1. 遗传算法
遗传算法是一种基于生物进化思想的优化算法，其基本思想是通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。遗传算法可以用于求解复杂的函数极值问题、组合优化问题等。在旅行商问题中，遗传算法可以用于求解最短路径问题。
2. 神经网络
神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，其基本单元是神经元。神经网络可以通过学习和训练来识别模式、分类数据等。神经网络可以用于预测、分类、聚类等问题。在股票市场中，神经网络可以用于预测股票的涨跌趋势。
3. 粒子群算法
粒子群算法是一种基于群体行为的优化算法，其基本思想是通过模拟粒子在搜索空间中的运动来寻找最优解。粒子群算法可以用于求解复杂的非线性优化问题、函数最小化问题等。在机器学习中，粒子群算法可以用于求解神经网络的权重和偏置。
综上所述，智能算法在数学建模中的应用十分广泛，可以用于求解各种复杂问题。未来，随着智能算法技术的不断发展，其在数学建模中的应用也将不断拓展。
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