数学建模竞赛常用算法清单

数学建模竞赛里的十类常用算法，基本就是老司机的“工具箱”。从蒙特卡罗到遗传算法，每一种都挺有代表性。你要是建模比赛经常卡在模型思路不清上，这份清单真的可以帮大忙。

蒙特卡罗算法的好处就在于“随机模拟”，比如扔点求面积那一套，直观也好上手，精度还不错。碰到非线性模型、复杂积分啥的，这方法实用，别忘了还有个升级版：拟蒙特卡罗，更稳更快。

数据算法用得可太频了，像插值、参数估计这种，经常出现在传感器数据、经济指标建模这些题里。你要是懒得造轮子，建议直接找包用，scipy.interpolate就挺香的。

数学规划算法主要是搞优化的，像线性规划和整数规划。做资源分配、路径优化时就靠它了。推荐你用Lingo或者Lindo，界面不花哨，功能挺全。

图论算法、动态规划、分支定界这几类，出镜率也不低。比如运输路线问题、最短路径啥的，Dijkstra、Floyd都可以上。

还有像模拟退火、遗传算法这种非经典算法，适合解那种“坑多”的大规模优化问题，纯数学方法搞不动的时候，可以考虑换它们上。

对了，图像在最近几年建模题里也经常出现，像什么卫星图识别、水体面积计算，学点OpenCV有必要。

建议你平时刷点案例，像线性规划建模实例、蒙特卡罗水质估计这类资源就挺适合练手。

如果你准备参加比赛，或者在带学生做项目，建议把这些算法都过一遍，不求精通，起码知道怎么用。嗯，真遇到建模难题，套对模型比绞尽脑汁想公式要高效多了。