目录
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
一、十大算法
1.蒙塔卡罗算法
随机性模拟算法，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，比较好用的算法
2.数据拟合、参数估计、插值等数值处理算法
遇到大量数据需要处理时，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
最优化问题，Lindo、Lingo实现
4.图论算法
最短路、网络流、二分图算法，Lingo
5.动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法
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
7.网格算法和穷举法
8.一些连续离散化方法
将数据离散化后进行差分代替微分，求和代替积分
9.数值分析算法
方程式求解、矩阵运算、函数积分等算法
10.图像处理算法
二、预测
1.灰色预测
①数据样本点个数少，6-15个
②数值呈现指数或曲线的形式
2.微分方程预测
无法找到原始数据之间的关系，但是可以找到原始数据变化速度之间的关系，通过公式推导转化为原始数据的关系
3.回归分析预测
求一个因变量与若干自变量的关系，若自变量变化后，其因变量如何变化
要求：
①自变量直接协方差比较小，最好趋近于0，自变量之间相关性小
②样本点的个数n>3k+1，k为自变量个数
③因变量要符合正态分布
④一定要做假设检验
4.马尔可夫预测
一个序列之间没有信息的传递，前后没有联系，数据与数据之间随机性强，互不影响
三、评价与决策
1.模糊综合评判
评价一个对象优、良、中、差等层次评价，不能排序
2.主成分分析
评价多个对象的水平并排序，指标间关联性强
3.层次分析法（AHP）
做决策，去哪旅游，通过指标，综合考虑做决策
4.因子分析
5.数据包络（DEA）分析法
优化问题，对各省发展状况进行评判
6.秩和比综合评价法
评价各个对象并排序，指标间关联性不强
7.优劣解距离法（YOPSIS法）
四、聚类与判别
- 距离聚类（系统聚类）
- 关联性聚类
- 贝叶斯判别
- 费舍尔判别
五、优化与控制
- 线性规划、整数规划、0-1规划（有约束，确定的目标）
- 非线性规划与智能优化算法
- 多目标规划
- 动态规划
六、论文
1.要检验两个以上总体的均值彼此是否相等 —— 方差分析
- 用几种不同工艺制成的灯泡中，各抽取了若干个测量其寿命，要推断几种工艺制成的灯票寿命是否有显著差异 -- 单因素方差分析
- 用几种化肥和几个小麦品种在若干试验田单种植麦要推断不同的化肥和品牌对产量有无显著影响 -- 双因素方差分析