数学建模算法与应用答案
“数学建模算法与应用答案”相关的资料有哪些?“数学建模算法与应用答案”相关的范文有哪些?怎么写?下面是小编为您精心整理的“数学建模算法与应用答案”相关范文大全或资料大全,欢迎大家分享。
数学建模常用算法
线性优化问题
min?fTx,?A*x?b,, ?s.t?Aeq*x?beq,?lb?x?ub.?其中c,x,b,beq,lb,ub位列向量;c称为价值向量;b称为资源向量;A,Aeq为矩阵。 Matlab中求解线性规划的命令为 [x,fval]=linprog(f,A,b)
[x,fval]=linprog(f,A,b,Aeq,Abq)
[x,fval]=linprog(f,A,b,Aeq,Abq,lb,ub)
中,x返回的是决策向量的取值;fval返回的是目标函数的最优值;f为价值向量;A和b对应的是线性不等式约束;Aeq和beq对应的是线性等式约束;lb和ub对应的是决策向量的下界向量和上界向量。 例1.2 求解下列线性规划问题
maxz?2x1?3x2?5x3
?x1?x2?x3?7?2x?5x?x?10?123 s..t??x1?3x2?x3?12??x1,x2,x3?0解:(1)化为Matlab标准型
minw??2x1?3x2?5x3
?x1???2,5,?1?????10?s.t???x2???12? 1,3,1???????x3?(2)求解Matlab程序如下: f=[-2;-3;5];
a=[-2,5,-1;1,3,1]
数学实验与数学建模(matlab在建模中的应用)
第六章 数学实验与数学建模
学习目标
1.掌握利用Matlab软件进行了相关的数学运算的方法. 2.以软件辅助来完成数学实验.
3.了解数学建模思想方法,能够对一些简单问题建立数学模型求解分析.
教学要求
能力模块 运算能力 能力要求 要求学生知道数学中运算所对应的相关 相关知识点 (1)数学的相关知识 Matlab基本函数及其用法,并能够运用相 (2)Matlab软件的语法 关函数完成数学的基本运算。 实验能力 要求学生能够以软件作为辅助工具,按 要求完成相关实验 建模能力 要求学生了解数学建模的思想方法,具备 一些基本的数学建模的 一定的数学建模能力 方法 (3)相关函数的用法 线性代数中的相关数学理 论与思想方法 Matlab是Mathworks公司推出的用于数值计算的交互式软件系统,具有强大的数值分析、矩阵运算、信号处理、图形显示和建模仿真功能. Matlab是“Matrix Laboratory”的缩写,意思是“矩阵实验室”,其强大的数据处理能力和丰富的工具箱使它的编程极为简单, 因此,它成为科学家和工程技术人员解决实际问题的首选计算工具软件。
本章的第一节主要介绍Matlab软件的简单使用方法,从第二节到第六节在讲解Matla
数学建模算法合集之《动态规划的特点及其应用》
动态规划的特点及其应用
目 录 (点击进入) §1动态规划的本质 §1.1多阶段决策问题 §1.2阶段与状态 §1.3决策和策略 §1.4最优化原理与无后效性 §1.5最优指标函数和规划方程 §2动态规划的设计与实现 §2.1动态规划的多样性 §2.2动态规划的模式性 §2.3动态规划的技巧性 §3动态规划与一些算法的比较 §3.1动态规划与递推 §3.2动态规划与搜索 §3.3动态规划与网络流 §4结语 【附录:部分试题与源程序】 1.“花店橱窗布置问题”试题 2.“钉子与小球”试题 3.例2“花店橱窗布置问题”方法1的源程序 4.例2“花店橱窗布置问题”方法2的源程序 5.例3“街道问题”的扩展 6.例4“mod 4最优路径问题”的源程序 7.例5“钉子与小球”的源程序 8.例6的源程序,“N个人的街道问题” 【参考文献】 第 1 页 共 29页
【摘要】
动态规划是信息学竞赛中的常见算法,本文的主要内容就是分析它的特点。
文章的第一部分首先探究了动态规划的本质,因为动态规划的特点是由它的本质所决定的。第二部分从动态规划的设计和实现这两个角度分析了动态规划的多样性、模式性、技巧性这三个特点。第三部分将动态规划和递推、搜索、网络流这三
基于蚁群算法在建模中的应用与发展
自动组卷问题是一个多约束条件下的多目标参数优化问题,各个目标之间互相牵制,采用传统算法求解相当困难,导致组卷效率和成功率都比较低。结合自动组卷的多目标组合优化特点,提出一种蚁群算法的自动组卷模型。模型首先根据试卷要求建立试卷质量评价体系,然后根据题型、总分、考试时间等要求建立多约束条件、多目标的数学模型,然后采蚁群算法对该数学模型进行求解,最后输出
1
訇似
基于蚁群算法在建模中的应用与发展Bas ed on antcol ony al gort ihm n m odeln t e i i g h applcaton an vel i i d de opm ent
王
栋’,边.
超
\//\ ANG n’ BI a Do g AN Ch o
(. 1甘肃联合大学电子信息工程学院。州 7 0 0;2中国矿业大学银川学院,兰 300 .银川 7 0 1 ) 5 01摘要:自动组卷问题是一个多约束条件下的多目标参数优化问题,各个目标之间互相牵制,采用传
统算法求解相当困难,导致组卷效率和成功率都比较低。结合自动组卷的多目标组合优化特点,提出一种蚁群算法的自动组卷模型。模型首先根据试卷要求建立试卷质量评价体系,然后根据题型、总分、考试时间等要求建立多
数学建模十大算法
建模十大经典算法
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,同时通过模拟可以来检验自己模型的正确性。
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、MATLAB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。
网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴
数学建模十大算法总结
----------------------------精品word文档 值得下载 值得拥有---------------------------------------------- 建模十大算法总结:
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,同时通过模拟可以来检验自己模型的正确性。
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、MATLAB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
数学建模十大算法总结
建模十大算法总结:
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,同时通过模拟可以来检验自己模型的正确性。
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 、MATLAB 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。网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,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
中国数学建模-编程交流-贪婪算法 - 1
中国数学建模-编程交流-贪婪算法
wh-ee 重登录 隐身 用户控制面板 搜索 风格 论坛状态 论坛展区 社区服务 社区休闲 网站首页 退出
>> VC++,C,Perl,Asp...编程学习,算法介绍. 我的收件箱 (0) 中国数学建模 → 学术区 → 编程交流 → 贪婪算法
您是本帖的第 889 个阅读者 * 贴子主题:贪婪算法
b
等级:职业侠客 文章:470 积分:956 门派:黑客帝国 注册:2003-8-28
鲜花(0) 鸡蛋(0) 楼主
贪婪算法
第 1 章 贪婪算法
虽然设计一个好的求解算法更像是一门艺术,而不像是技术,但仍然存在一些行之有效的能够用于解决许多问题的算法设计方法,你可以使用这些方
数学建模及其应用复习
《数学建模及其应用》复习
一、解答下列问题
(一)问题背景:种群内个体有着极其相似性,四足野生动物为了保持运动的方便,过长的身长与过重的体重对它的生存和发展都是不利的,根据生物进化自然规律,我们可以假设动物的脊梁下陲度与身长比例是固定的。你能通过数学建模解决这类问题吗?即求出动物身长与体重的关系式。
提问一:为了方便数学建模需要对四足动物形态作一定的简化,你的简化假设是什么? 提问二:由弹性梁的知识知:
b?flsd32
其中, f表示动物体重; b表示动物的脊梁下陲度;s表示躯干的横截面积;d表示躯干的横截面半径;l表示躯干长度。
bl与什么成正比:
由 和 ,可得
f?l
4即体重与躯干长度的4次方成正比。这样,野生动物管理人员,可以通过抽样测量部分动物,再根据统计理论估计出上述比例系数,最终得到经验公式,以后就能从躯干长度估计出动物的体重了。
(二)问题背景:人口控制论是重要的国策,实现人口的科学控制首先是建立人口系统的数学模型。我们假设仅考虑人口系统中人的出生、死亡因素,不考虑人口迁移随情况,你能在不同假设情况下建立合理的数学模型来描
十种数学建模常用算法
算法
十种数学建模常用算法,仅供参考:
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,是比赛时必
用的方法)
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(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很
多竞赛题中有应用,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