Некоторые отличия метода Монте-Карло от других методов оптимизации:

• Использование случайных чисел. 15 Метод Монте-Карло предполагает проведение большого количества экспериментов, которые имитируют события в рамках заданной вероятности. 4
• Работа с неопределённостью. 1 Монте-Карло справляется с задачами, где присутствует высокая степень неопределённости или вариативности данных. 1
• Универсальность. 14 Метод можно применять к широкому спектру задач: от моделирования физических процессов до оценки финансовых рисков. 1
• Параллельные вычисления. 1 Метод подходит для параллельных вычислений, что значительно ускоряет процесс обработки данных на современных многопроцессорных системах. 1
• Вероятностный результат. 3 Метод Монте-Карло даёт не точный, а вероятностный результат, позволяет получить представление о поведении системы как некий «набросок», а не как идеальную картинку. 3

Во многих случаях задачи, решаемые методом Монте-Карло, могут быть решены другими (аналитическими) методами, но они подходят только для задач небольшой размерности. 2 Для реальных задач применение аналитических методов нередко оказывается невозможным или нецелесообразным из-за большого объёма сложных вычислений. 2 В таких случаях метод Монте-Карло может оказаться единственно возможным способом решения задачи. 2