数学建模是一种将现实世界问题转化为数学问题的过程，它涉及到运用数学工具对实际问题进行分析、解释，并预测可能的发展趋势。数学建模的算法与程序是将数学模型通过计算机编程语言实现的过程，以获得问题的数值解或近似解。在给定文件中，详细介绍了数学建模的相关算法与程序。
1. 线性规划：线性规划是研究在一组线性约束条件下，如何实现某一线性目标函数的最优值。其应用非常广泛，如生产管理、资源分配等。文档中提到了运输问题、指派问题以及对偶理论与灵敏度分析等，这些都是线性规划中的重要概念。
2. 整数规划：与线性规划相似，但要求解中的决策变量必须是整数。它在解决诸如工厂位置选择、货物装箱等问题时非常有用。文档中提到了分枝定界法、蒙特卡洛法以及生产与销售计划问题等。
3. 非线性规划：指的是目标函数或约束条件中含有非线性项的优化问题。它被广泛用于工程、经济分析等领域。文档中提到了无约束问题、约束极值问题以及飞行管理问题等。
4. 动态规划：它是一种将复杂问题分解为相对简单的子问题，并利用这些子问题的解来构造原问题的解的算法。它在解决多阶段决策过程问题时非常有效。文档中提到了基本概念、基本方程和计算方法，以及动态规划与静态规划的关系等。
5. 图与网络模型及方法：图论是数学的一个分支，它研究由对象之间的关系构成的图形。网络模型则是在图论的基础上结合实际问题进行的建模。文档中提到了最短路问题、树、匹配问题、Euler图和Hamilton图、最大流问题以及最小费用流等。
6. 排队论模型：排队论是应用概率论与统计方法来研究排队现象的数学理论，它在研究交通、通信、服务设施等领域中的排队问题时非常有用。文档中提到了基本概念、输入过程与服务时间的分布、生灭过程、各种排队模型以及排队系统的优化等。
除此之外，文档还提到了层次分析法、插值与拟合、数据的统计描述和分析、回归分析、微分方程建模、马氏链模型、模糊数学模型、时间序列模型、灰色系统理论、多元分析、支持向量机等数学建模的方法，这些都是数学建模常用的工具和方法。
层次分析法是一种决策支持工具，它利用两两比较的方式，将定性问题转化为定量计算。插值与拟合则涉及如何通过已有数据点确定未知数据点的值，这对于数据处理和预测分析非常重要。
数据的统计描述和分析是通过统计学方法来描述和分析数据集中信息的方法，它包括均值、中位数、众数、方差、标准差等基本统计量的计算。回归分析是研究变量间相关关系的一种统计方法，通过对已有数据进行回归分析，可以建立变量之间的数学模型。
微分方程建模是应用微分方程来描述系统的动态行为，微分方程是现代科学、工程、经济等领域不可或缺的一部分。马氏链模型是用于描述随机过程中，从某一状态到下一状态的转移概率，它在预测、存储、排队系统等领域有广泛的应用。
模糊数学模型处理的是模糊信息，它通过隶属度函数来表示模糊概念的模糊程度。时间序列模型是用于分析时间序列数据的统计方法，它可以帮助我们理解数据随时间变化的规律。灰色系统理论用于研究信息不完全的系统，它具有数学方法简单、对数据要求不高等特点。
多元分析是一种统计分析方法，它用于分析两个或两个以上变量之间复杂的关系。支持向量机是一种监督式学习算法，它广泛应用于模式识别、分类和回归分析。
整体而言，数学建模算法与程序是一门综合性的学科，它不仅需要数学知识的深入理解，还需要计算机编程技能的支撑。随着计算机技术的发展，数学建模在解决实际问题中的作用越来越重要。
