方法，同時妳可以通過仿真來檢驗妳的模型的正確性，這是競賽中必須的方法)
2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理算法(通常滿足比賽中大量的數據需求。
處理，而處理數據的關鍵就在於這些算法，通常使用Matlab作為工具)
3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃問題(建模競賽大部分問題
屬於最優化問題，很多時候這些問題可以用數學規劃算法來描述，通常用Lindo、
隱語軟件實現)
4、圖論算法(這類算法可以分為很多種，包括最短路徑、網絡流、二分圖等算法，涉及
圖論相關的問題可以用這些方法解決，需要認真準備)
5、動態規劃、回溯搜索、分治算法、分支定界計算機算法(這些算法都是算法設計
比較常用的方法，比賽中很多場合都可以用)
6.最優化理論的三種非經典算法:模擬退火法、神經網絡和遺傳算法(這些問題是
用來解決壹些困難的優化問題的算法對壹些問題很有幫助，但是算法是真實的
現在比較難，需要謹慎使用)
7、網格算法和窮舉法(網格算法和窮舉法是暴力搜索最好的算法，在很多比賽中。
題目裏有應用。當我們專註於模型本身，鄙視算法的時候，可以用這種暴力的方案，最好。
使用壹些高級語言作為編程工具)
8、壹些連續的離散化方法(很多問題是實用的，數據可以是連續的，只有計算機才有
我們識別的是離散數據，所以離散化後，我們做差分而不是微分，做求和而不是積分。
通常很重要)
9、數值分析算法(如果在遊戲中使用高級語言編程，那壹些數值分析經常。
所用的算法，如解方程、矩陣運算、函數積分等等，都需要額外編寫庫函數來調整。
使用)
10、圖像處理算法(競賽中有壹類與圖形相關的問題，即使與圖形無關，論文也要
不缺圖片，如何顯示和處理這些圖形是要解決的問題，通常使用Matlab。
用於處理)
功能:
在應用數學解決各種實際問題時，建立數學模型是非常關鍵的壹步，也是非常困難的壹步。建立教學模型的過程是將復雜的實際問題簡化和抽象成合理的數學結構的過程。通過調查和資料收集，觀察和研究實際對象的內在特征和規律，抓住問題的主要矛盾，建立反映實際問題的數量關系，然後運用數學理論和方法分析和解決問題。這需要深厚紮實的數學基礎，敏銳的洞察力和想象力，對實際問題的濃厚興趣和廣博的知識。數學建模是數學與實際問題之間的橋梁，是數學廣泛應用於各種武器的媒介，是數學科學技術轉化的主要途徑。數學建模在科學技術發展中的重要作用越來越受到數學界和工程界的重視，已經成為現代科技工作者必備的能力之壹。