数学建模学习笔记.zip

数学建模常用方法：1类比法 2图论法 3层次分析法 4主成成分分析法 5数学规划 （线性规划 非线性规划 整数规划 动态规划 目标规划）6 决策方法 7现代优化算法 （禁忌搜索算法 模拟退火算法 遗传算法 神经网络）8数据拟合算法 数学模型分类：1优化模型 2微分方程模型 3概率统计模型 4图论模型 5决策模型 拟合与插值方法：一元函数拟合 多项式拟合 非线性函数拟合 多元函数拟合 模型准备：首先了解问题的实际背景明确题目的要求收集各种必要的信息 模型假设：为了利用数学方法，通常要对问题做出必要的合理的假设，使问题的主要 特征凸显出来，忽略问题的次要方面 模型构成：根据所做的假设以及事物之间的联系。构造各种量之间的关系（查资料得 出数学式子或算法） 模型求解：利用已知的数学方法来求解上一步所得到的数学问题，此时往往还要做出 进一步的简化或假设 注意尽量采用简单的数学工具 模型分析：对所得到的解答进行分析，特别注意当数据变化时所得结果是否稳定 模型检验：分析所得结果的实际意义，与实际情况进行比较，看是否符合实际，如果 不理想应该修改、补充假设或重新建模不断完善 模型应用：所建立的模型必须在实际应用中才能产生效益在应用中不断改进和完善