Математические модели нашли наибольшее применение в управлении благодаря их свойству - возможности использования в разных, на первый взгляд совершенно несхожих, ситуациях.
Приняты следующие группировки математических моделей в зависимости от характера математических зависимостей:
а) линейные, когда все зависимости связаны линейными соотношениями, и нелинейные, при наличии хотя бы частично нелинейных соотношений;
б) детерминированные, в которых учитываются только усредненные значения параметров, и вероятностные (или, что однозначно, статистические, стохастические), предусматривающие случайный характер тех или иных параметров и процессов;
в) статические, фиксирующие только один период времени, и динамические, в которых рассматриваются и рассчитываются параметры по различным периодам, этапам;
г) оптимизационные, в которых выбор элементов и самого процесса осуществляется с учетом экстремизации целевой функции, и неоптимизационные с заранее данным объемом выпуска, производства;
д) с высоким уровнем детализации, когда модель отображает многие факторы процесса или включает в себя большое число элементарных составляющих, и агрегированные укрупненные модели, где объединяются многие параметры, близкие по назначению.
Очевидно, что в каждой модели возможны различные сочетания этих признаков с определенным приоритетом одного из них.
Выбор модели осуществляется исходя из характера процесса, деятельности, его целевой направленности, необходимой информации и требований к точности получаемых решений. Формулировка модели требует главным образом глубокого понимания физического существа моделируемого явления, процесса и характера.
К моделям предъявляются два взаимопротиворечивых требования - адекватности (соответствия), с одной стороны, и простоты - с другой. В связи с этим в модель включают только наиболее существенные для проводимого исследования свойства.