数学建模常用模型及代码

一.规划模型

1.线性规划

线性规划与非线性规划问题一般都是求最大值和最小值，都是利用最小的有限资源来求最大利益等，一般都利用lingo工具进行求解。
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2.整数规划

求解方式类似于线性规划，但是其决策变量x1,x2等限定都是整数的最优化问题。
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3. 0-1规划

决策变量只能为0或者为1的一类特殊的整数规划。n个人指派n项工作的问题。
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４.非线性规划

目标函数或者存在约束条件函数是决策变量的非线性函数的最优化问题。
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５.多目标规划

研究多于一个的目标函数在给定区域上的最优化。把求一个单目标，在此单目标最优的情况下将其作为约束条件再求另外一个目标。
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6.动态规划

运筹学的一个分支。求解决策过程最优化的过程。
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二. 层次分析法

是一种将定性和定量相结合的，系统化的，层次化的分析方法，主要有机理分析法和统计分析法。
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三.主成分分析

指标之间的相关性比较高，不利于建立指标遵循的独立性原则，指标之间应该互相独立，彼此之间不存在联系。
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四.聚类分析

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五.插值与拟合

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六.蒙特卡罗算法

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七.图论算法

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1.最短路

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2.网络流

3.二分图

八.BP神经网络预测

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九.粒子群算法

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十.遗传算法

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十一.灰色预测模型

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十二.时间序列预测

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十三.排队论与计算机仿真

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十四.其他的一些博客资源

数学建模重要算法简介及算法实现

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