确定性模型：这是最常见的数学建模方法，它假设系统的行为是确定的，可以通过已知的公式或规则来描述。例如，牛顿运动定律就是一个确定性模型。 随机模型：这种方法考虑了系统的不确定性，通过概率论和统计学来描述系统的行为。例如，蒙特卡洛模拟就是一种随机模型。
数学建模的方法如下：类比法 类比法建模一般在具体分析该实际问题的各个因素的基础上，通过联想、归纳对各因素进行分析，并且与已知模型比较，把未知关系化为已知关系。
机理分析法从基本物理定律以及系统的结构数据导出数学模型。
数据拟合。数据拟合又称曲线拟合，俗称拉曲线，是一种把现有数据透过数学方法来代入一条数式的表示方式。科学和工程问题可以通过诸如采样、实验等方法获得若干离散的数据，根据这些数据，往往希望得到一个连续的函数或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合，这过程就叫做拟合。线性规划。
网格算法和穷举法：这些是暴力搜索最优点的算法，在某些竞赛题目中有应用。当重点是模型本身而非算法时，可考虑使用。适合用高级语言编程。 连续离散化方法：将连续问题离散化，利用差分代替微分、求和代替积分等方法。这对于处理实际问题非常重要。
simpowersystem 的库中基本所有模型都属于连续系统，因为其对应的物理世界一般是电机、电源、电力电子器件等等，而simpowersystem 中常用 powergui 这个工具来将系统中的连续模型离散化以便采用 discrete 算法，便于计算机计算。
Python 3版本的DEA模型，结合Gurobi优化器，为我们提供了强大的分析手段，包括CCRS（投入导向）和BCC（产出导向）等模式。DEA模型基础/DEA模型的核心是对决策单元（DMU）进行分析，其中包含明确的投入和产出。CCRS模型，以效益评价指数衡量效率，通过线性化处理，揭示资源使用的优化空间。
DEA模型分为CCR模型和BCC模型。CCR模型假设DMU处于固定规模报酬情形下，用来衡量总效率。固定规模报酬是所有DMU一起比较的效率评估。BCC模型假设DMU处于变动规模报酬情形下，用来衡量纯技术和规模效率。变动规模报酬与条件相当的受评单位比较。
DEA模型的常见用途 DEA方法及其模型自1978年由美国著名运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper提出以来，已广泛应用于不同行业及部门，并且在处理多指标投入和多指标产出方面，体现了其得天独厚的优势。用DEA衡量效率可以清晰地说明投入和产出的组合，它比一套经营比率或利润指标更具有综合性并且更值得信赖。
DEA模型的精髓 DEA，全称Data Envelopment Analysis，是一种衡量单位间相对效率的工具。它的核心在于通过对比，揭示出在给定投入和产出条件下的最佳操作方式，这对于超市优化布局、银行资源分配，甚至医疗行业的基层卫生资源配置，都有着广泛的应用。
DEA模型由三个部分组成：输入、输出和效率。输入指的是组织内部的资源，如人力、设备、原材料等；输出指的是组织的产出，如产品、服务等；效率指的是组织内部资源利用的效率。DEA模型通过对这三个部分进行分析，来评估组织的绩效，并为组织的决策提供参考。
数据包络分析DEA是一种多指标投入和产出评价的研究方法，其应用数学规划模型计算比较决策单元（DMU）之间的相对效率，对评价对象做出评价。
1、这个线性规划单纯形解法的基本思路是：先求得一个初始基可行解，以这个初始基可行解在可行域中对应的极点为出发点，根据最优准则判断这个基可行解是否是最优解，如果不是转换到相邻的一个极点，即得到一个新的基可行解，并使目标函数值下降，这样重复进行有限次后，可找到最解或判断问题无最优解。
2、问题：minZ = x1 - 2x2 + x3 s.t. x1 + x2 = 100 x1，x2，x3 = 0 单纯形法是一种求解线性规划问题的有效方法。对于给定的线性规划问题，单纯形法通过一系列的线性变换，将原问题转化为标准形式，然后找到最优解。 首先，将问题转化为标准形式。
3、X = （3，3，0，0，0）T是该问题的可行解 我们可以令x3，x4为非基变量， 也可以令x3，x5或x4，x5为非基变量。退化情况存在的问题在于，经过一次进出基迭代后得到的是同一个基本可行解，因此有可能出现迭代算法在一个基本可行解的几个基矩阵之间循环不止的情况。
4、单纯形法的一般解题步骤可归纳如下：①把线性规划问题的约束方程组表达成典范型方程组，找出基本可行解作为初始基本可行解。②若基本可行解不存在，即约束条件有矛盾，则问题无解。
1、运筹学是研究决策问题的一门学科，它主要使用数学模型和定量分析方法来解决实际问题。在运筹学中，有许多常用的方法，包括线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、图论、网络优化等。线性规划是一种最优化技术，它的目标是在一组线性约束条件下，找到一个最优解。
2、排队理论：这是一种用于分析和设计服务系统的方法，它可以用于解决诸如等待时间、队列长度等问题。模拟：这是一种通过构建系统的数学模型，然后运行模型来预测系统行为的方法。随机过程：这是一种描述随机事件随时间变化规律的数学工具，它在运筹学中有广泛的应用。
3、线性规划（LinearProgramming）：线性规划是一种优化技术，用于在一组线性约束条件下最大化或最小化一个线性目标函数。线性规划可以用来解决生产计划、资源分配等问题。整数规划（IntegerProgramming）：整数规划是线性规划的一种扩展，它要求目标函数和约束条件中的变量都是整数。
