【数学建模】数学建模指导:建模常用算法应用场景解析

本文介绍了数学建模中常用的算法应用场景,包括优化模型(如线性规划、动态规划)、分类模型(如判别分析、聚类分析)和预测模型(如回归分析)。优化模型涉及线性规划、微分方程组模型、图论问题等,分类模型涵盖距离判别法、Fisher判别法等,预测模型则讲解了回归分析法。这些模型广泛应用于资源分配、物流路径规划、机器学习等多个领域。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

优化模型

1.1 数学规划模型

线性规划、整数线性规划、非线性规划、多目标规划、动态规划。

1.2 微分方程组模型

阻滞增长模型、SARS传播模型。

1.3 图论与网络优化问题

最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。

1.4 概率模型

决策模型、随机存储模型、随机人口模型、报童问题、Markov链模型。

1.5 组合优化经典问题

1.5.1 多维背包问题(MKP)

背包问题:个物品,对物品,体积为,背包容量为。如何将尽可能多的物品装入背包。 
多维背包问题:个物品,对物品,价值为,体积为,背包容量为。如何选取物品装入背包,是背包中物品的总价值最大。 
多维背包问题在实际中的应用有:资源分配、货物装载和存储分配等问题。该问题属于难问题。

1.5.2 二维指派问题(QAP)

工作指派问题:个工作可以由个工人分别完成。工人完成工作的时间为。如何安排使总工作时间最小。 

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

文宇肃然

精神和物质鼓励你选一个吧

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值