形成问题重述部分的内容。 注:1)如果问题有好几问,可以重点讨论第一个问题,但是也要考虑其他问题与第一问的关系!(一般建模中的几问都是有一定联系得);也可以同时考虑,同时建模。 2)注意参考文献的处理,参考别人的方法一定要在文中注明!这也是要求一直留意查找文献的目的。【随时记录】 二、第一天下午 将自己团队的模型数学化,用数学符号和数学语言公式的形式,表述自己的模型。此时会继续需要查文献,产生一些假设条件,并产生自己论文中的符号说明。

三、第二天上午 一个人开始写文章,语言重在逻辑清晰,叙述简洁明了!图、表准确。文章格式正确、内容完整。(问题重述,问题分析,模型假设,符号说明,模型形式,以及参考文献都已经在第一天的讨论中有了一定的共识。) 其余两个人(在不清楚时3人讨论),开始考虑第一个问题的模型的求解,即研究模型的解法。查找文献或者自己提出对模型的求解方法。此时可能需要继续对第一天建立的模型进行修改,简化等处理。(讨论后,及时告诉写文章的队友)。 四、第二天下午 写文章的继续。 编程的开始编程计算模型。此时,可能需要根据所采取的算法对模型的表述重新修改。 另一人帮忙编程,并开始考虑第二个、第三个问题的模型及求解方法。并一起讨论,形成共识,写进文章中。(此时,同样可能需要查文献,符号表示,产生假设)【注意是两个人求解,一个MATLAB,一个MATHEMATICA】 五、第三天上午 应该给出所有问题的计算结果了(最迟下午6点前)。 产生论文初稿。 六、第三天下午 进行模型的分析。主要是分析编程计算出的解的现实意义等,通过图、

数学建模中常见的十大模型

数学建模常用的十大算法==转 (2011-07-24 16:13:14) 转载▼ 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,同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性,几乎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MA TLAB 作为工具。 3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。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 软件求解。 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,竞赛中很多场合会用到。 6. 最优化理论的三大非经典算法:模拟退火算法、神经网络算法、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,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。两者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. 一些连续数据离散化方法。很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只能处理离散的数据,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,即使问题与图形无关,论文中也会需要图片来说明问题,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MA TLAB 进行处理。 以下将结合历年的竞赛题,对这十类算法进行详细地说明。 以下将结合历年的竞赛题,对这十类算法进行详细地说明。 2 十类算法的详细说明 2.1 蒙特卡罗算法 大多数建模赛题中都离不开计算机仿真,随机性模拟是非常常见的算法之一。 举个例子就是97 年的A 题,每个零件都有自己的标定值,也都有自己的容差等级,而求解最优的组合方案将要面对着的是一个极其复杂的公式和108 种容差选取方案,根本不可能去求解析解,那如何去找到最优的方案呢?随机性模拟搜索最优方案就是其中的一种方法,在每个零件可行的区间中按照正态分布随机的选取一个标定值和选取一个容差值作为一种方案,然后通过蒙特卡罗算法仿真出大量的方案,从中选取一个最佳的。另一个例子就是去年的彩票第二问,要求设计一种更好的方案,首先方案的优劣取决于很多复杂的因素,同样不可能刻画出一个模型进行求解,只能靠随机仿真模拟。 2.2 数据拟合、参数估计、插值等算法 数据拟合在很多赛题中有应用,与图形处理有关的问题很多与拟合有关系,一个例子就是98 年美国赛A 题,生物组织切片的三维插值处理,94 年A 题逢山开路,山体海拔高度的插值计算,还有吵的沸沸扬扬可能会考的“非典”问题也要用到数据拟合算法,观察数据的

数学建模(国赛)经验汇总

数学建模(国赛)经验汇总 一、竞赛流程 1.组队分工 2.选题 3.查阅文献 6.修改论文 二、经验概述 (一)组队分工 1.数学:分析问题,将问题与数学方法进行联系,建立数学模型;(确定团队对问题的解决思路和方法) 2.编程:设计求解算法,熟悉常见算法,有编程经验;(通过各类软件对模型进行模拟、求解、检验) 3.写手:科技论文写作能力强,能够将建立的模型与求解方法表达清楚。(把握团队前进的方向与进度) (二)选题 数学建模竞赛一共有A/B(本科),C/D(专科)四道题。

(三)查找文献 通过文献资料的阅读可以知道别人在这个方面做了多少工作了,怎么做的工作,取得了哪些进展,还存在什么问题没解决,难点在哪里,热点在哪里,哪里是关键,哪些是有价值的,哪些是无意义的等等等等。

文献查找的主要方式: 书+中外文期刊数据库+学位论文+搜索引擎 (四)建立模型 1.通过查找文献,了解知识背景,并进行知识的收集、组合、创新。 2.掌握各种算法知识:蒙特卡罗算法;数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法;线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法;图论算法;动态规划、回溯搜索、分支定界等计算机算法;最优化理论的三大经典算法;模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法;网格算法和穷举法;一些连续数据离散化方法;数值分析算法;图像处理算法等。 3.掌握一定的概率统计知识。 4.掌握建模的基本方法步骤。 (五)求解模型 1.掌握各种软件:Matlab(熟练掌握各种模型的实现)、SPSS或R语言(掌握)、LINGO/LINDO(现在用的很少了)、Mathematica(了解即可)、C/C++(基础知识)。 2.多做ACM练习。 (六)论文撰写

常用数学建模方法_数学建模方法的流程图

数学建模常用方法以及常见题型 核心提示 数学建模方法一、机理分析法从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模型比例分析法--建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法。代数方法--求解离散问题(离散的数据、符号、图形)的主要方法。逻辑方法--是数学理论研的重要方法,对社会学和经济学等领域的实际问题,在决策,对策等学科中得到广泛应用。常微分方程--解决两个变量之间的变化规律,关键是建立" 瞬时变化率" 的表达式。偏微分方程--解决因变量与两个以上自 数学建模方法 一、机理分析法从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模型 比例分析法--建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法。 代数方法--求解离散问题(离散的数据、符号、图形)的主要方法。逻辑方法--是数学理论研的重要方法,对社会学和经济学等领域的实际问题,在决策,对策等学科中得到广泛应用。 常微分方程--解决两个变量之间的变化规律,关键是建立" 瞬时变化率" 的

表达式。 偏微分方程--解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律。 二、数据分析法从大量的观测数据利用统计方法建立数学模型 回归分析法--用于对函数f (x )的一组观测值(xi,fi )I=1,2,…,n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法。 时序分析法--处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法。 回归分析法--用于对函数f (x )的一组观测值(xi,fi )I=1,2,…,n,确定函数的表达式,于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法。 时序分析法--处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法。 三、仿真和其他方法 计算机仿真(模拟)--实质上是统计估计方法,等效于抽样试验。①离散系统仿真--有一组状态变量。 ②连续系统仿真--有解析达式或系统结构图。

最新数学建模的常见类型

新课标下初中数学建模的常见类型 汕头市澄海溪南中学 陈耀盛 全日制义务教育数学课程标准对数学建模提出了明确要求,标准强调“从学生以有的经验出发,让学生亲身经历将实际问题抽象成数学模型并进行解析与应用的过程,进而使学生获得对数学理解的同时,在思维能力。情感态度与价值观等方面得到进步和发展。”强化数学建模的能力,不仅能使学生更好地掌握数学基础知识,学会数学的基本思想和方法。也能增强学生应用数学的意识,提高分析问题,解决实际问题的能力。2007年全国各地的中考试题考查学生建模思想和意识的题目有许多,现分类举例说明。 一、建立“方程(组)”模型 现实生活中广泛存在着数量之间的相等关系,“方程(组)”模型是研究现实世界数量关系的最基本的数学模型,它可以帮助人们从数量关系的角度更正确、清晰的认识、描述和把握现实世界。诸如纳税问题、分期付款、打折销售、增长率、储蓄利息、工程问题、行程问题、浓度配比等问题,常可以抽象成“方程(组)”模型,通过列方程(组)加以解决 例1(2007年深圳市中考试题)A 、B 两地相距18公里,甲工程队要在A 、B 两地间铺设一条输送天然气管道,乙工程队要在A 、B 两地间铺设一条输油管道。已知甲工程队每周比乙工程队少铺设1公里,甲工程对提前3周开工,结果两队同时完成任务,求甲、乙两工程队每周各铺设多少公里管道? 解:设甲工程队每周铺设管道x 公里,则乙工程队每周铺设管道(x +1)公里。 依题意得:31 1818=+-x x 解得x 1=2, x 2=-3

经检验x1=2,x2=-3都是原方程的根。 但x2=-3不符合题意,舍去。 ∴x+1=3 答:甲工程队每周铺设管道2公里,则乙工程队每周铺设管道3公里。二、建立“不等式(组)”模型 现实生活建立中同样也广泛存在着数量之间的不等关系。诸如统筹安排、市场营销、生产决策、核定价格范围等问题,可以通过给出的一些数据进行分析,将实际问题转化成相应的不等式问题,利用不等式的有关性质加以解决。 例2 (2007年茂名市中考试题)某体育用品商场采购员要到厂家批发购进篮球和排球共100只,付款总额不得超过11815元。已知两种球厂家的批发价和商场的零售价如下表,试解答下列问题: (1)该采购员最多可购进篮球多少只? (2)若该商场能把这100只球全部以零售价售出,为使商场获得的利润不低于2580元,则采购员至少要购篮球多少只?该商场最多可盈利多少元? 解:(1)该采购员最多可购进篮球x只,则排球为(100-x)只,依题意得:130x+100(100-x)≤11815 解得x≤60.5 ∵x是正整数,∴x=60 答:购进篮球和排球共100只时,该采购员最多可购进篮球60只。 (2)该采购员至少要购进篮球x只,则排球为(100-x)只,

数学建模常用算法模型

按模型的数学方法分: 几何模型、图论模型、微分方程模型、概率模型、最优控制模型、规划论模型、马氏链模型等 按模型的特征分: 静态模型和动态模型,确定性模型和随机模型,离散模型和连续性模型,线性模型和非线性模型等 按模型的应用领域分: 人口模型、交通模型、经济模型、生态模型、资源模型、环境模型等。 按建模的目的分: 预测模型、优化模型、决策模型、控制模型等 一般研究数学建模论文的时候,是按照建模的目的去分类的,并且是算法往往也和建模的目的对应 按对模型结构的了解程度分: 有白箱模型、灰箱模型、黑箱模型等 比赛尽量避免使用,黑箱模型、灰箱模型,以及一些主观性模型。 按比赛命题方向分: 国赛一般是离散模型和连续模型各一个,2016美赛六个题目(离散、连续、运筹学/复杂网络、大数据、环境科学、政策) 数学建模十大算法 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,比较好用的算法) 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 (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 (很多问题都是从实际来的,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) 算法简介 1、灰色预测模型(必掌握)

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