Diez mejores modelos de modelización matemática
1. Algoritmo de Monte Carlo. Este algoritmo también se denomina algoritmo de simulación aleatoria. Es un algoritmo que resuelve problemas mediante simulación por computadora. Al mismo tiempo, puede probar la exactitud de su propio modelo. Es un método casi imprescindible en las competiciones.
2. Algoritmos de procesamiento de datos como ajuste de datos, estimación de parámetros e interpolación. Las competiciones suelen encontrar una gran cantidad de datos que deben procesarse, y la clave para procesar datos radica en estos algoritmos, que suelen utilizar MATLAB como herramienta.
3. Algoritmos de planificación como programación lineal, programación entera, programación multivariada y programación cuadrática. La mayoría de los problemas en la competencia de modelado son problemas de optimización. En muchos casos, estos problemas pueden describirse mediante algoritmos de programación matemática y generalmente se resuelven utilizando el software Lindo y Lingo.
4. Los problemas de teoría de grafos se pueden resolver utilizando estos métodos y requieren una preparación cuidadosa. Algoritmos informáticos como programación dinámica, búsqueda de retroceso, algoritmo de dividir y conquistar, ramificar y limitar, etc.
5. Programación dinámica, búsqueda de retroceso, algoritmo de dividir y conquistar, ramificar y enlazar y otros métodos informáticos. Estos algoritmos son métodos más utilizados y se utilizan en muchas ocasiones en competiciones.
6. Tres algoritmos no clásicos principales en la teoría de la optimización: algoritmo de recocido simulado, algoritmo de redes neuronales y algoritmo genético. Estas preguntas se utilizan para resolver algunos problemas de optimización más difíciles. Son muy útiles para algunos problemas, pero la implementación del algoritmo es más difícil y debe usarse con precaución.
7. Algoritmo de cuadrícula y método exhaustivo. Ambos son algoritmos para la búsqueda de puntos óptimos por fuerza bruta y se han utilizado en muchos problemas de competencia. Cuando el énfasis está en discutir el modelo en sí pero se desprecia el algoritmo, se puede usar esta solución de fuerza bruta. -Lenguajes de nivel como herramientas de programación.
8. Algunos métodos de discretización de datos continuos surgen de la realidad. Los datos pueden ser continuos y la computadora puede manejar datos discretos, por lo que se discretizan y luego se usan ideas diferenciales. como suma en lugar de integración son algoritmos de análisis numérico muy importantes si se programan en lenguajes de alto nivel en competiciones.
9. Por ejemplo, algoritmos como la resolución de ecuaciones, operaciones matriciales y la integración de funciones requieren que se escriban y llamen funciones de biblioteca adicionales.
10. Algoritmo de procesamiento de imágenes, hay un tipo de problema relacionado con los gráficos en la competencia. Incluso si el problema no tiene nada que ver con los gráficos, el artículo también utilizará imágenes importantes para ilustrar el problema. son los problemas que deben resolverse. MATLAB se suele utilizar para el procesamiento.