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我们国赛更新的流程如下 D题思路 比赛开始以后第一时间更新 国赛建模常见算法汇总 在国赛开始前给大家总结了数学建模的常用算法大家可以参考借鉴学习。
国赛数学建模常见问题分为
1.分类问题
2.预测问题
3.优化问题
4.评价问题
4.1 分类问题 判别分析
距离判别法
Fisher判别法
Bayes判别法
逐步判别法
聚类分析
系统聚类法分层聚类法
快速聚类法K-均值聚类法
两步聚类法智能聚类方法
模糊聚类分析
与遗传算法、神经网络或灰色理论联合的聚类方法
神经网络分类方法
4.2预测问题 回归分析法
时间序列分析法
灰色预测法
BP神经网络法
组合预测法
4.3 优化问题 数学规划模型
微分方程组模型
图论与网络优化问题
概率模型
组合优化经典问题
多维背包问题(MKP)
二维指派问题(QAP)
旅行商问题(TSP)
车辆路径问题(VRP)
车间作业调度问题(JSP)
4.4 评价问题 层次分析法(AHP)
灰色综合评价法灰色关联度分析
模糊综合评价法
BP神经网络综合评价法
数据包络法(DEA)
组合评价法
如何成为一个数学建模高手 1、扎实的基础 这里所谓的基础并不是单独指的数学的基础而是指的一些基础的知识也许就是一些常识包括数学、物理、化学、生物、地理等方面。当然这些知识并不一定都是课堂上学到的有些来自于生活。建模也许人人都会但是不是人人都能建立出优秀的模型当你发现你对一些现实生活中的小问题都没有思路的时候不是你没有数学的天赋而是你缺少对于生活中知识的积累。不要一开始就去问学微积分有什么用 你要做的就是先把它学了就算是记下来了也行这样你就不会在遇到类似“用最少的钱办最多的事”这样最常见的问题时感到无从下手。因此我们要做的就是尽可能多的涉猎知识不要仅仅拘泥于自己的专业。 2、丰富的想像力 不要拘泥于固定的思维方式遇到问题的时候要多想几种解决问题的方案试试别人从没想过的方法。不要一拿到问题就首先将问题分类好多人愿意一上来就先将问题分类例如分为优化问题组合问题方程问题等等。然后用与该分类相关的一些方法去解决问题。现实的问题很多都是非常复杂的单纯的分类有时候是没有任何意义的。这样做不但局限了你的思想而且会使你变得更加固执。丰富的想像力会把你和问题拉得更近开阔的思维可以让你看到问题的各个方面。当然丰富的想像力是建立在丰富的知识基础之上的。 3、最简单的是最好的 这也许是所有科学都遵循的一条准则复杂的质能转换原理在爱因斯坦眼里不过是一个简单得不能再简单的公式Emc2。简单的方法更容易被人理解更容易实现也更容易维护。遇到问题时要优先考虑最简单的方案只有简单方案不能满足要求时再考虑复杂的方案。当然即使要应用复杂的方案也要采用循序渐进的思想逐步地改进前一个方案不要一开始就尝试非常复杂的方案。 4、不钻牛角尖 当你遇到障碍的时候不妨暂时远离问题看看窗外的风景听听轻音乐和朋友聊聊天或者可以看几本小说。当我遇到难题的时候我通常会去找朋友聊天朋友的一些善意的小建议甚至是鼓励都会使我的大脑得到充分的休息。当重新开始工作的时候我会发现那些难题现在竟然可以迎刃而解了。 5、对答案的渴求 人类自然科学的发展史就是一个渴求得到答案的过程即使只能知道答案的一小部分也值得我们去付出。只要你坚定信念一定要找到问题的答案你才会付出精力去探索即使最后没有得到答案在过程中你也会学到很多东西。 6、多与别人交流 三人行必有我师也许在一次和别人不经意的谈话中就可以迸出灵感的火花。多上上网看看别人对同一问题的看法会给你很大的启发。当然不要把和别人交流的目的就看作是去获取问题的答案即使是学习方法的交流对你来说都是有益的。 7、良好的编程素养 随着科学的不断进步越来越多的学科已经和计算机密不可分了作为解决现实问题的主要手段之一的数学建模当然是离不开计算机了。有的人可能会认为搞数学建模的只要可以编写一些简单的程序就可以了我对这一点持否定态度。对于编程来说不管程序量的大小都是一个工程既然是工程就要按照质量标准来做不是有ISO9000质量标准吗那个标准对于编程同样适用。只有编程的质量得到了保证计算机这个工具才能真正成为建模的有利武器。 8、韧性和毅力 这也许是“高手”和一般人最大的区别。高手们并不是天才他们是在无数个日日夜夜中磨炼出来的。成功能给我们带来无比的喜悦但过程却是无比的枯燥乏味。你不妨做个测试坚持每天去图书馆看1个小时的和数学建模相关的书或资料坚持半年如果能够不间断地完成这一工作你就可以满足这一条。
