Возможно, имелись в виду методы динамического программирования, которые полезны для задач с подзадачами, которые могут быть решены независимо. 1

Также для анализа процессов и принятия решений в сложных ситуациях применяют, например, следующие математические методы:

• Метод аналитической иерархии (AHP). 2 Позволяет структурировать сложные проблемы, разбивая их на иерархические уровни, и оценивать альтернативы по нескольким критериям. 2
• Метод анализа предпочтений (TOPSIS). 2 Основан на идее нахождения альтернативы, которая находится ближе всего к идеальному решению и дальше всего от наихудшего. 2
• Методы вероятностного и статистического анализа. 2 Помогают оценить вероятности различных исходов и принять решение на основе ожиданий. 2
• Методы машинного обучения, в частности, деревья решений и нейронные сети. 2 Деревья решений — это алгоритмы, которые помогают принимать решения на основе структуры данных, где на каждом шаге принимается решение, зависящее от значений входных данных. 2

Выбор конкретного метода зависит от характеристик задачи, и часто их комбинируют для достижения лучших результатов. 1