在系統建模的過程當中，關鍵性問題就是建立的模型要綜合考慮到其多面性、 集中性，且能夠準確地反映出系統的本質特點、系統所處在的狀態以及發生的變化 規律。在一些實際問題中，能夠直接采用數學公式將事物加以描述的是非常有 限的，而且在很多狀況下，將實際問題與模型完全相同也是不切實際的。系統結構 和機理當中的一個抽象就是系統分析下的數學模型，當一些前提條件得到滿足時， 描述出來的模型才會更加貼近實際。所以，建模的過程要遵循如下一些原則。

(1)準備階段。面對一些復雜的系統時，任務較重的階段就是準備階段，由于 要弄清問題的背景條件，建立模型的目的和模型針對的目標，準備階段需要耗費大量 的精力。先，針對要進行分析的問題和模型，要做到對其所歸屬的領域非常熟知，將其規劃到眾多學科中的一種。不同的領域都有著自己d特的特點，應當做到具體 問題具體分析。其次，要確定建模是為了做什么,建模不僅可以解讀和說明問題，而 且可以起到預測的作用。Z后，針對建立的模型選擇一種較為恰當的解決方式。

(2)系統認識階段。先是系統建模的目標。模型的目標較為重要，特別是 對于大多數的決策問題以及優化方面的問題。其次是系統建模的規范。模型問題 一定要規范化，也就是說要根據模型處理問題的要求和要達到的目標制作模型規 范。然后是系統建模的要素。模型中所應涉及的各個要素要先確定，確定方法 可以借助模型目標以及上一步中建模規范來實現。Z后是系統建模的關系及其限 制。模型中也普遍存在著關系要求，這就使得建模者根據模型規范和模型的實際 特點，對模型與模型之間的關系和相互影響進行多面的統籌和分析，選擇出那些Z 為適合的要素，從而完成建模過程。

(3)系統建模階段。 一個模型可以是對現實當中某個系統的想象表示，所以建模的過程始終都與形式有關系。要素變量要怎樣才可以表示出要素原型，要素 和變量之間的相互關系要如何去描述，模型的目標和要素的變量之間如何描述，怎 么去表述約束條件，以及用整體性的原則把各個分部分表示出來，特別是對有關方面如何進行較好的數量描述等，上述提到的種種問題都是模型形式化的過程經常 遇到的。

建模假設的各個條件需要進一步地進行分析，但是這些要建立在已經提 出的建模假設的基礎之上才能夠完成。先需要進行區分的就是變量都有哪些， 已知量有哪些，未知量又有哪些。然后分析這些量的相互作用，它們之間存在著怎 樣的關系以及它們的位置，再選擇一個合適的數學工具，借助恰當的建模方式，建 立出能夠刻畫實際問題的數學模型。舉例來說，“喜糖建模”的過程中就涉及了數 學模型中的兩大基本方法：一個是系統辨識法；另一個是機理分析法。機理分析法 是在一定的基礎之上進行的分析，這一基礎就是對實物內部機理先進行探索，再合 理地利用其前提條件和模型信息得到Z終的模型；系統辨識法則與之不同，它用在 對系統的內部機理一無所知的情況下，利用建模假設或者是實際情況中對系統為 測試數據所給出的事物系統的輸入、輸出信息來建立模型。

伴隨著計算機這一學 科的不斷發展，計算機的模擬功能有效地促進了數學建模這一理論的飛速發展，也 逐漸成為一種建造模型的Z為實用的方法，這些建模的方法都有各自的長處，也存 在一些不足之處，因此在構造模型的過程中可以同時采用多種方法，從而達到取長 補短的目的。

(4)模型求解階段。完成了模型的表示這一工作并沒有意味著建模工作就完 成了，此時Z為關鍵的問題就變為如何成功地利用該模型進行計算，并且保證求解 的成功。數學模型建立完畢后，求解的過程往往會用到兩種方法：一種是傳統的數 學方法；另一種是現代的數學方法。對于較為復雜的系統來說，一般的數學方法是 達不到求解這一目標的，這就需要對模型的特點進行詳盡的分析，設計一種算法然 后編寫軟件包，Z后借助計算機這一工具完成模型的求解。

(5)模型分析與檢驗。根據建立模型時的目的要求，模型經過求解之后產生 的一系列數字結果可以進行相應的分析，如進行誤差分析、開展穩定性分析等。如 果分析得到的結果不滿足開始設定的要求，就需要更改建模時候提出的假設條件， 提出一個全新的模型， 一直到Z后的分析滿足需求，同時可以進行優化等方面的 討論 。

對于系統的整體分析和服務來說，主要由數學模型的建立來完成，能夠將系統 的客觀實際情況解釋出來就是判斷模型好壞的標準。如果經過一系列的分析之后 發現模型符合要求，此時就需要根據實際情況再加以檢驗，若不符合，則需要進行 完 善 。