《数学建模BOOM – 从零开始学数学建模》全套网盘资源下载

数学建模BOOM – 从零开始学数学建模资源介绍

“数学建模BOOM – 从零开始学数学建模”是一套全面、系统的数学建模学习资源，专为初学者和竞赛参与者设计。本资源集合了线性规划、非线性规划、图论、层次分析法、灰色预测、神经网络、遗传算法等核心建模方法，并配备完整的源码课件和视频讲解，将抽象的理论知识与实际应用无缝结合。这套资源适合：
– 🎯 数学建模竞赛选手 —— 备战国赛、美赛等各类数学建模竞赛
– 🎓 理工科大学生 —— 提升数学建模能力，辅助课程学习与毕业设计
– 💼 科研工作者 —— 快速掌握建模工具，应用于数据分析与决策优化
– 🚀 编程与算法爱好者 —— 深入理解数学模型与代码实现的结合
无论是参加竞赛、学术研究还是职业发展，这套高质量网盘资源都能提供从基础到进阶的系统学习路径。

数学建模BOOM – 从零开始学数学建模资源截图展示

数学建模BOOM – 从零开始学数学建模资源分类与亮点解析

1. 数学规划模块
   涵盖线性规划、非线性规划与多目标规划，通过理论讲解与代码实现相结合的方式，帮助学习者掌握优化问题的核心方法。适用于资源分配、生产调度等实际场景。
2. 线性规划 —— 从简介到代码求解，覆盖原理与典型例题
3. 非线性规划 —— 深入讲解复杂优化问题，附带补充代码示例
4. 多目标规划 —— 解析多目标冲突下的决策模型，提供实用求解策略
5. 图论与网络优化
   以图论基础为核心，延伸至最短路径和最小生成树等经典算法。通过实例演示如何应用于交通网络、通信布局等赛题，提升解决实际网络问题的能力。
6. 单源最短路径 —— Dijkstra算法的原理与代码实现
7. 最小生成树 —— Prim与Kruskal算法的对比与应用
8. 评价与决策方法
   包括层次分析法、TOPSIS法和熵权法，专注于多指标决策与综合评价。这些方法在项目管理、投资评估等领域极具价值，资源中提供了从理论到代码的完整学习路径。
9. 层次分析法 —— 构建判断矩阵，解决主观权重问题
10. TOPSIS法 —— 通过逼近理想解进行方案排序
11. 熵权法 —— 客观赋权，避免人为偏差
12. 预测与仿真模型
    覆盖灰色预测、微分方程传染病模型和马尔科夫预测，适用于趋势分析、流行病传播模拟及状态转移预测。代码求解部分让抽象模型变得直观可操作。
13. GM(1,1)灰色预测 —— 小样本数据的有效预测工具
14. 传染病模型 —— SI、SIS、SIR模型的原理与代码实现
15. 马尔科夫预测 —— 状态转移概率的应用与计算
16. 智能优化算法
    整合模拟退火、神经网络、粒子群算法和遗传算法等现代优化技术。这些内容针对复杂优化问题，提供高效的求解方案，并包含地图路径绘制等趣味应用。
17. 模拟退火 —— 全局优化算法，附带旅行商问题实例
18. 神经网络 —— 从基础到进阶，涵盖原理与代码求解
19. 粒子群与遗传算法 —— 群体智能优化的典型代表，适用于多维搜索问题

数学建模BOOM – 从零开始学数学建模资源目录

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