在完成一件任务后，到时候应该写出我们的心得体会了。写心得体会可以提高我们见解的独特性。以下是我们为您准备的“数学建模心得体会”，不妨参考一下说不定会让你受益匪浅！
数学建模论文也有固定的结构，其中包括摘要、问题重述与分析、问题假设、符号说明、模型建立与求解、模型检验、结果分析、模型的进一步讨论、模型优缺点等一系列的步骤。与此同时数学建摸论文的模块设计也有固定的格式，问题的背景、问题的重述、基本假设与符号说明、问题的分析与模型的准备、模型的建立、模型的求解、模型的检验、模型的灵敏度与稳定性分析、模型的科学性及现实意义、模型的使用说明、模型的进一步讨论与改进、模型评价与推广、写给__的意见、参考文献、附录等。紧接着老师又给我们讲述了数学建模论文的一系列写作技巧，让我获益匪浅。
数学建模中常用算法有很多种，1、蒙特卡罗算法(该算法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，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法)2、数据拟合\参数估计\插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用matlab作为工具)3、线性规划\整数规划\多元规划\二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用lindo、lingo软件实现)4、图论算法(这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备)5、动态规划\回溯搜索\分治算法\分支定界等计算机算法(这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中)
6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法(这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用)7、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具)
8、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的)9、数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用)10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用matlab进行处理)
但是数学建模到底是什么样子的，举几个例子：例子一：三个学生住旅馆，服务员收费30元，于是三个学生每人交了10元。后来老板对服务员说当天特价，只用收25元，要服务员把多的5元退给三人。爱贪小便宜的服务员想：“5元给三个人也不好分，自己留下2元，给他们一人一元正好。”于是，服务员退还了学生3元并私吞了2元。现在的结果是：每个学生只出了9元，一共27元，加上服务员的2元，才29元。剩下的1元钱哪里去了?我们先从最易理解的角度考虑，三位顾客付了30英镑，其中25英镑是餐费，3英镑是找头，2英镑是小费。于是„„这个等式完全成立，并且不存在丢失钱的问题。但这种分析却不能打消困惑者的疑惑。27-2=25.这是个有意义的加法公式，27+2=29，纯属不三不四的胡扯，用来混淆视听，迷惑人。只是由于结果及其接近30，从而使人相信这两个数字是有着紧密连续的，实际上这个式子没有任何意义。
首先我要说的是学习数学模型的意义，说到意义就要说到它的价值，我们知道教育必须反映社会的实际需要，数学建模进入大学课堂，既顺应时代发展的潮流，也符合教育改革的要求。对于数学教育而言，既应该让学生掌握准确快捷的计算方法和严密的逻辑推理，也需要培养学生用数学工具分析解决实际问题的意识和能力，传统的数学教学体系和内容无疑偏重于前者，而开设数学建模课程则是加强后者的一种尝试，数学建模的初衷是为了帮助大家提升分析问题，解决问题的能力。
新一轮的基础教育课程改革经过近几年的实施与推进，新课程的理念已逐步被广大教师接受和认同，在教学实践的不同层面都得到了不同程度的体现与落实。作为课程改革的主阵地和落脚点——课堂教学，却还有或多或少的不尽如人意的地方。所以我们的课堂教学有必要依据新课程理念，建立符合实际的教学模式。反思我们的现在推行的解决问题课堂教学模式，不难发现与新课程改革的要求基本一致，有着诸多优点，主要表现在以下几个方面：
一、借助学生的生活经验，创设和谐课堂。
大量的研究表明，和谐的课堂学习环境可以有效的激发学生的学习兴趣，提高学习效率。在和谐的课堂学习环境中，学生的精神状态自然就会调整到最佳，并能随教师一起很快的进入到学习中来，从而实现课堂的高效。本次建模研讨中的两节均能从学生的生活经验出发，来灵活创设学习情境，激发学生的学习动力，实现了和谐课堂的创建，为下面数学活动的展开做好铺垫。
二、创设学习情境，激发学生参与数学学习的内在动力。
通过本次研讨活动，我深深的感受到：把学生的数学学习活动置身于一定的学习情境之中，把知识的学习寓于情境之中，能最大限度的提高学生的参与度，提高学生的学习效率。在我们推行的这一模式的实施中，能明显的看出教师作为学生学习的组织者、合作者、引领者的教师，能为学生创设一个放飞心灵、获取知识的园地，能在我们的课堂中把学生知识的获取、能力的发展、情感的体验、个性的张扬尽可能的融合到一起，尽可能的激发学生的学习积极性，激发学生学习的兴趣，充分发挥着学生在学习中的主体作用。例如：李艳秋老师执教的《相遇问题》一课中，教师提供的饿“送文件”这一学习情境，学生的就在这一情境中展开数学学习活动，在经历自主探究、合作交流、质疑建构中体验数学学习活动的乐趣，在体验探索中自主获取知识，积累数学活动的经验。
三、提供开放的课堂环境，放手让学生自主学习。
新课程改革倡导我们的数学课堂应该是面向全体学生，强调学生自觉参与的过程，反对以往教师在课堂中的“权威地位”。在这两节研讨课中教师尽可能为学生创设具有接纳性、宽容性的开放课堂，创设具有开放性的学习情境、问题引领等，来促使学生全身心的投入到学习中，让学生真正的做到动眼、动手、动口，实现课堂效率的有效、高效。例如：周宏娟老师执教的《百分数应用三》，让学生拿出课前调查的一个家庭支出情况的相关信息，让学生独立提出问题，自主尝试解决，在这样开放的学习环境中学生是可此不彼，积极参与，课堂的效果亦是很高!
数学建模属于一门应用数学，学习这门课要求我们学会如何将实际问题经过分析、简化转化为个数学问题，然后用适用的数学方法去解决。数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻画并解决实际问题的一种强有力地数学手段。在学习中，我知道了数学建模的过程，其过程如下：
(1)模型准备：了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。用数
学语言来描述问题。
(2)模型假设：根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确地语言提出一些恰当的假设。
(3)模型建立：在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻画各变量之间的数学关系，建立相应的数学结构。
(4)模型求解：利用或取得的数据资料，对模型的所有参数做出计算。
(5)模型分析：对所得的结果进行数学上的分析。
(6)模型检验：将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差，则应该修改假设，再次进行建模过程。
在学习了数学模型后，它所教给我们的不单是一些数学方面的知识，比如说一些数学计算软件，学习建模的同时，借用各种建模软件解决问题是必不可少的matlab，lingo，等都是非常方便的。数学模型是数学学习的新的方式，他为我们提供了自主学习的空间，有助于我们体验数学在解决实际问题中的价值和作用，体验数学与日常生化和其他学科的联系，体验综合运用知识和方法解决实际问题的过程，增强应用意识;而且数学模型还对我们有综合能力的培养、锻炼与提高。它培养了我们全面、多角度考虑问题的能力，使我们的逻辑推理能力和量化分析能力得到很好地锻炼和提高。而且我认为数学模型带给我的是发散性思维，各种研究方法和手段。教会我凡事要有自己的创新，自己的严密思维，不能局限于俗套。总之学习数学模型有利于激发我们的学习数学的兴趣，丰富我们学习数学探索的情感体验;有利于我们自觉体验、巩固所学的的数学知识。还锻炼了我们的耐心和意志力。
总之，数学已经成为当代高科技的一个重要组成部分和思想库，培养学生应用数学的意识和能力也已经成为数学教学的一个重要方面。而应用数学去解决各类实际问题就必须建立数学模型。中学数学教学的过程其实就是教师引导学生不断建模和用模的过程。因此，用建模思想指导中学数学教学显得愈发重要。
作为一名数学专业的学生或从事数学相关行业的从业者，在日常的工作中不可避免地会接触到各类数学建模软件。这些软件具有强大的功能和高效的计算能力，为数学建模、优化和模拟等方面的工作提供了很大的帮助。在使用数学建模软件的过程中，我有一些体会和感受，现在与大家分享。
一、对软件功 度的熟悉程度很关键
数学建模软件种类繁多，如MATLAB、Mathematica、Maple、COMSOL、GAMS等。想要充分利用数学建模软件的功能，需要对软件的操作和功能有一定的熟悉程度。尤其对于一些复杂的工作，掌握一些复杂的操作技巧，可以更高效地完成任务。
二、了解各 建模方法的适用范围
数学建模软件可以实现数学模型的构建、求解和可视化等操作。具体应用中，我们需要选择合适的建模方法和算法，才能取得较好的建模效果。例如，对于一些复杂的非线性优化问题，应该选择非线性规划算法，而不是简单的线性规划算法。因此，对于各种建模方法和算法的优缺点，掌握它们的适用范围和应用场景，可以更好地解决实际问题。
三、理 解数据预 处理的重要性
在实际的数学建模中，数据预处理是非常重要的一步。通过对数据的检索、分类、筛选和处理，可以提高数据的质量和可靠性，使得建模结果更加准确和可靠。因此，在建模之前要对数据进行全面的预处理，选取合适的数据集并进行处理。
四、 注重数学概念知识
数学建模软件在各种实际问题的建模中都发挥了重要的作用。但是，只有具备足够的数学基础知识和建模方法，才能在建模过程中将实际问题转化为数学模型，然后利用软件对模型进行求解和分析。因此，在使用数学建模软件的过程中，需要注重数学概念知识的学习和掌握。
五、注 意模型 假设的准确性
模型假设是数学建模的基础。在实际的数学建模过程中，我们需要对实际问题进行深入的了解，然后进行对模型的建构。在进行建模时，需要考虑实际问题的各种因素，以及建模专家的经验和建议，尽可能地减少假设的不准确性。
六、 结合实 际问题多维度思考
数学建模软件在实际问题的求解过程中，往往需要结合实际问题的各种因素进行综合考虑，才能得出比较准确的模型。例如，在对商品价格进行预测时，我们不仅需要考虑商品的市场需求量、竞争情况、经济形势等因素，也需要考虑一些次级因素，例如政策、社会风气、文化等。因此，在使用数学建模软件的过程中，需要多维度思考问题。
总之，数学建模软件为我们提供了非常强大且高效的工具，但是，其应用并不单纯只有软件的技术方面，还需要以集中理论知识为基础。将理论知识与技术工具相结合，可以更加高效地解决复杂的实际问题。因此，在使用数学建模软件时，我们需要综合运用各种技能和知识，创造出更加优质的建模作品。
xx年4月9日星期六上午8：30，由宜宾学院数学学院主办，大学生数学建模协会承办的大学生数学建模和数学竞赛系列讲座在硕勋楼B座202教室举行，此次讲座由数学学院张正亮老师主讲。
参加这次活动的人员为我协会的广大会员及爱好数学的成员。活动的主讲老师是大学生数学竞赛的指导老师、数学学院张正亮老师。这次讲座的主要内容是大学生数学建模竞赛的形式、竞赛的规则、竞赛的宗旨和奖励形式，并简单介绍了一下竞赛的起源与发展、建模竞赛对教学改革的推进作用、建模竞赛的意义和广泛影响，最后，张老师还给我们举了一个建模的实例。
张老师首先从竞赛的内容、竞赛的形式、评奖的标准、竞赛的宗旨等讲起；接着讲到建模竞赛的起源与发展，由美国传到中国，再到我们学校的数学建模竞赛，以及建模竞赛在我校的规模、取得的成绩和影响，从它的初具规模到如今的巨大规模，从它的不断成长到在校内校外取得的深远影响，从它培育出的一代又一代的建模精英到为学校赢得不少的殊荣；然后张老师又介绍了在我校参加建模大赛的具体方法，先是参加我校每年举行的校内选拔赛，再经学校选拔出后组队参加当年全国数学建模竞赛。张老师提到提到，由于大一同学有太多的课程没学，基本功底不是很好，因此，他鼓励大家要好好学习，为以后参加建模竞赛和数学竞赛做好准备。另外，张老师还针对历年来从校内选拔赛到全国赛参赛同学容易出现的问题做了具体的分析，并将他所积累的经验和好的建议做了介绍，着重强调了组队成员在赛前的准备和赛时的要点，要求各组队成员间必须团结一至、同心协力。讲解过程中他幽默诙谐的语言搏得了同学们阵阵笑声和经久不息的掌声，他饱满的热情和按捺不住的激动让同学们信心倍增，他绘声绘色的讲解更让同学们聚精会神、听所忘我。再次，张老师又讲到了建模竞赛对教学改革的推进作用、建模竞赛的意义和广泛影响以及建模的实例。此次讲座的举办非常成功。
此次讲座不仅加深了会员对数学建模的了解程度，也让他们了解了参加建模的必要程序，鼓励大家要刻苦学习，为参赛做好充分的准备，增添了无尽信心。其次，本次讲座保证了准时性和无误性。整个过程会场秩序井然。
但这次活动也有许多不足值得我们改进，但不管怎么说，此次活动总体来看还是很成功的，相信通过张老师的一番话，建模成员之间会相处的更加融洽，相信经过这次的反省，大家以后的办事效率会更高。因此，我们有信心，建模协会越办越好。
数学建模是一种将数学方法和模型应用于实际问题解决的过程。在数学建模中，我们以数学语言和工具来描述和分析现实世界中的问题，并找出解决这些问题的最佳方案。我在过去的几年中积极参与数学建模的学习和实践，通过不断的尝试和实践，我深刻体会到了数学建模的重要性和优势。在这篇文章中，我将分享我对数学建模的心得体会。首先，数学建模让我们能够从抽象的数学模型中看到现实世界的本质。在实际问题中，我们常常被复杂的情况所迷惑，很难找到解决问题的突破口。然而，通过数学建模，我们可以将问题抽象成数学模型，对问题进行简化和理解。这样一来，我们就能够更好地把握问题的本质，并且有针对性地提出解决方案。例如，在城市交通规划中，我们可以通过建立数学模型来优化路线选择和交通流量的分配，从而提高交通效率和减少拥堵。其次，数学建模可以提高问题解决的效率和准确性。在现实世界中，我们常常需要处理大量的数据和复杂的关系，使得问题的解决变得非常困难。然而，通过数学建模，我们可以利用数学的计算能力和分析方法，对问题进行量化和分析。这样一来，我们就能够更快地处理问题，准确地找到问题的解决方法。例如，在金融风险管理中，我们可以通过建立数学模型来进行风险评估和投资组合优化，从而提高风险管理的效果和收益率。另外，数学建模可以培养我们的创新思维和问题解决能力。在数学建模中，我们不仅仅是应用一些已知的方法和理论，更重要的是发展和创造新的数学方法和模型来解决实际问题。通过数学建模的学习和实践，我们可以不断地拓展我们的思维边界，培养创新和解决问题的能力。例如，在工业生产优化中，我们可以通过建立新的数学模型来改进生产效率和降低生产成本，从而提高企业的竞争力。此外，数学建模还可以促进不同学科之间的交叉融合和合作。在数学建模中，我们常常需要借助其他学科的知识和方法来解决问题，例如物理学、生物学、经济学等。通过与其他学科的合作，我们可以更全面地理解问题，并且从其他学科中借鉴和吸收有益的思想和方法。这种跨学科的合作可以提高问题解决的效果和质量，并且拓宽我们的知识面和视野。总结起来，数学建模是解决实际问题的重要工具和方法。通过数学建模，我们可以更好地理解问题的本质，提高问题解决的效率和准确性，培养创新思维和问题解决能力，促进学科间的交叉融合和合作。在今后的学习和工作中，我将继续深化对数学建模的研究和应用，并努力将数学建模的优势发挥到极致，为实际问题的解决做出更大的贡献。
数学建模培训心得体会1
转眼之间，一个月的集训悄悄过去，仿佛又经历了一次难以忘记的军训。无疑，这对我今后的发展产生了重大影响。因为不仅我的意志力从中得到磨练，而且思维能力、学习能力更进异步得到提高，这次集训大大挖掘了我的潜力，我想者会让我更加从容的面对以后的诸多考验，如考研等。期间每一天都过的十分忙碌，十分充实。一开始感觉时间过得很慢，后来就觉得根本没法让人去感觉了。从收集资料、理解题义到着手建模，编程计算到写论文，每一步都凝聚我们辛勤的汗水。尽管，我知道有几个模型做得并不好，但我们始终没放弃，抱者以后一定会作的很好的想法继续着。
说实话，一开始建模，我没什么感觉，就像做作业一样，但后来，我逐渐认真积极了，直到23好，我才真正感到了压力，巨大的压力。一方面，如果我没有机会参加全国大赛，那将是一个难以弥补的遗憾;如果去参加全国大赛而没获奖，那将会沉重的打击我的自信心;另一方面，我十分清楚自己的势力同全国一等奖之间的差距。因此，我产生了一个想法，不管结果怎么样，从现在到建模集训结束，我争取再多学一些东西。这样我才感觉找回了真正的自己。总之，我从中受到了难得的启发和教育。
数学建模培训心得体会2
通过一个月的集训，我受益非浅。我进一步的认识到数学建模的实质和对参赛队员的要求。数学建模就是培养学生运用数学知识解决实际问题的能力。它要求参赛队员有较强的 创新精神，有较大的灵活性和随机应变能力，要求参赛队员之间有良好的团队精神和相互协作意识。在一个月里，我们学了许多知识放方法，可以说数学建模需要的知识我们都了解了一点，关键在于如何应用这些知识。这种即学即用的能力是我们以后学习、工作所必须的能力。在此我对建模是出现的一些现象发表一些看法。
随着信息的高速化，我们很容易找到和建模有关的资料，这对我们理解题目意思和促发新思路、新想法是有帮助的。但是有的集训小组或集训队员他们建模完全依靠找资料，建出来的模型就是几本参考书的综合，他们所用的方法完全是别人研究过的东西，连一点改进也没有。如果这样的话，数学建模就失去了意义。我始终坚持一个观点：数学建模最重要的.是创新。无论是你创造一种新方法还是创造性的运用一种方法，还是改进别人的方法都是很重要的。没有创新，模型就失去了灵魂;没有创新，模型就不是你的模型。
我们队配合不是很理想。主要是有个队员他总认为自己是正确的，别人找到的资料不如他好，别人提出的观点、思想思想无论正确与否，他总是会反对一下。他总是十分注重小的方面，不从大局考虑。由于这些原因，我们建的模型总是不好。
数学建模培训心得体会3
一个月的集训对我来说，无论是在意志方面，还是在知识的利用方面，都是一个难得的锻炼机会。通过做模型，开拓了自己的知识面，也提高了运用知识解决实际问题的能力;通过模型讨论，是自己在欣赏到身边同学席位的多样性和创造性的同时，看到了自己的特点与不足，从而对自己的能力有了更深刻的了解。通过建模集训，以下几点给我感受颇深：
一)队员之间的配合至关重要。每个人都有特长与不足，队员之间应该做到优势互补。因而队员之间要学会沟通，了解彼此的特点。在此基础上，还要学会配合。要彼此配合好，我觉得队员们做到：对自己的弱项，要虚心想队友请教，而对于队友的弱项，自己在弥补的同时还不应影响队友的积极性;每个队员都应该有团队责任感和荣誉感，对员之间最忌讳的就是存在依赖性，“三个和尚没水喝”就是一个很好的警示;每个队员都要有大局观。建模过程队员之间难免出现意见不一致的时候，这时就要求队员保持清醒理智的头脑。自以为是，听不进别人意见的队员我觉得不适合建模。但是队员也不能失去自己的立场，一味盲从。
二)每个队员的心态也非常重要。首先，一个人要有充分的信心，这是成功的条件之一，否则的话，遇到一点点困难就会逃避;另外，一个人不要将名利看得太重。如果看得太重的话，只回增加心理负担，也会促使自己去做一些急功近利的事情，从而影响自己的发挥。我个人认为，成功有一定的机遇成分，一些东西是强求不得的。所以我平时都是以“多学点东西”为动力的。
三)创新思维的培养不容忽视。从历年来获奖论文中可以看出，那些有创意的思想构成了论文的闪光点，而那些闪光点是获奖必不可少的。其实，创新思维是一种习惯。只要养成此习惯，平时就可以一点一滴的积累创新灵感，到了该用的时候，这些灵感就有可能用的上。不是说创新灵感只出现在参赛的三天之内。
一年一度的全国数学建模大赛在今年的x月x日上午8点拉开战幕，各队将在3天72小时内对一个现实中的实际问题进行模型建立，求解和分析，确定题目后，我们队三人分头行动，一人去图书馆查阅资料，一人在网上搜索相关信息，一人建立模型，通过三人的努力，在前两天中建立出两个模型并编程求解，经过艰苦的奋斗，终于在第三天完成了论文的写作，在这三天里我感触很深，现将心得体会写出，希望与大家交流。
1.团队精神：团队精神是数学建模是否取得好成绩的最重要的因素，一队三个人要相互支持，相互鼓励。切勿自己只管自己的一部分（数学好的只管建模，计算机好的只管编程，写作好的只管论文写作），很多时候，一个人的思考是不全面的，只有大家一起讨论才有可能把问题搞清楚，因此无论做任何板块，三个人要一起齐心才行，只靠一个人的力量，要在三天之内写出一篇高水平的文章几乎是不可能的。
2.有影响力的leader：在比赛中，leader是很重要的，他的作用就相当与计算机中的CPU，是全队的核心，如果一个队的leader不得力，往往影响一个队的正常发挥，就拿选题来说，有人想做A题，有人想做B题，如果争论一天都未确定方案的话，可能就没有足够时间完成一篇论文了，又比如，当队中有人信心动摇时（特别是第三天，人可能已经心力交瘁了），leader应发挥其作用，让整个队伍重整信心，否则可能导致队伍的前功尽弃。
3.合理的时间安排：做任何事情，合理的时间安排非常重要，建模也是一样，事先要做好一个规划，建模一共分十个板块（摘要，问题提出，模型假设，问题分析，模型假设，模型建立，模型求解，结果分析，模型的评价与推广，参考文献，附录）。你每天要做完哪几个板块事先要确定好，这样做才会使自己游刃有余，保证在规定时间内完成论文，以避免由于时间上的不妥，以致于最后无法完成论文。
4.正确的论文格式：论文属于科学性的文章，它有严格的书写格式规范，因此一篇好的论文一定要有正确的格式，就拿摘要来说吧，它要包括6要素（问题，方法，模型，算法，结论，特色），它是一篇论文的概括，摘要的好坏将决定你的论文是否吸引评委的目光，但听阅卷老师说，这次有些论文的摘要里出现了大量的图表和程序，这都是不符合论文格式的，这种论文也不会取得好成绩，因此我们写论文时要端正态度，注意书写格式。
5.论文的写作：我个人认为论文的写作是至关重要的，其实大家最后的模型和结果都差不多，为什么有些队可以送全国，有些队可以拿省奖，而有些队却什么都拿不到，这关键在于论文的写作上面。一篇好的论文首先读上去便使人感到逻辑清晰，有条例性，能打动评委；其次，论文在语言上的表述也很重要，要注意用词的准确性；另外，一篇好的论文应有闪光点，有自己的特色，有自己的想法和思考在里面，总之，论文写作的好坏将直接影响到成绩的优劣。
6.算法的设计：算法的设计的好坏将直接影响运算速度的快慢，建议大家多用数学软件（Mathematice，Matlab，Maple，Mathcad，Lindo，Lingo，SAS等），这里提供十种数学建模常用算法，仅供参考：
（1）蒙特卡罗算法（该算法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，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法）
（2）数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具）
（3）线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo软件实现）
（4）图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）
（5）动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中）
（6）最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用）
（7）网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具）
（8）一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的）
（9）数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用）
（10）图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab进行处理）
相关文章
最新文章
.png)
.png)
.png)
