建模方法包括

建模是指通过对某个系统或者过程进行简化和抽象，将其表达为数学或者计算机可处理的形式。建模方法包括数学建模和计算机建模。数学建模更注重对系统进行数学分析，而计算机建模则主要通过仿真和实验来进行系统的研究和优化。

数学建模

数学建模是指通过利用数学方法或工具对实际问题进行描述和分析，以期找到问题的解决方案或优化方法。数学建模方法包括最优化模型、统计模型、控制模型等。最优化模型主要是通过最小化或最大化某个目标函数来得到问题的最优解。统计模型主要是通过对大规模数据进行统计分析，从而得出模型的描述和预测。控制模型则主要是通过对系统或者过程进行建模，以期通过控制参数和规律来控制系统的运行和输出。

计算机建模

计算机建模则是利用计算机来进行系统的仿真和实验。计算机建模方法包括离散事件模型、连续模型、混沌模型等。离散事件模型主要是通过对离散事件进行随机模拟，从而得到系统或者过程的运行情况和各种输出结果。连续模型则是将系统或者过程看做是一个连续变量的函数，通过微积分来描述其运行规律。混沌模型则是对复杂系统或者过程进行描述和分析的方法，通常涉及非线性方程、自治系统和混沌现象等。

对比分析

数学建模和计算机建模在方法和应用上有很多不同。在方法上，数学建模更注重对问题进行量化和分析，而计算机建模则更注重对问题的仿真和实验。在应用上，数学建模通常应用于经济、管理和社会科学等领域，而计算机建模则主要应用于工程、科学和技术等领域。此外，两者也具有相互借鉴和结合的趋势，例如通过将计算机建模与数学模型相结合，可以更加深入地分析和解决实际问题。

建模方法的优点

建模方法在实际应用中具有很多优点。首先，建模可以将复杂的系统和过程简化和抽象，使其易于理解和分析。其次，建模可以通过仿真和实验来验证和优化模型，从而提高分析和决策的准确性和可靠性。此外，建模也可以提高分析和决策的效率和精度，从而实现优化和提高生产效益等目标。