Моделирование различных физических процессов является важной задачей. Оно позволяет лучше понять физику процессов, исследовать природные закономерности, описать новые грани исследуемых явлений. Конечно, моделирование основано на упрощении реальных явлений. Это связано с невозможностью за приемлемое время расчета учесть все возможные физические эффекты. При современном развитии информационных технологий и вычислительной техники численные ограничения можно свести к минимуму. А развитие различных алгоритмов позволяет уменьшить время счета и учесть больше эффектов, а значит, глубже исследовать природу явлений. Одной из сложнейших задач механики сплошных сред является задача моделирования движения жидкости в трехмерных координатах методом сглаженных частиц. Вся среда разбивается на множество мелких частиц (не менее 10000 частиц в 1 м3). Основной сложностью при моделировании является необходимость на каждом шаге для каждой частицы искать всех соседей в радиусе взаимодействия, а затем вычислять некоторый набор характеристик, включая скорости и новое положение. Наибольшую сложность, и соответственно, наибольшее время расчета составляет алгоритм поиска соседей в радиусе взаимодействия. Поэтому исследование различных алгоритмов поиска ближайших соседей в рамках задачи моделирования движения жидкости является актуальной и практически значимой задачей. В настоящей работе представлены основные подходы к решению задачи о поиске ближайших соседей. Выявлены положительные и отрицательные стороны рассмотренных методов, сделаны выводы о наилучшем методе для решения поставленной задачи.