常用的数学模型种类繁多，可以根据不同的应用目标和任务进行分类。以下是几种主要的数学模型类别及其例子：
评价模型
用于对系统、策略、政策或决策进行评估和分析。
例如：多准则决策分析（MCDA）、层次分析法（AHP）。
预测模型
用于预测未来事件或变量的值。
例如：线性回归、逻辑回归、时间序列分析、灰色预测模型、神经网络。
分类模型
用于将数据分成不同的类别或类别。
例如：决策树、支持向量机（SVM）、K-近邻（KNN）、随机森林。
优化模型
用于寻找使目标函数达到最大或最小值的最优解。
例如：线性规划、整数线性规划、非线性规划、动态规划、最小二乘优化、遗传算法。
微分方程模型
用于描述连续变化的过程。
例如：常微分方程（ODEs）、偏微分方程（PDEs）。
差分方程模型
用于描述离散变化的过程。
例如：一阶差分方程、二阶差分方程。
图论模型
用于将问题转化为图结构进行分析。
例如：最短路径问题、最大流问题、最小生成树问题、旅行商问题（TSP）。
统计模型
应用概率和统计学方法进行问题求解。
例如：回归分析、方差分析、时间序列分析、假设检验。
动态模型
用于描述系统随时间变化的过程。
例如：马尔科夫链、ARIMA模型、状态空间模型。
现代智能算法
包括人工神经网络、粒子群优化、模拟退火等。
例如：深度学习模型、强化学习模型。
这些模型在不同的领域和问题中有广泛的应用，选择合适的模型需要根据具体问题的性质和数据特点来决定。建议在实际问题中，可以结合多种模型和方法进行综合分析和求解。