数学建模的心得体会ppt范本(优质9篇)

通过写心得体会，我们可以对自己的成长、进步以及不足之处有更清晰的认识。写心得体会时，我们应该秉持客观、真实的原则。阅读优秀的心得体会范文可以给我们提供更多的思路和灵感，更好地开展写作。

数学建模的心得体会ppt范本篇一

数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践应用。即通过抽象、简化、假设、引进变量等处理过程后，将实际问题用数学方式来表达，建立起数学模型，然后运用先进的数学方法和计算机技术进行求解。数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中，是培养和提高学生应用所学知识分析问题、解决问题的能力的必备手段之一。

数学建模是在上世纪六七十年代进入一些西方国家大学的，我国的几所大学也在80年代初将数学建模引入课堂。经过30多年的发展，现在，绝大多数本科院校和许多专科学校都开设了各种形式的数学建模课程和讲座，为培养学生利用数学方法分析、解决实际问题的能力开辟了一条有效的途径。

大学生数学建模竞赛最早是1985年在美国出现的，1989年在几位从事数学建模教育的教师的组织和推动下，我国几所大学的学生开始参加美国的竞赛，而且积极性越来越高，近几年参赛校数、队数占到相当大的比例。可以说，数学建模竞赛是在美国诞生、在中国开花、结果的。

全国大学生数学建模竞赛已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛，创办于1992年，每年一届，目前也是世界上规模最大的数学建模竞赛。20xx年，来自全国33个省/市/自治区（包括香港和澳门特区）及新加坡、美国的1338所院校、25347个队（其中本科组22233队、专科组3114队）、7万多名大学生报名参加本项竞赛。

数学建模是一种数学的思想方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻画并“解决”实际问题的一种强有力的数学手段。其过程主要包括以下六个阶段：

1.模型准备：了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。

2.模型假设：根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。

3.模型建立：在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系，建立相应的数学结构。

4.模型求解：利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算。

5.模型分析：对所得的结果进行数学上的分析。

6.模型检验：将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差，则应该修改假设，再次重复建模过程。

7.模型应用：应用方式因问题的性质和建模的目的而异。

数学建模的心得体会ppt范本篇二

数学建模是应用数学的一种重要研究方法，通过数学模型来描述和分析实际问题。为了促进学术交流和经验分享，在数学建模领域举办会议已经成为常态。最近，我有幸参加了一场数学建模会议，此次心得体会将分为五个方面进行讨论。

首先，数学建模会议提供了一个学术交流的平台，使得来自不同学术领域的研究人员能够相互学习和交流。会议期间，我有机会听取了来自各个领域的专家学者的报告，了解到不同领域的最新研究成果和发展趋势。这种跨学科的交流对于推动数学建模的发展起到了积极的作用，让我们有机会从更广泛的角度思考和解决实际问题。

其次，数学建模会议提供了一个分享经验和方法的机会。在会议期间，我结识了很多来自不同地区和国家的同行，他们分享了他们在数学建模过程中遇到的问题和解决方法。这使得我深刻认识到，在数学建模的过程中，经验和方法的分享非常重要。不同的研究者可能会有不同的问题处理思路和解题方法，通过交流和讨论，我们能够更好地完善和改进自己的研究方法。

第三，数学建模会议对于培养科研合作意识和团队精神非常有益。在数学建模的过程中，往往需要多个研究人员的合作和协同工作。会议的举办为我们提供了一个与他人合作的机会。通过与其他研究者交流和讨论，我们能够加深对合作的认识，并学会如何与他人进行有效的协作。这对于培养团队精神以及提高科研工作效率有着积极的影响。

第四，数学建模会议还举办了一些专题讨论和研讨会，为与会者提供了进一步深入研究和探讨特定问题的机会。这些讨论和研讨会往往是研究者之间进行深入交流和合作的重要平台，能够更为细致地讨论问题，并从不同的角度探索解决方案。对于特定问题的研究和讨论能够促进我们对该问题的理解和分析，进一步提高我们的研究水平和能力。

最后，数学建模会议还提供了一个展示研究成果和交流思想的机会。在会议期间，我有机会向其他研究者展示自己的研究成果，并与他们进行深入的讨论和交流。这种展示和交流的机会不仅可以增加学术影响力，还能够获得其他研究者的宝贵意见和建议，进一步完善和改进自己的研究成果。

综上所述，数学建模会议是一个学术交流和经验分享的平台。通过参加数学建模会议，我有机会与其他研究人员进行交流和合作，共同推进数学建模领域的发展。这次会议不仅使我受益匪浅，也为我提供了一个更广阔的学术视野和思维方式。我相信，在今后的学术研究中，我会将这次会议的经验和体会运用到实践中，并不断完善和提高自己在数学建模领域的研究能力。

数学建模的心得体会ppt范本篇三

计算机学院、软件学院级学生吴瑞红(保送为我院研究生)。

大一时听学长们讲数学建模竞赛，对他们有一种敬佩，对数学建模竞赛有一种渴望。这种渴望不是一定要拿个什么奖项，而是想体验一下这三天三夜的竞赛，提高自身能力。意想不到的是，我们荣获了全国一等奖。我们心里充满惊喜的同时也充满了感激。感谢老师和同学对我们悉心指导和鼓励;感谢学院和学校给我们提供物质和精神的帮助和支持。

一直以来，我们都认为我们是很平凡的一组。第一，我们都没有深入学习过数学建模，短短的个把月的学习时间让我们始终有点怀疑自己能否真正了解它。尽管，我们不是信心十足地开始了，但我们却没有放弃。我们坚持着从最基本的开始，一点点攻破。我们抱着能提高自己，学习知识的想法去对待这场竞赛。或许，正是我们这种平常心让我们把自己发挥得淋漓尽致，才有了最后的结果。有心栽花花不开，无心插柳柳成荫，这让我们明白一个道理:遇事不可太急功近利，那样可能会适得其反。

第二，我想说的是我们的团队。我们其实仅仅是临时组的一个队，甚至我们之间有的几乎没说过几句话，但这并不影响我们的合作。我们在一开始便进行了分工:选组长也是一个很重要的问题:他的作用就相当于计算机中的cpu，是全队的核心，如果一个队的leader不得力，往往影响一个队的正常发挥。由于身为班长的我具备了一定组织、协调和较强的决策能力以及对matlab较浓厚的兴趣，决定由我担任小组组长并负责编程。我的队友中有对数学比较感兴趣的于是由她负责进行算法的分析，另外一个队友负责论文。组长应该有较强的决策能力，在大家出现分歧时能果断地拿出主意，当队中有人信心动摇时(特别是第三天，人可能已经心力交瘁了)，组长应发挥其作用，让整个队伍重整信心，否则可能导致队伍的前功尽弃。注意有人说，团队需要磨合期，这是毋庸置疑的，但是如果你真的把自己当成其中的一员，努力融入其中，你会发现那原来是一件很简单的事情。记得，你们是一个团队，要相互支持，相互鼓励，要有相容的胸襟，要有合作的意识，要时刻记得你们是荣辱与共的，不要只注重个人得失。在比赛时，一个人的思考是不全面的，大家要一起讨论才有可能把问题搞清楚，因此无论做任何板块，三个人要齐心才行，只靠一个人的力量，要在三天之内写出一篇高水平的文章几乎是不可能的。

数学建模的心得体会ppt范本篇四

数学建模作为一门综合性学科，具有广泛的应用领域和深远的影响，对于提高解决实际问题的能力和培养创新思维具有重要意义。通过参与数学建模比赛和项目，我深刻地认识到数学建模的重要性，也积累了一些心得体会。下面我将结合个人经历，谈谈我在数学建模过程中的心得体会。

一、明确问题与方法。

在进行数学建模之前，首先要明确问题的面貌和要解决的目标，然后选择适合的方法进行分析和求解。在这个过程中，我们要善于抓住问题的关键点，理清问题与已有知识的联系，避免偏离主题和走入死胡同。同时，我们也要善于借鉴已有的数学工具和模型，不断开拓创新。

在一次模拟城市交通拥堵的建模比赛中，我意识到对于这个复杂的问题，单纯的数学模型是远远不够的。所以，我结合地理信息系统（GIS）和传感器技术，将城市道路分隔成小区域，通过收集实时的交通数据，建立起更为精确和实用的交通拥堵模型。这一方法不仅使得模型具有了更高的可靠性和准确度，也增加了我们对解决问题的信心。

二、合理假设与模型构建。

在进行数学建模时，我们往往需要根据实际情况进行一些合理的假设，以简化复杂的问题和推动建模的进程。但是，这些假设必须是合理和可行的，不能过于片面或离实际太远。同时，在构建模型时，我们也要尽量选用简单而有力的数学工具，以便于计算和分析。

在解决一个涉及医学影像分析的问题时，我们需要对医学影像进行处理和分析，还要设计出一个能够自动识别和分析影像的数学模型。我所参与的团队深入了解医学影像学，分析了不同的影像特征，并基于传统的神经网络模型构建了一个高效的医学影像分析模型。在模型的构建过程中，我们注意了计算和实施的可行性，将模型的复杂度降低到合理的范围内，并采用了一些有效的算法来提高模型的精确性和准确度。

三、数据分析与结果验证。

在数学建模中，数据的分析和结果的验证是非常重要的环节。通过对数据的分析，我们可以揭示问题的本质和规律，进而得出解决问题的方法和结论。而结果的验证则是模型可靠性和精确性的检验，也是对我们解决问题的能力和方法的评判。

在一次银行信用评估的建模过程中，我们基于大量的历史交易数据，通过建立一套信用评估模型，对客户的信用情况进行分析和预测。在对模型进行验证时，我们通过对部分客户进行筛选和测试，对比模型预测的结果与实际情况，发现模型的准确度达到了90%以上。这使我们对模型的有效性和可靠性有了更加深刻的认识，并为进一步完善和推广模型提供了依据。

四、团队合作与学习。

数学建模不仅仅是一个人的事情，更是一个团队的合作。通过和其他队员的合作，我们可以相互学习和借鉴彼此的经验和思维模式，在解决实际问题的过程中形成协同效应。同时，团队合作也是一个学习的过程，通过和队友的交流和探讨，我们可以不断拓宽思维，并且从对方身上学到更多的知识和技能。

在一次研究森林生态系统的建模项目中，我和团队成员们共同制定了研究方案和实验设计，并分工协作。通过团队的合作，我们不断从实验数据中总结经验，进行模型验证和修正，并最终成功地建立了一个能够模拟和预测森林生态系统变化的多元模型。这个成功的案例不仅使我们对数学建模有了更深入的认识，也让我们领悟到团队合作的重要性和价值。

五、不断学习和总结。

在数学建模的过程中，我们要不断学习和总结，积累经验和提高能力。只有不断的学习和实践，我们才能够更好地适应和解决不同领域的实际问题，并在数学建模的道路上不断成长。

总的来说，参与数学建模是一次很有收获和意义的经历。通过这次经历，我不仅提高了数学建模的能力和素养，也深刻领悟到了科学研究的重要性和技术创新的意义。我相信，在未来的学习和工作中，我会更加努力地学习和实践，用数学的力量为解决实际问题做出更大的贡献。

数学建模的心得体会ppt范本篇五

数学建模是当今社会中越来越受重视的一门学科，通过数学方法解决实际问题，对于培养学生的逻辑思维、创新能力和实践能力起着重要的作用。在我参与数学建模的过程中，我深刻地体会到，数学建模不仅需要良好的数学基础，还需要坚持、努力和合作的精神，以及对实际问题的敏感性和独立思考的能力。

首先，数学建模需要良好的数学基础。在解决实际问题的过程中，需要运用到多种数学方法和模型，如概率统计、线性规划、微分方程等。而这些都要求我们具备扎实的数学基础。因此，在参与数学建模之前，我们要加强对数学基础知识的学习，同时要注重数学的实际应用，培养数学思维和解决实际问题的能力。

其次，数学建模需要坚持、努力和合作的精神。数学建模不是一蹴而就的过程，需要耐心和毅力去面对问题和困难。在实际操作中，往往会遇到数据收集不全、模型构建不准确等问题，这时候我们要保持积极乐观的心态，不断尝试和改进。同时，在团队合作中，我们要尊重他人意见，共同努力，形成优势互补的合作关系，才能最终完成一个优秀的数学模型。

此外，数学建模需要对实际问题的敏感性和独立思考的能力。在解决实际问题时，我们要对问题本身有敏锐的触觉，能够发现问题背后的本质和规律。同时，我们也要具备独立思考的能力，不仅仅依靠他人的意见和经验，而是要从自己的角度去分析和解决问题。只有这样才能在数学建模中取得令人满意的结果。

最后，数学建模是一个不断学习和提高的过程。在每一次实践中，我们都可以从中汲取经验，了解到不同领域、不同问题的特点和要点。同时，我们也要关注前沿的数学建模成果和方法，及时补充自己的知识和技能。通过不断学习和提高，我们才能在数学建模的道路上越走越远，取得更出色的成就。

总之，数学建模是一门需要我们付出努力和智慧的学科。通过我自己的经历，我深刻地认识到数学建模不仅仅是一种学习方法，更是一种锻炼自己解决实际问题能力的机会。在今后的学习和实践中，我将继续努力，加强自己的数学基础，培养坚持、努力和合作的精神，提高对实际问题的敏感性和独立思考的能力，不断学习和提高，以更好地应对数学建模所带来的挑战。

数学建模的心得体会ppt范本篇六

数学建模比赛是一种很有意义的学科竞赛活动，通过这次比赛，不仅是对我们刚刚学习过的知识进行了一次巩固和运用，也锻炼了我们解决实际问题的能力和团队合作精神。以下是我在数学建模比赛中的一些心得和体会。

首先，成功的数学建模团队需要合理的分工和密切的合作。在比赛中，我们团队成员根据自己的兴趣和长处，合理地分工合作，每人负责一个方面的内容。比如，我擅长数据的处理和模型的建立，所以我承担了这方面的工作；而我的搭档则负责论文的写作和图表的制作。通过这种合理的分工和互补的合作，我们的团队才能高效地解决问题，使得整个团队的水平得到提升。

其次，数学建模比赛需要灵活运用所学的理论知识。在竞赛中，我们要遇到各种各样的实际问题，这些问题并不像课本上的题目那样单一和规定好了的。因此，我们不能局限于课本上的一些定式方法，而应该充分利用所学的理论知识，灵活运用在实际问题的解决中。比如，在我们的一次比赛中，我们遇到了一个需同时考虑时间和资源分配的问题，我们运用了线性规划的方法，通过建立数学模型，求解得到了最优解。这一经验告诉我们，只有将理论知识与实际问题相结合，才能高效地解决问题。

第三，数学建模比赛需要灵活运用不同的思维方法。在我们的比赛中，我们遇到了一道关于线性回归的问题。在分析问题时，我尝试了线性回归分析的方法，但结果并不理想。后来，我的队友提出了使用指数回归的方法，经过计算和比较，我们发现指数回归结果更符合实际情况。通过这次经历，我意识到在数学建模比赛中，没有一种固定的思维方法是适用于所有问题的，我们需要根据具体问题的特点灵活运用各种思维方法，从而得到更好的解决方法。

第四，数学建模比赛需要注重实践和验证。在比赛中，我们提出了一种模型，但我们不能仅仅凭借理论推导和计算结果就认为模型是正确的。我们还需要通过实践和验证来检验我们的模型是否可行和准确。比如，在我们的一次模拟实验中，我们对模型的结果进行了验证，并发现结果与实际情况相吻合，这使我们对我们的模型有了更大的信心。因此，在数学建模比赛中，实践和验证是非常重要的环节。

最后，数学建模比赛让我充分意识到团队合作的重要性。在比赛中，我们需要相互协作、相互配合，从而形成一个默契的团队。在我和队友的分工和合作中，我切身感受到了团队的力量。每当遇到困难和挑战时，我们共同努力，相互支持，最终取得了成功。通过这次比赛，我认识到团队合作可以弥补个人的不足，使解决问题的效果更好。

总之，数学建模比赛是一次非常有意义的经历。通过这次比赛，我不仅学到了更多的理论知识，也锻炼了自己的解决问题的能力和团队合作精神。我相信，这些经验和体会将对我今后的学习和工作产生深远的影响。我会继续努力，不断提升自己，在未来的数学建模比赛中取得更好的成绩。

数学建模的心得体会ppt范本篇七

读数学建模是一项需要较高能力的学问，需要具备丰富的数学知识和逻辑思维能力。在我学习的过程中，我深刻认识到了数学建模的重要性以及在实际工作和生活中的应用价值。以下是我的读数学建模的心得体会。

作为一个计算机科班出身的学生，我很早就开始了接触数学建模。但在一开始的时候，我并没有真正理解什么是数学建模。直到在大学的选修课中系统地学习了一门《数学建模及应用》课程后，我才对数学建模有了更深入的认知和理解。

第二段：理解“建模”

“建模”的核心意思是将复杂的实际问题转化为数学模型，然后用数学语言描述该问题并进行数学分析。在实际的工作和生活中，我们要面对、研究的诸如市场营销、物流运输、气象环境、图像视频等不同领域的问题都可以通过“建模”的方式进行求解。

第三段：掌握数学和编程技能。

数学建模需要掌握扎实的数学功底，同时也要在编程技能上有所涉猎。这是因为数学建模过程中需要运用到很多数据分类和筛选、数据可视化、计算机程序的实现等技能。只有将数学和编程技能完美结合，才能为数学建模提供最有利的条件。

第四段：关注实际问题。

在理论知识的积累与技术能力的提升之外，数学建模中还需要关注实际问题。我们不能将理论和技术与实际问题划分开来。可行的“建模”问题是源于实际问题，因此，在发现实际问题的基础上，我们才能够有更清晰的目标和向实现目标的循序渐进的步骤。

第五段：学习和交流。

数学建模需要广泛学习和交流。我们要阅读相关领域的探讨和论文，获取更多的行业知识。同时，我们还要积极参加学术会议和交流活动，与其他学者和专家协同工作和深度探讨，交换经验和知识，并不断提升自己的建模能力。

在读数学建模的过程中，我也留下了许多经典案例和优秀论文，坚持探索科学问题的本质，发掘应用数学的潜力。数学建模是一个学习与实践并行、动态更新的过程，它将不断影响我们思考问题和解决问题的方式，让我们更好地懂得数学对人类社会发展的重要性。

数学建模的心得体会ppt范本篇八

数学建模是一个重要的学科领域，它涵盖了多个学科和领域，包括数学、计算机科学、物理学等。在我走进数学建模的过程中，我不仅学到了各种数学方法和工具的使用，还深刻体会到了数学建模带给我的思维方式和解决问题的能力。在这篇文章中，我将分享我在走进数学建模过程中的心得体会。

第二段：培养问题意识。

数学建模的第一步是培养问题意识。在开始建模之前，我们需要详细分析问题，确定问题的具体需求和边界条件。通过认真理解问题，我学会了如何提出有针对性的问题，并在解决问题的过程中避免陷入无关的细节。这个过程让我意识到，培养问题意识对于解决问题非常关键。

第三段：选择合适的数学方法。

在数学建模中，选择合适的数学方法是至关重要的。不同的问题需要不同的数学方法来解决。通过学习不同的数学方法和模型，我学会了灵活运用数学工具来解决实际问题。我发现，数学方法可以帮助我们从多个维度去分析问题，找到问题的本质，并给出最优的解决方案。

第四段：数据处理与模型求解。

数学建模中，对数据的处理和模型的求解是非常重要的步骤。通过学习如何处理大量的数据和选择合适的模型进行求解，我学会了如何从海量信息中提取有效的信息，并将其应用于实际问题的解决中。这个过程不仅让我对实际问题有了更深入的理解，还提高了我的计算和分析能力。

第五段：实践与总结。

数学建模需要大量的实践和总结。通过参加数学建模比赛和实际项目，我有机会将课堂上学到的知识应用到实际情境中，并与队友一起解决实际问题。这个过程不仅锻炼了我的团队合作和沟通能力，还让我深刻认识到数学建模的重要性和实际应用价值。

总结：

通过走进数学建模，我不仅学到了丰富的数学知识和方法，还培养了问题意识和解决问题的能力。数学建模让我不再局限于书本知识，而是能够将所学的数学方法用于实际问题的解决中。通过不断实践和总结，我相信我会在数学建模领域继续取得进步，并将所学知识应用到更多领域中的实际问题中。走进数学建模，让我发现了数学的魅力，并为未来的学习和研究提供了更加广阔的可能性。

数学建模的心得体会ppt范本篇九

一年一度的全国数学建模大赛在今年的x月x日上午8点拉开战幕，各队将在3天72小时内对一个现实中的实际问题进行模型建立，求解和分析，确定题目后，我们队三人分头行动，一人去图书馆查阅资料，一人在网上搜索相关信息，一人建立模型，通过三人的努力，在前两天中建立出两个模型并编程求解，经过艰苦的奋斗，终于在第三天完成了论文的写作，在这三天里我感触很深，现将心得体会写出，希望与大家交流。

1.团队精神：团队精神是数学建模是否取得好成绩的最重要的因素，一队三个人要相互支持，相互鼓励。切勿自己只管自己的一部分（数学好的只管建模，计算机好的只管编程，写作好的只管论文写作），很多时候，一个人的思考是不全面的，只有大家一起讨论才有可能把问题搞清楚，因此无论做任何板块，三个人要一起齐心才行，只靠一个人的力量，要在三天之内写出一篇高水平的文章几乎是不可能的。

2.有影响力的leader：在比赛中，leader是很重要的，他的作用就相当与计算机中的cpu，是全队的核心，如果一个队的leader不得力，往往影响一个队的正常发挥，就拿选题来说，有人想做a题，有人想做b题，如果争论一天都未确定方案的话，可能就没有足够时间完成一篇论文了，又比如，当队中有人信心动摇时（特别是第三天，人可能已经心力交瘁了），leader应发挥其作用，让整个队伍重整信心，否则可能导致队伍的前功尽弃。

3.合理的时间安排：做任何事情，合理的时间安排非常重要，建模也是一样，事先要做好一个规划，建模一共分十个板块（摘要，问题提出，模型假设，问题分析，模型假设，模型建立，模型求解，结果分析，模型的评价与推广，参考文献，附录）。你每天要做完哪几个板块事先要确定好，这样做才会使自己游刃有余，保证在规定时间内完成论文，以避免由于时间上的不妥，以致于最后无法完成论文。

4.正确的论文格式：论文属于科学性的文章，它有严格的书写格式规范，因此一篇好的论文一定要有正确的格式，就拿摘要来说吧，它要包括6要素（问题，方法，模型，算法，结论，特色），它是一篇论文的概括，摘要的好坏将决定你的论文是否吸引评委的目光，但听阅卷老师说，这次有些论文的摘要里出现了大量的图表和程序，这都是不符合论文格式的，这种论文也不会取得好成绩，因此我们写论文时要端正态度，注意书写格式。

5.论文的写作：我个人认为论文的写作是至关重要的，其实大家最后的模型和结果都差不多，为什么有些队可以送全国，有些队可以拿省奖，而有些队却什么都拿不到，这关键在于论文的写作上面。一篇好的论文首先读上去便使人感到逻辑清晰，有条例性，能打动评委；其次，论文在语言上的表述也很重要，要注意用词的准确性；另外，一篇好的论文应有闪光点，有自己的特色，有自己的想法和思考在里面，总之，论文写作的好坏将直接影响到成绩的优劣。

6.算法的设计：算法的设计的好坏将直接影响运算速度的快慢，建议大家多用数学软件（mathematice，matlab，maple，mathcad，lindo，lingo，sas等），这里提供十种数学建模常用算法，仅供参考：

（1）蒙特卡罗算法（该算法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，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法）。

（2）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，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用matlab作为工具）。

（3）线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以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（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）。

（5）动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中）。

（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（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用）。

（7）网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，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，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具）。

（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，而计算机只认的是离散的数据，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是非常重要的）。

（9）数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用）。

（10）图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，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）。