蒙特卡羅模型（Monte Carlo model）是一種基於機率和統計理論的計算方法，用於解決數學和物理問題。它通過建立一個機率模型或隨機過程，利用電子計算機進行統計模擬或抽樣，以獲得問題的近似解。這種方法以隨機性為基礎，可以處理理論上可能是確定性的問題。蒙特卡羅模型在項目管理、物理、化學等領域有廣泛套用，特別是在處理複雜系統、最最佳化問題、數值積分、機率分布生成等方面。
蒙特卡羅模擬方法的原理是，當問題或對象本身具有機率特徵時，可以通過計算機模擬產生抽樣結果，並根據抽樣計算統計量或參數的值。隨著模擬次數的增多，可以求得這些統計量或參數的估計值的平均值，從而得到問題的近似解。這種方法在二戰期間由美國數學家馮·諾伊曼和烏拉姆等人發明，最初是為了模擬核武器研製中的裂變物質中子隨機擴散現象。蒙特卡羅模型也被稱為統計模擬法或隨機抽樣技術，它利用大數定律和中心極限定理，通過大量隨機數的生成來估計未知參數對系統的影響。
蒙特卡羅模型的一個關鍵優勢是簡單性和快速性，這使得它能夠被非專業人士理解和掌握，並且在現代項目管理中得到了廣泛套用。例如，在風險管理、故障預測、成本和進度控制等方面，蒙特卡羅方法可以提供有效的解決方案。此外，隨著計算機技術的發展，蒙特卡羅模擬的計算效率得到了顯著提升，使得這種方法能夠處理更加複雜和龐大的數據量。