三大模型十大算法（一）_大模型算法

【三大模型】

1.预测类模型

拟合插值预测（线性回归）、微分方程预测、神经网络预测、灰色预测等等

2.优化类模型

规划模型（目标规划、线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划）、图论模型、排队论模型、神经网络模型、线代优化算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、禁忌搜索算法）等等

应用领域：最路径问题等

3.评价类模型

层次分析法、聚类分析法、模糊综合评价法、灰色综合评价法、人工神经网络评价法等等

这类模型相对前两个偏简单

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一、蒙特卡罗算法

【简介】

又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法。

同时又可以通过模拟来检验自己模型的正确性，所以几乎是比赛时必用的方法。

二、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。

比赛经常遇到大量的数据需要处理的问题，尤其是国赛的C题和E题。

处理数据关键在于这些算法

ps:有时候数据经常需要预处理，比如去除脏数据、自己搜集数据等等情况

三、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。

规划类问题常用来解决最优化问题，优化问题是三大类模型中的一种，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述

通常使用lingo、lindo  等软件求解

01规划、动态规划，很多算法

四、图论算法

最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图