1、蒙特卡罗

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，同时可以通过模拟来检验模型的正确性

2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理

比赛中通常会遇到大量的数据处理问题，而处理数据的关键在于这些算法，通常使用Matlab作为工具

3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划类问题

建模中多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以使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

包括的算法有很多种，最短路径、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以使用这些方法解决

5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法

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

7、网格算法，穷举法

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

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非常重要

9、数值分析算法

数值分析中常用的算法有：方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法需要额外编写库函数进行调用

10、图像处理算法

赛题中有一类问题与图行有关，即使与图行无关，论文也需要图片，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