数学建模常见模型汇总

优化问题

线性规划、半定规划、几何规划、非线性规划、整数规划、多目标规划(分层序列法)、动态规划、存贮论、代理模型、响应面分析法、列生成算法

预测模型

微分方程、小波分析、回归分析、灰色预测、马尔可夫预测、时间序列分析(AR MAMA.RMA ARTMA LSTM神经网络)、混沌模型时间序列预测、支持向量机、神经网络预测(与机器学习部分很多重合)

动态模型

微分方程模型(ODE SDE DDE DAE PDE)、差分方程模型、元胞自动机、排队论、蒙特卡罗随机模拟

图论模型

最短路径、最小生成树、最小费用最大流、指派问题、旅行商问题、VRPTW路径规划、网络流、路径规划算法 (Dijkstra Floyd AD RRT* LPA* D*lite)

评价模型

层次分析法、嫡权法、最优赋权法、主成分分析法、主成分回归评价、因子分析、模糊综合评价、TOPSIs法、数据包络分析、秩和比法、灰色综合评价法、最小二乘主客观一致赋权评价模型、BP神经网络综合评价法

统计分析模型∶

分布检验、均值T检验、方差分析、协方差分析、相关分析、卡方检验、秩和检验、回归分析、Logistic回归、聚类分析、判别分析、关联分析(Apriori算法)

现代智能算法∶

(求极值，多目标规划,TSP，车间调度等)模拟退火、遗传算法、粒子群算法、禁忌搜索、免疫算法、鱼群算法、神经网络、蚁群算法

其他算法∶

二分法、直接搜索法、变范围搜索、单因素优选法0.618法(黄金分割法)、拉格朗日乘子法、信赖域算法、欧拉法\改进欧拉法、牛顿-拉弗森算法（牛顿迭代法)、拟牛顿法、梯度下降法

• 分类问题︰KNN、逻辑回归、决策树、随机森林、
  ADABOOST、GBDTXGBoostlLightGBM、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络
• 回归问题∶线性回归、LAsSo回归、哈回归、决策树回归、集成学习中回归方法、支持向量回归、高斯混合模型、神经网络
• 聚类问题∶K均值聚类、DSCAN聚类、EM算法