第一步：提出问题。
列出问题中涉及到的变量，包括恰当的单位？
注意不要混淆变量和常量（参数）？
列出对变量所做的全部假设，写出变量间的关系式（不等式、等式）？
检查变量/常量的单位关系，以保证所做假设的意义？
用准确的数学语言（表达式）写出问题的目标？
案例涉及的变量：
w =猪的重量（磅）；
t=从现在到**期间经历的时间（天）；
c=t天内饲养猪的费用（美元）；
p=猪的市场**（美元/磅）；
r=售出猪获得的收益（美元）；
p=最终获得净收益（美元）。
案例所作的假设：
案例目标：第二步：选择建模方法。
选择解决问题的一般求解方法？这需要jian mo zhe的经验、技巧和对相关文献的了解和熟悉。
建模常用的方法有：
—优化模型的求解方法：微积分方法、数学规划方法等；
—动态模型方法：微分方程、差分方程、模拟方法等；
—概率模型：概率定律、计量经济方法等。
注意：大量的模型均可用计算机软件工具实现，模型求解方法的选择，现实中，就变为软件工具的选择。
案例涉及的数学方法：
微积分之优化理论——可微函数的一阶条件：
第三步：推导模型的公式。
将第一步得到的问题重新表达，以适应第二步所选定的建模方法所需要的形式，这可能需要对变量进行调整？
记下任何补充假设，这些假设是为了是在第一步中描述的问题与第二步中选定的数学结构相适应而做出的。
案例推导。第四步：求解模型。
将第二步所选方法应用于第三步得到的数学表达式？注意：要保证数学推导过程的正确。
采用适当的技术：计算机数值计算方法、图形、模拟运算等软件都能扩大解决问题的范围，并减少计算错误。
案例求解。第五步：回答第一步提出的问题。
用非技术性语言将第四步的结果重新表述，避免用数学符号和术语；
能理解最初提出的问题的人就应该能理解你给出的解释。
考虑第一步假设中可能存在的风险——考虑数据（参数）不准确的可能，进行适当的灵敏度分析，寻求结果对每一条假设的敏感程度，可确定各种应急方案。方法有：导出目标变量与参数间的关系，利用excel的模拟运算表求出参数变化shi目标变量变化的模拟数据，做出图示说明；利用弹性公式计算出目标变量随参数变化的弹性，说明目标变量对参数的敏感程度。
的弹性公式：
模型力求接近完美，好的模型要有稳健性——尽管模型及其结果不是完全精确的，但它足够近似实际问题从而可用。稳健性分析是考察模型假设是否正确——是否具有一般性？特殊的假设会使模型结果无效。
案例解释。 何时售猪可获得最大收益？8天后售出，可得收益133.20美元；
灵敏度分析？
—该问题中生猪现在的重量、现在的**、每天的饲养费用都是很容易测量的，且有很大的确定性（风险低）。
—猪的生长速率g=5磅/天、**下降率r=1%美元/天，具有很大的不确定性。
销售时间随**变化的路径：
因为： 待销售时间关于生猪**变化弹性：
待销售时间随生猪的生长率变化的路径：
因为： 待销售时间关于生猪**变化弹性：
模型稳健性分析。
案例模型中的主要假设是生猪的重量与**变化都是时间的线性函数。这样做的目的在于简化事实，现实问题不可能严格满足？考虑：
这个一般的模型，在实践应用中，要求的数据应包括生猪的增长与**变化作为时间的可微函数要有完全确定的具体形式，是我们无法知道的。一个较好的办法是根据数据不断更新模型，以使之更适应现实。
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