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,同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性,几
乎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、二次规划等规划类算法。 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 软件求解。
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,竞赛中很多场合会用到。
6. 最优化理论的三大非经典算法:模拟退火算法、神经网络算法、
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,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。两者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。
8. 一些连续数据离散化方法。很多问题都是实际来的,数据可以是
连续的,而计算机只能处理离散的数据,因此将其离散化后进行差分