Actualizaremos el modelo de pensamiento y el código a lo largo de esta competencia, consulte la tarjeta de presentación al final del artículo para obtener
Se puede consultar información y asistencias relacionadas con los partidos nacionales anteriores
El proceso de actualización de nuestra competencia nacional es el siguiente:
Pregunta Una idea:
(Actualizado tan pronto como comienza el juego)
Idea de la pregunta B:
(Actualizado tan pronto como comienza el juego)
Pregunta C ideas:
(Actualizado tan pronto como comienza el juego)
Ideas de la pregunta D:
(Actualizado tan pronto como comienza el juego)
Resumen de algoritmos comunes para el modelado de la competencia nacional
Antes del inicio de la competencia nacional, resumí los algoritmos comunes de modelado matemático para todos, y puede consultarlos como referencia.
Las preguntas frecuentes sobre modelación matemática en la competencia nacional se dividen en:
1. Problema de clasificación
2. Problema de predicción
3. Problema de optimización
4. Preguntas de evaluación
4.1 Problema de clasificación
Análisis discriminante
discriminante de distancia
prueba de pescador
método discriminante bayesiano
método paso a paso
Análisis de conglomerados
Método de agrupación jerárquica (método de agrupación jerárquica)
Método de agrupamiento rápido (método de agrupamiento de K-medias)
Método de agrupamiento en dos pasos (método de agrupamiento inteligente)
análisis de conglomerados difusos
Métodos de agrupamiento combinados con algoritmos genéticos, redes neuronales o teoría gris
Método de clasificación de redes neuronales
4.2 Problema de predicción
análisis de regresión
análisis de series temporales
método de pronóstico gris
Método de red neuronal BP
Pronóstico de cartera
4.3 Problema de optimización
modelo de programación matemática
modelo de ecuación diferencial
Teoría de grafos y problemas de optimización de redes.
modelo de probabilidad
Problema clásico de optimización combinatoria
Problema de la mochila multidimensional (MKP)
Problema de asignación bidimensional (QAP)
Problema del viajante de comercio (TSP)
Problema de generación de rutas para vehículos (VRP)
Problema de programación de taller (JSP)
4.4 Preguntas de evaluación
Proceso de Jerarquía Analítica (AHP)
Método de evaluación integral gris (análisis de grado de correlación gris)
método de evaluación integral difusa
Método de evaluación integral de la red neuronal de BP
Método de envolvimiento de datos (DEA)
Evaluación de cartera
Cómo convertirse en un experto en modelos matemáticos
1. Una base sólida
La llamada base aquí no se refiere únicamente a la base de las matemáticas, sino que se refiere a algunos conocimientos básicos, que pueden ser de sentido común, incluidas las matemáticas, la física, la química, la biología, la geografía, etc. Por supuesto, estos conocimientos no necesariamente se aprenden en el salón de clases, algunos vienen de la vida. Tal vez todo el mundo sea bueno modelando, pero no todo el mundo puede construir un modelo excelente. Cuando descubres que no tienes ideas para algunos pequeños problemas de la vida real, no es que no tengas el talento para las matemáticas, sino que te falta el comprensión de la vida acumulación de conocimiento. No preguntes de qué sirve aprender cálculo desde el principio,
todo lo que tienes que hacer es aprenderlo primero, incluso si lo escribes, para que no encuentres problemas como "hacer más con menos dinero". "Me siento abrumado con las preguntas más comunes como esta. Entonces, lo que tenemos que hacer es incursionar en la mayor cantidad de conocimiento posible, no solo apegarnos a nuestra especialización.
2. Gran imaginación
No se adhiera a una forma de pensar fija. Cuando encuentre un problema, debe pensar en varias soluciones para el problema y probar un método que otros nunca hayan pensado. No clasifique los problemas tan pronto como los obtenga. Muchas personas están dispuestas a clasificar los problemas tan pronto como surjan, como problemas de optimización, problemas de combinación, problemas de ecuaciones, etc. Luego use algunos métodos relacionados con esta categoría para resolver el problema. Muchos problemas prácticos son muy complejos y la clasificación simple a veces no tiene ningún sentido. Si lo hace, no sólo limita su forma de pensar, sino que también lo hace más terco. Una rica imaginación te acercará al problema y una mente abierta te permitirá ver todos los lados del problema. Por supuesto, la rica imaginación se basa en un rico conocimiento.
3. Lo más simple es lo mejor
Esta puede ser una regla seguida por todas las ciencias A los ojos de Einstein, el principio complejo de conversión de masa-energía es solo una fórmula simple: E = mc2. Los métodos simples son más fáciles de entender, más fáciles de implementar y más fáciles de mantener. Cuando encuentre un problema, dé prioridad a la solución más simple y considere soluciones complejas solo cuando la solución simple no pueda cumplir con los requisitos. Por supuesto, incluso si desea aplicar una solución compleja, debe adoptar un pensamiento paso a paso y mejorar gradualmente la solución anterior, y no intentar una solución muy complicada al principio.
4. No seas demasiado terco
Cuando encuentre obstáculos, también podría mantenerse alejado del problema por un tiempo, mirar el paisaje fuera de la ventana, escuchar música ligera, conversar con amigos o leer algunas novelas. Cuando me encuentro con un problema, suelo ir a charlar con mis amigos. Algunas sugerencias amables o incluso el aliento de mis amigos le darán a mi cerebro un descanso completo. Cuando empiece a trabajar de nuevo, encontraré que esos problemas difíciles se pueden resolver fácilmente ahora.
5. Deseo de respuestas
La historia del desarrollo de las ciencias naturales humanas es un proceso de anhelo de respuestas, aunque solo sepamos una pequeña parte de las respuestas, vale la pena nuestro esfuerzo. Mientras tengas una creencia firme y debas encontrar la respuesta a la pregunta, pondrás la energía para explorar. Incluso si no obtienes la respuesta al final, aprenderás mucho en el proceso.
6. Comunicarme más con los demás.Los
tríos deben tener mi maestro.Tal vez en una conversación casual con los demás, puede estallar una chispa de inspiración. Vaya más en línea y vea lo que otras personas piensan sobre el mismo tema, le dará mucha inspiración. Por supuesto, no considere el propósito de comunicarse con otros obtener respuestas a preguntas, incluso el intercambio de métodos de aprendizaje es beneficioso para usted.
7. Buenos conocimientos de programación.
Con el progreso continuo de la ciencia, cada vez más temas son inseparables de las computadoras. Como uno de los principales medios para resolver problemas prácticos, el modelado matemático es, por supuesto, inseparable de las computadoras. Algunas personas pueden pensar que aquellos que se involucran en modelos matemáticos solo necesitan escribir algunos programas simples, pero tengo una actitud negativa hacia esto. Para la programación, independientemente del tamaño del programa, es un proyecto, como es un proyecto, debe hacerse de acuerdo con los estándares de calidad, ¿no hay un estándar de calidad ISO9000? Ese estándar también se aplica a la programación. Sólo cuando la calidad de la programación está garantizada, la computadora, una herramienta, puede convertirse verdaderamente en un arma poderosa para modelar.
8. Resiliencia y perseverancia
Esta puede ser la mayor diferencia entre los "maestros" y la gente común. Los maestros no son genios, se templan en incontables días y noches. El éxito puede traernos una gran alegría, pero el proceso es sumamente aburrido. También podría tomar una prueba e insistir en ir a la biblioteca para leer libros o materiales relacionados con modelos matemáticos durante una hora todos los días durante medio año.Si puede completar este trabajo sin interrupción, puede cumplir con este requisito.