# 数学建模算法库代码示例

**Repository Path**: Snake-Konginchrist/mathematical-modeling-algorithms-demo

## Basic Information

- **Project Name**: 数学建模算法库代码示例
- **Description**: 数学建模算法库是一个综合性的算法集合，专注于为数学建模提供多样化的解决方案。本仓库涵盖了优化模型（如遗传算法、蚁群优化）、预测模型（如线性回归、时间序列分析）、数据处理、数值分析及编程算法等多个领域。旨在为学习者、研究人员和开发者提供一个结构清晰、注释详尽且易于使用的算法资源库，助力高效解决实际问题。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 1
- **Created**: 2025-06-30
- **Last Updated**: 2025-10-21

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 数学建模算法库

本项目是一个全面的数学建模算法库，按照数学建模的三大模型类型和十大常用算法进行分类，包含预测模型、优化模型、评价模型等多个领域的核心算法实现，适用于数学建模竞赛、学术研究和实际工程应用。

## 项目结构

### 三大数学建模类型

#### 1. 预测模型 (PredictionModels)
用于预测未来趋势、事件发生概率或数值的模型
- [线性回归](PredictionModels/LinearRegression.py) - 房价预测、销售预测等线性关系建模
- [时间序列ARIMA](PredictionModels/TimeSeriesARIMA.py) - 股价、气象等时间序列数据预测
- [详细说明](PredictionModels/README.md)

#### 2. 优化模型 (OptimizationModels)
用于寻找最优解决方案的模型
- [遗传算法](OptimizationModels/GeneticAlgorithm/) - 函数优化、TSP、背包问题等
- [模拟退火](OptimizationModels/SimulatedAnnealing/) - 全局优化问题求解
- [蚁群优化](OptimizationModels/AntColonyOptimization/) - 路径优化问题
- [线性规划](OptimizationModels/LinearProgramming.py) - 资源分配、生产计划优化
- [禁忌搜索](OptimizationModels/TabuSearch.py) - 组合优化问题

#### 3. 评价模型 (EvaluationModels)  
用于综合评价和决策分析的模型
- [层次分析法(AHP)](EvaluationModels/AHP.py) - 多准则决策分析
- 模糊综合评价、主成分分析等(待扩展)

### 专业算法模块

#### 4. 数据处理算法 (DataProcessingAlgorithms)
数据拟合、插值、预处理等基础算法
- [蒙特卡洛模拟](DataProcessingAlgorithms/MonteCarloSimulation/) - 随机模拟方法
- [数据拟合与插值](DataProcessingAlgorithms/DataFitting.py) - 多项式拟合、样条插值等

#### 5. 编程算法 (ProgrammingAlgorithms)  
经典计算机算法在数学建模中的应用
- [动态规划](ProgrammingAlgorithms/DynamicProgramming.py) - 最优子结构问题求解

#### 6. 数值分析 (NumericalAnalysis)
数值计算方法和算法
- [牛顿法](NumericalAnalysis/NewtonMethod.py) - 非线性方程求解、函数优化

## 十大常用算法覆盖

1. **蒙特卡洛算法** ✅ - 随机模拟和统计计算
2. **数据拟合与参数估计** ✅ - 多种拟合方法和插值算法  
3. **线性规划** ✅ - 约束优化问题求解
4. **图论算法** 🔄 - TSP等图论问题(在优化模型中)
5. **动态规划** ✅ - 最优化决策问题
6. **现代启发式算法** ✅ - 遗传算法、模拟退火、蚁群算法
7. **网格算法和穷举法** 🔄 - 在各算法中体现
8. **连续离散化方法** 🔄 - 数值计算中应用
9. **数值分析算法** ✅ - 牛顿法等数值方法
10. **图像处理算法** 📋 - 计划扩展

## 核心特性

- **完整分类**：按照数学建模理论体系完整分类
- **实用导向**：每个算法都针对实际建模问题
- **详细文档**：每个文件夹都有详细的README说明
- **可视化**：提供丰富的图形化展示功能
- **中文注释**：代码包含详细的中文注释和说明
- **模块化设计**：便于学习、修改和扩展

## 快速开始

### 环境要求
```bash
pip install numpy matplotlib scipy pandas scikit-learn statsmodels
```

### 运行示例
```bash
# 预测模型示例
python PredictionModels/LinearRegression.py

# 优化模型示例  
python OptimizationModels/GeneticAlgorithm/GA_Function_Optimization.py

# 评价模型示例
python EvaluationModels/AHP.py

# 数值分析示例
python NumericalAnalysis/NewtonMethod.py
```

## 数学建模竞赛应用

### 常见题型覆盖
- **预测类**：人口预测、疫情预测、经济预测
- **优化类**：路径规划、资源分配、调度问题  
- **评价类**：综合评价、决策分析、排序问题
- **分析类**：数据挖掘、模式识别、相关性分析

### 解题策略
1. **问题分类**：确定属于预测、优化还是评价问题
2. **模型选择**：根据数据特点选择合适的算法
3. **参数调优**：利用可视化功能优化算法参数
4. **结果验证**：通过多种方法验证模型的合理性

## 学习路径建议

1. **基础阶段**：从线性回归、动态规划开始
2. **进阶阶段**：学习遗传算法、模拟退火等启发式算法
3. **高级阶段**：掌握层次分析法、时间序列等复杂模型
4. **实战阶段**：结合具体竞赛题目综合运用

## 贡献指南

欢迎贡献新的算法实现或改进现有代码：
1. Fork 本项目
2. 创建新的算法文件
3. 添加详细注释和README说明
4. 提交 Pull Request

## 扩展计划

- [ ] 神经网络预测模型
- [ ] 更多评价模型(TOPSIS、熵权法等)
- [ ] 图论算法专题
- [ ] 信号处理算法
- [ ] 机器学习算法集成

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**作者**：斯黄  
**更新日期**：2025年6月30日

> 本项目致力于为数学建模学习者和竞赛参与者提供完整、实用的算法工具箱。如有问题或建议，欢迎提出 Issue 或联系作者。