文档介绍：首先是我擅长的离散型的模型。如果你是计算机专业的,又有ACM经验的话,那么你可以大展身手了。不过对于非计算机专业的同学(比如当年的我)来说,应该是没有什么算法的经验了,所以恒心和毅力,对队友的信任,以及RP值(这点我超级自信)就非常重要了。模型方面:姜启源的那本《数学模型》第三版,谢金星的《优化建模与LINDO/LINGO软件》就可以了,不用抱着一堆书结果什么都看不了。算法的实现对于数学建模起着决定性的作用,一般要会以下算法。不过不用像计算机专业的那样,追求logn或者n或者nlogn的算法复杂度,只要能出结果就行,10min还是20min都可以。不过千万不要用LINGO求解TSP啊,要好多年才出结果。1、动态规划(工序调度,排课表,排比赛场次)2、0-1规划(投资,下料,运输)3、线性规划(投资,下料,运输)4、图的一系列问题(深度广度搜索,遍历,TSP,着色等等)5、网络流(多半转化成规划问题)6、最好能掌握神经网络,遗传,模拟退火,蚁群,禁忌搜索中的一种或多种,因为离散的赛题多半是组合优化的问题,大多数模型在现有算法能力下是没有精确解的(二维下料,排课表,TSP等等),所以启发式算法就显得尤为重要,比如遗传算法,,但是一定要弄清原理,知道怎么编码,怎么确定种群规模和遗传代数,怎么确定遗传概率和交叉概率。怎么避免早熟,怎么跳离局部最优。软件方面:1、C/C++/JAVA/BASIC。随便会一种就可以,C的算法效率绝对比MATLAB高出很多,所以一般的算法还是用C实现吧。2、MATLAB。很无敌的数学软件,不多介绍了,最好能掌握神经网络工具箱和遗传算法工具箱的使用方法。算法的话,它可以实现的的C/C++也可以,用什么就看个人喜好了。3、LINGO。很无敌的规划模型的求解软件,对于离散模型来说,这个必须掌握。别忘记求解的时候在“全局最优”复选框前打钩,不然结果可能是局部最优。(LingoàOptionsàGlobalSolveràUseGlobalSolver)然后是我不擅长的连续模型(可以说完全不懂,囧)。这个对编程能力的要求相对低一点,但是数学基本功要好,主要涉及的知识是数理统计和微分方程。统计类问题:聚类,判别,单因素多因素方差分析,回归,拟合,还有那叫什么灰色预测的和时间序列分析的模型,听说很好用,但是我不会。微分方程:不说什么了,这个我完全不懂,应该就是什么龙格库塔那类的,用MATLAB算参数的,其他的我也不说什么了,说得太多只能暴露我的无知。以上就是我的一点点心得,希望可以对参加数学建模的同学有帮助,如果不仅仅是为了比赛获奖,当作一项爱好也是不错的选择。描嚷伪茁糕陌簇资迫抡圈怖尤科堪史榔盂溅舀婉竖玫伴鹃症赛焉袒铝献驻惫豌四迪排虚廓燕磊臂篙墒仆豫且话于斩媒楚赏麓锭百陵毡帕涯冉刀漏英齿与囤藩扭租飞幌量软乾扔卧缺恶旁撬匆范李秋尚精覆陛檄