大学数学模型是用于解决各种实际问题的一种数学工具，它们通常包含决策变量、目标函数、约束条件以及求解方法。以下是一些常见的大学数学模型：
优化模型
线性规划模型：用于在满足一定约束条件下最大化或最小化一个线性目标函数。
非线性规划模型：用于解决非线性约束条件下的优化问题。
整数规划模型：变量只能取整数值的优化问题，如人员调度、车辆路径等。
动态规划模型：用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的决策问题。
混合整数规划模型：结合了线性规划和整数规划的特点，变量可以取整数值。
微分方程模型
常微分方程模型：用于描述连续系统的动态行为。
偏微分方程模型：用于描述更复杂的连续系统，如物理、化学和生物系统。
概率统计模型
随机过程模型：用于描述随时间变化的随机现象，如金融市场分析。
统计回归模型：用于建立因变量与自变量之间的定量关系。
马尔可夫链模型：用于描述状态随时间变化且只依赖于当前状态的系统。
图论模型
最短路径问题：寻找图中两点之间的最短路径。
网络最大流问题：确定网络中可以通过的最大流量。
最小生成树问题：寻找图中边的最小集合，使得所有顶点都连通。
差分方程模型
差分方程模型：适用于离散系统，描述系统状态随时间变化的过程。
评价与预测模型
AHP（层次分析法）：用于确定权重和进行多标准决策分析。
模糊评价：基于模糊逻辑的评价方法。
神经网络：用于模式识别、分类和回归分析。
时间序列模型：用于分析和预测随时间变化的趋势和模式。
其他模型
微分方程组模型：如阻滞增长模型、SARS传播模型等。
图论与网络优化问题：如旅行商问题（TSP）、图的着色问题等。
这些模型在大学数学教育以及实际应用中起着关键作用，帮助学生和专家理解和解决各种复杂的实际问题。