在數(shù)學(xué)建模中，優(yōu)化模型是一種通過數(shù)學(xué)方法來尋找最優(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)化問題，它的目標是找到一組變量的最優(yōu)值，使得一個或多個目標函數(shù)達到最大或最小。例如，一個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)化問題的數(shù)學(xué)工具。它的目標是找到一組變量的最優(yōu)值，使得一個或多個目標函數(shù)達到最大或最小。例如，一個城市需要找到一種交通流量分配方案，使得總旅行時間最小化。

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)化問題的一種方法。它的目標是找到一組變量的最優(yōu)值，使得一個或多個目標函數(shù)達到最大或最小。例如，一個供應(yīng)鏈管理問題需要考慮庫存水平和運輸成本，同時需要滿足交貨期限和產(chǎn)品數(shù)量的限制。

4. 動態(tài)規(guī)劃：動態(tài)規(guī)劃是一種解決多階段決策過程優(yōu)化問題的方法。它通過將問題分解為更小的子問題來解決復(fù)雜的優(yōu)化問題。例如，一個投資決策問題需要考慮未來的現(xiàn)金流和風(fēng)險，同時需要在多個投資項目之間進行選擇。

5. 隨機規(guī)劃：隨機規(guī)劃是處理隨機變量的優(yōu)化問題的一種方法。它通過考慮隨機因素來尋找最優(yōu)解。例如，一個金融市場預(yù)測問題需要考慮市場波動和不確定性，同時需要在多個金融產(chǎn)品之間進行選擇。

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)化問題的一種方法。它通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)中的資源分配和路徑選擇來提高效率。例如，一個物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題需要考慮貨物的運輸成本和時間，同時需要在多個倉庫之間進行選擇。

7. 機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘：機器學(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)化問題的一種方法。它們通過分析數(shù)據(jù)特征和模式來尋找最優(yōu)解。例如，一個推薦系統(tǒng)問題需要考慮用戶的偏好和行為，同時需要在多個商品之間進行選擇。