数学建模中，论文中关于模型普及应该写些什么？

比如图论中用Dijkstra或Floyd算法，统计学中用遗传算法和灰色预测。类似于这些方法的理论基础，由于不方便展开模型的建立和求解，在模型准备中可以简单说明。

这部分模型准备的作用是把论文讲清楚，起到由浅入深的作用。类似于模型假设和符号解释，在文中起到铺垫作用。

思维方法:

数学建模是一种数学思维方法，是通过抽象和简化，运用数学语言和方法描述和“解决”实际问题的有力数学手段。

数学建模是用数学语言描述实际现象的过程。这里的实际现象既包括具体的自然现象，如自由落体，也包括抽象的现象，如顾客对某种商品的价值倾向。这里的描述不仅包括对外在形式和内在机制的描述，还包括对实际现象的预测、实验和解释。

我们也可以直观地理解这个概念:数学建模是一个让纯粹的数学家(只研究数学，不关心它在实践中的应用的数学家)成为物理学家、生物学家、经济学家甚至心理学家的过程。

参考以上内容:百度百科-数学建模