数学建模常用的30个常用算法(python代码).pdfVIP

数学建模常用的30个常用算法(python代码)

数学建模中使用的算法涉及多个领域，包括优化、统计、机器学

习等。以下是一些在数学建模中常用的30个算法的简要说明和

Python代码示例。请注意，这只是一小部分，具体应用场景和需求可

能需要使用其他算法。

1.线性规划（LinearProgramming）:

fromscipy.optimizeimportlinprog

2.整数规划（IntegerProgramming）:

fromscipy.optimizeimportlinprog

3.非线性规划（NonlinearProgramming）:

fromscipy.optimizeimportminimize

4.蒙特卡洛模拟（MonteCarloSimulation）:

importnumpyasnp

5.差分方程（DifferenceEquations）:

importnumpyasnp

6.梯度下降法（GradientDescent）:

importnumpyasnp

7.贪心算法（GreedyAlgorithm）:

defgreedy_algorithm(values,weights,capacity):

n=len(values)

ratio=[(values[i]/weights[i],i)foriin

range(n)]

1/6

ratio.sort(reverse=True)

result=[0]*n

total_value=0

current_weight=0

for_,iinratio:

ifweights[i]+current_weight=capacity:

result[i]=1

current_weight+=weights[i]

total_value+=values[i]

returnresult,total_value

8.动态规划（DynamicProgramming）:

defdynamic_programming(weights,values,capacity):

n=len(values)

dp=[[0]*(capacity+1)for_inrange(n+1)]

foriinrange(1,n+1):

forwinrange(capacity+1):

ifweights[i-1]=w:

2/6

dp[i][w]=max(dp[i-1][w],values[i-

1]+dp[i-1][w-weights[i-1]])

else:

dp[i][w]=dp[i-1][w]

returndp[n][capacity]

9.遗传算法（GeneticAlgorithm）:

importnumpyasnp

10.模拟退火算法（SimulatedAnnealing）:

importnumpyasnp

11.马尔可夫链（MarkovChains）: