数学建模方法的核心是，针对某种实际问题，首先要确定需要利用什么样的数学理论来解决问题，然后进一步深入研究建立什么样的具体模型，就是相应理论中的某种形式的模型．
1）基本优化模型
利用函数的极值理论和方法建立的数学模型，称为基本优化模型．常见的问题包括最大利润、最小费用、最远距离、最好的方案等．基本优化模型分为无条件极值和有约束条件极值两种形式，可以利用基本的微积分极值理论方法进行计算求解．
2）数学规划模型
利用线性规划、非线性规划、整数规划、混合整数规划、动态规划、随机规划、二次规划、目标规划等理论与方法建立起来的最优化模型，称为数学规划模型．数学规划模型用于确定某种过程或系统的最优状态，常用的计算工具是LINGO软件、MATLAB软件．
3）微分方程模型
微分方程模型指的是利用微分方程的理论和方法建立起来的数学模型．它的主要目标是求出某种变量的函数形式，通过分析这个变量的变化规律，构建含有导数或微分的等式关系，从而建立起含有函数及各阶导数的微分方程模型．
微分方程模型包括常微分方程模型和偏微分方程模型，可以用MATLAB软件求解微分方程，也可以利用微分方程的数值解方法求解方程的近似解．(www.xing528.com)
4）差分方程模型
差分方程模型是需要确定某种离散变量数列的取值规律而建立的模型．通过分析计算数列的改变量的值，构建相应的等式关系，就会形成差分方程模型．差分方程是分析计算离散变量序列变化规律的基本模型，具有广泛的应用．
5）随机模型
针对与随机现象有关的各种问题，利用概率论、数理统计、随机过程、时间序列分析等理论和方法建立起相应的数学模型，称为随机模型．例如，利用随机事件的概率、随机变量及其分布、随机变量的总体特征等可以建立相应的数学模型．时间序列分析中的平稳序列模型、自回归模型、移动平均模型等，都是基于已经发生的数据建立起来的反映随机数据变化规律的随机模型．数理统计中的点估计模型、区间估计模型、参数检验模型、非参数假设检验模型、方差分析检验多因素的均值相等模型等，都是重要的随机模型．
6）图论模型
对于涉及有限个事物之间的关系和特征进行分析研究的问题，我们可以建立图论模型进行表示、计算、分析等．我们常见的分派问题、指派问题、运输问题、最短路问题、网络极值问题等很多问题都可以用图论模型表示和解决．
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