Ⅰ 算法和建模最难的是思想还是技术
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Ⅱ 数学建模 算法
设A点上班，B点下班
楼主说的有道理，考虑到A和B都在上午或下午的情况，需要修改一下公式：
总上班时间为：
max(0, (min(B,12)-max(A,9))) + max(0, (min(B,18)-max(A,13)))
其中 min／max 函数表示两变量之间取较小／大值
你可以代入公式验算一下。
基本思路是分别计算上午和下午各上了几小时班，然后相加。
关于楼主说的算出几个差值，然后“建模”的想法，
因为这个函数是不连续的，必须要加入判断处理，在C语言中是IF语句，
用公式表达就是这里的 MIN 和 MAX
靠加减乘除做表达式，好像做不出不连续函数。
Ⅲ 数学建模建模分为几种类型，分别用什么法求解
数学建模应当掌握的十类算法
1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算
法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法）
2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要
处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具）
3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题
属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、
Lingo软件实现）
4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉
及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）
5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计
中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中）
6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是
用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实
现比较困难，需慎重使用）
7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛
题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好
使用一些高级语言作为编程工具）
8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只
认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非
常重要的）
9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常
用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调
用）
10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该
要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab
进行处理）
Ⅳ 数学建模里面的模型和算法有啥区别
模型是一个或者一系列的数学表达式，用来描述所要解决的问题。
算法是解决这个模型，也就是这些表达式的具体过程，常常结合编程解决。
Ⅳ 数据挖掘算法和建模有什么关系
数据挖掘建模可以称为一个手段，一整套方案，来实现目标，它是个大方向；
用决策树建模可以认为是比较具体的策略，套路，但是也包含了很多细致的算法；
C4.5或C5.0这是具体的决策树算法。
如：
目标：把树弄倒
数据挖掘建模：用砍的方式，弄倒
决策树建模：用铁器将树砍倒
C5.0算法：一把铁斧子，即用铁制的斧子将树砍倒
Ⅵ 数据挖掘建模和算法区别
数据挖掘建模是一个过程，一般通过数据行业理解、数据预处理、算法选取、测试评估、部署应用这几个环节，算法是一种的模块，现在的大数据挖掘并不在算法而在数据。
数据挖掘建模可以称为一个手段，一整套方案，来实现目标，它是个大方向；
用决策树建模可以认为是比较具体的策略，套路，但是也包含了很多细致的算法；
Ⅶ 数学建模的十大算法
1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，
同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法）
2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，
而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具）
3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，
很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo软件实现）
4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，
涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）
5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中）
6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法
（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，
但是算法的实现比较困难，需慎重使用）
7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，
当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具）
8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的）
9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比
如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用）
10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，
这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab进行处理）
Ⅷ 数学建模的算法都有那些
你这个问题问得太专业了！
针对不同的题目有不同的算法
而且对同一道题目有可能有好几种算法
这是最基本的东西吧