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美赛各题用到的方法（2017，2018部分题目）

准备今年美赛时看了一下前两年的O奖论文，总结了一下以供大家参考。

2017各题需要的方法：

 

A   大坝
多目标优化模型
层次分析法 遗传算法求解
粒子群优化 蒙卡特罗模拟 投资回报率roi
3D建模模拟仿真
B   收费亭
排队论（蜂窝收费站模型vissim仿真模拟*2）
微分+线性规划（梯形）
C    自动驾驶
不同问题采取宏观和微观的方法
概率模型 分布 
元胞自动机
数值分析 有限元分析 有限差分
D    机场安检
排队方法 
概率模型 分布
4个子模型：流入模型：属性生成模型：排队模型：筛选模型：
排队网络；路由算法；Lyapunov优化
优化机场吞吐量和方差的路由算法：贪婪算法、背压算法和漂移加惩罚算法
E    城市可持续发展

2018各题需要的方法：

A    无线电传播
具体物理模型  湍流
B    母语演变
转移矩阵 马尔可夫 退火
主成分分析 一阶自回归模型
微分加差分
层次分析法
时间序列差分方程模型 动态模拟
C    环境方面 数据处理题
D    电动汽车
排队论 聚类分析
非线性规划
图论控制论博弈论
K-MEans聚类马尔可夫方法 基尼系数
E    气候变化如何影响区域不稳定
自我调节因子 层次分析法*n
熵权法(EWM)*n
变异系数法(CVM)
模糊聚类分析(FCA)
卡方分析和拟合方法来反映FCI与CCI之间的具体函数关系
第二指数平滑方法建立了气候变化预测模型
F    隐私定价
层次分析 博弈论 分成三方
基于图论的网络仿真
现值法对隐私权的价值进行量化
熵组合法

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    不止一次，看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件，上了wiki。  我再一次感到，没有辞典能像WiKi一样，给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱，只好在此一一中英对照，给大家上次课。   In computer science, bleeding edge is a term that
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    Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.   在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则: int defaultColor = 0xFF000000; int[] attrsArray = { andorid.r.
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  • zoj 3827 Information Entropy(水题) 阿尔萨斯 format
    题目链接：zoj 3827 Information Entropy 题目大意：三种底，计算和。 解题思路：调用库函数就可以直接算了，不过要注意Pi = 0的时候，不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0，因为p是logp的高阶。 #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath&
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他