在解决实际问题时，数学建模发挥着不可替代的作用。它将实际问题转化为数学模型，通过数学方法进行求解，为决策提供科学依据。数学建模中常用的模型有哪些呢？**将为你一一揭晓。

一、线性规划模型 线性规划模型在资源优化配置、生产计划、工程设计等领域有着广泛的应用。它通过线性目标函数和线性约束条件，找到最优解。

1.目标函数：最大化或最小化线性函数 2.约束条件：线性不等式或等式

二、非线性规划模型 非线性规划模型在处理非线性问题时具有优势。它包括非线性目标函数和线性、非线性约束条件。

1.目标函数：非线性函数 2.约束条件：线性不等式、非线性不等式或等式

三、整数规划模型 整数规划模型在解决需要离散决策的问题中有着重要作用。它要求决策变量的取值为整数。

1.目标函数：线性或非线性函数 2.约束条件：线性不等式、非线性不等式或等式

四、动态规划模型 动态规划模型在解决多阶段决策问题中具有优势。它将问题分解为若干个阶段，通过求解各个阶段的最优解，得到整体问题的最优解。

1.目标函数：线性或非线性函数 2.约束条件：线性不等式、非线性不等式或等式

五、网络流模型 网络流模型在交通运输、物流配送等领域有着广泛应用。它研究网络中物资的流动和分配。

1.目标函数：最大化或最小化总流量 2.约束条件：流量守恒、容量限制等

六、排队论模型 排队论模型在解决服务系统设计、资源分配等问题中具有重要作用。它研究服务对象在服务过程中的排队现象。

1.目标函数：最小化排队时间或等待概率 2.约束条件：服务能力、到达率等

七、存贮模型 存贮模型在解决企业物资储备、生产计划等问题中具有重要作用。它研究如何在保证供应的降低库存成本。

1.目标函数：最小化总成本 2.约束条件：需求、供应、库存等

八、预测模型 预测模型在处理时间序列数据时具有优势。它通过对历史数据的分析，预测未来趋势。

1.目标函数：最小化预测误差 2.约束条件：数据平稳性、自相关性等

通过以上八种常用模型的介绍，相信你对数学建模有了更深入的了解。在实际应用中，我们可以根据问题的特点和需求，选择合适的模型进行求解，为决策提供有力支持。数学建模是解决实际问题的有力工具，掌握这些常用模型，将为你在职业生涯中添砖加瓦。