合集-数学建模算法
整数规划
摘要：Matlab求解函数 intcon = [1,2,……];//表示哪些变量整形 [x, fvalue] = intlinprog(f, intcon, A, b, Aeq, beq, lb, ub); %f为函数，intcon为整数的变量，A, b 为整数约束，Aeq，beq为等式约束, lb, u
非线性规划
摘要：什么是非线性规划 非线性规划，指约束条件中有非线性约束。 非线性约束，即约束的不等式中含有高次幂项，如
非线性规划之飞行管理问题
摘要：题目： 在约10000m高空的某边长160km的正方形区域内，经常有若干架飞机作水平飞行。区域内每架飞机的位置和速度向量均由计算机记录其数据，以便进行飞行管理。当一架欲进入该区域的飞机到达区域边缘时，记录其数据后，要立即计算并判断是否会与区域内的飞机发生碰撞。如果会碰撞，则应计算如何调整各架（包括新
遗传算法与直接搜索
摘要：遗传算法 [x, fval] = ga(@fitnessfun, nvars, A, b, Aeq, beq, LB, UB, @nonlcon, options) %x和fval为变量的值和目标函数的值 %ga函数内部的参数与非线性规划函数的意义一样，nvars为变量数。 直接搜索 [x, fva
图论基础：最小路径问题
摘要：图论基础：最小路径问题 概念 图是一种抽象出的数学概念。图论是欧拉在研究柯尼斯堡七桥问题开创的数学分支。 一个图通常用一个二元组表示， G=(V(G),E(G))，其中V是非空集，称为点集 (vertex set)，对于 V(G)中的每个元素，我们称其为顶点 (vertex)或节点 (node)，简
网络最大流量问题
摘要：网络最大流量问题 啥叫流量？上网用的？ 网络的流量，顾名思义就像我们用手机上网时所说的流量一样，是用来描述网络中的支路上通过的量的大小。 比如你使用了10G的流量，就说明有10G的数据通过手机和服务器之间的支路进行了传输。 在图论中，设有向图 D=(V,A,C) , V是点集，A是边集，C是容量集。
理解什么是最小费用最大流问题，侧重matlab数学规划解题。
旅行商（TSP）问题
摘要：题面 旅行商问题(TravelingSalesmanProblem，TSP)是一个经典的组合优化问题。经典的TSP可以描述为：一个商品推销员要去若干个城市推销商品，该推销员从一个城市出发，需要经过所有城市后，回到出发地。应如何选择行进路线，以使总的行程最短。 哈密顿环 改良圈 一个哈密顿环是一个包含
微分方程模型
摘要：matlab求解微分方程 %dsolve('equations','initial conditions') %使用 syms y(x); %定义y是关于x的函数 eq = y-diff(y,x) == 2*x %将方程付给eq dsolve(eq)%求通解 dsolve(eq,y(0) == 3)
数据预处理
摘要：数据清理 缺失值处理 常见方法分为三类：数据删除，数据插补，不处理 数据插补：最为常见的是数据插补。 插补方法 取均值/中位数/众数插补 使用固定值（政府等发布的可信数值） 最近邻插补（根据相近数值取平均或者时间序列预测缺失数据） 回归分析（工作量大） 插值法（高端，可以使用） 数据删除：删除即将含
拟合算法
摘要：理论 拟合与插值不同，不需要经过所有的点，只需要误差比较小，拟合就是可行的。 基本的方法是最小二乘法， 设一条曲线
数据初始化
摘要：数据指标类型 极大型（越大越好） 中间型（在中间比较好） 极小型（越少越到） 区间型（在某一个区间为好） 一般数据处理都要转化为极大型，再进行评价。 转化方法 极小型：
层次分析法
摘要：需要评价指标：网络搜索…… 问题描述 问题分为三层：目标层，准则层，方案层。 以一个经典的旅游地选取为例，问题得层次结构如下： 问题解决步骤 首先，对准则层构造判断矩阵，得到特征向量，验证一致性，若一致性良好，则特征向量可以表示每个准则的权重。 然后，对于准则层的每个准则，都可以构建一个所有方案再该
模糊综合评价
摘要：对于模糊的概念，如确定一个人是秃子吗，我们不能确认少于多少根头发的人是秃子，所以需要模糊综合评价法。 层次分析法 上一页层次分析法所求为各个影响因素的分立权重。那现在我们更进一步，通过之前利用层次分析法求得的权重来求出一个评价函数。 模型建立 根据之前所得影响因素建立代表综合评测的多种因素的因素集：
CRITIC指标客观赋权方法
摘要：实际案例：评价银行 银行 资产收益率 费用利润率 逾期贷款率 资产使用 自有资本率 中信 0.483 13.2682 0 4.3646 5.107 光大 0.4035 13.4909 39.0131 3.6151 5.5005 浦发 0.8979 25.7776 9.0513 4.8920 7.53
Topsis评价法
摘要：步骤： 第一步：统一指标类型 将所有的指标转化为极大型称为指标正向化（最常用）. 第二步：标准化处理 为了消去不同指标量纲的影响，需要对已经正向化的矩阵进行标准化处理。 第三步，找到有限方案中的最优方案和最劣方案，然后分别计算各评价对象与最优方案和最劣方案间的距离，获得各评价对象与最优方案的相对接近
熵权法
摘要：熵是热力学的一个物理概念，是体系混乱度或无序度的度量，熵越大表示系统越乱（即携带的信息越少），熵越小表示系统越有序（即携带的信息越多）。 信息熵借鉴了热力学中熵的概念，香农把信源所含有的信息量称为信息熵，用于描述平均而言事件信息量的大小，所以在数学上，信息熵是事件所包含的信息量的期望（mean，或称
灰色关联度分析
摘要：灰色关联度分析法（Grey Relation Analysis），就是在一个灰色系统中，我们想要了解其中某个我们所关注的某个项目受其他的因素影响的相对强弱。 为此，需要设立母序列, 记为
聚类分析
摘要：聚类分为两种：对样品分类，Q型；对变量（指标）分类，R类。 Q型 样品空间的相似度——距离 常见的距离描述方法： 欧几里得距离： MATLAB自带函数计算 d = pdist(x)%每个行向量代表一个坐标 绝对距离：
