十大算法
- 蒙特卡算法(通过计算机仿真解决问题的算法，同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性，是比赛时经常的方法)
- 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，通常使用Matlab作为工具)
- 线性规划、整数规划、二次规划等规划类问题(建模的大多问题属于最优化问题，通常用Lingo软件实现)
- 图算法(如最短路、网络流、二分图等 算法)
- 动态规划、回溯搜索、分治算法、分枝定界等计算机算法(这些算法是算法设计比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中)
- 优化理论的三大非经典算法：模拟退火、神经网络、遗传算法(这些问题是用来解决一些较困难的优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法实现比较困难，需谨慎使用)
- 数值分析算法(数值分析中常用算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等)
- 一些连续离散化方法(很多实际问题要用计算机求解，必须将离散化后才能计算)
- 网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是搜索最优点的算法，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，可以使用这种方案)
- 图像处理算法