一、预测模型概览：
网络预测模型、灰色预测模型、拟合插值预测（包括线性回归、时间序列分析）以及马尔科夫链预测等。这些模型在多个领域中有着广泛的应用。
应用领域：人口统计预测、水资源污染增长预测、病毒传播趋势预测、赛事胜出机率预测、个人月收入预估、商品销量预测以及经济发展态势等预测，均在工业、农业、商业经济，以及环境、社会和军事等领域中有着普遍的使用。
二、优化模型概览：
规划模型，如目标规划、线性规划、非线性规划、整数规划及动态规划；图论模型；排队论模型；网络优化模型；遗传算法；模拟退火算法；以及蚁群算法等。
应用场景：诸如快递员配送路径优化问题、水资源调度优化问题、高速公路收费站设置问题、军事行动的侦察时机与路径选择、物流选址策略和商业布局规划等。
三、评估模型概览：
模糊评价法、层次分析法、聚类分析法、主成分分析法，以及灰色综合评价法和人工网络评估法等。
应用领域：区域水资源评价工作、水利工程项目风险评估、城市发展水平评价、足球教练绩效评价、篮球队实力评估、水生态安全评价、大坝稳定性评估及边坡稳定性评价等。
二、重要算法盘点：
1. 蒙特卡罗算法——一种随机性模拟算法，通过计算机模拟来解决问题，可用于检验模型准确性。
2. 数据处理核心算法——涉及数据拟合、参数估计及插值等，在比赛中常需处理大量数据，通常借助Matlab工具进行处理。
3. 规划类问题算法——包括线性规划、整数规划、多元规划及二次规划等，建模竞赛中的大多数问题可归为最优化问题，常使用Lindo、Lingo软件进行实现。
4. 图论算法概览——涵盖最短路、网络流及二分图等算法，图论相关问题可通过这些方法解决。
5. 计算机算法集锦——包括动态规划、回溯搜索、分治算法及分支定界等，为竞赛中常用算法设计方法。
6. 非经典最优化理论算法——如模拟退火法、网络及遗传算法，用于解决较困难的最优化问题，实现上具有一定难度。
7. 基础且直接的算法——如网格算法和穷举法，在专注于模型本身而简化算法时可以采用。
8. 连续离散化方法——面对实际问题的连续数据，通过差分代替微分，求和代替积分等思想进行数据处理。
9. 数值分析算法的运用——在使用高级语言编程的比赛中，需额外编写库函数进行方程组求解、矩阵运算及函数积分等数值分析运算。
10. 图象处理算法——赛题中与图形相关的问题，或虽与图形无关但需展示和处理图形的论文，通常使用Matlab进行处理。