数学建模专题方法总结
初中数学建模技巧知识总结
初中数学建模技巧知识总结数学建模作为一门综合性较强的学科，旨在将数学的知识和方法应用于实际问题的解决过程中。
对于初中生来说，掌握一些数学建模的技巧是非常重要的。
本文将从问题建模、数据分析、模型构建和模型求解四个方面，给出初中数学建模的技巧总结。
问题建模是数学建模的第一步，也是最关键的一步。
在进行问题建模时，我们需要将实际问题抽象为数学形式，明确问题的目标、限制条件和关键因素。
首先，需仔细阅读问题描述，理解问题所涉及的背景和要求，从中提炼出问题的核心要素。
其次，要搞清楚问题的已知条件和未知条件，并分别标注出来。
对于未知条件，可以使用符号代替，方便后续的数学分析。
最后，需要确定问题的目标，即最终要解决的问题是什么。
只有明确了问题的目标，才能有针对性地进行数学模型的构建。
数据分析是数学建模的关键环节之一，通过对问题所给数据的分析，可以为后续的模型构建提供支持和依据。
在进行数据分析时，首先要对数据进行整理和归纳，可以使用表格或画图等方式，将数据进行可视化。
其次，需要对数据进行统计分析，包括计算平均值、中位数、众数等，并观察数据的分布情况，以了解数据的特点。
在数据分析的过程中，还需要注意异常值的处理，排除对结果造成干扰的数据点。
通过数据分析，我们可以对问题有更加深入的认识，为模型的构建提供依据。
模型构建是数学建模的核心步骤，要根据问题的特点选择合适的数学模型。
常见的数学模型包括线性模型、非线性模型和优化模型等。
在进行模型构建时，要考虑问题的实际背景和要求，选择与问题相匹配的数学模型。
同时，需要确定模型的变量和参数，确保模型的表达能够准确地反映问题的本质。
在构建模型的过程中，可以使用已学过的知识和方法，如方程、函数、比例关系等，进行数学建模的推导和证明。
模型求解是数学建模的最后一步，通过对构建好的数学模型进行求解，得到问题的答案。
求解模型的方法有很多种，包括数值计算、代数计算和几何计算等。
在进行模型求解时，需要借助计算工具和软件进行辅助，提高计算的准确性和效率。
数学建模方法与实践经验总结
数学建模方法与实践经验总结在现代社会中，数学建模已经成为了解和解决实际问题的重要工具。
通过数学建模，我们可以将复杂的现实问题转化为数学模型，从而用数学方法进行分析和求解。
在过去的几年中，我有幸参与了一些数学建模项目，并积累了一些实践经验。
在本文中，我将总结一些数学建模的方法和实践经验。
首先，数学建模的第一步是问题的抽象和建模。
在面对一个实际问题时，我们需要仔细分析问题的背景和要求，明确问题的目标和限制条件。
然后，我们可以利用数学语言和符号将问题抽象成数学模型。
模型的建立需要考虑问题的各个因素和变量，并选择适当的数学工具和方法。
在这个过程中，我们需要灵活运用数学知识和技巧，将问题转化为数学形式，以便进行后续的分析和求解。
其次，数学建模的第二步是模型的分析和求解。
一旦建立了数学模型，我们就可以利用数学方法对模型进行分析和求解。
常用的数学方法包括微积分、线性代数、概率论等。
通过对模型进行分析，我们可以得到问题的一些基本特征和性质，如稳定性、敏感性等。
然后，我们可以利用数值方法或解析方法对模型进行求解，得到问题的解析解或数值解。
在这个过程中，我们需要注意数学方法的适用性和精确性，并结合实际情况进行合理的近似和简化。
第三，数学建模的第三步是模型的验证和优化。
在得到问题的解后，我们需要对模型进行验证和优化。
验证模型的正确性是非常重要的，我们可以通过与实际数据进行比较来验证模型的准确性和可靠性。
如果模型与实际数据相符，那么我们可以认为模型是可靠的。
然后，我们可以对模型进行优化，以提高模型的性能和效果。
优化方法包括参数调整、约束条件优化等。
通过模型的验证和优化，我们可以提高模型的可信度和实用性。
最后，数学建模的第四步是模型的应用和推广。
一旦我们建立了一个可靠的数学模型，我们就可以将模型应用到实际问题中。
通过模型的应用，我们可以得到问题的解决方案和决策支持。
同时，我们也可以将模型推广到其他类似的问题中，以解决更广泛的实际问题。
数学建模各类方法归纳总结
数学建模各类方法归纳总结数学建模是一门应用数学领域的重要学科，它旨在通过数学模型对现实世界中的问题进行分析和解决。
随着科技的不断发展和应用需求的增加，数学建模的方法也日趋多样化和丰富化。
本文将对数学建模的各类方法进行归纳总结，以期帮助读者更好地了解和应用数学建模。
一、经典方法1. 贝叶斯统计模型贝叶斯统计模型是一种基于概率和统计的建模方法。
它通过利用先验知识和已知数据来确定未知数据的后验概率分布，从而进行推理和预测。
贝叶斯统计模型在金融、医药、环境等领域具有广泛应用。
2. 数理统计模型数理统计模型是基于概率统计理论和方法的建模方法。
它通过收集和分析样本数据，构建统计模型，并通过参数估计和假设检验等方法对数据进行推断和预测。
数理统计模型在市场预测、风险评估等领域有着重要的应用。
3. 线性规划模型线性规划模型是一种优化建模方法，它通过线性目标函数和线性约束条件来描述和解决问题。
线性规划模型在供应链管理、运输优化等领域被广泛应用，能够有效地提高资源利用效率和降低成本。
4. 非线性规划模型非线性规划模型是一种对目标函数或约束条件存在非线性关系的问题进行建模和求解的方法。
非线性规划模型在经济学、物理学等领域有着广泛的应用，它能够刻画更为复杂的现实问题。
二、进阶方法1. 神经网络模型神经网络模型是一种模拟人脑神经元系统进行信息处理的模型。
它通过构建多层神经元之间的连接关系，利用反向传播算法进行训练和学习，实现对复杂数据的建模和预测。
神经网络模型在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
2. 遗传算法模型遗传算法模型是一种模拟自然界生物进化过程的优化方法。
它通过模拟遗传、交叉和突变等过程，逐步搜索和优化问题的最优解。
遗传算法模型在组合优化、机器学习等领域具有广泛的应用。
3. 蒙特卡洛模拟模型蒙特卡洛模拟模型是一种基于随机模拟和概率统计的建模方法。
它通过生成大量的随机样本，通过对样本进行抽样和分析，模拟系统的运行和行为，从而对问题进行求解和评估。
数学建模方法总结最新3篇
数学建模方法总结最新3篇数学建模方法总结篇一一、工作的整体情况这一次招新工作，使协会新吸收一股新生的力量。
本次招新相对应于去年也有了很大的进步，总共招收新会员280人。
此次招新将大量对数模感兴趣并且自愿加入协会、态度积极端正而且能够遵守协会的规章制度的同学吸纳进入数学建模协会。
同学们带着对数学建模的热爱和对梦想的坚持，迈进这个能够施展自己才华的舞台，并决心用自己的汗水来谱出人生中最动人的乐章。
二、工作的基本做法本次协会招新活动在9月24、25、28、29日顺利展开，前后共持续了四天；共设有两个招新地点，分别在汇南图书馆前与汇北食堂前；以校园内固定设点的方式进行招新，主要以爱好数模，对数学建模有兴趣，并且能够坚持在数学建模这条路上攀登的同学为招新对象；共准备了一张宣传海报，一块成果展板，一个数模书籍展览架，还有若干宣传横幅及宣传单为招新材料。
在招新前一晚，会长及理事会成员在厚德楼228召开招新工作安排会议。
此次会议上，主要布置招新过程各个部门的工作，并强调招新不注重数量而应重视招新的质量。
本次会议为招新工作的顺利开展打下了坚实的基础。
在招新活动的第一天晚上，又召开临时会议，总结在工作过程中的不足，并提出相应的解决方案。
在协会干部的共同努力下，这次招新工作于9月29日画上了完美的句号。
三、工作取得的主要成效本次协会的招新工作，使协会的会员明显增加，这是本届协会干部共同努力取得的成功。
在招新过程中，干部们细心的向前来咨询的同学介绍和解释数模；力争让前来咨询同学都能够真正的理解：什么数模，能够从中收获什么，等等。
这使很多的同学感受到数模的热情，并对数学建模都产生了浓厚的兴趣，都表现出成为“数模人”的决心。
在这次招新活动中各个干部都各司其职，并且提出了在招新活动中的优点与不足，这为下次招新留下了宝贵的经验。
四、工作中的不足由于准备时间的缺乏，宣传方式不够全面，故没有达到更大的宣传力度。
干部普遍课程较多，招新时值班人员较少。
常用的数学建模方法总结
2常用的建模方法
(I)初等数学法。
主要用于一些静态、线性、确定性的模型。
例如，席位分配问题，学生成绩的比较，一些简单的传染病静态模型。
(2)数据分析法。
从大量的观测数据中，利用统计方法建立数学模型，常见的有：回归分析法，时序分析法。
(3)仿真和其他方法。
主要有计算机模拟(是一种统计估计方法，等效于抽样试验，可以离散系统模拟和连续系统模拟)，因子试验法(主要是在系统上做局部试验，根据试验结果进行不
断分析修改，求得所需模
型结构)，人工现实法(基于对系统的了解和所要达到的目标，人为地组成一个系统)。
(4)层次分析法。
主要用于有关经济计划和管理、能源决策和分配、行为科学、军事科学、军事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗、环境等领
域，以便进行决策、评价、分析、预测等。
该方法关键的一步是建立层次结
构模型。
数学建模总结归纳
数学建模总结归纳数学建模是一种综合运用数学、计算机科学、统计学等知识，解决实际问题的方法和工具。
通过对实际问题进行分析、建立模型、求解问题，可以帮助我们了解问题背后的规律，并为决策提供科学依据。
在进行数学建模的过程中，我们需要掌握一些基本方法和技巧，也需要不断总结和归纳经验，以提高解决问题的效率和精度。
一、问题分析和建模在进行数学建模之前，我们首先需要对问题进行全面的分析。
这包括了理解问题的背景和目标、明确问题的约束条件和可行性等。
通过对问题进行逐步剖析，我们可以明确问题的关键因素和需求，为建立合适的模型打下基础。
建立模型是数学建模的核心环节。
在建立模型时，我们需要选择适当的数学方法和工具，并根据问题的特点进行模型的抽象和简化。
模型的好坏直接影响到问题求解的效果，因此需要在实践中不断修正和改进模型，以获得更准确的解决方案。
二、问题求解和验证在建立模型之后，我们需要对模型进行求解，得到问题的答案。
常用的求解方法有数值计算、优化算法、统计推断等。
根据问题的具体情况，选择合适的求解方法并进行计算。
求解完成后，我们需要对结果进行验证。
验证可以通过多种方式进行，例如与实际数据的对比、与已有的研究成果的比较等。
通过验证，我们可以评估模型的精度和可靠性，为后续的决策提供可信的依据。
三、模型改进和应用通过对问题的求解和验证，我们可以对模型进行改进。
改进可以从多个方面入手，包括模型的结构、参数的调整、算法的优化等。
通过不断完善模型，我们可以提高模型的适用性和预测能力。
改进完成后，我们可以将模型应用到实际问题中。
实际应用需要考虑问题的复杂性和实施的可行性，并结合实际环境进行调整。
将模型应用到实际问题中，可以帮助我们解决实际困难，提高工作效率。
四、经验总结和归纳在进行数学建模的过程中，我们需要不断总结和归纳经验。
经验总结可以从多个方面入手，包括问题分析的方法、模型建立的技巧、求解方法的选择等。
通过总结和归纳，我们可以提高问题解决的效率和质量，并积累经验供以后的工作参考。
数学建模教学方法总结
数学建模教学方法总结数学建模是一门涉及数学知识、实际问题分析和计算机编程的学科。
它旨在培养学生解决实际问题的能力，提高他们的创新思维和合作精神。
针对数学建模教学的特殊性，本文总结了几种有效的数学建模教学方法。
一、启发教学法启发教学法是一种循序渐进的教学方法，通过提供具有挑战性的问题和情境来激发学生解决问题的兴趣。
教师可以引导学生通过观察、实验和分析数据等方式，逐步发展他们的数学建模能力。
这种方法强调学生的主动参与和独立思考，培养他们的问题解决能力。
二、案例教学法案例教学法是一种以案例为基础的教学方法。
教师可以选择与学生实际生活和学习经验相关的案例，并引导他们通过数学建模技术解决问题。
学生在解决案例时，需要将数学知识与实际问题相结合，培养他们的应用能力和创新思维。
三、团队合作教学法团队合作教学法是一种鼓励学生合作思考和解决问题的教学方法。
在数学建模教学中，教师可以将学生分为小组，每个小组负责解决一个实际问题。
学生需要共同协作、分享信息、互相讨论，并最终提出完整的解决方案。
这种方法有助于培养学生的合作精神、沟通能力和团队合作能力。
四、项目驱动教学法项目驱动教学法是一种通过开展综合性项目来推动学习的教学方法。
在数学建模教学中，教师可以引导学生选择一个具体的问题或主题，并通过调查研究、数据分析和模型构建等活动来解决问题。
学生在项目中需要应用数学知识和建模技术，培养他们的问题解决能力和实践能力。
五、信息技术辅助教学法信息技术辅助教学法是一种利用计算机和互联网资源辅助教学的方法。
在数学建模教学中，教师可以引导学生使用数学软件和建模工具，进行数据分析、模型仿真和实验验证等活动。
通过信息技术的应用，学生可以更好地理解数学概念和方法，提高数学建模的效率和精确度。
总结：数学建模教学方法的选择应根据学生的实际情况和教学目标来确定。
启发教学法、案例教学法、团队合作教学法、项目驱动教学法和信息技术辅助教学法都有助于培养学生的数学建模能力和创新思维。
数学建模方法总结(优秀5篇)
数学建模方法总结(优秀5篇)数学建模方法总结篇一数学建模随着人类的进步，科技的发展和社会的日趋数字化，应用领域越来越广泛，人们身边的数学内容越来越丰富。
强调数学应用及培养应用数学意识对推动素质教育的实施意义十分巨大。
数学建模在数学教育中的地位被提到了新的高度，通过数学建模解数学应用题，提高学生的综合素质。
一、数学应用题的特点我们常把来源于客观世界的实际，具有实际意义或实际背景，要通过数学建模的方法将问题转化为数学形式表示，从而获得解决的一类数学问题叫做数学应用题。
数学应用题具有如下特点：第一、数学应用题的本身具有实际意义或实际背景。
这里的实际是指生产实际、社会实际、生活实际等现实世界的各个方面的实际。
如与课本知识密切联系的源于实际生活的应用题；与模向学科知识网络交汇点有联系的应用题；与现代科技发展、社会市场经济、环境保护、实事政治等有关的应用题等。
第二、数学应用题的求解需要采用数学建模的方法，使所求问题数学化，即将问题转化成数学形式来表示后再求解。
第三、数学应用题涉及的知识点多。
是对综合运用数学知识和方法解决实际问题能力的检验，考查的是学生的综合能力，涉及的知识点一般在三个以上，如果某一知识点掌握的不过关，很难将问题正确解答。
第四、数学应用题的命题没有固定的模式或类别。
往往是一种新颖的实际背景，难于进行题型模式训练，用“题海战术”无法解决变化多端的实际问题。
必须依靠真实的能力来解题，对综合能力的考查更具真实、有效性。
因此它具有广阔的发展空间和潜力。
二、数学应用题如何建模建立数学模型是解数学应用题的关键，如何建立数学模型可分为以下几个层次：第一层次：直接建模。
根据题设条件，套用现成的数学公式、定理等数学模型。
第二层次：直接建模。
可利用现成的数学模型，但必须概括这个数学模型，对应用题进行分析，然后确定解题所需要的具体数学模型或数学模型中所需数学量需进一步求出，然后才能使用现有数学模型。
第三层次：多重建模。
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3模糊数学预测
专题
方法
运用情况
具体问题
6、模糊数学
模糊聚类分析
模糊模式识别
模糊综合评判
模糊数学是研究和揭示模糊现象的定量处理方法。
分类、识别、评判、预测、控制、排序、选择
模糊聚类分析--------对所研究的事物按一定标准进行分类。对客观事物按一定的标准进行分类的数学方法称为聚类分析，它是多元统计的一种分类方法。
专题
方法
运用情况
具体问题
10、主成分分析
主成分分析是对于原先提出的所有变量，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
专题
方法
运用情况
具体问题
11、回归分析
线性回归
一元线性规划
多元线性规划
非线性回归
变量之间的相互关系，可分为两种：一是确定性关系，也叫函数关系，其特征是一个变量随着其他变量的确定而确定。二是相关关系，特征是：变量之间的关系很难用一种精确的方法表示出来，如年龄与血压的关系、身高与体重的关系等。
三次样条插值（光滑曲线）
二维插值
最邻近插值（不连续）
分片线性插值（连续）
双线性插值
拟合
线性最小二乘法
由已知的一组数据求血药浓度随时间的变化规律、给药方案问题、电阻问题、水塔流量估计问题
非线性最小二乘法（结合无约束规划）
离散数据的处理可用插值、拟合。
插值：已知某些离散点的函数值，构造一个简单的函数通过所有离散点，可求离散点区域内其他中间点的值。若要求所求曲线（面）通过所给所有数据点，就是插值问题。
平均数时间数列
长期趋势
季节变动
时间序列模型时间数列的影响因素循环变动
不规则变动
指标分析（描述性分析）
时间数列的统计分析趋势分析
随机时间数列分析
发展水平
平均发展水平（序时平均数）
水平指标增长量-----边际倾向、贡献率
平均增长量
动态指标分析
发展速度
平均发展速度
速度指标
增长速度（逐期、累计）---------弹性系数
泊松分布在排队系统、产品检验、天文、物理等领域有广泛应用。
状态随时间连续变化的系统称为连续系统。
排队论主要研究随机服务系统的工作过程。
专题
方法
运用情况
具体问题
8、神经网络模型
人工神经元模型
BP神经网络
数据分类
语言特征信号分类
专题
方法
运用情况
具体问题
9、层次分析
层次分析法------在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上，利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化，从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法。
微分方程数值解求近似解。
有限差分法--------偏微分方程的一种数值解法
专题
方法
运用情况
具体问题
4、规划
非线性规划
优化问题
线性规划
灵敏度分析
整数规划
非线性------曲线
线性-------直线
专题
方法
5、灰色预测
数列预测
时间序列
灾变与异常值预测
季节灾变与异常值预测
拓扑预测
系统预测
预测方法总结：1回归拟合预测------最小二乘法（数据较多、不能太多也不能太少、适合中等数据量的问题）
对离散点的数据进行规则处理和加密通常采用上述两类方法。
常用的离散点的数据处理方法：
1、按距离加权法：
假定至某点的距离越近的数据点对改点的影响越大，若只考虑例某点最近的几个数据点，这几个点对该点的值影响与距离有关，距离越远影响越小。
令数据点 至某点 的距离为 ，则有
求出离 最近的 个数据点的距离 后，则点 上的估计值为
专题
方法
运用情况
具体问题
1、图论
最短路问题
Dijkstra算法
两个指定顶点之间的最短路径/某顶点到其余顶点的最短路
线路的布设、运输安排、运输网络最小费用流问题、票价最便宜的路线、两城间最短铁路线
Flody算法
每对顶点之间的最短路径/任意两顶点间的最短路
从甲地到乙地的最短路
连线问题
Kruskal算法（避圈法）
其中 是 的点值。
此方法并没有考虑最近的几个数据点的方位，所取的点可能是集中到一侧或两侧，其他方位可能取不到。
2、按方位取点加权法
以 点为中心，把区域分成若干个象限，从每个象限取一点作加权平均。
求某点 的函数值时，则以 为原点将平面分成四个基本象限，再把每个象限等分成 份，这样就把全平面分成 等分，然后在每个等分角内寻找一个离 最近的数据点，其值为 ，它到 的距离 ，则点 上的值为
拟合：不要求通过所有数据点，可预测以前的值。若不要求曲线（面）通过所有数据点，而是要求它反映对象整体的变化趋势，这就是数据拟合，又称曲线拟合或曲面拟合。
函数插值与曲线拟合都是要根据一组数据构造一个函数作为近似，由于近似的要求不同，二者在数学方法上是完全不同的。
专题
方法
运用情况
具体问题
3、微分方程
微分方程模型
层次分析法(AHP法)是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。该方法将定量分析与定性分析结合起来，用决策者的经验判断各衡量目标能否实现的标准之间的相对重要程度，并合理地给出每个决策方案的每个标准的权数，利用权数求出各方案的优劣次序，比较有效地应用于那些难以用定量方法解决的课题。如工程计划、资源分配、方案排序、政策制定、冲突问题、性能评价、能源系统分析、城市规划、经济管理、科研评价、经济计划和管理，能源政策和分配，人才选拔和评价，生产决策，交通运输，科研选题，产业结构，教育，医疗，环境，军事等，得到了广泛的重视和应用。
其中
3、趋势面拟合法
4、趋势面和残差叠加法
5、加权最小二乘拟合法
数据统计分析方法：
描述性统计分析、推断性统计分析方法
大量观察法、统计分组法、综合指标法、归纳推断法、统计模型法
常规统计分析方法、多元统计分析方法、其他统计分析方法
分组分析、比较分析、因素分析、因子分析、判别分析、相关回归分析、方差分析、假设检验
聚类分析-------分类(事先不知道划分为几类)。根据相似程度将目标进行分类。先进行相似性的测度：距离是测度样品之间的亲疏程度（明氏距离、马氏距离），相似系数测度变量之间的亲疏程度（概率论中的相关系数）。
系统聚类法的基本步骤：
1计算n个样品两两间的距离
2构造n
判别分析、对应分析、典型相关分析
层次分析法根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型，从而最终使问题归结为最低层(供决策的方案、措施等)相对于最高层(总目标)的相对重要权值的确定或相对优劣次序的排定。
层次分析处理问题类型：决策、评价、分析、预测等
平均增Байду номын сангаас速度
多元统计分析是实现定量分析的有效工具。
研究多个随机变量之间相互依赖关系以及内在统计规律性
主要方法有：主成分分析-----降维、简化数据结构。将众多原始指标转化为少数几个综合指标（主成分）
因子分析------降维。根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，不同组的变量相关性较低，每组变量代表一个基本结构（因子）
二是它们都易于用图形的形式直观地描述和表达，数学上把这种与图相关的结构称为网络。
与图和网络相关的最优化问题就是网络最优化或称网络优化问题。所以上面例子中介绍的问题都是网络优化问题。
专题
方法
运用情况
具体问题
2、插值与拟合
插值
一维插值
拉格朗日插值
作出山区地貌图、等高线图、海底曲面图、温度分布曲面图
分段线性插值（每两点的连线）
根据规律建模
目标跟踪问题
导弹追踪敌舰
用微元法建模
容器漏水问题
水面高度随时间的变化规律
用模拟近似法建模
交通管理问题
黄灯应亮多久
微分方程数值解
欧拉法
求近似解
梯形法
龙格-库塔方法
经典的四阶龙格-库塔法
建立微分方程模型要对研究对象作具体分析。一般有一下三种方法：1根据规律建模2用微元法建模3用模拟近似法建模。
决策是指在面临多种方案时需要依据一定的标准选择某一种方案。
如：1.在海尔、新飞、容声和雪花四个牌号的电冰箱中选购一种。要考虑品牌的信誉、冰箱的功能、价格和耗电量。
2.在泰山、杭州和承德三处选择一个旅游点。要考虑景点的景色、居住的环境、饮食的特色、交通便利和旅游的费用。
3.在基础研究、应用研究和数学教育中选择一个领域申报科研课题。要考虑成果的贡献（实用价值、科学意义），可行性（难度、周期和经费）和人才培养。
求最小生成树
总造价最低的铁路线路图、如何修建高速公路使总成本最低
Prim算法（破圈法）
求最小生成树
行遍性问题
二次逐边修正法
求较优哈密顿圈（过每顶点）
推销员问题、旅行商问题、最佳灾情巡视路线
Fleury算法
求欧拉回路（过每边）
中国邮递员问题
匹配问题
匈牙利算法
求最大匹配
人员指派/分配问题
Kuhn-Munkres算法
模糊模式识别------已知某类事物的若干标准模型，给出一个具体的对象，确定把它归于哪 一类模型。
模糊综合评判------从某一事物的多个方面进行综合评价
模糊线性规划-----将线性规划的约束条件或目标函数模糊化,引入隶属函数，从而导出一个新的线性规划问题, 其最优解称为原问题的模糊最优解。