下面的内容都是关于离散的
可以研究一下网络流算法，虽然这几年的国赛都少有涉及，但是DINIC和ISAP之类的算法思想本身就很精妙，值得学习积累。
演化算法在数学建模中也非常常用，这里推荐先看模拟退火，算法思想简洁，代码实现也比较容易。然后可以看一些粒子群优化算法，包括用粒子群优化算法解
决多目标规划的问题（MOPSO），我个人觉得是对多目标规划问题的一种比较好的求解方案。此外可以掌握些遗传算法、differential evolution等算法。
|其他一些评估模型的常用算法，如TOPSIS、熵权系数也建议掌握。
Y排队论的几个模型在很多地方都适用，也尽量掌握。
对于这些常用的算法，建议一支队伍能准备一套模板，确保上面的程序每个都看过、用过，最好加上必要的注释，包括算法复杂度、重要参数的意义等。
这里推荐从贪心看起，贪心问题对于初学者来说比较容易理解，一些经典的流程安排问题建议大家自己写程序实现一下，可以印象深刻。贪心虽然是最简单的算
法，但在数学建模中仍然很常用。+
模型建立后要会分析和求解，需要算法的积累。在比赛时有大量的数据需要处理，模型也会相对复杂，只掌握一个单纯型法的手算显然是不行的。算法的学习推
荐两本书，入门级别的王晓东的《算法设计与分析》，然后看《算法导论》。
数模离不开数学基础。一般，离散问题大都是最优化问题，所以《运筹学》和《离散数学》是必看的。看《运筹学》的话要明白怎么建立规划模型，包括线性规
划、整数规划、多目标规划等。学完这些知识后就可以开始尝试看一些数模题，开始自己建立模型了。但是，这些是远远不够的。
队伍中，三个人对算法都比较熟悉，可以一起讨论算法；我单独负责建立模型，写模型那一部分内容；Uriel写算法和计算结果；HCH就承担了所有的编程任务
基本的模型，讨论大体的算法，接着下午可以优化模型，程序开始编写