Ⅰ 演算法和建模最難的是思想還是技術
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Ⅱ 數學建模 演算法
設A點上班，B點下班
樓主說的有道理，考慮到A和B都在上午或下午的情況，需要修改一下公式：
總上班時間為：
max(0, (min(B,12)-max(A,9))) + max(0, (min(B,18)-max(A,13)))
其中 min／max 函數表示兩變數之間取較小／大值
你可以代入公式驗算一下。
基本思路是分別計算上午和下午各上了幾小時班，然後相加。
關於樓主說的算出幾個差值，然後「建模」的想法，
因為這個函數是不連續的，必須要加入判斷處理，在C語言中是IF語句，
用公式表達就是這里的 MIN 和 MAX
靠加減乘除做表達式，好像做不出不連續函數。
Ⅲ 數學建模建模分為幾種類型，分別用什麼法求解
數學建模應當掌握的十類演算法
1、蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決問題的算
法，同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必用的方法）
2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法（比賽中通常會遇到大量的數據需要
處理，而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab作為工具）
3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題（建模競賽大多數問題
屬於最優化問題，很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通常使用Lindo、
Lingo軟體實現）
4、圖論演算法（這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等演算法，涉
及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備）
5、動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法（這些演算法是演算法設計
中比較常用的方法，很多場合可以用到競賽中）
6、最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法（這些問題是
用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助，但是演算法的實
現比較困難，需慎重使用）
7、網格演算法和窮舉法（網格演算法和窮舉法都是暴力搜索最優點的演算法，在很多競賽
題中有應用，當重點討論模型本身而輕視演算法的時候，可以使用這種暴力方案，最好
使用一些高級語言作為編程工具）
8、一些連續離散化方法（很多問題都是實際來的，數據可以是連續的，而計算機只
認的是離散的數據，因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非
常重要的）
9、數值分析演算法（如果在比賽中採用高級語言進行編程的話，那一些數值分析中常
用的演算法比如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編寫庫函數進行調
用）
10、圖象處理演算法（賽題中有一類問題與圖形有關，即使與圖形無關，論文中也應該
要不乏圖片的，這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題，通常使用Matlab
進行處理）
Ⅳ 數學建模裡面的模型和演算法有啥區別
模型是一個或者一系列的數學表達式，用來描述所要解決的問題。
演算法是解決這個模型，也就是這些表達式的具體過程，常常結合編程解決。
Ⅳ 數據挖掘演算法和建模有什麼關系
數據挖掘建模可以稱為一個手段，一整套方案，來實現目標，它是個大方向；
用決策樹建模可以認為是比較具體的策略，套路，但是也包含了很多細致的演算法；
C4.5或C5.0這是具體的決策樹演算法。
如：
目標：把樹弄倒
數據挖掘建模：用砍的方式，弄倒
決策樹建模：用鐵器將樹砍倒
C5.0演算法：一把鐵斧子，即用鐵制的斧子將樹砍倒
Ⅵ 數據挖掘建模和演算法區別
數據挖掘建模是一個過程，一般通過數據行業理解、數據預處理、演算法選取、測試評估、部署應用這幾個環節，演算法是一種的模塊，現在的大數據挖掘並不在演算法而在數據。
數據挖掘建模可以稱為一個手段，一整套方案，來實現目標，它是個大方向；
用決策樹建模可以認為是比較具體的策略，套路，但是也包含了很多細致的演算法；
Ⅶ 數學建模的十大演算法
1、蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決問題的演算法，
同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必用的方法）
2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法（比賽中通常會遇到大量的數據需要處理，
而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab作為工具）
3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題（建模競賽大多數問題屬於最優化問題，
很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通常使用Lindo、Lingo軟體實現）
4、圖論演算法（這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等演算法，
涉及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備）
5、動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法（這些演算法是演算法設計中比較常用的方法，很多場合可以用到競賽中）
6、最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法
（這些問題是用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助，
但是演算法的實現比較困難，需慎重使用）
7、網格演算法和窮舉法（網格演算法和窮舉法都是暴力搜索最優點的演算法，在很多競賽題中有應用，
當重點討論模型本身而輕視演算法的時候，可以使用這種暴力方案，最好使用一些高級語言作為編程工具）
8、一些連續離散化方法（很多問題都是實際來的，數據可以是連續的，而計算機只認的是離散的數據，因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非常重要的）
9、數值分析演算法（如果在比賽中採用高級語言進行編程的話，那一些數值分析中常用的演算法比
如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編寫庫函數進行調用）
10、圖象處理演算法（賽題中有一類問題與圖形有關，即使與圖形無關，論文中也應該要不乏圖片的，
這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題，通常使用Matlab進行處理）
Ⅷ 數學建模的演算法都有那些
你這個問題問得太專業了！
針對不同的題目有不同的演算法
而且對同一道題目有可能有好幾種演算法
這是最基本的東西吧