随笔分类 - 数学建模
摘要：之前我在这篇博文中介绍了解决MTSP问题的相关思路，并附上了GitHub上的相关源码。在这篇文章中，我将详细介绍如何使用SA智能优化算法进行编程 1. SA算法的核心思路： SA（Simulated Annealing）——模拟退火算法。 SA快速入门视频推荐：https://www.bilibil
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摘要：参考建模原文 2020国赛B题 参考文章1 回溯法介绍 深度优先搜索（缩写DFS）: 对一个连通图进行遍历的算法。它的思想是从一个顶点V0开始，沿着一条路一直走到底，如果发现不能到达目标解，那就返回到上一个节点，然后从另一条路开始走到底，这种尽量往深处走的概念即是深度优先的概念。 回溯法: 把问题的
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摘要：参考文章1 😄 参考文章2 😸 参考文章3 😃 1. 灵敏度分析： 某一个假定的常量，在现实中不可能完全保持不变，可能发生一定范围的波动。灵敏度分析就是检验这部分波动对结果的影响。 灵敏度分析主要有两类：局部敏感性分析、全局敏感性分析 1.1 局部灵敏度分析： 局部灵敏度分析是基于偏导数的分析
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摘要：赛题链接 论文链接 1. 有限差分方法 参考 1.1 一阶微分 由泰勒公式: 对上式变形即可以得到一阶微分的向前差分公式： 将上式中的h用-h替代，则可以得到一阶微分的向后差分公式： 联立以上1、2，可以得到一阶微分的中心差分公式： 1.2 二阶微分 利用泰勒公式将原式多展开几项。 按照同样的思路进
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摘要：1. TSP问题与MTSP问题 1.1 TSP与MTSP问题的介绍： TSP：是指旅行家（1名）要旅行n个城市，要求各个城市经历且仅经历一次然后回到出发城市，并要求所走的路程最短。 TSP问题（图片来自网络） MTSP：有m个旅行商去旅游 n个城市，规定都必须从同一个出发点出发，而且返回原出发点，需
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摘要：基于聚类、贪心、模拟退火的分拣问题的研究 问题1 1. 余弦相似性聚类算法 余弦相似性求邻近度的凝聚型层次聚类算法 凝聚层次聚类：凝聚的层次聚类是一种自底向上的策略。（分裂的层次聚类与凝聚的层次聚类相反） 所谓凝聚的，指的是该算法初始时，将每个点作为一个簇，每一步合并两个最接近的簇。另外即使到最
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摘要：解决最优化问题的算法有很多。小到梯度下降算法，大到粒子群算法等。这里我们从梯度下降算法引入，主要讲解LM算法。并展示python应用。
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摘要：数字图像处理本文为学习司守奎先生的《数学建模算法与应用》后的个人总结。想了解详细内容的请参照原书1. 图像的基本概念连续图像：二维坐标系上连续变化的图像，图像的像点无限稠密。离散图像：用数字序列表示的图像，像素是组成图像的基本单位。1.1 图像数字化采样 图像经过采样与量化可以得到一幅数字图像，可以
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摘要：基于GM的生产质量预测: 原始质量指标数列为： 是的累加序列为： 经过该处理，可以使粗糙的原始离散数列变为光滑的离散数列。 建立基本的预测模型GM(1,1)，其白化方程为 式中，a、b为常系数，且符合 式中：。且的结果是多元线性回归分析的结论得出，即满足可实现最小二乘。 对建立的GM(1,1)模型进
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