在数学建模领域，算法是解决问题的关键工具。数学建模用数学语言描述现实问题，帮助我们理解和解决复杂问题。以下是常用的数学建模算法：

  1. 层次分析法（AHP）

    层次分析法由萨蒂教授提出，用于处理多目标、多准则决策问题。AHP将复杂问题分解为层次和因素，逐层比较、排序，最终确定最优方案。它结合定量与定性分析，使用判断矩阵计算权重，适用于管理决策、资源分配等问题。

  2. 图论

    图论研究点（顶点）和边的结构。在建模中，常用于网络分析，如交通、通信、社交网络等。可以解决最短路径问题（如Dijkstra算法）和最小生成树问题（如Prim算法、Kruskal算法）。

  3. 模拟退火算法

    模拟退火是一种全局优化算法，通过设定初始温度，以一定概率接受较劣解，避免陷入局部最优，从而找到全局最优解。模拟退火应用于组合优化、旅行商问题、生产调度等。

  4. 灰色预测

    灰色系统理论由邓聚龙教授创立，适用于部分信息已知、部分信息未知的数据序列。灰色预测模型（GM模型）有效处理小样本、非线性数据，常用于经济预测、环境监测、人口增长等。

这些算法的代码和数据文件（如math_model）是学习和实践的材料，有助于提升解决复杂系统的决策和预测能力，也适合数学建模竞赛中使用。