最近几天学习的有关数学建模的常规方法

层次分析法
对难以完全定量的复杂系统做出决策的模型和方法

多属性决策是现代决策科学的一个重要组成部分，它 的理论和方法在工程设计、经济、管理和军事等诸多领域 中有着广泛的应用，如:投资决策、项目评估、维修服务、 武器系统性能评定、工厂选址、投标招标、产业部门发展 排序和经济效益综合评价等.多属性决策的实质是利用已 有的决策信息通过一定的方式对一组(有限个)备选方案进 行排序或择优

灰色预测模型（Gray Forecast Model）是通过少量的、不完全的信息，建立数学模型并做出预测的一种预测方法.当我们应用运筹学的思想方法 解决实际问题，制定发展战略和政策、进行重大问题的决策时，都必须对未来进行科学的预测
处理小样本预测问题的有效工具.特别是它对时间序列短、统 计数据少、信息不完全系统的分析与建模，具有独 特的功效，因此得到了广泛的应用.

Dijkstra算法能求一个顶点到另一顶点最短路径。 它是由Dijkstra于1959年提出的。实际它能出始点到
其它所有顶点的最短路径。

Floyd算法是一个经典的动态规划算法。
寻找从点i到点j的最短路径。

模拟退火模型
TSP“旅行商问题”的应用领域包括：如何规划最合理高效的道路交通，以减少拥堵；如何 更好地规划物流，以减少运营成本；在互联网 环境中如何更好地设置节点，以更好地让信息 流动等。

种群竞争模型
不同企业推出的类似产品可应用种群 竞争模型

排队过程，通常是一个随机过程，排队论又称“随机服务系统理论”

线性规划所研究的是：在一定条件下，合理安排人力物力等资源，使经济效果达到最好.一般地，求线性目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值的问题，统称为线性规划问题。

非线性规划与01规划模型
01规划是指未知量的取值范围只能是0,1的规划问题， 通常是线性规划

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。
在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与 此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上 反映这个课题的某些信息。

聚类分析
的实质是建立一种分类方法，它能够将一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度在没有先验知识的情况下自动进行分类。这里所说的类就是一个具有相似性的个体的集合
聚类分析是一种探索性的分析方法。

多元回归分析模型
回归分析是一种统计学上分析数据的方法， 目的在于了解两个或多个变量间是否相关、 相关方向与强度，并建立数学模型以便观察 特定变量来预测研究者感兴趣的变量。
公路客运量与人口增长量、私家车保有量、 国民生产总值、国民收入、工农业总产值、 基本建设投资额、城乡居民储蓄额、铁路和水运客运量等因素的关系。