數學建模的計算經濟模型有哪些

1. 哪位高手告訴我數學建模的模型都有哪幾種謝謝哈

優化模型，數學規劃模型，差分方程模型，離散模型，概率模型，統計回歸模型，馬氏鏈模型......

2. 數學建模的模型有哪幾類

微分模型、差分模型、變分法模型、優化模型、離散模型、概率模型、數學規劃、馬氏鏈模型。還有很多，建議你去網路文庫中尋找。。

3. 數學建模模型有哪些適合解決什麼問題

數學建模常用的模型有數學規劃模型、微分方程模型、代數方程和差分方程模型、穩定性模型、離散模型、概率模型、統計回歸模型、博弈模型、馬氏鏈模型、動態優化模型，還有一些比賽時常用的具體模型：整數規劃、線性規劃、圖論、人工神經網路、回歸分析（一元，多元，逐步）、 灰色預測GM（1,1）模型、模糊數學、層次分析、窮舉法、統計分析、計算機模擬。

4. 數學建模分類模型有哪些

數學建模常用模型有哪些？

1、蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決問題的算

法，同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必用的方法）

2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法（比賽中通常會遇到大量的數據需要

處理，而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab作為工具）

3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題（建模競賽大多數問題

屬於最優化問題，很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通常使用Lindo、

Lingo軟體實現）

4、圖論演算法（這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等演算法，涉

及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備）

5、動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法（這些演算法是演算法設計

中比較常用的方法，很多場合可以用到競賽中）

6、最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法（這些問題是

用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助，但是演算法的實

現比較困難，需慎重使用）

7、網格演算法和窮舉法（網格演算法和窮舉法都是暴力搜索最優點的演算法，在很多競賽

題中有應用，當重點討論模型本身而輕視演算法的時候，可以使用這種暴力方案，最好

使用一些高級語言作為編程工具）

8、一些連續離散化方法（很多問題都是實際來的，數據可以是連續的，而計算機只

認的是離散的數據，因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非

常重要的）

9、數值分析演算法（如果在比賽中採用高級語言進行編程的話，那一些數值分析中常

用的演算法比如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編寫庫函數進行調

用）

10、圖象處理演算法（賽題中有一類問題與圖形有關，即使與圖形無關，論文中也應該

要不乏圖片的，這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題，通常使用Matlab

5. 寫出所有數學建模的模型

用數學的符號和語言，把它表述為數學式子，也就是數學模型，然後用通過計算得到的模型結果來解釋實際問題，並接受實際的檢驗。這個建立數學模型的全過程就稱為數學建模。
以初中數學建模的常見類型為例
一、建立「方程（組）」模型。「方程（組）」模型是研究現實世界數量關系的最基本的數學模型，它可以幫助人們從數量關系的角度更正確、清晰的認識、描述和把握現實世界。諸如納稅問題、分期付款、打折銷售、增長率、儲蓄利息、工程問題、行程問題、濃度配比等問題，常可以抽象成「方程（組）」模型，通過列方程（組）加以解決。
二、建立「不等式（組）」模型。現實生活建立中同樣也廣泛存在著數量之間的不等關系。諸如統籌安排、市場營銷、生產決策、核定價格範圍等問題，可以通過給出的一些數據進行分析，將實際問題轉化成相應的不等式問題，利用不等式的有關性質加以解決。
三、建立「函數」模型。函數反映了事物間的廣泛聯系，揭示了現實世界眾多的數量關系及運動規律。現實生活中，諸如最大獲利、用料價造、最佳投資、最小成本、方案最優化問題，常可建立函數模型求解。
四、建立「幾何」模型。幾何與人類生活和實際密切相關，諸如測量、航海、建築、工程定位、道路拱橋設計等涉及一定圖形的性質時，常需建立「幾何模型，把實際問題轉化為幾何問題加以解決。
五、建立「統計」模型。統計知識在自然科學、經濟、人文、管理、工程技術等眾多領域有著越來越多的應用。諸如公司招聘、人口統計、各類投標選舉等問題，常要將實際問題轉化為「統計」模型，利用有關統計知識加以解決。
六、建立「概率」模型。概率在社會生活及科學領域中用途非常廣泛，諸如游戲公平問題、彩票中獎問題、預測球隊勝負等問題，常可建立概率模型求解。

6. 常見的數學模型有哪些

1、生物學數學模型

2、醫學數學模型

3、地質學數學模型

4、氣象學數學模型

5、經濟學數學模型

6、社會學數學模型

7、物理學數學模型

8、化學數學模型

9、天文學數學模型

10、工程學數學模型

11、管理學數學模型

(6)數學建模的計算經濟模型有哪些擴展閱讀

數學模型的歷史可以追溯到人類開始使用數字的時代。隨著人類使用數字，就不斷地建立各種數學模型，以解決各種各樣的實際問題。

數學模型這種數學結構是藉助於數學符號刻劃出來的某種系統的純關系結構。從廣義理解，數學模型包括數學中的各種概念，各種公式和各種理論。

因為它們都是由現實世界的原型抽象出來的，從這意義上講，整個數學也可以說是一門關於數學模型的科學。從狹義理解，數學模型只指那些反映了特定問題或特定的具體事物系統的數學關系結構，這個意義上也可理解為聯系一個系統中各變數間內的關系的數學表達。

7. 經濟學的數學建模

這個是西方經濟學中的蛛網模型：
t表示本期，t-1表示上期
需求：Dt=a-bPt。。。。。。。。。（1）
供給：St=-c+dPt-1.。。。。。。。（2）
通過1991，1992的數據確定需求曲線：Dt=45-2.5Pt
通過1991的價格，1992年的產量；1992年的價格和1993年的產量，確定供給曲線：St=16+1.5Pt-1
b=2.5，d=1.5，b>d,需求曲線比供給曲線平坦，價格和產量的波動會逐漸減少，趨於均衡。

穩定的均衡產量（1）（2），Dt=St，得到關於價格的一階差分方程，
bPt + dPt-1 =a+c
解得;
Pt=[P0-[(a+c)/(b+d)]][-d/b]^t +(a+c)/(b+d)
溫不穩定，就看差分方程的解，對這個解求t→+∞時的極限，顯然b>d時有極限的，極限就是(a+c)/(b+d)，這個就是均衡的價格，接下來帶入數據自己算吧。

8. 數學建模主要模型都有哪些

1、蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決問題的算
法，同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必用的方法）

2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法（比賽中通常會遇到大量的數據需要
處理，而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab作為工具）

3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題（建模競賽大多數問題
屬於最優化問題，很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通常使用Lindo、
Lingo軟體實現）

4、圖論演算法（這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等演算法，涉
及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備）

5、動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法（這些演算法是演算法設計
中比較常用的方法，很多場合可以用到競賽中）

6、最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法（這些問題是
用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助，但是演算法的實
現比較困難，需慎重使用）
7、網格演算法和窮舉法（網格演算法和窮舉法都是暴力搜索最優點的演算法，在很多競賽
題中有應用，當重點討論模型本身而輕視演算法的時候，可以使用這種暴力方案，最好
使用一些高級語言作為編程工具）
8、一些連續離散化方法（很多問題都是實際來的，數據可以是連續的，而計算機只
認的是離散的數據，因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非
常重要的）
9、數值分析演算法（如果在比賽中採用高級語言進行編程的話，那一些數值分析中常
用的演算法比如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編寫庫函數進行調
用）
10、圖象處理演算法（賽題中有一類問題與圖形有關，即使與圖形無關，論文中也應該
要不乏圖片的，這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題，通常使用Matlab
進行處理）

9. 數學建模論文中的模型有哪些

優化模型、規劃模型、微分方程模型、代數方程與差分方程模型、穩定性模型、離散模型、概率模型、統計回歸模型、博弈模型、馬氏鏈模型 等等。

10. 常見30種數學建模模型是什麼

1、蒙特卡羅演算法。

2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法。

3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題。

4、圖論演算法。

5、動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法。

6、最優化理論的三大非經典演算法。

7、網格演算法和窮舉法。

8、一些連續離散化方法。

9、數值分析演算法。

10、圖象處理演算法。

應用數學去解決各類實際問題時，建立數學模型是十分關鍵的一步，同時也是十分困難的一步。建立教學模型的過程，是把錯綜復雜的實際問題簡化、抽象為合理的數學結構的過程。

要通過調查、收集數據資料，觀察和研究實際對象的固有特徵和內在規律，抓住問題的主要矛盾，建立起反映實際問題的數量關系，然後利用數學的理論和方法去分析和解決問題。

(10)數學建模的計算經濟模型有哪些擴展閱讀：

數學建模是一個讓純粹數學家（指只研究數學，而不關心數學在實際中的應用的數學家）變成物理學家、生物學家、經濟學家甚至心理學家等等的過程。這里的實際現象既包涵具體的自然現象比如自由落體現象，也包含抽象的現象比如顧客對某種商品所取的價值傾向。這里的描述不但包括外在形態、內在機制的描述，也包括預測、試驗和解釋實際現象等內容。