在數(shù)學(xué)建模中，優(yōu)化模型是一種通過(guò)數(shù)學(xué)方法來(lái)尋找最優(yōu)解的方法。以下是一些常見的優(yōu)化模型典例：

1. 線性規(guī)劃：線性規(guī)劃是一種經(jīng)典的優(yōu)化問(wèn)題，它的目標(biāo)是找到一組變量的最優(yōu)值，使得一個(gè)或多個(gè)目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最大或最小。例如，一個(gè)工廠需要找到一種生產(chǎn)組合，使得總成本最小化。

2. 非線性規(guī)劃：非線性規(guī)劃是解決復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化問(wèn)題的數(shù)學(xué)工具。它的目標(biāo)是找到一組變量的最優(yōu)值，使得一個(gè)或多個(gè)目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最大或最小。例如，一個(gè)城市需要找到一種交通流量分配方案，使得總旅行時(shí)間最小化。

3. 整數(shù)規(guī)劃：整數(shù)規(guī)劃是處理具有整數(shù)變量的優(yōu)化問(wèn)題的一種方法。它的目標(biāo)是找到一組變量的最優(yōu)值，使得一個(gè)或多個(gè)目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最大或最小。例如，一個(gè)供應(yīng)鏈管理問(wèn)題需要考慮庫(kù)存水平和運(yùn)輸成本，同時(shí)需要滿足交貨期限和產(chǎn)品數(shù)量的限制。

4. 動(dòng)態(tài)規(guī)劃：動(dòng)態(tài)規(guī)劃是一種解決多階段決策過(guò)程優(yōu)化問(wèn)題的方法。它通過(guò)將問(wèn)題分解為更小的子問(wèn)題來(lái)解決復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題。例如，一個(gè)投資決策問(wèn)題需要考慮未來(lái)的現(xiàn)金流和風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)需要在多個(gè)投資項(xiàng)目之間進(jìn)行選擇。

5. 隨機(jī)規(guī)劃：隨機(jī)規(guī)劃是處理隨機(jī)變量的優(yōu)化問(wèn)題的一種方法。它通過(guò)考慮隨機(jī)因素來(lái)尋找最優(yōu)解。例如，一個(gè)金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)問(wèn)題需要考慮市場(chǎng)波動(dòng)和不確定性，同時(shí)需要在多個(gè)金融產(chǎn)品之間進(jìn)行選擇。

6. 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化：網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化是處理網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化問(wèn)題的一種方法。它通過(guò)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)中的資源分配和路徑選擇來(lái)提高效率。例如，一個(gè)物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問(wèn)題需要考慮貨物的運(yùn)輸成本和時(shí)間，同時(shí)需要在多個(gè)倉(cāng)庫(kù)之間進(jìn)行選擇。

7. 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘：機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘是處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的優(yōu)化問(wèn)題的一種方法。它們通過(guò)分析數(shù)據(jù)特征和模式來(lái)尋找最優(yōu)解。例如，一個(gè)推薦系統(tǒng)問(wèn)題需要考慮用戶的偏好和行為，同時(shí)需要在多個(gè)商品之間進(jìn)行選擇。