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MATLAB数学建模算法及其案例分析。

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简介：
该资源深入探讨了MATLAB数学建模算法，并提供了大量的实例分析，同时详细阐述了MATLAB编程过程，旨在为学习者提供全面的实践指导。

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  • 数学建模中的算法与应用——MATLAB线性规划案例分析
    优质
    本书聚焦于利用MATLAB进行数学建模中线性规划问题的求解，通过丰富的实例详细阐述了如何运用该软件来实现和优化各类算法的应用。适合学习或从事数据分析、科学计算等相关领域的读者深入理解与掌握线性规划技术及其实际应用价值。 Matlab线性规划实例 这里列出了几个关于使用Matlab进行线性规划的示例。这些例子可以帮助用户更好地理解如何在实际问题中应用线性规划技术，并通过Matlab实现解决方案。每个案例都详细解释了模型建立、参数设置以及代码编写过程，旨在为初学者和进阶用户提供实用的学习资源。
     
  • 数学建模中的层次分析法案例
    优质
    本案例深入探讨了层次分析法在解决复杂决策问题中的应用，通过具体数学建模实例，解析如何构建递阶层次结构、设计判断矩阵及一致性检验等关键步骤。 本段落研究了五篇建模论文的评价与比较问题。首先对这五篇论文进行了详细研读并撰写评语。接着运用层次分析法和模糊综合评判方法进行综合量化评价。最后根据所得权重大小对这些论文进行了排序。
     
  • 数学建模的30种算法及其MATLAB代码
    优质
    本书详细介绍了应用于各类问题解决的30种经典数学建模算法，并提供了相应的MATLAB实现代码，旨在帮助读者快速掌握实用模型与编程技巧。 可以直接运行使用多种算法，包括模拟退火、遗传算法、蚁群算法、神经网络、粒子群算法、支持向量机和极限学习机等等。
     
  • MATLAB数学建模算法与实例解析.zip
    优质
    本书《MATLAB数学建模算法与实例解析》深入浅出地介绍了利用MATLAB进行数学建模的各种方法和技巧，并通过大量实例详细讲解了如何应用这些算法解决实际问题。适合学习数学建模及使用MATLAB软件的读者阅读参考。 《MATLAB数学建模算法及实例分析》一书包含了许多详细的案例分析以及使用MATLAB编程的具体过程。
     
  • 数学建模算法及其应用（附答案·第二版）
    优质
    《数学建模算法及其应用（附答案·第二版）》是一本系统介绍数学建模方法与实践的教程，涵盖多种经典算法，并提供丰富的实例和解答，适用于高校教学及竞赛培训。 《数学建模》一书由司守奎编写，出版方为国防工业出版社，全书共489页，详细讲解了各种数模算法。
     
  • 离散模型的数学建模案例分析
    优质
    《离散模型的数学建模案例分析》一书深入探讨了各类离散系统的数学建模方法及应用实例，通过具体案例详细解析了如何构建有效的离散模型以解决实际问题。 离散模型在数学建模中的应用实例包括预测经济发展趋势、人口增长走势、银行存贷款额度以及生物繁衍与疾病传播等问题。
     
  • 数学建模中的算法及其应用
    优质
    《数学建模中的算法及其应用》一书深入浅出地介绍了多种数学建模中常用的算法理论与实践技巧，旨在帮助读者掌握如何将复杂的实际问题抽象成数学模型，并运用适当的算法求解。本书内容丰富、实用性强，适合高等院校相关专业师生及科研人员参考学习。 《数学建模算法与应用》由司守奎和孙玺菁根据多年辅导经验编写而成。本书内容广泛涵盖了时间序列、支持向量机、偏最小二乘回归分析、现代优化算法、数字图像处理、综合评价与决策方法、预测方法以及经典数学建模算法等众多领域的新技术和新算法，体现了作者们对当前数学建模领域的深入理解和独特见解。 书中各章节内容相对独立且系统全面。所选案例具有代表性，并从不同侧面展示了数学思想在实际问题中的灵活应用。本书不仅注重解释算法原理的通俗性，还强调了将这些理论应用于解决具体问题的实际操作技巧，帮助读者克服“懂道理却不会用”的难题。 书中所有例题都配有MATLAB或LINGO源程序代码作为辅助学习材料。这些程序设计简洁明了、思路清晰，并附有详尽注释，非常适合没有编程基础的初学者快速入门使用；同时也为有一定编程经验的人士提供了深入研究和实践的便利条件。 《数学建模算法与应用》适合作为高等院校开设“数学建模”课程的教学用书及学生学习参考材料，同时也能满足科研人员和技术工作者在实际工作中对相关知识的需求。
     
  • 数学建模中的算法及其应用
    优质
    《数学建模中的算法及其应用》一书深入浅出地介绍了多种数学模型及其实用算法，旨在帮助读者掌握运用算法解决实际问题的能力。 《数学建模算法与应用》由国防工业出版社于2011年8月出版，作者为司守奎、孙玺菁。本书涵盖了新算法和热点技术的诸多方面，内容涉及时间序列分析、支持向量机、偏最小二乘回归分析、现代优化算法、数字图像处理方法以及综合评价与决策手段等，并且还包含了预测技术和数学建模的经典算法等内容。
     
  • 层次分析法的算法实例及应用_数学建模与MATLAB_
    优质
    本文章详细介绍了层次分析法（AHP）在解决数学建模问题中的应用，并提供了具体的算法实例和使用MATLAB进行求解的方法。 一位毕业生正在挑选合适的工作机会，并且已经与三个单位进行了面谈，这些单位都表示愿意录用该毕业生。在做出决定时，他考虑了六个因素：研究课题、发展前途、待遇、同事情况、地理位置以及单位名气。这六项因素构成了准则层，而三个待选的单位则属于方案层。最终的目标是确定应该选择哪个单位入职。
     
  • 详细分析蚁群算法及其实用案例
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    本文章深入剖析了蚁群算法的工作原理及其在不同领域的应用实例，旨在为读者提供全面的理解和实用指导。 蚁群算法是一种模拟自然界蚂蚁行为的优化方法，由Marco Dorigo于1992年提出，主要用于解决组合优化问题。该算法借鉴了蚂蚁在寻找食物过程中通过释放信息素来交流路径选择策略的方式，形成了一个分布式、自组织的搜索机制。这种算法的特点在于其并行性、全局性和自适应性，能够有效地探索复杂问题的解决方案空间。 蚁群算法的基本思想是每只蚂蚁在解空间中随机行走，并留下信息素轨迹。这些信息素浓度反映了路径的质量；蚂蚁倾向于选择信息素浓度高的路径前进，同时根据距离和路径质量更新信息素。随着时间推移，通过多次迭代过程，优秀的路径会积累更多信息素，从而逐渐形成全局最优解。 蚁群算法主要包括以下几个关键部分： 1. **信息素**：在算法中，信息素是蚂蚁选择路径的主要依据，并代表了路径的质量。新产生的信息素较弱，而经过多轮选择的路径则会累积更多的信息素。 2. **启发式信息**：除了考虑信息素外，蚂蚁还会根据其他因素（如距离和成本）做出决策，这被称为启发式信息。启发式信息与信息素共同决定了蚂蚁选择路径的概率。 3. **信息素更新规则**：包括蒸发和加强两个方面。蒸发有助于防止算法陷入局部最优解；而加强则是基于实际行走情况增加优秀路径的信息素浓度。 4. **蚂蚁的选择策略**：蚂蚁在决定下一步行动时，遵循一个概率原则，这个概率与当前路径上的信息素浓度及启发式信息相关联。 5. **迭代过程**：通过多代蚂蚁的行走和信息素更新，不断优化解。 蚁群算法已经广泛应用于多个领域，例如旅行商问题（TSP）、网络路由、作业调度、图着色问题以及车辆路径规划等。它能够处理大规模高维度的问题，并且具有较强的全局优化能力。然而，在实际应用中也存在一些挑战，如容易陷入局部最优解和收敛速度较慢等问题。 为了提高算法的性能和稳定性，在实践中通常会对基本蚁群算法进行改进，例如加入精英策略、动态调整信息素蒸发率与加强因子以及引入多模态信息素等措施。通过深入理解蚁群算法的工作原理及其特点，我们可以将其与其他优化技术相结合，创造出更高效且适应性更强的求解工具。