本次比賽我們將會全程更新思路模型及代碼，大家查看文末名片獲取

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我們國賽更新的流程如下：

A題思路：

（比賽開始以后第一時間更新）

國賽建模常見算法匯總
在國賽開始前，給大家總結了數(shù)學建模的常用算法，大家可以參考借鑒學習。

國賽數(shù)學建模常見問題分為：

1.分類問題

2.預測問題

3.優(yōu)化問題

4.評價問題

4.1 分類問題
判別分析

距離判別法

Fisher判別法

Bayes判別法

逐步判別法

聚類分析

系統(tǒng)聚類法（分層聚類法）

快速聚類法（K-均值聚類法）

兩步聚類法（智能聚類方法）

模糊聚類分析

與遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡或灰色理論聯(lián)合的聚類方法

神經(jīng)網(wǎng)絡分類方法

4.2預測問題
回歸分析法

時間序列分析法

灰色預測法

BP神經(jīng)網(wǎng)絡法

組合預測法

4.3 優(yōu)化問題
數(shù)學規(guī)劃模型

微分方程組模型

圖論與網(wǎng)絡優(yōu)化問題

概率模型

組合優(yōu)化經(jīng)典問題

多維背包問題(MKP)

二維指派問題(QAP)

旅行商問題(TSP)

車輛路徑問題(VRP)

車間作業(yè)調度問題(JSP)

4.4 評價問題
層次分析法(AHP)

灰色綜合評價法（灰色關聯(lián)度分析）

模糊綜合評價法

BP神經(jīng)網(wǎng)絡綜合評價法

數(shù)據(jù)包絡法(DEA)

組合評價法

如何成為一個數(shù)學建模高手
1、扎實的基礎
這里所謂的基礎并不是單獨指的數(shù)學的基礎，而是指的一些基礎的知識也許就是一些常識，包括數(shù)學、物理、化學、生物、地理等方面。當然這些知識并不一定都是課堂上學到的，有些來自于生活。建模也許人人都會，但是不是人人都能建立出優(yōu)秀的模型，當你發(fā)現(xiàn)你對一些現(xiàn)實生活中的小問題都沒有思路的時候，不是你沒有數(shù)學的天賦，而是你缺少對于生活中知識的積累。不要一開始就去問學微積分有什么用，
你要做的就是先把它學了，就算是記下來了也行，這樣你就不會在遇到類似“用最少的錢辦最多的事”這樣最常見的問題時感到無從下手。因此我們要做的就是盡可能多的涉獵知識，不要僅僅拘泥于自己的專業(yè)。
2、豐富的想像力
　　不要拘泥于固定的思維方式，遇到問題的時候要多想幾種解決問題的方案，試試別人從沒想過的方法。不要一拿到問題就首先將問題分類，好多人愿意一上來就先將問題分類，例如分為優(yōu)化問題，組合問題，方程問題等等。然后用與該分類相關的一些方法去解決問題。現(xiàn)實的問題很多都是非常復雜的，單純的分類有時候是沒有任何意義的。這樣做不但局限了你的思想，而且會使你變得更加固執(zhí)。豐富的想像力會把你和問題拉得更近，開闊的思維可以讓你看到問題的各個方面。當然豐富的想像力是建立在豐富的知識基礎之上的。
3、最簡單的是最好的
　　這也許是所有科學都遵循的一條準則，復雜的質能轉換原理在愛因斯坦眼里不過是一個簡單得不能再簡單的公式：E=mc2。簡單的方法更容易被人理解，更容易實現(xiàn)，也更容易維護。遇到問題時要優(yōu)先考慮最簡單的方案，只有簡單方案不能滿足要求時再考慮復雜的方案。當然即使要應用復雜的方案，也要采用循序漸進的思想，逐步地改進前一個方案，不要一開始就嘗試非常復雜的方案。
4、不鉆牛角尖
　　當你遇到障礙的時候，不妨暫時遠離問題，看看窗外的風景，聽聽輕音樂，和朋友聊聊天，或者可以看幾本小說。當我遇到難題的時候我通常會去找朋友聊天，朋友的一些善意的小建議甚至是鼓勵都會使我的大腦得到充分的休息。當重新開始工作的時候，我會發(fā)現(xiàn)那些難題現(xiàn)在竟然可以迎刃而解了。
5、對答案的渴求
　　人類自然科學的發(fā)展史就是一個渴求得到答案的過程，即使只能知道答案的一小部分也值得我們去付出。只要你堅定信念，一定要找到問題的答案，你才會付出精力去探索，即使最后沒有得到答案，在過程中你也會學到很多東西。
6、多與別人交流
　　三人行必有我?guī)煟苍S在一次和別人不經(jīng)意的談話中，就可以迸出靈感的火花。多上上網(wǎng)，看看別人對同一問題的看法，會給你很大的啟發(fā)。當然不要把和別人交流的目的就看作是去獲取問題的答案，即使是學習方法的交流對你來說都是有益的。
7、良好的編程素養(yǎng)
　　隨著科學的不斷進步，越來越多的學科已經(jīng)和計算機密不可分了，作為解決現(xiàn)實問題的主要手段之一的數(shù)學建模當然是離不開計算機了。有的人可能會認為搞數(shù)學建模的只要可以編寫一些簡單的程序就可以了，我對這一點持否定態(tài)度。對于編程來說，不管程序量的大小都是一個工程，既然是工程就要按照質量標準來做，不是有ISO9000質量標準嗎？那個標準對于編程同樣適用。只有編程的質量得到了保證，計算機這個工具才能真正成為建模的有利武器。
8、韌性和毅力
　　這也許是“高手”和一般人最大的區(qū)別。高手們并不是天才，他們是在無數(shù)個日日夜夜中磨煉出來的。成功能給我們帶來無比的喜悅，但過程卻是無比的枯燥乏味。你不妨做個測試，堅持每天去圖書館看1個小時的和數(shù)學建模相關的書或資料，堅持半年，如果能夠不間斷地完成這一工作，你就可以滿足這一條。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-667502.html

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