二维动态规划降维误差一般为多少_数学建模常用算法模型
数学模型的分类
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)
解决预测类型题目。由于属于灰箱模型,一般比赛期间不优先使用。
满足两个条件可用:
①数据样本点个数少,6-15个
②数据呈现指数或曲线的形式
2、微分方程预测(高大上、备用)
微分方程预测是方程类模型中最常见的一种算法。近几年比赛都有体现,但其中的要求,不言而喻。学习过程中
无法直接找到原始数据之间的关系,但可以找到原始数据变化速度之间的关系,通过公式推导转化为原始数据的关系。
3、回归分析预测(必掌握)
回归模型一般步骤:建立初始模型(线性还是非线性,多元还是一元等),参数估计,统计分析,假设检验,区间估计,得到最终模型,使用回归模型预测。
求一个因变量与若干自变量之间的关系,若自变量变化后,求因变量如何变化;
样本点的个数有要求:
①自变量之间协方差比较小,最好趋近于0,自变量间的相关性小;
②样本点的个数n>3k+1,k为自变量的个数;
③因变量要符合正态分布
4、马尔科夫预测(备用)
类似的名词有,马尔科夫链、马尔科夫模型、,马氏链模型等
一个序列之间没有信息的传递,前后没联系,数据与数据之间随机性强,相互不影响;今天的温度与昨天、后天没有直接联系,预测后天温度高、中、低的概率,只能得到概率。
思考马尔科夫和元胞自动机之间的关系
5、时间序列预测(必掌握)
与马尔科夫链预测互补,至少有2个点需要信息的传递,ARMA模型,周期模型,季节模型等
6、小波分析预测(高大上)
数据无规律,海量数据,将波进行分离,分离出周期数据、规律性数据;可以做时间序列做不出的数据,应用范围比较广
7、神经网络预测(备用)
大量的数据,不需要模型,只需要输入和输出,黑箱处理,建议作为检验的办法
8、混沌序列预测(高大上)
比较难掌握,数学功底要求高
9、插值与拟合(必掌握)
拟合以及插值还有逼近是数值分析的三大基础工具,通俗意义上它们的区别在于:拟合是已知点列,从整体上靠近它们;插值是已知点列并且完全经过点列;逼近是已知曲线,或者点列,通过逼近使得构造的函数无限靠近它们。
10、灰色关联分析法(必掌握)
与灰色预测模型一样,比赛不能优先使用
11、模糊综合评判(备用)
评价一个对象优、良、中、差等层次评价,评价一个学校等,不能排序
12、主成分分析(必掌握)
评价多个对象的水平并排序,指标间关联性很强
主成分分析目的使利用降维的思想,将原本具有一定相关性的众多指标转化为少数几个综合指标。坐标变换提取主成分,将主成分表示为原始观察变量的线性组合。
优点:①消除评估指标之间的相关影响,指标间相关程度越高,主成分分析效果越好。②减少指标选择的工作量。③方差大小排序可舍去比较小的15%,节省工作量。
缺点:①提取的主成分前几个累计贡献率达到较高水平。②被提取的主成分必须能够给出有意义的解释。③因子符号不能有正有负,这样综合评价函数意义不明确。
13、层次分析法(AHP)(必掌握)
作决策,去哪旅游,通过指标,综合考虑作决策,关键方法是建立成对比较矩阵。这种方法尤其可用于对无结构特性的系统评价以及多目标、多准则、多时期等的系统评价。所需定量数据信息较少
14、数据包络(DEA)分析法(备用)
优化问题,对各省发展状况进行评判。通过明确地考虑多种投入的运用和多种产出的产生,它能够用来比较提供相似服务的多个服务单位之间的效率。一种线性规划模型,表示为产出对投入的比率。
15、秩和比综合评价法(高大上)
评价各个对象并排序,指标间关联性不强。
16、优劣解距离法(TOPSIS法)(备用)
多目标决策分析中,理想目标相似性的顺序选优技术。该法是基于归一化后的原始数据矩阵,找出有限方案中的最优方案和最劣方案,然后获得某一方案与最优方案和最劣方案间的距离(用差的平方和的平方根值表示),从而得出该方案与最优方案的接近程度,并以此作为评价各方案优劣的依据。
(刘继斌等在Topsis法中引入指标权重,用属性AHM赋权法求指标权重,再用Topsis法进行综合评价。结果显示基于属性AHM的Topsis综合评价既考虑了参评指标的重要性,又体现了Topsis法能充分利用数据资料的优点,原理简明,结果准确,使用方便。)
权重系数的选择:因子分析权数法(对每个指标计算共性因子的累积贡献率来定权)、信息量权数法(根据各评价指标包含的分辨信息来确定权数,采用变异系数法)、熵权法(根据指标变异性的大小来确定客观权重)、
17、投影寻踪综合评价法(高大上)
揉和多种算法,比如遗传算法、最优化理论等
18、方差分析、协方差分析等(备用)
方差分析:看几类数据之间有无差异,差异性影响,例如:元素对麦子的产量有无影响,差异量的多少;(1992年,作物生长的施肥效果问题)
协方差分析:有几个因素,我们只考虑一个因素对问题的影响,忽略其他因素,但注意初始数据的量纲及初始情况。
21、线性规划、整数规划、0-1规划(必掌握)
(有约束,确定的目标)
比较简单,必须掌握
22、非线性规划与智能优化算法(智能算法至少掌握1-2个,其他的了解即可)
非线性规划包括:无约束问题、约束极值问题
智能优化算法包括:模拟退火算法、遗传算法、改进的遗传算法、禁忌搜索算法、神经网络、粒子群等
23、多目标规划和目标规划(柔性约束,目标含糊,超过)(备用)
24、动态规划(备用)
25、复杂网络优化(多因素交错复杂)(备用,编程好的使用要掌握)
离散数学中经典的知识点——图论。
26、排队论与计算机仿真(高大上)
排队论包括、元胞自动机对编程能来要求较高,一般需要证明其机理符合实际情况,不能作为单独使用(这也是大部分队伍使用元胞自动机不获奖的最大原因)。
27、模糊规划(范围约束)
28、灰色规划(难)
29、图像处理(备用)
MATLAB图像处理,针对特定类型的题目,一般和数值分析的算法有联系。例如2013年国赛B题,2014网络赛B题。
30支持向量机
31多元分析
1、聚类分析(必掌握,参考19)
2、主成分分析(必掌握)
3、因子分析(必掌握)
4、判别分析
5、典型相关分析
6、对应分析
7、多维标度法
8、偏最小二乘回归分析
32、分类与判别
主要包括以下几种方法,
1、距离聚类(系统聚类)常用
2、关联性聚类(常用)
3、层次聚类
4、密度聚类
5、其他聚类
6、贝叶斯判别(统计判别方法)
7、费舍尔判别(训练的样本比较多)
8、模糊识别(分好类的数据点比较少)
33、关联与因果
1、灰色关联分析方法(样本点的个数比较少)
2、Sperman或kendall等级相关分析
3、Person相关(样本点的个数比较多)
4、Copula相关(比较难,金融数学,概率密度)
5、典型相关分析
(因变量组Y1234,自变量组X1234,各自变量组相关性比较强,问哪一个因变量与哪一个自变量关系比较紧密?)
6、标准化回归分析
若干自变量,一个因变量,问哪一个自变量与因变量关系比较紧密
7、生存分析(事件史分析)难
数据里面有缺失的数据,哪些因素对因变量有影响
8、格兰杰因果检验
计量经济学,去年的X对今年的Y有没影响
二维动态规划降维误差一般为多少_数学建模常用算法模型相关推荐
- 二维动态规划降维误差一般为多少_动态规划 所有题型的总结
1 动态规划 1.1 定义 动态规划的核心是状态和状态转移方程. 在记忆化搜索中,可以为正在处理的表项声明一个引用,简化对它的读写操作: 动态规划解决的是多阶段决策问题: 初始状态→│决策1│→│决策 ...
- 二维动态规划降维误差一般为多少_动态规划--5道题入门
动态规划是由递归一步步优化出来的 递归–>记忆化递归–>动态规划 动态规划与其说是一个算法,不如说是一种方法论.该方法论主要致力于将合适的问题拆分成三个子目标--击破: 1.建立状态转移方 ...
- 二维动态规划降维误差一般为多少_一种多维多阶段复杂决策问题的均匀动态规划方法...
一种多维多阶段复杂决策问题的均匀动态规划方法 [专利摘要]本发明属于水电优化调度运行领域,公开了一种多维多阶段复杂决策问题的均匀动态规划方法.本发明以动态规划为基础框架,在对各时段不同维度离散状态进行 ...
- 【Python数学建模常用算法代码(二)之BP神经网络】
Python数学建模常用算法代码(二) BP神经网络模型Python代码 import numpy as np import math import random import string impo ...
- 数学建模常用算法汇总及python,MATLAB实现(二)—— 整数规划
整数规划 第3部分主要讲算法的具体实现, 如果对具体细节没有要求, 直接看1, 4就行, 直接用matlab内置的intlinprog函数或者python的cvxpy等第三方包 这里我个人更偏向于使用 ...
- 二维前缀和(矩形割补法)——杨子曰算法
二维前缀和(矩形割补法)--杨子曰算法 今天曰一个很实用的技巧,二维前缀和 来,先问一个问题,如果我给出一个矩阵,让你求出任意一个子矩阵的和,你会怎么搞? 哦,简单简单,O(n^2)咔咔地暴力一下,欧 ...
- 【Matlab】一种超简单的二维矩阵降维方法
1.Introduction Matlab里图像处理时,经常会把一维数组转二维数组,二维数组转一维,如下图所示: 一般经常使用的函数是 reshape ,可以在不同维度之间进行转换,不过需要事先计算数 ...
- 数据建模步骤文档_二维溃坝洪水模拟(五)二维模型建模
1 前言 本文主要说明案例中水库下游区域HEC-RAS二维建模的过程.文章首先给出建模的基本原则与建模的注意事项,确定了大致的研究区域.其次,整个下游洪水演进区域由单一二维模型模拟,下游存在一条较大的 ...
- 支付宝二维码可以抓包更改金额_好哒二维码6大功能,让你的生意“码”上火起来!会员、卡券、码上点餐...
最近,身边很多开店的朋友感叹自己整天忙忙碌碌.辛苦无比但是店里生意就是不见好,其实我想对很多有相同感受的商户朋友们说也许,你只是少了一件让客源不断.收入飙升的法宝--盒子支付最新匠心产品好哒商户通-- ...
最新文章
- python学习-25 函数递归
- phpstorm 关闭多余变量提示
- 寄语2013应届实习生
- java动物乐园_基于jsp的动物园管理系统-JavaEE实现动物园管理系统 - java项目源码...
- Android里监视数据库的变化
- spark项目实战:电商分析平台之项目概述
- python csdn博客_GitHub - 1783955902/CSDNBlogBackup: Python实现CSDN博客的完整备份
- Linux 进程管理控制
- attr 和 prop 区别
- FPGA实验2:ADDA测试
- AABB包围盒和OBB包围盒区别
- (LaTex)CTex的初次使用心得及入门教程
- 又一次淡淡的感动——《鸡排英雄》观后感
- 《大数据之路-阿里巴巴大数据实践》读书笔记
- 视频字幕API接口文档
- 【循序渐进学Python】Python中的循环(一)——for循环(嵌套)与range函数
- 使用迅搜制作站内搜索引擎-安装篇
- WINDOWS API——OPENCLIPBOARD——剪切板
- 前端复杂表格一键导出看这篇就够了(附源码)
- 徐小平:不要用兄弟情谊来追求共同利益,要用共同利益追求兄弟情谊
热门文章
- 除了屏下无孔全面屏,红魔7系列还有这些黑科技
- 【Multisim仿真】NE555电路三角波、方波、正弦波发生器
- 100-days: thirty-two
- apache php 整合,【原创】Apache整合PHP
- python中mapping_python-学习-ORM中遇到的 mapping 详解并再总结字典dict
- BUUCTF misc 专题(83)从娃娃抓起
- mysql插入记录时违反唯一索引的处理
- 【一起读源码】1. Java 中元组 Tuple
- matlab昆虫繁殖实验,MATLAB--实验四 昆虫繁殖问题.ppt
- 支理解SVM的三层境界