数学建模程序算法包括以下几种：
线性规划算法
单纯形法
内点法
对偶法
非线性规划算法
牛顿法
拟牛顿法
遗传算法
整数规划算法
分支定界法
割平面法
混合整数线性规划法
动态规划算法
适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题，例如背包问题和最短路径问题
聚类算法
K均值算法
层次聚类法
DBSCAN算法
回归分析算法
线性回归
多项式回归
岭回归
插值算法
线性插值
拉格朗日插值
样条插值
数值优化算法
梯度下降法
共轭梯度法
模拟退火算法
随机模拟算法
蒙特卡罗算法
其他算法
数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法
规划类问题算法，包括线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等
图论算法，如最短路、网络流、二分图等
计算机算法，如动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等
最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法
网格算法和穷举法
连续离散化方法
这些算法在数学建模中有着广泛的应用，不同的算法适用于不同类型的问题，选择合适的算法可以有效地解决问题并提高求解效率。