算法竞赛

数学建模竞赛中，蒙特卡罗算法是一种基于概率统计原理的常见算法，利用计算机强大的计算能力进行随机抽样或模拟，用于估计问题的解。数据处理算法如数据拟合、参数估计、插值等，帮助理解数据特征并支持后续分析建模。规划类算法如线性规划、整数规划等解决最优化问题，应用于资源分配和成本优化。图论算法解决网络结构问题，动态规划、回溯搜索等算法处理复杂问题。这些算法在不同竞赛题目中发挥关键作用。

随着技术的进步，算法艺术与信息学竞赛题目逐步揭示其深度与复杂性，从程序设计到数据结构的完美融合。包括枚举、贪心、递归与分治算法以及各类数据结构如栈、队列、串、树和图等基础算法的详尽分析与应用。

数学建模领域中，线性规划是一种研究如何通过合理安排和决策，利用有限资源以取得最大经济效益的数学方法。线性规划是数学规划的重要分支，研究在一组线性约束条件下，如何求解线性目标函数的最优解。在现代管理中，线性规划被广泛应用于解决生产实践中的问题。决策变量、目标函数、约束条件和目标值是线性规划的核心组成部分。单纯形方法作为线性规划的重要算法，在Matlab中通过linprog函数提供了有效的解决方案。Matlab软件使用矩阵和向量定义线性规划的标准形式，包括目标函数、不等式约束、等式约束和变量边界。线性规划问题的解分为可行解和最优解，可通过图解法直观展示解的过程。在实际操作中，Matlab的linp

河南省第十四届ICPC大学生程序设计竞赛将于2023年5月21日举行。

XJTU 提供数学竞赛资料供学习者使用。

数据集介绍 竞赛规则 评价指标 数据探索和预处理 模型选择和训练 结果分析和可视化

SQL竞赛最终赛试题

欢迎参加MATLAB竞赛，创意是最重要的准则。我们将寻找最有创意的参赛者。

美赛概览： 96 小时团队建模竞赛，解决实际问题，提交建模报告。 备赛心得： 熟悉规则、抓住关键、分工合作、多实践。 往年试题： 可在官网（http://www.comap.com/undergraduate/contests/mcm/）查询。

这篇入门指南提供了MATLAB和Simulink示例，专为RoboNation竞赛的参赛者设计。这些示例帮助学习如何编程自动驾驶汽车，未来的迭代将展示算法设计和基于模型的模拟实现。适合希望在台式计算机上使用MATLAB和/或Simulink控制机器人平台或运行自动化视觉系统的读者。讨论的主题包括在PC上运行MATLAB函数和Simulink模型、部署可执行文件、视频和点云的获取与观看、通信方法、声学处理、数据获取与处理、移动机器人的路径规划和定位，以及RC手动控制。