一、所有優(yōu)化算法都需要模型嗎？

你好，假設要求 y=f(x) 的極值，這里的 f 即你提到的“模型”。
如果 f 為未知黑盒，但可能通過(guò)采樣 (x, y) 而部分觀(guān)察到，那么可以通過(guò)啟發(fā)式搜索（如粒子群優(yōu)化、遺傳算法、模擬退火等）迭代尋找極值（即有選擇地試錯）。
不過(guò)此法對復雜的 f （多峰、非線(xiàn)性等）并不保證找到全局極值，但通常能在較短的時(shí)間內得到一個(gè)較好的解。

二、請問(wèn)數學(xué)模型和計算機算法之間的關(guān)聯(lián)和區別是什么？

數學(xué)模型的建立，并不意味著(zhù)問(wèn)題的解決，但卻是問(wèn)題解決的基礎，因為至少把問(wèn)題解釋清楚了，保證了所有人對問(wèn)題的理解是一致的。
計算機算法是解決問(wèn)題的方法和流程，一般情況下，算法是基于數學(xué)模型的。
如 “常微分方程的精確求解” 問(wèn)題，分別采用代數模型、幾何模型來(lái)描述，就會(huì )推導出不同的算法：代數動(dòng)力學(xué)算法與幾何算法，兩者雖然算法思路完全不同，但都通向 “問(wèn)題解決” 的終點(diǎn)。

三、算法？模型？求解數學(xué)模型的方法就是算法嗎

某些情況下是，某些情況下未必是。
舉個(gè)例子比如你向天上扔一個(gè)球，老師讓你計算球落地的時(shí)間，這是一個(gè)物理問(wèn)題。
物理老師帶領(lǐng)你搞出了一個(gè)拋物線(xiàn)方程，那么這個(gè)拋物線(xiàn)就是一個(gè)數學(xué)模型，你通過(guò)牛頓運動(dòng)定律，計算了自由落體的時(shí)間，這就是求解了拋球這個(gè)問(wèn)題的數學(xué)模型。
你認為這是一個(gè)算法嗎？再舉個(gè)例子比如你向天上扔一個(gè)球，老師讓你計算球落地的時(shí)間，可是這個(gè)時(shí)候掛風(fēng)了，風(fēng)還忽大忽小，這還是一個(gè)物理問(wèn)題。
物理老師帶領(lǐng)你搞出了一個(gè)非線(xiàn)性微分方程，那么這個(gè)非線(xiàn)性微分方程也是一個(gè)數學(xué)模型，你為了這個(gè)問(wèn)題的數學(xué)模型，你查了很多關(guān)于微分方程和空氣動(dòng)力學(xué)的書(shū)，然后建立了4階龍格庫塔遞推求解過(guò)程，然后你通過(guò)一堆誤差估計的方法，成功地寫(xiě)出了變步長(cháng)迭代求解該方程的程序，然后解出了球落地的時(shí)間。
你認為這是一個(gè)算法嗎？

四、模型與算法之間是什么關(guān)系？？

模型是一類(lèi)問(wèn)題的解題步驟，亦即一類(lèi)問(wèn)題的算法。
如果問(wèn)題的算法不具有一般性，就沒(méi)有必要為算法建立模型，因為此時(shí)個(gè)體和整體的對立不明顯，模型的抽象性質(zhì)也體現不出來(lái)。
數學(xué)模型還沒(méi)有一個(gè)統一的準確的定義，因為站在不同的角度可以有不同的定義。
不過(guò)我們可以給出如下定義。
"數學(xué)模型是關(guān)于部分現實(shí)世界和為一種特殊目的而作的一個(gè)抽象的、簡(jiǎn)化的結構。
"具體來(lái)說(shuō)，數學(xué)模型就是為了某種目的，用字母、數字及其它數學(xué)符號建立起來(lái)的等式或不等式以及圖表、圖象、框圖等描述客觀(guān)事物的特征及其內在聯(lián)系的數學(xué)結構表達式。
算法（Algorithm）是指解題方案的準確而完整的描述，是一系列解決問(wèn)題的清晰指令，算法代表著(zhù)用系統的方法描述解決問(wèn)題的策略機制。
也就是說(shuō)，能夠對一定規范的輸入，在有限時(shí)間內獲得所要求的輸出。
如果一個(gè)算法有缺陷，或不適合于某個(gè)問(wèn)題，執行這個(gè)算法將不會(huì )解決這個(gè)問(wèn)題。
不同的算法可能用不同的時(shí)間、空間或效率來(lái)完成同樣的任務(wù)。
一個(gè)算法的優(yōu)劣可以用空間復雜度與時(shí)間復雜度來(lái)衡量。

五、數學(xué)建模中模型和算法是一樣的嗎？就像遺傳算法，它是模型嗎？還是它是用來(lái)解決規劃問(wèn)題的算法？急

數學(xué)模型的建立，并不意味著(zhù)問(wèn)題的解決，但卻是問(wèn)題解決的基礎，因為至少把問(wèn)題解釋清楚了，保證了所有人對問(wèn)題的理解是一致的。
計算機算法是解決問(wèn)題的方法和流程，一般情況下，算法是基于數學(xué)模型的。
如 “常微分方程的精確求解” 問(wèn)題，分別采用代數模型、幾何模型來(lái)描述，就會(huì )推導出不同的算法：代數動(dòng)力學(xué)算法與幾何算法，兩者雖然算法思路完全不同，但都通向 “問(wèn)題解決” 的終點(diǎn)。

六、算法的三種基本結構是

算法的三種基本結構是：順序結構、條件分支結構、循環(huán)結構。
1、順序結構是最簡(jiǎn)單的算法結構，語(yǔ)句與語(yǔ)句之間是按從上到下的順序進(jìn)行的。
它是由若干個(gè)依次執行的處理步驟組成的，它也是任何一個(gè)算法都離不開(kāi)的一種算法結構。
2、條件分支結構在一個(gè)算法中，經(jīng)常會(huì )遇到一些條件的判斷、算法的流程根據條件是否成立有不同的流向，這種先根據條件作出判斷，再決定執行哪一種操作的結構稱(chēng)為條件分支結構。
3、循環(huán)結構需要重復執行同一操作的結構稱(chēng)為循環(huán)結構，即從某處開(kāi)始，按照一定條件反復執行某一處理步驟，反復執行的處理步驟稱(chēng)為循環(huán)體。
循環(huán)結構中通常都有一個(gè)起循環(huán)計數作用的變量，這個(gè)變量的取值一般都包含在執行或終止循環(huán)的條件中。
循環(huán)結構有while型循環(huán)（也稱(chēng)當型循環(huán)）和until型循環(huán)（也稱(chēng)直到型循環(huán)）兩種。
擴展資料結構流程圖：1973年美國學(xué)者提出了一種新的流程圖形式。
在這種流程圖中，完全去掉了帶箭頭的流程線(xiàn)。
全部算法寫(xiě)在一個(gè)矩形框內。
在該框內還可以包含其它的從屬于它的框，即可由一些基本的框組成一個(gè)大的框。
這種適于結構化程序設計的流程圖稱(chēng)N-S結構化流程圖。
其中：1、順序結構：A和B兩個(gè)框組成一個(gè)順序結構。
2、選擇結構：條件成立時(shí)執行A操作，條件不成立則執行B操作結構。
3、循環(huán)結構：當型循環(huán)結構下，先判斷后執行，當條件成立時(shí)反復執行A操作，直到條件不成立為止。
一個(gè)結構化的算法是由一些基本結構順序組成的；
在基本結構之間不存在向前或向后的跳轉，流程的轉移只存在于一個(gè)基本結構范圍之內。
一個(gè)非結構化的算法可以用一個(gè)等價(jià)的結構化算法代替，其功能不變。
如果一個(gè)算法不能分解為若干個(gè)基本結構，則它必然不是一個(gè)結構化的算法。
參考資料來(lái)源：百科-算法結構