1、蒙特卡羅算法：該算法又稱隨機性模擬算法，是通過計算機仿真來解決問題的算法，同時通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性。
2、數(shù)據(jù)擬合、參數(shù)估計、插值等數(shù)據(jù)處理算法：比賽中通常會遇到大量的數(shù)據(jù)需要處理，而處理數(shù)據(jù)的關(guān)鍵就在于算法，通常使用Matlab作為工具。
3、線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、多元規(guī)劃、二次規(guī)劃等規(guī)劃類問題：數(shù)學建模比賽中大多問題屬于最優(yōu)化問題，很多時候這些問題可以用數(shù)學規(guī)劃算法解決，通常用Lindo、Lingo、Matlab等作為工具來實現(xiàn)。
4、圖論算法：這類算法可以分為很多種，包括最短路、網(wǎng)絡(luò)流、二分圖等算法，涉及到圖論的問題可以用這些方法解決。
5、動態(tài)規(guī)劃、回溯搜索、分治算法、分支定界等計算法：這些算法是算法設(shè)計中比較常用的方法，很多場合可以用到比賽中。
6、最優(yōu)化理論中的三大非典型算法（模擬退火算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法）：這些算法是用來解決一些比較困難的最優(yōu)化問題的算法，對于有些問題非常有幫助，但算法實現(xiàn)一些困難。
7、網(wǎng)絡(luò)算法和窮舉法：網(wǎng)絡(luò)算法和窮舉法是暴力搜索最優(yōu)的算法，當比賽重點放在模型本身時可以使用這種方法。
8、一些連續(xù)離散化方法：因為很多問題是從實際中來的，所以數(shù)據(jù)是可以連續(xù)的。而計算機只認識離散的數(shù)據(jù)，因此將其離散化后進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非常重要的。
9、數(shù)值分析算法：比賽中的數(shù)據(jù)所蘊含的信息量是非常大的，所以可以利用分析數(shù)值的方法來達到我們的目的。不過需要注意的是，如果比賽中采用高級語言進行編輯的話，那一些數(shù)值分析中常用的算法（比如：方程組求解、矩陣求解、函數(shù)積分等算法）需要額外編寫庫函數(shù)進行調(diào)用。
10、圖像處理算法：賽題中有一類問題與圖形有關(guān)，即使與圖形無關(guān)，論文中也需要圖形進行解釋，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。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-468159.html
在比賽中經(jīng)常用的算法：線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、非線性規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、層次分析法、圖論方法、擬合方法、插值方法、隨機方法、微分方程方法。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-468159.html
到了這里，關(guān)于數(shù)學建模十大經(jīng)典算法和常用算法的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
