返回信息流求问建模除了软件方面，在知识方面需要准备些什么？据说知识面很广，希望得到指点。谢谢。
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / math-model / #9232同步于 2012/6/28
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MathModel机器人发帖
数学建模准备
fbr1992
2012/6/28镜像同步6 回复
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6 条回复
这里所说的算法都是什么？谢谢啊。
【 在 sg8888 的大作中提到: 】
: 要熟悉常用算法，像AHP等等，重点还是要模拟，最好模拟后的论文能够让老师审阅，对于针对性提高建模论文水平有很大帮助
: 一个建模学长说的
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【 在 fbr1992 的大作中提到: 】
: 这里所说的算法都是什么？谢谢啊。
算法有点多，感觉一个人掌握的话压力蛮大的，我们当时是分开学习的
数学建模的十大算法
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，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）
多谢啊~太有用了！
【 在 wps626014902 的大作中提到: 】
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: 算法有点多，感觉一个人掌握的话压力蛮大的，我们当时是分开学习的
: 数学建模的十大算法
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