Al mismo tiempo, puede probar la exactitud de su modelo mediante simulación. Esta es una competencia. Métodos necesarios)
2. Algoritmos de procesamiento de datos como ajuste de datos, estimación de parámetros e interpolación (generalmente hay una gran cantidad de datos para procesar en las competiciones.
La clave para el procesamiento de datos radica en estos algoritmos, generalmente utilizando Matlab como herramienta)
3. Problemas de planificación como programación lineal, programación entera, programación multivariada, programación cuadrática (la mayoría de los problemas en las competiciones de modelado son problemas de optimización,
Muchas veces, estos problemas pueden describirse mediante algoritmos de programación matemática, generalmente implementados utilizando algoritmos de teoría de grafos Lindo y Lingo
4. dividido en muchos tipos, incluido el algoritmo de ruta más corta, el algoritmo de flujo de red, el algoritmo de gráfico bipartito, etc.
Los problemas relacionados con la teoría de grafos se pueden resolver con estos métodos y requieren una preparación cuidadosa)
5 Programación dinámica, búsqueda de retroceso, algoritmo de divide y vencerás, algoritmos informáticos como ramificación y límite (estos algoritmos se usan comúnmente en el diseño de algoritmos y también se pueden usar en competencias en muchas ocasiones)
6. -Algoritmos clásicos en la teoría de la optimización: recocido simulado, red neuronal y algoritmo genético
(Estos problemas son algoritmos que se utilizan para resolver algunos problemas de optimización difíciles, que son muy útiles para algunos problemas.
Pero el algoritmo es difícil de implementar. Debe usarse con precaución)
7. Algoritmo de cuadrícula y método exhaustivo (el algoritmo de cuadrícula y el método exhaustivo son los mejores algoritmos para la búsqueda de fuerza bruta y se utilizan). en muchos problemas de competencia.
Esta solución violenta se puede utilizar cuando se centra en el modelo en sí e ignora el algoritmo. Es mejor utilizar algunos lenguajes de alto nivel como herramientas de programación)
<. p>8. Algunos métodos de discretización continua (muchos problemas. Todos son prácticos. Los datos pueden ser continuos. Las computadoras solo reconocen datos discretos, por lo que la discretización y el uso de integrales en lugar de sumas en lugar de diferenciales son muy importantes.9 Algoritmos de análisis numérico (si estás en el campo). En el juego se utiliza programación en lenguaje de alto nivel. Algunos algoritmos comunes en el análisis numérico, como la resolución de ecuaciones, operaciones matriciales, integración de funciones, etc., requieren funciones de biblioteca adicionales. ser llamado)
10. Algoritmo de procesamiento de imágenes (hay un tipo de problema relacionado con los gráficos en la competencia. Incluso si no tiene nada que ver con los gráficos, debería haber muchas imágenes en el artículo.
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Cómo mostrar estos gráficos y cómo procesarlos son problemas que deben resolverse (generalmente procesados con Matlab)