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，可以通过模拟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）

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