常用数学建模算法：蒙特卡罗、数据拟合、图论等。

数学建模常用算法是数学建模过程中常用的一些算法工具，这些算法可以帮助建模者解决实际问题，并得到合理的结果。常用的数学建模算法包括蒙特卡罗算法、数据拟合、图论算法、动态规划等等。这些算法在建模竞赛中经常被使用，因此对于建模者来说，熟练掌握这些算法并能够灵活运用是非常重要的。 首先，蒙特卡罗算法是一种随机性模拟算法，通过计算机仿真来解决问题。它能够模拟复杂的真实系统，并通过模拟来检验模型的正确性。在建模竞赛中，蒙特卡罗算法常常被用于模拟各种实际环境中的问题，例如气象预测、股票走势预测等。 其次，数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法也是数学建模中常用的算法。在建模竞赛中，往往需要处理大量的数据，而这些数据处理算法能够帮助建模者将大量数据进行处理和分析，从而得到有用的信息和结论。 第三，规划类问题是建模竞赛中常见的问题类型，而线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题是常用的算法工具。这些问题通常可以用数学规划算法来描述和解决，例如使用 Lindo、Lingo、MATLAB 软件进行实现。 此外，图论算法也是建模竞赛中常用的算法之一。这类算法涉及最短路、网络流、二分图等问题的解决，对于涉及到图论问题的建模者来说，熟练掌握这些算法显得十分重要。 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法也是建模竞赛常用的算法手段，这些算法在算法设计中经常被使用，能够帮助建模者解决实际问题，得出合理的结果。 最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法也是解决一些较困难的最优化问题的常用算法。尽管这些算法的实现比较困难，但对于某些问题来说，它们是非常有帮助的。 最后，网格算法和穷举法则是暴力搜索最优点的算法，这两种算法也在建模竞赛中得到广泛使用，尤其对于某些特定问题的求解，它们能够提供有效的解决方案。 总的来说，数学建模常用算法是建模者解决实际问题的重要工具，熟练掌握这些算法并能够灵活运用，对于在建模竞赛中取得好的成绩至关重要。因此，建模者应该不断地加强对这些算法的学习和实践，以提高自己的建模水平和竞赛能力。