圖論演算法及其matlab實現pdf

Ⅰ 數學建模建模分為幾種類型，分別用什麼法求解

數學建模應當掌握的十類演算法
1、蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決問題的算
法，同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必用的方法）
2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法（比賽中通常會遇到大量的數據需要
處理，而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab作為工具）
3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題（建模競賽大多數問題
屬於最優化問題，很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通常使用Lindo、
Lingo軟體實現）
4、圖論演算法（這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等演算法，涉
及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備）
5、動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法（這些演算法是演算法設計
中比較常用的方法，很多場合可以用到競賽中）
6、最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法（這些問題是
用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助，但是演算法的實
現比較困難，需慎重使用）
7、網格演算法和窮舉法（網格演算法和窮舉法都是暴力搜索最優點的演算法，在很多競賽
題中有應用，當重點討論模型本身而輕視演算法的時候，可以使用這種暴力方案，最好
使用一些高級語言作為編程工具）
8、一些連續離散化方法（很多問題都是實際來的，數據可以是連續的，而計算機只
認的是離散的數據，因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非
常重要的）
9、數值分析演算法（如果在比賽中採用高級語言進行編程的話，那一些數值分析中常
用的演算法比如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編寫庫函數進行調
用）
10、圖象處理演算法（賽題中有一類問題與圖形有關，即使與圖形無關，論文中也應該
要不乏圖片的，這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題，通常使用Matlab
進行處理）

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書名：演算法競賽入門經典 訓練指南 升級版

作者：劉汝佳

出版社：清華大學出版社

出版年份：2021-5-1

內容簡介：

《演算法競賽入門經典——訓練指南（升級版）》是《演算法競賽入門經典（第2版）》一書的重要補充，旨在補充原書中沒有涉及或者講解得不夠詳細的內容，從而構建一個更完整的知識體系。本書通過大量有針對性的題目，讓抽象復雜的演算法和數學具體化、實用化。

《演算法競賽入門經典——訓練指南（升級版）》共包括6章，分別為演算法設計基礎、數學基礎、實用數據結構、幾何問題、圖論演算法與模型以及更多演算法專題。全書通過206道例題深入淺出地介紹了上述領域的各個知識點、經典思維方式以及程序實現的常見方法和技巧，並在章末給出了豐富的分類習題，供讀者查漏補缺和強化學習效果。

《演算法競賽入門經典——訓練指南（升級版）》題目多選自近年來ACM/ICPC區域賽和總決賽真題，內容全面，信息量大，覆蓋了常見演算法競賽中的大多數細分知識點。書中還給出了所有重要的經典演算法的完整程序，以及重要例題的核心代碼，既適合選手自學，也方便院校和培訓機構組織學生學習和訓練。

作者簡介：

劉汝佳，2000年3月獲得NOI2000全國青少年信息學奧林匹克競賽一等獎。大一時獲2001年ACM/ICPC國際大學生程序設計競賽亞洲-上海賽區冠軍和2002年世界總決賽銀牌。2004年至今共為 ACM/ICPC亞洲賽區命題二十餘道，擔任6次裁判和2次命題總監，並應邀參加IOI和ACM/ICPC相關國際研討會。曾出版《演算法競賽入門經典》《演算法競賽入門經典——訓練指南》《編程挑戰》等暢銷書。

陳鋒，任職於廈門宇道信隆信息科技有限公司，擔任技術總監職務，專注於人工智慧以及演算法技術在金融科技領域的應用。同時擔任四川大學ACM/ICPC演算法競賽集訓隊特邀指導老師，榕陽編程NOI、NOIP指導教練。所帶學員多次獲得ICPC金/銀牌，進入NOI省隊等。曾出版《演算法競賽入門經典——訓練指南》《演算法競賽入門經典——習題與解答》《演算法競賽入門經典——演算法實現》等暢銷書。

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Ⅳ 誰有matlab數學建模經典案例實戰 余勝威 的電子版

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《MATLAB N個實用技巧—MATLAB 中文論壇精華總結》
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《MATLAB高效編程技巧與應用：25個案例分析》
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《MATLAB神經網路原理與實例精解》
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《機械工程設計分析和MATLAB應用》（第4版）
《MATLAB數學建模經典案例實戰》

Ⅳ 推薦一下matlab相關書籍

[MATLAB.7.6從入門到精通].張琨.畢靖.叢濱.掃描版.pdf

內容介紹：
本書對MATLAB 7.6進行了詳細的介紹和講解，叢晌以實際應用為導向，力求做到由簡入繁，並達到快速入門和迅速提高的目的，本書共分為兩篇，即基礎篇和提高篇，前6章為基礎篇，講解有關MATLAB的基礎知識，包括MATLAB的安裝、卸載及系統功能的旦春簡述，MATLAB的數值運算、符號運算和數據可視化工具，M文件編程以及滲遲鋒Simulink框圖模擬等內容，第7章～第11章為提高篇，第7章～第9章介紹了MATLAB 7.6的科學計算，S-函數的概念、原理和應用以及圖形用戶界面功能，第10章、第11章介紹了MATLAB的文件I/O操作和MATLAB的外部介面，其中MATLAB的外部介麵包括與C語言、Word和Excel的混合使用以及MATLAB與外部設備和互聯網的交互，本書條理明晰，講解深入淺出，並配有大量實用的例子，適合使用MATLAB的本科生、研究生和教師以及廣大科技工作者作為參考用書。
下載： http://www.xuexi111.com/book/jisuanji/38285.html

Ⅵ 如何用matlab軟體實現神經網路應用

給你一個實例，希望通過該例子對實現神經網路應用有一定的了解。

%x,y分別為輸入和目標向量

x=1:5;

y=[639 646 642 624 652];

%創建一個前饋網路

net=newff(minmax(x),[20,1],{'tansig','purelin'});

%模擬未經訓練的網路net並畫圖

y1=sim(net,x);plot(x,y1,':');

%採用L-M優化演算法

net.trainFcn='trainlm';

%設置訓練演算法

net.trainParam.epochs=500;net.trainParam.goal=10^(-6);

%調用相應演算法訓練BP網路

[net,tr,yy]=train(net,x,y);

%對BP網路進行模擬

y1=sim(net,x);

%計算模擬誤差

E=y-y1;MSE=mse(E)

hold on

%繪制匹配結果曲線

figure;

plot(x,y1,'r*',x,y,'b--')

執行結果